ケースミックスに悩まされた1週間

ここ1、2週間、複雑性係数の分析をしていた。あまり複雑性係数自体が好きではないのだが、分かりやすく説明するため、限られたデータで試行錯誤していた。

下のグラフは、2015年度のDPC病院Ⅰ群・Ⅱ群の病院を、2015年度と2016年度の複雑性係数を比較し、その変動値で上位群（係数アップ群）と下位群（係数ダウンかあまり変わらない群）に分け、それぞれのグループが、どのようにケースミックスが変わったか見たものだ。

結論は・・・、このグラフだけで明確に述べることが困難だったため、ボツにした。残念ながら、分析の時間の大半は、データ整備と試行錯誤であったりする。

先週、今週、青森・神奈川で講演させていただきました

青森県地域医療構想推進研修会、神奈川県病院協会の医業経営セミナーにて、それぞれ「急性期機能から回復期機能への転換シミュレーションを通じた病院経営戦略立案」「地域医療構想を踏まえた医療機関に必要な取り組み」と題し、講演させていただきました。

大変貴重な場にお呼びいただき、また、質疑応答や会の前後でのディスカッションを通じ色々と勉強させていただき、ありがとうございました。

地域包括ケア病棟に関する分析レポートのボツグラフ

昨日、地域包括ケア病棟に関するデータ分析を軸としたレポートをCBnewsに掲載いただいた。

包括ケア病棟、院内転棟少ない病院に配慮を | 医療経営CBnewsマネジメント

データ分析結果については、2ページ目（有料ページ）での掲載になってしまったので、ご覧になれない方はお許しいただきたい。

記事では、地域包括ケア病棟の患者ソースの違いを中心に、今後どのようにあるべきか述べている。

100病院弱のデータを分析しているので、傾向をつかむのには十分だと考えている。ただ、一部データはNが少なかったので、載せるのを見送ったものがある。

そのひとつが次の看護必要度の分析結果。

地域包括ケア病棟の患者ソースの違いによる看護必要度の状況

院内転棟患者割合に応じて、100病院弱を5グループに分け、看護必要度の充足患者割合を見ているのだが、看護必要度のA2点以上かつB3点以上の患者割合を記入している病院が少なく、全体の4割程度だったため、上記のグラフは参考とすべきと判断した。

ただ、結果は興味深いものがあり、院内転棟100%の病院では、7対1・10対1の看護必要度の基準を満たしている割合が低くなっている。これは、病棟マネジメントで、看護必要度の状況に応じて、急性期病棟から地域包括ケア病棟に転棟させていることの証であろう。

地域包括ケア病棟では、どのような患者を受け入れ、どのような医療が提供されているのか。明らかにした上で、次のあるべき方向性を論じるべきだと考えている。点数の高い・低いだけの議論は避けなければならない。

2017年5月21日、日経ヘルスケア主催セミナーでMMオフィス工藤氏と話をさせていただきます

2017年5月21日(日)、日経ヘルスケア主催のセミナーでMMオフィス工藤氏と話をさせていただくことになりました。

病院サバイバル時代の経営戦略 【日経ヘルスケア特別セミナー】

昨年2回ほど開催させていただき、その内容をブラッシュアップ（どころか、全面刷新を求められております）して、臨みたいと思っております。まだ3ヶ月先ではありますが、ご興味をお持ちいただけましたらスケジュール調整、お申し込みをいただけますと幸いです。

ご参考までに昨年のセミナーの感想はこちらに

（話をさせていただく側ではありますが、客観的に工藤氏の感想を述べております）

セミナー、勉強になりました - 医療、福祉に貢献するために

3/25開催 ハンズオンセミナー ： 経営戦略立案のための病院データ分析

3月25日、メデュアクトの流石氏と新社会システム総合研究所にてセミナーを開催させていただくことになりました。今年の弊社のテーマである「育成」にもつながるデータ分析のハンズオン形式のセミナーになっております。
ご興味をお持ちいただけましたら、下記サイトをご覧いただけますと幸いです。
どうぞよろしくお願いいたします。

