文献情報
文献番号
201232015A
報告書区分
総括
研究課題名
臨床指標の算出方法の標準化およびリスク調整手法に関わる検討
課題番号
H24-医療-一般-008
研究年度
平成24(2012)年度
研究代表者(所属機関)
伏見 清秀(独立行政法人国立病院機構本部 総合研究センター診療情報分析部)
研究分担者(所属機関)
- 尾藤誠司(独立行政法人国立病院機構東京医療センター 臨床研究センター政策医療企画研究部 臨床疫学研究室)
- 岡田千春(独立行政法人国立病院機構本部 総合研究センター臨床研究推進室)
- 西本祐子(独立行政法人国立病院機構本部 総合研究センター臨床研究推進室)
- 小林美亜(千葉大学大学院 看護学研究科 )
- 堀口裕正(東京大学 医学系研究科)
- 本橋隆子(独立行政法人国立病院機構本部 総合研究センター診療情報分析部)
研究区分
厚生労働科学研究費補助金 健康安全確保総合研究 地域医療基盤開発推進研究
研究開始年度
平成24(2012)年度
研究終了予定年度
平成25(2013)年度
研究費
3,077,000円
研究者交替、所属機関変更
-
研究報告書(概要版)
研究目的
諸外国では、臨床指標算出方法の標準化に向け、管理運営データの二次利用により算出した臨床指標の妥当性検証やリスク調整手法の開発が行われている。近年、我が国でも、DPCデータを活用した臨床指標算出の試みが始まっている。しかし、これらの臨床指標の妥当性検証はほとんど行われていない。また、アウトカムの臨床指標(以下、アウトカム指標)は、バイアスを除外するためにリスク調整が必要となるが、この手法も十分に検討されていない。本研究では、①臨床指標の算出方法の見直しを行い、それに基づき算出方法の標準化を図ること、②アウトカム指標に関するリスク調整手法を検討すること、③病院情報システムに格納されている患者個票データを用いた交絡因子の調整を検討することを目的とした。
研究方法
国立病院機構臨床評価指標計測マニュアルから算出された70指標の臨床的妥当性を検討するために、院長や各診療領域の臨床医、診療情報管理士からヒアリングを行った。分母・分子の抽出条件の再検討や多角的な評価が必要と判断された19指標を選定し、平成23年のデータを用いて算出方法の見直しを行った。アウトカム指標のリスク調整手法は、予測死亡患者数を選択し、国立病院機構の45病院のDPC対象病院を対象とし、平成23年4月1日~平成24年3月31日のデータを用いて検討した。また、病院業務で日常的に発生するデータが格納されている病院情報システムのデータベースから患者個票単位でデータを抽出し、DPCデータと連結させることで、リスク調整や交絡変数での調整を行った。
結果と考察
DPCデータやレセプトデータを利用して作成された各臨床指標の施行率には、5つの共通問題があることが明らかとなった。1)死亡退院患者の影響、2)初回入院患者の同定、3)入院時の持参薬の影響、4)逆紹介患者の影響、5)代替検査の影響であった。今後は、カルテレビューを行い、臨床指標が臨床の実態を正確に反映しているのかどうかを検証する必要がある。
予測死亡患者数を算出するリスク調整式において、オリジナルのCharlsonスコアを用いた場合と、英国で新たに見直されたCharlsonスコアを用いた場合では、死亡患者数を予測する精度は変わらなかった。今後は、日本人の患者属性を考慮したCharlsonスコアを検討していく必要がある。
病院情報システムから抽出を試みた変数のうち、DPCデータには存在せず、病院情報システム上に存在する交絡変数の存在と、病院情報システムからも抽出が困難な変数が複数存在することが分かった。今後は、入力時の負担をかけずに、記録の質も向上し、さらに二次利用の可能性を広げるような入力フォーマットを、電子カルテにアドオンするための工夫が必要である。
予測死亡患者数を算出するリスク調整式において、オリジナルのCharlsonスコアを用いた場合と、英国で新たに見直されたCharlsonスコアを用いた場合では、死亡患者数を予測する精度は変わらなかった。今後は、日本人の患者属性を考慮したCharlsonスコアを検討していく必要がある。
病院情報システムから抽出を試みた変数のうち、DPCデータには存在せず、病院情報システム上に存在する交絡変数の存在と、病院情報システムからも抽出が困難な変数が複数存在することが分かった。今後は、入力時の負担をかけずに、記録の質も向上し、さらに二次利用の可能性を広げるような入力フォーマットを、電子カルテにアドオンするための工夫が必要である。
結論
本研究の臨床指標の算出方法の検討で明らかになった5つの問題は、DPCデータやレセプトデータを利用して解析していく場合の課題でもある。次年度は、カルテレビューを行い、データの妥当性を検証することで、抽出精度の向上につなげる。
Charlsonスコアを用いた場合と新Charlsonスコアを用いた場合でのリスク調整式の死亡患者数を予測する精度は変わらなかった。今回の副傷病の重症度は、入院時依存症から算出をしたが、次年度は入院後発症疾患名を含めて得点化し、種々のリスク調整式を検討する。
DPCデータと、多くの種類の病院情報が格納されている他の電子情報を患者単位で連結することにより、患者個票単位での解析におけるリスク調整に対してより芳醇なデータを得ることができる。今後は、入力時点で二次利用を意識したフォーマットの整備を検討する。
Charlsonスコアを用いた場合と新Charlsonスコアを用いた場合でのリスク調整式の死亡患者数を予測する精度は変わらなかった。今回の副傷病の重症度は、入院時依存症から算出をしたが、次年度は入院後発症疾患名を含めて得点化し、種々のリスク調整式を検討する。
DPCデータと、多くの種類の病院情報が格納されている他の電子情報を患者単位で連結することにより、患者個票単位での解析におけるリスク調整に対してより芳醇なデータを得ることができる。今後は、入力時点で二次利用を意識したフォーマットの整備を検討する。
公開日・更新日
公開日
2013-05-22
更新日
-