(57)【要約】      （修正有）【課題】サービスの質のより公正な評価に資する地域包括ケア事業システムを提供する。【解決手段】介護保険の利用者に関する要介護認定基本情報及び要介護認定データと、心身状態項目の改善及び悪化の変化量と維持期間に関する評価指標データと、利用者が介護サービスを利用した月、利用したサービス種類、利用者にサービスを提供した事業所コードを含む介護給付実績データと、を有し、要介護認定データから集計した前記心身状態項目別の段階変化を、段階別の認定有効期間毎に時系列に出力すると共に、要介護認定申請の申請自治体分及び申請場所を併せて出力し、予め設定した心身状態変化抽出期間内に要介護度の段階が改善又は悪化に変化した場合、この変化時点より遡った前記変化前の段階の継続期間について前記変化後の改善又は悪化の評価指標と、利用者が利用したサービス種類、サービスを提供した事業所コードとを、利用者ヒストリーシートとして出力する。【選択図】図３Ａ
2020191087.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンピュータシステムを構成する記憶部、この記憶部に保持されたデータを用いて所定のプログラムよって演算処理を行う演算処理部を有し、
前記記憶部は、
介護保険の利用者の要介護認定基本情報及び要介護度を含む心身状態項目に関する要介護認定データと、
前記心身状態項目の改善及び悪化の変化量と維持期間に関する評価指標データと、
前記利用者が介護サービスを利用した月、利用したサービス種類、前記利用者にサービスを提供した事業所コードを含む介護給付実績データとを保持し、
前記演算処理部は、
前記要介護認定データから集計した前記心身状態項目別の段階変化を、段階別の認定有効期間毎に時系列に出力すると共に、要介護認定申請の申請自治体分及び申請場所を併せて出力する心身状態推移データ出力処理部と、
予め設定した心身状態変化抽出期間内に要介護度の段階が改善又は悪化に変化した場合、この変化時点より遡った前記変化前の段階の継続期間について前記変化後の改善又は悪化の評価指標として出力する評価指標データ出力部と、
前記利用者が介護サービスを利用した月毎に、利用したサービス種類、サービスを提供した事業所コードを出力する利用サービス推移データ出力部とを機能として有する
利用者ヒストリーシート作成機能を備えた地域包括ケア事業システム。
【請求項２】
前記演算処理部は、
同一の前記利用者の所定の間隔を隔てた２時点間の比較元データ及び比較先データと定義された各要介護認定データから、要介護度及び認定申請情報をそれぞれ抽出し、互いに比較可能な状態に出力する要介護度及び認定申請情報の比較処理部と、
前記比較元データ及び比較先データと定義された各要介護認定データから、障害自立度及び認知症自立度をそれぞれ抽出し、互いに比較可能な状態に出力する障害自立度及び認知症自立度の比較処理部と、
前記比較元データ及び比較先データと定義された各要介護認定データから、中間評価項目得点をそれぞれ抽出し、互いに比較可能な状態に出力する中間評価項目得点の比較処理部と、
前記比較元データ及び比較先データと定義された各要介護認定データから、心身状態項目７４項目をそれぞれ抽出し、互いに比較可能な状態に出力する心身状態項目７４項目の比較処理部とを機能として有する、
要介護認定調査項目比較機能を備えた請求項１に記載の地域包括ケア事業システム。
【請求項３】
前記演算処理部は、
前記心身状態変化抽出期間内に心身状態の段階の変化があった場合、この変化以前の心身状態の段階の期間を当該ケースとし、変化後の心身状態の段階の期間を次ケースとし、
前記利用者の前記要介護認定データ及び前記介護給付実績データを用い、前記当該ケースの前記要介護認定の申請自治体分が新規または変更で、その申請場所が急性病院であり、前記次ケースの心身状態の段階が改善の場合を医療サービスによる改善と判定して評価対象外に選定する第１の選定処理部と、
前記利用者の前記要介護認定データ及び前記介護給付実績データを用い、前記次ケースの開始時点の申請自治体分が変更で、この次ケースの心身状態の段階変化が悪化の場合を急性増悪等による悪化と判定して評価対象外に選定する第２の選定処理部と、
前記利用者の前記要介護認定データ及び前記介護給付実績データを用い、前記当該ケース開始時点から次ケースの開始時点までの間に、じょくそうの処置を除く特別な医療の実施状況に変化がある場合は評価対象外に選定する第３の選定処理部とを機能として有する、
評価対象選定機能を備えた請求項１又は請求項２に記載の地域包括ケア事業システム。
【請求項４】
前記演算処理部は、
前記利用者の前記要介護認定データを用い、前記心身状態変化抽出期間内に心身状態の段階が改善に変化した場合を改善ケースと分類する改善ケース分類部と、
前記利用者の前記要介護認定データを用い、前記心身状態変化抽出期間内に心身状態の段階の変化がなくその変化の無い期間が予め設定した基準維持期間を越えている場合、及び前記心身状態変化抽出期間内に心身状態の段階が悪化に変化したが、変化前の心身状態の段階の変化の無い期間が予め設定した基準維持期間を越えている場合を、それぞれ維持ケースと分類する維持ケース分類部と、
前記利用者の前記要介護認定データを用い、前記心身状態変化抽出期間内に心身状態の段階が悪化に変化し、悪化前の心身状態の段階の期間が予め設定した基準維持期間より短い場合は悪化ケースと分類する悪化ケース分類部とを機能として有する、
ケース分類機能を備えた請求項１乃至請求項３のいずれか１項に記載の地域包括ケア事業システム。
【請求項５】
前記演算処理部は、
前記利用者の前記要介護認定データを用い、前記心身状態変化抽出期間内に心身状態の段階が改善又は悪化に変化し、この変化後の心身状態の段階の期間が予め設定した無効維持期間より長くかつ前記基準維持期間より短い場合は維持未達ケースと分類する維持未達ケース分類部を機能として有する
請求項４に記載の地域包括ケア事業システム。
【請求項６】
前記演算処理部は、
事業所別に求めた、前記心身状態別の前記改善ケースの数を、この改善ケース数を含む前記心身状態別の全ケース数で除算して改善率を算出する改善率算出部と、
事業所別に求めた、前記心身状態別の前記維持ケース数を、前記改善ケース数を除く、前記心身状態別の全ケース数で除算して維持率を算出する維持率算出部と、
事業所別に求めた、前記心身状態別の前記改善ケース数と前記維持ケース数との合算値を、前記改善ケース数及び前記維持ケース数を含む前記心身状態別の全ケース数で除算して改善維持率を算出する改善維持率算出部とを機能として有する、
請求項４又は請求項５に記載の地域包括ケア事業システム。
【請求項７】
前記演算処理部は、
前記事業所別に求めた要介護度の段階別、全段階を集約した障害自立度、軽度集約及び重度集約した認知症自立度別の前記改善率と維持率との値を、これらのいずれか一方を縦軸に、いずれか他方を横軸に採った散布図上に、前記事業所別にプロットする事業所グルーピング部を機能として有する
請求項６に記載の地域包括ケア事業システム。
【請求項８】
前記演算処理部は、
前記利用者の前記要介護認定データを用い、年度毎に設定された指標算出期間内に心身状態の段階が改善に変化した場合、改善した段階数をカウントし、前記指標算出期間内に心身状態の段階が悪化に変化した場合、悪化した段階数をカウントし、これら改善した段階数と悪化した段階数との差、及びこの差の方向を求め、この差の方向から改善又は悪化を判定する心身状態変化量の算出部を機能として有する
ことを特徴とする請求項１に記載の地域包括ケア事業システム。
【請求項９】
前記演算処理部は、
前記心身状態変化量の算出部の算出結果から改善と判断された利用者の数、悪化と判定した利用者の数、変化の無かった利用者の数、悪化したまま心身状態が終了した利用者の数を前記事業所ごとに集計し、これらの集計値から前記事業所別の改善率を算出する改善率算出部を機能として有する
ことを特徴とする請求項８に記載の地域包括ケア事業システム。
【請求項１０】
前記演算処理部は、
前記利用者が前記指標算出期間内に複数の事業所からサービスを受けている場合は心身状態変化数の集計対象から除外する集計対象除外部を機能として有する
ことを特徴とする請求項９に記載の地域包括ケア事業システム。
【請求項１１】
前記演算処理部は、
前記指標算出期間内に前記心身状態の段階が改善に変化した場合は改善した段階数をカウントし、前記心身状態の段階が悪化に変化した場合は悪化した段階数をカウントし、これらカウント数を、前記指標算出期間内の改善及び悪化回数とする心身状態変化回数算出部を機能として有する
ことを特徴とする請求項８に記載の地域包括ケア事業システム。
【請求項１２】
前記演算処理部は、
前記心身状態項目の段階毎に、その段階が1段階悪化するまでの自治体における平均維持期間を各年度別に算出する平均維持期間算出部と、
前記心身状態の段階毎に、給付費抑制効果算出年度を本年度とし、その前年度の対応する心身状態の段階の平均維持期間に対する本年度の同段階の平均維持期間の延伸期間を算出し、この延伸期間と、本年度の前記対応する心身状態の段階と1段階軽度の段階との1人当たりの給付人の差額と、前記本年度における前記対応する段階に心身状態が悪化した人数とから、心身状態の維持期間の延伸による給付費抑制額を算出する給付費抑制効果算出部とを機能として有する、
ことを特徴とする請求項1に記載の地域包括ケア事業システム。
【請求項１３】
前記演算処理部は、
前記評価指標データを用い、前記心身状態項目の段階毎に、その段階が悪化するまでの各事業所における平均維持期間を算出する平均維持期間算出部、及び前記心身状態項目の段階毎に、その段階が改善する利用者の各事業所における割合を各事業所の改善率として算出する改善率算出部と、
各事業所が提供するサービスのうち、直近の所定期間内に前記利用者への提供実績があるサービス項目で、前記平均維持期間を算出可能な期間遡った時点から継続しているサービス項目を選定するサービス項目選定部と、
この選定されたサービス項目を提供している事業所のグループを第１グループとし、前記選定されたサービス項目を提供していない事業所のグループを第２グループとして、これら第１グループと第２グループとの、前記平均維持期間と改善率とを、前記各心身状態項目別にそれぞれ比較する効果検証部とを機能として有する
ことを特徴とする請求項１に記載の地域包括ケア事業システム。
【請求項１４】
前記効果検証部は、すべての事業所が利用者に提供するサービス項目については、すべての事業所の、前記平均維持期間と改善率との散布図を出力することを特徴とする請求項１３に記載の地域包括ケア事業システム。
【請求項１５】
前記演算処理部は、
前記心身状態項目に関連付けられたサービス項目をアンケート項目と定義し、各事業所の職員に対するアンケート結果から、前記アンケート項目のうち対応率が所定値以上のアンケート項目の実施率を当該アンケート項目のアンケート指標とするアンケート指標作成部と、
前記アンケート項目に関連付けられた前記心身状態項目の、予め設定した期間における改善率又は悪化までの維持期間からなる心身状態指標と、前記心身状態項目に関係する前記アンケート項目のアンケート指標との相関分析を行い、この相関分析結果である相関係数と、前記各事業所のアンケート指標値及び心身状態指標値と関係を出力する相関分析部と、
を機能として有することを特徴とする請求項１に記載の地域包括ケア事業システム。
【請求項１６】
前記記憶部は、
保険者である自治体の住民基本台帳に記載された住基データ、及び前記自治体に属する各特養への入所待機人数を収計した特養待機情報を有し、
前記演算処理部は、
介護給付実績データを用いて、前記自治体に属する各特養別に、同一特養の利用開始年月と最終利用年月とから各利用者の特養利用期間を算出し、この特養の利用開始年度ごとに利用者の平均利用期間を算出して年度別の平均利用期間の推移を前記特養別に求めると共に、前記特養待機情報と、前記住基データから得られる高齢者人口データとから将来年度の各特養別の平均利用期間を推定する平均利用期間算出部を機能として有する
ことを特徴とする請求項１に記載の地域包括ケア事業システム。
【請求項１７】
前記演算処理部は、
軽度、中度、重度に区分された認知症自立度、軽度、重度に区分された障害自立度、無か有かに区分された介護力、及び無か有かに区分された経済力の組み合わせにより２４種類に定義された高齢者状態像毎の、前記自治体の予め設定された小地域における人数をそれぞれ算出する高齢者状態像集計分析部と、
介護給付の居宅サービスにおける訪問のみ、通所のみ、訪問通所の両方、どちらもなしと、医療系介護サービス利用の有無、ショートステイの利用の有無の組み合わせによる１４種類に定義されたグループと、介護給付の小規模多機能系の２種類のグループと、介護給付の居住系であるグループホーム、特定施設の２種類のグループと、介護給付の施設系である特養、老健、療養、介護医療院、の４種類のグループと、予防給付の前記居宅サービスの組み合わせと同じ１４種類に定義されたグループと、予防給付の小規模多機能の１種類と予防給付の居住系であるグループホーム、特定施設の２種類のグループからなる３９種類に定義されたサービス状態像毎の、前記自治体の予め設定された小地域における人数をそれぞれ算出するサービス状態像集計分析部と、
これら２４種類に定義された高齢者状態像と３９種類に定義されたサービス状態像とをクロス集計して前記自治体全体の高齢者状態別のサービス状態像分析を行う分析部とを機能として有する
ことを特徴とする請求項１に記載の地域包括ケア事業システム。
【請求項１８】
前記演算処理部は、
前記自治体全体の高齢者状態別のサービス状態像分析を行う分析部の分析結果を踏まえて定義する高齢者状態像別の最適サービス状態像分布マスタと、
小地域ごとの高齢者状態像別サービス状態像分布と上記最適サービス状態像分布マスタとの差異から各サービス状態像の需要と供給の過不足算出部とを機能として有する
ことを特徴とする請求項１７に記載の地域包括ケア事業システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明の実施形態は、介護サービスの質の公正な評価に資する集計分析手法を備えた地域包括ケア事業システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
現在、超高齢化が進展する中、限られた資源を最大限有効に活用し、高齢者の自立支援に資する介護サービスを提供していくことが、喫緊の課題となっている。そのために、地域の実態把握・課題分析を通じて、地域における共通の目標を設定し、関係者間で共有することが必要とされている。
【０００３】
また、その達成に向けた具体的な計画を作成・実行し、評価と計画の見直しを繰り返し行うことで、目標達成に向けた活動を継続的に改善する取組（地域マネジメント）の必要性が示されている。
【０００４】
地域包括ケアシステムの強化のためには、各自治体が保険者機能を強化し、高齢者の自立支援と要介護状態の重度化防止に向けて、国から提供されたデータや各自治体が保有するデータ等を分析の上、介護保険事業計画を策定し、介護保険事業計画に介護予防・重度化防止等の取組内容と目標を明確にすることが重要である。  
【０００５】
このような背景のもと、自治体では、高齢者の状態の改善・維持に取組む事業所を評価する仕組の構築を構想している。すなわち、介護サービス利用者の自立支援・重度化防止に取組み、かつ特長的な成果を挙げている事業所を把握し、事業所や一般市民に分かりやすい形で介護サービスの質を評価することが望まれている。
【０００６】
本出願人は、これらの要望に対し、これまでにも各種の提案を行っていた。その一つとして、サービスの質に係る心身状態アウトカム指標の開発がある。例えば、利用者個人別に心身状態（６５項目全２１１段階別）の改善及び悪化したケースの維持期間を集計していた。この場合、心身状態の段階が変化するまでの継続期間のことを１ケースと定義する。すなわち、要介護３に認定されてから１２カ月後に要介護２に改善した場合、要介護３のケースとし、改善ケース１件、維持期間１２カ月で集計している。
【０００７】
また、このような評価指標を用いて事業所を評価し、事業所をグルーピングすることも提案している。すなわち、心身状態を集約し、その悪化までの維持期間の平均偏差値と改善率による散布図を作成し、各エリア及び心身状態別にグルーピングするものである。なお、心身状態の集約とは、心身状態（６５項目全２１１段階別）のアウトカム指標を、９つの指標（要介護度、障害自立度、認知症自立度と、身体系３グループ、精神系３グループ）に集約することである。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００８】
【特許文献１】特開２０１７-２１５７８７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
このような活動を踏まえ、さらに検討を行い、サービスの質のより公正な評価に資する新たに機能強化された集計分析手法を提案する。この集計分析手法とは、当該介護サービス以外の要因による改善や悪化のケースを除外する手法、及びこれまでの改善や悪化に加え継続維持等のケースも加えた新アウトカム指標の創出である。
【００１０】
例えば、心身状態変化要因として、介護サービス以外の要因が影響する可能性がある。それらの要因に係るケースは、介護サービスの質を公正に評価するためには除外する必要がある。そのためには、評価対象ケースの選定条件の検討と設定が必要となる。
【００１１】
このように、介護サービスの質を公正に評価するには、介護サービス以外の要因（特に医療要因）による心身状態の改善や悪化のケースを、評価対象から除外する必要があり、そのための手法が必要となる。
【００１２】
また、これまで介護サービスの質を公正評価するための評価指標として、心身状態の「改善」と「悪化」を用いていた。しかし、これら以外に心身状態の「維持」があり、このケースも評価することが要望されており、指標化する必要がある。すなわち、継続維持ケース（心身状態が一定期間以上維持したケース）も評価すべきケースと位置付け、サービスの質の評価のさらなる精度向上に向けた、新たな評価指標（心身状態アウトカム指標）を提案する。
【００１３】
このように、介護サービスの質に係る公正な評価に基づく事業所グルーピングや好事例事業所候補の抽出等を行うためには、新たな評価指標により、要介護度・障害自立度・認知症自立度等の総合的観点から、事業所別にサービスの質の実態（得手・不得手等）を把握する必要がある。
【００１４】
本発明は、サービスの質のより公正な評価に資する新たに機能強化された集計分析手法を備えた地域包括ケア事業システムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１５】
本発明の実施の形態に係る地域包括ケア事業システムは、介護保険の利用者の要介護認定基本情報及び要介護度を含む心身状態項目に関する要介護認定データと、前記心身状態項目の改善及び悪化の変化量と維持期間に関する評価指標データと、前記利用者が介護サービスを利用した月、利用したサービス種類、前記利用者にサービスを提供した事業所コードを含む介護給付実績データと、前記要介護認定データから集計した前記心身状態項目別の段階変化を、段階別の認定有効期間毎に時系列に出力すると共に、要介護認定申請の申請自治体分及び申請場所を併せて出力する心身状態推移データ出力処理部と、予め設定した心身状態変化抽出期間内に要介護度の段階が改善又は悪化に変化した場合、この変化時点より遡った前記変化前の段階の継続期間について前記変化後の改善又は悪化の評価指標として出力する評価指標データ出力部と、前記利用者が介護サービスを利用した月毎に、利用したサービス種類、サービスを提供した事業所コードを出力する利用サービス推移データ出力部とを備えた利用者ヒストリーシート作成機能を有する。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】本発明の実施形態に係る地域包括ケア事業システムの処理ステップを説明する図である。
