乃木坂スクール地域医療ビッグデータ入門～自分の地域を改善しよう～第5回ロジックモデルと評価指標データ

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乃木坂スクール

地域医療ビッグデータ入門

～自分の地域を改善しよう～

第5回

ロジックモデルと評価指標データ

2017年10月27日

国際医療福祉大学大学院教授

埴岡健一

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本講座のロジックモデル

地域医療の均てん化どの地域でもデータを使ったPDCA 力普及六位一体のビッグデータ活用力の獲得医療ビッグデータを実践的に学ぶ初期アウトカムアウトカム中間アウトカム最終活動アウトプット超少子高齢化、2025年問題、2018年“惑星直列”機会行政や民間・非営利団体等による研修やデータ提供の実施実践に役立つ学びの機会の不足環境課題外の動き 3

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本講座の基本的構図

4 社会・地域の課題・問題みなさん（データ活用デザイナー）講師陣さまざまなデータセットデータベース、データセットさまざまなデータベースそれぞれの先端性、専門性

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保健・医療・介護・ケアを動かす ～自分の地域を改善しよう～ 受講者「データ活用コンペ」中 間発表会 受講者「データ活用コンペ」プ レゼン大会 「コンペ入賞者」発表、15回の 「振り返り」 みなさん受講生 みなさん受講生 みなさん受講生 医療を読み解くための、各種 データセットの上手な活用法 「可視化ソフト（BIツール）」 を使ってみよう あなたも使える。「統計ソフ ト」イロハのイ 国立保健医療科学院生涯健康研 究部部長　横山徹爾さん 埴岡埴岡 地域別「標準化レセプト出現 比」から見る医療の地域差 「がん登録データ」を地域のが ん死亡率の改善に活用する 精神科医療を可視化する 高知医療再生機構　伴正海さん、済生会 吹田病院事務次長　松木大作さん 国立がん研究センター室長　松 田智大さん 国立精神・神経医療研究セン ター部長　山之内芳雄さん 医療の地域差の現状と、解消に 向けたシナリオ ロジックモデルと評価指標デー タ 次期医療計画の評価指標とそれを具 体化する行政の政策形成プロセス 医療経済研究機構所長　西村周 三さん 埴岡 東京医科歯科大学大学院教授 河原和夫さん 「ビッグデータによる医療の均 てん化」は可能か？ 健康・医療・介護がつながった ビッグデータ活用を⽬指して 地域医療ビッグデータがもたら す社会改革 埴岡 厚生労働省医務技監　鈴木康裕 さん 京都大学教授　中山健夫さん ビジョン編 総論編 各論編 スキル編 実践編 5

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自分の地域を改善しよう

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改善とは…

• ここでは、医療ケアの、アウトカムの均てん化

• 均てん化（広くあまねくどこでも最良の状態が

もたらされていること）

• 現状の課題（イシュー）を許容できない範囲か

らの地域差と捉え、均てん化を目指す

• 医療資源（ストラクチャー指標で表される）で

はなく、患者住民の状態（アウトカム指標で表

される）における均てん化

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地域の均てん化

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どうすれば均てん化できるか…

ここでは、

• 施策・指標マップ（ロジックモデルの上に指標

を配置したもの）を使い、

• いわゆるSPO指標セットをモニターし、

• それによって評価を行い、

• PDCAサイクルを回すことで、

ーー均てん化を実現する手法を探求する

＊これがすべてではないかもしれませんが…

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ロジックモデルの基本形

中間アウトカム Outcome 10 アウトプット Output 最終_Outcomeアウトカム アウトカム指標プロセス指標ストラクチャー指標住民の状態がよくなっているサービスがよくなっているヒト・モノ・カネを投入して活動するインパクト Imp ac t 施策や活動の主体に起きること（結果）活動が働きかけた対象の側に起きる変化（成果）アウトカム

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インパクト分析 ○○○○○○ ○○○○○○ ○○○○○○ ○○○○○○ ○○○○○○ ○○○○○○ ○○○○○○ ○○○○○○ ○○○○○○ ○○○○○○ 最終アウトカム中間アウトカム施策アウトプット ★アウトカム指標 ★プロセス指標 ★ストラクチャー指標 ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ 因果関係分析ロジックモデルに沿ってビッグデータからSPO指標（★★★）を集め因果関係分析する 11

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12 個別施策の寄せ集めいまあるデータの寄せ集め SPO指標セットロジックモデル化施策・指標マップ ★ ☆ ◎ ★ ◎ ◎ ◎ ◎ ★ ☆ ◎ ◎ ◎ ◎ ★ ☆ ◎ ◎ ◎ ◎ ☆ ☆ 整理できた動き出す乱雑…

＋

・吟味できる ・議論の土俵となる ・評価できる

「施策・指標マップ」のポイント

データ対策

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医療計画通知における

アウトプット、アウトカム

１医療体制の政策循環

５疾病・５事業及び在宅医療の医療体制を構築するに

当たっては、住民の健康状態や患者の状態（成果（アウ

トカム））などでもって施策の評価を行うことが必要な

ため、これらを用いた評価を行うことが重要である。

具

体的には、施策や事業を実施したことにより生じた結果

（アウトプット）が、成果（アウトカム）に対してどれ

だけの影響（インパクト）をもたらしたかという関連性

を念頭に置きつつ、施策や事業の評価を１年ごとに行い、

見直しを含めた改善を行うこと。

都道府県は、この成果

（アウトカム）に向けた評価及び改善の仕組みを、政策

循環の中に組み込んでいくことが重要である。

13 出所：厚生労働省

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医療計画通知における

用語解説

• アウトカム

（成果）

施策や事業が対象にもたらした変化

• アウトプット

（結果）

施策や事業を実施したことにより生じる結果

• インパクト

（影響）

施策や事業のアウトプットによるアウトカム

への寄与の程度

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インパクト

アウトプットとアウトカム

15 ○○○○○○ ○○○○○○ ○○○○○○ ○○○○○○ ○○○○○○ ○○○○○○ ○○○○○○ ○○○○○○ ○○○○○○ ○○○○○○ 最終アウトカム中間アウトカム施策アウトプット ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ☆ストラクチャー指標（資源を測る）（サービスを測る）☆プロセス指標（患者状態を測る）☆アウトカム指標

