文献情報
文献番号
201802002A
報告書区分
総括
研究課題名
既存の公的統計を利用した厚生労働統計分野における国際統計報告の可能性の探索に関する研究
課題番号
H29-統計-一般-002
研究年度
平成30(2018)年度
研究代表者(所属機関)
満武 巨裕(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)
研究分担者(所属機関)
- 山岡 淳(神戸大学 経済学部)
- 田中 滋(慶応義塾大学)
- 福田 敬(国立保健医療科学院)
- 酒井 未知(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 )
- 石川 智基(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（統計情報総合研究）
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
1,910,000円
研究者交替、所属機関変更
-
研究報告書（概要版）
研究目的
OECD、WHO、国連等の国際機関は、医療・介護分野の政策立案に資する国際統計報告として様々なHQ(ヘルスインディケータ:保健医療指標）の迅速な提供を各国に求めている。しかし、日本が国際機関に提出している厚生労働統計分野の項目数は少ない。OECDが提出を求めている136項目のヘルスインディケータのうち、2015年に日本は51項目を提出したが加盟国の中では最下位であり（加盟国平均提出件数93項目）、データ提出状況を改善する必要がある。
本研究では、日本から国際機関に対して報告していない国際統計項目を調査・把握し、既存の公的統計を活用した新しい国際統計報告と対応できない項目について検討する。昨年度は、保健医療活動の中の手術および画像診断機器（CT、MRI、PET）についても試算した。画像診断機器の情報は、OECDへ提出する成果も得た。本年度は、診断分類別平均在院日数について試算した。
本研究では、日本から国際機関に対して報告していない国際統計項目を調査・把握し、既存の公的統計を活用した新しい国際統計報告と対応できない項目について検討する。昨年度は、保健医療活動の中の手術および画像診断機器（CT、MRI、PET）についても試算した。画像診断機器の情報は、OECDへ提出する成果も得た。本年度は、診断分類別平均在院日数について試算した。
研究方法
本研究では、厚生労働省保険局保険システム高度化推進室と協議し「レセプト情報等の提供に関する有識者会議」に利用申請を行い、レセプト情報・特定健診等情報データベース（NDB）も利用する。
本年度は、保健医療活動の中の診断分類別平均在院日数について試算した。分類は、OECDが推奨しているInternational shortlist for hospital morbidity tabulation (ISHMT)の128項目である。
診断分類別の在院日数を推計するにあたり、医科レセプトの診療行為情報(SI)を活用して、退院日基準で集計した。退院日が04/01～翌年03/31（１年間）の入院情報が対象である。入院日数の上限値を1000日とした。また、退院日が不明な入院情報は集計対象外とした。病名は、レセプトのうち入院期間を含む月のレセプトで主病名決定フラグのついている病名を採用した。DPCレセプトに関しては、入院日情報が記載されている欄（BU）から作成した入院情報を活用し、退院日基準で集計した。診断分類は、DPCレセプトのうち、入院期間を含む月のレセプトでSBの傷病名区分コードが11(主傷病名)の病名、入院期間を含む月のレセプトでSYの主傷病フラグのついている病名とした。
本年度は、保健医療活動の中の診断分類別平均在院日数について試算した。分類は、OECDが推奨しているInternational shortlist for hospital morbidity tabulation (ISHMT)の128項目である。
診断分類別の在院日数を推計するにあたり、医科レセプトの診療行為情報(SI)を活用して、退院日基準で集計した。退院日が04/01～翌年03/31（１年間）の入院情報が対象である。入院日数の上限値を1000日とした。また、退院日が不明な入院情報は集計対象外とした。病名は、レセプトのうち入院期間を含む月のレセプトで主病名決定フラグのついている病名を採用した。DPCレセプトに関しては、入院日情報が記載されている欄（BU）から作成した入院情報を活用し、退院日基準で集計した。診断分類は、DPCレセプトのうち、入院期間を含む月のレセプトでSBの傷病名区分コードが11(主傷病名)の病名、入院期間を含む月のレセプトでSYの主傷病フラグのついている病名とした。
結果と考察
結果、日本で算出できた疾病別平均在院日数の種類は126種類であった。諸外国と比較し、日本の平均在院日数が最長であった診断分類は92種類であった。
日本はこれまで、患者調査（厚生労働省）でも診断分類別の平均在院日数の算出は可能であった。しかし、OECDの求める平均在院日数は、「退院までに係る日数」であり現在入院中の患者を含めて算出した患者調査の平均在院日数とは異なっていた。患者調査は、3年に一度の抽出調査（１ヶ月分のデータ）によるため、国際比較に耐えられる精度ではない。また、病院報告による平均在院日数（全体）を提供しており、１ヶ国で複数の定義による数値を提供すること望ましくないという我が国の状況を勘案する必要がある。つまり、今回する刑した診断分類別平均在院日数から、診断分類を加味しないで算出した平均在院日数と病院報告による平均在院日数との差異である。これは、データソースや対象年月日が異なる為に、一致することは難しい。
日本はこれまで、患者調査（厚生労働省）でも診断分類別の平均在院日数の算出は可能であった。しかし、OECDの求める平均在院日数は、「退院までに係る日数」であり現在入院中の患者を含めて算出した患者調査の平均在院日数とは異なっていた。患者調査は、3年に一度の抽出調査（１ヶ月分のデータ）によるため、国際比較に耐えられる精度ではない。また、病院報告による平均在院日数（全体）を提供しており、１ヶ国で複数の定義による数値を提供すること望ましくないという我が国の状況を勘案する必要がある。つまり、今回する刑した診断分類別平均在院日数から、診断分類を加味しないで算出した平均在院日数と病院報告による平均在院日数との差異である。これは、データソースや対象年月日が異なる為に、一致することは難しい。
結論
今回、OECDが提出を求めている、保健医療活動の診断分類別平均在院日数について試算した。外国と比較し、日本の平均在院日数が最長であった診断分類は92種類であった。日本が国際機関に提出している厚生労働統計分野の項目数は少なく、提出件数を増やすことが望ましい。近年、政府機関も文字通りビッグデータと呼ばれる膨大な量の情報を保有するようになり、厚生労働省が2009年から収集を開始した全日本国民の医療保険データを格納するNDBは、ヘルスケア分野における最大規模のデータベースである。今後は、NDBを活用した国際統計報告の作成と提出も検討すべきである。
公開日・更新日
公開日
2020-02-20
更新日
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