| 研究課題/領域番号 |
25460837
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| 研究機関 | 千葉大学 |
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研究代表者 |
藤田 伸輔 千葉大学, 予防医学センター, 教授 (20268551)
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| 研究分担者 |
小林 美亜 千葉大学, 医学部附属病院, 特任准教授 (00327660)
宮本 正喜 兵庫医科大学, 医学部, 教授 (50200209)
高林 克日己 千葉大学, 医学部附属病院, 教授 (90188079)
土井 俊祐 千葉大学, 医学部附属病院, 助教 (90639072)
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| 研究期間 (年度) |
2013-04-01 – 2017-03-31
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| キーワード | DPCデータ解析 / 医療の質判定 / ビッグデータ / コンプライアンス |
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| 研究実績の概要 |
【1年目】特定機能病院の保険請求対象の患者とし、治験、高度先進、移植手術などの出来高請求の患者、分娩などの自費診療、労災、自賠責保険の対象患者は除外した。DPCレセプトデータから患者入院単位・DPC単位の時系列データキューブを作成し、解析を行った。様式１から入院データファイルを作成した。DPCのルールに従って3日以内の再入院は1入院レコードとした。DEFファイルを結合し、データキューブとした。Kコードに対してフラグを立て手術日を把握できるようにした。
【2年目】対象者データの抽出期間は、2014年4月1日～2015年2月28日までに退院した患者とした（2014年4月に退院していれば、2014年4月1日以前に入院した症例も含む）。
本分析では、DPC14桁の各DPC名の症例数を抽出し、DPC14桁の各DPCの在院日数を様式1の入院日、退院日より算出した。在院日数は、実日数（入院日から退院日までの合計在院日数）とし、DPC対象外病棟にいた日数もカウントした。手術症例で50症例以上あるDPC14桁を分析対象とし、抗菌薬の種類や投与日数パターン別に在院日数を把握した。薬剤は個別薬剤コード（YJコード）を付加し、その薬効分類を用いて抗菌薬としてグループ化して解析した。第三４分位数を用いて在院日数、抗菌薬投与開始日（起点は入院日）、抗菌薬投与日数（起点は種別によらず抗菌薬投与開始日）、抗菌薬終了日（起点は入院日）について解析した。在院日数、および抗菌薬投与日数については全DPCで良好な判別を得られたが、抗菌薬投与開始日および抗菌薬終了日はDPCによってばらつきが多く、全DPCを対象とした判別ルール作成は困難であった。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
本年度は、異常の早期発見・対応につなげるために、DPCデータから、診療プロセスを管理するための指標を抽出し、標準から逸脱する可能性のある症例（あるいは逸脱した症例）を捉えることが可能かどうかの分析を試行的に行った。薬剤の投与時期から解析することを目指し、個別薬剤コード（YJコード）による分類を試みた。YJが有効に機能することを確認し抗生物質を抽出・検討した。在院日数、抗生剤投与期間について第三４分位数で判別を行った。異常症例は全DPCの80％以上で良好に判別できることが判明した。メモリー不足によるOLAP作成の制限はデータの持ち方の工夫によって１年単位であれば克服できたが、複数年度の同時解析や、多施設データでの同時解析は不可能で有り、研究速度の支障となっている。
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| 今後の研究の推進方策 |
次年度は、診療プロセスを管理する指標の拡大を図る。YJコード以外にDPCの決定因子ではないKコードも解析対象とし、投入時期、投入回数、投入期間によって異常症例の検出精度を検討したい。このような検出ルールを病院情報システムに組み込むことで、院内ガイドラインに沿った診療がなされているかという診療のコンプライアンスの補助ツールとすること、および合併症などの異常が発生している症例を早期に病院として把握し、改善策を指示するアクティブ・マネジメントへの発展を検討したい。また対象病院数や症例数を増やし、検証を進める。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
次年度は、対象病院数を増やし、データベース化し、分析をさらに進める予定である。そのための費用などが発生する。
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| 次年度使用額の使用計画 |
対象病院数を増やし、診療過程から抽出するインディケータを拡大し、これらのデータを抽出できるデータベースを構築し、そのデータベースからデータを抽出し、当該研究の目的を達成する。
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