Discovery Sagaサイレントキーワード俯瞰

健康の社会的決定要因 / 健康格差 / 生活保護 / 健康管理支援 / 機械学習 / マーケティング / 福祉事務所

生活困窮者は様々な健康課題を抱えていることが多く、その実態把握と支援法の開発が求められる。自治体が所有する生活保護受給者の住民基本データや医療扶助・介護扶助レセプトデータを用いて、1)生活保護受給者の社会関係や生活背景についての新たな詳細データを追加し、最適な支援プランを提示するアルゴリズムを開発する。また、2)支援プランの効果の有無、および効果に影響を及ぼす要因を明らかにする。
生活保護受給者は定期的に担当のケースワーカーと面談していることを利用して、標準化された妥当な心理社会的背景の評価尺度を用いて受給者個人の心理社会状況や生活歴のデータを収集する。これらの生活歴に関するデータを受給者の住民基本データや医療（介護）扶助レセプトデータと結合したデータの提供を受ける。受給者の健康状態や受診行動（頻回受診・重複受診・重複処方・受診抑制・救急車利用等）に関連する要因の分析をする。これまでに収集されたデータをもとに、小児の慢性疾患や歯科疾患、成人の糖尿病発生や頻回受診に、孤立や慢性的な社会ストレスが関与している可能性が見いだされた。また、確率的潜在意味分析を用いて一般成人と高齢者の男女それぞれに、合理的な説明が可能な5つ程度の特徴的な受給者クラスターを導出し、特定のクラスターと頻回受診や健康アウトカムとの関連があることが明らかとなった。さらに、社会関係が豊かなほど、必要な時に生活保護を受けやすく、また経済的に自立し生活保護を終了できる可能性が高いこと、生活保護を終了した人は社会関係が広がること等を明らかにした。生活保護を受給している高齢者はその他の高齢者に比べて抑うつのリスクが極めて高いことも明らかにした。2021年度後半には詳細な生活状況に関する質問紙調査のデータ収集が軌道に乗った。

健康格差 / マーケティング / 行動科学 / 社会疫学 / ナッジ

健康格差の是正に向けて、社会的ストレスや健康行動への意識の違いなど、人々の認知行動特性を踏まえた行動変容の戦略を構築する。地域およびオンラインでの実験研究により効果を検証する。その結果を踏まえ、健康格差是正に役立てるための新しい「公衆衛生マーケティング」の理論体系を確立する。
理論研究：実証結果をもとにグループの属性ごとのマーケティング・アプローチの効果について理論的な検討と実証を進める。2021年度は根拠となる複数の原著論文のほか、食と栄養、認知症ケア、介護予防、医療福祉連携（社会的処方）の各分野での関連書籍を刊行した。
実証研究①の野菜摂取に関する介入は計画通り終了し、論文を出版した。
実証研究②のスマートフォン利用者に対する身体活動促進アプリでの介入については、プロ野球パ・リーグのファンを対象とした無料アプリ「パ・リーグウォーク」による身体活動促進ナッジの効果を検証し、同アプリを使用していない対照集団のデータと比較して、アプリ利用者の歩数が増加したことが示され、論文として報告した。
実証研究③　高齢者の「集いの場(サロン等)」の比較研究(近藤克則担当) ：日本老年学的評価研究Japan Gerontological Evaluation Study(JAGES)2019調査に参加した64自治体(高齢者約25万人参加)なとで実施中の住民主体の「通いの場」(サロン等)の参加状況の違いによる介護予防効果の比較をし、参加者が多く効果の大きなプログラムの特徴からナッジの手がかりの抽出を試みた。2016年に実施したJAGES対象者向けの調査データをベースラインとして、2019年までの要介護認定状況を追跡した約8000人のデータベースを作成し介護予防効果を検証したところ、1種類では効果が小さく、2種類以上に参加している者で、より介護予防効果が大きいことが明らかとなった。

健康格差 / 機械学習 / マーケティング / 社会疫学 / 生活保護 / 健康の社会的決定要因 / 行動科学 / 生活保護制度 / セグメント分析 / 人工知能 / 情報科学

経済的な困窮は健康づくりや受診行動を難しくする。そこで、マーケティング手法を応用した支援システムを構築する。生活保護受給者のデータベースを活用して、生活保護に至った背景や成育歴、生活歴、健康リテラシー等の情報に基づき、生活保護受給者への適切なケア提供に向けた集団セグメント化アルゴリズムを開発した。生活保護管理データと医療保険のレセプトを入手して受給者のセグメント化を行いシステムに実装した。子ども・成人・高齢者それぞれの慢性疾患リスクと生活保護受給者の社会状況（孤立・不就労等）との関連を確認して発表した。生活困窮や孤立状態について、質問しやすい文言でスクリーニングするツールを開発・出版した。

R3年度から開始された生活保護の被保護者健康管理支援事業等、社会的な課題を踏まえた健康管理支援を広く普及するための実際のシステム構築を達成した。本研究は複数の科研プロジェクトに引き継がれ、さらなるシステムのアップデートと、そのデータを用いた実証分析へと拡張している。機械学習アルゴリズムを生活保護制度に関するビッグデータに活用して福祉を推進するための学術と社会の橋渡し研究として社会的意義は大きいと考える。

健康格差 / 行動科学 / 認知バイアス / ストレス / ナッジ / 食 / 健診 / 公衆衛生 / 行動変容 / 社会経済要因 / 社会疫学 / マーケティング / 日本

疾病予防行動の社会経済格差是正に向け、人の持つ認知バイアス効果を応用した行動科学アプローチの枠組みを整理したのち、実証研究を行った。健康チェックサービス事業者のデータを用いて、サービス利用の勧誘の際、従来の健康リスクの理解を促す方法と、サービスへの興味関心を引きやすい感性に訴える方法を用いた場合の利用者の属性を比較したところ、後者の方が社会的に不利な状況（無職者など）の割合が高かった。足立区と区内２６のレストランと合同で行った、野菜増量メニュー注文者に対する５０円割引キャンペーンの効果検証の結果、普段昼食に支払う価格が最も少ない人々でキャンペーンの効果が最も高まり、店舗の売り上げも増加した。

【研究分担者】
西岡大輔	大阪医科薬科大学	研究支援センター	助教	(Kakenデータベース)

【研究分担者】
近藤克則	千葉大学	予防医学センター	教授	(Kakenデータベース)
鎌田真光	東京大学	大学院医学系研究科(医学部)	講師	(Kakenデータベース)

【研究分担者】
石川善樹	東京大学	大学院医学系研究科(医学部)	客員研究員	(Kakenデータベース)

【研究協力者】
長友亘
齋藤順子