病院および保険薬局のコンピュータを利用したコホートの特定:薬剤疫学研究への応用可能性
Background :日本における医薬品の有効性と安全性に関する比較観察研究は、わずかしかない。比較観察研究は、それらの問題に関する重要な情報を提供し得るものであり、我々は、このような研究を容易にするメカニズムを確立する必要がある。比較観察研究においては、選択バイアスによる結果の偏りを防ぐことが重要である。我々は、未だ薬剤疫学研究に利用可能なデータベースを持たないが、現在、多くの医療機関や保険薬局は、選択バイアスを最小にすることに用い得るコンピュータ化された処方データを持っている。コンピュータ化された処方データを用いる研究において、比較する2つ以上の医薬品のうち1つが処方された患者を特定する...
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| Published in | 薬剤疫学 Vol. 13; no. 1; pp. 1 - 10 |
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| Main Authors | , , , , , , |
| Format | Journal Article |
| Language | Japanese |
| Published |
一般社団法人 日本薬剤疫学会
2008
|
| Online Access | Get full text |
| ISSN | 1342-0445 1882-790X |
| DOI | 10.3820/jjpe.13.1 |
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| Abstract | Background :日本における医薬品の有効性と安全性に関する比較観察研究は、わずかしかない。比較観察研究は、それらの問題に関する重要な情報を提供し得るものであり、我々は、このような研究を容易にするメカニズムを確立する必要がある。比較観察研究においては、選択バイアスによる結果の偏りを防ぐことが重要である。我々は、未だ薬剤疫学研究に利用可能なデータベースを持たないが、現在、多くの医療機関や保険薬局は、選択バイアスを最小にすることに用い得るコンピュータ化された処方データを持っている。コンピュータ化された処方データを用いる研究において、比較する2つ以上の医薬品のうち1つが処方された患者を特定するための優れた標準的な手順は、日本におけるさまざまな薬剤疫学研究の基盤となるだろう。 Methods :我々は、コンピュータ化されたデータを、ある特定の医薬品を使用した全適格患者を特定することに用いる施設の割合を推定するために、2753施設の病院と909の保険薬局に対する調査票による調査を実施した。 Results :2753施設のうち1942 (71%)、および909保険薬局のうち632 (70%) から調査票が返送された。回答のあった施設のうち、患者が特定された、患者リストがプリンターから印刷された、および患者リストの電子ファイルが作成されたのは、おのおの、1942病院の75、64、36%、632薬局の100、93、40%であった。 Conclusion :コンピュータ化された処方データを用いた手順により、比較観察研究のためのコホートを、大多数の病院や薬局において、選択バイアスが最小な状態で特定し得る。 |
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| AbstractList | Background :日本における医薬品の有効性と安全性に関する比較観察研究は、わずかしかない。比較観察研究は、それらの問題に関する重要な情報を提供し得るものであり、我々は、このような研究を容易にするメカニズムを確立する必要がある。比較観察研究においては、選択バイアスによる結果の偏りを防ぐことが重要である。我々は、未だ薬剤疫学研究に利用可能なデータベースを持たないが、現在、多くの医療機関や保険薬局は、選択バイアスを最小にすることに用い得るコンピュータ化された処方データを持っている。コンピュータ化された処方データを用いる研究において、比較する2つ以上の医薬品のうち1つが処方された患者を特定するための優れた標準的な手順は、日本におけるさまざまな薬剤疫学研究の基盤となるだろう。 Methods :我々は、コンピュータ化されたデータを、ある特定の医薬品を使用した全適格患者を特定することに用いる施設の割合を推定するために、2753施設の病院と909の保険薬局に対する調査票による調査を実施した。 Results :2753施設のうち1942 (71%)、および909保険薬局のうち632 (70%) から調査票が返送された。回答のあった施設のうち、患者が特定された、患者リストがプリンターから印刷された、および患者リストの電子ファイルが作成されたのは、おのおの、1942病院の75、64、36%、632薬局の100、93、40%であった。 Conclusion :コンピュータ化された処方データを用いた手順により、比較観察研究のためのコホートを、大多数の病院や薬局において、選択バイアスが最小な状態で特定し得る。 |
| Author | 折井, 孝男 佐藤, 嗣道 石本, 敬三 久保田, 潔 大場, 延浩 田中, 照夫 下堂薗, 権洋 |
| Author_xml | – sequence: 1 fullname: 石本, 敬三 organization: 山口大学医学部附属病院 – sequence: 1 fullname: 久保田, 潔 organization: 東京大学大学院医学系研究科薬剤疫学講座 – sequence: 1 fullname: 佐藤, 嗣道 organization: NPO日本医薬品安全性研究ユニット – sequence: 1 fullname: 下堂薗, 権洋 organization: 鹿児島大学医学部・歯学部附属病院 – sequence: 1 fullname: 折井, 孝男 organization: NTT東日本関東病院 – sequence: 1 fullname: 大場, 延浩 organization: 東京大学大学院医学系研究科薬剤疫学講座 – sequence: 1 fullname: 田中, 照夫 organization: 高知医療センター |
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| Copyright | 2008 日本薬剤疫学会 |
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| DOI | 10.3820/jjpe.13.1 |
