(57)【要約】関心のある治療分野における医師の処方治療実務に関連するプロファイルを発生する装置及び方法を開示する。複数のこれまでの不認定患者処方記録が分析され、記録は、特定の不認定患者に対する処方間の投薬すなわち処方生成物の変化に基づいて分類される。処方は、処方の期日と処方が行われた日との間の期間に基づいて分類される。この情報は、関心のある治療の各生成物に対する各医師に対して要約される。
2005505024.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
関心のある治療領域の少なくとも一人の医師の処方治療実務に関連するプロファイルを発生する方法であって、
（ａ）少なくとも一人の医師によって少なくとも一人の不認定患者に対して行われた処方に関連する複数のこれまでの不認定患者処方記録を受信し、各記録が、不認定患者識別番号、投薬及び処方生成物情報を有するステップと、
（ｂ）前記これまでの不認定患者処方記録のサブセットを規定するユーザ特有の情報を受信するステップと、
（ｃ）受信した前記サブセットに基づくこれまでの不認定患者処方記録から、少なくとも一つの関連のこれまでの不認定患者処方記録を抽出するステップと、
（ｄ）前記不認定患者の各々に対して、第１の抽出されたこれまでの不認定患者記録に含まれる投薬及び処方生成物情報と、第２の抽出されたこれまでの不認定患者記録に含まれる投薬及び処方生成物情報とを比較するステップと、
（ｅ）ステップ（ｄ）における比較モードのそれぞれに対して、投薬又は処方生成物の変化に基づいて処方を分類するステップとを具えることを特徴とする方法。
【請求項２】
前記ユーザ特有の情報を受信するステップで、観察期間に関連する情報を受信することを特徴とする請求項１記載の方法。
【請求項３】
前記不認定患者処方記録を抽出するステップで、前記観察期間より短い期間の適格を有するこれまでの不認定患者処方記録を廃棄することを特徴とする請求項１記載の方法。
【請求項４】
前記処方を分類するステップで、前記生成物が属する治療分野に不認定患者が他の処方を有しないときに生成物の処方を新たな治療開始として分類することを特徴とする請求項１記載の方法。
【請求項５】
前記処方を分類するステップで、不認定患者が前記生成物の他の処方を有しないとき、及び、前記不認定患者が、前記処方と同日に処方されなかった、前記生成物が属する治療分野内の二次生成物の処方を有しないときに、治療切替として処方を分類することを特徴とする請求項１記載の方法。
【請求項６】
前記処方を分類するステップで、不認定患者が前記生成物に対する他の処方を有しないが、同日に処方された、前記生成物が属する治療分野内の二次生成物の処方を有するときに、追加治療として処方を分類することを特徴とする請求項１記載の方法。
【請求項７】
前記処方を分類するステップで、更に多い投薬に対する生成物の処方を不認定患者が予め有するときに滴定減少として処方を分類することを特徴とする請求項１記載の方法。
【請求項８】
前記処方を分類するステップで、更に少ない投薬に対する生成物の処方を不認定患者が予め有するときに滴定増加として処方を分類することを特徴とする請求項１記載の方法。
【請求項９】
前記処方を分類するステップで、同一投薬に対する生成物の処方を不認定患者が予め有するときに継続中の治療として処方を分類することを特徴とする請求項１記載の方法。
【請求項１０】
関心のある治療分野の少なくとも一人の医師の処方治療実務に関連するプロファイルを発生する方法であって、
（ａ）少なくとも一人の医師によって少なくとも一人の不認定患者に対して行われた処方に関連する複数のこれまでの不認定患者処方記録を受信し、各記録が、不認定患者識別番号、処方生成物情報、調合された日付、投薬、提供された日数及び補充情報を有するステップと、
（ｂ）前記これまでの不認定患者処方記録のサブセットを規定するユーザ特有の情報を受信するステップと、
（ｃ）受信した前記サブセットに基づくこれまでの不認定患者処方記録から、少なくとも一つの関連のこれまでの不認定患者処方記録を抽出するステップと、
（ｄ）前記不認定患者の各々に対して、第１の抽出されたこれまでの不認定患者記録に含まれる投薬及び処方生成物情報と、第２の抽出されたこれまでの不認定患者記録に含まれる投薬及び処方生成物情報とを比較するステップと、
（ｅ）ステップ（ｄ）における比較モードのそれぞれに対して、投薬又は処方生成物の変化に基づいて処方を分類するステップと、
（ｆ）前記補充情報に基づいてステップ（ｅ）で分類された処方から、少なくとも一つの関連のこれまでの不認定患者処方記録を抽出するステップと、
（ｇ）前記不認定患者の各々に対して、最初の処方に対して提供された投薬及び日数に基づいて補充期日を決定するステップと、
（ｈ）前記不認定患者の各々に対して、前記最初の処方の補充期日と、次の処方に対して調合された日付とを比較するステップと、
（ｉ）ステップ（ｈ）における比較モードのそれぞれに対して、前記最初の処方の補充期日と前記次の処方に対して調合された日付との間の期間に基づいて前記不認定患者を分類するステップとを具えることを特徴とする方法。
【請求項１１】
前記ユーザ特有の情報を受信するステップで、観察期間に関連する情報を受信することを特徴とする請求項１０記載の方法。
【請求項１２】
ステップ（ｅ）の後、前記観察期間中に二人以上の医師を持つ不認定患者に対するこれまでの不認定患者処方記録を廃棄するステップを更に具えることを特徴とする請求項１０記載の方法。
