(57)【要約】【課題】一元化されたデータベースにより、各種指標を適切に設定して的確かつ定量的な分析が可能な地域包括ケア事業システムを提供する。【解決手段】住民の基本データ、介護保険データ、医療保険データ、及び施策等固有データが一元化されたデータベースを用いて、予め設定された複数の指標の値を算出する指標算出手段を有する。指標算出手段は、心身状態の段階が変化した利用者の、段階が変化するまでの継続期間を利用者のＯ指標とする。利用者が、継続期間中に受けたサービスの実績を利用者のＰ指標とする。利用者へのサービスを提供した実施者が継続期間中に取り組んだ施策の実績をＳ指標とする。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
住民の基本データ、介護保険データ、医療保険データ、及び自治体が実行する施策を含む施策等固有データを有するデータベースを用いて、所定の施策を達成するために予め設定された複数の指標の値を所定の集計単位別に算出可能な地域包括ケア事業システムであって、
前記指標として、前記施策を実施する実施者の施策の実施状況を含むストラクチャ指標、前記実施者から前記施策の利用者へのサービスの提供状況を含むプロセス指標、及び前記利用者の心身状態の維持期間を含むアウトカム指標が設定されており、
集計時点から所定期間遡ったチェック期間中に、心身状態の段階が変化した前記利用者の前記変化するまでの継続期間を表す数値を前記利用者のアウトカム指標として算出するアウトカム指標算出部と、
前記利用者が、前記継続期間中に前記実施者から受けたサービスの実績を表す数値を前記利用者のプロセス指標として算出するプロセス指標算出部と、
前記利用者へのサービスを提供した前記実施者が前記継続期間中に取り組んだ施策の実績を表す数値をストラクチャ指標として算出するストラクチャ指標算出部と、
を有する地域包括ケア事業システム。
【請求項２】
住民の基本データ、介護保険データ、医療保険データ、及び自治体が実行する施策を含む施策等固有データを有するデータベースを用いて、所定の施策を達成するために予め設定された複数の指標の値を所定の集計単位別に算出可能な地域包括ケア事業システムであって、
前記指標として、前記施策を実施する実施者の施策の実施状況を含むストラクチャ指標、前記実施者から前記施策の利用者へのサービスの提供状況を含むプロセス指標、及び前記利用者の心身状態の維持期間を含むアウトカム指標が設定されており、
集計時点から所定期間遡ったチェック期間中に、心身状態の段階が変化した前記利用者の、前記変化するまでの継続期間と、この継続期間経過後の前記段階の変化量を集計し、この継続期間と段階の変化量とから、前記経続時間における変化の度合いを表す勾配を利用者のアウトカム指標として算出するアウトカム指標算出部と、
前記利用者が、前記継続期間中に前記実施者から受けたサービスの実績を表す数値を前記利用者のプロセス指標として算出するプロセス指標算出部と、
前記利用者へのサービスを提供した前記実施者が前記継続期間中に取り組んだ施策の実績を表す数値をストラクチャ指標として算出するストラクチャ指標算出部と、
を有する地域包括ケア事業システム。
【請求項３】
前記アウトカム指標算出部は、所定の前記集計単位別に、前記心身状態の段階が改善方向に変化した前記利用者の、悪化もしくは改善方向のどちらかに変化した利用者全員に対する割合を改善率として算出する機能を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４】
前記アウトカム指標算出部、プロセス指標算出部、ストラクチャ指標算出部は、アウトカム指標が、心身状態の段階が悪化方向に変化している利用者と心身状態の段階が改善方向に変化している利用者とがいる場合、悪化グループと改善グループとにグループ分けし、グループ別に集計単位の指標値を算出する請求項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５】
前記アウトカム指標算出部は、心身状態の項目が複数あり、これら心身状態の複数の項目について、それぞれ各段階のアウトカム指標値を算出した場合、前記心身状態の項目別に、前記集計単位に属する利用者の各段階における指標値と、この指標値の各段階でのレコード数とを用いて全段階を集約した加重平均値を求め、この加重平均値を前記集計単位の心身状態の項目のアウトカム指標とすることを特徴とする請求項１乃至請求項４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６】
前記プロセス指標算出部又はストラクチャ指標算出部は、前記アウトカム指標算出部により、心身状態の複数の項目の各段階別に算出されたアウトカム指標に基づいてプロセス指標又はストラクチャ指標が算出された場合、前記心身状態の項目別に、前記各段階における指標値と、これら指標値の各段階でのレコード数を用いて全段階を集約した加重平均値を求め、この加重平均値を集計単位の心身状態の項目のプロセス指標又はストラクチャ指標とすることを特徴とする請求項１乃至請求項４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７】
前記アウトカム指標算出部は、前記継続期間中に、前記利用者にサービスを提供する前記実施者に変更がある場合は、分析非対象とすることを特徴とする請求項１乃至請求項６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８】
前記アウトカム指標算出部は、前記利用者が前記継続期間中に複数の前記実施者からサービスを提供された場合、これら複数の実施者のうち、前記利用者に関わった割合が最も多い実施者の前記割合が、予め設定した閾値以上であればこの利用者及び当該実施者を最終分析対象とすることを特徴とする請求項１乃至請求項７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９】
前記アウトカム指標算出部は、前記心身状態の段階が、予め設定した起算点から、自立を表す段階の次の悪化段階へ変化した時点までの期間を前記継続期間として算出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１０】
前記アウトカム指標算出部は、前記心身状態の段階の変化が発生した場合、前記変化が発生した時点の前後に所定長さのチェック期間を設定し、前記チェック期間中における入退院イベント前記利用者の有無を、前記利用者の医療レセプト又は介護レセプトのデータから検出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１１】
前記アウトカム指標算出部は、前記心身状態の段階の変化として入院が発生した場合、疾病重症化発現から前記入院までの在宅医療が施された在宅滞在期間をアウトカム指標として算出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１２】
前記アウトカム指標算出部は、前記心身状態の段階の変化として入院と退院とが発生した場合、前記入院までの在宅医療が施された在宅滞在期間と、この在宅滞在期間及び入院期間を合計した分析対象期間とから求まる在宅滞在率をアウトカム指標として算出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】
前記アウトカム指標算出部は、個人の心身状態同一段階の継続期間内の平均給付費を事業所単位で集計する機能を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】
前記アウトカム指標算出部は、前記継続期間を平均給付費で除した個人の単位金額あたりの継続期間を事業所単位で集計する機能を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１５】
前記アウトカム指標算出部は、認定調査に疑義が生じる定量的な条件を設定し、これらの条件に該当する対象者を集計対象から除外する機能を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】
前記心身状態の段階とは、疾病リスク段階を含むことを特徴とする請求項１乃至請求項１５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１７】
前記アウトカム指標算出部、プロセス指標算出部、及びストラクチャ指標算出部が算出した個人単位の各指標の値を、前記利用者が属する集計単位毎にそれぞれ集計して、平均値をそれぞれ算出する集計単位別の集計部を有し、算出された平均値を前記集計単位のアウトカム指標、プロセス指標、及びストラクチャ指標とする請求項１乃至請求項１６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１８】