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医療計画通知において

指標

２指標

医療体制の構築に当たっては、現状の把握や

課題の抽出の際に、多くの指標を活用すること

となるが、各指標の関連性を意識し、地域の現

状をできる限り構造化しながら整理する必要が

ある。その際には、

指標をアウトカム、プロセ

ス、ストラクチャーに分類し、活用すること

。

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医療計画通知において

用語解説

• アウトカム指標

住民の健康状態や患者の状態を測る指標

• プロセス指標

実際にサービスを提供する主体の活動や、他

機関との連携体制を測る指標

• ストラクチャー指標

医療サービスを提供する物的資源、人的資源

及び組織体制、外部環境並びに対象となる母集

団を測る指標

17 出所：厚生労働省 O指標 P指標 S指標合わせてSPO指標

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インパクト

SPO指標

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医療計画通知において

インパクトによる施策評価

評価に当たっては、策定体制に関わった者以

外の第３者による評価の仕組みを講じること等

も有効である。さらに、

施策及び事業評価の際

には、施策及び事業の結果（アウトプット）の

みならず、地域住民の健康状態や患者の状態

（アウトカム）、地域の医療の質などの成果

（プロセス）に

どのような影響（インパクト）

を与えたかといった観点からの施策及び事業の

評価を行い、

必要に応じて計画の内容を改善す

ることが重要である。

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インパクト

インパクト評価

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現行医療計画のロジックモデル

（脳卒中、3県）

• 書き下し文で表現されている計画文をロジックモデルに落

とすことで、構造化でき、比較可能となる

• 文言にとらわれず、ゴール設定、施策体系、目標と指標

（数値目標）を鳥瞰して吟味できる

• ロジックモデルと指標の配置がずれていては、評価は不可

能

• 施策アウトプット→初期アウトカム→中間アウトカム→分野

アウトカムの指標がヨコに揃わないと評価が不可能

• 以下、3県の表（個別要素はともかく、まず構造を把握して

ください）

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テーマ：「　神奈川県　脳卒中　」　作業者：（　K.H.　）　　作業日：　170428 乃木坂スクール「医療計画とがん計画」　施策・指標マップ（ロジックモデル）フォーマット

施策／初期アウトカム指標 SPO 中間アウトカム指標 SPO 分野アウトカム指標 SPO

1 1 予防 ① 「かながわ健康寿命日本一推進会議（仮称）」を設置し、取り組みを検討する特定健康診査の実施率 P ①（生活習慣病が予防できている） 2 2 ア　病院前救護体制及び急性期医療 ① 医療機関と消防機関との連携による病院前救護体制の充実に努める ①（迅速な診断、治療ができている） ② 脳卒中集中治療室（SCU)を備えるなど、急性期に対応できる医療機関を中心に急性期医療の充実に努める t-PAによる脳血栓溶解療法実施件数 P ②（脳卒中に対応する救急医療体制が充実できている） 3 2 イ　急性期後の医療 ① 脳血管障害の後遺症による口腔機能の低下を防止するため、摂食・嚥下（えんげ）リハビリテーションや口腔ケアを推進する ① （後遺症軽減のため、早期にリハビリテーションが開始できている） ① 急性期治療からリハビリテーション、在宅医療に至る医療提供体制が構築されている年齢調整死亡率 O ② 在宅医療を提供する機関等の連携拠点の整備を行い、多職種協働による在_{宅医療の支援体制を構築し、脳卒中における在宅医療提供体制の充実を図} る ② 県民が健康で元気に生活できる期間（健康寿命）を延ばし、誰もがいきいき_{と自分らしい生活を送れることを目指す} 2 ウ　医療機能の情報提供及び連携の推進 ① 脳卒中治療に対応できる医療機関とその機能について、わかりやすい情報提_{供を行い、連携の推進を図る} ①（連携が推進できている） ② 在宅医療を担う診療所や介護施設等における脳卒中地域連携クリティカルパスの普及を図る地域連携クリティカルパスに基づく診療計画作成等の実施件数 P ③ パスの効果的・効率的な運用を図るため、パスのICT（情報通信技術）化を検討する ④ 地域連携パスを活用し、急性期治療からリハビリテーション、在宅医療に至る_{治療過程を患者にわかりやすく説明するよう努める} 神奈川県脳卒中施策・指標マップ化試行例

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テーマ：「　埼玉県　脳卒中　」　作業者：（　K.H.　）　　作業日：170428 乃木坂スクール「医療計画とがん計画」　施策・指標マップ（ロジックモデル）フォーマット

1 1 ① 生活習慣病を予防する健康づくり対策の推進 ①食生活・運動等に関する望ましい生活習慣が確立されて_いる ② 食育の推進 2 2 ① 健康診査・保健指導など生活習慣病を予防する取組の支援特定健康診査受診率 P ① 医療保険者が行う特定健康診査・特定保健指導の活動が支援されている（危険因子の早期発見、早期治療ができている） 3 3 ① 救急医療情報システムの整備充実 ①救急搬送体制の充実とともに救急隊と医療機関との連携_{強化が図られている} ① ② ドクターヘリを活用した早期治療の推進 ③ 救命救急士の養成 4 4 ① プレホスピタル・ケアの充実 ① 医療機関の機能分化を進め、地域における医療連携推進体制の構築が促進されている（一連の医療が切れ目なく提供される連携体制が構築されている） ② 医療機関の機能分化と連携の促進埼玉県脳卒中施策・指標マップ化試行例

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25 千葉県脳卒中施策・指標マップ化試行例テーマ：「　千葉県　脳卒中　」　作業者：（　K.H.　　　　）　　作業日：170428 乃木坂スクール「医療計画とがん計画」　施策・指標マップ（ロジックモデル）フォーマット

