2016 Fiscal Year Research-status Report
レセプト及び健診データの突合分析による生活習慣病治療の医療費抑制効果の検証
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26460826
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| Research Institution | Chiba University |
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Principal Investigator |
藤田 美鈴 千葉大学, 大学院医学研究院, 助教 (00301680)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
羽田 明 千葉大学, 大学院医学研究院, 教授 (00244541)
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| Project Period (FY) |
2014-04-01 – 2018-03-31
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| Keywords | 診療報酬明細書 / 特定健康診査 / 医療費 / 妥当性 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
診療報酬明細書データ（平成27年12月から平成28年11月提出分）、調剤レセプトデータ（平成27年12月から平成28年11月提出分）、平成26年度特定健康診査データ、平成26年度資格データが提供された。今年度提供されたデータ件数は、それぞれ、5,194,804件、4,756,521件、63,723件、228,954件であった。データ提供に際しては、自治体にて既に作成済みの匿名化ソフトを用いて、個人番号等はランダムな番号に変換した。大規模なデータの連結、突合、抽出を行うため、データベース言語であるSQL言語について習得し、データの連結作業等は自前で実施した。
平成29年3月時点で、蓄積された診療報酬明細書データは、平成24年4月から平成28年11月提出分（4年8ヵ月分）、25,334,467万件である。この蓄積データを用いて、糖尿病の服薬による医療費抑制効果の検証を実施する。近年報告されている医療費の予測にはTwo part modelを使用されており、その使用が適切であると判断した。このモデルは、First partで、医療費が「0円」または「それ以外」をロジスティック回帰で予測し、Second partとして、医療費が0円以外の部分について一般化線形モデルで予測を行う方法である。平成25年4月から平成28年3月分（3年分）の診療報酬明細書から、各対象者について「入院」、「入院外」、「調剤」の費用額の合計および追跡月数（B）を算出した。また、それらの値から追跡ひと月当たりの「入院費用額」、「入院外＋調剤費用額」、「総費用額」を求めた。これらの分布を確認したところ、既に先行研究で確認されているように、0を含み、かつ、右に大きく裾を引く分布であった。正規分布およびガンマ分布の乱数を発生させ、実測の医療費との形を比較したところ、総医療費についてはガンマ分布を使用することが妥当であると考えられた。したがって、Two part modelのsecond partとしては、ガンマ分布、リンク関数としてlog を設定することした。
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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
予定どおり自治体より診療報酬明細書データ、特定健康診査データ、資格データ、調査委レセプトデータが提供された。データ提供に際しては、匿名化ソフトにて個人番号等をランダムな番号に変換した（自治体実施）。SQL言語を習得し、レセプトの集約作業を自前で実施できるようになった。医療費の分布を確認し、使用する統計方法を定めた。
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| Strategy for Future Research Activity |
平成29年1月に提供されたデータを含め、糖尿病の服薬による医療費抑制効果について解析を実施する。平成29年度中に結果をまとめ、公表する予定である。
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| Causes of Carryover |
データの処理をsqliteを用いて自前で実施できるようになったため経費を削減できた。
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| Expenditure Plan for Carryover Budget |
論文の英文校正、論文のオープンアクセス化の費用として使用する予定である。
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