​最新分析事例

ペイシェントジャーニーは患者の課題をあぶり出す有効な手段の一つであるが、医師や患者のヒアリングで作られることが多く、「客観性」と「定量性」が欠ける傾向にある。
レセプトデータベースを用いれば、実診療記録を眺めながら医師が把握していない他院の治療、患者が覚えていない詳細な治療まで時系列で把握することができる。

オンコロジー/希少疾病/新薬発売直後など、
患者理解が乏しい領域における分析手法として、データセット分析の利点をまとめた。
１）アドホック分析とデータセット分析の違い
２）データセット分析の作成方法と集計事例

花粉症など特定の季節に症状が出現する疾患、または気象の変化によって症状が出現する、あるいは悪化する疾患があることは広く知られている。
本調査では、レセプトデータベースと気象データを突合することにより、気象と傷病(投薬)の関連性を調査できるか検討した。
結論、気象データとレセプトを突合して調査することにより、気象と傷病の関連性が観察できると考える。

今回は、JMDCの新たな取り組みとして、気象データと医療データという２つのビッグデータを活用するプロジェクト「Health Weather」をご紹介します。

2017年8月19日～22日に開催された第21回 国際疫学会において、日本医療データセンターよりポスター発表した「Assessment of the comparison of health checkup results of the National Database and a commercial database in Japan」についてお伝えします。

2017年6月17日～21日に、イタリアで開催された HTAi2017Annual Meetingにおいて、Milliman,Inc., および 日本医療データセンターよりポスター発表した、Will a proposed policy in Japan, Health Gold License, work?:Estimation of medical cost saved by medical check-ups についてお伝えします。

株式会社日本医療データセンターは、医療機関ベースの医事会計レセプトデータ、DPC 調査データを2014 年4 月診療分より収集し、病院データベースの構築を開始いたしました。今回はDPC調査データの様式1の分析事例についてご紹介します。

2016年10月26日～28日に開催された第75回日本公衆衛生学会総会において、日本医療データセンターよりポスター発表した「健康診断データとレセプトデータを活用した健康度を可視化する指標の開発」についてお伝えします。

厚生労働省の社会医療診療行為別調査において、2011年の調査よりナショナルデータベース（NDB）に蓄積されているレセプトが活用されています。JMDCデータベースの特性を検証することを目的として、社会医療診療行為別調査比較した結果を一部ご紹介します。

コホート研究や症例対照研究などの縦断研究においては、研究対象となるN数や追跡可能かを調査することが、データベース選択の第一歩となります。2014年9月現在で9年以上のデータを蓄積しているJMDC Claims Databaseにおいて、追跡期間ごとの加入者数分布、健診データの連続受診加入者数分布をお示しします。