教育プログラム
はじめに
従来、診療報酬明細書(レセプト)は、紙媒体で請求されてき たが、2011年度より原則として電子請求されるようになった。 従来の紙媒体に比べ、分析が容易になったため、電子化され たレセプトデータの様々な分野での活用が期待される。 例えば、行政や医療機関では効率的な医療提供の推進、医 療の質の測定や医療費適正化のために、レセプトデータ分析 療の質の測定や医療費適正化のために、レセプトデータ分析 は有用であると考えられる。 また、財政状況の厳しさが増している保険者においては、生 活習慣病を有する被保険者の重症化を予防するために、加入 者の特性を把握した上で、効率的な保健事業を行うための健 診データとレセプトデータの突合分析及び分析結果に基づく疾 病管理が喫緊の課題であると考えられる。はじめに
しかしながら、レセプトデータは紙媒体での請求を前提と した形式であり、正規化されていないため、分析が容易で はなく、一定の処理を行い、分析が容易な形式に加工す る必要がある。 本教育プログラムでは、多様な分野出身の学生が、加 本教育プログラムでは、多様な分野出身の学生が、加 工及び分析を行うために必要なデータの構造やリレーショ ナルデータベースといった基本的な概念を理解することで 、レセプトデータを活用し、それぞれの直面する課題を解 決するための技術を習得することを目的とした。基本的な概念
基本的な概念
レセプトデータの内容(医科サンプルレセプト1件分) 2,1,0,MN,910000213,東京都港区新橋,13142205910000213,,, 1,2,0,IR,1,13,1,9999913,,サンプル医科クリニック１,42205,00, 1,3,0,RE,23,1118,42204,サンプル ７９,1,3120628,,,,,,,sample-ika-079,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,, 1,4,0,HO,06132013,１２３４５６７,７９,1,1619,,,,,,,,, 1,5,0,SY,2500013,4140619,1,,,01, 1,6,0,SY,5739014,4140619,1,,,, 1,7,0,SY,8833421,4150716,1,,,01, 1,8,0,SI,12,1,112007410,,69,1,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,, 1,9,0,SI,12,1,112011010,,52,1,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,, 1,10,0,SI,13,1,113001810,,225,1,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,, 1,11,0,SI,21,1,120000710,,9,1,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,, 都道府県コード+レセプト種別の1行目+請求年月+レセプト管理番号 カンマの数が異なる！！ 外挿処理 1,12,0,IY,21,1,610443044,1,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,, 1,13,0,IY,,1,620008041,1,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,, 1,14,0,IY,,1,613960041,0.5,19,35,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,, 1,15,0,IY,21,1,620004502,2,2,35,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,, 1,16,0,SI,25,1,120001210,,42,1,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,, 1,17,0,SI,25,1,120003170,,65,1,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,, 1,18,0,SI,27,1,120001810,,8,1,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,, 1,19,0,SI,60,1,160000310,,26,1,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,, 1,20,0,SI,60,1,160010010,,50,1,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,, 1,21,0,SI,60,1,160022510,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,, 1,22,0,SI,,1,160022610,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,, 1,23,0,SI,,1,160020410,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,, 1,24,0,SI,,1,160019410,,56,1,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,, 1,25,0,SI,60,1,160095710,,13,1,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,, 管理番号等が振られて いないため、分割すると、 どのレセプトかが判別不 可能になる。
診療識別、処方番号、点数、回数の欠損
これはサンプルレセプトの画像ファイルの同一箇所をズームアッ プしたものである。紙レセプトらしく見せるために、診療識別は当
仕様上の問題への対応
外挿処理等の操作はエクセルなどで、手動もしくはVBA やPerlなどのプログラミング言語を用いて、半自動的に行 うことができる。しかし、手動での作業は誤入力の危険性 が高く、一部のプログラミング言語では実行環境の違いが 大きく影響する。 大きく影響する。 本教育プログラムでは、比較的理解しやすく、分割後の 加工や分析でも使用できるため、データベース言語 (SQL：構造化問い合わせ言語)を用いて、外挿処理等の 加工を行うこととした。リレーショナルデータベースとは
リレーショナルデータベース データをテーブルの形で扱い、キーとなるデータを利用 してデータの結合・抽出を行うことができるデータの集合 体 データベース:データの集合体 SQL:リレーショナルデータベース操作のための言語 RDBMS(リレーショナルデータベース管理ソフトウェア) :Access、SQL Server、DB2、MySQL等AccessとSQL Serverの違い