前記アウトカム指標に対し、性別・年齢区分による補正を行う補正部を有することを特徴とする請求項１乃至請求項１７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１９】
前記集計単位は、介護サービス事業所、医療機関、介護保険者内の小地域、職域医療保険者をトップにした階層別グループ、地域医療保険者をトップにした階層別グループ、介護保険者、職域医療保険者、地域医療保険者、及び自治体のいずれかであることを特徴とする請求項１乃至請求項１８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２０】
前記アウトカム指標は、指標値の他に、利用者が受けるサービス種類別、前記利用者にサービスを提供する事業所別、及び利用者の心身状態項目段階別の３つの要素を属性として有しており、
前記アウトカム指標の前記３つの要素について、それぞれ予め定めた範囲で集約し、集約された指標値の平均値を集約後の指標値とする処理を含む加工を行うアウトカム指標要素加工部と、
このアウトカム指標要素加工部で加工された前記アウトカム指標の前記３つの要素を２次元に展開するために、固定する要素を指定指標要素として決定し、縦軸に配置する要素を縦軸指標要素として決定し、横軸に配置する要素を横軸指標要素として決定し、これら縦軸指標要素および横軸指標要素の各指標値を計算することで得られる縦軸計算要素と横軸計算要素とを配置した２次元展開版アウトカム指標を生成する要素２次元展開部と、
この要素２次元展開部で生成された２次元展開版アウトカム指標の、前記縦軸指標要素の各指標値からなる縦軸要素アウトカム指標、前記横軸指標要素の各指標値からなる横軸要素アウトカム指標、これら２次元に配置された各指標値から計算される縦軸要素計算値指標、及び横軸要素計算値指標を用いて図表を作成する図表作成部と、
をさらに有する請求項１に記載の地域包括ケア事業システム。
【請求項２１】
前記アウトカム指標算出部は、樹形モデル図別の各項目別に、最大時間、最小時間、差分時間を抽出する樹形モデル図別項目別時間抽出部と、この樹形モデル図別項目別時間抽出部で抽出した項目別最大時間、最小時間、差分時間を元に、重度化防止に大きく寄与する項目を選定する重度化防止項目選定部とにより実現される重度化防止優先項目選定機能をさらに有する請求項１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、介護保険事業を含めた地域包括ケア事業を実行するための地域包括ケア事業システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
一般に、市町村などの自治体では、住民の生活に密接した各種業務や事業を実現するために、住民住所などの基本データを保有している。また、自治体では、介護保険事業を実施しており、介護保険関連の多くのデータを保有している。さらに、医療保険に関する各種データも入手可能である。これら定型の業務及び事業のほかに、住民の地域包括ケアに関する固有の施策が実施されており、それに伴う施策等固有データが発生し、これらも保有している。
【０００３】
上述した各業務及び事業は、それぞれが独立して個別に実施されており、それらに伴う各種のデータも、各業務及び事業毎に個別に管理されていた。したがって、自治体がこれらの事業を統括した地域包括ケア事業を実施することが困難であった。
【０００４】
また、自治体が実施する地域包括ケア事業では、その事業領域毎に所定の施策を実行するが、これら施策を達成するために複数の指標をそれぞれ設定する必要がある。これらの指標は、地域包括ケア事業の課題抽出、効果計測による有効施策抽出、などの定量評価の精度等に関係するので適切に設定される必要がある。
【０００５】
例えば、心身状態を表す指標は、従来、例として、以下の３つの手法が提案されていたが、それぞれ問題点があった。
【０００６】
１）２時点間の心身状態の差分の指標化
２）２時点間の心身状態変化率の指標化
３）要介護度や認定調査項目のある時点の新規認定者の月別段階別遷移数集計
上記１）２時点間の心身状態の差分の指標化の問題点
・２時点間の心身状態の差分の指標化では、集計対象とすべき期間が不明確で、人それぞれ異なる時系列変化（認定有効期間等）を踏まえた指標としては不適切である。
【０００７】
・何処で認定更新されるかも人によりバラバラで、一律に２時点を設定するのは不正確である。
【０００８】
・２時点でただ心身状態が悪化した、改善した、維持した、と言っても、それで健康寿命が延伸しているかどうかはわからないし、したがって、給付費抑制程度もわからず、給付費抑制シミュレーションになじまない。
【０００９】
上記２）２時点間の心身状態変化率の指標化の問題点
・異なる２時点間の心身状態変化率（傾き）を指標とするものだが、比率であるがゆえに、心身状態の段階変化の値や、各段階の維持継続期間の絶対値がわからず、自治体関係者が直感的に理解しにくい。このため、健康寿命が延伸しているかどうかがわからない。したがって、給付費抑制程度もわからず、給付費抑制シミュレーションになじまない。
【００１０】
上記３）要介護度や認定調査項目のある時点の新規認定者の月別段階別遷移数集計の問題点（各段階にいた人数がどのくらいの期間をかけてどの段階に遷移して行くかが可視化する方法の問題点）
・どのくらいの期間で評価するかで異なる結果となる。
【００１１】
・個々の対象者が各段階にどのくらい滞在しているかは原理的にわからない。
【００１２】
これらのため、個々の対象者の健康寿命が延伸しているかどうかはわからないし、したがって、給付費抑制程度もわからず、給付費抑制シミュレーションになじまない。
【００１３】
さらに、従来の方法の問題点として、個々の対象者の心身状態の維持継続期間の長短（延伸短縮）と、それらに影響を与える各種サービスの内容（頻度や量等）や、同期間に実施されたサービス事業所等の取組内容（有資格スタッフの充実、各種研修参加等）などの関係が不明確であるという問題があった。そのため心身状態の維持・改善のためにどのような施策（サービスや事業所等の取組）を講じればいいかを定量的に抽出・検証することができなかった。
【００１４】
上述の問題点は、要介護認定を受けた認定者（要支援１〜要介護５までの７段階）の心身状態の重症化抑止を目的とする評価方法・解決方法に係るものである。しかし、認定以前の対象者（健常者、虚弱者、介護予防・日常生活支援総合事業(新総合事業)利用の非認定者等）に対して、介護予防や早期発見を可能とする具体的かつ有効な評価方法・解決方法についてもいまだ見出されているとは言い難い状況である。
【００１５】
特に、非認定者については、ケアマネージャや各種介護サービス事業所等が介在しない（制度的に存在しない）ため、要介護認定データや介護給付実績データ等の全国標準の既存ビッグデータは活用できない。このため、同人が住む地域（特に日常生活圏域などの小地域）の取組（ふれあいサロンや高齢者向け介護予防教室の拡充整備等）や、同人自身の日常的取組（運動習慣、外出等によるコミュニケーション習慣、趣味や仕事などによる自己実現内容、ボランティアポイントによる生活支援サービス参画等）などの各種取組（各保険者固有データとして収集管理される取組）の出来不出来が、介護予防や早期発見の成果に影響を与えることになる。
【００１６】
このように、これまでは介護予防や早期発見のためにどのような施策（小地域や高齢者自身の取組）を講じればいいかを定量的に抽出・検証することができなかった。
【００１７】
これまでの説明は、いずれも介護関連の事業領域のものであったが、これを医療関連の事業領域に置き換えても、同様の問題が存在することがわかる。すなわち、介護に係る心身状態項目として、要介護状態区分・認知症自立度・障害自立度・各認定調査項目などがあるのに対して、医療に係る心身状態項目として、疾病別に、健診・診察・治療時に計測する各種血液検査項目等が対応していると見なすことができる。ただし、介護の場合は高齢者が対象となるが、医療の場合は全世代（高齢者、勤労世代、学童世代）が対象となる。
【００１８】
以下、「疾病別の重症化抑止」または「疾病予防・早期発見」に関しての問題を記載する。まず、疾病リスクを、健常者、低リスク者、中リスク者、及び高リスク者の４グループに分ける。ここで、低リスク者とは、早期発見により健常者へ戻れる可能性が高い者である。中リスク者とは、疾病発症済みで進行しており、抜本的な解決はきびしいが、高リスクグループへの悪化タイミングを先延ばし（中リスク段階の継続期間の延伸）することで重症化抑止が可能な者である。高リスク者とは、疾病が重症化して末期状態の者、及び中リスクへの回復が困難な者である。
【００１９】
この分け方や各リスクの閾値については、疾病ごと、かつ当該検査項目ごとに異なると想定する必要がある。これらのリスク段階を、介護の状態と対応付けると以下のように考えられる。
【００２０】
介護の健常者⇔医療の健常者
