地域包括ケア推進のための医療介護総合ニーズ評価手法の開発

2018 Fiscal Year Annual Research Report

• Project/Area Number: 18H03033
• Research Institution: University of Occupational and Environmental Health, Japan
• Principal Investigator: 松田 晋哉 産業医科大学, 医学部, 教授 (50181730)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 藤本 賢治 産業医科大学, 医学部, 助教 (30800734) ; 大谷 誠 産業医科大学, 産業保健データサイエンスセンター, 助教 (60738475)
• Project Period (FY): 2018-04-01 – 2021-03-31
• Keywords: 診断群分類 / Population Health / 地域包括ケア

Outline of Annual Research Achievements

今後地域包括ケアを計画的に展開していくためには、医療・介護・予防・生活支援のニーズを包括的に評価する分類の開発が不可欠である。
すでに諸外国ではNew YorkのMonte Fiore Group などが大学病院を中核施設としてそのような包括的サービスを提供するAccountable care organization (ACO)を組織し、保険加入者全体の健康管理を行うという事業を展開している。これは我が国の地域包括ケアに対応するプログラムである。そして、この事業を効果的に展開するために、集団の傷病構造及びヘルスニーズの把握を行う診断群分類の開発が行われている。具体的にはボストン大学の開発したDiagnostic cost group- Hierarchical Clinical Categories (DCG-HCC)などがある。このDCG-HCCについてはドイツのリスク構造調整においても利用されている。
そこで、本研究においては、諸外国における先行研究を参考としながら我々がこれまで構築してきた医療介護の総合的なデータベースを用いて、地域の傷病構造を記述する新しい診断群分類（これをPopulation based DPC: PB-DPCと仮称する）の開発を試みている。2018年度研究では、協力自治体から約200万件の医療・介護データを入手するための手続き（守秘義務を含めた契約書の締結、倫理委員会での初認）を行った後、データを収集しそのデータベース化を行った。市町村別、性別、年齢階級別にみた傷病の有病率および要介護度の状況を記述的に分析し、時系列変化を加味して階層構造的な分析手法の在り方について、検討した。

Current Status of Research Progress

2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.

Reason

協力自治体からのデータを予定通り入手し、データベース化を行った。また、諸外国の先行事例に関する資料についても網羅的に収集することができた。

Strategy for Future Research Activity

現在、急性期病院の患者分類で用いられているDPCのロジックや諸外国の先行研究を参考に、急性期以外の医療・介護に対応した患者分類手法を開発する。分類作成の具体的な手法としては、傷病、診療行為、介護サービスなどの組み合わせをNaïve Bayesian modelやAssociation 分析を用いて検討する。既存の仕組みとの連結可能性に配慮し、用いるデータはレセプト（医療、介護）、認定調査票を主体とする。なお、認定調査票については同意の得られた自治体から、ハッシュ化された個人ID（このツールについてはすでに開発しており、上述のデータベース構築に用いている）を付与した情報として入手し、他のデータと連結する。また、医療のコード化についてはICD10、医療行為についてはレセ電算コード、介護や生活支援ニーズのコード化についてはICF分類との対応性に配慮する。
上記で開発した分類ロジックをＮ年度のデータに適用し、その適合性を評価し、適宜修正を行う。N年度のデータで作成した医療介護予防ニーズの予測モデルをN+1年度、N+２年度、N+3年度、N+4年度に適用し、傷病構造及び要介護度の構造、医療介護の総給付費の予測精度を検討する。この結果を踏まえて必要な修正を行い、分類のβ版とそれを用いた予測モデルを試行的に作成する。