【請求項１３】
前記補充情報に基づいて不認定患者処方記録を抽出するステップで、前記観察期間内に補充期限を有しないこれまでの不認定患者処方記録を廃棄することを特徴とする請求項１１記載の方法。
【請求項１４】
前記処方を分類するステップで、前記生成物が属する治療分野に不認定患者が他の処方を有しないときに生成物の処方を新たな治療開始として分類することを特徴とする請求項１０記載の方法。
【請求項１５】
前記処方を分類するステップで、不認定患者が前記生成物の他の処方を有しないとき、及び、前記不認定患者が、前記処方と同日に処方されなかった、前記生成物が属する治療分野内の二次生成物の処方を有しないときに、治療切替として処方を分類することを特徴とする請求項１０記載の方法。
【請求項１６】
ステップ（ｅ）の後、治療切替として分類された処方に対するこれまでの不認定患者処方記録を廃棄するステップを更に具えることを特徴とする請求項１５記載の方法。
【請求項１７】
前記処方を分類するステップで、更に多い投薬に対する生成物の処方を不認定患者が予め有するときに滴定減少として処方を分類することを特徴とする請求項１０記載の方法。
【請求項１８】
ステップ（ｅ）の後、滴定減少として分類された処方に対するこれまでの不認定患者処方記録を廃棄するステップを更に具えることを特徴とする請求項１７記載の方法。
【請求項１９】
前記処方を分類するステップで、更に少ない投薬に対する生成物の処方を不認定患者が予め有するときに滴定増加として処方を分類することを特徴とする請求項１０記載の方法。
【請求項２０】
ステップ（ｅ）の後、滴定増加として分類された処方に対するこれまでの不認定患者処方記録を廃棄するステップを更に具えることを特徴とする請求項１９記載の方法。
【請求項２１】
最初の処方の期日と次の処方の補充日との間の期間に基づいて不認定患者を分類するステップで、予め設定された日数に比べて前記期日が短い場合に、前記不認定患者をパーシステントとして分類することを特徴とする請求項１０記載の方法。
【請求項２２】
最初の処方の期日と次の処方の補充日との間の期間に基づいて不認定患者を分類するステップで、予め設定された日数に比べて前記期日が長い場合に、前記不認定患者を非パーシステントとして分類することを特徴とする請求項２１記載の方法。
【請求項２３】
ステップ（ｉ）の後、各医師に対するパーシステント不認定患者の総数及び非パーシステント不認定患者の総数を決定するステップを更に具えることを特徴とする請求項２２記載の方法。
【請求項２４】
各医師に対するパーシステント不認定患者の総数及び非パーシステント不認定患者の総数を決定するステップの後、各医師に対する不認定患者の総数で前記パーシステント不認定患者の総数を除算することによって医師のパーシステンスを計算することを特徴とする請求項２３記載の方法。
【請求項２５】
関心のある治療分野の少なくとも一人の医師の処方治療実務に関連するプロファイルを発生する装置であって、
（ａ）少なくとも一人の医師によって少なくとも一人の不認定患者に対して行われた処方に関連する複数のこれまでの不認定患者処方記録を記憶し、各記録が、不認定患者識別番号、投薬、提供された日数、処方生成物情報、投薬、補充日及び補充情報を有する大容量記憶装置と、
（ｂ）前記大容量記憶装置に結合され、前記複数のこれまでの不認定患者処方記録のサブセットを規定するユーザ特有の情報を受信する入力装置と、
（ｃ）前記入力装置に結合され、第１のこれまでの不認定患者処方記録に含まれる投薬及び処方生成情報と、第２のこれまでの不認定患者処方記録に含まれる投薬及び処方生成情報とを比較するとともに、投薬又は処方生成物の変化に基づいて処方を分類する処方分類機と、
（ｄ）前記処方分類機に結合され、前記投薬及び提供された日数に基づいて第１の処方の期日を決定し、第１の処方の期日と第２の処方の補充日とを比較し、第１の処方の期日と第２の処方の補充日との間の期間に基づいて前記不認定患者を分類するパーシステンス計算機とを具えることを特徴とする装置。
【請求項２６】
前記処方分類機が、生成物が属する処方分野の処方を不認定患者が有しないときに生成物の処方を分類することを特徴とする請求項２５記載の装置。
【請求項２７】
前記不認定患者が前記生成物の他の処方を有しないとき、及び、前記処方と同日に処方されなかった、前記生成物が属する治療分野の第２の生成物の処方を前記不認定患者が有しないとき、前記処方分類機が治療切替として生成物の処方を分類することを特徴とする請求項２５記載の装置。
【請求項２８】
前記不認定患者が前記生成物に対する他の処方を有しないが、同日に処方された、前記生成物が属する治療分野の第２の生成物に対する処方を有するとき、前記処方分類機が、追加治療として生成物の処方を分類することを特徴とする請求項２５記載の装置。
【請求項２９】
不認定患者が、更に多くの投薬の生成物に対する処方を予め有するとき、前記処方分類機が、滴定減少として生成物の処方を分類することを特徴とする請求項２５記載の装置。
【請求項３０】
不認定患者が、更に少ない投薬の生成物に対する処方を予め有するとき、前記処方分類機が、滴定増加として生成物の処方を分類することを特徴とする請求項２５記載の装置。
【請求項３１】
不認定患者が、同一投薬の生成物に対する処方を予め有するとき、前記処方分類機が、継続中治療として生成物の処方を分類することを特徴とする請求項２５記載の装置。
【請求項３２】