【図２】実施形態に用いる利用者ヒストリーシートの一例を説明する図である。
【図３Ａ】同上利用者ヒストリーシートの一例を示す図である。
【図３Ｂ】同上利用者ヒストリーシートの他の例を示す図である。
【図４】実施形態における利用者ヒストリーシート作成機能を示す機能ブロック図である。
【図５】実施形態における要介護認定調査項目比較表の一例を示す図である。
【図６】実施形態における要介護認定調査項目比較表の作成機能を示す機能ブロック図である。
【図７】実施形態における要介護評価対象選定機能を示す機能ブロックである。
【図８】実施形態における心身状態の変化又は維持に対応したケースの評価指標を説明するためのタイミングチャートである。
【図９】実施形態におけるケース分類機能を示す機能ブロック図である。
【図１０】実施形態における各事業所の活動評価に基づいてグルーピングした散布図である。
【図１１Ａ】実施形態におけるグルーピングを行った事業所リストの一部を示す図である。
【図１１Ｂ】実施形態におけるグルーピングを行った事業所リストの残部を示す図である。
【図１２】他の実施形態に係る地域包括ケア事業システムの処理ステップを説明する図である。
【図１３】心身状態指標集計のロジックを示す図である。
【図１４】心身状態指標の時系列推計のためのロジックを示す図である。
【図１５】指標算出期間内の心身状態変化量の算出方法を説明する図である。
【図１６】指標算出期間内の複数事業所利用者の除外方法を説明する図である。
【図１７】指標算出期間内の悪化までの平均維持期間の算出ロジックを説明する図である。
【図１８】群ごとに集約した改善率、維持率の算出方法を説明する図である。
【図１９】改善率の年度推移を表すグラフ及びその数値表である。
【図２０】改善・悪化・終了・維持件数比率を表すグラフ及びその数値表である。
【図２１】平均維持期間の年度推移を表すグラフ及びその数値表である。
【図２２】給付費抑制額の試算のためのロジックを示す図である。
【図２３】給付費抑制効果の計算方法を説明する図である。
【図２４】維持期間算出への認定有効期間延伸による影響評価を説明する図である。
【図２５】平均認定期間の年度推移を表すグラフ及びその数値表である。
【図２６】特養介護報酬の心身状態指標による効果検証ロジックを示す図である。
【図２７】サービス項目についての改善率と悪化までの平均維持期間の集計ロジックを示す図である。
【図２８】サービス項目選定のための改定履歴調査ロジックを示す図である。
【図２９】心身状態別・事業所グループ別・改善率および悪化までの平均維持期間集計のためのロジックを示す図である。
【図３０】サービス項目である基本サービス（部屋タイプ）別の心身状態別改善率の比較結果を表すグラフ及びその数値表である。
【図３１】サービス項目である基本サービス（部屋タイプ）別の心身状態別平均維持期間の比較結果を表すグラフ及びその数値表である。
【図３２】サービス項目である処遇改善加算の心身状態別改善率の比較結果を表すグラフ及びその数値表である。
【図３３】サービス項目である処遇改善加算の心身状態別平均維持期間の比較結果を表すグラフ及びその数値表である。
【図３４】サービス項目である看護体制加算の心身状態別改善率の比較結果を表すグラフ及びその数値表である。
【図３５】サービス項目である看護体制加算の心身状態別平均維持期間の比較結果を表すグラフ及びその数値表である。
【図３６】サービス項目である口腔衛生管理体制加算の心身状態別改善率の比較結果を表すグラフ及びその数値表である。
【図３７】サービス項目である口腔衛生管理体制加算の心身状態別平均維持期間の比較結果を表すグラフ及びその数値表である。
【図３８】サービス項目である精神科医療養指導加算の心身状態別改善率の比較結果を表すグラフ及びその数値表である。
【図３９】サービス項目である精神科医療養指導加算の心身状態別平均維持期間の比較結果を表すグラフ及びその数値表である。
【図４０】サービス項目である全事業所算定加算サービス(Ｇ２，Ｇ８)に係る効果検証結果（第１群）を表す散布図及びその数値表である。
【図４１】サービス項目である全事業所算定加算サービス(Ｇ２，Ｇ８)に係る効果検証結果（第２群）を表す散布図及びその数値表である。
【図４２】特養介護報酬５グループごとの心身状態別改善率の差（ユニット−多床室加算算定あり−加算算定なし）を表すグラフ及びその数値表である。
【図４３】特養介護報酬５グループごとの心身状態別平均維持期間の差（ユニット−多床室、加算算定あり−加算算定なし）を表すグラフ及びその数値表である。
【図４４】(ａ)は事業所の利用者全員の、改善率と悪化までの平均維持期間の集計結果を用いて、当該事業所をグループ分けした散布図、(ｂ)は新たな介護報酬加算体系の考え方を説明する図である。
【図４５】新たな介護報酬加算の申請手続きの流れを説明する図である。
【図４６】アンケートシートによるアンケート結果が心身状態の改善や維持に関係しているかを相関分析する手順を説明する図である。
【図４７】相関分析のデータ処理フロー図である。
【図４８】アンケート指標及び心身状態指標の値に基づく特養別特性分析の処理フロー図である。
【図４９】アンケートシート評価項目と関連する心身状態項目の選定の概念図である。
【図５０】心身状態指標とアンケート指標の比較年度を説明する図である。
【図５１】相関がある食事と集約１(改善率)の指標間の散布図である。
【図５２】高齢者状態像とサービス状態像との集計処理のロジックを示す図である。
【図５３】高齢者状態像と居宅サービス状態像のイメージを示す図である。
【図５４】高齢者統合データベースを有効活用することで、特養の平均利用期間算出に基づく新たな施設整備計画策定のためのデータ処理フローイメージ図である。
【図５５】特養別の平均利用期間の年度別推移を表わす図である。
【図５６】特養平均利用期間に基づく整備計画の考え方を説明する図である。
【図５７】医療・介護等データ入手の流れを説明する図である。
【図５８】医療・介護統合データベース構築方法を説明する図である。
【図５９】医療データを追加した利用者ヒストリーシートのイメージ図である。
【発明を実施するための形態】
【００１７】
以下、本発明の実施の形態について、図面を参照して詳細に説明する。
【００１８】
本発明は、前述のように介護サービスの質をより公正に評価する新たに機能強化された集計分析手法を備えた地域包括ケア事業システムを提供することにある。このような目的を達成するための分析処理の流れを、図１を用いて説明する。この分析処理の流れは介護福祉施設サービス（特養）の質の可視化を例としているが、他の介護サービスについても同様に適用できる。
【００１９】
図１で示すように、この分析処理はステップ１（匿名化及びデータ提供）、ステップ２（データ突合）、ステップ３（事業所実態調査）、ステップ４（主たる事業所の選定）、ステップ５（評価対象ケースの選定）、ステップ６（新たな評価指標の集計）、ステップ７（新たな評価指標による事業所グルーピング）までの７つのステップで実行される。このうち、ステップ１〜ステップ４までは、既に本出願人により特許出願の形で提案済であり、概略説明にとどめる。
【００２０】
ステップ１：匿名化及びデータ提供
自治体は保有する要介護認定データ及び介護給付実績データを集計分析するため介護保険の利用者を匿名化する。すなわち、不可逆性を持つハッシュ関数を用いて、被保険者番号に自治体独自の非公開の値を加えた上でハッシュ変換し、「システム管理番号」と定義する。また、利用者の生年月日については生年月に変換し、月単位の給付実績データ等との紐付けのための必要最小限の情報とする。
【００２１】
ステップ２：データ突合
要介護認定データと介護給付実績データとを突合する。すなわち、利用者の介護サービスの利用時における心身状態の時系列分析等を可能とするため、給付実績データのサービス利用年月と要介護認定データの認定有効期間を対応付け、両データの突合を行う。両データの突合には、要介護認定データの「認定期間」、介護給付実績データの「サービス提供年月」及び両データが共通で保持する「システム管理番号」の項目を使用する。なお、要介護認定データの「認定期間」は、認定有効期間の開始月から終了月までの期間を表すデータであり、介護給付実績データの「サービス提供年月」はサービスを提供した年月を表すデータである。
【００２２】
すなわち、月単位の集計・分析を可能とするため、要介護認定データの「認定期間」の開始月から終了月の期間を月単位に分解した「突合関係表」を作成し、当該「突合関係表」を用いて、「システム管理番号」と「サービス提供年月」が一致する介護給付実績データを月単位に突合する。
【００２３】
ステップ３：事業所実態調査
事業所実態調査は、特養のサービス利用状況や事業所別利用状況等を調査し、自治体内に所在する全特養の実態を、俯瞰的に把握する。そして、分析対象事業所を選定する。この事業所実態調査は、具体的にはサービス利用者実態調査とサービス提供事業所実態調査とを行う（共に基礎集計）。
【００２４】
サービス利用者実態調査
・事業所所在地域別・事業所数  （自治体内とそれ以外の地域に所在の事業所利用者数）
・要介護度別・利用者数      
・男女別・年齢階層別・利用者数
サービス提供事業所実態調査
・事業所所在地域別・事業所数  （自治体内とそれ以外の地域に所在の事業所数）
・自治体内所在事業所別・利用者数（定員に対する比率）
・要介護度別・事業所別・利用者割合
【００２５】
ステップ４：主たる事業所の選定
介護サービス利用者は、維持期間内に複数の介護サービス種類や事業所を利用することが一般的である。介護福祉施設サービスの場合も、維持期間の開始当初は居宅系サービスや介護保健施設（老健）等を利用し、その後に介護福祉施設に移行するケースもある。このような実態に対して、介護福祉施設サービスの質を適切に評価するためには、“利用者の心身状態に介護福祉施設サービスが最も影響を与えた維持期間及び事業所”を選定した上で分析する必要がある。
【００２６】
前提条件として、「提供するサービスは、心身状態の段階別に異なる」という観点に基づき、同じ利用者でも心身状態が異なれば別々に評価すべきである。このため、心身状態の段階が継続する期間を“１ケース”と定義し、ケース別にサービスの質を評価する。なお、以下、「心身状態段階別の変化」を、「心身状態の変化」と記載する。以下、順次説明する。
【００２７】
（１）心身状態変化抽出期間の設定
心身状態変化抽出期間とは、心身状態の変化を抽出する期間（例えば３年）であり、予めその開始・終了年月を設定する。本期間外に起きた心身状態の変化は、集計対象外とする。この心身状態変化抽出期間は、全認定者に対し、同じ期間が設定される。
【００２８】
（２）心身状態変化及び維持継続ケースのチェック
全認定者の心身状態変化抽出期間内における、「心身状態の段階変化（改善、悪化）」及び抽出期間終了時点における「心身状態の維持継続」をチェックする。
【００２９】
（３）心身状態段階別の維持期間の算出
心身状態の「段階変化時点」及び「抽出期間終了月時点」から遡って、その段階の開始時点を求め、心身状態段階別の維持期間（一定の心身状態のまま継続した期間）及び維持継続期間（一定の心身状態のまま継続中の期間）を算出する。
【００３０】
（４）分析対象サービスと他サービスの月別単位数比較（閾値処理１）
算出した悪化／改善までの維持期間及び維持継続期間において、『月別の”利用者の総単位数”に対する“分析対象サービス種類の単位数”の割合』を算出する。その結果、分析対象のサービス種類が５０％未満（閾値１として可変）の月を除外する。
【００３１】
（５）分析対象サービスの事業所別の月別単位数比較（閾値処理２）
分析対象のサービスが５０％を超える月について、『月別の“分析対象サービスの単位数”に対する“事業所別の単位数”の割合』を算出する。そして、事業所別に当該割合が５０％（閾値２として可変）を超える月数をカウントする。
【００３２】
（６）分析対象サービスの事業所別の維持期間別単位数比較（閾値処理３）
『維持期間別の“維持期間の総月数”に対する“各事業所の月数”の割合』を算出し、割合が５０％（閾値３として可変）を超える事業所を「主たる事業所」とする。
【００３３】
ステップ５：評価対象ケースの選定（このステップ以降が新たに提案する内容である）
評価対象ケースの選定にあたっては、利用者ヒストリーシート作成機能、要介護認定調査項目比較機能、及び評価対象選定機能がそれぞれ用いられる。以下これら各機能について詳細に説明する。
【００３４】
先ず、評価対象ケースの選定にあたっての大前提として、介護福祉施設サービス（特養）の質を評価するためには、同サービス利用者の心身状態変化（改善や悪化）が当該サービスを主要因としてもたらされたケースに限定する必要がある（勿論、他のサービスについても同じである）。
【００３５】
介護サービス以外の要因による心身状態の変化が疑われる例として、以下のような場合が考えられる。
【００３６】
・傷病の急性増悪により入院し、入院中の医療機関にて心身が悪化した状態で要介護認定調査を受け、その後、治癒（心身状態が回復）し、退院後の介護サービスの利用中に認定調査を受けて改善と判定された場合。心身状態の改善は医療行為によるもので介護サービスが改善の要因ではないと考えられる。
【００３７】
・介護サービスによる介助を受けて食事を摂っていたが、何らかの理由で食事ができなくなり、経管栄養等へ移行したことで食事の介助が不要となり、介護の手間が減少した場合。実際には、食事ができなくなることは心身状態が悪化している可能性大であるが、経管栄養により食事介助の手間がなくなり、要介護認定等基準時間が短くなるなど、見かけ上、心身状態が改善したように誤判定される。
【００３８】
介護福祉施設サービスの質をより高い精度かつ公正に評価するためには、上記のような介護サービス以外の要因による心身状態変化が疑われるケースは、評価対象外とする必要がある。
【００３９】
そこで、介護サービス以外の要因による心身状態変化が疑われるケースにはどのようなケースがあるかを詳細に調査するため、介護サービス利用者個人の心身状態の変化及び介護サービスの利用状況の時系列推移等に注目した深掘り分析ツールを開発した。その深掘り分析ツールとして、「利用者ヒストリーシート」及び「要介護認定調査項目比較表」を新たに開発した。
【００４０】
まず、利用者ヒストリーシートについて説明する。この利用者ヒストリーシートは、介護サービス以外の要因（主として医療サービスによる要因）による心身状態の改善や悪化のケースを除外して、介護サービスの質を公正に評価するために用いられる。すなわち、介護サービスの評価対象条件を検討し設定するため、図２及び図３Ａ示すように、利用者の個人単位の心身状態の改善・悪化やサービス利用の推移を俯瞰的に把握可能としたものである。
【００４１】
この実施の形態に係る地域包括ケア事業システムは、このような利用者ヒストリーシートを作成するため、図４の機能ブロックで表す利用者ヒストリーシート作成機能を有する。なお、地域包括ケア事業システムはコンピュータシステムにより構成されており、図４で示す機能ブロックは、コンピュータシステムの記憶部や演算処理部及び設定されたプログラムにより実現される。このことは後述する他の機能についても同じである。
【００４２】
図４において、この利用者ヒストリーシート作成機能は、記憶部１０に保持された介護認定データ１１、評価指標データ１２、及び介護給付実績データ１３にそれぞれ保持されたデータを用いる。
【００４３】
要介護認定データ１１とは、介護保険の利用者の要介護認定基本情報及び要介護度を含む心身状態項目に関するデータである。要介護認定基本情報とは、被保険者番号、申請日、申請自治体分、性別、年齢、現在の状況（要介護認定調査票（概況調査）の「施設利用」で選択される認定調査を行った場所を表す要介護認定データの項目名）、認定有効期間である。また、心身状態項目とは、要介護度、障害自立度、認知症自立度、認定調査７４項目である。これらの発生タイミングは認定有効期間の開始月である。
【００４４】
評価指標データ１２とは、利用者別・心身状態段階別・改善／悪化までの維持期間（維持開始月及び維持終了月も含む）及び主たる事業所コードと主たるサービス種類である。これらの発生タイミングは心身状態段階別の維持期間単位である。
【００４５】
介護給付実績データ１３とは、利用者が介護サービスを利用した月、利用したサービス種類、前記利用者にサービスを提供した事業所コードを含むデータである。
【００４６】
これら各データは、介護保険者である自治体が保有している。
【００４７】
次に、データ処理ロジック部１４を説明する。このデータ処理ロジック部１４は、心身状態推移データ出力処理部１５、評価指標データ出力部１６、及び利用サービス推移データ出力部１７を有し、上述の要介護認定データ１１、評価指標データ（心身状態アウトカム指標データ）１２及び介護給付実績データ１３を、被保険者単位・月単位に集計処理して、利用者ヒストリーシート１８に出力する。
【００４８】
利用者ヒストリーシート１８は、心身状態表示エリア１９、評価指標エリア２０、及び利用サービス推移エリア２１を有する。利用者ヒストリーシート１８は、図２、図３Ａで示すように、横軸方向に、月別に自治体分した年間表示エリアを複数年分（図の例では２００１年の１０月から２０１８年の８月まで）配置して、前述した各種データを時系列に表示可能としている。また、縦軸方向は、上述した心身状態表示エリア１９、評価指標エリア２０、及び利用サービス推移エリア２１に自治体分されている。
【００４９】
データ処理ロジック部１４の心身状態推移データ出力処理部１５は、要介護認定データ１１から集計した心身状態項目別の段階変化を、利用者ヒストリーシート１８の心身状態表示エリア１９に、段階別の認定有効期間毎に時系列に出力する。また、併せて要介護認定申請の申請自治体分及び現在の状況も出力する。
【００５０】
この出力動作により、身体状態項目のうち要介護度については、要介護度の段階変化や維持期間を把握し易くするため、段階別に分けて認定有効期間が表示される。また、要介護認定申請の申請自治体分及び申請場所を把握できるように、マークを付している。すなわち、申請自治体分の新規は星形マーク☆、自治体分変更は菱型マーク◇、更新は四角マーク□で表し、それぞれの黒の塗りつぶしは、現在の状況が「医療機関」（療養病床以外）であることを表している。
【００５１】
なお、現在の状況が「医療機関」（療養病床以外）であるということは、認定調査時点において利用者が急性期病院に入院していると言うことである。
【００５２】
図３Ａの例により、利用者Ｂさんの要介護度の段階変化を、現在の状況（申請場所）と併せて説明する。利用者Ｂさんは、２０１２年の３月に、医療機関（療養病床以外）での新規申請で要介護２に認定され、同年１０月に居宅で前と同じ要介護２に認定され、この状態を２０１４年２月まで維持している。その後、心身状態が悪化し２０１４年３月の居宅での変更申請では要介護３に認定され、この状態を２０１４年１２月まで維持している。その後、さらに心身状態が悪化し、２０１５年１月に医療機関（療養病床以外）での変更申請で要介護５に認定され、この心身状態を２０１６年１月まで維持している。その後、心身状態が改善し２０１６年２月の特養での更新申請により要介護４に認定され、２０１７年１月まででこの状態を維持しているが、２０１７年２月の特養での更新申請で、再度要介護５に認定され、この心身状態が２０１８年８月まで維持している。
