文献情報
文献番号
200100006A
報告書区分
総括
研究課題名
オレゴンへルスプランの方法論とその社会的インパクトに関する研究(総括研究報告書)
課題番号
-
研究年度
平成13(2001)年度
研究代表者(所属機関)
濃沼 信夫(東北大学大学院医学系研究科)
研究分担者(所属機関)
- 小山秀夫(国立医療・病院管理研究所)
- 工藤啓(宮城大学)
- 鎌江伊三夫(神戸大学都市安全研究センター)
研究区分
厚生科学研究費補助金 行政政策研究分野 政策科学推進研究事業
研究開始年度
平成11(1999)年度
研究終了予定年度
平成13(2001)年度
研究費
4,000,000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、保健医療サービスの優先順位を決定する方法論、その妥当性、汎用性、倫理性などについて、経済分析、意志決定分析の手法を用いて検討することを目的とする。すなわち、保健医療の費用対効果を支払い方式に連動させたプログラムである、アメリカオレゴン州のオレゴンヘルスプラン(OHP)について、その有用性や課題、社会的インパクトについて考察する。その視点は、(1)ヘルスケア資源を配分する方法論、(2)保健医療サービスの優先順位に用いる診断/治療行為の分類、(3)優先順位を決定するための経済分析、(4)わが国保健医療システム効率化への寄与である。平成13年度は、以下の4点を目的として研究を行なった。(1)OHP方法論の再検証、(2)診断/治療行為の分類、わが国において、診断/治療行為の優先順位リスト作成のための分類が可能かどうかを詳細に検討する。(3)優先順位を決定するための経済分析として、わが国X病院の入院・外来実データと優先順位リストとの綿密な訥合を行なう。(4)わが国保健医療システム効率化への寄与について検証する。
研究方法
(1)優先順位決定の方法論を再検討する。米国のHCFA-DRGに関し、高額医療費を要したDRGとコストを明らかにする。また、オーストラリア政府によって公表されている、AR-DRGデータを入手し分析する。それに基づき優先順位を決定するためのパラメータ、インディケータの収集と評価を行なう。さらに、政府主導で診断群別包括医療サービスを提供し、コストデータを集積しているオーストラリア/ニュージーランドのAR-DRGの仕組みを解明するため、現地を訪問し、ニュージーランド政府関係者と面談しシステムの詳細を明らかにする。(2)診断/治療行為の分類を検討する。OHPのデータを活用し、優先順位リストの診断/治療行為についての分類の構造、1つの分類で複数の疾病や治療をどのように扱っているかについて検討する。一方で、OHP優先順位リストとは別個に、わが国において、診断/治療行為の優先順位リスト作成のための分類が可能かどうかを検討する。(3)経済分析とわが国への応用可能性を検討する。OHP優先順位リストを、わが国のレセプト分類と訥合した場合、どの程度の医療費削減効果が期待されるかを検討する。また、OHPの方法論をわが国の医療に適用することの可能性を具体的に検証する。具体的にはわが国X病院の入院・外来実データと優先順位リストとの綿密な訥合を行ない、累積医療費に占める高額医療費及びcut-off line 以下の診断/治療名の中で、特に大きなウェイトを占めているものを明らかにする。さらに、優先順位リストと入院・外来の診療報酬データ、および効用値データを用いて、主要な医療行為の優先順位を決め、OHPの科学的根拠の妥当性、汎用性を費用効用分析の手法で検証する。
結果と考察
(1)優先順位決定の方法論の再検証について。主任研究者濃沼は、平成14年3月、政府主導のDRG政策、及び医療サービスの優先度決定の実際を見聞し、資料を収集するため、ニュージーランド政府当局を訪問し、ヒヤリングを行った。また、米国のHCFA-DRGに関し、高額医療費を要したDRGとコストを明らかにした。また、オーストラリア政府によって公表されている、AR-DRGデータを入手し分析した。(2)診断/治療行為の分類について。多義性の5つの定義に基づく分析を行なった。その結果、定義のいずれかを含む「多義性あり」の項目は、全743ラインのうち115ライン(15.5%)であった。レセプト分類に基づき、優先順位リストを疾病分類コードA1～A21に分類し、100ライン毎に分類して検討すると、400～500