ハンズオンセミナー ： 経営戦略立案のための病院データ分析　セミナー

後発医薬品使用割合65%くらいの病院はどうなったのか？

DPCの機能評価係数Ⅱ。2017年度の後発医薬品係数について、DPC病院の後発医薬品使用割合の分布を勝手に想定し（グラフ①）、その分布から、平均値・分散値※を満たし、後発医薬品係数の分布が内示資料と類似するように試算した（グラフ②）。　

※平均値・分散値は財源を考慮した加重平均等ではなく、単純な平均値・分散

この②のシミュレーションを通じて、後発医薬品使用割合と後発医薬品係数の関係性をプロットした（グラフ③）。

ちょっと乱暴なシミュレーションだが、③のグラフは矩形波のようになった。後発医薬品使用割合が70%を超えたところは良いが、65%くらいのところは、係数がいくつになったのだろう。気になるところだ。もし、後発医薬品使用割合が65%くらいで、係数の内示を受けた病院があったら、こっそり、係数を教えてもらいたいくらいだ。

矩形波であることは、すなわち後発医薬品使用体制加算とほぼ同義と言える。もし今後もこのような評価を期待するのであれば、指数から係数への置き換えや、他係数との分散を一致させる等の複雑な計算を行わなければならない機能評価係数Ⅱの中に残す意味は甚だ疑問である。素直に、後発医薬品使用体制加算で評価すれば良いように思う。

なお、本シミュレーションは内示資料を参考に検討したものであり、現時点で2017年度の係数の正確性を保証するものではないことはご了承いただきたい。

糖尿病と自動車保有状況の関係性

HbA1cの検査結果が悪い地域は車移動ばかりであまり歩かないのでは？と言う疑問に対し、NDBオープンデータを使い、検証してみた。

下の図は、50代女性をピックアップしているが、男性やそれ以外の年代でも似たような傾向が見られ、疑問は概ね正しいようである。

（グラフをクリックすると拡大します）

特定健診における50代女性のHbA1cの値と自動車保有状況の都道府県分布
出所： 厚生労働省 第１回NDBオープンデータ、
一般財団法人 自動車検査登録情報協会 わが国の自動車保有動向
を基に作成

上の図のプロットしている部分を拡大し、都道府県名を記載したのが下の図になる。

（グラフをクリックすると拡大します）

特定健診における50代女性のHbA1cの値と自動車保有状況の都道府県分布
出所： 上のグラフと同じ

東京と茨城ではあまり離れていないのだが、グラフでは一番左下と右上で大きく離れた。興味深いのは、物理的にも東京と茨城の間にある千葉県が、上のグラフでもほぼ中央にいることだ。（当然ながら、この分析だけでは、その理由は分からないが）

術式別の術前・術後日数比較を短時間に分析できる方法を紹介

CBnewsに記事を掲載いただいた。



公開されているデータを基に分析をしているため、病院名をオープンにした比較を行っている。例えば、在院日数の比較であれば、長い＝悪い、短い＝良い、とは一概に言えない。しかし、どのような状況にあるか把握する方法があるのに、把握せず、在院日数が原因で経営悪化を招いているとしたら、大問題である。自院の状況・背景を理解した上で、周辺病院などがどのような医療を行っているか理解し、改善を図るのは重要である。多くの病院が利用している高価なベンチマークシステムが、今回の記事で検討したような在院日数の比較程度しか使わないのであれば、そのようなシステムは不要であり、公開データで十分事が足りるどころか、むしろ有益なくらいである。

病院指標の公表開始、新たな着想のヒントに https://www.cbnews.jp/news/entry/50480

DPC.go.jp みたいな医療情報一元管理サイトを作って、データの資源化をすべき - 医療、福祉に貢献するために