今週は健康関連サービスの調査に。施設見学やら体験やら・・・。
最近アップデートをしていなかったフィットネスジムは、機器が進化していて驚いた（コロナ禍で個人的な契約も止めてしまっていたし）。今週体験した機器は、AIによりプログラムが自分向けにカスタマイズされるもの。記録も全部手元に残る。がんばりも成長もすべて数値で分かる。
もうひとつは、仕事？？ 遊び？？ 遊び！
これも、仕事とはとても言えない。（万博まで行く余裕はなかったので駅で体験。からだ測定年齢は61歳。一足早く、還暦を超えてしまった・・・）
ここまで、遊んでばかりと言われかねない内容。一応、いつもどおりCBnewsには記事を掲載いただいたので、仕事はしてるはず・・・。
抗がん剤はどの病棟でも出来高算定にすべき - CBnewsマネジメント
NDBオープンデータの分析結果などを載せているので、最新の第10回オープンデータを使えればよかったのだが、タイミング的に微妙に間に合わず、9回までのデータで書いている。残念。よろしければ、ぜひアクセスを。
中医協で公表されたDPC制度から退出した病院について、その理由を調査、分析した記事を掲載いただいた。
DPC制度からの消極的退出と積極的退出 - CBnewsマネジメント
この分析以前から、届出受理医療機関名簿をベースに、DPC・出来高算定を問わず急性期一般入院料の届け出をやめた施設について、どの入院料に機能転換したか調査していた。ただ今回は、中医協から資料が出てきたので、記事に書いた。
DPC制度にふさわしいか否かをデータ数で議論することがいかに不適切であるかを何度となく述べてきているが、おそらく議論する人たちはそこまで分かっていないのだと思われる。
例えるならば、ダイエットプログラムの参加資格を体重で決めるようなものだ。
75kg以上が対象・・・としてみたら、確かにダイエットすべき人が多いものの、筋肉ムキムキのアスリートや、身長180cmオーバーのやせ型の人など、本来ダイエット不要の人が選ばれてしまった。これではまずい。BMIや体脂肪率など適切な指標を使いましょう、ということは誰でも分かるはずだ。
DPC退出ルールで議論されている「データ数」は、たとえ話の「体重」みたいな指標を見てしまっていることに、早く気がついてほしいのだが・・・。
ただ同じことを何度言ってもおそらくあまり意味がないので、仕方なく今回は退出した先のことも考慮してみた。なお、記事は退出をテーマにしているが、逆にいえば、まだ出来高算定の病院のこともあてはまる。
毎月15日号に記事を掲載いただいていた医業情報ダイジェストが、今月からメディカル・マネジメントに刷新された。
刷新されても、自分の連載は継続に。ありがたい。
今月は生産性向上の話。少子化への対応は、人材確保競争に勝つ、生産性を向上させる、など、色々と挙げられるだろう。前者は魅力的な報酬を設定しようとすれば、やはり生産性向上などが重要になる。つまり、さきほど挙げた２つの対応は、独立しているわけではなく、密接に関連している。
生産性向上の重要さは、今後、ますます高まるだろう。
その取り組みを加速させるにはどうしたらよいか。記事では２つのポイントを挙げた。興味関心があれば、下記のリンクを。
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