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| Discipline | Pharmacy, Therapeutics, & Pharmacology |
| EISSN | 1882-790X |
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| PublicationTitle | 薬剤疫学 |
| PublicationTitleAlternate | 薬剤疫学 |
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| Publisher | 一般社団法人 日本薬剤疫学会 |
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| References | 4) 厚生省医薬安全局安全対策課長, 審査管理課長. 医療用医薬品の市販直後調査等の実施方法に関するガイドライン. 医薬安第166号医薬審第1810号平成12年12月27日. 10) 平成17年医療施設(静態・動態)調査・病院報告の概況http://www.mhlw.go.jp/toukei/saikin/hw/iryosd/05/dl/data.pdf［2008年3月10日にアクセス］. 8) 首相官邸ホームページ. 高度情報通信ネットワーク社会推進戦略本部 (IT戦略本部). 重点計画2006. http://www.kantei.go.jp/jp/singi/it2/kettei/060726honbun.pdf [2008年3月10日にアクセス] 1) 厚生労働省医薬食品局審査管理課長, 安全対策課長. 医薬品安全性監視の計画について. 薬食審査発第0916001号薬食安発第0916001号平成17年9月16日. 9) 薬事ハンドブック2005. じほう, 2005: 336-56. 2) Csizmadi I, Collet JP, Boivin JF. Bias and confounding in pharmacoepidemiology. In: Strom BL, editor. Pharmacoepidemiology, 4th ed. Chichester: John Wiley & Sons Ltd, 2005: 791-809. 5) Kubota K. A design for Prescription-Event Monitoring in Japan (J-PEM). Pharmacoepidemiol Drug Safety 1999; 8: 447-56. 11) 鍵村達夫, 可児毅, 広佐古香, 佐藤俊哉. モービックの国内市販後特別調査として実施した同時比較対照をおいたコホート観察研究. 薬剤疫学 2006; 11: S44-5. 7) 黒川清, 久保田潔. わが国における英国PEM類似のイベントモニタリングを実施するための条件に関する研究班. 平成9年度総括研究報告書. 薬剤疫学 1998; 3: 121-34. 3) Leon G. More on causal inferences: Bias, confounding, and interaction. Epidemiology, 3rd ed. Philadelphia: Elsevier Saunders, 2004: 224-39. 6) 久保田潔. J-PEM―日本版処方～イベントモニタリング. 臨床医薬 2004; 20: 279-285. |
| References_xml | – reference: 4) 厚生省医薬安全局安全対策課長, 審査管理課長. 医療用医薬品の市販直後調査等の実施方法に関するガイドライン. 医薬安第166号医薬審第1810号平成12年12月27日. – reference: 9) 薬事ハンドブック2005. じほう, 2005: 336-56. – reference: 11) 鍵村達夫, 可児毅, 広佐古香, 佐藤俊哉. モービックの国内市販後特別調査として実施した同時比較対照をおいたコホート観察研究. 薬剤疫学 2006; 11: S44-5. – reference: 10) 平成17年医療施設(静態・動態)調査・病院報告の概況http://www.mhlw.go.jp/toukei/saikin/hw/iryosd/05/dl/data.pdf［2008年3月10日にアクセス］. – reference: 1) 厚生労働省医薬食品局審査管理課長, 安全対策課長. 医薬品安全性監視の計画について. 薬食審査発第0916001号薬食安発第0916001号平成17年9月16日. – reference: 7) 黒川清, 久保田潔. わが国における英国PEM類似のイベントモニタリングを実施するための条件に関する研究班. 平成9年度総括研究報告書. 薬剤疫学 1998; 3: 121-34. – reference: 8) 首相官邸ホームページ. 高度情報通信ネットワーク社会推進戦略本部 (IT戦略本部). 重点計画2006. http://www.kantei.go.jp/jp/singi/it2/kettei/060726honbun.pdf [2008年3月10日にアクセス] – reference: 6) 久保田潔. J-PEM―日本版処方～イベントモニタリング. 臨床医薬 2004; 20: 279-285. – reference: 2) Csizmadi I, Collet JP, Boivin JF. Bias and confounding in pharmacoepidemiology. In: Strom BL, editor. Pharmacoepidemiology, 4th ed. Chichester: John Wiley & Sons Ltd, 2005: 791-809. – reference: 5) Kubota K. A design for Prescription-Event Monitoring in Japan (J-PEM). Pharmacoepidemiol Drug Safety 1999; 8: 447-56. – reference: 3) Leon G. More on causal inferences: Bias, confounding, and interaction. Epidemiology, 3rd ed. Philadelphia: Elsevier Saunders, 2004: 224-39. |
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