2020 Fiscal Year Annual Research Report
Developing a prediction model of readmission and strategy for preventing readmission by using big medical claim data
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20H03924
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| Research Institution | Tokyo Metropolitan Geriatric Hospital and Institute of Gerontology |
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Principal Investigator |
光武 誠吾 地方独立行政法人東京都健康長寿医療センター(東京都健康長寿医療センター研究所), 東京都健康長寿医療センター研究所, 研究員 (10520992)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
土屋 瑠見子 一般財団法人医療経済研究・社会保険福祉協会(医療経済研究機構(研究部)), 研究部, 研究員 (20726525)
石崎 達郎 地方独立行政法人東京都健康長寿医療センター(東京都健康長寿医療センター研究所), 東京都健康長寿医療センター研究所, 研究部長 (30246045)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2024-03-31
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| Keywords | 再入院予防 / 移行期ケア / ビッグデータ / リハビリテーション / 老年医学 / ヘルスサービスリサーチ |
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| Outline of Annual Research Achievements |
入院時から再入院予防のための移行期ケアプログラムが必要な集団を特定するため、東京都健康長寿医療センターを退院した高齢患者を対象に、認知症の重症度と再入院との関連を検討した。
65歳以上の入退院患者（8,897名）を追跡した結果、238名（2.7％）が退院後90日以内に回避可能な原因で再入院していた。多重ロジスティック回帰分析にて性別・年齢、併存疾患、在院日数などを調整しても、回避可能な再入院の発生リスクは、認知症でない者に比べると、認知症が中等度な者では1.4倍、重度者では2.2倍高いことが分かった。認知症が中等度以上の者は、入院時から再入院予防のターゲットになり得る。本研究成果は米国・Alzheimer’s Associationが刊行する学術雑誌「Alzheimer’s & Dementia: Diagnosis, Assessment & Disease Monitoring」に掲載された。
また、簡易に入院患者の認知症重症度を把握するため、DASC-21（地域包括ケアシステムのための認知症アセスメントシート）とDASC-8から算出される重症度の一致度を検討した。入院時のDASC‐21データ（65歳以上19,775名）を解析すると、DASC-8のカテゴリーI（認知機能正常/手段的・基本的ADL自立）に当てはまる者の99％は、DASC-21で『認知症の可能性なし』に該当し、カテゴリーIII（中等度の認知症/手段的・基本的ADL低下）に当てはまる者の87％は『中等度・重度認知症』に該当した。一方、カテゴリーII（軽度認知障害～軽度認知症/手段的ADL自立・低下）に当てはまる者の39％はDASC-21の『軽度認知症』に該当したが、46％は『認知症の可能性なし』に該当した。DASC-21とDASC-8の重症度分類は目的によって使い分けが必要であることを示した。
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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
本研究では、医療・介護ビッグデータ（レセプトデータ）を用いて、心身機能の低下した入院高齢患者における退院直後の再入院の実態を把握するとともに、退院前後のケアに関わる医療・介護サービスが退院直後の再入院予防に与える効果を明らかにすることである。
これまで、医療ビッグデータを活用し、退院直後の再入院リスクに関わる要因を検討し、再入院予防策を特に必要とするターゲットとして、認知症が中等度以上であることなどを明らかにしてきた。また、診療報酬上の退院前後のサービスは退院直後の再入院を抑制していない可能性を示した。コロナ禍の影響で計画よりも追加データの入手が遅れたが、いずれの研究成果も国際雑誌に掲載されており、研究は順調に進んでいる。
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| Strategy for Future Research Activity |
最新のデータを追加した医療・介護データベースを構築するとともに、入院時の医療データを活用した精度の高い再入院の予測モデルの検討や、英国で開発されたHospital Frailty Risk Scoreの日本における外的妥当性の検証を進めていく。
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