レセプト情報等データベースの利活用により作成した国際統計報告に関する検討

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(1)医療情報学 39 （4） : 189-194 189. レセプト情報等データベースの利活用により作成した国際統計報告に関する検討満武巨裕＊1 石川智基＊1,2 佐藤淳平＊3 合田和生＊3 喜連川優＊3 OECD，WHO，国連等の国際機関は，保健医療分野における政策立案に資する国際統計報告として様々な保健医療指標の迅速な提供を各国に求めている．2015 年に日本が OECD に提出した保健医療指標の数は 35 加盟国中最低で，改善が望まれる．本研究は日本の保健医療指標の提出項目数の増加を目的として，既存の公的統計やレセプト情報・特定健診等情報データベースを活用して未報告の保健医療指標の推計を行う．さらに，今回の推計から得られたわが国における手術および画像検査の実施状況について考察する．最後に，保健医療指標推計にレセプト情報・特定健診等情報データベースを利用する際の課題について述べる． ■キーワード：保健医療指標，国際統計報告，レセプト情報・特定健診等情報データベース Study on International Statistical Indicators using the National Database of Health In＊1 ＊1,2 surance Claims and Specific Health Checkups of Japan: Mitsutake N , Ishikawa T ,. Sato J＊3, Goda K＊3, Kitsuregawa M＊3 Japan has been evaluated by international organizations that it has offered high-quality medical services with a relatively small total medical cost so far. As the world’ s first super-aging society, Japan ranks 7th in healthcare spending per gross domestic product and 15th in healthcare spending per capita among the Organisation for Economic Co-operation and Development （OECD）countries. However, the number of international statistical indicators in the field of health care submitted by Japan continues to be less than in OECD countries. In April 2009, Japan’ s Ministry of Health, Labour and Welfare（MHLW）began collecting medical treatment record data in the National Database of Health Insurance Claims and Specific Health Checkups of Japan（NDB） . The NDB encompasses medical treatment information for over 100 million individuals in the Japanese population covered under the universal health insurance system. In this report, we will present on the newly created international statistical indicators that Japan had not submitted this time by utilizing NDB and the result of international comparison. Key words：International statistical indicators, OECD, NDB ＊1. 医療経済研究機構研究部〒105-0003 港区西新橋 1-5-11 11 東洋海事ビル 2 階＊2 北海道大学保健科学研究院＊3 東京大学生産技術研究所受付日：2019 年 12 月 26 日採択日：2019 年 12 月 26 日【第 23 回日本医療情報学会春季学術大会推薦論文】. Institute for Health Economics and Policy No.11 Toyo-kaiji Bldg, 1-5-11, Nishi-Shimbashi, Minato-ku, Tokyo, 105-0003, Japan ＊2 Faculty of Health Sciences, Hokkaido University ＊3 Institute of Industrial Science, The University of Tokyo ＊1.

