| 研究課題/領域番号 |
18K12804
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| 研究種目 |
若手研究
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| 配分区分 | 基金 |
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| 審査区分 |
小区分07050:公共経済および労働経済関連
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| 研究機関 | 東京理科大学 |
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研究代表者 |
菅原 慎矢 東京理科大学, 経営学部ビジネスエコノミクス学科, 准教授 (30711379)
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| 研究期間 (年度) |
2018-04-01 – 2022-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2021年度)
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| 配分額 *注記 |
3,770千円 (直接経費: 2,900千円、間接経費: 870千円)
2020年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2019年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
2018年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
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| キーワード | 介護保険 / レセプトデータ / 高齢化 / 医療経済 / 介護レセプト / 医療経済学 / 高齢者介護 / 計量経済 |
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| 研究成果の概要 |
制度開始から15年以上がすぎ、介護保険は様々な問題を孕みながらも進展を広げてきた。しかしその実態と効果に関しては、データの不足を背景として、十分な実証分析がなされてきたとは言いづらい。この状況に対して、2015年以降、国際的にみても珍しい規模のデータである介護レセプトデータが、研究者に提供されることになった。本研究は、このデータへの先進的なデータサイエンス手法の応用を通じ、エビデンスに基づく効果的な科学的介護を提案した。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本課題における介護レセプトデータに対応する高次元回帰分析手法の開発と実際のデータ解析から、どの介護サービスの組み合わせが効果的に健康状態を維持・改善するかを明らかにした。具体的には、多数のサービスの組合せを適切に次元圧縮する手法によって、ある程度利用されているサービス組合せは、16,000以上あるうちでも200種類ほどに過ぎず、これらに着目すれば現実的なケアプランの分析が可能であることが示唆された。さらに、介護保険における医療系サービス、特にリハビリテーションに健康改善効果があることが示唆された。
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