| 研究課題/領域番号 |
20H03924
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分58010:医療管理学および医療系社会学関連
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| 研究機関 | 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) |
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研究代表者 |
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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| 研究分担者 |
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, 主任研究員 (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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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2024-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
17,680千円 (直接経費: 13,600千円、間接経費: 4,080千円)
2023年度: 3,640千円 (直接経費: 2,800千円、間接経費: 840千円)
2022年度: 3,900千円 (直接経費: 3,000千円、間接経費: 900千円)
2021年度: 2,860千円 (直接経費: 2,200千円、間接経費: 660千円)
2020年度: 7,280千円 (直接経費: 5,600千円、間接経費: 1,680千円)
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| キーワード | 再入院 / ビッグデータ / 移行期ケア / リハビリテーション / 高齢者 / 入院関連合併症 / 退院支援 / 再入院予防 / 老年医学 / ヘルスサービスリサーチ |
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| 研究開始時の研究の概要 |
欧米では医療の質の指標として退院直後の再入院が注目されており、再入院予防策は公衆衛生上の重要課題となっている。本研究では、医療・介護ビッグデータを用いて、高齢入院患者の認知機能・生活機能・フレイルを含めた退院直後の再入院発生予測モデルを検討するとともに、退院前後のケアに関わる医療・介護サービスが再入院予防に与える効果を明らかにする。最終的に、わが国の実情に合わせた退院直後の再入院予防策に対する提言を行う。
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| 研究実績の概要 |
東京都健康長寿医療センターのDPC・DASCデータ連結データベースの構築、更新作業を行うとともに、連結データベースを活用し、全疾患による再入院と予防可能な再入院の予測モデルを比較検討した。入院時のフレイルリスク、併存疾患、ADL等から構築される予測モデルは、『全疾患による再入院(C-statistic: 0.73, 95% confidence interval:0.71–0.75)』よりも『予防可能な再入院(C-statistic:0.79, 95% confidence interval: 0.77–0.82)』の方が高い精度をもつことが分かった。この研究成果は、アメリカ老年学会が刊行する国際科学雑誌「Innovation in aging」に掲載された。
北海道後期高齢者における医療レセプトデータベースを活用し、診療保険下で入院中の心身機能の低下予防に着目した医療サービス（ADL維持向上加算）が『予防可能な再入院』に及ぼす効果について検証中である。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
3: やや遅れている
理由
診療保険下で入院中の心身機能の低下予防に着目した医療サービスが、『予防可能な再入院』に及ぼす効果検証に活用する医療レセプトデータにエラーが見つかり、データの再抽出作業を行ったことで計画よりもやや遅れている。
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| 今後の研究の推進方策 |
北海道後期高齢者における医療レセプトデータベースを活用し、診療保険下で入院中の心身機能の低下予防に着目した医療サービス（ADL維持向上加算）が『予防可能な再入院』に及ぼす効果について検討する。また、文献レビューも行い、我が国における再入院予防策に関する方策をまとめていく。
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