1 生活習慣と脳血管疾患の関係についのて周知 1 ① 生活習慣と脳血管疾患の危険因子の関連について、また発症予防のための早期発見について理解できるよう、情報を発信していく ① （高血圧、脂質異常症、肥満、糖尿病が予防されている） ② 未成年者の喫煙防止、受動喫煙防止対策、禁煙の支援に関する情報提供等のたばこ対策を推進する成人の喫煙率、食塩摂取量、運動習慣者の割合 P 2 特定検診等の早期発見のための取組への支援 2 ① 特定検診を企画する人材の育成を図る ① （脳血管疾患やそのハイリスク者の早期発見ができている） ② 好事例について情報の収集、提供を行う ③ 地域・職域間における相互支援体制整備など保険者間協力による利便性への取組を推進する特定健康診査・特定保健指導の実施率 P 3 重症化の予防に向けた取組への支援 3 ① 検査値がどれほどであれば治療を開始する必要があるかについて知識を普及する ① （血圧のコントロールを図り脳血管疾患の発症予防ができている） ① ② ハイリスク者へのアプローチとして、特定保健指導において一人ひとりの状態にあった運動指導や食事指導が効果的に実施できるよう、従事者に対する研修を実施する 4 地域リハビリテーション支援体制の整備 4 ① 「地域リハビリテーション広域支援センター」を二次保健医療圏ごとに概ね1箇所指定し、地域リハビリテーション支援体制の整備を図る ① （必要なリハビリテーションを継続して受けられ、生活の質を落とすことなく、住み慣れた地域で生活できている ② 脳卒中リハビリテーション支援体制推進事業を実施する回復期リハビリテーション病棟の病床数 S 5 （循環型地域医療連携システムの構築） 5 （循環型地域医療連携システムの構築） ① 24時間、治療に対応している病院 S ① （県民が身近な地域で質の高い脳卒中医療を受けることがてきている） ② SCU（脳卒中集中治療管理室）を有する病院 S ② （効果的な脳卒中治療体制が整備できている） ③ 在宅療養支援診療所数 S ④ 訪問看護ステーション数 S ⑤ 地域医療連携パス（脳卒中）導入率 P ⑥ 退院患者平均在院日数 P

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脳卒中施策・指標マップ（ロジックモデル）要素数

（）内は指標数＊試行的作業 分野 Ｃ個別施策 Ｂ中間アウトカム Ａ分野アウトカム 指標数計 国課長通知 26（13） 5（19） 1（0）（32）埼玉県 8（1） 4（0） 0（0）（1）千葉県 9（3-6） 5（0） 0（0）（9）神奈川県 9（3） 4（0） 2（1）（3）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（）（沖縄県） 4（1） 5（0） 0（0）（1） そもそもアウトカム記 載がなくていいの？指 標も設定できていると ころがあるみたい 明記なくても中間アウ トカム相当記載あり。 中間アウトカムを明記 しよう。中間アウトカ ムの漏れはないか？指 標もたくさんあるみた い。県で計測できるも のは選定しよう 中間アウトカム関連施策 はたくさん選択肢あり。 26本のうち、県にとって の優先施策は？県にとっ て不足している施策は？ 個別施策のアウトプット 指標は計測容易なので必 ず測ろう。

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医療計画における動き

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ロジックモデルシートでチェックしてみた結果～例）心筋梗塞～

※気づいたこと

• 最終目標の分野別アウトカムがない

• 個別施策が中間アウトカムにつながっ

ていない

• 数値目標の設定がなく、進捗管理、

評価が難しい

～５疾病５事業及び在宅医療について、ロジックモデルシートで確認してみました。番号番号番号指標指標指標指標指標指標指標指標指標指標指標指標心筋梗塞地域連携クリティカルパスの参加医療機関増加指標指標指標Ｃ　個別施策Ｂ　中間アウトカムＡ　分野アウトカム早期リハビリテーション体制が充実している 1 2 県民に対する急性心筋梗塞に関する知識を高めるための普及啓発 1 心筋梗塞の予防対策が行われている 1 5 おきなわ津梁ネットワークへの参加医療機関の増発症時の速やかな救護、専門の医療施設への搬送体制が確保されている 3 地域連携クリティカルパスの普及、運用 5 医療連携体制が構築されている 4 医療関係者による圏域連携会議等の開催 2 離島圏域における専門医の確保 ₃ 医療機能の分化と役割分担による医療機関の専門性が確保されている 4 出典：4月28日高嶺さんミニ発表スライド 28

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第６次沖縄県保健医療計画のロジックモデル要素数

（）内は指標数分野Ｃ個別施策Ｂ中間アウトカムＡ分野別アウトカム指標数計がん１２（１）４（０）２（１）（２）心筋梗塞４（１）５（０）０（０）（１）脳卒中４（１）５（０）０（０）（１）糖尿病４（１）３（０）０（０）（１）精神疾患２１（４）７（０）０（３）（７）救急医療１１（０）５（２）０（０）（２）周産期医療１４（０）３（１）０（４）（５）小児医療５（１）０（１）０（０）（２）災害医療９（４）６（０）０（０）（４）へき地医療１５（２）５（０）０（０）（２）在宅医療９（０）２（２）０（２）（４）出典：4月28日高嶺さんミニ発表スライド 29

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がん対策における動き

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がん政策サミットでの、みなさんの取り組みの、ご紹介

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グループワークでみんなでロジックモデル案を作成

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Q6: 分野ごとにアウトカム目標（目指すべき姿）を設定する見込みですか。 NPO法人がん政策サミット「都道府県次期がん計画策定に関するアンケート」原則、すべての分野に、アウトカム目標を設定する見込み一部の分野に、アウトカム目標を設定する見込み特に各分野にアウトカム目標を設定する考えはとらない見込みまだいずれの方向かはっきりしない 17 6 1 20 北海道岩手県宮城県秋田県群馬県東京都長野県滋賀県奈良県和歌山県鳥取県島根県岡山県広島県徳島県鹿児島県沖縄県青森県新潟県富山県岐阜県大阪府長崎県茨城県山形県福島県栃木県埼玉県千葉県神奈川県石川県福井県山梨県静岡県愛知県三重県京都府兵庫県山口県愛媛県福岡県熊本県大分県宮崎県 分野に関する都道府県の考え方

