2022 Fiscal Year Annual Research Report
The study of long-term care and medical needs for the elderly at the end of life using the public long-term care insurance datadata
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21H03162
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| Research Institution | Shiga University of Medical Science |
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Principal Investigator |
伊藤 美樹子 滋賀医科大学, 医学部, 教授 (80294099)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
三浦 克之 滋賀医科大学, 医学部, 教授 (90257452)
原田 亜紀子 滋賀医科大学, 医学部, 准教授 (00451774)
田渕 紗也香 滋賀医科大学, 医学部, 助教 (50871373)
玉木 朋子 滋賀医科大学, 医学部, 准教授 (60755768)
祖父江 友孝 大阪大学, 大学院医学系研究科, 教授 (50270674)
大野 ゆう子 大阪大学, 大学院医学系研究科, 名誉教授 (60183026)
大達 亮 大阪大学, 大学院医学系研究科, 助教 (10760796)
眞浦 有希 滋賀医科大学, 医学部, 客員助教 (40803135)
清水 奈穂美 佛教大学, 保健医療技術学部, 准教授 (90813022)
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| Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2024-03-31
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| Keywords | ビッグデータ / 介護レセプト情報 / 看取り介護加算 / 要介護高齢者 / トランジション |
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| Outline of Annual Research Achievements |
当初は厚生労働省より匿名介護情報等の提供を受け、解析のためのデータクリーニングとデータベースの構築によりデータ解析を本格的に進めていく計画であったが、受け取りが2022年度3月となりほとんど待機時間であった。全国データは介護保険による終末期ケアを受けた要介護高齢者についての悉皆性のあることが優れているが、一方で、終末期ケアを受けない要介護高齢者の実態は把握することができないという点に限界がある。そこで2022年度は、新たに大学の所在地である滋賀県大津市との協定により、看取り介護をはじめとする終末期ケアを受けずに介護保険サービスを終了する（死亡）場合との違いが分析できるように、介護保険終了者を対象とした介護報酬の提供にかかる依頼を行い、そのうちの一部についてデータ提供を受けた。全国データの研究枠組みと同様に看取り介護加算の算定や、看取り介護算定可能期間中の算定日数とそれらの算定状況に関連する要介護高齢者の要因やサービス要因、施設の体制要因の検討を行う計画であるが、これに加えて、看取り介護等、介護保険情報終末期ケアを受けない要介護高齢者との比較によって特徴を把握する計画である。大津市へは8月よりデータの提供の相談を初め、2023年3月に要介護認定情報の提供を受けた。給付実績情報は翌年度に持ち越して提供されることとなったため、提供を受けた情報についてデータベース構築作業を開始しているところである。
他方、本研究では、医療施設以外で死亡する人々を対象としているため、死因別死亡において高齢者で他に記載すべき死亡の原因がない、いわゆる「自然死」の場合のみ用いられる「老衰」に着眼し、人口動態統計データを収集し、場所別、性・年齢階級別の動向について記述疫学的な検討を行い老年医学会近畿地方会にて発表した。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
4: Progress in research has been delayed.
Reason
研究計画2年目であるが、厚生労働省からのデータ提供が2022年度末の3月になったため、データ解析が行えなかったことが進捗が遅れた主たる理由である。
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| Strategy for Future Research Activity |
2022年度には全国データを、また2023年の４月には大津市の匿名介護情報等の提供を受け、2023年度は本格的に看取り介護の実態について解析を進めていく計画である。分担研究者はデータ利用申し出計画に従って、それぞれ施設別・テーマ別に分担し、データベースのハンドリング（下請け）と解析の担当も役割分担して、研究を進めていく計画である。研究成果を公表にあたっては、ガイドラインによる公表前審査を経る必要があるため、今年度中に成果の発表や投稿に向けた公表確認手続きが行えるよう、ゆとりを持って研究計画を進めていく。また介護報酬データの取り扱いに当たっては、NDBをはじめとする診療報酬情報を用いた研究が参考にできるため、引き続き関連する研修の受講や専門家からの情報収集を行う計画である。
さらには、介護報酬データ解析においては、RWDであるというデータの特質から解析データ構築の再現性を担保した解析方法に配慮し、精度が高く、妥当性の高い研究成果が出せるように定期的な研究会と意見交換を行いつつ、研究組織に参加する若手分担研究者や大学院生等の解析能力を高め、介護報酬を用いた研究ができる人材の育成も進めていく。
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