前記第１の処方の期日と前記第２の処方の補充日との間の期間が、予め設定された日数より短いとき、前期処方分類機が、パーシステントとして前記不認定患者を分類することを特徴とする請求項２５記載の装置。
【請求項３３】
前記第１の処方の期日と前記第２の処方の補充日との間の期間が、予め設定された日数より長いとき、前期処方分類機が、非パーシステントとして前記不認定患者を分類することを特徴とする請求項２５記載の装置。
【請求項３４】
前記パーシステンス計算機が、各医師に対するパーシステント不認定患者の総数及び非パーシステント不認定患者の総数を決定することを特徴とする請求項２５記載の装置。
【請求項３５】
前記パーシステンス計算機が、各医師に対する不認定患者の総数でパーシステント不認定患者の総数を除算することによって医師のパーシステンスを決定することを特徴とする請求項３４記載の装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この出願は、２００１年５月５日に出願された、発明の名称が”Physician Profiling for Enhanced Sales Force Targeting Using Longitudinal Rx Data (LRx)”である米国分割出願番号６０／２７３，７１４の優先権を主張する。
【０００２】
本発明は、医師に対する処方請求履歴を分析するとともに、そのような医師の処方治療についての統計を決定する装置及び方法に関する。
【背景技術】
【０００３】
薬局のセールス表示は、典型的には、カバーする範囲の各々の医師についての情報に基づくテリトリーコールプランと、そのような医師が典型的に処方する薬局の生成物の範囲とを決定する。この情報は、医師の専門分野、宣伝効果に対する医師の応答、薬局の生成物の市場シェアにおける医師のランキング、総マーケット量における医師のランキング及び薬局の生成物の処方量における医師のランキングを有する。この情報に関する観察されたパターンに基づいて、利用できる直後に新たな生成物を処方する傾向がある医師を言及する「新たな生成物の早期採用者」(new product early adopter)や、競合する薬を利用できるとしても特定のブランドの薬を処方しつづける医師を言及する「ブランド愛用者」のような医師についての質を十分にモデル化している。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
医師によって書かれた処方から上記情報が取り出されるが、そのような情報は、所定の期間に亘る医師の処理実務又は互いに相違する患者のタイプに適用されるような実務への洞察を提供しない。そのようなターゲット化は、例えば、各医師に対する処方活動のデータベースの情報を通じて患者人口内における医師の処理実務の更に詳細な理解を必要とし、この場合、医師が特定の治療分野で処方する方法を理解するために、不認定患者(de-identified patient)を追跡することができる。
【０００５】
縦方向の医療記録(longitudinal medical record)に対するアルゴリズムが開発されているが、そのアプリケーションは、マーケットリサーチ又は要約されたレベルの分析に対するものである。縦方向の処方データ上の結果リサーチ及びマーケットリサーチは、現在、複数の売主を通じて提供されており、全ては、そのアプリケーションに対して単一ソースのデータを利用している。
【０００６】
したがって、従来、医師の長期間の処方実務を分析することができる技術が必要とされており、それは、投薬及び医師によって処方された生成物の変化についての情報を提供できることと、処方した養生法に従う医師の患者人口の傾向についての情報を提供できることを含む。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明の目的は、所定の期間に亘る複数の医師の処方実務を分析する技術を提供することである。
【０００８】
本発明の他の目的は、医師の処方実務を理解する際に薬局のセールス表示をアシストする処方起動分析ツールを提供することである。
【０００９】
本発明の他の目的は、医師によって処方された処方投薬の変化を追跡することができる技術を提供することである。
【００１０】
本発明の他の目的は、処方した養生法に従う患者人口の傾向をモニタする技術を提供することである。
【００１１】
この開示を参照して明らかになる本発明のこれら及び他の目的は、関心のある特定の治療分野の一人以上の医師によって行われる、不認定患者に対する処方治療に関連する縦方向の医師プロファイルを発生する装置及び方法によって達成される。医師プロファイルを、不認定患者、医師、処方生成物及び投薬によって分類される、これまでの不認定患者記録を有する大容量記憶装置を具えるコンピュータ装置で発生させる。
【発明の効果】
【００１２】
これまでの不認定患者処方記録を、ダイナミックメモリによる大容量記憶装置から検索することができ、これまでの不認定患者処方記録のサブセットを規定するユーザ特有の情報を提供することができる。ユーザ特有の情報によって規定されたデータのサブセット内の特別なこれまでの処方データを抽出して、所定の適格要求に適合する不認定患者を有するデータのセットを提供することができる。
【００１３】
好適例において、各処方の分類プロセスで、各患者に対する特定の処方の投薬及び処方生成物と、患者に対する他の処方の投薬及び処方生成物とを比較する。特定の処方の分類は、特定の処方と他の処方との間の投薬及び処方生成物の変化に基づく。処方の特定のカテゴリーは、新たな処方開始、処方切替、追加治療、滴定増加若しくは減少、又は継続中の治療を有する。
