医療、福祉に貢献するために

医療、福祉に貢献するために
~ 株式会社メディチュア Blog

2019/09/20

基準②のみへのアラートが出まくり?

昨日の入院医療等の調査・評価分科会https://www.mhlw.go.jp/stf/shingi2/0000183658_00015.html、また看護必要度など詳細なデータが示されたようだ。

例えば、これ。
2019年9月19日開催 入院医療等の調査・評価分科会 資料より引用

基準②のみに該当する患者の医療資源投入状況だ。

一昨日、下記のブログに書いたが、直近のCBnewsの記事はまさに基準②のみの医療資源投入量について分析結果から考察を述べたものだ。

医療資源投入量と看護必要度の関係性から、現行制度の課題を探る - 株式会社メディチュア Blog 医療資源投入量と看護必要度の関係性から、現行制度の課題を探る - 株式会社メディチュア Blog

分科会資料では医療資源投入量がゼロの割合で、自分は平均医療資源投入量で、それぞれ示しているが、意図は同じだろう。

考えていることが同じで良かったのだが、個人的には、ほっとしたというのが一番の感想だ。分科会の前にこの記事がオープンになっていて良かった。逆なら、後追い感が強くなってしまう。

2019/09/18

医療資源投入量と看護必要度の関係性から、現行制度の課題を探る

CBnewsに記事を掲載いただいた。

なぜ看護必要度「基準1のみ・2のみ」が出てきたのか - CBnewsマネジメント なぜ看護必要度「基準1のみ・2のみ」が出てきたのか - CBnewsマネジメント

分析結果から、医療資源投入量と看護必要度の関係性について述べた。改定に向けた議論の活発化の参考にいただけると幸いだ。

ちなみにCBnews、今週、来週とセミナーが目白押しだ。CBnewsのセミナーは講師との距離感が近いので、質問などもしやすいので、スケジュールが合う方はぜひご検討を!(満席になってしまったら、ごめんなさい)

9月20日(金)開催
20年度改定で問われる「急性期病院の中味」 20年度改定で問われる「急性期病院の中味」
9月26日(木)開催
データとエビデンスに基づく病院経営 -日本初のヘルスデータサイエンス専門(*)の大学院専任教員が教える!- データとエビデンスに基づく病院経営 -日本初のヘルスデータサイエンス専門(*)の大学院専任教員が教える!-

9月27日(金)開催
20年度報酬改定、急性期だけ見ていると読み誤る-入院が実は必要な人、見逃してませんか 20年度報酬改定、急性期だけ見ていると読み誤る-入院が実は必要な人、見逃してませんか

2019/09/16

看護必要度のB項目をアソシエーション分析で可視化

9月5日の中医協、入院医療等の調査・評価分科会。看護必要度のB項目について、各項目間の相関係数を見て、下のように書かれていた。
急性期一般入院料1においてB項目間の相関をみると、
・特に「口腔清潔」が「寝返り」「食事摂取」「衣服の着脱」と高い相関があった。

ですよね。下は2018年1月のブログ。ほぼ同じことを書いている。(よかった・・・。間違ってなさそう)

看護必要度のデータ分析(冬休みの宿題) - 株式会社メディチュア Blog 看護必要度のデータ分析(冬休みの宿題) - 株式会社メディチュア Blog

この記事では、診療行為にまで広げるつもりでアソシエーション分析をしている。でも看護必要度の項目だけなら相関係数で十分でしょう(ただ、2年前の冬休み中に分析したかっただけなのです・・・)。

2019/09/15

自販機で薬を買ってみた

CVS Pharmacyでは、自販機で薬を売っている。
CVS Pharmacy Thinks Outside the Box with Introduction of Health and Wellness Vending Machines | CVS Health CVS Pharmacy Thinks Outside the Box with Introduction of Health and Wellness Vending Machines | CVS Health

ということは知っていたものの、見たことはなかったのだが、昨日たまたま見かけた。


そしたら、何か買わずにはいられない。せっかくなので試してみた。
おまけに下手くそだが動画も撮ってみた。(テレビとかYoutuberとか、プロの人はすごい!)