介護の虚弱者（新総合事業利用者等）⇔医療の低リスク者
介護の要支援者や軽度要介護者（要介護１・２）⇔医療の中リスク者
介護の重度要介護者（要介護３〜５）⇔医療の高リスク者
これまで、上記の介護と医療の対応関係などを踏まえて、「疾病別の重症化抑止」または「疾病予防・早期発見」を実現するために、どのような施策を講じればいいかを、定量的に抽出・検証することができなかった。なお、この場合の施策とは、健診や特定保健指導、患者もしくは患者予備軍の自発的取組、重症化抑止を目的とする慢性期病院等のサービス内容、健康保険組合や後期高齢者医療広域連合などの各種医療保険者における職場や地域での取組等である。
【００２１】
その他の問題点として、在宅医療・介護連携に係る問題が挙げられる。国の中長期的政策として、２０２５年までを目途に、数１０万人オーダーの慢性期病院等に入院する患者が、在宅へ大量シフトすることが確実に見込まれている。しかし、このような在宅医療や介護を受ける患者（要介護高齢者）に対して、在宅医療・介護の関係スタッフの緊密な情報連等により在宅滞在期間の延伸（入院状態への逆戻り回避）、ひいては介護給付費と医療費（特に入院費）の抑制を可能とする、具体的かつ有効な評価方法・解決方法についてもいまだ見出されているとは言い難い状況である。
【００２２】
上記は疾病別にアプローチする必要があるとともに、医療レセプトや健診などの医療データと、介護レセプトは要介護認定などの介護データといった、ビッグデータの文字通りの突合による統合的指標集計やＰＤＣＡ支援分析が不可欠だが、これまでのところ、上記課題を解決する有効な方法は実現されていない。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００２３】
【特許文献１】特許第５５６７０４６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００２４】
本発明は、一元化されたデータベースにより、各種指標を適切に設定して前述した各種の問題点を解決可能な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】
【００２５】
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、住民の基本データ、介護保険データ、医療保険データ、及び自治体が実行する施策を含む施策等固有データを有するデータベースを用いて、所定の施策を達成するために予め設定された複数の指標の値を所定の集計単位別に算出可能な地域包括ケア事業システムであって、前記指標として、前記施策を実施する実施者の施策の実施状況を含むストラクチャ指標、前記実施者から前記施策の利用者へのサービスの提供状況を含むプロセス指標、及び前記利用者の心身状態の維持期間を含むアウトカム指標が設定されており、集計時点から所定期間遡ったチェック期間中に、心身状態の段階が変化した前記利用者の、前記変化するまでの継続期間を表す数値を前記利用者のアウトカム指標として算出するアウトカム指標算出部と、前記利用者が、前記継続期間中に前記実施者から受けたサービスの実績を表す数値を前記利用者のプロセス指標として算出するプロセス指標算出部と、前記利用者へのサービスを提供した前記実施者が前記継続期間中に取り組んだ施策の実績を表す数値をストラクチャ指標として算出するストラクチャ指標算出部とを有する。
【００２６】
上記構成によれば、アウトカム指標・プロセス指標・ストラクチャ指標が相互に関係した連結型Ｏ・Ｐ・Ｓ指標により、客観的かつ定量的なデータ分析による的確な課題抽出が可能になり、さらに施策の有効性が具体的に示されるので、心身状態同一段階継続期間の悪化までの期間延伸、又は改善までの期間短縮を効果的に実現できる。
【図面の簡単な説明】
【００２７】
【図１】本発明の実施の形態に係る地域包括ケア事業システムの概要を説明する模式図である。
【図２】本発明の実施の形態で用いられるサーバ、クライアントシステムの構成を示す図である。
【図３】本発明の実施の形態で用いられるＯ指標算出部、Ｐ指標算出部、及びＳ指標算出部を説明する図である。
【図４Ａ】Ｏ指標算出部の心身状態段階別継続期間の算出ロジックを説明する図である。
【図４Ｂ】Ｏ指標算出部の心身状態段階別継続期間の算出ロジックを説明するタイムチャートで、（ａ）は標準的な動作、（ｂ）は過去のデータが無い場合の動作を説明している。
【図５Ａ】Ｏ指標算出部における集計対象決定ロジックを説明する図である。
【図５Ｂ】Ｏ指標算出部における入退院を考慮した説明図である。
【図６】Ｐ指標算出部のＰ指標算出ロジックを説明する図である。
【図７】Ｓ指標算出部のＳ指標算出ロジックを説明する図である。
【図８Ａ】実施の形態におけるＯ指標算出手法として８つの方式を説明する図である。
【図８Ｂ】実施の形態におけるＯ指標算出手法として改善ケースを説明する図である。
【図８Ｃ】実施の形態におけるＯ指標について心身状態の同一段階の継続期間の、悪化までの期間延長効果と改善までの期間短縮効果とを説明する図である。
【図８Ｄ】実施の形態におけるＯ指標として悪化勾配と改善勾配とを説明する図である。
【図９】本発明の実施の形態による現状分析・課題抽出結果を示す図である。
【図１０】本発明の実施の形態による有効施策抽出結果を示す図である。
【図１１】本発明の実施の形態によるサービスの質の違いによる心身状態段階別継続期間の違いを説明するイメージ図である。
【図１２】本発明の実施の形態による心身状態段階別継続期間において支配的に関与した介護サービス事業所を抽出するロジックを説明する図である。
【図１３Ａ】本発明の実施の形態による小地域や高齢者自身の取組の違いによる新規認定までの期間の違を説明するイメージ図である。
【図１３Ｂ】本発明の実施の形態による新規認定までのデータの取り扱いを説明するイメージ図である。
【図１４】本発明の実施の形態における主な疾病と介護系の心身状態との関係性を示す図である。
【図１５Ａ】本発明の実施の形態における在宅医療・介護連携の取組の違いによる在宅滞在期間の違い（入院期間の違い）を表すイメージ図である。
【図１５Ｂ】本発明の実施の形態における在宅医療・介護連携に関し入退院を繰り返す場合の例を示す図である。
【図１６】本発明の実施の形態におけるアウトカム指標可視化のためのシステム構成を説明する機能ブロック図である。
【図１７】図１６で示したアウトカム指標要素加工部の内部処理を説明する機能ブロック図である。
【図１８】図１６で示したアウトカム指標要素加工部の別の内部処理を説明する機能ブロック図である。
【図１９】図１６で示した要素２次元展開部の内部処理を説明する機能ブロック図である。
【図２０】図１９で示した要素２次元展開部で展開されたデータの図表への適用部を説明する図である。
【図２１】本発明の実施の形態における有効図表とアウトカム指標要素加工手法とを一覧する図である。
【図２２】図２１におけるＮｏ．１図表であるヒストグラムを示す。
【図２３】図２１におけるＮｏ．２図表である棒グラフを示す。
【図２４】図２１におけるＮｏ．３図表である棒グラフを示す。
【図２５】図２１におけるＮｏ．４図表である折れ線グラフを示す。
【図２６】図２１におけるＮｏ．５図表である折れ線グラフを示す。
【図２７】本発明の実施の形態における認定調査項目の信頼性チェックの第１段階を説明する図である。
【図２８】本発明の実施の形態における認定調査項目の信頼性チェックの第２段階を説明する図である。
【図２９】本発明の実施の形態における認定調査項目の信頼性チェックの別の手法を説明する図である。
【図３０】本発明の実施の形態における重度化防止優先項目選定機能を説明する機能ブロック図である。
【図３１】図３０で示した樹形モデル図別項目別時間抽出部で用いる樹形モデル図一部を示す図である。
【図３２】本発明の実施の形態における要介護度への寄与率が大きい項目の選定機能を説明する図である。
【図３３】本発明の他の実施の形態に係る地域包括ケア事業システムの概要を説明する模式図である。
【図３４】本発明の他の実施の形態で用いられるサーバ、クライアントシステムの構成を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００２８】
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。
【００２９】
本発明の実施形態は、市町村などの自治体などが運営する各種保険者や、自治体の上位機関である都道府県や国などにおける介護保険事業を含む各種の業務や事業を包括的に実施運用する地域包括ケア事業システムを得ることにある。
【００３０】
そこで、上述した保険者が実施運用する地域包括ケア事業システムを下位レベルの地域包括ケア事業システムとし、都道府県や国などの上位レベルが実施運用する地域包括ケア事業システムを上位レベルの地域包括ケア事業システムとして、それぞれの実施形態に分けて説明する。
【００３１】