(2) 190 レセプト情報等データベースの利活用により作成した国際統計報告に関する検討. 1. はじめに. 2）レセプト情報等データベースを活用した推計と国際比較. 日本はこれまで，質の高い医療サービスを比較. 未提出の保健医療項目を推計するために，厚生. 的少ない医療費で提供していると WHO（世界保. 労働省保険局の「レセプト情報等の提供に関する. 健機関）から評価されてきた1）．OECD（経済協. 有識者会議」に利用申請を行い，NDB の利用承. 力開発機構）から 2017 年に公表された保健医療. 認を得た．2009～2014 年度の NDB の医科およ. 支出の対 GDP 比率は OECD の加盟国中で 7 位. び DPC レセプトを推計に用いた．総務省「住民. となり，一人当たり支出では 15 位であるが，引. 基本台帳に基づく人口，人口動態及び世帯数調査」. き続き医療・介護の質を確保しつつ，費用を適正. を利用して人口 10 万人当たり手術および画像診. 2）. 化していかなければならない．. 断検査の実施件数を推計した．また，厚生労働省. OECD，WHO，国連等の国際機関は，保健医. が公開している NDB オープンデータも参照した．. 療分野における政策立案に資する国際統計報告として様々な保健医療指標の迅速な提供を各国に求. 3. 結果. めている3～5）．しかし，日本が国際機関に提出し. 1）日本が未提出の保健医療指標. ている保健医療指標の項目数は少ない．日本が. 未提出項目の 55 は，健康状態 3 項目，非医学. OECD に提出した保健医療指標の項目数は，少. 的健康決定要因 3 項目，医療従事者の給与 2 項目，. なくとも 2015 年以降は 35 加盟国中で最低であ. 待機時間 1 項目，介護資源 3 項目，社会保障 1. る．2017 年においては，OECD が提出を求めた. 項目，医療従事者 21 項目，医療従事者（資格取. 106 項目の保健医療指標のうち，日本は 51 項目. 得国別）4 項目，医療資源 10 項目，医薬品市場. を提出している．. 3 項目，保健医療活動 4 項目であった．表 1 にそ. 本研究では，日本の保健医療指標の提出項目数. の詳細を記載した．. の増加を目的として，未報告の保健医療指標の中. 健康状態における「教育レベル別健康状態」は，. から既存の公的統計やレセプト情報・特定健診等. 生命表のデータソースである人口動態統計（死亡・. 情報データベース（以下，NDB）を活用するこ. 出生）において教育水準別等の情報がないために. とで作成可能な保健医療指標を検討し，推計を行. 算出できない．非医学的健康決定要因のうち「喫. う．次に，わが国の手術や画像検査の実施状況を. 煙者における 15～24 歳の割合」は，未成年者の. 推計し，国際比較を行う．最後に，保健医療指標. 喫煙を調査していないために算出が不可能であ. を推計する場合の NDB の課題について述べる．. り，「野菜・果物の摂取状況」は国民健康・栄養. 2. 方法 1）日本が未提出の保健医療指標. 調査において野菜と果物の摂取状況は調査されているものの「1 日 1 回は食べる人の割合」を判断できる設計になっていないために算出できない．. OECD 加盟国が国際統計報告を提出する際に. 「肥満」は自己申告による調査は行っていないこ. 求められる OECD/EUROSTAT/WHO-EUROPE. とが未提出の原因であった．医療従事者における. 6）. JOINT QUESTIONNAIR の健康状態，非医学. 一般医：GP（General Practitioner） /専門医別の. 的健康決定要因，医療従事者の給与，待機時間，. 給与については，日本では医療制度的に一般医と. 医薬品市場，介護資源，社会保障，医療従事者，. 専門医が欧米ほど厳密に区別されていないため算. 医療従事者（資格取得国別），医療資源，保健医. 出できない．介護資源に関する指標を提出できな. 療活動で構成される 106 項目について，提出の. いのは，男女別でデータ収集していないことや，. 有無について整理した．. 家族介護の調査をしていないこと等が原因である．社会保障，医療従事者，医療従事者（資格取.