【００５３】
このように、要介護度の段階変化、変化量、各段階での改善又は悪化への変化までの維持期間が、それぞれ現在の状況（申請場所）と共に明らかとなる。
【００５４】
障害自立度及び認知症自立度は、それぞれの段階の値を表示している。特別な医療では、心身状態項目の「特別な医療」１２項目の、「有」の項目数を表示している。また、同様にＡＤＬでは、心身状態項目の評価軸「能力」１８項目を自立段階と比較した段階差を合計した値を表示している。
【００５５】
次に、評価指標データ出力部１６のデータ処理を説明する。記憶部１０には、各利用者の評価指標データ１２が保持されている。利用者Ｂさんの利用者ヒストリーシートを出力する場合、利用者Ｂさんの、すべての評価指標データを抽出する。
【００５６】
そして、予め設定した心身状態変化抽出期間内に要介護度の段階が改善又は悪化に変化した時点をとらえ、この変化時点より遡った変化前の段階の維持期間について、変化後への改善又は悪化の評価指標として、利用者ヒストリーシート１８の評価指標エリア２０へ出力する。これを心身状態変化抽出期間内にあるすべての変化時点について行う。
【００５７】
ここで、心身状態変化抽出期間とは、心身状態変化を抽出するために、予め設定した、現時点に近い所定の期間（例えば３年）である。図２、図３Ａの例では、直線１８ａ、１８ｂで自治体分した２０１５年４月〜２０１８年３月の期間である。
【００５８】
図の例では、この心身状態変化抽出期間内の２０１７年２月には要介護４から要介護５に心身状態が悪化へ変化している。したがって、この悪化への変化時点より遡った変化前の要介護４の維持期間の評価指標は、変化後への悪化の評価指標として評価指標エリア２０へ出力される。
【００５９】
また、この心身状態変化抽出期間内の２０１６年２月に要介護５から要介護４に心身状態が改善へ変化している。したがって、この改善への変化時点より遡った変化前の要介護５の維持期間の評価指標は、変化後への改善の評価指標として評価指標エリア２０へ出力される。
【００６０】
次に、利用サービス推移データ出力部１７のデータ処理を説明する。記憶部１０に保持された介護給付実績データ１３は、各利用者が介護サービスを利用した月、利用したサービス種類、前記利用者にサービスを提供した事業所コードを含むので、利用サービス推移データ出力部１７は、利用者Ｂが介護サービスを利用した月毎に、利用したサービス種類、サービスを提供した事業所コードを抽出し、利用サービス推移エリア２１に出力する。この出力動作により、利用サービス推移エリア２１には、サービス種類別・事業所別に、利用した期間が表示される。
【００６１】
なお、上述したサービス種類の出力順は、サービス種類番号順ではなく、サービス提供開始月が古いサービス種類順に出力する。これにより、同時期にどのようなサービスが並行して利用されているかを容易に把握することができる。
【００６２】
このようにして作成される利用者ヒストリーシート１８の最大の特長は、心身状態推移エリア（要介護認定データ由来）１９と、利用サービス推移エリア（介護給付実績データ由来）２１の単なる時系列出力ではなく、この間の評価指標エリア２０に、サービスの質に係る評価指標（主たるサービス種類の主たる事業所の心身状態段階別変化と維持期間に係る指標）が同時に表示されている点である。
【００６３】
これにより、どのサービス種類のどの主たる事業所が、例えば要介護度別に、どれだけの期間維持して改善や悪化に至ったかを、上記心身状態推移エリア１９と、利用サービス推移エリア２１と合わせて把握することができる。すなわち、心身状態推移エリア１９、利用サービス推移エリア２１の出力だけの場合だと、例えば、どこからどこまでが、主たるサービスが特養でしかもそれをどの事業所が主たる事業所であるかは、まったく分からない。しかし、評価指標エリア２０に表示された評価指標が、心身状態推移エリア１９に表示された心身状態と利用サービス推移エリア２１に表示された利用サービスと並記され、時系列表示されて可視化されることで、どのサービス種類のどの主たる事業所が利用者の心身状態改善・維持もしくは悪化に主として影響したのかが明確になる。
【００６４】
この利用者ヒストリーシート１８は、心身状態の変化に影響を与えている要因の確認手段として利用することができる。すなわち、利用者の個人単位の心身状態の改善・悪化やサービス利用の推移を俯瞰的に把握することに加えて、心身状態の変化に影響を与えているであろう要因（医療サービス利用の可能性、介護サービスの種類による相違、サービスを提供する居宅サービス事業所の継続性等）の確認も可能になる。このため、後述するように「評価対象ケースの選定」にあたっても、有力な支援ツールとなる。
【００６５】
また、利用者ヒストリーシートは、地域ケア会議やサービス担当者会議での個別ケース検討会用の基礎資料としても重用される。すなわち、手間がかかった基礎資料作成の効率が大幅に上がるとともに、会議出席者がどの時期にどのようなサービスが提供されたか等、ケースのプロフィールを即座に把握することができる。このため、本来集中すべき課題解決のための議論の時間が十分とれることとなり、会議の質が飛躍的に向上する。
【００６６】
また、本シートは、利用者や家族の個別課題検討用資料としてだけでなく、ケアマネージャーのスキルアップ用の資料としての役割も期待される。
【００６７】
さらに本シートは、介護サービスの質に係る評価結果を、サービス種類別・事業所別に自治体からフィードバックする資料としての役割としても期待される。すなわち、事業所単位の改善率や維持率の平均値等の評価指標に加えて、各事業所の全利用者の具体的な心身状態とサービス利用の推移を同時にフィードバックできるため、各事業所がサービスの質の改善に具体的に取り組める材料になる可能性がある。
【００６８】
この利用者ヒストリーシート１８の応用事例を図３Ｂに示す。図３Ｂの利用者ヒストリーシート１８Ｂは、心身状態推移に注目して、要介護度、障害自立度、認知症自立度、心身状態項目７４項目、高齢者状態像、及びサービス状態像について、それぞれの段階別維持期間別に、主たるサービス種類、及び主たる事業所を出力している。
【００６９】
図３Ｂでは、横軸方向は図３Ａの利用者ヒストリーシート１８と同様に月別の時間軸とする。縦軸方向には要介護度、障害自立度、認知症自立度、及び心身状態項目７４項目、高齢者状態像、及びサービス状態像を配置し、それぞれの段階別維持期間を棒グラフ状に表示した中に、その段階の値、次段階への変化方向（改善／基準維持期間以上継続した後悪化／基準維持期間以上継続した後資格喪失／基準維持期間以上継続中／維持未達／悪化／未確定）、その維持期間の主たるサービス種類および主たる事業所を表示する。利用者ヒストリーシート１８Ｂの例では、次段階への変化方向を改善は△、基準維持期間以上継続した後悪化は⇒、基準維持期間以上継続した後資格喪失は→、基準維持期間以上継続中は〜、維持未達は≪、悪化は▼、未確定は◇のマークで表している。これらのマークに代えて維持期間の枠内を、それぞれの色や塗りつぶしパターンで表現することも可能である。（次段階への変化方向については後述「ステップ６：新たな評価指標の集計」ケース分類の説明に記載）
【００７０】
なお、高齢者状態像、及びサービス状態像については、事前に各状態像の良し悪しを決めておくことにより、次段階への変化方向を決めることが可能となる。
【００７１】
この利用者ヒストリーシート１８Ｂにより、ケアマネージャーがその担当した利用者の心身状態の時系列変化を把握し、その作成したケアプランの妥当性を確認することにより、ケアマネージャー自身のスキルアップが期待できる。
【００７２】
次に、「利用者ヒストリーシート」と共に介護サービス以外の要因による心身状態変化を詳細に調査するための深掘り分析ツールとして開発した「要介護認定調査項目比較表」を説明する。
【００７３】
この「要介護認定調査項目比較表」は、前述した「利用者ヒストリーシート」の心身状態推移について、より詳細な心身状態変化を確認するために、図５で示すように、要介護認定調査項目の全項目の２時点の変化（差異）を可視化するものである。
【００７４】
この実施の形態に係る地域包括ケア事業システムは、このような「要介護認定調査項目比較表」を作成するため、図６の機能ブロックで表す要介護認定調査項目比較機能を有する。なお、図６で示す機能ブロックも、コンピュータシステムの記憶部や演算処理部及び設定されたプログラムにより実現される。
【００７５】
図６において、この要介護認定調査項目比較機能は、記憶部１０に保持された前述の要介護認定データ１１を用いる。要介護認定データ１１は、前述のように介護保険の利用者の要介護認定基本情報及び要介護度を含む心身状態項目により構成されている。要介護認定調査項目比較機能は、前述のように要介護認定調査項目の全項目の２時点の変化（差異）を可視化するためのデータ処理を行うため、２時点の要介護認定データ１１として比較元の要介護認定データ１１Ａと、比較先の要介護認定データ１１Ｂとを用いる。
【００７６】
これら２時点の要介護認定データ１１Ａ及び要介護認定データ１１Ｂを処理するデータ処理ロジック部２４は、要介護度及び認定申請情報の比較処理部２５、障害自立度及び認知症自立度の比較処理部２６、中間評価項目得点の比較処理部２７、及び心身状態項目７４項目の比較処理部２８を有し、上述のデータを処理して、これらの比較元及び比較先の値を要介護認定調査項目比較表３０に出力する。
【００７７】
要介護認定調査項目比較表３０は、要介護度及び認定申請情報の比較部３１、障害自立度及び認知症自立度の比較部３２、中間評価項目得点の比較部３３、及び心身状態項目７４項目の比較部３４を有する。
【００７８】
データ出力処理ロジック部２４の要介護度及び認定申請情報の比較処理部２５は、同一の利用者の、所定の間隔を隔てた２時点間の比較元の要介護認定データ１１Ａ及び比較先の要介護認定データ１１Ｂから、要介護度及び認定申請情報をそれぞれ抽出する。そして、これら抽出したデータを、要介護認定調査項目比較表３０の要介護度及び認定申請情報の比較部３１に、図５（ａ）で示すように、互いに比較可能な状態に出力する。
【００７９】
すなわち、図５（ａ）では、利用者Ｔさんの当該対象データ（比較元データ）として２０１６年１月の要介護度とＡＤＬの値、比較対象データ（比較先データ）として２０１２年７月の要介護度とＡＤＬの値が、互いに比較可能な状態で並記されている。この例では要介護度が、要介護４から要介護３に改善している。
【００８０】
障害自立度及び認知症自立度の比較処理部２６は、比較元データ及び比較先データと定義された要介護認定データ１１Ａ，１１Ｂから、障害自立度及び認知症自立度をそれぞれ抽出し、これら抽出したデータを、要介護認定調査項目比較表３０の障害自立度及び認知症自立度の比較部３２に、図５（ｂ）で示すように、互いに比較可能な状態に出力する。
【００８１】
すなわち、図５（ｂ）では、利用者Ｔさんの当該対象データ（黒丸印））は、比較対象データ（×印）と比べると、横軸の障害自立度は「７」と同じであるが、縦軸の認知症自立度は「１」から「４」へ悪化している状態が表示されている。
【００８２】
中間評価項目得点の比較処理部２７は、比較元データ及び比較先データと定義された要介護認定データ１１Ａ，１１Ｂから、中間評価項目である第１群（身体機能・起居動作）、第２群（生活機能）、第３群（認知機能）、第４群（精神・行動障害）、第５群（社会生活への適応）の得点をそれぞれ抽出し、これら抽出したデータを、要介護認定調査項目比較表３０の障害自立度及び認知症自立度の比較部３２に、図５（ｃ）で示すレーダチャートにより互いに比較可能な状態に出力する。
【００８３】
すなわち、図５（ｃ）では、利用者Ｔさんの当該対象データ（実線）は、比較対象データ（破線）と比べると、第２群は改善され、第５群は悪化している状態が示されている。
【００８４】
心身状態項目７４項目の比較処理部２８は、比較元データ及び比較先データと定義された要介護認定データ１１Ａ，１１Ｂから、心身状態項目７４項目をそれぞれ抽出し、図５（ｄ）で示すように、折れ線グラフにより、互いに比較可能な状態に出力する。
【００８５】
図５（ｄ）では、利用者Ｔさんの当該対象データ（実線）は、比較対象データ（破線）と比べると、第２群は一部の項目は改善され、第５群の一部の項目は悪化している状態が示されている。
【００８６】
この図５で示す要介護認定調査項目比較表３０の表示内容から、認定者（利用者）Ｔさんは、認知症自立度が悪化しているのに要介護度は改善しているケースであり、その理由は、第５群（社会生活への適用）の薬の内服や日常の意思決定が悪化しているが第２群（生活機能）の食事摂取や嚥下の機能が改善しているためである。このことは全項目の変化（差異）が同時に俯瞰できるために想定できることである。
【００８７】
このように要介護認定データの２時点を決め、認定調査項目７７項目（要介護度、障害自立度、認知症自立度及び心身状態項目７４項目）の段階及び中間評価項目得点の差を集計し、変化（差異）を可視化することにより、介護サービス以外の要因による心身状態変化を検出することができる。
【００８８】
なお、図５で示す同項目比較表は、同一人物の２時点比較だけでなく、異なる人物の間の比較にも適用することができる。
【００８９】
図５の比較表に追加するもう一つの比較エリア案として、基準時間（合計基準時間）と８種類の行為自治体分別基準時間（食事、排泄、移動、清潔保持、間接生活介助、認知症の精神・行動障害関連行為、機能訓練関連行為、医療関連行為）、及び認知症加算との比較が想定される。これにより、介護の種類ごとの介護の手間の変化（差異）も把握できる。
【００９０】
次に、上述した分析ツールとしての「利用者ヒストリーシート」や「要介護認定調査項目比較表」の出力内容に基づく選定条件を定め評価対象ケースを選定する手法を説明する。
【００９１】
前述のように、介護福祉施設サービスの質をより高い精度かつ公正に評価するためには、介護サービス以外の要因（特に医療）による心身状態変化が疑われるケースは、評価対象外とする必要がある。
【００９２】
ここでは、評価対象ケースの選定条件（介護サービス以外の要因の除外条件）を明らかにするためのステップを説明する。
【００９３】
（１）利用者ヒストリーシートの目視チェック
介護福祉施設サービスの評価指標（要介護度別の改善または悪化までの維持期間に係る指標）数１００パターンの利用者ヒストリーシートを目視にてチェックする。
【００９４】
（２）除外すべきパターン複数候補をピックアップ
上記利用者ヒストリーシートの目視チェックを通じて、除外すべきパターン複数候補をピックアップする。すなわち、維持期間の開始と終了後のいずれかの時期に急性期病院の入院が想定され要介護度が変化するケース、同じく開始と終了時点で特別な医療の状況に変化があって要介護度が変化するケース等をピックアップする。
【００９５】
（３）有識者ヒアリングによる仮説の正当性検討
上記ピックアップをもとに除外すべきパターンの仮説候補をいくつか立て、認定調査やケアプランに精通する現場有識者複数人にヒアリングし、仮説の正当性について検討する。
【００９６】
このヒアリングを通して、以下の観点が明らかになった。
・要介護認定データ項目の「現在の状況（認定調査を行った場所）」や「特別な医療」に注目することで、急性期病院入院イベントや特別な医療が原因で疾病の悪化や治癒の変化が推定できる可能性がある。
【００９７】
なお、「特別な医療」とは次にあげるものである。
［処置内容］
１．点滴の管理
２．中心静脈栄養
３．透析
４．ストーマ（人工肛門）の処置
５．酸素療法
６．レスピレーター（人工呼吸器）
７．気管切開の処置
８．疼痛の看護
９．経管栄養
［特別な対応］
１０．モニター測定（血圧、心拍、酸素飽和度等）
１１．じょくそうの処置
１２．カテーテル（コンドームカテーテル、留置カテーテル、ウロストーマ等）
【００９８】
・上記「現在の状況」や「特別な医療」ついては、認定調査員の違いによる認定調査のばらつきが少ない。
・急性期病院入院時の悪い心身状態から、退院後に疾病が治癒して心身状態が改善していても、改善に係る変更申請はほとんどされず、当初の認定有効期限切れまで申請はしないケースが多い。
【００９９】
・特別な医療のうち、「じょくそうの処置」だけは、疾病由来でなく介護サービスの出来不出来に左右されるものであり、除外対象とするべきでない。
・介護の手間が軽減する可能性がある特別な医療は、「経管栄養」だけである可能性がある。
【０１００】
（４）要介護認定データ組み合わせ条件の調査検討
上記のヒアリング結果に基づき、除外すべきパターンの条件として記述できる要介護認定データの複数項目の組み合わせ条件の調査検討を行った。
【０１０１】
（５）評価対象ケースの選定条件の決定
上記調査検討の結果を整理して、評価対象ケースの選定条件（介護サービス以外の要因の除外条件）を決定した。なお、以下説明する選定（除外）条件は、介護福祉施設サービス以外の介護サービス種類についても、基本的にまったく同様に適用が可能である。
・パターン１：主たる介護サービスの質による影響（評価選定対象となる）
主たる介護サービス（利用者の心身状態に最も影響を与えたと考えられるサービス種類）の質が心身状態の「改善／維持／悪化」の要因であり、改善と悪化のケースが生じる。
・パターン２：医療サービスによる改善（評価除外対象となる）
【０１０２】
急性増悪で入院後に、治療やリハビリ等の医療サービスが心身状態の改善の要因になっている可能性がある。当該ケースの申請自治体分が「新規」または「変更」で、現在の状況が「医療機関」（療養病床以外）の場合が該当する。          
・パターン３：急性増悪等による悪化（評価除外対象となる）
【０１０３】
主たる介護サービスとは無関係な各疾病の急性増悪等が、心身状態の悪化の要因となっている可能性がある。次ケースの開始時点の申請自治体分が「変更」で、現在の状況が「医療機関」（療養病床以外）の場合が該当する。
・パターン４：特別な医療（じょくそうの処置を除く）による影響（評価除外対象となる）
【０１０４】
特別な医療の開始や中止は、利用者の疾病の進行や治癒によるものであり、介護サービスの質とは関係なく、心身状態の変化の要因となっている可能性がある。ただし、じょくそうは、介護サービスとの関連が高いと考え、例外とする。当該ケース開始時点から次ケースの開始時点の間に、「じょくそうの処置」を除く、特別な医療の実施状況に変化がある場合が該当する。
【０１０５】
上述した評価対象ケースの選定（除外）条件に基づく、システムによる選定対象ケースの選定処理を図７により説明する
【０１０６】
この実施の形態に係る地域包括ケア事業システムは、図７の機能ブロックで表す要介護評価対象選定機能を有する。なお、図７で示す機能ブロックも、コンピュータシステムの記憶部や演算処理部及び設定されたプログラムにより実現される。
【０１０７】
図７において、この評価対象選定機能は、記憶部１０に保持された前述の要介護認定データ１１と介護給付実績データ１３を用いる。
【０１０８】
ここで、前述の心身状態変化抽出期間内に心身状態の段階の変化があった場合、この変化以前の心身状態の段階の維持期間を当該ケースとし、変化後の心身状態の段階の維持期間を次ケースとする。