≪下位レベルの地域包括ケアシステムの実施形態≫
図１で示すように、各種の業務や事業に関係するデータを一元化したデータベース１０を作成する。図１は、データベース１０に構成されるデータ種類、及びデータベース１０と地域包括ケア事業システムが提供するソリューション機能１５、及び地域包括ケア事業の対象事業領域１６との関係を表す模式図である。
【００３２】
前述のように、市町村などの自治体は、基本データ１１として、図１で示す住民住所データ１１１、住民共通番号(仮称)１１２、地域特性データ１１３、地域別取組み事例１１４、などのデータを保有している。また、自治体では、介護保険事業を実施しており、介護保険データ１２として、要介護認定データ１２１、介護レセプトデータ１２２、介護事業所台帳１２３、などのデータを保有している。さらに、医療保険データ１３として、高齢者特定健診データ１３１、国保／後期高齢者医療レセプトデータ１３２、医療機関台帳１３３、などのデータも入手可能である。
【００３３】
上述した各種の業務及び事業は、長年にわたって実施されており、各種データ、すなわち、基本データ１１、介護保険データ１２、医療保険データ１３は、個別ではあるが定型のフォーマットにより管理されている。
【００３４】
自治体では、これらのほかに、住民に対する自治体固有の地域包括ケアに関する施策が実施されており、それに伴う施策等固有データ１４として、基本チェックリスト（日常生活圏域ニーズ調査結果）１４１、小地域・事業所・利用者向けの施策計画・実績１４２、などのデータを保有している。これらの施策等固有データ１４は、それぞれの施策に応じた各種の形式のものであり、担当部署毎に固有のフォーマットで保管されているのが現状である。
【００３５】
そこで、この発明の実施の形態では、これらのデータ１１，１２，１３，１４の必要部分を一元化したデータベース１０を作成する。
【００３６】
このデータベース１０では、これら基本データ１１、介護保険データ１２、医療保険データ１３及び施策等固有データ１４の関連する部分をひも付けして一元化しており、これらのデータが一元化された分析用の基盤となるデータベース１０が得られる。
【００３７】
また、自治体固有の施策等固有データ１４をデータベース化することにより、施策実施効果の定量的検証が可能となる。特に、従来困難だった小地域・事業所・利用者の状態像や投資実行してきた多種多様な施策の実施効果の定量的検証が可能になる。
【００３８】
地域包括ケア事業は図示のように対象事業領域１６として複数の事業領域「介護保険事業計画」１６１、「予防給付・介護給付事業」１６２、「認知症施策」１６３、「介護予防・日常生活支援総合事業」１６４、「在宅医療・介護連携推進事業」１６５、及び「地域ケア会議」１６６を持っており、これら各事業領域１６１，１６２，１６３，１６４，１６５，１６６において各種の施策が実行される。このため、これら施策を達成させるための指標が各事業領域１６１，１６２，１６３，１６４，１６５，１６６別に設定されており、ソリューション機能１５は、これら指標が登録された指標メニュー１５１を有する。
【００３９】
ソリューション機能１５はコンピュータにより実現されるものであり、データベース１０に一元化された各データ１１，１２，１３，１４を用いて、後述するように、各事業領域１６１，１６２，１６３，１６４，１６５，１６６において実行される施策の達成状況や実施状況を、施策ごとに設定された指標の値を集計して分析する。このために、集計単位１５２や各種の分析機能１５３が具備されている。
【００４０】
図２は、データベース１０を作成すると共に、上述した地域包括ケア事業を実行するコンピュータシステムの構成を示している。
【００４１】
このコンピュータシステムは、クライアントコンピュータ（以下、単にクライアントと呼ぶ）３１と、このクライアント３１と接続されたサーバコンピュータ（以下、単にサーバと呼ぶ）３２とを有し、データベース１０は、このサーバ３２によりデータの記憶／読出しが制御される。
【００４２】
クライアント３１は、自治体の各事業担当部署などに設けられるコンピュータであり、データ取り込部３１１にて、自治体が保有する住民に関する基本データ１１、介護保険データ１２、医療保険データ１３、及び施策等固有データ１４を取り込み、サーバ３２に提供する。
【００４３】
サーバ３２は、データベース作成部３２１により、上述した各データ１１，１２，１３，１４を一元化されたデータとしてデータベース１０の元データ保管部１０１に記憶させる。データベース作成部３２１による一元化は、基本データ１１、介護保険データ１２、医療保険データ１３に保有される個人や事業所を特定するユニークな番号、又は個人や事業所を特定するユニークな番号を暗号化したコード（例えば、ハッシュ変換による変換コード）を利用し、施策等固有データ１４は事業所を特定するユニークな番号を付加して、データを作成・収集する。
【００４４】
上述のように、基本データ１１、介護保険データ１２、及び医療保険データ１３は、個別ではあるが定型のフォーマットである。これに対し、施策等固有データ１４はそれぞれの施策に応じた各種の形式のものであり、各担当部署が施策実施の都度、データを収集するための入力用シートとデータベース１０のフォーマット（データテーブル）を作成している。このため、クライアント３１及びサーバ３２の機能により、施策等固有データ１４を収集するための入力シート及びデータベース１０のフォーマット（データテーブル）を作成し、データベース１０に施策等固有データ１４を保存させている。
【００４５】
また、サーバ３２は、地域包括ケア事業のソリューション機能を実現するために指標算出部３２２と、集計部３２３と、分析部３２４とを有する。指標算出部３２２は、図１で示した指標メニュー１５１に事業領域毎に登録された指標の値を、後述する手法により算出する。集計部３２３は図１で示した集計単位１５２に登録された集計単位メニュー（小地域単位、利用者単位、事業所単位、等）から決められた対応する集計単位毎に指標の値を集計する。分析部３２４は、図１で示した分析機能１５３をそれぞれ実行する。これらの機能、すなわち、サーバ３２のソリューション機能の詳細は後述する。
【００４６】
次に、地域包括ケア事業の事業計画で用いる指標の整備について説明する。この指標としては、地域包括ケア事業の実施者の施策実施状況を含むストラクチャ指標（以下、Ｓ指標と呼ぶ）、地域包括ケア事業の各施策の実施者から利用者へのサービス提供状況を含むプロセス指標（以下、Ｐ指標と呼ぶ）、及び利用者の心身状態の維持期間等の改善結果を表すアウトカム指標（以下、Ｏ指標と呼ぶ）を整備する。以下、これらの詳細を説明する。
【００４７】
Ｓ指標は、地域包括ケア事業の事業領域毎の各施策を実施する小地域別または事業所別の施策実施状況や環境リスク等に関するもので、利用者に関係する（取り巻く）事業所単位や居住する地域単位で定義される。例えば、事業領域「予防給付・介護給付事業」１６２の「心身状態維持・改善施策」の実施結果を説明する図９（詳細内容は後述する）で示すように、「状態態維持・改善プロジェクト認知率」や「心身状態維持・改善セミナー研修参加率」などが設定される。これらは、図１で示した施設等固有データ１４に基づいて設定される。
【００４８】
Ｐ指標は、利用者のサービス利用状況や同人に対する医療介護等、多主体の連携状況等に関するもので、利用者単位に提供されるサービス提供データ（医療・介護レセプトデータ等）が、利用者、事業所、地域など、それぞれの集計単位で集計される。図９でのＰ指標は、「通所介護サービス提供強化加算種別（０〜４）」や「通所リハビリテーションサービス提供強化加算種別（０〜４）」などである。これらは、図１で示した事務システムデータ、すなわち、基本データ１１、介護保険データ１２、及び医療保険データ１３の対応するものに基づいて設定される。
【００４９】
Ｏ指標は、要介護度・自立度・基本チェックリストスコアの段階別継続期間等、利用者単位の心身状態や費用等の施策実施効果を表すデータ（認定データ等）を、利用者、事業所、地域など、それぞれの集計単位で集計するものである。図９でのＯ指標は、「要介護度段階別  維持・改善期間」や「障害自立度段階別  維持・改善期間」などである。これらは、図１で示した基本データ１１、介護保険データ１２、及び医療保険データ１３の対応するものに基づいて設定される。
【００５０】
また日常生活圏域ニーズ調査の基本チェックリストなどのように、アンケート項目として該当か非該当かの２択の項目が複数ある場合には、意味のある項目グループごとに、例えば、ＡＤＬ、ＩＡＤＬ（Instrumental Activity of Daily Living：手段的日常生活動作）、認知機能等ごとに、該当項目をカウントして算出した値を、その項目グループのリスク段階と見立てて、心身状態段階別継続期間を算出する方法が考えられる。この方法により、個々の細かな項目だけでなく、それらのグループの観点での心身状態段階継続期間の評価が可能になる。