【００１４】
好適には、パーシステントを、特別な患者の各々及び各医師の全ての患者に対して決定する。患者処方データを、分類ステップによって規定されたデータの第２のサブセットを用いて抽出する。例えば、治療切替又は滴定である処方を、コンプリアンス／パーシステンス分析から除外することができる。特別な処方の期日と処方が行われた日との間の期間を決定することができる。特定の処方を、期日と処方が行われた日との間の期間に基づいて分類する。
【００１５】
本発明によれば、上記目的に適合し、かつ、投薬及び医師によって処方された生成物の変化についての情報を提供できることと、処方した養生法に従う医師の患者人口の傾向についての情報を提供できることを含む、医師のグループの長期間の処方実務を分析することができる技術に対する従来の要求を満足させることができる。本発明の他の特徴、性質及び種々の利点を、図面及び実施の形態を参照して詳細に説明する。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１６】
図１を参照すると、処方データを処理するための装置の実施の形態を示し、一般に、装置１０として符号を付す。装置１０は、処理用の複数の情報源を利用する。ユーザは、反鎮痛治療(anti-depressant therapy)や血圧制御治療のような特定の治療分野又は関心のあるマーケットの情報１２を発生する。ユーザは、研究に含まれるべき所定の処方生成物(prescription product)の情報を発生することもできる。期間情報１５すなわち「観察期間」は、処方の調合をモニタする期間を指定するためにユーザによって選択される。特定の処方情報は、処方データ、すなわち、小売り薬局処方データ(Retail Pharmacy Prescription data)１６に含まれ、それは、これまでの不認定患者の処方データ(historical de-identified patient prescription data)を有し、典型的には、大容量記憶装置に格納される。この入力情報は、入力装置１８で受信される。
【００１７】
医師ターゲッテング装置１０は、小売り薬局からの縦軸処方データ(longitudinal prescription data)を使用する。小売り薬局処方データ１６は、調合された処方生成物、投薬、補充情報、すなわち、補充が許可されたか否かの表示、供給日、すなわち、患者が補充を必要とするまでの日数、調合された日の情報を発生する。小売り薬局処方データ１６は、「不認定」患者識別番号の下で一人の患者に対する上記情報をグループ分けする。不認定患者識別番号は、患者の名前に置き換える識別子であり、患者の機密を保護する。その理由は、それが患者についての個人情報を提供しないからである。この情報によって、装置は、未知であっても特定の患者に対する処方治療を所定の時間に亘って追跡する。したがって、「患者」又は「患者データ」がここに記載されているときには常に、患者記録の機密を保持するために患者の身元及び個人情報は排除される（すなわち、患者は「不認定」。）。
【００１８】
この開示を、小売り薬局処方データを用いて記載しているが、薬局利益管理(Pharmacy Benefit Manager: PBM)処方クレームデータ、メールオーダ処方データ、データ源の組合せ等の他のデータ構造を容易に用いることができる。
【００１９】
処方分類機(prescription categorizer)２０と、コンプリアンス及びパーシステンス計算機(compliance and persistence calculator)２２とは、ＲＡＭ（図示せず）のようなダイナミックメモリに格納されたＣＯＢＯＬのソフトウェアプログラムを実行するコンピュータの中央処理ユニットによって一連のデータ処理動作を実行する。この入力データは処方分類機２０によって受信され、それは、先ず、処方分類プロセスに含めるために、不認定患者の各々が「追跡可能」であるか否か考察する。一旦、追跡可能であることが確認されると、処方分類機２０は、不認定患者の各々に対する特定の処方の投薬及び処方生成物と、不認定患者の識別番号に対する他の処方の投薬及び処方生成物とを比較し、投薬の変化、すなわち、特定の処方と他の処方との間で処方された投薬に基づいて特定の処方を分類する。各処方は、処方分類機２０によって次のカテゴリーに分類される。（１）新たな治療開始、（２）治療切替、（３）追加治療（共存物）、（４）滴定減少、（５）滴定増加、又は（６）継続治療。当業者は、他のカテゴリーを追加できることを理解し得る。
【００２０】
パーシステンス計算機２２は、不認定患者に対する特定の処方の期日と、次の処方が実際に行われた日とを比較する。パーシステンス計算機２２は、期日と処方が行われた日との間の日数に基づいて、不認定患者の分類も行う。上記計算は、ソフトウェアプログラムによって実行される。処方データのパーシステンスは、後に説明する医師の処方治療における、不認定患者の配慮(diligence)を言及する。パーシステンス計算機は、各医師に対する不認定患者のカテゴリーの要約も行う。コンプリアンスは、不認定患者が処方治療でサポートされた日数と比べたときのパーシステントな不認定患者が処方治療にある日数の割合から取得される医師に起因した目安である。これら二つの目安は、コンプリアンス及びパーシステンス計算機２２によって決定される。この情報は、出力データ２６として格納される要約に組み込まれる。これは、図９〜１０に関連して後に詳細に説明する。