分野ごとのアウトカム⽬標

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Q6: 分野ごとの目標設定や施策の検討をする際に、ロジックモデル*の考え方を採用されますか。 *アウトカム目標と施策の因果関係を示す図表 NPO法人がん政策サミット「都道府県次期がん計画策定に関するアンケート」ロジックモデルを採用し、計画にも何らかのかたちで記載する見込み協議会等検討の場でロジックモデルを採用しているが、計画には記載しない見込み内部検討ではロジックモデルを活用しているが、会議や計画には出さない見込み特にロジックモデルは使わない見込みまだいずれの方向かはっきりしない 4 1 8 7 24 奈良県鳥取県島根県沖縄県大阪府北海道群馬県東京都福井県長野県岐阜県静岡県広島県青森県岩手県宮城県茨城県栃木県徳島県長崎県愛知県三重県滋賀県京都府兵庫県岡山県和歌山県山口県愛媛県福岡県熊本県大分県宮崎県鹿児島県 分野に関する都道府県の考え方

分野内対策の検討ツール: ロジックモデル

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医療・在宅連携において

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こうしたら

こうなった

参考：関連して知っておいていただきたい枠組み（今回詳細は割愛）

ロジックモデル

（事業評価の基本枠組み）

事業項目（カ）研修を例に

36 インプット （投入） • 研修のための予算や人員 アクティビティ （活動） • 研修の実施 アウトプット （結果） • 研修の実施回数・参加者数など アウトカム （成果） • 初期：研修参加者が在宅医療や多職種連携に関する知識を獲得 • 中間：医師・看護師などが在宅医療を実践／医療職と介護職の連携が円滑に • 長期：要介護者やその家族が安心して・幸せに在宅で暮らせる

評価の循環（ＰＤＣＡ）

プロセス評価（ちゃんとやったか）インパクト評価（成果につながったか）セオリー評価（理論的な枠組みの適切さ）コスト・パフォーマンス評価（費用対効果）

評価の各次元

図：W.K.Kellogg Foundation. Logic Model Development Guide, 2003、 Rossi, et al. プログラム評価の理論と方法, 2005、国際医療福祉大学教授埴岡健一氏講演資料をもとに演者作成

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37 ・住み慣れた地域で自分らしい暮らし・包括的・継続的な在宅医療・介護を提供 PDCA基盤が整備されている提供体制が構築されている連携できているア地域医療介護資源の把握イ課題抽出と対応策の検討ウ医療・介護関係者研修エ切れ目ない体制の構築オ関係者の情報共有の支援カ関係者に関する相談支援最終アウトカム中間アウトカム施策アウトプット住民に普及し、啓発されているク関係市区町村の連携キ地域住民への普及啓発在宅医療・介護連携推進事業を、ロジックモデル化してみると（試行例）

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取り組みの様子を聞いてみよう

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がん

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がんの部位別対策を考える際のロジックモデルシート

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42 番号都道府県名死亡率罹患率早期発見率治療成績喫煙率精検受診率受診率肺がん手術専門医 2 青森県 26.7 65.3 26.3 80.6 36.6 88.5 25.4 2.7 0.6 4 宮城県 23.6 65.4 27.2 76.3 33.4 96.8 42.2 4.1 1.2 6 山形県 19.6 58.1 29.7 75.8 32.3 95.8 43.3 3.5 0.8 7 福島県 21.6 58.8 27.4 62.1 34.4 85.1 35.4 2.8 1.0 8 茨城県 23.5 56.3 23.3 74.0 34.2 96.5 28.9 2.3 0.8 9 栃木県 20.9 58.9 23.8 65.0 33.6 88.4 29.1 2.7 1.1 10 群馬県 22.4 60.6 25.3 67.8 33.4 95.8 30.5 4.4 1.1 12 千葉県 21.4 52.0 19.2 74.8 31.7 86.7 31.5 2.6 0.8 14 神奈川県 21.5 53.3 17.7 74.8 29.6 81.1 18.9 2.6 1.0 15 新潟県 22.6 65.8 31.3 72.7 32.8 99.3 31.2 3.9 0.7 18 福井県 19.8 68.3 34.2 79.4 32.2 88.1 24.8 3.4 1.1 19 山梨県 18.6 50.9 29.3 61.3 32.6 89.4 42.6 1.7 1.0 23 愛知県 22.9 63.1 23.5 73.2 29.8 78.7 32.7 3.1 0.8 25 滋賀県 23.1 66.4 26.4 74.7 29.8 99.7 11.6 3.3 1.5 27 大阪府 26.8 68.1 22.6 69.0 30.4 97.7 12.5 3.1 1.1 28 兵庫県 23.0 69.2 24.8 69.5 31.0 85.4 15.6 3.7 0.8 31 鳥取県 25.1 70.4 34.4 73.8 31.7 96.2 29.5 4.7 1.0 32 島根県 24.6 64.3 35.5 73.8 31.0 95.0 15.2 4.3 1.3 33 岡山県 22.3 68.9 32.5 74.3 30.8 81.2 27.0 4.8 1.2 34 広島県 23.5 66.1 29.2 81.5 30.0 78.1 17.5 3.7 1.3 36 徳島県 21.2 57.7 33.5 78.0 28.8 97.0 11.8 4.0 2.0 38 愛媛県 24.9 67.9 34.6 74.2 30.6 92.1 14.1 4.5 1.4 39 高知県 23.8 59.4 17.2 64.8 32.1 95.4 23.0 5.6 1.0 42 長崎県 24.8 68.1 23.3 79.8 32.3 88.6 23.1 4.3 1.2 43 熊本県 21.1 57.1 31.3 78.6 NA 92.5 24.7 3.4 0.7 47 沖縄県 19.3 56.7 21.6 75.4 29.6 78.5 24.7 1.8 1.0 完成品。26府県の9つの指標のデータセット（肺がん）出典：NPOがん政策サミットがん対策地域別データ集加工：埴岡健一