【００５１】
さらに、上記アンケート項目が２択でなく３択以上の場合でも、それらを所定リスク段階に振り分けた上で、それらの同一項目グループごとにリスク該当項目数を加算すること  で、上記と同様に心身状態段階別継続期間の算出をする方法でもよい。
【００５２】
なお、認定調査項目の中間評価項目得点や、健診項目の検体検査値のように、連続的な数値をもつ項目についても、それらの数値を所定のリスク段階に振り分けてコード変換することで、上記と同様に心身状態の段階別継続期間の算出をすることができる。これにより、例えば健診の検体検査項目であるHbA1Cの値をリスク段階としてとらえなおすことで、糖尿病のリスク段階別継続期間の算出などが可能になる。同様に対象疾病別に注目フォローすべき検査項目の値を、それぞれのリスク段階に変換することにより、疾病別のリスク段階別継続期間の算出が可能になる。
【００５３】
すなわち、さまざまなデータ属性を持つどのような心身状態項目に対しても、それぞれに最適なリスク段階を表す離散的なコード値に変換してリスク段階を定義することにより、心身状態段階別維持継続期間であるＯ指標の算出が可能になる。
【００５４】
これらの指標は、図９で示した「予防給付・介護給付事業」における「心身状態維持・改善施策」だけでなく、他の事業領域における施策に対してもそれぞれ設定されるが、それらの図示は省略する。
【００５５】
本発明の実施の形態では、これらＳ指標、Ｐ指標、Ｏ指標を、Ｏ指標である心身状態段階別継続期間をキーとして互いに関連させて設定する、連結型Ｏ・Ｐ・Ｓ指標として構成することを特徴とする。連結型Ｏ・Ｐ・Ｓ指標の設定及び算出については後述する。
【００５６】
これらの指標は、前述したソリューション機能を実現する指標算出部３２２の指標メニューに、複数の事業領域毎にそれぞれ設定され、登録されている。
【００５７】
指標算出部３２２は、データベース１０の元データ保管部１０１に保管されたデータを用いて、事業領域毎に指標の値を算出する。算出された指標の値は、データベース１０の指標保管部１０２に保管される。
【００５８】
集計部３２３は、指標毎に算出された指標の値を、各指標別に、所定の集計単位毎に集計する。集計単位は、地域包括ケアを実施する小地域や事業所、或は地域包括ケア事業の利用者などであり、指標の内容に応じて決められる。前述した図９では、各指標の値を、集計単位（ここでは、通所介護事業所及び通所リハビリ事業所）別に算出した例を示している。
【００５９】
分析部３２４は、指標毎に、集計単位別の数値から集計単位間の格差、及び各集計単位の平均値からの乖離の大きさを捉える現状分析機能を実行する。そして、集計単位間の格差、及び平均からの乖離の大きさから、格差が大きい指標を抽出し、かつ平均からの乖離の大きい指標を多く有する集計単位を抽出し、課題を明確化する。
【００６０】
図９はこれらの現状分析・課題抽出結果を纏めたもので、縦軸方向に上記施策を達成するための指標が列記され、横軸方向に集計単位（ここでは、通所介護事業所及び通所リハビリテーション事業所）が列記されている。これら縦軸と横軸とが交差するセルには、指標毎に、集計単位別に算出された指標の値が記されている。また、これら指標の値の平均値及び格差も、指標別のセルに記されている。
【００６１】
格差の表示では、格差（＝最大値／最小値）の大きい指標は、例えば、セルの背景をオレンジ色に、格差が中くらいの指標は黄色に色別表示する。このようにすれば、表示列Ａで示すように是正すべき指標が明確となる。
【００６２】
また、平均から良い方向に大きく乖離している指標の値は、セルの背景を例えば青色に表示する。このようにすれば、表示列Ｂで示すように、青色の指標の値が多い事業所がベストプラクティス候補となる可能性があることを容易に判別できる。反対に、平均から悪い方向に大きく乖離している指標の値は、セルの背景をオレンジ色に表示する。このようにすれば表示列Ｃで示すようにオレンジ色が多い事業所が重点指導対象先候補となる可能性があることを容易に判別できる。
【００６３】
また、分析部３２４は、有効施策抽出のため、各指標の値を用いて、各指標間の相関係数をそれぞれ算出する。そして、Ｏ指標との相関係数が高いＰ指標との組み合わせ、Ｏ指標との相関係数が高いＳ指標との組み合わせ、及びＰ指標との相関係数が高いＳ指標との組み合わせを有効施策として抽出する。図１０は、この施策抽出機能による分析結果を示しており、図９と同じ「予防給付・介護給付事業」における「心身状態維持・改善施策」についての相関係数算出結果を纏めている。すなわち、縦軸方向に上記施策を達成するための指標が列記され、横軸方向には、縦軸方向に列記された指標と組み合わされる指標（縦軸方向に列記された指標と同じもの）が列記されている。これら縦軸と横軸とが交差するセルには、交差する縦軸と横軸とに記載された指標相互の組み合わせによる相関係数の値が記されている。図１０では、枠線Ｄで囲んだ部分が、心身状態維持・改善取組の実施率が大きくなると、心身状態段階別維持・改善期間が大きくなる傾向がある場合であり。この２つの指標は正の相関（相関係数が+１に近づく）があるといえる。
【００６４】
また、分析部３２４では、費用対効果シミュレーション機能を実行する。すなわち、有効施策に掛かる投資額を整理し、各有効施策実施による介護給付費の抑制額を算出する。そして、これら投資額と抑制額との差を求め、この差を有効施策ごとに比較し、この比較結果により有効施策に優先順位をつける。このシミュレーション機能により費用対効果の高い有効施策を優先することが可能となる。
【００６５】
さらに、分析部３２４では、指標モニタリング機能と集計単位モニタリング機能とを実行する。指標モニタリング機能では、格差の大きな指標をモニタリング対象とし、モニタリング周期毎に複数の集計単位別に該当する指標の値を検出する。そして、集計単位間の格差を算出することで、時系列な格差の推移を捉える。このため有効施策の実行により、格差が大きい指標がどのように変化するかをモニタリングすることができる。
【００６６】
集計単位モニタリング機能では、平均から悪い方に乖離の大きい指標を多く有する集計単位をモニタリング対象とし、この集計単位に関する複数の指標の値を、モニタリング周期毎に検出して目標値及び基準値と比較することで、時系列な各指標の判定結果が時系列的に得られる。このため、有効施策の実行により、平均からの乖離が大きい指標がどのように変化するかを集計単位別にモニタリングすることができる。
【００６７】
これらの分析結果はデータベース１０の分析結果保管部１０３に保管される。そして、クライアント３１からの要求によりクライアント３１に出力され、クライアント３１での分析に供される。
【００６８】
次に、前述した連結型Ｏ・Ｐ・Ｓ指標の設定及び算出について、図２、図３、図４乃至図８Ａを用いて説明する。
【００６９】
図２で示した指標算出部３２２のシステム構成は、図３で示す、設定部３２２０、Ｏ指標の算出部３２２１、Ｐ指標の算出部３２２２、及びＳ指標の算出部３２２３を有する。
【００７０】
図４は、Ｏ指標（心身指標：心身状態段階別継続期間）の集計対象レコード候補の選出ロジックを表している。
【００７１】
ここで、連結型Ｏ・Ｐ・Ｓ指標とは、個人単位で求めたＯ指標である心身状態の段階別継続期間をキーに、このＯ指標の集計対象となった個人へのサービス内容であるＰ指標や、この個人が属する地域や事業所などの集計単位施策などのS指標を設定し、計算するものである。
【００７２】
心身状態評価項目としては、認定データの要介護状態区分、認知症＆障害自立度、認定調査項目第１〜５群等を事業領域別にセレクトする。また、心身状態の段階を表す値としては、上述した各心身状態評価項目データのコード値（認定データの場合は正常が１から心身状態の悪化毎に整数値として増加）を採用する。
【００７３】
対象事業領域は、要介護者の身体機能維持・改善、認定者の認知症施策、要支援者の身体機能維持・改善とする。対象事業所は、通所介護、通所リハビリテーション、グループホーム、小規模多機能、特養、老健、有料老人ホームなどで、事業領域ごとに異なる。これら事業所の提供サービスの中で、心身状態維持・改善に資する加算を中心とするサービスコード等を対象とする。
【００７４】
なお、対象サービス種類は、訪問系サービス等を除く、当該サービス種類が支配的に提供される傾向があるものを選ぶ。
【００７５】
対象サービス種類は、ケアプランを除く当該サービス種類だけが提供される傾向があるもの（場合により対象者単位）を選ぶ。
【００７６】
以下、連結型Ｏ・Ｐ・Ｓ指標の設定及び算出の処理の流れを図３の機能ブロック図、及びこれに対応する以下のフロー番号ごとに説明する。以下の例は、介護における心身状態の重症化抑止に関わる連結型Ｏ・Ｐ・Ｓ指標について説明している。
【００７７】
１．       指標共通
１．１  指標集計基本条件の決定（図３の設定部３２２０での処理）
