2017 Fiscal Year Research-status Report
地理情報システムを利用した医療格差是正のためのNDBレセプト情報解析
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17K19825
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Research Institution | Sapporo Medical University |
Principal Investigator |
高塚 伸太朗 札幌医科大学, 医療人育成センター, 講師 (30457733)
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Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
大西 浩文 札幌医科大学, 医学部, 教授 (20359996)
大浦 麻絵 札幌医科大学, 医学部, 助教 (40404595)
山口 徳蔵 札幌医科大学, 公私立大学の部局等, 研究員 (80423771)
辰巳 治之 札幌医科大学, 医学部, 教授 (90171719)
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Project Period (FY) |
2017-06-30 – 2019-03-31
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Keywords | レセプト情報 / NDB / GIS / 医療経済 |
Outline of Annual Research Achievements |
21 世紀半ばに向けて、地方の人口減少は急速に進み、日本の高齢化の進展は世界に類のない速さであると予測されている。本研究は、蓄積された医療レセプトデータの解析を基に、限られた医療資源の効率的な配分によって医療サービスを受ける機会に格差のない地域社会を目指し、持続的な医療サービスの基盤確立に関する研究を目的とする。 平成29年度中に厚生労働省のレセプト情報・特定健診等情報データベース(NDB)から北海道全域のの5か年分のレセプト情報を取得した。平成29年度の研究計画通り、これを効率的に扱うために自前のサーバーを購入し、独自のデータベースを開発した。開発したデータベース環境にて、NDBレセプト情報からデータベースを構築することで、重複するレセプト情報や複数件数のDPCレセプト情報などまとめることができた。これによって約3.4億件のレセプト情報にまとめ、効率的な解析を行うことが可能となった。 また、研究計画にはなかったが、NDBのレセプト情報とは別にこれまで得てきた北海道4市3町のレセプト情報に加えて、新たに2市のレセプト情報を取得し、北海道の地域医療の実態調査や医療資源の効率化の研究を行うための基盤を作成した。 研究計画で示したように、NDBレセプト情報を用いて、基本的な医療地図を作成した。またNDBレセプト情報を効果的に活用するためには精度について詳しく分析する必要があると考え、データを検討し、学会発表を行う準備が出来た。 また、GISではNDBレセプト情報から道路利用情報に変換するプログラムを作成し、解析する準備が完了した。
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Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
平成29年度の研究計画は大きく分けて1)データベースの開発、2)基本的な北海道医療情報地図の作製、3)医療情報と道路情報の連携、の3つであった。このうち、1)、2)は達成できたと言える。しかし、1)のデータベースの開発では、北海道全域のの5か年分のレセプト情報が想定していたよりも巨大であり、読み込みに予想外の時間がかかる、データベースが思うように動かないなどの問題が生じ、遂行が滞った。また、データの一部に欠損が確認され、その対処のために時間が必要であった。このため、データの解析を前提とした残りの計画の2)、3)の着手に遅れが生じた。 しかし、2)の達成のための情報収集などの準備や3)の解析のために必要なプログラムの作成など、データベースの完成に先立って着手可能なものをあらかじめ行うことで遅れはほとんどないと言える。2)に関しては年度内で計画部分は達成できた。 また、基本的な医療情報を分析していく中で、データ精度という新たな問題を感じ、その分析に時間を費やした。北海道全域のNDBレセプト情報を取得したが、現在の制度上取得できない生活保護受給者のレセプト情報などが欠けているため、それが全体にどのような影響があるかを評価する必要があると考え、この件に関して研究を遂行した。 これらは全体の目的である北海道の医療格差を分析するために必要な事であり、計画はおおむね順調に進展していると考えられる。
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Strategy for Future Research Activity |
平成29年度に達成できなかった道路と医療情報の連携を行う。これによって作成したデータとそれ以外で作成したNDB による医療地図とGIS 用の各種データを組み合わせることによって、様々な医療動向またはその変化を読み解く。病院の規模や距離、医師数によって受診動向に変化が生じるか否かという問題や道路が使用できない時の影響の大きさ、またそれは癌などの重大な疾患である場合に傾向が異なるのかという結果を示す。 上の結果の地域性や年齢、疾病別などから医療格差を定義し、人口推計、交通網、病院配置を踏まえた医師、専門医などの効率的な配分のためのGIS を活用した解析を行う。 GIS を活用し地域ごとの疾病集積性の検定を行い、都市部、山間部、沿岸部などで疾病の受診傾向を明らかにするための解析を行う。
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Causes of Carryover |
解析環境を計画時と変更したことによりソフトウェア・サポート関連で差が生じた。またGISの活用には多くのデータを必要とする。当初、EsriからArcGIS用の用北海道医療関連データパックを購入する予定であったが、同等の情報量でより安価なデータが存在することが分かり、そのデータベースを使用することによって計画と差が生じた。 次年度では解析手法を発展させるため、GIS用の情報データや統計ソフト、解析ソフトの購入を予定している。また、学会等の成果の発表のための良否等に当てる。
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Research Products
(2 results)