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43 名前定義出典 SPO分_類備考死亡率死亡率（男）（％）（75歳未満、年齢調整、人口10万対）国立がん研究センターがん情報サービス「がん登録・統計」部位別75歳未満年齢調整死亡率（1995年～2015年）Ｏ 2015年罹患率罹患率（男）（％）（年齢調整、人口 10万人対）全国がん罹患モニタリング集計2012年罹患数・率報告書Ｏ ※都道府県によって登録精度などに差があるため、原典59ページの都道府県別精度一覧表をご覧ください早期発見率臨床進行度分布 2006-2008年限局（％）全国がん罹患モニタリング集計2006-2008生存率報告Ｏ解析対象2。全国値は出典元の精度基準に従って、参考値である県を除外しています（表外注1参照）。※都道府県によって登録精度などに差がありますので、都道府県間の単純比較はできません。原典48ページの都道府県別精度一覧表をご覧ください治療成績進行度別5年生存率2006-2008年限局（男）（％）全国がん罹患モニタリング集計2006-2008生存率報告Ｏ解析対象2。調査参加地域のみ収録。全国値は出典元の精度基準に従って、参考値である県を除外しています（表外注1参照）。 ※都道府県によって登録精度などに差がありますので、都道府県間の単純比較はできません。原典48ページの都道府県別精度一覧表をご覧ください喫煙率喫煙率（男）（％）平成28年国民生活基礎調査Ｏ熊本県は調査未実施のためデータがありません精検受診率検診精検受診率（男）（％）平成27年度地域保健・健康増進事業報告Ｏ検診受診率検診受診率（男）（％）平成27年度地域保健・健康増進事業報告平成27年国勢調査Ｏ「今後の我が国におけるがん検診事業評価の在り方について報告書」（平成２０年３月がん検診事業の評価に関する委員会）で提案された対象者推計方法を用いて算出しています。肺がん手術肺がん治療数（手術）（件：1カ月実績）（人口10万対）平成26年医療施設調査、平成 27年国勢調査Ｐ専門医呼吸器外科専門医（人）（人口10万対）平成26年医師・歯科医師・薬剤師調査、平成27年国勢調査Ｓ完成品に添える指標リスト（定義解説）出典：NPOがん政策サミットがん対策地域別データ集加工：埴岡健一

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44 青森県宮城県山形県福島県茨城県栃木県群馬県千葉県神奈川県新潟県福井県山梨県愛知県滋賀県大阪府兵庫県鳥取県島根県岡山県広島県徳島県愛媛県高知県長崎県熊本県沖縄県 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 50 55 60 65 70 75 死亡率罹患率罹患率と死亡率完成品。26府県別の肺がん（男）の罹患率と死亡率。矢印のように動けば均てん化に出典：NPOがん政策サミットがん対策地域別データ集加工：埴岡健一

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45 青森県宮城県山形県福島県茨城県栃木県群馬県千葉県神奈川県新潟県福井県山梨県愛知県滋賀県大阪府兵庫県鳥取県島根県岡山県広島県徳島県愛媛県高知県長崎県熊本県沖縄県 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 15 20 25 30 35 40 死亡率早期発見率早期発見率と死亡率完成品。26府県別肺がん（男）の早期発見率と死亡率。矢印のように動けば均てん化出典：NPOがん政策サミットがん対策地域別データ集加工：埴岡健一

(46)

46 青森県宮城県山形県福島県茨城県栃木県群馬県千葉県神奈川県新潟県福井県山梨県愛知県滋賀県大阪府兵庫県鳥取県島根県岡山県広島県徳島県愛媛県高知県長崎県熊本県沖縄県 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 60 65 70 75 80 85 死亡率治療成績治療成績と死亡率出典：NPOがん政策サミットがん対策地域別データ集加工：埴岡健一完成品。26府県別肺がん（男）の治療成績と死亡率。矢印のように動けば均てん化に

(47)

47 50% 60% 70% 80% 90% 100% 110% 120% 130% 140% 死亡率↓ 罹患率↓ 早期発見率↑ 治療成績↑ 喫煙率↓ 精検受診率↑ 受診率↑ 手術数専門医数青森県山形県完成品。青森県と山形県のレーダーチャート。青森県で山形県のようになろうと訴求出典：NPOがん政策サミットがん対策地域別データ集加工：埴岡健一大腸がん（男）の指標

(48)

48 50% 60% 70% 80% 90% 100% 110% 120% 死亡率↓ 罹患率↓ 早期発見率↑ 治療成績↑ 喫煙率↓ 精検受診率↑ 受診率↑ 手術数専門医数神奈川県愛知県大阪府出典：NPOがん政策サミットがん対策地域別データ集加工：埴岡健一大阪府、神奈川県、愛知県の図。大阪府で、神奈川県や愛知県のようになろうと訴求

(49)

49 死亡罹患生存治療成績早期発見治療の質医療資源検診対策予防対策統計分析によって、それぞれの関連性、寄与度、隠れた経路が分かれば、政策に役立つ係数係数係数係数係数係数係数係数係数

(50)

相関表

50 大腸がん男相関分析死亡率罹患率早期発見率（限_{局、男女）} 5年生存率治療成績（領域）死亡率 1 0.605 -0.189 -0.349 -0.415 罹患率 0.605 1 0.143 0.009 0.002 早期発見率（限局、男女） -0.189 0.143 1 0.370 0.438 5年生存率 -0.349 0.009 0.370 1 0.575 治療成績（領域） -0.415 0.002 0.438 0.575 1 がん対策地域別データ集、大腸がん、男。がん登録データがある26県のデータセットを使用注：試行的、初期的な分析。専門家の解析が待たれる

(51)

パス図

51

罹患

_{0.21 ***}

早期発見 -0.06

死亡

治療成績 -0.18 ＊

R2 0.49

がん対策地域別データ集、大腸がん、男。がん登録データがある26県のデータセットを使用注：試行的、初期的な分析。専門家の解析が待たれる

(52)

52 ●地域別「均てん化」（死亡削減）余力各部位合計 Aがん Bがん合計罹患早期発_見治療成_績合計罹患早期発_見治療成_績 A地区 400 300 50 100 150 100 50 50 0 B地区 200 50 50 0 0 150 0 100 50 C地区 100 80 80 0 0 20 0 0 20 … 全国計