 

動画の中で買った薬(ではなく実際には「のど飴」)のレシートは、下のメールが届いた。

Dear Customer,
Thank you for shopping at a ZoomShop. We appreciate your purchase.
Your receipt is below.
This is an automated message; please do not reply to this message,
your message will not be received.
CVS Automated Retail
Automated Retail Store operated by Swyft, Inc
Swyft Store ID: CVUS0057
Date: Fri 09/13/2019 22:59:10
Item Amount
--------------------------------------------
266403
CVS CDRP HNY LMN 1 @ $1.99
--------------------------------------------
Subtotal: $1.99
Sales Tax (7.75%): $0.15
Total (1 item(s)) $2.14
--------------------------------------------
TxID: 6** Auth Code: ******
Visa XXXX XXXX XXXX ****
--------------------------------------------
Retain this receipt as proof of purchase. This
store is operated by Swyft, Inc. on behalf of CVS
Returns Information http://www.cvs.com/returnpolicy
For payment and transaction support call Swyft at
1-844-44-SWYFT
For product support call CVS Customer Care at
1-888-607-4287
THANK YOU!


同じようなものは日本でも可能性があるだろうか・・・。いくら日本が自販機大国だとは言え、コンビニ大国でもあるので、ここまでリッチな自販機のニーズは微妙な気がした。

2019/09/13

初診料の算定回数が多いのはなぜ? 疾病管理の良し悪し??

初診料(外来+入院)と再診料の合計算定回数のうち、初診料の占める割合を47都道府県・年齢階級別に比較した。※外来診療料は含まない

高齢ほど初診料の割合が減る。これは47都道府県共通。ただ、1本だけ線の位置がずれている(赤線)。

第4回NDBオープンデータを基に分析


赤線は沖縄県。「やっぱり」という感想しか出てこない。ただ、こういった「ずれ」の裏側に何があるか考えたり、教えてもらったりするのが楽しい。疾病管理の良し悪しを反映している(「良い」のか「悪い」のかは不明)かもしれないし、査定対策のようなテクニカルなことかもしれない。可視化によって、考えるきっかけが生まれる。

昨日、今日、プライマリーケアの話をたくさん聞いていたので、ちょっと変わった分析をしてみた。

2019/09/07

ほぼほぼ想定通りのデータが出てきたか

入院医療等の評価・調査分科会(https://www.mhlw.go.jp/stf/shingi2/0000183658_00014.html)の資料を確認。この1年半、言い続けてきたことが文章になっていた。
基準②のみに該当している患者の該当項目をみると、A1点は「心電図モニター」が多く
ここで言う「基準②」とは、重症度、医療・看護必要度における認知症・せん妄の状態等により診療・療養上の指示が通じず、A項目1点以上かつB項目3点以上を満たす該当要件のこと。この該当要件については、セミナー等で「乱暴に言えば、認知症患者でモニターつけていれば該当する」と申し上げていたことだ。このような病態の患者は、急性期病棟のみならず、地域包括ケア病棟や、慢性期病棟でも多く見られることから、急性期の要件として適切か?と疑問を投げかけてきた。現場の負担を評価することと、急性期としての適切性を保つことを両立するのは難しい。しかし、あまりにも前者に重きをおいた評価指標を作ってしまったのではないだろうか。

また、基準②については、以下のようにもまとめられている。
基準②のみに該当する患者は、他の基準に比べて年齢が高い傾向にあった。 
そりゃそうだ。年齢が高い病院ほど看護必要度が高くなっている傾向・・・までは示していなかったように思うが、このようなデータが色々出てくるのは、今後の議論の方向性として、評価項目の見直しの議論が活発化するということだろう。

個人的には、疾患特性や診療内容が大きく影響しているこれらの評価指標は、該当割合の「平均値」で見てしまうと、特定の機能に特化した病院に対する影響が極端に大きくなってしまう。がんに強い病院、小児に強い病院、皮膚科・眼科に強い病院。様々な病院に対し、十分な配慮をすることが難しいことはわかっている。しかし、最低限の配慮として疾患特性なども見るべきだろう。

2019/09/04

公立病院の構造的課題を考えると、改善の難しさが垣間見える

CBnewsに記事を掲載いただいた。今回は公立病院の構造的課題がテーマ。

公立病院の構造的課題を解決するには - CBnewsマネジメント 公立病院の構造的課題を解決するには - CBnewsマネジメント

その地域地域で求められる役割を果たすことが公立病院の使命だとするならば、場合によっては経営上非常に苦しい状態に陥ってしまう。どのような課題が絡み合っているのか、地方公営企業年鑑のデータから紐解いてみた。