・Access(小規模) 長所:GUIで理解しやすい(ExcelをRDB化したようなもの) 短所:ファイルサイズの制限(2GB) 大量のデータになると処理が遅くなる 複雑な処理のクエリの見通しが悪い、管理が煩雑 複雑な処理のクエリの見通しが悪い、管理が煩雑 ・SQL Server(大規模) 長所:ファイルサイズの制限がない 複雑な処理も一度書いてしまえば、流用できる 短所:CUIで取っ付きにくいレセプトデータの事前処理
チューニング
演習
レセプトデータ加工方法について概述するために、以下 のURLのサンプルレセプト(医科：149件、DPC：100件、 調剤：100件)とリレーショナルデータベースソフトウェアを 用いて、レセプト分析を行うための事前処理を行う。 社会保険診療報酬支払基金 レセプト電子データ提供事業 http://www.ssk.or.jp/goannai/jigyonaiyo/jigyonaiyo_03. html事前処理概要
1. ファイルに記録されたレセプト情報の順序が変更され ないように、フォーマットファイルを作成し、データベースに 取り込み、通番1(テーブル全体での順序番号)を作成した 。レコード識別によってレコードの幅が異なるため、すべて のレコードをカンマで区切らずに取り込む。 のレコードをカンマで区切らずに取り込む。 2. 取り込んだデータを各テーブルの最大列数(医科、 DPC:51列、調剤:88列)の列を追加し、カンマ区切りごとに 列を更新し、匿名化する。事前処理概要
3. 通番2(都道府県コード+レセプト種別の1行目( 医科、 DPC:1、調剤:4)+請求年月+レセプト管理番号)、すなわち レセプトごとの通し番号、処方番号、診療識別、回数を外 挿した。 4. レコード識別ごとにテーブルを分割した。なお、レセプ トの摘要欄は一連の診療行為ごとに分離するため、診療 行為、医薬品、特定器材等のブロック単位で分離し、日計 表情報を付加した。外挿処理完了後
分離完了後
・分離後のサンプルレセプト(REレコード、HOレコード等統合)
被保険者症の記号・番号と生年月日、性別を用いて、 名寄せ用のIDが作成できる。
分離完了後
・分離後のサンプルレセプト(傷病関連)
医科・DPCレセプトを統合するため、ICD10コードを付加し、 転帰区分や傷病名区分はDPCレセプトの定義に変更する
分離完了後
・分離完了後のサンプルレセプト(診療行為関連)
診療行為別の行為明細番号と日計表から実施年月日を付加する。 平成24年4月以降に実施年月日の記載が義務化されれば、DPC データのように診療プロセスの詳細な分析ができる可能性がある。
レセプトデータ分析
チューニング
マスタの入手
傷病名や診療行為等はコード化されており、そのままでは 解釈できない。マスタは下記のリンクから入手可能である。 社会保険診療報酬支払基金 http://www.ssk.or.jp/rezept/ 診療情報提供サービス http://www.iryohoken.go.jp/shinryohoshu/downloadMenu/ MEDIS-DC http://www.medis.or.jp/4_hyojyun/medis-master/index.htmlマスタの点検管理・加工
公開されているマスタは、診療報酬改定や新規薬剤の 認可等で変更や廃止されることがある。変更・廃止履歴を 蓄積しつつ、分析の目的に沿ったマスタを作成することが 必要不可欠である。 今回の分析の例では、経口血糖降下薬及びインスリン、 今回の分析の例では、経口血糖降下薬及びインスリン、 降圧剤のマスタを作成し、抽出や変数作成に使用した。 なお、単純集計以外は統計ソフトを使用している。診療日数・医療費のカテゴリ毎の集計
N F値 p F値 p F値 p 全数 #### #### ( #### ) - - #### ( #### ) - - #### ( #### ) - -性別 男性 #### #### ( #### ) #### ( #### ) #### ( #### ) 女性 #### #### ( #### ) #### ( #### ) #### ( #### ) 年齢 65歳未満 #### #### ( #### ) #### ( #### ) #### ( #### ) 65歳以上 #### #### ( #### ) #### ( #### ) #### ( #### ) CCI 1 #### #### ( #### ) #### ( #### ) #### ( #### ) 2 #### #### ( #### ) #### ( #### ) #### ( #### ) 3 #### #### ( #### ) #### ( #### ) #### ( #### ) >4 #### #### ( #### ) #### ( #### ) #### ( #### ) 糖尿病関連合併症 あり #### #### ( #### ) #### ( #### ) #### ( #### ) なし #### #### ( #### ) #### ( #### ) #### ( #### ) 救命救急入院 あり #### #### ( #### ) #### ( #### ) #### ( #### ) #### #### #### #### #### #### #### #### #### #### #### #### #### #### #### #### #### #### #### #### #### #### #### #### #### 診療日数 医療費 一日当り医療費 平均値(標準偏差) 平均値(標準偏差) 平均値(標準偏差) #### #### #### #### #### なし #### #### ( #### ) #### ( #### ) #### ( #### ) 特定集中治療室 あり #### #### ( #### ) #### ( #### ) #### ( #### ) なし #### #### ( #### ) #### ( #### ) #### ( #### ) 手術 あり #### #### ( #### ) #### ( #### ) #### ( #### ) なし #### #### ( #### ) #### ( #### ) #### ( #### ) インスリン投与 あり #### #### ( #### ) #### ( #### ) #### ( #### ) なし #### #### ( #### ) #### ( #### ) #### ( #### ) 経口糖尿病用薬投与 あり #### #### ( #### ) #### ( #### ) #### ( #### ) なし #### #### ( #### ) #### ( #### ) #### ( #### ) 人工透析 あり #### #### ( #### ) #### ( #### ) #### ( #### ) なし #### #### ( #### ) #### ( #### ) #### ( #### ) HbA1ｃ検査 あり #### #### ( #### ) #### ( #### ) #### ( #### ) なし #### #### ( #### ) #### ( #### ) #### ( #### ) 眼底検査 あり #### #### ( #### ) #### ( #### ) #### ( #### ) なし #### #### ( #### ) #### ( #### ) #### ( #### ) 血糖自己測定 あり #### #### ( #### ) #### ( #### ) #### ( #### ) なし #### #### ( #### ) #### ( #### ) #### ( #### ) 尿中Alb検査 あり #### #### ( #### ) #### ( #### ) #### ( #### ) #### #### #### #### #### #### #### #### #### #### #### #### #### #### #### #### #### #### #### #### #### #### #### #### #### #### #### #### #### #### #### #### #### #### #### #### #### #### #### #### #### #### #### #### #### #### #### #### #### #### #### #### #### #### #### #### #### #### #### ####多変量解析
β p β p β p 性別(1:男性，2:女性) #### #### #### #### #### #### 年齢区分 #### #### #### #### #### #### CCI 1 2 #### #### #### #### #### #### 3 #### #### #### #### #### #### ≧4 #### #### #### #### #### #### 独立変数referent referent referent 目的変数 総医療費 診療日数 一日当り医療費 ≧4 #### #### #### #### #### #### 糖尿病関連合併症 #### #### #### #### #### #### 救命救急入院 #### #### #### #### #### #### 特定集中治療室 #### #### #### #### #### #### 手術 #### #### #### #### #### #### インスリン投与 #### #### #### #### #### #### 経口糖尿病用薬投与 #### #### #### #### #### #### 人工透析 #### #### #### #### #### #### HbA1ｃ検査 #### #### #### #### #### #### 眼底検査 #### #### #### #### #### #### 血糖自己測定 #### #### #### #### #### #### 尿中Alb検査 #### #### #### #### #### ####
降圧剤調剤間隔との関連要因の検討
なし 糖尿病 脂質異常 糖尿病+脂質異常 合計 N #### #### #### #### #### 調剤間隔 N #### #### #### #### #### % #### #### #### #### #### N #### #### #### #### #### % #### #### #### #### #### N #### #### #### #### #### % #### #### #### #### #### N #### #### #### #### #### % #### #### #### #### #### 高血圧以外の生活習慣病 全数 15日未満 15日以上31日未満 31日以上61日未満 61日以上 1剤 2剤 3剤 4剤以上 合計 N #### #### #### #### #### 調剤間隔 N #### #### #### #### #### % #### #### #### #### #### N #### #### #### #### #### % #### #### #### #### #### N #### #### #### #### #### % #### #### #### #### #### N #### #### #### #### #### % #### #### #### #### #### 15日以上31日未満 31日以上61日未満 61日以上 降圧剤服用数 全数 15日未満まとめ
レセプトデータの構造の問題点や基本的な概念の説明 に主眼を置きつつ、レセプトデータの加工・分析の例を示 した。 研究目的に沿った分析を行うためには、情報処理の知 識だけでなく、医学的知識や診療報酬に関する知識、統 識だけでなく、医学的知識や診療報酬に関する知識、統 計学等にも精通する必要がある。 幸いにも本専攻には多様な分野出身の学生が在籍して いるため、学生同士で相互に知識や意見を交換ながら、 これらの知識を習得しつつ、分析を行っていくこともできる だろう。参考資料
頻繁に使用する構文・句・関数・演算子
SQL（ステートメント）
1.SELECTステートメント
USE “DB名” SELECT * FROM “テーブル名” 2.CREATE VIEWステートメント
2.CREATE VIEWステートメント
CREATE VIEW “ビュー名” AS “SELECTステートメン ト”
3.INSERTステートメント
SQL（ステートメント）
4.UPDATEステートメント UPDATE “テーブル名” SET “更新したい列名”=“更新 したい値” (“WHERE 更新したい行の条件”) 5.MERGEステートメント 5.MERGEステートメントMERGE INTO “テーブル名1” USING “テーブル名2/
サブクエリー” ON(結合条件)
WHEN MATCHED THEN UPDATEステートメント
WHEN NOT MATCHED THEN INSERTステートメント
SQL（句）
DISTINCT:重複データの排除 INTO:SELECTステートメントの結果からテーブルを作成 WHERE:グループ化前に抽出 AS：別名を定義 AS：別名を定義 GROUP BY:グループ化 HAVING:グループ化、集計後に抽出(例えば合計点数が 何点以上など)SQL（句）
ORDER BY:並び替え
※指定無し、ASCで昇順、DESCで降順
JOIN:（INNER) JOIN(完全結合)、LEFT (OUTER)
JOIN(左側結合)、RIGHT (OUTER) JOIN(右側結 JOIN(左側結合)、RIGHT (OUTER) JOIN(右側結
合)
