Saori Kashima 研究室
主宰者:Saori Kashima
広島大学
AI 要約(直近 5 年の研究成果)
本研究室は、実社会で生じる健康問題とその影響を大規模データを用いて実証的に解明する研究を行っています。研究対象は多岐にわたり、感染症の流行や自然災害、環境汚染などの社会的・環境的変化が、医療利用や疾病発症にどのような影響をもたらすかを調べています。具体的には、新型コロナウイルス感染症の拡大が精神疾患の薬物療法や自殺リスクにどのように関連しているか、気候変動に伴う気温上昇や豪雨・洪水が心血管疾患や脳卒中、認知機能低下などの健康問題を引き起こすメカニズムを検討しています。
研究の手法として、国の保険請求データベースや市町村の統計情報など、人口レベルの大規模な行政・医療データを活用しています。特定の時点や事象(新型コロナウイルス感染、自然災害の発生など)の前後を比較する後ろ向きコホート研究や時系列解析により、因果関係を推測しています。これにより、個々の患者レベルでは見落とされやすい、集団全体に対する環境変化や社会的イベントの健康への波及効果を定量的に明らかにしています。
研究を通じて、災害や感染症流行といった危機的状況では、従来の医療利用パターンが大きく変わり、その結果として高齢者や脆弱な集団における疾病負荷が増加することが示されています。こうした知見は、将来の危機管理や公衆衛生対策、特に脆弱な人口集団の保護に向けた政策立案の基礎となります。
※ AI(Claude)が、公開されている論文要旨から研究の問い・手法・主要な発見を事実情報として抽出・再構成して自動生成しています。誤りを含む可能性があるため、正確性は研究室公式情報でご確認ください。
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関連研究室(8 件)
- 保健専門職Kotaro Imamura 研究室東京大学論文 104 件·共通: 精神疾患, 認知, 発生, 環境保全 +9
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研究成果(36 件)
- DOI: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0341416
- DOI: https://doi.org/10.3934/publichealth.2026007
- DOI: https://doi.org/10.1186/s12875-025-02707-2
- DOI: https://doi.org/10.1186/s12888-025-07172-w
- DOI: https://doi.org/10.47191/jefms/v8-i4-41
- DOI: https://doi.org/10.3390/jcm13030715
- DOI: https://doi.org/10.1289/isee.2024.1276
- [2024] Effects of extreme weather conditions on heart disease: nation-wide case-crossover study in JapanDOI: https://doi.org/10.1289/isee.2024.1294
- DOI: https://doi.org/10.1093/eurheartj/ehac779.087
- DOI: https://doi.org/10.1265/ehpm.22-00269
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- DOI: https://doi.org/10.4307/jsee.71.1_57
- DOI: https://doi.org/10.18926/amo/66152
- DOI: https://doi.org/10.1002/cam4.6630
- DOI: https://doi.org/10.1289/isee.2023.fp-214
- DOI: https://doi.org/10.1289/isee.2023.pk-017
- [2023] Association between Air Pollution and COVID-19 in Hanoi and Ho Chi Minh Cities in Vietnam in 2021DOI: https://doi.org/10.1289/isee.2023.ep-050
- DOI: https://doi.org/10.1161/jaha.122.027046
- DOI: https://doi.org/10.1186/s12889-023-15205-w
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.jamda.2022.11.021
- DOI: https://doi.org/10.1289/isee.2022.p-0728
- DOI: https://doi.org/10.1289/isee.2022.o-op-164
- DOI: https://doi.org/10.1186/s12876-022-02342-6
- DOI: https://doi.org/10.1007/s00127-022-02289-9
- DOI: https://doi.org/10.1111/head.14301
- DOI: https://doi.org/10.1186/s12889-022-12829-2
- DOI: https://doi.org/10.1186/s12877-022-02864-4
- DOI: https://doi.org/10.1186/s12889-022-12492-7
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.jamda.2021.12.037
- DOI: https://doi.org/10.3389/fnut.2021.777330
- DOI: https://doi.org/10.1186/s12199-021-01038-9
- DOI: https://doi.org/10.1186/s12960-021-00644-6
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.nut.2021.111446
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-021-94441-9
- DOI: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0253169
- [2021] Effects of transport-related COVID-19 policy measures: A case study of six developed countriesDOI: https://doi.org/10.1016/j.tranpol.2021.05.013
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.puhe.2021.01.002
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