| 研究課題/領域番号 |
20H03924
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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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| キーワード | 再入院 / 高齢者 / 移行期ケア / リハビリテーション / ビッグデータ |
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| 研究実績の概要 |
リハビリテーションサービス（リハ）は医療保険と介護保険の両方から提供されるため、退院直後のリハの効果を検討するには、医療・介護の連結データベースを活用する必要がある。大都市近郊A市における3年分の医療・介護連結データベース（2012年4月～2015年3月）を構築し、再入院の発生に関わる要介護度悪化に及ぼす退院直後のリハの効果を検証した。要介護高齢者が退院直後にリハを受けることで要介護度の悪化を抑制することを示した。この研究成果は、リハビリテーション医学分野におけるトップジャーナルである「Archives of Physical Medicine and Rehabilitation」に掲載された。
また、入院時の医療データ（DPCデータ）を活用し、退院直後のすべての再入院と回避可能な再入院の予測モデルの精度について比較した。入院時のDPCデータを用いた予測モデルは、退院直後のすべての再入院よりも回避可能な再入院の方が精度が良いことが示された。本研究成果は、22nd World Congress of Gerontology and Geriatrics IAGG 2022で発表し、論文を執筆中である。
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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
コロナ禍の影響で、計画よりも追加データの取得に時間を要したため、データベースの構築や解析、成果発表がやや遅れている。
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| 今後の研究の推進方策 |
認知症リスクの評価データと入院データを用いて、退院直後の再入院に影響する退院先（在宅か施設など）の予測モデルを検証する。また、最新データを含めた医療ビッグデータベース（約80万人分）の構築を進めるとともに、退院前後の医療サービスが退院直後の再入院に及ぼす影響について検討していく。
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