記事には載せていないが、例えばこんなグラフ。

地方公営企業年鑑(2017年度)を基に作成
指定管理者制度の病院やデータが欠けている病院は含めていない
職員1人あたりの医業収益が非常に低い病院は、当然、医業収支比率が低い。稼げない病院の理由は記事でも述べたが、人員確保における制約も一因だと考えている。このような要因をデータで示してみたので、記事をお読みいただけると幸いだ。

2019/08/28

セミナーのご案内(9/19 京都)

セミナーのご案内です。
9月19日(木)京都にて、野村ヘルスケアサポート&アドバイザリー主催のセミナーがございます。ご都合があえば、ご出席を検討いただけますと幸いです。

医療経営特別セミナーのご案内 「社会保障制度の現状と課題」「野村ヘルスケア・サポート&アドバイザリーの紹介」「次期診療報酬改定とその先を考える~データから見えてくる病院経営戦略~」「病院建替における新たな手法のご紹介~BIMを活用したアジャイル型検討の進め方とは~」 医療経営特別セミナーのご案内 「社会保障制度の現状と課題」など

2019/08/27

不透明なことは間違いなさそう

2018年4月の日経の記事。

順大付属病院、20年度開業が不透明に  :日本経済新聞 順大付属病院、20年度開業が不透明に  :日本経済新聞
スタッフが現地を見てきたらしい。

2019年8月27日の様子

確かに、20年度開業は難しそうだ。

2019/08/21

狭心症の心臓カテーテル検査はピークを越えたか?

CBnewsに狭心症や心不全の医療需要動向に関する記事を掲載いただいた。

循環器系疾患は急増するのか? - CBnewsマネジメント 循環器系疾患は急増するのか? - CBnewsマネジメント

記事では5つの分析グラフを紹介した。その裏側では、この20倍以上のグラフを作ったのだが、記事に含めることはできず・・・。同じ主張のものを、前編・後編に分けてしまうのも冗長で・・・。結局、ほとんどの分析は自分でボツに。

例えば、こんな分析グラフ。

DPC公開データ(2013-2017年度実績)を基に作成

頻脈性不整脈に対するアブレーション。入院で年100件を超える施設数が、2013年度は150施設弱だったのが、2017年度には300施設弱と、約2倍に。劇的なスピードで増加している。

また、同じアブレーションにおける各年度の件数上位9番目の施設における症例数を比較すると、年々件数が増えている。ちなみになぜ9番目??というのはかなり恣意的。最上位5病院くらいの変動は、こんなに単純ではない。
DPC公開データ(2013-2017年度実績)を基に作成

そのうち、今回の無駄になった分析を見直して、新しい気付きがないか考えたい。

結局、CBnewsの記事は、狭心症と心不全の分析しか示していないが、主旨はわかりやすいかと思うので、お読みいただけると幸いだ。

2019/08/11

来月から、月刊保険診療、普通の読者に戻ります!

無事、完走!!

月刊保険診療8月号の表紙裏に

月刊保険診療の連載のお話をいただいたのが1年くらい前。紙媒体での連載経験の無い自分にとって、月刊保険診療からのお誘いはありがたいこと以上に不安だらけ。短期連載という形で3回くらいでもいいですよ、というご提案をいただき、お引き受けさせていただいた。

担当者から執筆内容の提案をいただいたり、ゲラがあがってくるたび、うまくまとめてくださったり、毎回毎回、感謝しっぱなし。CBnewsもそうだが、編集者はすごい。

3回くらいという話も、6回に延ばしていただき、6回のあとも次の著者が決まるまで・・・と続けさせていただき、今回めでたく9回で、完走となった。

こういった形で文章を書かせていただく機会を頂戴し感謝するとともに、MMオフィス工藤氏のような複数・長期連載をしている化け物のような人たちのすごさを改めて実感。

2019/08/02

懲りずにテキストデータ分析 医療マネジメント学会の演題から探るマネジメントトピックの変遷

医療マネジメント学会の演題に見るマネジメントトピックの変遷。テキストデータをwordcloudを用いてビジュアライズしてみた。今年度は、過去のテーマになかった働き方改革が多く登場した。また、相対的に2018年度は看護系の演題が少なかったのかもしれない。