【００２１】
本発明によって実施される手順を、図２〜３，５〜８を参照して説明する。上記手順を、適切な入力装置１８及び大容量記憶装置２６を有する汎用コンピュータ（図示せず）で実行することができる。図２を参照すると、関心のある治療分野の情報、研究に含まれる処方生成物、及び観察期間が、ステップ１００で受信される。研究に含まれるべき取り扱いに対する小売り薬局処方データを、ステップ１０２で受信する。これらステップを、連続的又同時に行うことができる。次いで、ステップ１０４において、既に説明したように、処方の各々を、予め設定された複数のカテゴリーのうちの一つに分類する。コンプリアンス及びパーシステンス情報がステップ１０６で決定される。ステップ１０８において、ステップ１０４及び１０６で決定された情報の要約が、発生し及び格納される。
【００２２】
ステップ１０４の詳細を図３に示す。不認定患者の処方が縦軸処方分類に含まれるようにするために、不認定患者が指定の週間すなわち観察期間に適格な処方利益となったか否かを決定するために、患者適格ファイルが用いられる。この最短期間は、不認定患者の処方治療履歴の全体を取得するのに有用である。例えば、新たに健康プランに記録された不認定患者は、処方が特定の治療で連続しているか変化しているかを決定するのに十分な履歴の情報を有しない。したがって、不認定患者が適格であると考えられない場合、不認定患者に対するデータは破棄される。
【００２３】
ステップ１００で受信した治療分野の情報、関心のある処方生成物及び観察期間並びにステップ１０２で受信した小売り薬局処方データが、ステップ１２０に送られ、この場合、患者の適格性が抽出される。観察期間中の処方プランに適格な患者に対する不認定患者識別番号のリストを形成するために、フィルタが用いられる。患者の適格性の抽出を、ユーザによって規定されるような関心のある指定されたマーケットの指定された生成物に制限することもできる。
【００２４】
ステップ１２２〜１４６は、分析中に各処方に対して実行される。ステップ１２２〜１４６で分類される処方を、ここでは「現処方」と称する。現処方に対する分類のプロセスは、ステップ１２２で開始する。本発明の好適な実施の形態によれば、ステップ１２２において、現処方が不認定患者に対する「新たな治療開始」であるか否かを決定する。新たな治療開始は、関心のあるマーケットで不認定患者が受信する第１処方として規定される。これは、記録を探索することによって実行されて、観察期間中に関心のあるマーケットで不認定患者が以前の処方を有したか否かを見る。不認定患者に対し、このマーケットで以前の処方がなく、現処方が、小売り薬局処方データに「新処方」インディケータを有する場合、現処方を、新たな治療開始として分類する（ステップ１２４）。
【００２５】
ステップ１２６において、「新たな治療開始」として分類された処方は、患者適格抽出と比較される。現処方の不認定患者識別番号が患者適格抽出に挙げられていない場合、ステップ１２８において、現処方は、この不認定患者に対する分類プロセスから廃棄される。プロセスは、図３のマーケットＡによって表されるように次の処方で続けられる。
【００２６】
観察中の関心のあるマーケットの以前の処方として規定されるような少なくとも一つの他の「マーケット処方」が存在した場合、分析はステップ１３０に進む。このステップは、他のマーケットが現処方と同一生成物に対するものであったか否かを決定する。他のマーケット処方が、相違する生成物に対するものであった場合、分析はステップ１３２に進む。他のマーケットが、相違する生成物に対するものであった場合、好ましい二つのカテゴリーが存在する。（１）最後に受け取ったものとは異なる生成物に対する処方を不認定患者が受け取るときに生じる「治療切替」、及び（２）不認定患者が一度に二つ以上の生成物を取るべき事態となったときに生じる「追加治療」、すなわち、処方は、ここで詳細に説明するように、他のマーケット処方に「追加」される。
【００２７】
ステップ１３２において、現処方及び他のマーケット処方の日付が考慮される。他のマーケット処方が、現処方と同日に調合されなかった場合、ステップ１３４において、現処方は、治療切替として分類され、現処方に対するプロセスが終了する。現処方は、切り替えられた生成物の情報も記憶することができる。しかしながら、現処方及び他のマーケット処方が同日に調合された場合、ステップ１３６において、現処方が追加治療と考えられ、現処方に対するプロセスが終了する。ステップ１３４及び１３６の後、マーケットＡで示すような次の処方でプロセスが継続する。ここに記載した実施の形態が、追加治療と同日の処方を規定するとしても、治療切替と追加との間の差を更に規定する日付範囲すなわちウィンドウを許容するよう装置を構成することができる。
【００２８】
現処方及び他のマーケット処方が同一生成物に対するものであるとステップ１３０で決定されると、分析はステップ１３８に進む。記録中に他のマーケット処方と同一生成物に対する現処方に対する三つの好適なカテゴリーが存在する。（１）継続した治療は、不認定患者の最近の処方と同一投薬レベルの処方となる。（２）滴定増加は、不認定患者の最近の処方よりも高い投薬レベルの同一生成物に対する処方となる。（３）滴定減少は、低い投薬レベルの同一生成物に対する処方となる。処方の他の分類も利用することができる。