(3) 医療情報学 39 （4） , 2019 191. 表 1 日本が未提出の保健医療指標指標銘健康状態非医学的健康決定要因医療従事者の給与待機時間介護資源. 未提出項目数. 内容. 3 項目 3 項目 2 項目 1 項目 3 項目. 教育レベル別平均余命，病気休暇，社会経済状況別の健康自己認識喫煙者に占める 15～24 歳の割合，果物・野菜消費，過体重・肥満医療従事者の給与の 2 項目：医師（一般医・専門医，勤務・自営別）手術までの待機時間介護労働者：公的部門（頭数と常勤換算）で（男女別，看護師・介護職員別，居宅・施設別），介護労働者：非公的部門（家族介護を想定）（男女別），介護給付費受給者数（施設・在宅別，男女別，年齢別（0-64 歳，. 社会保障医療従事者. 1 項目 21 項目. 医療従事者（資格取得国別）医療資源. 4 項目 10 項目. 医薬品市場. 3 項目. 保健医療活動. 4 項目. 合計. 65 歳以上，80 歳以降，合計））被保険者数・カバー率（民間）登録医師数，看護師，助産師，歯科医師，放射線技師，薬剤師，理学療養士についても同様外国で養成された医師（うち，国内生まれ）などガンマカメラ，血管造影装置，マンモグラフィー，放射線治療装置，体外衝撃波結石破砕装置医薬品消費量（解剖治療化学（ATC）分類・一日服用量），販売量，後発医薬品市場画像診断検査（CT・MRI・PET），手術件数，退院数・平均在院日数（診断分類別），退院数・在院日数・平均在院日数・利用率（急性期治療）. 55 項目. 得国別）は，日本で医療を行うには日本の医師免. 術は 59 件（開腹），腹腔鏡下子宮摘出術は 36 件，. 許が必要なので，取得国はすべて日本になること. 帝王切開は 290 件，人工股関節置換術は 38 件，. から国際比較を行うインセンティブはないといえ. 人工関節再置換術は 2 件，人工膝関節全置換術は. る．医療資源は，既存の公的統計以外の統計を活. 60 件，乳腺部分切除術は 90 件，全乳房切除術は. 用した作成について検討する必要がある．. 63 件であった．図 2 に，OECD.stat7）で公表さ. 2）レセプト情報等データベースを活用した推. れている諸外国のデータと国際比較した例を示し. 計と国際比較. た．. NDB を活用し，日本が未提出の保健医療活動. 画像診断機器（CT，MRI，PET）の 2014 年. における手術（20 種類）と医療技術（CT，. 度における対 10 万人当たりの施行件数は，CT. MRI，PET）の対 10 万人あたりの施行件数の算. は 22,014 件，MRI は 10,960 件，PET は 389 件. 出を行った．図 1 に，白内障手術の経年比較（2019. であり，図 3 に国際比較を示した．. ～2014 年度）を示した．2014 年度の対 10 万人. 4. 考察. あたりの白内障手術は 1,301 件，扁桃摘出術は 41 件，経皮的冠動脈形成術は 189 件，冠動脈バ. 今回われわれは，NDB データを活用すること. イパス手術は 28 件，虫垂切除（開腹）は 19 件，. で，日本が OECD へ未提出であった保健医療指. 腹腔鏡下虫垂切除は 26 件，胆嚢摘出術（開腹）. 標の手術と画像検査の件数を算出し国際比較をす. は 23 件，腹腔鏡下胆嚢摘出術は 74 件，鼠径ヘ. ることができた．. ルニア修復術（開腹）は 84 件，腹腔鏡下鼠径ヘ. また，人口動態統計をはじめとする既存統計の. ルニア修復術は 28 件，経尿道的前立腺切除術は. 調査項目を変更することができれば，新たに保健. 49 件，前立腺切除術（開腹）は 33 件，子宮摘出. 医療指標の算出が可能となる．しかし，これらの.

(4) 192 レセプト情報等データベースの利活用により作成した国際統計報告に関する検討. 図 1 白内障手術件数の経年比較：2019～2014 年度（人口 10 万人当件数）. 図 2 手術件数の国際比較（人口 10 万人当件数）. 公的な統計調査は本来別の目的で実施されてい. 元データの収集が今後の課題といえる．また，図. る．したがって，OECD の指標算出のために調. 1 に示したように，NDB データを利用して利用. 査内容を変更する意義が乏しく，調査設計を変更. 率を算出すると，2009 年度および 2010 年度の. する必要性もない．. 数値が他年度と比較して低く算出される傾向がみ. 諸外国と比較して対 10 万人当たりの施行件数. られた．これは，この 2 年間においてレセプト電. が高いのは，白内障手術のみであった．超高齢社. 算化率が低かったことが原因であると考えられ. 会であることが，白内障等の手術に影響している. た．. ことが示唆される．ただし，OECD は性別・年. 経皮的冠動脈形成術，腹腔鏡下鼠径ヘルニア修. 齢階級別のデータを収集していないために高齢化. 復術，経尿道的前立腺切除術，腹腔鏡下子宮摘出，. の寄与に関する決定要因分析ができず，新たな次. 全乳房切除術は，他国と比較して平均的であった．.