【０１０９】
評価対象除外ケースの選定ロジック部４０は、医療サービスによる改善と判定して評価対象外に選定する第１の選定処理部４１、急性増悪等による悪化と判定して評価対象外に選定する第２の選定処理部４２、及び特別な医療の実施状況に変化がある場合は評価対象外に選定する第３の選定処理部４３を有する。
【０１１０】
第１の選定処理部４１は、利用者の要介護認定データ１１及び介護給付実績データ１３を用い、当該ケースの要介護認定の申請自治体分が新規または変更で、現在の状況が医療機関（療養病床以外）であり、次ケースの心身状態の段階が改善の場合は、医療サービスによる改善と判定して評価対象外に選定する。
【０１１１】
第２の選定処理部４２は、利用者の要介護認定データ及び介護給付実績データを用い、次ケースの開始時点の申請自治体分が変更で、この次ケースの心身状態の段階変化が悪化の場合は、急性増悪等による悪化と判定して評価対象外に選定する。
【０１１２】
第３の選定処理部４３は、利用者の要介護認定データ及び介護給付実績データを用い、当該ケース開始時点から次ケースの開始時点までの間に、じょくそうの処置を除く特別な医療の実施状況に変化がある場合は評価対象外に選定する。
【０１１３】
これら、第１の選定処理部４１、第２の選定処理部４２、及び第３の選定処理部４３により評価対象外に選定され、除外されたのちのケースが記憶部１０に選定後の要介護認定データ１１及び介護給付実績データ１３として更新され保持される。
【０１１４】
ステップ６：新たな評価指標の集計
これまでは、介護サービスの質を評価する際に、所定の心身状態変化抽出期間（図３Ａにおいて直線１８ａ、１８ｂに挟まれた期間）内の心身状態の改善と悪化だけに注目して評価指標（心身状態別アウトカム指標：改善率、悪化率、改善又は悪化までの平均維持期間等）を定義して集計してきた。
【０１１５】
しかし、新たな分析として、「心身状態の各段階を一定期間以上、維持継続中のケース」や「心身状態は悪化したが、一定期間以上、維持したケース」の２ケース（以下、これらをまとめて「心身状態の維持ケース」と呼ぶ）も評価対象とすべきと考察した。すなわち、サービス種類の違いによって、心身状態の改善が比較的容易なサービス（例えば居宅系サービス）と、改善することは本質的に困難だがサービス内容によっては長く維持させることが可能なサービス（例えば、介護福祉施設）が存在するためである。
【０１１６】
この「心身状態の維持ケース」を適切に評価するためには、閾値として妥当な一定期間（これより以降は「基準維持期間」とする）を定義する必要がある。
【０１１７】
この基準維持期間は、心身状態の悪化に至ったケース（これより以降は心身状態悪化ケースとする）、及び最重度の段階（要介護度：要介護５、障害自立度：Ｃ２、認知症自立度：Ｍ）において「資格喪失」に至ったケース（これより以降は「最重度資格喪失ケース」とする）の開始時点から終了時点までの期間（これより以降は「維持期間」とする）の集計結果に基づき設定する。
【０１１８】
この基準維持期間は、「心身状態の変化は、男女・年齢及び心身状態の段階により異なる可能性がある」との観点から、男女・年齢階層及び心身状態の段階別に複数設定することが望ましい。しかし、１０歳自治体切りに年齢階層を設け、男女別・年齢階層別・心身状態段階別の心身状態悪化等のケース数を集計すると、ある年齢階層や心身状態のある段階においては、十分なサンプル数を確保できないことが判明した。
【０１１９】
そこで、基準維持期間は、サンプル数確保の観点から年齢階層別は考慮せず、また障害自立度は全段階を集約し、認知症自立度については介護の手間の有無で分かれる軽度と重度の２段階に分けて、集計して設定することとした。
【０１２０】
基準維持期間の設定方法には、以下の複数の方法が考えられる。
１．維持期間の平均：自治体内の全悪化ケースの維持期間の平均と比較することで、自治体内全体の維持期間の平均を短縮（又は延長）しているケースの事業者間の分布を可視化できる。
２．維持期間の最頻値：最も悪化が起こりやすい期間と比較することで、悪化が起こりやすい時期を超えて、維持できているケース数を事業者間で比較できる。
３．維持期間の中央値：自治体内全悪化ケースの半数を「維持」（又は「悪化」）と評価することで、維持・悪化ケースのケース数を事業所間で競争させる観点から比較できる。
４．任意の期間：維持と評価したい期間を設定することで、評価したい期間と現状の差を計測することができる。例えば、「目標とする維持期間」を設定した場合は、目標に対する現状を計測することができる。
【０１２１】
これらのいずれの設定方法で基準維持期間を決めてもよいが、ここでは、「保険者としては、保険者全体の維持期間の平均が延長されることが望ましい」との観点から、「維持期間の平均」により、基準維持期間を設定することとする。
【０１２２】
基準維持期間を「維持期間の平均」に設定することで、心身状態悪化ケースを、保険者全体の平均維持期間に対して「超過するケース」と「未達のケース」に分類でき、さらに、各ケースの事業所間の分布も可視化できる。この分布の可視化は、「好事例の事業所」や「対策が必要な事業所」等の選定における有益な情報になり得る。
【０１２３】
次に、前述した「ステップ５： 評価対象ケースの選定」において評価対象として選定した全ケースを、「改善」「維持」「維持未達」「悪化」「未確定」の５つに分類する。各分類の条件を以下に示す。
【０１２４】
１．改善：
心身状態の段階が改善
２．維持：
心身状態の段階が基準維持期間以上継続した後悪化
心身状態の段階が基準維持期間以上継続した後資格喪失
心身状態の段階が基準維持期間以上継続中
３．維持未達：
心身状態の段階の維持期間が無効維持期間（維持期間分布の最短維持期間よりも短い期間を設定）より長く、基準維持期間未満の場合。
４．悪化：
心身状態の段階が、基準維持期間未満で悪化
５．未確定：
心身状態の段階の維持期間が、無効維持期間以内の場合。例えば、心身状態の段階が始まったばかりの状態。
【０１２５】
上述の５つに分類されたケースを図８に示す。
図８において、Ａさんは心身状態変化抽出期間内で要介護５から要介護４に改善しているので、改善時点以前の維持期間が「改善ケース」となる。また、改善後の維持期間は無効維持期間より長いが、基準維持期間より短いので「維持未達ケース」となる。
【０１２６】
Ｂさんは、心身状態変化抽出期間内で要介護４から要介護５に悪化したが、悪化時点から要介護４の開始時点まで遡った悪化までの維持期間が基準維持期間より長いため「維持ケース」となる。悪化後の維持期間は、無効維持期間に達していないので「未確定ケース」となる。
【０１２７】
Ｃさんは，心身状態変化抽出期間内で要介護５から要介護４に改善しているので、改善時点以前の維持期間が「改善ケース」となる。
【０１２８】
Ｄさんは、心身状態変化抽出期間内に心身状態の変化がなく、その心身状態の開始時点からの維持期間が基準維持期間より長いため「維持ケース」となる。
【０１２９】
Ｅさんは、心身状態変化抽出期間内で要介護４から要介護５に悪化し、悪化時点から遡った悪化までの維持期間が基準維持期間より短いため「悪化ケース」となる、悪化後、資格喪失までの維持期間は無効維持期間より長いが、基準維持期間より短いので「維持未達ケース」となる。
これらのケースは、事業所別・分類別に件数がカウントされる。
【０１３０】
次に、このようなケース分類を行うケース分類機能を図９で示す機能ブロックにより説明する。この実施の形態に係る地域包括ケア事業システムは、コンピュータシステムにより構成されているので、この図９で示す機能ブロックもコンピュータシステムの記憶部や演算処理部及び設定されたプログラムにより実現される。
【０１３１】
図９において、このケース分類機能は、前述した「ステップ５： 評価対象ケースの選定」において評価対象として選定した全ケースを保持する要介護認定データ(選定後)１１を用いて、ケース分類ロジック部５０及び評価指標算出ロジック部６０によって実行される。
先ず、ケース分類ロジック部５０について説明する。このケース分類ロジック部５０は、改善ケース分類部５１、維持ケース分類部５２、悪化ケース分類部５３、及び維持未達ケース分類部５４を有する。
【０１３２】
改善ケース分類部５１は、心身状態変化抽出期間内に利用者の心身状態の段階が改善に変化した場合、その改善時点以前の維持期間を「改善ケース」と分類する。図８の例ではＡさんとＣさんの要介護５から要介護４に改善した場合が該当する。
【０１３３】
維持ケース分類部５２は、心身状態変化抽出期間内に利用者の心身状態の段階の変化がなく、その変化の無い期間が予め設定した基準維持期間を越えている場合を「維持ケース」と分類する。図８のＤさんの要介護４の維持期間が該当する。また、心身状態変化抽出期間内に心身状態の段階が悪化に変化したが、変化前の心身状態の段階の変化の無い期間が予め設定した基準維持期間を越えている場合も、「維持ケース」と分類する。図８のＢさんの要介護４の維持期間が該当する。
【０１３４】
悪化ケース分類部５３は、心身状態変化抽出期間内に利用者の心身状態の段階が悪化に変化し、悪化前の心身状態の段階の期間が予め設定した基準維持期間より短い場合は「悪化ケース」と分類する。図８のＥさんの要介護４から要介護５に悪化した場合で、要介護４の維持期間が該当する。
【０１３５】
維持未達ケース分類部５４は、心身状態変化抽出期間内に心身状態の段階が改善又は悪化に変化し、この変化後の心身状態の段階の維持期間が予め設定した無効維持期間より長くかつ基準維持期間より短い場合は「維持未達ケース」と分類する。図８のＡさんの要介護４に改善した以降の維持期間、及びＥさんの要介護５に悪化し，資格喪失までの維持期間が該当する。
【０１３６】
これら各ケースに該当しない場合、例えば，図８のＢさんの要介護５に悪化した以降の、無効維持期間より短い維持期間は「未確定ケース」とする。
【０１３７】
また、これら改善ケース分類部５１、維持ケース分類部５２、悪化ケース分類部５３、及び維持未達ケース分類部５４は、それぞれ分類したケースの数をカウントする機能も有する。
【０１３８】
次に、このように分類したケースから新たな評価指標（事業所別・心身状態段階別）を算出する評価指標算出ロジック部６０を説明する。この評価指標算出ロジック部６０は、改善率算出部６１、維持率算出部６２、及び改善維持率算出部６３を有する。
【０１３９】
改善率算出部６１は、事業所別に求めた心身状態段階別の改善ケース数を、この改善ケース数を含む前記心身状態段階別の全ケースの数で除算して改善率を算出する。
【０１４０】
すなわち、各事業所の心身状態の改善に向けた取組みを表す指標として、全ケースに対する「改善ケース」の発生頻度（以下、「改善率」）を以下の計算式により算出する。なお全ケースには、未確定ケースは含めない。
【０１４１】
改善率  ＝  改善ケース数 ／
（改善ケース数 ＋ 維持ケース数 ＋ 維持未達ケース数 ＋ 悪化ケース数）
維持率算出部６２は、事業所別に求めた心身状態段階別の維持ケース数を、改善ケース数を除く、心身状態段階別の全ケースの数で除算して維持率を算出する。
【０１４２】
すなわち、各事業所の重度化防止への取組みを表す指標として、改善を除くケース数における「維持ケース」の発生頻度（以下、「維持率」）を以下の計算式により算出する。
【０１４３】
維持率  ＝  維持ケース数 ／
（維持ケース数 ＋ 維持未達ケース数 ＋ 悪化ケース数）
上記計算式では、維持率には改善ケースが含まれていないため、改善率と維持率は互いに独立であることが想定される。
【０１４４】
改善維持率算出部６３は、事業所別に求めた、心身状態段階別の改善ケース数と維持ケース数との合算値を、改善ケース数及び維持ケース数を含む心身状態別の全ケースの数で除算して改善維持率を算出する。
【０１４５】
すなわち、各事業所の心身状態の改善への取組み及び重度化防止への取組みを総合的に表す指標として、全ケースに対する「改善ケース」及び「維持ケース」の発生頻度（以下、「改善維持率」）を以下の計算により算出する。
改善維持率  ＝（改善ケース数 ＋ 維持ケース数） ／
（改善ケース数 ＋ 維持ケース数 ＋ 維持未達ケース数 ＋ 悪化ケース数）
【０１４６】
このように、新たな評価指標を集計することにより、自治体における各事業所の介護サービスの質を可視化でき、公正な評価を行うことができる。すなわち、得られた評価指標を用いて事業所グルーピング部６５により、自治体内事業所を評価し、後述するグルーピングを行うことができる。
【０１４７】
なお、上述したケースの分類に当たっては、より簡易な手法として、「改善ケース」「維持ケース」「悪化ケース」のみに分類し、これら以外は「未確定ケース」とする手法が考えられる。すなわち、前述した「維持未達ケース」は採用しない。この場合、新たな評価指標である「改善率」「維持率」「改善維持率」の算出に当たっては、前述した各計算式の分母から「維持未達ケース数」を削除すればよい。
【０１４８】
このような手法によっても、新たな評価指標により、自治体における各事業所の介護サービスの質を可視化でき、公正な評価を行うことができる。
【０１４９】
ステップ７：新たな評価指標による事業所グルーピング
上述した新たな評価指標を用いて自治体内の事業所を評価し、グルーピングする場合を説明する。
【０１５０】
前述した事業所グルーピング部６５は、事業所別に求めた要介護度の段階別、全段階を集約した障害自立度、軽度集約及び重度集約した認知症自立度別の改善率と維持率との値を用いて図１０で示す散布図を作成し、グルーピングするものである。この散布図は、上述した改善率と維持率のいずれか一方（図１０では維持率）を縦軸に、いずれか他方（図１０では改善率）を横軸に採った２次元座標上に、各事業所の値をプロットしたものである。
【０１５１】
図１１Ａ、図１１Ｂは、６種類の心身状態段階別（要介護度別（要介護３〜５、障害自立度（全段階集約）、認知症自立度（軽度集約、重度集約））の改善率と維持率によって、グルーピングを行った事業所リストを示している。なお、事業所開設時期やケースの件数が少ない等により、散布図にエントリーされない心身状態については、空白として表示した。
【０１５２】
この事業所リストは、図１１Ａにおける評価対象ケース数エリア７１、改善率と維持率のエリア７２、散布図象限エリア７４、及び図１１Ｂで示す改善率と維持率の統計情報エリア７３の４つのエリアから構成されている。
【０１５３】
評価対象ケース数のエリア７１は、事業所別・各心身状態段階別の改善ケース数、維持ケース数、及び悪化ケース数を一覧表示している。要介護５については、悪化ケースはないため空白になっている。本エリア７１は、改善率や維持率のケース数の多寡による信頼性（例えば、件数が数件以下は事業所平均値としての信頼性が低い等）を確認するためのエリアである。
【０１５４】
改善率と維持率のエリア７２は、事業所別・各心身状態段階別の改善率と維持率を一覧表示している。
【０１５５】
改善率と維持率の統計情報のエリア７３は、事業所全体の各心身状態段階別の改善率と維持率に係る統計情報（集計対象事業所数、平均値、標準偏差、最大値、最小値及び範囲（＝最大値−最小値））を一覧表示している。本エリア７３は、心身状態段階ごとの改善率と維持率の事業所分布を比較するためのエリアとなる。例えば、認知症自立度が障害自立度よりも改善率や維持率の標準偏差や地域が大きいのは、認知症ケアが身体ケアと比べて難しい（事業所による得手不得手の差が大きい）可能性を示している等。
【０１５６】
散布図象限エリア７４は、図１０で示した事業所別・各心身状態段階別の散布図において、各事業所の改善率と維持率がどの象限に属しているかを表形式で示した一覧である。表中のＡ〜Ｄは、図１０の散布図の象限を指している。この散布図は、自治体平均を基準として、第１象限をＡ（改善率と維持率ともに自治体平均を上回る）、第２象限をＢ（改善率は同平均を上回るが維持率は下回る）、第３象限をＣ（維持率は同平均を上回るが改善率は下回る）、及び第４象限をＤ（改善率と維持率ともに同平均を下回る）としている。
【０１５７】
図１１Ａ，Ｂで示すリストにより、各事業所の心身状態段階別のサービスの質（ケアの得手不得手等）を、総合的に把握できるとともに、好事例の見出しにつなげられる可能性がある。
【０１５８】
なお、以上の実施例は、自治体（介護保険者）の中の介護福祉施設等のサービス事業所の評価指標について記載してきたが、本発明は、自治体を国や都道府県、事業所を自治体と置き換えた、国や都道府県レベルの自治体ごとのサービスの質の可視化に係るシステムについても、まったく同様に適用可能である。
【０１５９】
本発明は、前述のように介護サービスの質をより公正に評価する新たな分析処理を提供することであり、前述の実施形態では図１で示す分析処理を説明したが、他の分析処理を図１２で説明する。特養（特別養護老人ホーム）の心身状態指標（改善率及び悪化までの平均維持期間）の時系列分析を行い、事業の効果を定量的に示す。なお、特養は一例であり他のサービスについて同様に適用できる。この分析処理でもステップ１〜ステップ４までは、本分析処理に必要なデータを用意するまでの事前処理の流れで、既に本出願人により特許出願の形で提案済であり、図１の実施形態でもその概略を説明したので、ここでは説明は省略し、新たな処理であるステップ５、ステップ６による心身状態の改善・維持にかかる指標の時系列推移集計分析を説明する。
【０１６０】
ステップ５：改善率の集計分析
指標算出期間の年度別・心身状態別に改善率の年度推移の集計分析を行う。すなわち、図１３の処理１３１で示すように、心身状態別の、改善率の時系列推移集計を行う。
【０１６１】
ステップ６：平均維持期間の集計分析
指標算出期間の年度別・心身状態別に、悪化までの平均維持期間の年度推移を集計分析する。すなわち、図１３の処理１３２で示すように、心身状態別の、悪化までの平均維持期間の時系列推移集計を行う。そして、図１３の処理１３３で示すように、年度別に求められた悪化までの平均維持期間を用いて、悪化までの平均維持期間延伸による給付費抑制効果の試算を行う。
【０１６２】
ステップ５の心身状態別改善率の時系列推移集計処理１３１のロジックを図１４により説明する。図１４のロジックは、コンピュータシステムの演算処理部により所定のプログラムによって実行されるもので、処理１４１にて時系列推移集計期間の設定が行われる。すなわち、時系列推移を集計する期間を年度毎に区切り、その各年度に設定した指標算出期間毎に改善率算出までの処理を繰り返す。
【０１６３】
心身状態変化量の算出部１４２は、指標算出期間における利用者別の心身状態変化量を算出する。ここで、前述の実施形態では図１５（ａ）で示すように、指標算出期間の改善ケース数をカウントし、指標算出期間内の心身状態変化を集計していた。すなわち、図の例では、指標算出期間内の改善ケース１回、悪化ケース１回、維持ケース１回と数えて改善率を算出していた。この場合、指標算出期間での全体的な心身状態の把握が難しくなる。そのため、この実施の形態では、指標算出期間における心身状態の実際の変化量から心身状態を把握することとした。
【０１６４】
図１５（ｂ）は、この実施の形態による心身状態の変化量求める手法を説明している。図１５（ｂ）は、図１５（ａ）と同じ心身状態の変化を表しているが、指標算出期間内における心身状態が、心身状態３から心身状態１へ２段階改善しており、この実施の形態では、変化量＋２とする。その後、心身状態２へ１段階悪化しており、変化量−１とする。心身状態維持は変化量０とし、これらの変化量を合計すると、
２  ＋  （−１）  ＋  ０  ＝  １