【００２９】
ステップ１３８において、現処方及び他のマーケット処方に対して毎日の投薬が比較される。投薬は、毎日とるべき生成物の量が乗算された生成物の強度として算出される。例えば、生成物Ｙは、５０ｍｇの強度を有し、毎日２個の錠剤を必要とする。したがって、生成物Ｙに対する毎日の投薬は、１００ｍｇ（すなわち、５０ｍｇ＊２個の錠剤）となる。投薬レートに対する他の目安を適切に利用することができる。現処方及び他のマーケット処方に対する投薬が同一、又は投薬のいずれかが無効である場合、ステップ１４０において、現処方が継続中の治療として分類され、現処方に対するプロセスが終了する。ステップ１４２において、他のマーケット処方の投薬が現処方の投薬よりも低いことがわかると、ステップ１４４において、現処方は、滴定増加として分類され、現処方に対するプロセスを終了する。他のマーケット処方に対する投薬が現処方に対する投薬に比べて低くない、すなわち、他のマーケット処方が現処方よりも高い場合、ステップ１４６において、現処方は滴定増加と分類され、現処方に対するプロセスを終了する。ステップ１４８で決定されるように他の処方が存在する場合、マーケットＡで示すように、分類プロセスがその処方に対して継続する。最近の処方に到達すると、プロセスは、以下説明するようなステップ１６０に進行する。
【００３０】
上記プロセスによって、追跡可能な不認定患者に対する処方の各々は、好適には１カテゴリーに入る。他の処方カテゴリーが利用される場合、各処方は、そのような１カテゴリー以外のカテゴリーに入る。当然、処方のカテゴリーを決定するために、ステップ１２０〜１４６に関連して説明したステップのシーケンスを変更することができる。最後に、処方カテゴリーカウントを追加し、それを、任意の所望期間中、各医師又は生成物に対して要約することができる。
【００３１】
例
図４は、処方分類の例を示す。本例において、治療分野すなわち関心のあるマーケットは、不認定治療マーケットである。例示した時間欄３００は、１９９９の第１クオーターを有する期間開始から１９９９の第３クオーターまでの週間ビューを有する。一例の観察窓は、任意の報告週間前の１３週間からなる。これら処方の全てが同一の不認定患者番号を有するので、これらは、図３に関連して既に説明した規則に従って分類される。特定の処方番号、すなわち、処方♯１〜処方♯１６は、欄３０１に出現する。欄３０２は、処方された生成物を表し、欄３０４は投薬を表し、欄３０６は開始日付情報を有する。各エントリーは、処方の最初の日付を表す三角形３０８と、処方の最後の日付を表す三角形３１０とによって表される。本例において、処方♯１は、新たな治療開始である。１９９９年２月７日以前の１３週間において、この不認定患者番号に対するこのマーケットの他の処方が存在しない。既に説明したプロセスに基づいて、残りの処方は、表１に示すように分類される。
【００３２】
表１
処方    カテゴリー  コメント
１      新治療開始  以前のマーケット処方なし
２      継続中治療  同一生成物、同一投薬
３      滴定増加    ２０ｍｇから４０ｍｇに増加
４      治療切替    薬♯１から薬♯２
５      滴定増加    １５０ｍｇから２２５ｍｇに増加
６      継続中治療  同一生成物、同一投薬
７      継続中治療  同一生成物、同一投薬
８      滴定増加    ２２５ｍｇから３００ｍｇに増加
９      治療切替    薬♯２から薬♯３
１０ａ  治療切替    薬♯３から薬♯２
１０ｂ  追加治療    薬♯２（７５ｍｇ）処方１０ａと同日
１０ｃ  追加治療    処方１０ａと同日に調合された薬♯４
１１ａ  継続中治療  処方１０ａと同一生成物、同一投薬
１１ｂ  継続中治療  処方１０ｂと同一生成物、同一投薬
１１ｃ  継続中治療  処方１０ｃと同一生成物、同一投薬
１２    滴定増加    １５ｍｇから３０ｍｇに増加
１３ａ  継続中治療  処方１１ｂと同一生成物、同一投薬
１３ｂ  継続中治療  処方１１ａと同一生成物、同一投薬
１４    継続中治療  処方１２と同一生成物、同一投薬
１５    継続中治療  処方１３ａと同一生成物、同一投薬
１６    継続中治療  処方１３ｂと同一生成物、同一投薬
【００３３】
再び図４を参照すると、３種類の矢印は、治療中に処方する３人の医師、すなわち、破線の輪郭の医師Ａ、実線の輪郭の医師Ｂ及び実線のカラーの医師Ｃを表す。分類の終了時において、処方は、１週間の報告期間中の医師、生成物、カテゴリーレベルにまとめられる。
【００３４】
図５は、治療パーシステンス及びコンプリアンスを計算するステップ１０６の詳細を示す。既に説明したように、パーシステンス及びコンプリアンスは、後に説明する医師の処方治療の不認定患者の配慮の目安となる。評価の期間は、ステップ１００（図２参照）でユーザによって選択される。パーシステンス評価を行うために、他の期間を利用できるとしても、本発明による分析は、図５のステップ１６０の予め規定された測定期間を超えた日の他の１ヶ月を用いる。例えば、１月に終了する期間（月又はクオータ）中のコンプリアンス及びパーシステンスを報告するために、２月データが用いられる。ステップ１６０において、治療継続中の不認定患者を選択する。ステップ１６２において、パーシステンスデータを、各不認定患者に対して決定する。不認定患者は、時間通りに処方を補充した場合には「パーシステンス」とラベルを付す。処方の補充に遅れた場合、「非患者」と考えられる。ステップ１６４において、各医師に対するパーシステンス及びコンプリアンスデータを計算する更なる処理工程が行われる。ここで更に詳細に説明するように、コンプリアンスは、パーシステント不認定患者は、不認定患者が実際に治療を受けた全日数によって除算された、パーシステント不認定患者が薬治療によってサポートされた日数の割合に基づく医師の測定である。これらアプリケーションは、週、月又はクオータに基づいて適切である。