将来像：力を入れるべき点が浮き彫りに

出典：第13回がん政策サミット2016秋使用スライド

(53)

脳卒中

(54)

死亡罹患予防対策の成果高血圧対策、健康増進対策など救急搬送体制の充実対策など治療成績（急性期）医療の質対策の成果標準治療実施率向上対策など専門的医療体制・従事者の充実など ⑧リハの質対策の成果質の高いリハ実施率向上対策など質の高いリハチームの普及対策など最終アウトカム中間アウトカム個別施策初期アウトカム治療成績（回復期等）救急搬送対策の成果ロジックモデルにそって、急性期ライン、そして回復期ラインを 54

(55)

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 基本基本急性急性急性急性急性急性急性急性急性急性急性急性急性急性急性急性 O O O O O O P P P P S S S S S S 二次医療圏名標準化死亡比脳血管疾患総数男性標準化死亡比脳血管疾患総数女性標準化死亡比脳血管疾患脳内出血男性標準化死亡比脳血管疾患脳内出血女性標準化死亡比脳血管疾患脳梗塞男性標準化死亡比脳血管疾患脳梗塞女性人口10 万人当脳卒中ケアユニット入院医療管理料人口10 万人当超急性期脳卒中加算人口10 万人当脳血管内手術人口10 万人当脳卒中集中治療室 (SCU) 患者延数人口10 万人当脳神経外科人口10 万人当脳卒中集中治療室 (SCU) 病床数人口10 万人当脳神経外科専門医人口10 万人当救急科専門医人口10 万人当脳血管内治療専門医人口10 万人当救急救命センター数 0合計 100.0 100.0 100.3 100.5 100.1 100.1 2.2 0.02 0.1 16.1 5.1 0.7 5.0 2.6 0.5 0.2 85南部 112.4 107.4 98.9 94.8 105.5 103.2 0.0 0.00 0.0 0.0 2.6 0.0 3.2 1.3 0.1 0.1 86南西部 93.2 90.8 84.1 78.1 94.9 92.2 2.9 0.00 0.0 12.6 3.1 0.4 2.2 0.9 0.0 0.0 87東部 101.1 103.2 100.2 96.6 97.2 105.4 3.3 0.00 1.0 15.3 4.1 0.8 3.8 1.6 0.5 0.1 88さいた_ま _95.7 _98.5 _{95.8 100.4} _94.1 _96.6 1.6 0.00 0.0 14.0 2.9 0.5 2.9 1.6 0.5 0.1 89県央 100.7 105.7 95.7 114.6 99.9 97.6 0.0 0.00 0.0 0.0 4.9 0.0 3.8 1.3 0.2 0.0 90川越比_企 _{107.4 116.8} _{89.9 103.1 112.9 116.3} 0.0 0.00 0.0 0.0 3.5 0.0 4.5 2.8 0.0 0.1 91西部 90.1 99.7 83.3 96.7 93.9 102.4 0.0 0.00 3.3 8.8 6.8 1.5 5.7 2.4 0.6 0.3 92利根 110.1 117.4 107.7 108.2 109.3 122.6 3.0 0.00 0.0 16.1 2.9 0.9 2.4 0.8 0.3 0.0 93北部 114.3 124.1 102.9 99.7 122.2 135.6 0.0 0.00 0.0 0.0 2.9 0.0 5.0 1.0 0.0 0.2 94秩父 129.0 125.4 125.4 126.3 121.0 129.3 0.0 0.00 0.0 0.0 1.7 0.0 2.8 0.0 0.0 0.0 埼玉県脳卒中急性期指標チェック 55 出典：「全国地域別・病床機能情報等データベース」を加工

(56)

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 基本回復回復回復回復回復回復回復回復回復回復回復回復二次医療圏名 ADL改善率（総退棟患者対）人口10 万人当回復期リハビリテーション病棟入院料１人口10 万人当回復期リハビリテーション病棟入院料２人口10 万人当回復期リハビリテーション病棟入院料３人口10 万人当脳血管疾患等リハビリテーション料人口10 万人当早期リハビリテーション加算（リハビリテーション料）人口10 万人当初期加算（リハビリテーション料）人口10 万人当リハビリテーション充実加算（回復期リハビリテーション病棟入院料）人口10 万人当体制強化加算（回復期リハビリテーション病棟入院料）人口10 万人当リハビリテーション科専門医人口10 万人当３士合計（理学療法士、作業療法士、言語聴覚士）人口10 万人当回復期リハビリテーション病棟（一般病床）を有する病院病床数合計 14.7 25.0 29.1 4.8 216.0 260.0 170.9 32.4 12.7 1.9 93.3 17.7 南部 12.9 22.1 13.9 8.7 77.5 163.9 109.4 22.1 22.1 1.1 54.3 6.6 南西部 36.5 15.7 0.0 0.0 77.5 134.4 42.3 15.7 0.0 0.3 52.4 3.5 東部 21.3 47.1 10.6 0.0 173.7 159.4 94.5 57.5 37.5 0.7 81.0 13.4 さいたま 42.2 4.3 19.8 0.0 78.5 116.6 61.5 14.7 0.0 0.6 39.9 8.8 県央 21.3 31.9 6.2 0.0 104.2 139.5 107.6 31.5 14.2 0.8 70.2 18.1 川越比企 18.8 13.6 56.0 0.0 208.0 171.5 101.8 54.7 0.0 2.0 95.3 19.9 西部 17.9 22.3 39.6 0.0 204.8 204.8 110.3 61.9 4.2 1.5 107.4 4.2 利根 19.1 10.6 23.5 0.0 133.4 179.7 126.3 10.5 10.2 1.2 64.4 31.4 北部 8.2 0.0 11.1 0.0 103.7 144.3 41.9 0.0 0.0 0.4 46.5 8.6 秩父 0.0 0.0 39.7 0.0 176.5 92.4 47.1 0.0 0.0 0.0 60.5 32.3 埼玉県脳卒中回復期指標チェック 56 出典：「全国地域別・病床機能情報等データベース」を加工