2017年度

2018年度

2019年度

先日、CBnewsの記事を書くのに際し、詰めが甘かった点で反省すべきことが多いのだが、ビジュアライズの可能性を探り続けたい。分析の勉強を主目的としているので、おかしなところがあれば、大目に見ていただくとともに、ご指摘をいただけるとありがたい。

2019/08/01

テキストデータ分析にチャレンジ

CBnewsに連載の記事を掲載いただいた。

2020年度診療報酬改定のキーワードは「エビデンス」 - CBnewsマネジメント 2020年度診療報酬改定のキーワードは「エビデンス」 - CBnewsマネジメント

「文書を分析する」という試みで、記事をまとめたのだが、今回は編集者に色々迷惑をかけてしまい、猛省している。プログラムの甘さ、自分の詰めの甘さが多々あり、原稿を何度となく手直しさせてしまった。

※プログラム自体は、昨年のGWに作ったものを流用した(プログラムの処理事例はブログ記事「今日はお休み。代わりに働くのは・・・」を参照ください)。

しかも、今回はテキストデータを分析することまでは方針を固めていたものの、もともと改定の取りまとめを分析しようと考えてはいなかった。最初は、数年分の医療マネジメント学会の演題を分析して、トレンドを追ってみることを考えていた。データの準備、分析までしたものの、記事でまとめるのはしんどい気がしたので、急遽、テーマを変えた。

色々問題が重なってしまった。反省。

ちなみに7月は水曜が5週あったために隔週で3回掲載になりそうだったのだが、こちらの不手際で木曜にずれ込んでしまい、結果的に7月は2回、8月も2回の掲載になりそうだ。

今日から会社的には新年度。今年も新しいことにチャレンジしていきたい。

2019/07/27

姫路のツカザキ病院の先駆的な取り組み

兵庫県姫路市ツカザキ病院眼科の人工知能チームが、眼底写真の画像のデータセットを公開したらしい(⇒ TOPproject)。性別、年齢、左右どちらの目の写真であるかに加え、加齢黄斑変性症や網膜静脈閉塞症、緑内障、糖尿病性網膜症、網膜剥離、網膜色素変性症などの眼疾患の病名、さらにはHbA1cから判断した糖尿病の有無まで、セットになっているようだ。

データの蓄積に取り組んでいる、研究に活用している、というところはあっても、公開している事例は少ない。海外では公開している事例を聞くことがあっても、国内では相当珍しいのではないだろうか(詳しい人がいたら、教えていただきたい)。

人工知能チーム Deep Oculus|ツカザキ病院眼科 人工知能チーム Deep Oculus|ツカザキ病院眼科 

(ちなみに、さきほどダウンロードしようとしたら、あまりにも多くのダウンロードリクエストがあったようで、Dropboxの制限がかかりダウンロードできなかった。)


2019/07/21

総合入院体制加算の届出と病床規模の関係

総合入院体制加算の届出施設について、病床数と加算種類の分布を見た。
厚生局届出データ(2019年6月3日調査)を基に作成

実績要件が問われる総合入院体制加算は300床未満ではかなり厳しく、加算1は700床前後、加算2は500床前後、加算3は400床前後が、それぞれ多くなっている。

総合入院体制加算の背景には、大学病院並みの医療提供体制を評価する・・・といったものがあったはずなので、総合入院体制加算1の厳しさは仕方ないにしても、加算3、加算2、加算1と、診療内容の充実に対するステップアップを後押ししていると理解できる。

ちなみに、働き方改革で大病院の医師確保力が相対的に強くなり、中小病院では医師確保が難しくなることが想定される中で、総合入院体制加算の評価を高めることは、病院・診療機能の集約化を加速する可能性が高い。

2019/07/17

入退院支援加算の分析記事の後半

CBnewsに入退院支援加算に関する記事の後半を掲載いただいた。

入退院支援加算の取り組みを加速させるデータ分析・下 - CBnewsマネジメント 入退院支援加算の取り組みを加速させるデータ分析・下 - CBnewsマネジメント

