2019 Fiscal Year Annual Research Report

Proposal of efficient specific health guidance operation based on the combined receipt and specific medical checkup big data of Osaka Prefecture

Research Project

Project/Area Number	19H03871
Research Institution	Osaka University
Principal Investigator	守山敏樹大阪大学, キャンパスライフ健康支援センター, 教授 (30283815)
Co-Investigator(Kenkyū-buntansha)	山本陵平大阪大学, キャンパスライフ健康支援センター, 准教授 (00533853) 芳賀昭弘徳島大学, 大学院医歯薬学研究部(医学域), 教授 (30448021) 新澤真紀大阪大学, 医学系研究科, 特任助教(常勤) (30704788) 福井小紀子大阪大学, 医学系研究科, 教授 (40336532) 土岐博大阪大学, 核物理研究センター, 協同研究員 (70163962) 古徳純一帝京大学, 医療技術学部, 教授 (70450195) 山川みやえ大阪大学, 医学系研究科, 准教授 (80403012)
Project Period (FY)	2019-04-01 – 2022-03-31
Keywords	特定健診 / 特定保健指導
Outline of Annual Research Achievements	本研究は、大阪府下の市町村国保健康保健組合（市町村国保）と国民健康保険組合（国保組合）で構成される大阪府保険者協議会および大阪府後期高齢者医療広域連合が管理している777万人分および166万人分の2012～2017年の診療報酬明細書（レセプト）データおよび96万人分および44万人分の特定健診・後期高齢者健診データを対象にした、約6年間の後ろ向きコホート研究である。その目的は、特定健診受診者のうち、特定保健指導を受けた受診者と受けなかった受診者の生活習慣病の発症率などの臨床的アウトカムを比較することによって、特定保健指導の有効性を評価することである。対象データは総データ量1TBのビッグデータであり、高機能ワークステーションを利用した高速データ処理が必須である。当初想定していたよりもデータ処理に時間がかかることが判明し、データのクリーニングおよび標準化プログラムの開発に長期間を要した。また、糖尿病、高血圧、高コレステロール血症などの生活習慣病の発症を、診療報酬明細書（レセプト）に収載されている抗糖尿病薬、降圧薬、コレステロール低下薬の処方の有無によって定義することによって、従来の特定健診データにのみ基づいたコホート研究よりも大規模な研究が可能となるため、診療報酬明細書（レセプト）に収載されている薬剤コードであるレセプト電算処理システムコードを、薬剤の効果に基づいた分類であるWHOのAnatomical Therapeutic Chemical (ATC)分類に変換するマスタの開発が必要であった。そのマスタの開発にも莫大な時間が必要であったため、当初の予定よりも大幅に研究の進行が遅延した。
Current Status of Research Progress	Current Status of Research Progress 4: Progress in research has been delayed. Reason 本研究の対象データは、総データ量1TBのビッグデータであり、高機能ワークステーションを利用した高速データ処理が必須である。当初想定していたよりもデータ処理に時間がかかることが判明し、データのクリーニングおよび標準化プログラムの開発に長期間を要した。また、診療報酬明細書（レセプト）に収載されている薬剤コードであるレセプト電算処理システムコードを、薬剤の効果に基づいた分類であるWHOのAnatomical Therapeutic Chemical (ATC)分類に変換するマスタの開発にも長期間の時間を有した。以上の理由より、実際に疫学的解析を行うための準備に1年以上の期間が必要となり、研究計画が大幅に遅延した。
Strategy for Future Research Activity	特定保健指導指導の有効性を評価するため、特定健診受診者のうち、特定保健指導をうけた受診者とうけなかった受診者において、その後の生活習慣病の発症率を比較する。診療報酬明細書（レセプト）に含まれている抗糖尿病薬、降圧薬、コレステロール低下薬の処方開始日を、糖尿病、高血圧、高コレステロール血症の発症日と定義することによって、特定健診の再受診歴がない受診者でも追跡可能となり、特定健診データのみを対象にした研究よりも大規模な解析が可能となる。生活習慣病の発症率を評価するには追跡期間が短すぎる可能性もあるため、特定保健指導が医療行動の変容の及ぼす影響も評価する。例えば、特定健診で発見された無治療の生活習慣病患者において、特定保健指導をうけた受診者とうけなかった受診者での医療機関を受診する割合を比較することによって、特定保健指導が早期医療アクセスを促進している可能性を評価する予定である。