(57)

R² = 0.0157 0 5 10 15 20 25 30 35 40 60 80 100 120 140 160 180 総数SMR男×ケアユニット管理料急性期のアウトカム指標とプロセス指標の関係（死亡率とケアユニット管理料件数）出典：「全国地域別・病床機能情報等データベース」を加工 57

(58)

R² = 0.0321 0.0 50.0 100.0 150.0 200.0 250.0 300.0 350.0 400.0 0.0 10.0 20.0 30.0 40.0 50.0 60.0 70.0 80.0 回復期リハ入院料1とADL改善率参考：試行的作業（回復期リハ入院料1とADL改善率）（現状のデータセットでの図）出典：「全国地域別・病床機能情報等データベース」を加工 58

(59)

在宅医療

(60)

初期アウトカム

中間アウトカム

分野アウトカム

提供体制、連携体制が

整っている

質の高い在宅関連サービス

が提供されている

自宅での看取りを希望する

人が自宅で看取られる

人材が揃っている

とてもシンプルなロジックモデル 60

(61)

全国在宅医療会議「在宅医療にかかる地域別データ集」の概要旧版段階

(62)

市町村名在支病数在支診数訪診診療所数看取診療所数訪ステ当人数訪ステ人数訪問診療件数看取件数自宅死割合札幌市 4.6 34 37.9 7.5 4.3 143.2 4,043 14.6 10.8 函館市 2.5 27 52.8 6.1 4.2 93.3 3,170 12.3 9.4 旭川市 7.1 33.5 33.5 10.1 4.9 145.1 2,528 25.4 8.5 青森市 2.6 36.5 62.6 13 4.9 101.7 3,429 28.7 12 八戸市 0 19.9 31.6 14.9 6.1 222.5 2,338 38.2 12.8 盛岡市 4.3 56.5 49.3 8.7 3.6 156.5 1,371 18.8 13.3 仙台市 2.3 28.1 46.4 14.1 4.1 129.4 3,882 39.9 17.7 秋田市 2.4 37 71.7 9.6 5 71.7 1,875 23.9 9.2 山形市 0 17.1 89.9 15.5 5.3 97.7 3,115 32.6 10.1 福島市 2.7 63 78 21.9 4.4 132.7 3,480 39.7 18.5 福岡市 3.2 83.7 89.1 10.1 4.3 153 6,536 21.9 12.2 久留米市 4.2 96.3 115.9 20.9 4.3 167.5 2,933 57.2 11.1 佐賀市 7 74.9 73.2 17.4 4 90.6 3,161 20.9 9.3 長崎市 5.9 128.2 141 20.4 3.3 124 5,438 28 10.7 佐世保市 2.8 56.6 72.2 12.7 7 69.3 3,401 17 8.5 熊本市 5.4 60.4 84.5 10.3 4.2 123.2 2,461 14.5 11.2 大分市 3.7 87.4 78.1 15.8 4.4 148.8 4,145 31.6 11.3 宮崎市 2.1 68.6 81.3 21.1 4.4 157.2 4,328 34.8 10.3 鹿児島市 6.5 60.7 67.9 8.7 4.3 163.2 3,921 14.4 8 那覇市 0 44.1 42.4 8.2 4.8 102.8 2,974 11.4 15.2 指標をOPS分類。人口20万人以上128地域を抽出 O P P S S S S S S 出典：厚生労働省「在宅医療にかかる地域別データ集」を加工 62

(63)

y = 0.0966x + 11.089 R² = 0.1544 0.0 5.0 10.0 15.0 20.0 25.0 0.0 20.0 40.0 60.0 80.0 100.0 120.0 看取件数×自宅死割合自宅死割合と見取り件数の散布図（後に相関分析あり）出典：厚生労働省「在宅医療にかかる地域別データ集」を加工 63

(64)

看取件数看取診療所数在支診数在支病数自宅死割合訪ステ人数訪ステ当人数訪診診療所数看取件数 1.000 0.698 0.256 0.025 0.393 0.223 -0.045 0.270 看取診療所数 0.698 1.000 0.541 0.073 0.211 0.399 -0.060 0.643 在支診数 0.256 0.541 1.000 0.366 0.092 0.526 -0.077 0.784 在支病数 0.025 0.073 0.366 1.000 -0.077 0.308 -0.076 0.250 自宅死割合 0.393 0.211 0.092 -0.077 1.000 0.063 -0.035 0.040 訪ステ人数 0.223 0.399 0.526 0.308 0.063 1.000 0.261 0.504 訪ステ当人数 -0.045 -0.060 -0.077 -0.076 -0.035 0.261 1.000 -0.042 訪診診療所数 0.270 0.643 0.784 0.250 0.040 0.504 -0.042 1.000 結果をエクセル表にカット・ペーストして整形。 ① ② ③ ① ③ ③ ④ ±0.7～±1.0強い相関、±0.4～0.7比較的強い相関、±0.2～±0.4弱い相関がある「在宅医療にかかる地域別データ集」。人口20万人以上の128区市 64

(65)

分析結果の暫定パス図（ロジックモデル）指標の選択を工夫・変更して繰り返し計算を実行し、モデルを高めていく必要がある

初期アウトカム

中間アウトカム

分野アウトカム

提供体制、連携体制が整っている質の高い在宅関連サービスが提供されている自宅での看取りを希望する人が自宅で看取られる人材が揃っている自宅死割合看取件数看取診療数＋2.1*** ＋.11*** ロジックモデルに沿って指標が揃ってくるということは、「定点観測的に多変量解析を繰り返すことで、政策の効果を検証し、高めていくことができるようになる」ということ。だからこそ、それを、それぞれの立場が実行していくことが重要となる 65

(66)

(67)

良い高い低い高い低い高い低い高い低い最終アウトカム中間アウトカム施策アウトプットアウトカムから見る。資源が少なくてパフォーマンスが良いところもある悪い高い低い高い低い ★アウトカム指標 ★プロセス指標 ★ストラクチャー指標

＜

67

(68)