となる。この変化量合計が正値の場合は「改善」、負値の場合は「悪化」、０の場合は「維持」とする。
【０１６５】
すなわち、利用者の要介護認定データを用い、指標算出期間内に心身状態の段階が改善に変化した場合、改善した変化量である段階数をカウントする。また、反対に指標算出期間期間内に心身状態の段階が悪化に変化した場合は、悪化した変化量である段階数をカウントする。そして、これら改善した段階数と悪化した段階数との差、及びこの差の方向（正、負）を求め、この差の方向から改善又は悪化を判定する。
【０１６６】
心身状態変化回数算出部１４３は、指標算出期間内の心身状態変化状態を表す回数を集計するもので、指標算出期間における利用者別の心身状態変化回数を算出する。なお、この変化回数は改善率の算出には直接関係しないが、指標算出期間毎に算出され、指標算出期間内における心身状態変化状態を表す数値として有効である。
【０１６７】
図１５（ｂ）の例で説明すると、指標算出期間内の心身状態の変化量は、前述のように＋１改善であり、指標算出期間の開始時点と終了時点の２点間の変化量はわかるが、これだけでは指標算出期間で心身状態がどのように変化したかは不明である。そこで、心身状態変化抽出期間内に心身状態の段階が改善に変化した場合は、改善した回数（図の例では改善１件）と改善した段階数（図の例では＋２）をカウントする。また、図の例では、その後に心身状態の段階が悪化に変化しているので、悪化した回数（悪化１件）と悪化した段階数（−１）をカウントする。そして、これらカウント数を、心身状態変化抽出期間内の改善及び悪化の変化状態を表す回数として出力する。
【０１６８】
集計対象除外部１４４は、図１６で示すように、利用者が心身状態変化抽出期間内に複数の事業所からサービスを受けている場合は、心身状態変化数の集計対象から除外する機能を有する。すなわち、指標算出期間における利用者別の利用事業所数を算出し、利用事業所数が２以上の利用者は、複数の事業所を利用しているものとして、集計から除外する。
【０１６９】
改善率算出部１４５は、心身状態変化量算出部１４２の算出結果から改善と判断された利用者の数、悪化と判定した利用者の数、変化の無かった利用者の数、終了した利用者の数を事業所ごとに集計し、これらの集計値から事業所別の改善率を算出する。算出式は以下の通りとする。
改善率  ＝  改善人数／（改善人数＋悪化人数＋維持人数＋終了人数）
【０１７０】
次に、図１２におけるステップ６の平均維持期間の集計分析を説明する。このステップ６は、図１３の処理１３２で示す心身状態別の、悪化までの平均維持期間の時系列推移集計を行うものであり、図１７で示すロジックで実行される。図１７の処理１７１は、時系列推移を集計する期間を年度毎に区切り、その各年度を指標算出期間として、その指標算出期間毎に、処理１７２の処理を繰り返させる。
【０１７１】
上述の処理１７２は、指標算出期間における悪化までの平均維持期間を算出する。すなわち、各利用者の心身状態項目の段階が1段階悪化するまでの自治体における平均維持期間を各心身状態項目について、各年度別に算出する。
【０１７２】
自立支援・重度化防止の評価に資する新たな心身状態アウトカム指標として集約した心身状態改善率・維持率が用いられる。これらの算出方法を説明する。心身状態指標は、図１２で示したステップ４：「主たる事業所の選定」にて心身状態段階別に集計される。この実施の形態では、群または任意の心身状態項目で集約して、各種の分析を行う。以下、心身状態段階別から集約した改善率及び悪化までの維持期間に基づく維持率の算出方法を図１８に図示し、説明する。
【０１７３】
図１８（ａ）は、心身状態の各段階の改善率及び維持率を、群および項目名ごとに計数した状態を表している。このように項目名ごとのデータでは、その数が膨大となるので、後続する各種の分析に適さない。そこで図１８（ｂ）で示すように各群毎に集約している。すなわち、１群は、１−１−１から１−Ｎ−３までの項目があるが、改善件数、悪化件数、維持件数、改善率、維持率のそれぞれについて、項目１−１−１から１−Ｎ−３までの平均値を算出して、群毎に集約している。他の群についても同様に集約する。
【０１７４】
図１９（ａ）（ｂ）（ｃ）は、 自治体における心身状態別改善率の時系列推移、すなわち、年度別・心身状態別・改善率の集計結果を示している。図から、認知症自立度と第３群は緩やかに上昇傾向となっており、障害自立度、第１群、第２群、第５群は横ばい傾向であり、第４群と要介護度は上下するものの全体的には横ばいであることがわかる。
【０１７５】
次に、図２０（ａ）（ｂ）により、自治体における改善、悪化、終了、維持それぞれの人数と比率を示す。利用者人数は改善人数、悪化人数、終了人数、維持人数を合計した人数である。またそれぞれの比率は次の計算式により算出した。
改善率  ＝  改善人数  ／  利用者人数
悪化率  ＝  悪化人数  ／  利用者人数
終了率  ＝  終了人数  ／  利用者人数
維持率  ＝  維持人数  ／  利用者人数
【０１７６】
なお、図２０の利用者人数が心身状態毎に異なるのは次の３つの理由による。
理由１：各ケース毎に主たる事業所の閾値に満たないケースを除外しているため。すなわち、各ケースの月毎に主たる事業所を決め、その月数が維持期間内に占める比率が５０％を超えない場合は、事業所分析に適さないデータとして除外している。心身状態段階ごとに除外を行うため、心身状態ごとに利用者人数が異なる場合がる。
理由２：集約された心身状態は、心身状態段階毎の延べ人数を表しているため。すなわち、要介護３〜５はそれぞれの段階の人数を表しているが、認知症自立度と障害自立度はそれぞれの全段階の人数を合わせた延べ人数を表している。また、第１群から第５群はそれぞれの群に属する心身状態段階をすべて足し合わせた延べ人数を表している。
理由３：指標算出期間内に複数の事業所からサービスを受給している利用者が除外されるため。
【０１７７】
図２１（ａ）（ｂ）（ｃ）は、心身状態別悪化までの平均維持期間の時系列推移を示している。図示のように、平均維持期間は２０１３年度から５年をかけて１６か月程度延伸している。なお、２０１２年度以前は認定データに資格喪失が登録されていないため、資格喪失者の平均維持期間が実際より長く算出されており、そのため２０１２年度の要介護５の平均維持期間は長めに算出されている。
【０１７８】
前述のように悪化までの平均維持期間を時系列に集計しているので、年度ごとに前年度に比べ維持期間が延伸しているかを捉えることができる。延伸していれば、延伸分の給付費を抑制でき、効果として捉えることができる。以下、悪化までの平均維持期間延伸による給付費抑制効果の試算について説明する。
【０１７９】
この試算は、コンピュータシステムを構成する演算処理部により図２２で示すロジックで行われる。図２２において、処理２２１は給付費抑制効果を試算する期間を年度毎に区切り、その各年度毎に処理２２２による給付費抑制効果の計算を繰り返し行わせる。処理２２２では、図２３で示すように、給付費抑制効果試算期間の前年度の平均維持期間を基準平均維持期間として、給付費抑制効果試算期間の各年度の平均維持期間と、基準平均維持期間との差分(延伸期間)Ａを求める。そして、心身状態毎にその心身状態の一段階悪化段階との一人あたり給付費月額の差分Ｂと、その心身状態の一段階悪化した悪化人数Ｃを掛け、年度毎の給付費抑制額Ｄを計算する。処理２２４では、給付費抑制効果試算期間の年度毎の給付費抑制額を合計し、給付費抑制効果試算期間の給付費抑制額を算出する。
【０１８０】
図２３では、平均維持期間の延伸が給付費の抑制に及ぼす効果を試算している。２０１３年度の悪化までの平均維持期間を基準として、２０１４年度以降の各年度の悪化までの平均維持期間との差分（月数）に、要介護３から要介護４および要介護４から要介護５の一人当たり給付費月額の差額と、要介護３および要介護４の悪化人数を掛け、抑制された給付費を算出する。図２３の例では、心身状態である要介護度が要介護３から要介護４に悪化するまでの自治体における平均維持期間が、２０１３年度では１７．０か月であったのに対し２０１４年度では２６．４５カ月であり、２０１４年の延伸期間Ａは９．４５ヶ月となる。２０１４年度の要介護３と要介護４との一人当たりの給付費月額の差額Ｂを２２,８３５円とし、２０１４年度の悪化人数Ｃを１８人とすると、２０１４年度の抑制された給付費Ｄは３,８８４，２３４円となる。
【０１８１】
すなわち、コンピュータシステムの演算処理部が機能として有する平均維持期間算出部(図１７の処理１７１，１７２が相当)は、各利用者の心身状態項目の段階が1段階悪化するまでの自治体における平均維持期間を各心身状態項目ごとに、各年度別に算出する。同じく演算処理部が機能として有する給付費抑制効果算出部(図２２の処理２２０，２２２，２２３が相当)は、心身状態の段階毎に、給付費抑制効果算出年度を本年度とし、その前年度の対応する心身状態の段階の平均維持期間（基準となる平均維持期間）に対する本年度の同段階の平均維持期間の延伸期間を算出する。そして、この延伸期間と、本年度の前記対応する心身状態の段階と1段階軽度の段階との1人当たりの給付費の差額と、本年度における対応する段階に心身状態が悪化した人数とを用いて、心身状態の維持期間の延伸による給付費抑制額を算出する。
【０１８２】
前述の給付費抑制効果の計算方法により算出した要介護３および要介護４の給付費抑制額を試算した結果を下表１に示す。なお年度推移の開始年度は２０１３年度としている。給付費抑制額（試算）は２０１３年度との比較を示しているため表１の年度は２０１４年度からとなる
【０１８３】
【表１】
2020191087.tif 000003
【０１８４】
表１において、まず一人当たり給付費月額の年度推移では、要介護３における要介護４との一人当たり給付費月額の差額も、要介護４における要介護５との一人当たり給付費月額の差額もおよそ二万円前後である。これは特養の基本サービス項目の単位数差額×３０日とも一致している。給付費抑制額（試算）の結果は、要介護３は約３８４７万円、要介護４は約１２５３万円、合計で約５１００万円の抑制額（試算）となる。
【０１８５】
ここで、制度改正等により認定有効期間が度々延伸されており、それが本発明における維持期間算出への影響を与えるかについて検討してみる。まず、認定有効期間延伸に係る制度改正の経緯を以下に示す。
【０１８６】
認定有効期間延伸に係るこれまでの制度改正の経緯
（２０００年（制度創設時））
・「原則の認定有効期間」は、一律６か月と設定した。
・「市町村が設定可能な有効期間」は、更新申請の結果、「要支援→要支援」または「要介護→要介護」となった場合は、３か月〜１２か月と設定した。新規申請、区分変更申請及び上記の場合を除く更新申請については、３か月〜６か月と設定した。
（２００４年）
・「原則の認定有効期間」について、更新申請の結果、「要支援→要支援」または「要介護→要介護」となった場合の有効期間を１２か月へ延長した。
・「市町村が設定可能な有効期間」について、更新申請の結果、「要介護→要介護」となった場合の有効期間の上限を２４か月へ延長した。
（２０１１年）
・「市町村が設定可能な有効期間」について、新規申請を除く区分変更申請、更新申請の有効期間の上限を一律１２か月へ延長した。
（２０１２年）
・「市町村が設定可能な有効期間」について、新規申請の有効期間の上限を１２か月へ延長した。
（２０１５年）
市町村が介護予防・日常生活支援総合事業に移行した場合に、
・「原則の認定有効期間」について、更新申請の有効期間を一律１２か月へ延長した。
・「市町村が設定可能な有効期間」は、更新申請の有効期間の上限を一律２４か月へ延長した。
（２０１８年は次表２参照）
【表２】
2020191087.tif 000004
【０１８７】
維持期間算出への影響評価方法
このように認定有効期間は制度改正等により年々延伸している。そこで、制度改正等により要介護認定時の認定有効期間が年を追うごとに延伸していることの実態把握と、実際には認定有効期間の途中で次の要介護認定が行われているので、切り詰められた認定期間の差異を集計し、図２４に図示した。
【０１８８】
図２４では、要介護認定時に決められた認定期間を「認定有効期間」と称し、変更申請により切り詰められた認定期間を「実認定期間」と称している。図２４から明らかなように、認定有効期間が制度改正などにより延伸しても、心身状態が変化すればその時点で変更申請が行われ、前述した維持期間は、実認定期間に基づいているので、維持期間算出には影響を受けないことが明らかである。
【０１８９】
図２５は、認定有効期間の年度別平均の推移と、変更申請により切り詰められた実認定期間の年度別平均の推移を示している。認定有効期間の伸びと比較して、実認定期間の伸びは１５か月以下で推移しており、このことから実認定期間が認定有効期間の長短には影響されないことがわかる。これは、前述のように、心身状態が悪化した場合はその時点で直ちに変更申請するためである。なお、２０１７年度より後は当認定データ抽出時点において変更申請がすべて申請されていないため分析対象外とした。
【０１９０】
次に、特養における基本サービス項目や加算サービス項目について、各特養別の相違や有無と、評価指標（改善率や維持率等）との関係を調査し、サービス項目毎の自立支援・重度化防止の効果を検証する。なお、サービス項目の算定要件は都度改定されるため、最新の算定要件に基づいて分析する必要がある。この実施形態では一年度分のデータが揃っている最新年度（２０１８年度とする）データの算定状況に基づいて分析を行う。
【０１９１】
本分析は図２６に示す３つのステップで行う。すなわち、ステップ１：効果検証対象のサービス項目選定１（１時点調査）、ステップ２：効果検証対象のサービス項目選定２（時系列調査）、ステップ３：特養介護報酬の心身状態指標による効果検証である。これらのステップを経ることでデータを集計し、分析を行う。
【０１９２】
この分析処理は、コンピュータシステムの演算処理部で実行される。この分析処理は、前述のように、評価指標（改善率や維持率等）により、サービス項目毎の自立支援・重度化防止の効果を検証するものであるから、演算処理部は、前述した評価指標データを用い、心身状態項目の段階毎に、その段階が悪化するまでの各事業所における平均維持期間を算出する平均維持期間算出部(図１７で説明したロジック処理１７２が相当する)、及び心身状態項目の段階毎に、その段階が改善する利用者の各事業所における割合を各事業所の改善率として算出する改善率算出部(図１４で説明したロジックの処理１４５が相当する)を有する。
【０１９３】
また、各事業所が提供するサービスのうち、直近の所定期間内に利用者への提供実績があるサービス項目で、平均維持期間を算出可能な期間遡った時点から継続しているサービス項目を選定するサービス項目選定部（図２７、図２８により詳細は後述する）と、この選定されたサービス項目を提供している事業所のグループを第１グループとし、選定されたサービス項目を提供していない事業所のグループを第２グループとして、これら第１グループと第２グループとの、平均維持期間と改善率とを、各心身状態項目別にそれぞれ比較する効果検証部(図２９により詳細は後述する)とを機能として有する。
【０１９４】
なお、この効果検証部は、自治体のすべての事業所が利用者に提供するサービス項目については、上述した第１グループと第２グループとにグループ分けして比較分析できないので、すべての事業所毎に平均維持期間と改善率とを集計し、それらの値を散布図を出力するなどして分析評価する。
【０１９５】
先ず、サービス項目選定部を説明する。特養に用意されているサービス項目は数百にも及ぶが、実際に利用者に提供される項目は数十であり、どの項目を効果検証対象とするかのサービス項目選定を行う。これを上述した１時点調査と呼ぶ。この１時点調査では、前述のように、最新の一年度分のデータが揃っている２０１８年度データを集計対象として選定する。
【０１９６】
１時点調査は、コンピュータシステムの演算処理部により、図２７で示すロジックにより実行される。処理２７１では、集計対象サービス項目の候補を決めるため、最新年度（２０１８年）の最終月である２０１９年３月の給付実績データから、サービス項目別・事業所別の算定人数を集計し、集計対象サービス項目候補を絞り込む。このとき、算定が無いあるいは算定が数人しかないサービス項目を除外する。
【０１９７】
次に、そのサービス項目の集計年度（２０１８年度）一年間の算定状況を集計して、年間の算定月数が分析に足るサービス項目を集計対象として選定する。すなわち、上述の処理２７１により集計対象年度の最後の一月だけの算定状況で絞り込んだサービス項目を参考に、処理２７２では集計対象年度（２０１８年度）１２か月分の算定状況を集計し、集計対象サービス項目を選定する。
【０１９８】
効果検証対象のサービス項目の１時点調査結果の例を以下の表３に示す。表３では、特養の２０１８年度の算定状況から選定した効果検証対象の集計分析グループとサービス項目との関係を例示している。すなわち、前述のように、２０１９年３月時点におけるサービス項目毎の各事業所の算定人数を集計し、検証対象のサービス項目候補を決めた後、そのサービス項目の２０１８年度一年間の算定状況を集計した。
【０１９９】
【表３】
2020191087.tif 000005
【０２００】
表３において、集計分析グループが、例えば、「Ｇ１： 基本項目(部屋タイプ別)」の場合、そのサービス項目は、「福祉施設II３」、・・・「ユ型福祉施設I５」であり、それらの要約は「多床室・要介護３」、・・・「ユニット型個室・要介護５」であり、分析種別は「部屋タイプ別」である。なお、「多床室・要介護３」は、要介護３の利用者が、定員２人以上で１部屋に暮らすことを意味する。多床室は利用者相互のコミュニケーションは図れるが、利用者個人のプライバシーの確保は難しい。また、「ユニット型個室・要介護５」は、要介護５の利用者が１人１部屋であるが共同のリビングを利用することを意味する。このユニット型個室は、利用者個人のプライバシーは確保できるが、他とのコミュニケーションに多少の問題がある。
【０２０１】
他の集計分析グループＧ２・・・Ｇ８についても、サービス項目、その要約、及び分類種別がそれぞれ設定されている。なお、これらのうち、「Ｇ６；日常生活継続支援加算」は入所時に決定するものであり、サービスの質とは無関係であるためは検証対象外とする。
【０２０２】
次に、図２６で示したステップ２の時系列調査を説明する。この時系列調査は、コンピュータシステムの演算処理部により、図２８で示すロジックにより実行される。図２８において、処理２８１では、上述の１時点調査で選定したサービス項目について、処理２８２による改訂履歴調査を繰り返し行わせる。そして、過去の改定履歴の調査結果から、分析に足る期間そのサービス項目が存在するかを調査するとともに、サービス項目の名称や算定条件の変更が分析に及ぼす影響を明確にして、分析に適するサービス項目を選定する。すなわち、効果分析の基になる心身状態の指標の算出には、評価時点より遡ったある期間の値が必要であり、その期間に達しないサービス項目などは対象とせずに、分析に適するサービス項目を選定するためである。
【０２０３】
処理２８２では、上述のように当該サービス項目の過去の改定履歴から、そのサービス項目が分析に足る期間存在しているかどうかを調査する。ここで分析に足る期間とは、例えば、介護保険の事業年度である「３年」や、自治体が実施している症例事業の期間とすることが考えられる。なお、サービス項目の履歴の連続性は、サービス項目名称によらず、サービス項目コードで判断する。そのため履歴の連続性を調査する場合には、同一サービス項目コードを持つサービス項目が存在するかどうかを調査する。例えば、同一サービス項目名称が過去に存在しない場合でも、同一サービス項目コードの異なるサービス項目名称のサービス項目が存在する場合は、それを同一サービス項目として連続性が保たれているとみなす。