台が最も多く、次に600～700台、700～台の順であった。また疾病分類ごとでは尿路・性器、筋骨格器、呼吸器の順に多義性の高いラインが多かった。リストの下位に多義性が多い傾向があった。743ラインのうち、一部に医学的専門用語以外の表現が含まれているものは156ラインであった。これは全体の21%、保険適用範囲で20.2%、適用外で24.1%である。(3)経済分析とわが国への応用可能性について。優先順位リストをレセプト分類の疾病分類Aに振り分けた。その結果cut-off line 以下にランクされるラインは、皮膚疾患の51.0%、筋・骨格器の47.8%、歯科疾患の41.2%、神経疾患の38.5%など、全体で23.5%であった。厚生省大臣官房統計情報部による平成9年度の6月審査分についての診療報酬保険点数推計値を元にしてcut-off line以下の医療費を計算してみると、その最大削減率は約12%となった。X病院のみを解析対象にした分析では、707 line の “5年生存率が5%に満たない、遠隔転移を伴うがん"を含めて、cut-off line以下の診断群に費やされる医療費は、総額の20.0%にも達する。707 lineを除くと、わずか4.3%に減る。OHPの優先順位リストの各ラインに対応するプログラムリストを決定し、各プログラムリストに対するHarvard Center for Risk Analysis の効用値データを用いて、費用効用分析を行なった。その結果、訥合できたラインは56であった。以上の研究結果に基づいて考察を加える。(1)1つのラインに含まれるICD-9の疾病数は平均4.6、CPTの数は上位100までの平均で622であり、ICD-9の疾病数は下位で増加する傾向にある。OHP の優先順位と、患者調査の傷病分類との対応を図り、OHP のラインごとにわが国の患者数を割り当てたところ、限られた数の傷病分類にラインが集中しており、項目数は傷病分類の方が少ないにも関わらず、OHPの優先順位リストに現れないものが少なくなかった。疾病分類の粗密は、日米の疾病構造の違いによるものと考えられた。(2)OHPの疾病分類と、日本版DRG、レセプト分類との互換性について検討したところ、これらに診断名の分類構造上は大差なく、各分類の診断名の過不足を補えばわが国でも優先順位リストに匹敵するリストの作成が理論上可能なことが明らかになった。また、患者毎の疾病分類データ及び診療報酬点数のデータを元に、優先順位リストのICD-9に該当する対象者を抽出したところ、多くの疾患で概ね疾病別にまとまりを示すことが確認された。さらに、リストに基づいて保険給付群と非給付群との比較を行ったところ、治療内容や在院日数などで両群に差があり、リストのわが国における適用可能性が示唆された。(3)OHPと、AR-DRGの医療費データ、およびわが国の病院の医療費データ(入院患者平均コストを患者調査による患者数で補正)とのデータ・リンケージによりコスト分析を行ったところ、高額医療はOHPのline 100～200に集中する傾向にあった。また、575 line を cut-off line とし、OHPの支払い方式をわが国の診療報酬に当てはめた場合、保険給付外となる医療サービスは、皮膚疾患、筋骨格系、歯科疾患、神経疾患、がん末期の積極治療などが多く、その割合は医療費ベースで4～15%となった。