【００３５】
図６は、ステップ１６０に関して更に詳しく説明したものである。ステップ１７０において、選択された期間内の補充に起因して少なくとも１マーケット処方を有する不認定患者であるか否かを決定する。不認定患者が、選択された期間内の補充に起因する処方を有しない場合、ステップ１７２において、データを廃棄し、次の不認定患者データをステップ１７０で評価する。補充期日を計算するために、日の供給を、処方の際に処方調合日に加える。この期日を用いて、ステップ１７０は、観察期間中に補充期限を有する全ての不認定患者を選択する。例えば、１月の観察期間を選択した場合、１月中に補充期日がある処方箋を有する全ての不認定患者が選択される。期間中に充填期日がある処方箋を有しない不認定患者に対する患者データは、ステップ１７２で廃棄される。
【００３６】
次のステップ１７４では、期間中及びそれに続く期間中にステップ１７０から残った不認定患者に対する全ての処方を選択する。例えば、１ヶ月の報告に対して、観察期間を１月とし、それに続く期間を２月とする。図３を参照して既に説明したステップ１２６〜１４６で予め決定した処方カテゴリーを用いて、ステップ１７８〜１８４は、治療の切替又は滴定があった任意の不認定患者に対するデータを廃棄する。更に詳しくは、ステップ１７８において、治療切替となるよう処方カテゴリーを決定する場合、（マーカーＣで示すように）ステップ１７２において、データが廃棄される。処方が治療切替でない場合、ステップ１８０に進み、処方が滴定増加である場合にデータが廃棄される。処方が滴定増加でない場合、ステップ１８２において、処方カテゴリーが決定される。この場合、処方が滴定減少である場合には、データが廃棄される。そうでない場合、ステップ１８４の工程において、不認定患者が二人以上の医師の処方を受けているか否か決定する。二人以上の医師を有する不認定患者に対するデータがステップ１７２で廃棄される。残りのデータは、一人の医師の継続治療を有する不認定患者に対するものであり、ステップ１９０に進む（図７）。
【００３７】
ステップ１６２の更なる詳細、すなわち、各不認定患者に対するパーシステンスの計算を、図７に示す。プロセスの段階において、観察期間（例えば、１月）内の最後の処方の日付及び次に続く期間（例えば、２月）の生成物に対する次の処方の日付を計算する。更に詳しくは、次の期間の処方の日付は、ステップ１９０で決定される。ステップ１９２において、期日の後の３０日未満に処方が行われたか否か決定する場合、ステップ１９４において、不認定患者に「パーシステント」のラベルが付される。そうでない場合、ステップ１９６において、不認定患者に「非パーシステント」のラベルが付される。複数段階のパーシステンス分類が可能であるので、容易に他の期間を利用することができる。
【００３８】
ステップ１９８において、パーシステント不認定患者に対して、各不認定患者に対して与えられた全日数が決定される。ここで説明する実施の形態において、小売り薬局処方データからこの日を得る。治療の全日数がステップ２００で決定される。更に詳しくは、治療の日数は、観察期間の最初の処方（例えば、１月の処方）の行われた日と次の期間中の次の処方（例えば、２月の処方）の行われた日との間の日数を計算することによって行われる。ステップ２０２において、次の不認定患者データを分析すべき場合、図６に関連して説明したように、分析は、次の不認定患者に対してステップ１７０に戻る。他の患者データが存在しない場合、分析はステップ２０４に進む（図８）。
【００３９】
図８において、医師に対するコンプリアンス及びパーシステンスデータの計算（すなわち、図５のステップ１６４）に関して、更に詳細に説明する。ステップ２０４において、医師に対する日パーシステント不認定患者の総数を計算する。ステップ２０６において、パーシステント不認定患者の総数を決定する。次に、ステップ２０８において、この医師に対する全ての不認定患者の治療の総数を決定する。ステップ２１０において、この医師に対する全てのパーシステンス不認定患者の総数供給を計算する。ステップ２０４，２０６，２０８及び２１０において、パーシステント不認定患者の総数に対する日、非パーシステント不認定患者の総数、不認定患者の総数、すなわち、パーシステント及び非パーシステント不認定患者の総数、パーシステント不認定患者に対する全日数提供、及びパーシステント不認定患者の治療の全日数を、単一の医師／生成物レベルファイルに編入する。
【００４０】
ステップ２１４において、医師に対するコンプリアンスデータは、以下のように計算される。
コンプリアンス＝全日数供給／治療の全日数            （１）
医師／生成物レベルのパーシステンスデータは、ステップ２１６で計算される。
パーシステンス＝パーシステンス患者の数／患者の総数  （２）
【００４１】
