文献情報
文献番号
201801009A
報告書区分
総括
研究課題名
患者調査等、各種基幹統計調査におけるNDBデータの利用可能性に関する評価
課題番号
H29-政策-指定-005
研究年度
平成30(2018)年度
研究代表者(所属機関)
加藤 源太(京都大学医学部附属病院 診療報酬センター)
研究分担者(所属機関)
- 田村 寛(京都大学国際高等教育院 データ科学イノベーション教育研究センター)
- 平木 秀輔(京都大学医学部附属病院 医療情報企画部)
- 酒井 未知(京都大学大学院医学研究科)
- 大寺 祥佑(京都大学医学部附属病院 医療情報企画部)
- 野田 龍也(奈良県立医科大学 医学部 公衆衛生学講座)
- 佐藤 大介(国立保健医療科学院 保健医療経済評価研究センター)
- 奥村 泰之(東京都医学総合研究所 精神行動医学研究分野)
研究区分
厚生労働科学研究費補助金 行政政策研究分野 政策科学総合研究（政策科学推進研究）
研究開始年度
平成29(2017)年度
研究終了予定年度
平成30(2018)年度
研究費
7,873,000円
研究者交替、所属機関変更
-
研究報告書（概要版）
研究目的
本研究は、医療計画の策定のみならず、中央社会保険医療協議会や社会保障審議会医療部会など、厚生労働省主幹の各種会議における検討資料や白書等の資料として広く活用されている患者調査を、レセプト情報等データベース（NDB）での代替が可能かどうかについて評価を行うことを目的とするものである。患者調査で集計されている各項目と、NDBに含まれるレセプト情報の項目とについては、それらの定義に照らして「NDBの項目からそのまま分析可能」、「NDBのコード分類等処理を行うことで分析可能」、「NDBのコード分類等処理を行うことで、一部分析可能」、「NDBに該当情報が含まれない」の、4つのパターンに分類することができた。そのうち、「NDBの項目からそのまま分析可能」、「NDBのコード分類等処理を行うことで分析可能」といった項目のみで構成される患者調査の集計表に限定して、NDBデータを用いてどの程度再現することが可能かについて、評価を行った。
研究方法
平成26（2014）年度の患者調査と比較することを目的として、平成26年度診療分のNDBデータを、「レセプト情報等の提供に関する有識者会議」での審査を経て入手した。その際、レセプトの各種コードを「すべて提供する」ことを原則として認めていない有識者会議での審査基準を踏まえ、集計結果に大きな影響が及ばない範囲内で患者の特定可能性を下げることを目的として、医科入院、医科入院外、DPC、調剤、歯科それぞれのレセプトで年間の出現頻度が1,000件未満となる傷病名コード、診療行為コードを含まない、という条件のもと、NDBデータ入手の承諾を得た。研究の前段階であるNDBデータの取り込みについては、試行錯誤を経て所要時間を削減できたとはいえ、当初よりかなりの時間を要すると見込まれたことから、患者調査の調査時期に近い平成26（2014）年の9月、10月、11月診療分の医科、DPCデータのうち、医療機関情報レコード（識別情報IR）、レセプト共通レコード（識別情報RE）、傷病名レコード（識別情報SY）、診断群分類レコード（識別情報BU）、診療行為レコード（識別情報SI）、コーディングデータレコード（識別情報CD）をまず取り込んで、その3カ月分のデータをもとに作業を行うこととした。取り込んだ際のデータ容量はおよそ700GBに達した。
結果と考察
患者調査のうち上巻第1表、上巻第2－4表、上巻第4－4表、上巻第7－3表、上巻第11表について、「推計患者数の算出」、「病院か一般診療所かの区別」、「入院患者か外来患者かの区別」、「新入院か繰り越し入院かの区別」、「初診か再来かの区別」、「往診の区別」、「性・年齢階級別で得られた値の評価」、「入院患者における在院日数の評価」といった各項目を、NDBの「ID1」を用いて集計を行った。その結果、医療機関数は総数で80,074施設、うち病院が8,121施設、診療所が71,953施設となった。その条件下において、基本的な推定患者数については、概してNDBデーの集計値の方が患者調査の値と比べて少ない値となっていた。「在院日数」については、DPCレセプトにおいては患者調査と近い値となったが、医科レセプトにおいては患者調査と比べて軒並み長くなっていることが明らかとなった。NDBデータを集計するにあたっては、「①：診療報酬算定ルールを踏まえたバリデーション処理」、「②：分析者のデータ解釈を踏まえたバリデーション処理」、「③：患者調査の集計・推計方法による患者数と、NDBによる患者数とのずれ」を考慮に入れなければならず、非常に複雑な処理を伴う。一方で、層化無作為抽出のうえで得られた結果を推定する処理よりも、NDBのような悉皆性の高いデータからそのまま集計を行えるのであれば、そのほうがデータの精度として信頼度が高いとも考えられることから、NDBの集計値を無理に患者調査の値に合わせようとすると、見方によっては不自然な処理としてとらえられてしまう可能性も否定できない。NDBによる代替可能性の評価を継続するのであれば、患者調査の値とNDBデータを用いた集計値との相違を無理に埋めることよりも、まずは両者の集計結果を併記するなどして、両者の数値の相違に対する「慣れ」を利用者間に醸成するべきではないかと思われた。
結論
患者調査における各種集計項目のうち、複雑なバリデーション処理なしにNDBから再現が可能と思われた各項目について集計を行い、患者調査の結果との比較を行った。基本的な項目に絞った再現調査であったが、患者調査とNDBデータの集計値とでは差がみられたが、年齢階級や性別、入院・外来の区別ごとに一定の傾向を認めることができた。在院日数については、NDB医科レセプトにおいて患者調査よりも大きな値が出る傾向がみられた。
公開日・更新日
公開日
2019-11-26
更新日
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