【０２０４】
この時系列調査の結果を下表４に示す。
【表４】
2020191087.tif 000006
【０２０５】
表４において、サービス項目改定年月日の各セルに同じサービス項目名が記載されている場合は、各年度において当該サービス項目に大きな改定はないが、細かな改定(例えば、点数などの改定)がある場合を示している。表４の例では、サービス項目番号(＝サービス項目コード、以下同じ)「１１３５」のサービス項目の改定年月日は「２０１２年４月１日」・・・「２０１８年４月１日」のすべてのセルに、同じサービス項目名「福祉施設II３」が記載されているが、これはサービス項目「福祉施設II３」が当該改定年月日に大きな改定がないものの、細かな改定が行われていることを示している。また、当該改定年月日に全く改定がなかったサービス項目は「→」で示している。さらに、当該改定年月日にまだ存在していないサービス項目は「×」で示している。
【０２０６】
また、表４において、集計分析グループ「処遇改善加算」は、２０１５年４月１日と２０１７年４月１日に、更なる上乗せ評価の算定要件新設に伴い、サービス項目の追加と既存サービス項目の名称が変更されるが、サービス項目番号に変更は無いため履歴の連続性は保たれており、分析上問題はない。すなわち、２０１５年４月１日にサービス項目番号「６０１８」が「処遇改善加算I」の名称で新設されたので、サービス項目番号「６０１４」のサービス項目の名称は「処遇改善加算II」へ変更された。また、２０１７年４月１日には、サービス項目番号「６１１０」が「処遇改善加算I」の名称で新設されたので、サービス項目番号「６０１８」のサービス項目の名称は「処遇改善加算II」へ変更され、サービス項目番号「６０１４」のサービス項目の名称は「処遇改善加算III」へ変更された。このように、サービス項目番号「６０１４」についてみると、サービス項目が追加される度にサービス項目の名称が変更されるが、サービス項目番号に変更は無いため履歴の連続性は保たれており、分析上問題はない。
【０２０７】
次に、図２６で示したステップ３の特養介護報酬の心身状態指標による効果検証する効果検証部を説明する。この特養介護報酬の心身状態指標による効果検証部は、コンピュータシステムの演算処理部により図２９で示すロジックで実行される。以下概略を説明する。
【０２０８】
処理２９１では、前述のようにして選定したサービス項目について事業所グループを決める。事業所グループは選定したサービス項目の算定が有る事業所と算定が無い事業所でグループ化する。事業所グループは分析の比較単位となる。処理２９２では、比較する事業所グループ同士をまとめて集計分析グループとする。処理２９３では集計分析グループ毎に、処理２９４による、事業所グループ別の心身状態指標別の改善率と悪化までの平均維持期間との集計処理を実行させ、分析用データとする。処理２９４では、集計分析グループ毎に、比較対象の事業所グループの、心身状態別の改善率および悪化までの平均維持期間を算出し、比較を行う。処理２９５では、集計分析グループ毎に、比較対象の事業所グループ、或いは後述するように事業所グループに分けられない場合は事業所個々の集計分析結果を踏まえて、国向けであれば介護報酬体系の見直し要否、自治体向けであれば事業者指導の要否などの、施策内容の決定を支援する。
【０２０９】
上述した特養介護報酬の心身状態指標による効果検証の結果を表５に示す。表５には効果検証のための前述した集計分析グループと算定事業所との関係を示している。表５からわかる通り、効果検証対象の集計分析グループは、分析種別から、部屋タイプ別（Ｇ１）、全事業所算定（Ｇ２、Ｇ８）、及び加算算定有無（Ｇ３．Ｇ４．Ｇ５．Ｇ７）の３グループとなる。
【表５】
2020191087.tif 000007
【０２１０】
表５において、分析種別が部屋タイプ別の集計分析グループ（Ｇ１）では、表３で説明したサービス項目が「ユニット型介護福祉施設サービス(I)」を採用し、その費用を算定したＩ，Ｊの２事業所からなる第１の事業所グループ１１と、サービス項目が「介護福祉施設サービス(II)<多床室>」を採用し、その費用を算定したＡ，・・・Ｈの８事業所からなる第２の事業所グループ１２とに分析対象を選定する。言い換えると、サービス項目「ユニット型介護福祉施設サービス(I)」の費用の算定があるＩ，Ｊ事業所のグループ１１が第１グループ１１であり、サービス項目「ユニット型介護福祉施設サービス(I)」の費用の算定が無いＡ，・・・Ｈ事業所のグループ１２が第２グループ１２となる。
【０２１１】
分析種別が加算算定有無の集計分析グループグループ（Ｇ３．Ｇ４．Ｇ５．Ｇ７）についても、表３で示したサービス項目を採用し、その費用を算定した第１グループと、当該サービス項目を採用せず、その費用の算定が無い第２グループとにグループ分けする。
【０２１２】
そして、これら集計分析グループＧ１、Ｇ３．Ｇ４．Ｇ５．Ｇ７毎にそれぞれ第１、第２の事業所グループ別に心身状態指標を算出し比較分析（後述する）を行う。
なお、分析種別が全事業所算定の集計分析グループ（Ｇ２、Ｇ８）は、表３で示したサービス項目を全事業所が採用し、その費用を算定しているので、事業所グループに分けることができない。この場合は、全事業所それぞれの心身状態指標を算出し比較分析（後述する）を行う。
以下、これら集計分析グループに効果検証結果を説明する。
【０２１３】
集計分析グループＧ１：基本項目(部屋タイプ別)の効果検証結果を図３０、図３１を用いて説明する。基本項目（部屋タイプ別）Ｇ１では、表５で示すユニット型を算定している事業所グループ１１を第１の事業所グループとし、多床室を算定している事業所グループ１２を第２の事業所グループとしてこれらの心身状態指標を比較分析した。その結果、
改善率はすべての心身状態においてユニット型が高く、逆に平均維持期間はすべての心身状態において多床室の方が長く（良く）なっている。なお、平均維持期間については、ユニット型施設は２０１６年度から算定が開始しているため、平均維持期間が実際より短く算出されていると考えられる。また、ユニット型と多床室を正しく比較評価するためには、多床室の平均維持期間が５０か月弱であることから、ユニット型の算定期間は少なくとも５年以上は必要である。この分析結果から、部屋タイプが利用者の心身状態の改善維持にどのような影響を与えるかが把握でき施設の設備計画や介護報酬体系の見直し要否の検討にも用いることができる。
【０２１４】
次に、集計分析グループＧ３：処遇改善加算の効果検証結果を図３２、図３３で説明する。処遇改善加算Ｇ３では表３で示したサービス項目「処遇改善加算IからV」までのうち、実際に算定されているサービス項目は処遇改善加算IとIIだけであるため、表５で示すように、処遇改善加算Iを算定している事業所グループ３１と処遇改善加算IIを算定している事業所グループ３３の心身状態指標を第１グループ及び第２グループとして比較分析し、図３２、図３３で示す結果を得た。
【０２１５】
仮説では処遇改善Iを算定している事業所グループ３１の方が処遇改善IIを算定している事業所グループよりも心身状態指標が良い傾向を示すはずであるが、実際の分析結果は、図３２で示すように、改善率では第２群以外は処遇改善Iを算定している事業所グループ３１が高いものの、その差は僅かであり、大きいものでも第５群の差１．２２％にとどまり、平均維持期間においては第４群と認知症自立度以外はIIが長いという仮説とは逆の結果となっている。
【０２１６】
次に、集計分析グループＧ４：看護体制加算の効果検証結果を図３４、図３５で説明する。看護体制加算Ｇ４で算定されているものは表４で示すように、看護体制加算I２とII２の二種類である。看護体制加算はI２を算定した事業所がそれに加えてII２も算定できる積み上げ式の加算となっている。すなわち、看護体制加算I２は全ての事業所が加算しているため、表５で示すように、看護体制加算II２の加算に注目してII２を算定している事業所グループ４１と、看護体制加算II２を算定していない事業所グループ４２の心身状態指標を比較分析した。
【０２１７】
仮説では、看護体制加算II２を算定している事業所グループの方が、看護体制加算II２を算定していない事業所グループよりも心身状態指標が良い傾向を示すはずであった。実際には、図３４で示すように、改善率は全ての心身状態指標において看護体制加算II２を算定していない事業所グループのほうが高いものの、その差は僅かである。平均維持期間については図３５で示すように、第５群と認知症自立度で看護体制加算II２を算定していない事業所グループが長くなっているが、それ以外は看護体制加算II２を算定している事業所グループの方が長い。特に第３群ではその差が１０．１か月と大きくなっている。このため、仮説通り看護体制加算II２を算定している事業所グループが良い傾向を示している。
【０２１８】
次に、集計分析グループ Ｇ５：口腔衛生管理体制加算の効果検証結果を図３６、図３７で説明する。口腔衛生管理体制加算Ｇ５は、表５で示すように、口腔衛生管理体制加算を算定している事業所グループ５１と、加算を算定していない事業所グループ５２との心身状態指標を比較分析した。
【０２１９】
仮説では口腔衛生管理体制加算を算定している事業所グループの方が、算定していない事業所グループよりも心身状態が良い傾向を示すはずであった。実際には、改善率は図３６で示すように、第２群、第４群、認知症自立度において算定していない事業所グループのほうが高いものの、その差は僅かである。平均維持期間については、図３７で示すように、第４群、第５群、認知症自立度入力おいては口腔衛生管理体制加算を算定している事業所グルーブの方が長く、第１群、第２群、第３群、障害自立度では算定していない事業所グループの方が長いため、仮説通りとは言えない結果となっている。
【０２２０】
次に、集計分析グループ Ｇ７：精神科医療養指導加算の効果検証結果を図３８、図３９で説明する。精神科医療養指導加算Ｇ７は、表５で示すように、精神科医療養指導加算を算定している事業所グループ７１と、精神科医療養指導加算を算定していない事業所グループ７２との心身状態指標を比較分析した。
【０２２１】
仮説では精神科医療養指導加算を算定している事業所グループの方が、算定していない事業所グループよりも心身状態指標が良い傾向を示すはずであった。実際には、改善率は図３８で示すように、第１群、第２群、第４群、第５群において精神科医療養指導加算を算定している事業所グループの方が高いが、第３群、障害自立度、認知症自立度では算定していない事業所グループの方が高くなっている。平均維持期間については図３９で示すように、第４群と障害自立度において精神科医療養指導加算を算定していない事業所グループが長いが、それ以外の心身状態指標では精神科医療養指導加算を算定している事業所グループの方が長くなっている。そのため仮説通りとは言えない結果となっている。
【０２２２】
次に、全事業所が算定している加算の集計分析グループＧ２：個別機能訓練加算の効果検証結果と、Ｇ８：栄養マネジメント加算の効果検証結果について説明する。個別機能訓練加算Ｇ２と栄養マネジメント加算Ｇ８は、表５で示したように、全事業所が算定しており、加算算定有無で事業所をグループ化した心身状態の比較ができない。そのため、心身状態毎に図４０，図４１で示すように、全事業所の改善率と悪化までの平均維持期間との散布図を用いて、当該加算と関係する第１群（身体機能・起居動作）と第２群（生活機能）について事業所の心身状態を集計分析した。
【０２２３】
上述の集計分析の結果、第1群の改善率と平均維持期間の関係を見ると、図４０で示すように、改善率が高い施設は平均維持期間は短く、逆に平均維持期間が長い施設は改善率は低めな傾向を示している。改善率の最低は０．７％、最高は２．９％、平均維持期間の最短は３３．５か月、最長は５３．６か月となり、平均維持期間において最短と最長の差が２０．１か月と大きくなっている。第２群においても図４１で示すように、第１群と同様の傾向を示しているが、平均維持期間の最短は３４．９か月、最長は４５．２か月で、その差は１０．３10.3か月と第１群の半分程度である。
【０２２４】
以下に、前述のように分析した集計分析グループ別に、比較を行った事業所グループの改善率及び悪化までの平均維持期間の差分及びその方向を図４２、図４３に示す。なお集計分析グループＧ１：部屋タイプ別の平均維持期間については、前述の通り対象外とする。
【０２２５】
図４２、図４３において、集計分析グループＧ１は、差分が（ユニット型ー多床室）であるためユニット型が、Ｇ３は差分が（I−II）のため処遇改善Iが、Ｇ４からＧ７は、差分が(加算有り−加算無し)のため加算有りが、それぞれの心身状態が良くなることを示していれば（棒グラフの数値が０以上になれば）、その介護報酬の自立支援・重度化防止の効果でている可能性があります。
【０２２６】
上述した効果検証の主な結果は以下の通りである。
・ユニット型は多床室に比べて、全ての心身状態について改善率で有意な差が認められた。
・処遇改善加算IはIIに対して、ほぼ全ての心身状態について改善率で差が認められた。
・その他の加算については、心身状態ごとに改善率の差（効果）のばらつきが見られた。
・悪化までの平均維持期間については、どの加算も心身状態ごとに効果のばらつきが見られた。
【０２２７】
前述した「心身状態指標の時系列分析」と「特養介護報酬の効果検証」の成果を踏まえて、国への提言として「自立支援・重度化防止の評価に基づく新たな介護報酬加算体系の提言」が考えられる。新たな加算体系の考え方としては、図４４（ｂ）で示すように、既存の事業所体制加算に加えて、目的とする心身状態の改善・維持の成果に基づく成果型加算を追加するというものである。すなわち、利用者全体の心身状態改善・維持の取組み成果が一定条件を満たした事業所へ「成果型加算」を認定し、加算するものである。図４４（ａ）は、事業所の利用者全体の心身状態改善・維持の取組みが一定条件を満たしていることを示す指標として、当該事業所の利用者全員の、改善率と悪化までの平均維持期間の集計結果を用いて、当該事業所をグループ分けすることを示している。なお、それぞれの新たな単位数の設定方法としては、従来の事業所体制加算の総額を新たな配分に基づき２つの加算で案分する方法（既存の事業所体制加算の単位数が減る考え方）や既存の加算の単位数は維持したうえで新たに成果型加算の単位数を設ける方法が考えられる。昨今の介護報酬に係る総量規制の考えによれば、前者の方法が現実的な選択と思われる。
【０２２８】
成果加算を新加算する手順は図４５で示すように設定するとよい。
・手順１：サービス事業所において、年度毎に改善・維持者の把握を行う。
・手順２：新加算の算定要件、例えば、身体機能や認知機能の改善・維持者の割合を保険者(自治体)へ登録申請する。
・手順３：保険者は受け付けた要件の審査及び台帳登録を行う。
・手順４：サービス事業所は算定要件である、例えば、身体機能や認知機能の改善・維持者の割合が設定レベルを超えていれば国保連へ新加算の請求を行う。
・手順５：国保連は受け付けた新加算の審査を行いサービス事業所へ支払いを行う。
・手順６：国保連は保険者へ給付確認を行う。
【０２２９】
次に、サービスの自己評価表（以下、アンケートシート）と心身状態指標との相関分析(以下、アンケートシートの相関分析と呼ぶ)について説明する。保険者である自治体では、サービスの向上を目的として各事業所の職員にアンケートを実施して、多くのサービス項目の実施状況などを、自己評価させている。この自己評価に用いるアンケートシートは、取り組むべき事項や達成すべきサービス水準を体系的に纏めたものである。そこで、アンケートシートによるアンケート結果、すなわち、サービスの自己評価の評価結果のどの項目が、心身状態の改善や維持に関係しているかを、相関分析の統計的手法により調査する。以下、詳述する。
【０２３０】
このアンケートシートの相関分析は、コンピュータシステムの演算処理部により図４６で示す４つのステップで実行される。
ステップ１：アンケート指標の定義
ステップ２：アンケート指標の作成
ステップ３：比較対象データの評価期間の選定
ステップ４：心身状態指標とアンケート指標との相関分析
ステップ５：特養別特性分析
【０２３１】
演算処理部は、図４６のステップ１，２を実行するアンケート指標作成部４６１と、ステップ３，４を実行する相関分析部４６２と、ステップ５を実行する特養別特性分析部４６３とを機能として有する。
【０２３２】
アンケート指標作成部４６１は、心身状態項目に関連付けられたサービス項目をアンケート項目と定義する。各事業所の職員に対するアンケート結果から、定義されたアンケート項目のうち対応率が所定値以上のアンケート項目の実施率を当該アンケート項目のアンケート指標とする。相関分析部４６２は、アンケート項目に関連付けられた心身状態項目の、予め設定した期間における改善率又は悪化までの維持期間からなる心身状態指標と、これら心身状態項目に関係するアンケート項目のアンケート指標との相関分析を行う。この相関分析結果である相関係数と、各事業所のアンケート指標値及び心身状態指標値と関係を出力する。
【０２３３】
以下、図４６で示した各ステップの動作を図４７、図４８及び関係する表を用いて詳細に説明する。
【０２３４】
先ず、アンケートシートと関連する心身状態項目の選定の概要を説明する。図４６のステップ１では、図４７で示すようにアンケート指標の定義部４６１１がアンケートデータ４７１からサービス項目及び心身状態指標データ４７２から心身状態項目を読み込み、これら両者の関連付けを判断する。
【０２３５】
図４９で示すように、アンケートシートの評価項目（大分類：中項目・アンケート項目）と関連する心身状態項目（認定調査項目等）を選定する。例えば、アンケートシートの中項目の「１.食事」の内容は、心身状態項目の「２−３えん下」や「２−４食事摂取」の改善や維持に影響すると考えられ、これらを関連付ける。また、同様に、中項目「２.排泄」の内容は、心身状態項目の「２−５排尿」や「２−６排便」の改善や維持に影響すると考えられ、これらを関連付ける。図４９は、アンケートシートの評価項目（大分類：中項目・アンケート項目）と関連する心身状態項目（認定調査項目等）を選定した一部を示しているが、実際には多数のアンケートシートの評価項目（大分類：中項目・アンケート項目）があり、これらは心身状態項目の対応するものと関連付けられている。ただし、多岐にわたるので図示は省略する。
【０２３６】
図４７に戻って、上述のアンケート指標の定義部４６１１でアンケートシートの評価項目（大分類：中項目・アンケート項目）と関連付けられた心身状態項目がデータ４７３である。
【０２３７】
次に、図４６で示したステップ２のアンケート指標の作成を説明する。図４７のアンケート指標の定義部４６１１で心身状態項目と関連付けられたアンケートデータ４７１から、アンケート指標作成部４６１２によりアンケート指標４７４を作成する。
【０２３８】
アンケートシートの評価項目は、図４９で示したように大分類、中項目、アンケート項目で構成されている。例えば、大分類が「直接生活介助」であれば中項目として「食事」「排泄」「移動」・・・があり、この中項目毎に、より具体的な項目がアンケート項目として設定されている。アンケート指標の作成方法としては、以下に示す２つの方法がある。
【０２３９】