68

がんの部位別対策を考える際のロジックモデルシート

(69)

死亡罹患予防対策の成果高血圧対策、健康増進対策など救急搬送体制の充実対策など治療成績（急性期）医療の質対策の成果標準治療実施率向上対策など専門的医療体制・従事者の充実など ⑧リハの質対策の成果質の高いリハ実施率向上対策など質の高いリハチームの普及対策など最終アウトカム中間アウトカム個別施策初期アウトカム治療成績（回復期等）救急搬送対策の成果中間がなければ分析と解明と対策につながらない 69

(70)

ロジックモデル／指標元の情報源ストラクチャープロセスアウトカム「データ」・縦割「インテリジェンス」・施策とひもづけ・指標開発も人口動態調査機能情報 DPC 臨床指標レセプトデータナショナルDB 疾病登録 NCD 患者調査・・・

データセット集を活用しよう

70 データセット集

(71)

主な情報源とおおよその特性①

名前 主なデータ内容 S P O 備考 1 人口動態統計 疾病別死亡数（県、 医療圏、市町村別） など × × ○ 疾病分類が限定的 2 機能情報 施設別・疾病別症例 数、施設別専門的医 療者数など ○ △ × 数を示すが、質や アウトカムを示せ ない 3 DPC（包括 支払コー ド） 疾病コード別・重症 度別・複雑度別件数 など △ ○ × そのままでは十分 なアウトカムデー タにつながらない 4 臨床指標 （QI) 標準治療実施率など △ ○ × 計測はまだごく一 部。公開されるこ とは少ない 5 レセプト データ 医療行為・手技別件数、費用など ○ △ × そのままでは十分 なアウトカムデー タにつながらない 注：Sはストラクチャー（構造）指標、Pはプロセス（過程）指標、Oはアウトカム（成果）指標 71

(72)

主な情報源とおおよその特性②

名前 主なデータ内容 S P O 備考 6 ナショナル データベース レセプトデータに基づ く医療圏別の医療提供 状況など △ ○ × SCRが一般に公表された 7 臨床現場の疾 病登録 症例数、手技別件数、 重症度・リスク別件 数・成績など △ ○ ○ カバー率が不十分。一部のみ公開 8 NCD（外科手 術・治療情報 DB事業） 手術に関する件数、内 容、リスク調整済治療 成績など △ ○ ○ プロのベンチ―マー キング用で公開され ない 9 地域がん登録 などの疾病登 録 罹患率、生存率、死亡 率（医療圏別、施設 別）など △ ○ ○ 計測から発表までに長時間を要する 10 患者調査 患者満足度、患者経験、 患者意識など × △ ○ 標準調査票で広い分 野で計測されていな い注：Sはストラクチャー（構造）指標、Pはプロセス（過程）指標、Oはアウトカム（成果）指標 72

(73)

〇〇対策中間アウトカム指標分野アウトカム指標 1 【××％】【××％】 2 【××％】【××％】 3 【××％】【××％】 4 【××％】【××％】 5 【××％】 … 【××％】施策分野アウトカム① 分野アウトカム② 中間アウトカム② 中間アウトカム① 心疾患対策脳卒中対策中間アウトカム指標分野アウトカム指標 1 【××％】【××％】 2 【××％】【××％】 3 【××％】【××％】 4 【××％】【××％】 5 【××％】 … 【××％】施策分野アウトカム① 分野アウトカム② 中間アウトカム② 中間アウトカム① 中間アウトカム指標分野アウトカム指標 1 【××％】【××％】 2 【××％】【××％】 3 【××％】【××％】 4 【××％】【××％】 5 【××％】 … 【××％】施策分野アウトカム① 分野アウトカム② 中間アウトカム② 中間アウトカム① 73

ロジックモデルの共有で「アウトカム向上の加速」

中間アウトカム指標分野アウトカム指標 1 【××％】【××％】 2 【××％】【××％】 3 【××％】【××％】 4 【××％】【××％】 5 【××％】 … 【××％】施策分野アウトカム① 分野アウトカム② 中間アウトカム② 中間アウトカム① 【1北海道】【・・・県】【47沖縄県】今年 3年前 5年前・今の医療計画は県間を比べにくい・47県のロジックモデルがあれば、・比較（ベンチマーキング）ができる・好事例を早く発見し、共有できる・全県の対策が加速する・患者に幸せ（アウトカム）をもたらす分野：がん対策好事例【国】事例ロジックモデルに沿った共通フォーマットでのデータ収集が必要出典：がん政策サミット資料を一部改変

(74)

74 死亡罹患生存治療成績早期発見治療の質医療資源検診対策予防対策統計分析によって、それぞれの関連性、寄与度、隠れた経路が分かれば、政策に役立つ係数係数係数係数係数係数係数係数係数出典：厚生労働統計協会ウェブサイト。一部改変

(75)

75

地域医療計画情報支援センター

出典：RH-PACガイドライン

(76)

実践（活用）と

データ・コンペに向けて

(77)

コンペに向けた日程（予定）

• 第1回（開始時）：当初のご意向ヒアリング

• 第5回ぐらい：中間説明（今回）

＜MLや有志自主勉強会で随時意見交換＞

• 第9回ごろ（12月初頭）：参加登録（テーマの共

有）

• 第12回（12月22日）：中間発表会（みんなでブ

ラッシュアップ支援コメント）

＜追い込み＞

• 第14回（1月19日）：予行演習、プレゼンテーショ

ン発表会みんなで投票

• 第15回（最終回）：1月26日投票結果発表

77

(78)

データを活用する5段階との関係

①課題、問題意識、仮説、興味を出す

②関連しそうなデータを収集

③収集したデータを分析

④知見を追加、分析を高め、人智を寄せて検討

⑤施策の形成

78 テーマ候補リスト出し合いデータセット提供、各論編、スキル編可視化ツールの利用ロジックモデルの活用統計ソフトの利用 60人よれば文殊の知恵できればデータコンペで施策案を語る

(79)

乃木坂スクール 地域医療ビッグデータ入門 ～自分の地域を改善しよう～ 第5回 ロジックモデルと評価指標データ