１．１．１  事業領域の決定：本Ｏ・Ｐ・Ｓ指標に係る事業領域として、要介護者の身体機能維持・改善、認定者の認知症施策（認知機能の維持・改善）、要支援者の身体機能維持・改善、非認定者の身体機能及び認知機能の維持・改善（新総合事業や認知症施策に含まれる）などから選定する。
【００７８】
１．１．２  集計単位の決定：事業領域別のサービス事業所の種類（サービス種類）を決定する。
【００７９】
１．１．３  集計時点の決定：集計実施間隔（３ヶ月単位、６ヶ月単位、１年単位等）に応じて適宜設定する（図４に、当該フロー番号にて対応箇所を記した）。
【００８０】
１．１．４  認定更新チェック期間の決定：集計実施間隔その他より決めるが、基本は認定有効期間が最も多い１年間とする。（図４に、当該フロー番号を記し対応範囲を黒枠で囲んだ）。
【００８１】
１．１．５  心身状態遡り期間の決定：データ保有期間を最大として決定する。図４では２０１２年４月までが表示されているが、認定調査項目や一次判定ロジックが最後に改定された２００９年の下期からとするとよい。
【００８２】
１．２  分析対象データのセット（図２のクライアント３１のデータ取り込部３１１及びサーバ３２のデータベース作成部３２１での処理）
１．２．１  基本データのセット：基本データとは、住民番号、個人の性別、生年月日、住所で氏名は不要。住民番号と紐づく介護保険被保険者番号、国保被保険者番号（７５歳未満）、後期高齢医療被保険者番号（７５歳以上）等である。前述した心身状態遡り期間に対応する必要な項目のみ、図２で示したクライアント３１の側で基本データ１１からビックアップする。なお、これらの基本データは小地域や医療データを扱う場合に必要となる。
【００８３】
１．２．２  介護データのセット：上記心身状態遡り期間に対応するデータを、必要な項目のみクライアント側でビックアップする。認定データと介護レセプトデータ（当該サービス種類のみ）が対象となる。
【００８４】
１．２．３  医療データのセット：上記心身状態遡り期間に対応するデータを、必要な項目のみ図２で示したクライアント３１の側で医療保険データ１３からビックアップする。健診データと医療レセプトデータ（当該疾病や治療のみ）が対象となる。入退院イベントを検出する場合は、医療レセプトデータが必要であり、例えば、急性期病院のＤＰＣ（diagnosis procedure combination：診断群分類別包括評価）データのような入院に関するレセプトデータを用いる。
【００８５】
１．２．４  施策等固有データのセット：上記心身状態遡り期間に対応するデータを、必要な項目のみ図２で示したクライアント３１の側で施策等固有データ１４からビックアップする。施策等固有データとしては、基本チェックリスト（日常生活圏域ニーズ調査結果）等の利用者の心身情報データ、小地域・事業所等向けの取組や施策計画・実績などのデータが対象となる。例えば、前者が集計対象候補（個人）ごとの非認定フェーズを主体とする心身状態に係るＯ指標として集計され（当該データが収集管理されている場合に限る）、後者が小地域や事業所等の取組などに係るＳ指標として集計されることになる。
【００８６】
上述したピックアップされた各データは、クライアント３１のデータ取り込部３１１から、サーバ３２のデータベース作成部３２１により、データベース１０の元データ保管部１０１に記憶される。
【００８７】
次に、サーバ３２の、図３で示したＯ指標の算出部３２２１の処理を説明する。
【００８８】
２．Ｏ指標の算出
２．１  対象者抽出
２．１．１  認定更新対象者抽出：図４Ａで示した指標計算対象者候補（対象者１〜１０）のうち、認定更新チェック期間（フロー番号１．１．４が記され、黒枠で囲まれた範囲内）にて認定更新イベント（黒の逆三角印）が発生した対象者を抽出する。なお、同期間内に変更申請の申請日が存在する場合には、同様に対象者として抽出する。図４Ａでは、１０人全員、同期間内に更新イベントが発生している。
【００８９】
２．１．２  心身状態変化対象者絞り込み：上記更新または変更イベントの前後で、心身状態の段階が変化（改善方向又は悪化方向）している対象者のみを絞り込み抽出する。図４では、当該フロー番号が記され黒枠で囲まれた枠内で○印が記された候補者を対象者として絞り込む。図４Ａでは、対象者候補１．２．４．５．８．９の心身状態の段階が変化（悪化方向）しているので、集計対象者として選出された。
【００９０】
２．２  心身状態同一段階継続期間の算出
２．２．１  心身状態同一段階継続期間の算出：遡り期間内で認定レコードを遡り、心身状態の段階が変化する直近の段階と同一の段階の、最古のレコードの認定開始年月日と最新のレコードの認定終了年月日の差分から、心身状態同一段階の継続期間を算出する。図４の例では、対象者候補２の継続期間（Ｏ指標の値）は２４（ヵ月）であり、当該フロー番号が記され黒枠で囲まれた枠内の該当するセルに記されている。
【００９１】
この他、この期間内の心身状態段階値（対象者候補２の値は３）、分析対象データ準備期間内での悪化（段階上昇）数（対象者候補２の値は３）、及び改善（段階下降）数（対象者候補２の値は０）を算出する。これらの値は、それぞれ該当するセルに記される。これら各値は、他の対象者候補１．４．５．８．９についてもそれぞれ算出し、算出された値はそれぞれ該当するセルに記される。
【００９２】
この継続期間（Ｏ指標の値）の算出について、図４Ｂにより、利用者Ａ、Ｂに特定してさらに説明を行う。
【００９３】
図４Ｂ（ａ）で示す利用者Ａさんの例は継続期間算出の基本パターンを示している。基本パターンでは、まず、前述した認定更新チェック期間中に「更新あり」を見つける、（手順Ａ１）。図の例では、利用者Ａさんは、更新期間中に３回「更新あり」が見つかっているので、その中から要介護度の「変更あり」を見つける。（手順Ａ２）。この「変更あり」の時点から過去に遡って段階変化のあった時点を見つける（手順Ａ３）。この段階変化のあった時点まで期間を継続期間として算出する（手順Ａ４）。
【００９４】
このように、利用者Ａさんについては、以前の「要介護２」から「要介護３」への段階変化が見つかり、心身状態が継続した期間（「要介護３」での継続期間）を算出し特定できる。このような算出を行うためには利用者Ａさんについての過去のデータが存在することが必須の条件である。
【００９５】
次に、利用者Ｂさんについてみると、Ｂさんは、過去の要介護認定情報が欠落しているものとする。このように以前の情報がないパターンの場合、Ｂさんのように、データが欠落することで集計対象となる心身状態の以前の段階変化が見つからない可能性がある。この以前の情報がない要因として、次の２つが考えられる。
【００９６】
Ｂ１：データそのものが欠落している場合
Ｂ２：新規申請のため、以前のデータが存在しない場合
上述の、Ｂ１：データそのものが欠落している場合は、情報源が欠落してしまっているため、心身状態の継続期間を確定させることはできない。そのため、この場合は途中集計の内容を削除し、集計対象から除外する。これは、過去のデータの管理が正しくなされておらず、保管できていない場合や、転居により集計対象となる心身状態の以前のデータを得ることができない場合に発生する。
【００９７】
これに対し、Ｂ２：新規申請のため、以前のデータが存在しない場合は、新規にその要介護認定が有効となるため、新規申請時の有効開始年月から、心身状態が変化するまでの期間を、心身状態の継続期間に確定することができる。
【００９８】
このように、以前のデータが欠落した場合は、上述した例外処理を行うことで、継続期間（Ｏ指標の値）の精度を維持することができる。
【００９９】
なお、継続期間（Ｏ指標の値）については、例えば端数が１５日未満であれば切捨て、１５日以上であれば切り上げにて、月単位に換算する。
【０１００】
改善や悪化を繰り返す場合（対象者候補９）で、心身状態の同一段階が複数の期間に分かれて発生する場合には、集計時点直前の心身状態の段階（以下対象段階と呼ぶ）の継続期間の求め方としては、図８Ａで示すように、次の８つの方式が考えられる。
【０１０１】
方式１では、対象期間が分かれて発生した場合、集計時点直前の継続期間のみＯ指標として集計し、それ以前の分かれた期間はＯ指標として合算しない（これを「心身状態の段階別  継続期間」と呼ぶ）。
【０１０２】
方式２では、対象期間が分かれて発生した場合、集計時点直前の継続期間、及びそれ以前の同じ段階の期間をすべてＯ指標として集計する（これを「心身状態の段階別  継続期間（累計１）」と呼ぶ)。
【０１０３】
方式３では、心身状態が改善された場合は、改善された直前の心身状態の段階は、将来いずれまた同段階に戻る（悪化して戻る）可能性が高いことから、改善した時点では対象段階の期間をＯ指標算出対象外とする。これに対し、心身状態の段階が悪化した場合は、悪化する直前の対象段階と同じ、それ以前の段階の期間をすべてＯ指標として合算する（これを「心身状態の段階別  継続期間（累計２）」と呼ぶ）。
【０１０４】