図２に示すように、各医師に対する要約報告をステップ１０８で発生させる。処方が分類され、それが医師／生成物／カテゴリーレベルにまとめられた後、データが報告に要約される。要約された記録３５０の一例を、図９に示し、出力データ２６として格納される。要約のレベルは、医師及び処方生成物についてのものである。図３のステップ１２２〜１４６に関して説明したように、処方の分類が、個々の処方レベルで発生する。関心のある期間内に、分類された処理はカテゴリーの各々で要約される。要約された記録３５０において、データは、医師３５２及び処方生成物３５４に対して要約される。したがって、記録３５０は、医師３５２及び処方生成物３５４に対する新たな治療開始の総数３５６、継続中の治療３５８、治療切替３６０、滴定増加３６２及び滴定減少３６４を提供する。ステップ１６０，１６２及び１６４（図５）で計算されたパーシステンス及びコンプリアンスデータも、報告３５０に要約される。更に詳しくは、要約された記録３５０は、各医師３５２及び処方生成物３６４に対するパーシステンス３６６及びコンプリアンス３６８のデータを有する。フィルタを適用することによって、装置が、セールス表示によってアクションを起こすことができる情報のみを抽出することができる。そのようなフィルタは、分析的な手順、ビジネスルール又はその両方に基づくことができる。例えば、フィルタを用いて、マーケット処方量に基づく領域における医師のトップ２０を選択する。
【００４２】
実際には、セールス表示は、二次的な治療(second line therapy)に対する競合者の生成物に対して領域内の医師が著しい数の患者を統計的にスタートするときにのみ知らされることを所望される。この知識にかんがみて、セールス表示は、二次治療に対する企業ブランドを用いた治療の利益を医師に情報提供する非常に特有な販売メッセージを用いる。したがって、ここで説明する装置を、例外に基づく警告及び周期的で適切な情報の洞察を抽出し、かつ、それを適切な時間に適切なメッセージを有するセールス表示に提供するように適合させる。
【００４３】
図１０は、セールス表示に供給することができる報告４００の一例を示す。領域レベル報告の再フォーマットを、バックエンド報告装置(back-end reporting system)のソフトウェアコードによって発生させる。装置は、どのデータがどの程度報告に送信されたかを制御するパラメータを許容する。装置は、選択されたパラメータの基づく顧客のニーズに対する報告をカスタマイズする。一例の報告４００は、関心のある「常習的な痛み」のマーケット４０２の生成物ＤＲＵＧ♯１及びＤＲＵＧ♯２に対する統計を表示するよう選択される。選択された他のパラメータは、「セール力」４０４及び「領域」４０６である。報告４００の要約部４１０は、週ごとの報告された生成物のシェア４１４及びマーケット量４１６を有し、それは、今日の環境で現在利用できる。報告４００は、処方者部４１２に医師の実務についての情報を提供することもできる。例えば、図１０の処方者部４１２は、セクション４２０ａ，４２０ｂ，４２０ｃ及び４２０ｄのトップ４の医師を示す。さらに、処方実務で観察される傾向を更に説明する文字メッセージが各医師に添付される。分類した処方に基づく統計的に重大な傾向が、統計的なモデリング及び傾向テストを適用することによって決定される。各医師には、統計的な傾向テストからのスコアが与えられる。スコアが、ユーザが規定した範囲内にある場合、医師は、警告に対して適格である。例えば、マーケット量で♯２１に一旦ランクされたDr. John Doeは、縦軸方向の処方動作に基づいて♯１にランクされている。このレポートで見えるセール表示は、Dr. Doeの更に鮮明な画像を有し、適切かつ迅速にメッセージを適合させることができる。
【００４４】
本発明は、上記実施の形態に限定されるものではなく、幾多の変更及び変形が可能である。
【図面の簡単な説明】
【００４５】
【図１】本発明による装置の一例のブロック図である。
【図２】本発明による手順の一例を示すフローチャートである。
【図３】本発明による図２の手順の一部を更に詳しく示すフローチャートである。
【図４】本発明による要約報告の一例である。
【図５】本発明による図２の手順の他の部分を更に詳しく示すフローチャートである。
【図６】本発明による図５の手順の一部を更に詳しく示すフローチャートである。
【図７】本発明による図５の手順の他の部分を更に詳しく示すフローチャートである。
【図８】本発明による図５の手順の他の部分を更に詳しく示すフローチャートである。
【図９】医師の処方情報の要約である。
【図１０】本発明による要約報告の一例である。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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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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【国際公開パンフレット】
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【国際公開パンフレット（コレクトバージョン）】
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【国際調査報告】
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