病床機能報告データから可視化を試みたので、お読みいただけるとありがたい。


また、今日、明日とホスピタルショウの医用工学研究所のブースで、ミニセミナーを担当している。お時間があえば、ぜひ。

明日(7/18)のスケジュール
11:00~ 院内データ分析の切り口で診療報酬改定を考える
13:30~ マクロデータを経営に活かす思考とテクニック

2019/07/14

看護師の勤務形態をデータから見る

月刊保険診療、今月も表紙の裏に記事を掲載いただいた。6回の短期連載の予定だったものを延長中。

月刊保険診療7月号の記事

医療施設調査のデータを分析している。

2019/07/12

急性期一般入院料に絞り込んでも、ほぼ結果は同じだった

先日のこの記事の続きを。
「入退院支援加算の届出施設の方が在院日数が短い」のは擬似相関では - 株式会社メディチュア Blog 「入退院支援加算の届出施設の方が在院日数が短い」のは擬似相関では - 株式会社メディチュア Blog

上の記事では、一般病床を持っている病院を対象に絞り込んで縦軸(入退院支援加算の届出割合)を見ていたが、急性期一般入院料を持つ病院だけに限定した。その結果、入退院支援加算の届出割合が全体的にアップした。平均在院日数との関係はほぼ変わらず。


中医協の資料から「入退院支援加算の届出施設の方が在院日数が短い」のは事実だが、在院日数が短いのは入退院支援加算の届出が影響しているとは言えない。在院日数が短いのは、入退院支援加算の届出をできる病院は大病院ほど多く、大病院は在院日数が相対的に短いためだ、と考える方が自然だろう。

入退院支援加算の届出によって在院日数が短くなったかどうかを知るためには、同じ病床規模で、同じ在院日数病院の集団を作り、届出の有無によって、在院日数がどうなったかを見るべきだ。在院日数に影響しそうな要素(地域包括ケア病棟の設置など)を極力除外することも大事だろう。

2019/07/10

病床規模と急性期一般入院料1~7の比率の間に見られる関係性とは

ある分析のためのデータ整理。Pythonで処理したデータをグラフに。

急性期一般入院料の届出状況について、病床規模(総病床数)別に入院料の比率を見た。


病床規模が大きくなると、急性期一般入院料1が増える。大病院で急性期一般入院料2以降の病院は少ない。

ま、そうですよね。

2019/07/06

さすがにびっくり

先日の日慢協の定例会見。

日慢協BLOG —- 日本慢性期医療協会(JMC)の公式ブログサイト » 急性期病院で終末期、「ふさわしくない」 ── 6月27日の定例会見で武久会長 日慢協BLOG —- 日本慢性期医療協会(JMC)の公式ブログサイト » 急性期病院で終末期、「ふさわしくない」 ── 6月27日の定例会見で武久会長

記事の最後の方に下記のような記載があり、
新公立病院改革プランによると、公立・公的病院の病床利用率はどんどん上がっていく予測が立てられている。しかし現実には、その逆になっていることは皆さんもご承知のとおりである。

「おっ、自分の主張と似ている!!」と、思わずツイッターにこの定例会見の記事をつぶやいた。

今日、その定例会見の資料を見て、びっくり。最後、自分の資料を引用くださってた。ありがたい。そして、この分析をしてくれたうちのスタッフに感謝。

2019/07/05

「入退院支援加算の届出施設の方が在院日数が短い」のは擬似相関では

7月3日に入退院支援加算に関する記事をCBnewに掲載いただいた。

同日、中医協の入院医療等の調査・評価分科会で、入退院支援加算に関する下記のようなデータが出てきた。

2019年7月3日開催 入院医療等の調査・評価分科会資料より引用

入退院支援加算を届け出ている施設の方が在院日数が短いとのことだ。CBnewsでも、翌日に下記の記事で述べられている。

入退院支援加算、届出施設の方が在院日数短い傾向 - 医療介護CBnews 入退院支援加算、届出施設の方が在院日数短い傾向 - 医療介護CBnews

在院日数の違いが、さも入退院支援加算の影響のように受け取れる分析結果だ。しかし本当だろうか?