・方法１  中項目の「Ａ：８０％上対応」の実施比率を事業所毎に集計してこれをアンケート指標とする。
・方法２  アンケート項目の「Ａ：８０％以上対応」「Ｂ：６０〜８０％対応」「Ｃ：６０％未満の対応」に重み付けの配点をし、中項目毎の事業所平均を集計してこれをアンケート指標とする。
【０２４０】
上述の方法１は、中項目毎に「Ａ：８０％上対応」の実施比率を事業所毎に集計する。なお、「Ａ：８０％上対応」とは、利用者への対応率が８０％以上のランクＡのサービス指標を意味する。この時、「非該当」のアンケート項目は集計から除外する。上述の方法２は、アンケート項目に対して、例えば、「Ａ：８０％以上対応」：５点、「Ｂ：６０〜８０％対応」：３点、「Ｃ：６０％未満の対応」：１点の配点をし、中項目毎の事業所平均値を集計する。この時、「非該当」のアンケート項目は集計から除外する。これら方法１、方法２のどちらを採用してもよいが、ここでは方法１を採用することとする。
【０２４１】
次に。図４６で示したステップ３の比較対象データの評価期間を、図４７の評価期間の選定部４６２１により設定する。本分析では前述したように、図４６のステップ４で心身状態指標とアンケート指標との相関分析を行うが、相関分析を行うために、心身状態指標の時期をアンケート調査の時期に合わせる必要がある。今回使用するアンケート指標の調査期間（アンケート調査期間）は２０１６年度から２０１８年度の各年度であり、心身状態指標の評価期間を図５０で示すように、２０１６年度から２０１８年度の各年度とし、評価期間における心身状態指標(図４７のデータ４７５)を算出して、対応する各年度のアンケート指標を年度ごとに相関分析を行う。
【０２４２】
次に、図４６のステップ４による心身状態指標とアンケート指標との相関分析を、図４６の相関分析部４６２２で行い、下式にて相関係数を算出する。相関係数はピアソン（Pearson）の積率相関係数である。
【数１】
2020191087.tif 000008
【０２４３】
一般的に、相関係数の値から以下の相関の強さがわかる。
±０．７〜±１      強い相関がある
±０．４〜±０．７  中程度の相関がある
±０．２〜±０．４  弱い相関がある
０   〜±０．２  ほとんど相関がない
【０２４４】
上述した相関分析の結果、図４７で示すように相関分析結果と散布図のデータ４７６を作成する。これらについては後述する。また、図４６で示したステップ４の特養別特性分析を、図４７の特養別特性分析部４６３により、図４８で示すロジックにより行い、図４７で示すように自治体平均を上回る指標数のデータ４６４を出力する。
【０２４５】
すなわち、このアンケートシートの相関分析は、アンケート指標作成部４６１が、心身状態項目に関連付けられたアンケート項目からアンケート指標を定義する。そして、各事業所の職員に対するアンケート結果から、アンケート項目のうち対応率が所定値以上のアンケート項目の実施率を当該アンケート項目のアンケート指標とする。相関分析部４６２は、  アンケート項目に関連付けられた心身状態項目の、予め設定した期間における改善率又は悪化までの維持期間からなる心身状態指標（心身状態項目が複数の場合は集約した指標）と、心身状態項目に関連するアンケート項目のアンケート指標との相関分析を行う。そして、この相関分析結果である相関係数と、各事業所のアンケート指標値及び心身状態指標値と関係を出力する
【０２４６】
次に、アンケート指標と心身状態指標との相関分析の結果について説明する。
【０２４７】
以下の表６で示す指標間に正の相関がある。
【表６】
2020191087.tif 000009
【０２４８】
上記表６の指標間の散布図の一例を図５１に示す。この指標間の散布図より、 指標間には強い正の相関が見られる。事業所３、事業所７及び事業所１０はこの指標間において、アンケート指標と心身状態指標が共に、自治体平均を顕著に上回っていることがわかる。
【０２４９】
次に、前述した特養別特性分析の結果を説明する。相関分析結果より、事業所３、事業７及び事業所１０は複数の指標間において、アンケート指標と心身状態指標が共に、自治体平均を顕著に上回っていることがわかった。その他のアンケート指標について、同様であるかを調べる。各事業所のアンケート指標と相関分析を行う心身状態指標の値から、アンケート指標と心身状態指標の値が共に自治体平均より大きい心身状態指標の数を、改善率と悪化までの維持期間のそれぞれでカウントする。このカウントの結果を表７に示す。
【表７】
2020191087.tif 000010
【０２５０】
表７において、事業所３と事業所７は３年間を通して、自治体平均を上回るアンケート指標が多い。また、それらと関係のある心身状態項目が他の特養に比べて多く、自治体平均を上回っていることがわかる。また、事業所１０は２０１８年度において、自治体平均を上回るアンケート指標が増え、それらと関係のある心身状態項目で自治体平均を上回る項目が増えていることがわかる。
【０２５１】
これらの分析結果から、アンケートシートから作成したアンケート指標と心身状態指標との相関分析を行い、中項目（ケア内容）ごとの関係においてアンケート指標と心身状態指標とに正の相関あることがわかる。また、アンケート指標と心身状態が自治体平均を多く上回る特養等、各特養の特性を明らかとなる。
【０２５２】
次に、地域課題の分析について説明する。地域課題の一つに、高齢者状態像やサービス状態像の定義と同状態像に係る地域別集計分析手段の提供と実態把握がある。すなわち、高齢者状態像とサービス状態像の具体的な定義を、既存文献調査等も含めて、明らかにする必要がある。また、これらの状態像を踏まえた、地域別集計分析の方法を提案する必要がある。このため、高齢者状態像は、心身状態に加えて、介護力と経済力も考慮したものとする。またサービス状態像では、居宅サービスは医療系サービスの有無や施設系や居住系サービスを考慮する必要がある。そこで、これらを適宜踏まえた地域別の高齢者状態像等集計分析プログラムの作成と実施を提案する。
【０２５３】
まず、高齢者状態像等分析の目的、方法及び結果・考察について説明する。分析目的は、高齢者の心身状態・介護力・経済力の組み合わせとしての高齢者状態像及び居宅サービス等の組合せとしてのサービス状態像の定義を行う。その上で、小地域別の高齢者状態像分析と自治体全体の高齢者状態像別のサービス状態像分析を行う。これにより、地域ごとの高齢者状態像の実態把握と、高齢者状態像ごとに提供されるサービス状態像の実態把握が可能になり、将来的には各地域のサービス需給の実態を踏まえた事業計画策定の支援につながると考える。
【０２５４】
以下、高齢者状態像及びサービス状態像の定義を行う。高齢者状態像の定義は、コンピュータシステムの演算処理部により、図５２(a)で示す流れで行われる。すなわち、処理６４１では、まず「障害自立度の定義」「認知症自立度の定義」を行い、これを組み合わせて「心身状態像の定義」とする。次に「介護力の定義」「経済力の定義」を行い、これを組み合わせて「介護・経済力状態像の定義」とする。最後に図５３(a)で示すように、「障害自立度の定義」「認知症自立度の定義」「介護力の定義」「経済力の定義」の４つを組み合わせて「高齢者状態像の定義」とする。
【０２５５】
次に、サービス状態像の定義を処理６４２で行う。すなわち、まず要介護認定データの現在のサービス利用状況に係る「利用サービス分類」を定義する。次に、高齢者の利用サービス状況の組み合わせ等を踏まえて、３９種類のサービス状態像を定義する。図５３(b)は、このうちの居宅サービス状態像の例を示す。この他に施設や居住系サービスも状態像に含む。
【０２５６】
上述の状態像は利用者個人のものであるが、分析に当たってはこれを図５２(b)で示すように集計する。すなわち、処理６４３は小地域別・高齢者状態像別認定者数集計を行うもので、小地域別に、高齢者状態像別の認定者数と、各地域の認定者数に対する高齢者状態像別の比率を集計する。処理６４４は、自治体全体の高齢者状態像とサービス状態像のクロス集計を行うもので、自治体全体の高齢者状態像別のサービス状態像に、認定者数と各高齢者状態像に対するサービス状態像別の比率を集計する。処理６４５は各高齢者状態像別に最適なサービス状態像の分布を示すマスタを生成する。処理６４６は自治体の小地域別・高齢者状態像別・サービス状態像別に受給者数の実態を集計する。処理６４７は処理６４５のマスタと、処理６４６の実態との差異から、各サービス状態像の需要と供給の過不足を算出する。
【０２５７】
下表８は、上述した障害自立度の軽重等の定義方法の概要を示している。表８では軽重の程度を表す段階として（軽重）と（軽中重）が用意されているが、この分析では、介助の手間の有無の観点から、太枠で示される「軽度」「重度」の２段階に区分された（軽重）で設定している。
【表８】
2020191087.tif 000011
【０２５８】
下表９は認知症自立度の軽重等の定義方法の概要を示しています。表９では軽重の程度を表す段階として（軽重）と（軽中重）が用意されているが、この分析では、介助の手間の有無等の観点から「軽度」「中度」「重度」の３段階に区分された（軽中重）で設定します。
【表９】
2020191087.tif 000012
【０２５９】
下表１０は介護力の高低等の定義方法の概要を示している。この分析では、独居を「低」、世帯人数が二人以上を「高」の太枠で示される２段階に集約します。
【表１０】
2020191087.tif 000013
【０２６０】
介護力の定義精度をさらに上げる方法としては、続柄情報から高齢者世帯構成の詳細パターン（例えば、世帯人数２人の相手が配偶者か子どもかなど）を算出する方法や、さらに同居者の非認定含む要介護度も考慮して定義する方法などが考えられる。なお、上記で定義する介護力は、介護保険資格データ等から求めたあくまでも目安であり、ケアマネージャーが居宅ケアプラン作成時に考慮する介護力（人間関係も考慮等）とは、必ずしも一致しないことに注意する必要がある。このため、別途両者の一致性を検証し、本介護力モデルの有用性を見極める必要がある。
【０２６１】
下表１１は経済力の定義方法の概要を示している。表１１では保険料段階の全１４段階を、太枠で示すように、本人が区民税課税課否かで「高」「低」の２段階に集約している。
【表１１】
2020191087.tif 000014
【０２６２】
ここで、経済力の定義の原則は以下の通りである。
・保険者固有の所得段階を、全国共通の地方税法による所得段階に変換した上で、経済力を定義する。
・経済力（所得段階ベース）は、収入を元に算出したものであり、貯蓄は含まれていない。
【０２６３】
経済力の定義精度をさらに上げる方法としては、高齢者本人と同一世帯居住者の所得段階を抽出し、その中で本人と配偶者のみに注目して世帯の経済力を決定する方法が考えられる。本人と配偶者の２人だけとする理由は、経済的自立基本単位を本人と配偶者までとしているためである。具体例として、本人の地方税法による所得段階が４以下の場合は配偶者の経済力も低いことがわかるが、５以上の場合は配偶者の経済力が高い可能性がある。本人と配偶者の生計が一であるならば、本人の所得段階が５以上の場合は、本人単独の経済力と、配偶者の経済力を合わせたものを「経済力」とみなす考え方である。
【０２６４】
なお、上記で定義する経済力は、介護事務システム保有データから求めたあくまでも目安である。ケアマネージャーが居宅ケアプラン作成時に考慮する経済力（人間関係も考慮等）とは、必ずしも一致しないことに注意する必要がある。このため、別途両者の一致性を検証し、本経済力モデルの有用性を見極める必要がある。
【０２６５】
次に、心身状態像の定義を説明する。図５３（ａ）で示すように、２段階に集約の障害自立度及び３段階集約の認知症自立度の組み合わせとして、６種類の心身状態像の定義方法を下表１２に示す。
【表１２】
2020191087.tif 000015
【０２６６】
次に、介護・経済力状態像の定義を説明する。図５３（ａ）で示すように、介護力及び経済力の組み合わせとしての、４種類の「介護・経済力状態像」の定義方法を下表１３に示す。
【表１３】
2020191087.tif 000016
【０２６７】
次に、高齢者状態像の定義を説明する。図５３（ａ）で示すように、障害自立度、認知症自立度、介護力及び経済力の組み合わせとして、下表１４に示す２４種類の高齢者状態像として定義する。表１４において、状態像コードが大きくなるほど、心身状態が重く介護力・経済力も低い、すなわち良くない望ましくない状況となることがわかる。
【表１４】
2020191087.tif 000017
【０２６８】
次に、サービス状態像の定義を説明する。サービス状態像は、要介護認定データの現在の状況やサービス利用状況を踏まえて定義される。下表１５に、要介護認定データの現在のサービス利用状況に係る「利用サービス分類」を示す。なお、表の見方は次の通り。
・各サービス種類（Ｎｏ１〜３７）は認定データの利用サービス項目順に並んでおり、それぞれ現在のサービス区分（介護給付と予防給付）に区別されている。
・それぞれのサービス種類と現在の状況のフラグとの関係が示されている。
・居宅サービス種類としては、訪問型、通所型、短期型及び複合型の４種類。
・また、どのサービスが医療系介護サービスかが●で示されている。
それとあわせて、医療訪問型か医療通所型かの区別も示されている等。
【０２６９】
【表１５】
2020191087.tif 000018
【０２７０】
次に、高齢者の利用サービス状況の組み合わせ等を踏まえて、下表１６に示す３９種類のサービス状態像を定義する。
【表１６】
2020191087.tif 000019
【０２７１】
表１６において、受給者（サービス利用者）は、３９種類のうち、いずれか一つのサービス状態像に当てはまることになる。サービス状態像は、大別して以下の７つのグループに分類される。
【０２７２】
１．介護給付の居宅サービスの１４種類  （サービス状態像コード１〜１４）
高齢者状態像（心身状態、介護力、経済力）の視点から、訪問通所種別４種類（訪問のみ、通所のみ、訪問通所両方、どちらもなし）と、医療系サービスの有無（訪問看護等の医療系介護サービス利用の有無）、及び短期（ショートステイ）利用の有無を踏まえた１４種類を定義する。それぞれの詳細については、表１７の特記事項を参照。
２．介護給付の小規模多機能系（複合型）の２種類  （同１５−１６）
３．介護給付の居住系（グループホーム、特定施設）の２種類  （同１７−１８）
４．介護給付の施設系（特養、老健、療養、介護医療院）の４種類（同１９〜２２）
５．予防給付の居宅サービスの１４種類（同２３〜３６）  ※上記１と同様
６．予防給付の小規模多機能の１種類（同３７）
７．予防給付の居住系（グループホーム、特定施設）の２種類（同３８−３９）
【０２７３】
本来であれば、高齢者状態像の種類ごとに、しかるべきサービス状態像が提供される必要がある。しかし実態としては、地域ごとのサービス資源の多寡や、自立支援・重度化防止に資するケアマネジメントの徹底不足等により、あるべきサービス需給条件が満たされていない可能性がある。
【０２７４】
次に、これらの分析結果及び考察を述べる。まず、小地域別×高齢者状態像分析結果を説明する。下表１７は、２０１９年３月時点の小地域別の高齢者状態像に係る該当人数の集計分析結果を示している。
【表１７】
2020191087.tif 000020
【０２７５】
表１７において、表側には小地域、表頭には左から軽い順に２４種類の高齢者状態像が並んでいる。左から３列目には、各地域の認定者数が記載されている。状態像コード１７〜２０の人数が少ない以外は、どの状態像もある程度の人数となっている。なお、各高齢者状態像ともに、地域間である程度のばらつきがあることがわかる。
【０２７６】
次に、高齢者状態像別・サービス状態像の分析結果を説明する。下表１８は、２０１９年３月時点の高齢者状態像別のサービス状態像に係る該当人数の集計分析結果を示している。
【表１８】
2020191087.tif 000021
【０２７７】
表１８において、表側には３９種類のサービス状態像がコード順に並び、表頭には左から軽い順に２４種類の高齢者状態像が並んでいる。右端列には、自治体全体の各地域の受給者数が記載されている。ここで、それぞれの高齢者状態像にあるべき、例えば、高齢者状態像別の自立支援・重度化防止に資するサービス状態像があるとする。この場合、各地域の高齢者状態像の分布が異なるということは、求められるサービス状態像分布、ひいてはサービス種類ごとの必要とされる整備量が異なってくることになる。すなわち、これに対応するということは、小地域別のきめ細かいサービス需給調整につながることになる。
【０２７８】
このように、高齢者状態像（心身状態、介護力及び経済力の組合せ等）２４種類と、サービス状態像（居宅サービスの組合せ等３９種類を定義し、自治体全体と各階層小地域の実態把握に係る分析を行うことにより、次期事業計画策定のための地域別サービス需給に係る基礎資料となる。
【０２７９】
上述した高齢者状態像及びサービス状態像の分析処理は、コンピュータシステムの演算処理部が機能として有する高齢者状態像集計分析部（図５２（ａ）の処理６４１が対応する）と、サービス状態像集計分析部（図５２（ａ）の処理６４２が対応する）と、サービス状態分析を行う分析部は図５２（ｂ）の処理６４３，６４４が対応する）とで実行される。
【０２８０】
高齢者状態像集計分析部は、図５３（ａ）で示すように、軽度、中度、重度に区分された認知症自立度、軽度、重度に区分された障害自立度、無か有かに区分された介護力、及び無か有かに区分された経済力の組み合わせにより高齢者状態像を２４種類に定義する。そして、表１８で示したように、この高齢者状態像毎に、自治体の予め設定された小地域（大地区、中地区、小地区）における人数をそれぞれ算出する。
【０２８１】
サービス状態像集計分析部は、例えば図５３（ｂ）で示した演算機能などにより、表１７で示したように、介護給付の居宅サービスにおける訪問のみ、通所のみ、訪問通所の両方、どちらもなしと、医療系介護サービス利用の有無、ショートステイの利用の有無の組み合わせによる１４種類に定義されたグループと、介護給付の小規模多機能系の２種類のグループと、介護給付の居住系であるグループホーム、特定施設の２種類のグループと、介護給付の施設系である特養、老健、療養、介護医療院、の４種類のグループと、予防給付の前記居宅サービスの組み合わせと同じ１４種類に定義されたグループと、予防給付の小規模多機能の１種類と予防給付の居住系であるグループホーム、特定施設の２種類のグループからなる３９種類にサービス状態像を定義し、この定義されたサービス状態像毎に、前記自治体の予め設定された小地域における人数をそれぞれ算出する。
【０２８２】
サービス状態分析を行う分析部は、表１９で示すように、これら２４種類に定義された高齢者状態像と３９種類に定義されたサービス状態像とをクロス集計して自治体全体の高齢者状態別のサービス状態分析を行う。
【０２８３】
次に、介護施設（以下、特養を例に採って説明する）の整備計画策定の資料としても活用できる特養の平均利用機関（回転率）を求める手法について説明する。
【０２８４】
要介護者の自立支援・重度化防止に資する地域マネジメント推進において、サービス整備計画策定の重要性は、ますます高まっている。特に待機者の多い特養の整備には、多額の費用が発生するため、その投資にあたって、様々な観点からの制約等を慎重に考慮する必要がある。具体的には、自治体における高齢者数、待機者数及び特養平均利用期間(回転率)の推移(過去・未来)を考慮する必要がある。
【０２８５】