台が最も多く、次に600～700台、700～台の順であった。また疾病分類ごとでは尿路・性器、筋骨格器、呼吸器の順に多義性の高いラインが多かった。リストの下位に多義性が多い傾向があった。743ラインのうち、一部に医学的専門用語以外の表現が含まれているものは156ラインであった。これは全体の21%、保険適用範囲で20.2%、適用外で24.1%である。(3)経済分析とわが国への応用可能性について。優先順位リストをレセプト分類の疾病分類Aに振り分けた。その結果cut-off line 以下にランクされるラインは、皮膚疾患の51.0%、筋・骨格器の47.8%、歯科疾患の41.2%、神経疾患の38.5%など、全体で23.5%であった。厚生省大臣官房統計情報部による平成9年度の6月審査分についての診療報酬保険点数推計値を元にしてcut-off line以下の医療費を計算してみると、その最大削減率は約12%となった。X病院のみを解析対象にした分析では、707 line の “5年生存率が5%に満たない、遠隔転移を伴うがん"を含めて、cut-off line以下の診断群に費やされる医療費は、総額の20.0%にも達する。707 lineを除くと、わずか4.3%に減る。OHPの優先順位リストの各ラインに対応するプログラムリストを決定し、各プログラムリストに対するHarvard Center for Risk Analysis の効用値データを用いて、費用効用分析を行なった。その結果、訥合できたラインは56であった。以上の研究結果に基づいて考察を加える。(1)1つのラインに含まれるICD-9の疾病数は平均4.6、CPTの数は上位100までの平均で622であり、ICD-9の疾病数は下位で増加する傾向にある。OHP の優先順位と、患者調査の傷病分類との対応を図り、OHP のラインごとにわが国の患者数を割り当てたところ、限られた数の傷病分類にラインが集中しており、項目数は傷病分類の方が少ないにも関わらず、OHPの優先順位リストに現れないものが少なくなかった。疾病分類の粗密は、日米の疾病構造の違いによるものと考えられた。(2)OHPの疾病分類と、日本版DRG、レセプト分類との互換性について検討したところ、これらに診断名の分類構造上は大差なく、各分類の診断名の過不足を補えばわが国でも優先順位リストに匹敵するリストの作成が理論上可能なことが明らかになった。また、患者毎の疾病分類データ及び診療報酬点数のデータを元に、優先順位リストのICD-9に該当する対象者を抽出したところ、多くの疾患で概ね疾病別にまとまりを示すことが確認された。さらに、リストに基づいて保険給付群と非給付群との比較を行ったところ、治療内容や在院日数などで両群に差があり、リストのわが国における適用可能性が示唆された。(3)OHPと、AR-DRGの医療費データ、およびわが国の病院の医療費データ(入院患者平均コストを患者調査による患者数で補正)とのデータ・リンケージによりコスト分析を行ったところ、高額医療はOHPのline 100～200に集中する傾向にあった。また、575 line を cut-off line とし、OHPの支払い方式をわが国の診療報酬に当てはめた場合、保険給付外となる医療サービスは、皮膚疾患、筋骨格系、歯科疾患、神経疾患、がん末期の積極治療などが多く、その割合は医療費ベースで4～15%となった。
結論
(1)優先順位リストとX病院データのリンケージに基づく分析結果をみると、OHPの方法論に基づく優先順位をわが国の保険診療サービスの項目に当てはめることが可能であることが分かった。(2)OHPのcut-off lineより下に位置する診断群の中で、特に高額医療となった項目は、707 line の "5年生存率が5%に満たない、遠隔転移を伴うがん" であった。今後、終末期のがん医療のあり方について、十分な議論が必要と考えられる。(3)OHPの診断/治療行為の分類について用いられている用語の性格を検討したところ、優先順位リストの各項目の用語は多義性と口語性を加味したものであることが判明した。今後ICD-9-CMによる処置のコーディングデータベースを構築していくことが必要と考えられる。(4)優先順位リストのわが国における適用可能性について検討した結果、医療サービスの提供量等に関して優先順位リストとの相関が示され、OHPの考え方のわが
国の診療報酬支払い方式への適用が可能であることが示唆された。
国の診療報酬支払い方式への適用が可能であることが示唆された。
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