DPC公開データから、急性期一般入院料に該当する病院の「その他病棟の入院含む」の延べ在院日数を基に、総病床数の規模に応じて、平均在院日数を算出した。また、2019年5月時点での一般病床を有する病院における総病床数の規模に応じた入退院支援加算の届出施設割合を算出した(ここには急性期一般入院料以外の病院も含まれてしまう)。

それぞれの算出した数値について、関係性をみたのが下のグラフだ。(各点にラベルで表記しているのは病床規模(床)。ばらつきの大きい100床未満は含めていない)

DPC公開データ(2017年度実績)、厚生局2019年5月時点届出情報を基に作成

非常に強い相関関係が見られる。というか、ほぼ直線。入退院支援加算は中小病院ほど届出ができておらず、中小病院は在院日数が長い。入退院支援加算の影響で在院日数が短くなっているかどうかを評価するのであれば、病床規模に応じた入院医療の特性の違いを考慮すべきである。

入退院支援加算は効率的な病床利用を促進することは否定しない。ただし、中医協のグラフは、在院日数の違いの真因を隠した状態で見せている疑似相関である可能性が高いのではないだろうか。(地域包括ケア病棟や回リハ、療養病棟のデータも示されているので、もう少し詳細な調査が必要だが・・・)

2019/07/01

常勤医師数と病床数の関係

厚生局のコード内容別医療機関一覧表のデータを用いて、病院の総病床数と常勤医数の関係をプロットしてみた。総病床数のうち、最も多い病床が一般・療養・精神の各グループを、青・赤・灰の各色でプロットしている。1点1病院。ただし、同じ病床数・常勤医数の病院が複数ある場合は、点を大きくしてある。


基本的には、病床数が多いところほど常勤医が多い。600床を超えるような病院はそれほど多くないが、常勤医の幅も大きく広がっている。

ただ、療養病床や精神病床が多い病院については、医師数が少ないので、このグラフではよくわからない。そこで、縦軸をログスケールにしたものが下のグラフ。療養病床の多い病院群では、総病床数が200床で常勤医は10名前後、400床でも10数名程度。精神病床の多い病院群では、総病床数が400床で10名前後となっている。


これらのことがわかって何の意味があるか??

1つ目の意味はプログラムの確認。新しく組んだプログラムが正しく処理できているか。あまりにも想定と異なる数値だったら、処理を見直すことができる。

2つ目の意味は人口あたり医師数や医師偏在指標などの医師配置に関する基礎データ収集の一環。

とりあえず、プログラムは大丈夫そうでほっとした・・・。

(2019/7/1 19:45追記)
病床機能報告(2017年度)のデータから、同じグラフを作成。精神病床は報告対象でないため、分析できず。一般・療養はほぼ同じ結果になっているようだ。

出所:病床機能報告(2017年年度)データを基に作成

2019/06/22

回リハの環境変化を話したら6分オーバーに

今週、CBnewsに回リハに関する記事を掲載いただいた。

急速な経営環境の変化が生じている回リハ病棟 - CBnewsマネジメント 急速な経営環境の変化が生じている回リハ病棟 - CBnewsマネジメント

水曜、鹿児島で話をさせていただく機会があったのだが、セミナー冒頭、欲張ってこの記事の内容を話したら、この話の分だけ時間が延びてしまった。痛いミス。参加者のみなさま、失礼いたしました。

2019/06/12

回リハの届出状況から見えてくる病院経営環境変化

昨年4月から今年6月までの回リハの入院料の届出状況の移り変わり。
着実に入院料1が増えている。入院料2と4が減っている。(調査年月の横軸は等間隔ではないので、ペースが落ちているわけではない)

回リハ入院料届出病院数の推移 出所:厚生局届出情報を基に作成
注1:年月は厚生局のデータ調査日
注2:1医療機関で複数入院料を届出しているものもそれぞれカウント
想定以上に実績指数をクリアしている。ということは・・・

2019/06/07

新しいプログラムで標榜診療科データの可視化

新しいデータ分析のプログラムで、病院機能の違いを可視化する試み。病院の標榜診療科に心臓血管外科があるかないかで、病床数や常勤医師数がどの程度違うのかを見た。
厚生局の届出データ(2019年6月4日取得)を基に作成

心外があれば、病床数は200床以上のところが多く、なければ200床未満が多い。医師数の中央値も、心外ありは50人を超えているのに対し、なければ非常に少ない。当たり前の結果だが、具体的な数値を得ることができた。

この分析結果は全国の8300程度の全病院を対象にしているが、都道府県別でも比較できるし、一般病床を持つ病院だけを対象に比較もできる。やりたいことは・・・、数値検証が終わったら今後の原稿などで紹介したい。