しかし現状は、特養の平均利用期間の推移を定量的に把握することが困難で、データに基づく適切かつ正確な整備計画の策定を難しくしている。この実施の形態では、自治体保有の高齢者統合データベース（住基・資格・要介護認定・介護レセプトを個人ごとに約１０年間にわたり突合したもの）を有効活用することで、特養の平均利用期間を算出し、この算出に基づく新たな施設整備計画策定について提案する。
【０２８６】
自治体は、図５４で示すように、住基データ６６１、資格データ６６２、要介護認定データ６６３、介護レセプトデータ６６４を持っており、これらを個人ごとに約１０年間にわたり突合した高齢者統合データベース６６５が構築されている。そこで、この高齢者統合データベース６６５を有効活用することで、特養の平均利用期間を算出する。すなわち、コンピュータシステムの演算処理部による処理６６７にて、特養の平均利用期間を算出して、サービス種類別平均利用期間年度別推移表６６８を出力する。そして、このデータを用いて、新たな施設整備計画を策定にする（図５６により後述する）。
【０２８７】
図５５（ａ）は、自治体における特養全体と各特養の平均利用期間の年度別推移表を示している。２０２０年以降は将来推計の例を示す。推計の考え方として、過去の実績からの自然体推計に加え、特養経営者による運営方針の見直し要素なども加味する必要がある。一般的には年度を経るごとに平均利用期間は長くなる傾向であるが、特養経営者の運営方針により、例えば特養４のように、早期に退所させる方針を採用することにより平均利用期間が年度毎には短くなる場合もあり、このような特養については将来の値も漸減するように推計する。図５５（ｂ）は、各特養の自治体平均に対する長・短関係、及び年度毎の期間の増減傾向を示している。
【０２８８】
平均利用期間の算出処理は次のように行う、すなわち、過去に特養を利用している対象者を抽出し、同一特養の利用開始年月と最終利用年月から各利用者の特養利用期間を算出する。この際、同期間内の継続利用比率（他の施設などに移って不在となった期間を除く利用期間の比率）も考慮する。さらに、利用開始年度ごとに利用者をグループ分けして、同年度での各特養の平均利用期間を算出する。
【０２８９】
なお、要介護度別や認知症自立度別に、また、その他サービス種類についても同様の算出が可能である。図中における各年度の数値は、当該年度に利用を開始した利用者の平均期間である。
【０２９０】
図５６は、図５４で示した処理により求めた特養平均利用期間に基づく整備計画の考え方を示している。平均利用期間算出処理から算出された特養平均利用期間の年度別推移データ６６８１と、高齢者人口動態データ６８１及び特養待機情報６８２に基づき、処理６３８にて特養待機利用者数６８４を推計する。推計結果より所定期間（例えば３年）内に特養に入所できない利用者数を見積もり、新規特養の整備計画を策定する。
【０２９１】
なお、新規特養整備計画の策定にあたっては、新設予定の特養の規模（通常かミニか）、既存の特養の大規模修繕計画、特養に係る介護報酬改定動向、等を考慮する必要がある。
【０２９２】
上述した特養平均利用期間の算出はコンピュータの演算処理部で行われるが、演算処理部は、図５４及び図５６で示したように、記憶部に保存された自治体の住民基本台帳に記載された住基データ６６１、自治体に属する各特養への入所待機人数を収計した特養待機情報６８２、及び介護給付実績データである介護レセプトデータ６６４を読み出し、これらを用いて、自治体に属する各特養別に、同一特養の利用開始年月と最終利用年月とから各利用者の特養利用期間を算出する。この特養の利用開始年度ごとに利用者の平均利用期間を算出して年度別の平均利用期間の推移を特養別に求める。さらに、特養待機情報６８２と、住基データ６６１から得られる高齢者人口データ６８１とから将来年度の各特養別の平均利用期間を推定する平均利用期間算出部を機能として有する。
【０２９３】
これらの結果、地域マネジメント推進におけるサービス整備計画策定にあたって、自治体の高齢者数、待機者数及び平均利用期間(回転率)の推移(過去・未来)を定量的に把握して的確な整備計画を策定することができる。
【０２９４】
次に、国保データベースデータ(以下、ＫＤＢデータ)と自治体介護等データとを利用した医療・介護統合ＤＢ(データベース)について説明する。
【０２９５】
介護データに医療データを追加突合することで、介護給付事業、医療・介護連携事業、総合事業及びデータヘルス事業の４事業において、医療データを利活用し、介護データだけでは困難であった解決策を提案することができる。医療データ入手方法として、以下の２つの方法がある。
・ＫＤＢデータを利活用する方法（以下、方法１）
・自治体保有等データを利活用する方法（以下、方法２）
【０２９６】
方法１の場合、ＫＤＢデータはサービス種類コードを保有しているが、サービス項目コードは保有していない。また、要介護認定データを分析等に利活用する場合は、要介護度に加え７７項目の認定調査項目等が必要であるが、ＫＤＢデータはその中の要介護度だけを保有し、その他の認定調査項目は保有していない。そのためＫＤＢデータは介護レセプトデータの分析と要介護認定データを利活用した分析、すなわち、利用者の心身状態に係る分析において、不向きである。
【０２９７】
方法２の場合、自治体等が保有する医療データは、都道府県後期高齢者医療広域連合から後期高齢者医療レセプトデータを入手し、国保部門から国保（前期高齢者）医療レセプトデータを入手する。後期高齢者医療レセプトデータを入手するためには、同連合の保険課点検係からデータ入手に関する資料を取り寄せし、手続きを行う必要がある。また、国保（前期高齢者）医療レセプトデータを入手するためには、国保部門と介護保険部門の２部門を調整する必要がある。これらの課題を解消する必要があり、新たな方法を以下提案する。
【０２９８】
ここで、ＫＤＢデータの健診・医療データは国保（前期高齢者）の医療レセプトデータ及び後期高齢者の医療レセプトデータと同じであり、健診・医療データについては、介護給付事業、医療・介護連携事業、総合事業、データヘルス事業の４事業におけるデータ分析に十分な項目を保有している。そこで、ＫＤＢデータの健診・医療データを入手し、介護保険部門から要介護認定データ、介護レセプトデータ及び基本データ（共通番号、資格データ、世帯データ等）を入手し、突合する。
【０２９９】
現状、都道府県国保連合会は、ＫＤＢシステム等を活用し、健診・医療費分析情報（ＫＤＢデータ）を保険者（自治体市町村の国保／衛生／介護／後期高齢部門）等に提供している。ＫＤＢデータを要介護認定データ、介護レセプトデータ及び基本データ突合する場合、ＫＤＢデータに被保険者番号が含まれていれば、介護データと同様に突合が可能である。被保険者番号が含まれていない場合は、高齢者個人の特定可能な項目（性別、生年月日、所定月要介護度、居住地域番号等）を利用し、突合する。
【０３００】
図５７は、上述したデータ入手、及び突合の流れを示す。以下、図５７で示した各ステップの概要を説明する。
・ステップ１：介護データ等の入手
介護保険部門から要介護認定データ、介護レセプトデータ及び基本データ（共通番号、資格データ、世帯データ等）を入手する。
・ステップ２： 健診・医療データの入手
ＫＤＢから国保（前期高齢者）医療レセプトデータ及び後期高齢者医療レセプトデータを入手する。
・ステップ３： 医療・介護等データの突合
入手した医療・介護等データを高齢者単位で突合し、医療・介護等データからなる高齢者統合ＤＢ を作成する。
【０３０１】
上述した図５７のステップ３の具体的処理を図５８により説明する。この処理もコンピュータシステムの演算処理部が実行するものであり、処理６７１では、入手したＫＤＢデータに被保険者番号が含まれているか否かを判断する。含まれていれば処理６７２により、この被保険者番号でＫＤＢデータと介護等データとを突合する。被保険者番号が含まれていない場合は、処理６７３により、高齢者個人の特定可能な項目（性別、生年月日、所定月要介護度、居住地域番号等）を抽出し、処理６７４によりこの抽出したデータを利用し、ＫＤＢデータと突合する。
【０３０２】
図５７で示す処理の流れにより高齢者統合ＤＢが作成できるので、この高齢者統合ＤＢを利活用して、介護給付事業、医療・介護連携事業、総合事業、データヘルス事業の４事業においてデータ分析を行うことがでる。
【０３０３】
このように、自治体保有の資格・介護データとＫＤＢの医療データの突合により医療・介護統合ＤＢの構築についての現実的な提案を行った。今後は、疾病別介護予防、疾病別ケアマネジメント（介護の自立支援・重度化防止）等に具体的な取り組むことができる。
【０３０４】
次に、前述した利用者ヒストリーシートの機能強化した実施例を説明する。利用者ヒストリーシートは、地域ケア会議における個別課題検討会議出席者、介護サービス事業所スタッフ及びケアマネージャーが参照可能なように、介護データや介護保険資格情報等から得られる高齢者の履歴を可視化したものである。地域ケア会議やサービス担当者会議などでは、個別課題検討会議出席者や、介護事業所スタッフ、ケアマネージャーが、高齢者の受診歴や入院歴などの把握が困難であるという問題がある。医療データ（原因疾患、受診歴、入院歴、薬歴等）と介護データ（心身状態、利用介護サービス等）を統合して、個人の履歴の可視化することが課題となっていた。これらの課題は、利用者ヒストリーシートに医療データを追加することにより、解決につながる可能性があると考えられる。
【０３０５】
自立支援に資する適切なケアマネジメント手法として、ケアマネジメントプロセスの中でもアセスメント過程に着目し、利用者の状態に合わせて可能性を想起すべき支援内容の仮説を体系的に整理し、各事例において具体的にどの程度、どのような支援が必要かを判断するためのアセスメント項目を、要介護認定の原因疾患として多い疾患群別にとりまとめた調査研究内容が報告されている（適切なケアマネジメント手法の策定に向けた調査研究、２０１９年４月１０日、日本総合研究所）。
【０３０６】
この調査研究では、要介護認定の原因疾患として、大腿骨頸部骨折、脳血管疾患、心疾患及び認知症に着目し、想定される支援内容や関連するアセスメント／モニタリング項目の検討を行っている。このことから、利用者ヒストリーシートに医療データ（在宅医療の受診歴、入院歴、薬歴等）を追加することで、疾患別・期別（退院後安定するまでの時期／セルフマネジメントに移る時期）ケアマネジメントの実施に寄与するものと考えられる。
【０３０７】
図５９に医療データを追加した利用者ヒストリーシートの例（イメージ）を、下表１９に利用者ヒストリーシート機能強化の項目説明、下表２０に利用者ヒストリーシートのデータソースを示す。
【表１９】
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【表２０】
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【０３０８】
表１９において、心身状態とは、要介護度、認知症自立度、障害自立度及び認定調査７４項目（第1群から第５群、特別な医療）を指す。また、ＡＤＬ（能力）とは、認定調査項目の寝返り、起き上がり、座位保持、両足での立位保持、歩行、立ち上がり、片足での立位、視力、聴力、えん下、意思の伝達、毎日の日課を理解、生年月日や年齢を言う、短期記憶、自分の名前を言う、今の季節を理解する、場所の理解、日常の意思決定の１８項目の選択肢の調査結果の合計である。
【０３０９】
これらから明らかなように、要介護度に加え、認定調査全項目のアウトカム指標（改善・維持等）を追加・選択可能とし、ケアプランに対する目標の成果（どの心身状態の改善・維持を目標とするか等）の評価に柔軟に対応できるようにしている。また、医療データとして、原因疾患、在宅医療の受診歴、入院歴、薬歴等を追加することで、医療・介護を合わせた個人の履歴を可視化し、医療・介護連携及び医療・介護合わせた利用者の長期的な心身状態や利用サービスの履歴が抜け漏れなく把握できる。なお医療データは、ケアマネージャー等のニーズを踏まえて、追加することが可能である。
【０３１０】
これらの結果、疾病別ケアマネジメントに資する利用者ヒストリーシートが機能強化される。すなわち、「認定調査の全心身状態の取込」や「脳卒中・大腿部骨折・認知症・ロコモティブシンドローム等の疾病罹患状況」の過去１０年の履歴情報を可視化できる。
【０３１１】
本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら新規な実施形態は、その他のさまざまな形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これらの実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれると共に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。
【符号の説明】
【０３１２】
１０…記憶部
１１…要介護認定データ
１２…評価指標データ
１３…介護給付実績データ
１４，２４…データ出力処理ロジック部
１５…心身状態推移データ出力処理部
１６…評価指標データ出力処理部
１７…利用サービス推移データ出力処理部
１８…利用者ヒストリーシート
１９…心身状態推移エリア
２０…評価指標エリア
２１…利用サービス推移エリア
２５…要介護度及び認定申請情報の比較処理部
２６…障害自立度と認知症自立度の比較処理部
２７…中間評価項目得点の比較処理部
２８…心身状態項目７４項目の比較処理部
３０…要介護認定調査項目比較表
３１…要介護度及び認定申請情報の比較
３２…障害自立度と認知症自立度の比較
３３…中間評価項目得点の比較
３４…心身状態項目７４項目の比較
４０…評価対象除外ケースの選定ロジック部
４１…医療サービスによる改善選定処理部
４２…急性増悪などによる悪化選定処理部
４３…特別な医療による影響選定処理部
５０…ケース分類ロジック部
５１…改善ケース分類部
５２…維持ケース分類部
５３…悪化ケース分類部
５４…維持未達ケース分類部
６０…評価指標算出ロジック部
６１…改善率算出部
６２…維持率算出部
６３…改善維持率算出部
６５…事業所グルーピング部
７１…評価対象ケース数エリア
７２…改善率と維持率のエリア
７３…改善率と維持率の統計情報エリア
７４…散布図象限エリア
【図１】
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【図２】
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【図３Ａ】
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【図３Ｂ】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１Ａ】
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【図１１Ｂ】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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【図２８】
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【図２９】
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【図３０】
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【図３１】
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【図３２】
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【図３３】
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【図３４】
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【図３５】
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【図３６】
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【図３７】
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【図３８】
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【図３９】
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【図４０】
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【図４１】
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【図４２】
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【図４３】
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【図４４】
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【図４５】
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【図４６】
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【図４７】
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【図４８】
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【図４９】
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【図５０】
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【図５１】
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【図５２】
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【図５３】
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【図５４】
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【図５５】
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【図５６】
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【図５７】
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【図５８】
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【図５９】
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