ビッグデータ分析による糖尿病性腎症重症化予防プログラムの効果検証-1

ビッグデータ分析による糖尿病性腎症重症化予防プログラムの効果検証

ここでは、厚生労働省が公表している2021年（令和3年）度の「糖尿病性腎症重症化予防プログラムの効果検証等事業 報告書」（以下、報告書）から、③ビッグデータ^*分析による糖尿病性腎症重症化予防（以下、重症化予防）プログラムの効果検証と透析導入や糖尿病腎症病期の悪化要因の分析結果をご紹介します。
なお、本稿では日本糖尿病学会の記載に準じて「糖尿病腎症」で統一した表記としていますが、厚生労働省などで行われている事業名や公的資料の中で「糖尿病性腎症」が用いられている場合は「糖尿病性腎症」と表記しています。

^*ビッグデータ：正式な定義はないが、広義に「従来の方法では処理・解析が困難なほどの大規模で複雑な蓄積データ」²⁾とされている。わが国の、特に実臨床にかかわるデータベースでは、本検証で使用されたNDB（匿名レセプト情報・匿名特定健診等情報データベース）やKDB（国民健康保険データベース）などの大規模データベースから抽出されたデータが該当する。

図1 ビッグデータ分析による重症化予防プログラムの効果検証（概要）

目的¹⁾

ビッグデータ分析による重症化予防プログラムの効果検証事業の概要を図1にお示しします。
本効果検証事業の目的は、NDBなどのビッグデータ分析から重症化予防プログラムの効果を検証することでした。分析は以下に示す3つの観点から実施されました。

分析① 透析導入や糖尿病腎症病期の悪化要因の分析（以下、分析①）

糖尿病腎症病期が悪化する人や透析導入される人は、HbA1cや尿蛋白などの糖尿病腎症に関する指標、処方情報、他感染症や合併症、医療機関の継続的受診状況、歯科・眼科などへの受診状況の経年変化などに特徴はみられるのか、また、どのような要因が悪化に関連するのかなどを分析する

分析② 糖尿病腎症病期等ベースラインが類似した対象者の集団を設定し比較分析（以下、分析②）

生活習慣の改善や医療機関の継続的な受診、歯科・眼科などへの受診の有無によって、透析導入される人と透析導入されない人とではどのような違いがあるのかなどを分析する

分析③ 保険者の取り組みや地域特性による糖尿病腎症重症化予防の影響を分析（以下、分析③）

糖尿病を有する患者さんの医療機関受診状況や血糖コントロールなど、糖尿病腎症にかかる指標の変化や、生活習慣などの状況等について、保険者の取り組みや地域特性による違い、経済的評価等を分析する

なお分析②は現在進行中であり、2021年（令和3年）度報告書には結果の記述がなかったため、これ以降の記載は割愛します。

対象・方法・解析計画¹⁾

ここからは分析①について、対象・方法・解析計画と結果をご紹介します。

対象

NDBから抽出した、2015年（平成27年）度から2019年（令和元年）度までの特定健診、ならびに2014年（平成26年）4月から2019年（令和元年）4月までのレセプト情報を使用。その中で、2008年（平成20年）度以降の特定健診でHbA1c ≧5.6％、または血糖値 ≧100mg/dLに一度でも該当したことがあり、estimated glomerular filtration rate（推算糸球体濾過量；以下、eGFR）の追跡が可能であった1,009,475人

方法

糖尿病腎症の病期が悪化する人や透析導入される人の特徴を明らかにするため、以下の分析を実施した。

• 透析導入される人の透析開始前の経過を記述的に検討し明らかにする（記述疫学的分析）
  分析項目：年齢、性別、医療機関受診頻度、検査内容、処方薬剤内容、合併症の発症、健診データがある場合は血圧、HbA1c、尿蛋白
• 2018年（平成30年）から2019年（令和元年）において、eGFRの急激な変化がみられた人の特徴を記述的に検討し明らかにする（記述疫学的分析）
  分析項目：eGFR、年齢、性別、血圧、HbA1c、尿蛋白、医療機関受診率、処方薬剤内容、合併症の発症
• 2018年（平成30年）から2019年（令和元年）において、eGFRの急激な変化がみられた人と維持した人を比較し、eGFRの急激な変化の要因を明らかにする
  分析項目：eGFR、年齢、性別、血圧、HbA1c、尿蛋白、医療機関受診率、処方薬剤内容、合併症の発症
  解析計画：混合モデルおよびロジスティック回帰分析

2021年（令和3年）度の報告書では、分析①のうち、腎機能悪化（年間のeGFRが10mL/1.73m²以上低下）の実態とそれに関連する要因が解析されました。

結果¹⁾

分析結果のサマリを以下にお示しします。
eGFRの急激な悪化（年間のeGFRが10mL/1.73m²以上低下）の関連要因を分析した結果、次のことが明らかとなった。

• 年間のeGFRが10mL/1.73m²以上低下する人は、eGFRが70以上では15％程度であるが、15≦eGFR＜60の集団では、eGFRがより低い集団の方がeGFRが10mL/1.73m²以上低下する割合がより高かった（45≦eGFR＜60で3.2%、30≦eGFR＜45で4.8%、15≦eGFR＜30で8.8%）。
• 年齢に関しては、eGFRが70mL/1.73m²未満の糖尿病を有する人（1型糖尿病を有する人、人工透析を必要とされる人は除外）においては、60歳未満を基準として、年齢が高いほどeGFRの急激な悪化に陥りやすかった。
• 尿蛋白が出現していることは、eGFRの急激な低下に関連しており、尿蛋白の出現程度が「正常（-）」から「軽度尿蛋白（±）」および「高度尿蛋白（1+、2+、3+）」へと増加するほど、eGFRが急激に低下した人の割合は有意に増加した。
• 収縮期血圧はeGFRの急激な低下に関連しており、特に130mmHgを超えるとリスクが増加する。60歳未満では、60歳以上に比べてeGFRの急激な低下に血圧高値の影響が大きかった。
• 60歳以上の集団においては、HbA1c 6.5%未満に対し、HbA1c 6.5%-7.0%では急激なeGFR低下のリスクが有意に低かった。一方、60歳未満では、そのような関連は認められなかった。また、60歳以上の集団においては、HbA1c 8.5％以上で、60歳未満ではHbA1c 8.0％以上で急激なeGFR低下のリスクが有意に増加していた。
• 性別の影響に関しては、eGFRが70未満の集団では、男性の方が女性よりもeGFRの急激な低下に陥りやすかった。
• BMI（body mass index）がeGFRの急激な低下に有意な影響を及ぼすという結果は得られなかった。
• 標準的な質問項目（既往歴以外）で、eGFRが急激に低下する要因として特に関連を示したのは、喫煙、運動習慣がない、遅い歩行速度、就寝直前の夕食、朝食抜き、多量飲酒、十分な睡眠がとれていないことであった。

次の「ビッグデータ分析（その2）」では、分析③の内容と、分析①および③の結果を踏まえた今後の方針をご紹介します。