方式４では、方式３の心身状態が改善した時点では対象段階の期間をＯ指標算出対象外とすることに加え、心身状態の改善や悪化を繰り返し、心身状態の同一段階が複数の期間に分かれて発生する場合、対象段階と比べ要介護度が悪化していた段階以前に対象段階と同じ段階があってもその期間はＯ指標として合算せず、対象段階と比べ要介護度が悪化していた段階以後の対象段階と同じ段階の期間の合計をもって、心身状態同一段階の維持期間（Ｏ指標）として算出する（これを「心身状態の段階別  維持期間」と呼ぶ）。
【０１０５】
方式５では、異なる段階から対象段階と同じ段階に移行した時点から、この対象段階より最初に悪化する時期までの期間をＯ指標として算出する。この場合、対象段階より改善された段階の期間も含める（これを「心身状態の段階別  維持・改善期間１」と呼ぶ）。すなわち、対象段階より悪化する時期から時間を遡り、対象段階と比べ要介護度が悪化していた段階の期間を含まない最長の期間となる、前述のように、異なる段階から対象段階と同じ段階に移行した時点がＯ指標算出の開始時期となる。
【０１０６】
方式６では、対象段階と比べ要介護度が軽度の段階から対象段階と同じ段階に初めて移行した時点から、この対象段階より最初に悪化する時期までの期間をＯ指標として算出するが、一旦、要介護度が改善した後に、対象段階からの要介護度の悪化（対象段階を経由することなく、対象段階と比べ要介護度が重度の段階に移行する場合を含む）が２回目以降の場合は算出対象としない（これを「心身状態の段階別  維持・改善期間２」と呼ぶ）。
【０１０７】
方式７と方式８は、前段階から要介護度が変化（悪化と改善のどちらか）した時点から、その前段階の要介護度の維持期間を過去に遡る中で、最初に変化した介護度が当該要介護度よりも大きい場合に（すなわち、その時点で改善している場合に）、さらに過去に遡って、当該要介護の維持期間として算出対象とするものである。方式７では、当該要介護度と同じもしくは大きい段階が続く限り維持期間として算出するもので、悪化タイミングで算出期間を終了とする。方式８は、当該要介護度と同じもしくは大きい段階が続く限り維持期間として算出するが、一度悪化した時点でその前が当該要介護度と同じ段階だとしても、算出期間を終了する。
【０１０８】
以下、上述した方式１から方式８までの継続期間、維持期間、維持・改善期間（以降「継続期間等」という）の具体的な算出方法を図８Ａにより説明する。
【０１０９】
図８Ａの上側のグラフ（ａ）の縦軸は心身状態を表す要介護状態区分（以降「要介護度」という）、横軸は中長期的な期間である。図８Ａの対象者の例では、期間Ａにおいて、要介護度は要支援１、期間Ｂにおいて要支援２、期間Ｃにおいて要支援１、期間Ｄにおいて要支援２、期間Ｅにおいて要介護１、期間Ｆにおいて要支援２、期間Ｇにおいて要支援１、期間Ｈにおいて要支援２、期間Ｉにおいて要介護１、期間Ｊにおいて要介護２であることを示している。図８Ａの下側の表（ｂ）は、当該対象者の要介護度として要支援２の継続期間等を、方式１から方式８までの各方式により算出した結果を示している。ここで、要支援２から要介護度が変化している集計時点である、集計時点１から集計時点４により継続期間等の算出結果を説明する。
【０１１０】
方式１において、要支援２の継続期間は、集計時点１では期間Ｂ、集計時点２では期間Ｄ、集計時点３では期間Ｆ、集計時点４では期間Ｈが、それぞれ算出される。
【０１１１】
方式２において、要支援２の継続期間（累計１）は、集計時点１では期間Ｂ、集計時点２では期間Ｂと期間Ｄの合計、集計時点３では期間Ｂ、期間Ｄ、期間Ｆの合計、集計時点４では期間Ｂ、期間Ｄ、期間Ｆ、期間Ｈの合計がそれぞれ算出される。
【０１１２】
方式３において、要支援２の継続期間（累計２）は、集計時点１では要介護度が要支援２から要支援１に改善したので算出対象外、集計時点２では期間Ｂと期間Ｄの合計、集計時点３では要介護度が要支援２から要支援１に改善したので算出対象外、集計時点４では期間Ｂ、期間Ｄ、期間Ｆ、期間Ｈの合計がそれぞれ算出される。
【０１１３】
方式４において、要支援２の維持期間は、集計時点１では要介護度が要支援２から要支援１に改善したので算出対象外、集計時点２では期間Ｂと期間Ｄの合計、集計時点３では要介護度が要支援２から要支援１に改善したので算出対象外、集計時点４では要支援２より要介護度が悪化した要介護１の期間Ｅを越えていて合算しないため、期間Ｆと期間Ｈの合計が、それぞれ算出される。
【０１１４】
方式５において、要支援２の維持・改善期間１は、集計時点１では要介護度が要支援２から要支援１に改善し算出対象外、集計時点２では要支援１から要支援２に移行した時期から要介護度１に悪化する時期までの期間Ｂ、期間Ｃ、期間Ｄの合計、集計時点３では要介護度が要支援２から要支援１に改善し算出対象外、集計時点４では要支援１から要支援２に移行した時期から要介護度１に悪化する時期までの期間Ｆ、期間Ｇ、期間Ｈの合計が、それぞれ算出される。
【０１１５】
方式６において、要支援２の維持・改善期間２は、集計時点１では要介護度が要支援２から要支援１に改善し算出対象外、集計時点２では要支援２に到達した時期から要介護度１に悪化する時期までの期間Ｂ、期間Ｃ、期間Ｄの合計、集計時点３では要介護度が要支援２から要支援１に改善し算出対象外、集計時点４では要支援２からの要介護度の悪化が２回目であるため算出対象外なる。
【０１１６】
方式７において、要支援２の維持・悪化期間１は、集計時点３の場合のみに注目し、期間Ｄ、期間Ｅ、期間Ｆの合計となる。期間Ｄは期間Ｆの要支援２と同じ段階のため、算出対象としている。
【０１１７】
方式８において、要支援２の維持・悪化期間２は、方式７と同じく、集計時点３の場合のみに注目し、期間Ｅ、期間Ｆの合計となる。期間Ｄは、期間Ｅの要介護１に要支援２から悪化しているため、含めない。
【０１１８】
これら８つの方式のうち、どの方式を採用するかは、各地域包括ケア事業の実態に応じて任意に決定すればよい。
【０１１９】
２．２．２  心身状態同一段階継続期間中の属性情報等の時系列抽出：図４において集計対象として選出された対象者候補１．２．４．５．８．９について、それぞれ当該継続期間）内で、月別に、下記情報を時系列抽出する。図５Ａは集計対象として選出された対象者候補２のものでフロー番号２．２．２が付された黒枠内の期間が当該継続期間である。
【０１２０】
・性別コード
・継続期間内の平均年齢に基づく年齢区分（前期と後期）コード
・居住地区１(行政区、支部）の名称と地区コード
・同地区２(日常生活圏域や町名等)の名称と地区コード
・利用サービス事業所の事業所番号と事業所名（略称含む）
・利用居宅介護支援事業所の事業所番号と事業所名（略称含む）
・同ケアマネージャのケアマネ番号等
上記継続期間内の平均年齢は、月別の加重平均より求めるものとする。
【０１２１】
２．２．３  当該継続期間中の同一集計単位チェック：当該継続期間の全期間内で、集計単位（小地域や事業所）の同一チェックを行う。地域分析の場合は、当該継続期間内で居住地域コードが変わらない対象者及び当該地域を最終分析対象とする。事業所分析の場合は、当該継続期間内で事業所番号が変わらない対象者及び当該事業所を最終分析対象とする。
【０１２２】
すなわち、図５Ａは集計対象として選出された対象者候補２について、集計対象として可の場合と不可の場合とを場合分けして示している。例えば、集計単位が小地域の場合、「地１」のコードが対象期間中の月単位で変わらない場合は、段階別継続期間の欄は「継続」、集計対象検出の欄は「○印」（可）となる。
【０１２３】
これに対し、小地域のコードが、対象期間中の途中の月で「地１」から「地２」に変わった場合（黒の三角印）は、段階別継続期間の欄は「変更」、集計対象検出の欄は「×印」（不可）となる。この同一チェックは、他の集計単位の場合も同様に行われる。
【０１２４】
さらに、対象期間中に、対象者候補２に入院（黒の菱形）が発生した場合は、集計対象検出の欄は「×印」（不可）となる。
【０１２５】
ここで、集計単位である事業所のサービスの質を評価する上で、利用者の要介護状態区分が悪化した原因が事業所によるものでない事象、例えば、入退院イベントが発生した場合、事業所によらない要介護状態区分の悪化に該当するので、これを抽出して集計対象から外すことが必要となる。
【０１２６】
すなわち、事業所によらない要介護状態区分の悪化とは、脳卒中、急性心筋梗塞、転倒による骨折等の疾病により入院が発生した場合である。入院が発生すれば、その利用者の要介護状態区分は当然悪化する。しかし、この悪化は事業所のサービスの質によらない場合が多く、事業所評価から外す必要がある。
【０１２７】
そこで、図５Ｂで示すように、要介護状態区分が悪化した要介護認定の更新日の前後に、入退院イベントチェック期間を定め、その期間内の入退院イベントを探す。具体的には、医療レセプトの入退院に係る加算を探し、それが無い場合は介護レセプトの入退院に係る加算を探す。
