| Project/Area Number |
22K21080
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Research Activity Start-up
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Review Section |
0908:Society medicine, nursing, and related fields
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| Research Institution | Kyoto University |
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Principal Investigator |
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| Project Period (FY) |
2022-08-31 – 2024-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥2,860,000 (Direct Cost: ¥2,200,000、Indirect Cost: ¥660,000)
Fiscal Year 2023: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000)
Fiscal Year 2022: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000)
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| Keywords | 医療費 / 大腸がん / 診療報酬明細書 / がん登録 / 進行度 |
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| Outline of Research at the Start |
本邦では大腸がんの早期発見によるがん医療費削減効果、及びその効果実測に必要な進行度別の医療費が示されていない。本研究の目的は、診療報酬明細書（レセプト）上の診療行為から大腸がん患者とその進行度を正確に特定するアルゴリズムの開発、またがんに対する診療行為を行っていないがん患者も記載されるがん登録とレセプトの突合により、大腸がんの進行度別の正確な医療費を明らかにすることである。本研究結果は、大腸がんの早期発見によるがん医療費削減効果を明らかにし、早期発見に繋がるがん検診を積極的に実施する一助になると期待される。
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| Outline of Final Research Achievements |
It is important to ascertain the efficacy for reducing medical costs through the early detection of colorectal cancer (CRC). The actual medical costs according to stages of CRC should be examined before assessing its efficacy. In our study, we developed an algorithm to identify patients with CRC and determine CRC stages using the information of claims data. The sensitivity and PPV of our algorithm for identifying patients with invasive CRC exceeded 90%, and the agreement for identifying the stages of CRC patients also exceeded 90%. We adopted the algorithm to the large-scale claims database. The algorithm allowed the identification of CRC patients and its actual medical costs according to CRC stage using real-world data. Additionally, we calculated the medical costs according to CRC stage using claims data linked to hospital-based cancer registry at a single institution. We found no problem with this attempt.
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
診療報酬明細書（レセプト）から医療費の算出は可能だが、レセプトに記載される傷病名のみでは正確ながん患者やその進行度の同定はできず、がん患者の実際の医療費の検討は困難であった。今回、我々が作成したアルゴリズムをレセプトに適応することで、高い精度で大腸がん患者とその進行度を同定することができ、大腸癌患者の医療費にとどまらず、レセプトに記載される診療行為からがん診療の実態を明らかにできると期待される。また、今後、がん登録とNational Databaseの突合が可能になればがん診療における医療費の算出が可能であることも示すことができた。
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