| 研究概要 |
1.研究目的を達成するための研究計画、方法
前回の研究でSHAに準拠した保健医療支出を推計し,次にOrdered Probitモデル情報源として整理されて得られたデータを,次のように処理、整理する。(1)セグメント化と患者プロフィールを駆使し,患者データベースをデータマイニングする。(2)最も予防効果の高い患者から最も低い患者までスコアー化してセグメントに分類する。(3)予防行動水準をe,その決定要因をxとして,以下の予防行動関数を定義する。e=a_10+a_11X+ε・・・・[1]a_11予防行動水準に与える影響を示す係数ε:誤差項
予防行動の水準の決定因子としては,次のような変数が統計的有意な影響を与える事が知られている。例えば,運動習慣、体重管理、食事習慣の選択では,年齢、学歴、性差、地域差があることを明らかにしている。また,飲酒と喫煙に関しては,飲酒量の選択においては健康知識が,喫煙の選択においてはたばこ価格が重要であることが明らかとなっている。さらに個人レベルでの細かい対応を追及するため,データマイニングにより相関関係、因果関係を検索する。それは,セグメント別の予防効果の高い患者から低い患者のそれぞれに対応した集中サービスの提供が可能となる。予防行動の水準の決定因子の検索は,患者データベースをデータマイニングすることで認識可能となる。現在,予防行動と医療サービスに関する因果関係については,十分に明らかではなく,あらかじめ予防行動のみに影響を与える外生的シフト変数の検索が必要となる。今回の研究の可能性として,データマイニングでパターン認識することで外生的シフト変数の検索が予測可能となる。現在までの解析では,飲酒量の選択においては健康知識が,喫煙の選択においてはタバコ価格が特に重要であることが明らかになっている。また,がん検診の受診行動については,年齢,収入,学歴,医療保険の種類がその決定要因になっていることを示している。このように経済学に関連した予防行動の研究では,各個人が行動水準を決定する選択要因に注目することで,各個人に対するリスク予測と財政資源の効率的な割当を可能することが示されている。
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