2019/06/06

集約化の度合いの定量化

昨日、CBnewsに症例集約化の記事を掲載いただいた。

症例集約化が進まない地域は麻酔科医には魅力がない? - CBnewsマネジメント 症例集約化が進まない地域は麻酔科医には魅力がない? - CBnewsマネジメント

全麻症例は集約化が進んでいることを以前から述べていたが、地域によって、集約化の度合いが異なることを数値で示してみた。

ちなみに記事後半でハーフィンダール指数を件数で補正した新たな指標で評価を行っている。記事では補正に関する詳細な説明は割愛したが、簡単に説明すると、全麻の症例数に応じた都道府県別のハーフィンダール指数の理論値を推定し、実際のハーフィンダール指数と比較することで、相対的に集約化が進んでいる・進んでいないを評価している。

その理論値の導出はかなり強引な手法を使った。(余談だが、対数方程式を解いたのが久しぶりすぎて、合っているか不安なのだが、良さそうな数値になったので、合っていると信じたい・・・)

2019/06/05

これもプログラミング?(本業と関係ありません)

弊社のロボット1号
本業とほぼ関係ない話題。

昨年の秋に遊びで作ったロボット。ベースはタミヤのロボット(タミヤ 楽しい工作シリーズ カムプログラムロボット工作セット)で、それを改造して、携帯からBluetooth通信で操作できるようにした。ついでに衝突防止のセンサーをつけた(即席ゆえ、テープで止めてある・・・)。あと、カメラをつけて、自動運転させたいな・・・と考えていたが半年以上止まっている。

プログラムで動かすために、Arduino Unoというボードを別途用意し、モバイルバッテリーで駆動させているのだが、色々改造しなくても、もうすべてセットになっている製品が今度発売になるらしい。




色々苦労したのに・・・(とは言え、苦労自体が楽しいので、まぁいいのだが)。

2019/05/23

医療・介護系の求人倍率は、今後どうなるか??

有効求人倍率、2000年4月以降の19年分の推移。

(画像をクリックすると拡大します)
出所: 厚生労働省 一般職業紹介状況(職業安定業務統計)のデータを基に作成
※2012年3月以前は介護関係サービスの分類自体が無いため、関連する「家庭生活支援サービスの職業」を点線で表記

医師は2014年頭、看護師は2012年末がピーク。(医師には歯科医師、薬剤師なども含む。看護師には助産師、保健師も含む)

介護サービス関係は、現在進行形で上昇中。

なお、灰色の線は全職種計のトレンド。リーマンショック後に底が来て、それ以降、上昇している。

余談だが、自分が新社会人として就職したタイミングは、リーマンショック以前で全職種計の有効求人倍率が一番低かったあたりで、いわゆる就職氷河期。

2019/05/21

食塩摂取量の平均値をプログラムでグラフに

社内研修用の課題。国民健康・栄養調査の「食塩摂取量の平均値(20歳以上、性・都道府県別、年齢調整値)」のデータから、食塩摂取量の2010年-2012年-2016年の男女別の推移を箱ひげ図で見たもの。
都道府県別 食塩摂取量の分布推移

課題の目的は、大体、次のようなもの。
・e-statをAPI経由でデータ取得
・欠損値の扱い(熊本県の2016年度のデータがない)
・箱ひげ図の表示

グラフは問題なさそうだ。年々、食塩摂取量が減っている様子が分かる。ちなみに外れ値になっているのは沖縄県。

余談だが、先週、ある病院の食堂で昼食をとった際、テーブルの上には減塩の中濃ソースがのっていた。
塩分50%カット 中濃ソース200ml|商品情報|ブルドックソース株式会社 塩分50%カット 中濃ソース200ml|商品情報|ブルドックソース株式会社

2019/05/20

様々な視点を学ぶ

『都民とともに問う 都立病院の「民営化」』を読んだ。色々な考え方がある。様々な視点を学ぶことは有益である。

よろしければ、下記のリンクも参照を。
東京都病院経営本部
都立病院新改革実行プラン2018

経営改善のノウハウが詰まった議事録 - 株式会社メディチュア Blog 経営改善のノウハウが詰まった議事録 - 株式会社メディチュア Blog

 

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