(5) 医療情報学 39 （4） , 2019 193. 図 3 画像診断検査件数の国際比較（人口 10 万人当件数）. 一方，扁桃摘出術，冠動脈バイパス手術，虫垂切. 同月に同一医療機関で複数入院が発生した場合，. 除等は頻度が低かった．したがって日本の人口当. 1 つの入院日しか記載されていない等の問題を有. たりの手術施行件数は，国際的に見て平均的か，. する．そのため，入院基本料の算定情報などを使っ. あるいは低いといえる．. て入院日を同定する手法が必要になる．さらに，. 手術に関しては，短期滞在手術等基本料に含ま. 医薬品市場の医薬品消費量（解剖治療化学（ATC）. れる手術においては（例えば腹腔鏡下虫垂切除術. 分類・一日服用量），販売量，後発医薬品市場に. 等），処理コードが丸められており算出値が低く. ついては，解剖治療化学（ATC）分類法の対応. なるという問題がある．さらに，OECD 側が提. 表を整備することで，推計可能だと考えられた．. 示している ICD9CM コードと日本のレセプト電算コード（K コードやレセプト電算コード）と. 5. 結語. の対応表を研究者が作成する必要があり，診療報. NDB を利用することで， OECD へ未提出であっ. 酬上の定義が更新されるごとに，対応表を改訂す. た保健医療指標のうち，手術と画像検査の指標を. る作業が必要となる．. 算出・提出できる可能性が示された．対 10 万人. 日本における CT，MRI，PET など画像診断 8）. あたりの施行件数の国際比較を行ったところ，わ. 機器の導入件数は世界で最も多い．本研究に. が国は高齢化の影響による白内障手術の頻度が高. よって算出された CT と MRI の画像診断検査の. かったが，ほとんどの手術の施行頻度は平均的で. 件数（対 10 万人当）は OECD 加盟国中 3 位，. あるか，低かった．画像診断検査（CT，MRI，. PET が 6 位であったので，機器導入数と同じく. PET）の対 10 万人当たりの施行件数は他国と比. 検査件数も高いといえる．つまり，日本における. 較して高く，医療サービスとしては充実している. 画像診断検査の利用率は他国と比較して高いと考. ことが示唆された．課題として，医療保険請求上. えることができる．. の問題から，短期滞在手術等基本料に含まれる手. 今後は，退院数・平均在院日数（全体と診断群. 術について NDB では把握ができず，過小推計と. 分類別）についての推計を予定している．これに. なる可能性を指摘した．. は NDB の入院日情報を活用する必要があるが，.

(6) 194 レセプト情報等データベースの利活用により作成した国際統計報告に関する検討. 謝辞本研究の一部は，平成 29～30 年度厚生労働科学研究費補助金（統計情報総合研究事業）「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」，平成 28～30 年度日本医療研究開発機構（AMED）臨床研究等 ICT 基盤構築研究事業「エビデンスの飛躍的創出を可能とする超高速・超学際次世代 NDB データ研究基盤構築に関する研究（16lk1010017h0001）」，平成 27～28 年度厚生労働科学特別研究事業戦略研究「レセプト情報・特定健診等情報データベースを利用した医療需要の把握・整理・予測分析および超高速レセプトビッグデータ解析基盤の整備」，内閣府最先端研究開発支援プログラム（FIRST）「超巨大データベース時代に向けた最高速データベースエンジンの開発と当該エンジンを核とする戦略的社会サービスの実証・評価」，内閣府革新的研究開発推進プログラム（ImPACT）「社会リスクを低減する超ビッグデータプラットフォーム」の助成に依る．最後に，データの整理と比較に協力いただいた京都大学医学研究科の酒井未知研究員，全般に適切な指導を頂いた医療経済研究機構の関本美穂研究員に感謝する．. 参考文献 1）The World Health Report 2000. World Health Organization, 2000, 176. ［http://http://www.who.int/whr/2000/en/whr00_en. pdf?ua＝1（cited 2019-Apr-1）］． 2）Health at a Glance 2017 OECD Indicators. OECD Publishing 2017：132-135. ［http://dx.doi.org/10.1787/health_glance-2017-en （cited 2019-Apr-1）］． 3）Soeren M, Arnold ME, Sheila L. The OECD Health Care Quality Indicators Project：history and background. International Journal for Quality in Health Care（Sep）2006：1-4. 4）Onyebuchi AA, Gert PW, Jeremy H, et al. A conceptual framework for the OECD Health Care Quality Indicators Project. International Journal for Quality in Health Care（Sep）2006：5-13. 5）Alexandru MR, Michael J. VDB, Dionne SK, et al. Reporting and use of the OECD Health Care Quality Indicators at national and regional level in 15 countries. International Journal for Quality in Health Care 2016；28, 3：398-404. 6）OECD/EUROSTAT/WHO-EUROPE JOINT QUESTIONNAIR. ［https://www.oecd.org/statistics/data-collection/ Health%20Data%20-%20Guidelines%202.pdf（cited 2019-Apr-1）］． 7）OECD.stat. ［https://stats.oecd.org/（cited 2019-Apr-1）］． 8）満武巨裕，大江和彦，今村雄一．NDB オープンデータを活用する（4）NDB オープンデータを研究利用に活用する．医療技術（CT，MRI，PET）の利用に関する国際比較．社会保険旬報（2661）；2016： 12-16..

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