【０１２８】
入退院に係る加算には、医療レセプトの場合は以下のものがある。
【０１２９】
退院支援加算１
退院支援加算２
退院時共同指導料１
退院時共同指導料２
介護支援連携指導料
退院前訪問指導料
診療情報提供料
また、介護レセプトの場合は以下のものがある。
【０１３０】
居宅支援入院時情報連携加算
居宅支援退院退所加算
居宅支援緊急時カンファレンス加算
これらの加算が算定されている場合は、疾病により利用者が入退院した場合であり、事業所によらない要介護状態区分の悪化が疑われるので、この認定データは事業所の評価に適していないことがわかる。
【０１３１】
このように、要介護認定の前後に、医療レセプトまたは介護レセプトの入退院に係る加算がある場合は、疾病により要介護状態区分が悪化した可能性が疑われるため、この認定データは事業所の評価には適しておらず、集計から除外するなどの対応が必要となる。
【０１３２】
ただし、入院リスクが高い利用者は、何らかの医療に係るサービス（在宅医療サービス）を受けていると思われるため、入退院イベントの発生が逆に事業所のサービスが良くないことに起因する可能性もある。そのため入院リスクが高い利用者には、入院の理由も抽出条件（事業所評価対象条件）とする方法も考えられる。
【０１３３】
なお、入退院イベントのチェックとしては、上述のように、医療レセプトデータを利用する場合と、同データがなく介護レセプトデータだけが利用可能な場合がある。医療レセプトデータを利用する場合は、急性期病院のＤＰＣデータにおいて入退院イベントを検出する。当該継続期間中に入退院イベントが発生している場合には、当該継続期間は、上述したように、分析非対象とする。
【０１３４】
医療レセプトデータがなく介護レセプトデータだけが利用可能な場合は、居宅介護支援事業所サービス加算項目で、入院時情報提供加算または退院時共同指導加算が請求されている場合には、入退院イベントが発生しているので、当該継続期間は分析非対象とする。
【０１３５】
２．２．４  集計単位集計：集計対象として選定された集計対象候補（個人）のＯ指標の値を、同個人が属する集計単位（小地域、事業所等）で集計し、集計値の平均値を算出し、算出した値を集計単位のＯ指標の値とする。
【０１３６】
２．２．５  性別・年齢区分調整：上述のようにして求めた集計対象を集計した集計単位（小地域、事業所等）を比較するために性別・年齢区分に所定の補正係数をかけて調整を行う。
【０１３７】
なお、性別と年齢以外に、ＷＨＯ(世界保健機構)が定義している健康格差の要因と考えられている４つの属性（所得（貧富）、地域（地形等）、雇用形態（高齢者の場合は社会参加や生きがい）、家族構成（独居、同居／非同居等）についても所定の補正係数をかけて調整を行うとよい。すなわち、集計単位での当該比率に差が大きいと、本来のＯ・Ｐ・Ｓ指標評価のうえで不要なバイアスが乗ってしまう可能性が高い。このため、性別や年齢とあわせて調整考慮項目とすることが好ましい。これら４つ属性は、地域包括ケア事業の事業領域ごとに考慮すべき（重視すべき）属性が異なることに注意する必要があり、属性ごとのグループ間の有意さを事前に集計・検定しておく。
【０１３８】
上記実施例では、Ｏ指標は利用者の心身状態が悪化してから次の段階に悪化するまでの期間を求め集計単位毎にその平均値（段階別の平均継続期間）を求め、これをＯ指標としていた。しかし、実際には図８Ａ（ａ）で示したように、心身状態が悪化してから次の段階に悪化するまでの間に心身状態が改善され、その段階が下位に移行する場合がある。このような場合でも、図８Ａ（ｂ）で説明したように、基本的に次に悪化するまでの期間を集計している。この悪化段階に変化するまでの期間（これを「悪化までの継続期間」と呼ぶ）を表すＯ指標の値は、長ければ長いほど良いと評価される。
【０１３９】
しかし、この「悪化までの継続期間」だけでは、途中で心身状態が改善されたことに対してなんら評価されない。
【０１４０】
そこで、この実施例ではＯ指標として、上述した利用者個人単位の「悪化までの継続期間」に基づく「悪化までの平均継続期間」、詳細を後述する「改善までの平均継続時間」及び「改善率」をそれぞれ設け、これら３つのＯ指標を用いることとする。
【０１４１】
図８Ｂは、利用者個人の心身状態を表す要介護状態区分（要介護度）が、改善されることなく次の段階に移行（悪化）した場合と、次の段階に移行途中で改善された場合とを、それぞれ示している。すなわち、図８Ｂの上側のグラフ（ａ）は、利用者個人の心身状態を表す要介護状態区分（要介護度）が、要支援１から要支援２に悪化し、この要支援２から次の要介護１の段階に移行（悪化）するまで、要支援２の状態を維持していた場合である。これに対し、図８Ｂの下側のグラフ（ｂ）は、要介護度が、要支援１から要支援２に移行（悪化）し、この要支援２から次の要介護１の段階に移行（悪化）するまでの間に、心身状態が要支援２の状態から、要支援１の段階に改善した場合である。
【０１４２】
この実施例では、図８Ｂ（ａ）の場合は、前述した実施例と同じく、要支援２の段階がスタートした時点から要介護１の段階に悪化するまでの期間を計測し、この継続期間を、要支援２の段階における「悪化までの継続期間」のＯ指標の値とする。
【０１４３】
これに対し、図８Ｂ（ｂ）の場合は、要支援２の段階がスタートした時点から要支援１の段階に改善するまで継続期間を計測し、この継続期間を、要支援２の段階における「改善までの継続期間」のＯ指標の値とする。なお、要支援１に改善後は、要支援１の段階のＯ指標として処理する。例えば、再び要支援２の段階に悪化する場合は、要支援１での「悪化までの継続期間」として取り扱う。
【０１４４】
ここで、「悪化までの継続期間」のＯ指標は、前述のように長いほど良いと評価される。これに対して「改善までの継続期間」のＯ指標Ｔ２は短いほど良いと評価する。その理由を図８Ｃにより以下説明する。
【０１４５】
図８Ｃ（ａ）は、心身状態が悪化する場合で、要介護１の段階が、一般的には、破線で示すように、時点ａ１で要介護２に悪化し、さらに時点ａ２で要介護３に悪化するものとする。
【０１４６】
これに対し、要介護１の段階での各種サービスが功を奏し、要介護１の段階での継続期間が実線の矢印で示すように時点ａ２まで延伸し、この時点ａ２にて要介護２に悪化した場合、破線で示した要介護１の段階での継続期間が短い場合に比べ、破線で囲まれた面積分、給付費を削減することができる。すなわち、悪化までの心身状態の継続期間が延びるほど（長いほど）給付費量を削減でき、好ましいと評価される。
【０１４７】
一方、図８Ｃ（ｂ）は、心身状態が改善する場合で、要介護２の段階が、一般的には、破線で示すように、時点ｂ２まで継続するものとする。
【０１４８】
これに対し、要介護２の段階での各種サービスが功を奏し、実線の矢印で示すように、短い継続時間を経た時点ｂ１にて要介護１の段階に改善することがある。この場合、実線の矢印で示した時点ｂ１までの時間が、要介護２の段階における改善までの継続時間となる。このように、時点ｂ１までの改善までの継続時間が、一般的な時点ｂ２までの時間より短いと、破線で囲まれた面積分、給付費を削減することができる。すなわち、改善までの心身状態の継続期間は短いほど給付費量を削減でき、好ましいと評価される。
【０１４９】
これら個人単位のＯ指標の値は事業所などの集計単位毎に集計され、集計単位別の平均値、例えば、事業所別の「悪化までの平均継続期間」及び「改善までの平均継続期間」がそれぞれＯ指標として得られる。
【０１５０】
集計単位別のＯ指標としては「悪化までの平均継続期間」及び「改善までの平均継続期間」の他に、前述のように、段階別の「改善率」(又は「悪化率」)を設ける。例えば、ある事業所の要支援２の全利用者の９０％が図８Ｂ（ａ）で示すように要介護１に悪化し、要支援２の全利用者の１０％が図８Ｂ（ｂ）で示すように要支援１に改善した場合、当該事業所の要支援２の段階の改善率のＯ指標は１０％(悪化率は９０％)となる。すなわち、事業所などの所定の集計単位において、心身状態の段階が改善方向に変化した利用者の、悪化もしくは改善方向のどちらかに変化した利用者全員に対する割合が、この集計単位における改善率として算出される。
【０１５１】
この改善率は、要介護度の各段階別にそれぞれ求める。この改善率のＯ指標は、改善率であるから値が大きいほど良いと評価する。
【０１５２】
このように、この実施例では、Ｏ指標として、「悪化までの平均継続期間」、「改善までの平均継続期間」、及び「改善率」(又は「悪化率」)の３種類を用いる。これら３種類のＯ指標は、図３における処理ブロック２．２．１において、上述した手法により利用者個人単位の継続期間を算出し、処理ブロック２．２．４において、事業所などの集計単位別に集計してそれぞれ求める。
【０１５３】
上記実施例におけるＯ指標は、心身状態が変化するまでの継続時間、すなわち、「悪化までの継続期間」「改善までの継続期間」を用いているが、これら継続期間だけでは、心身状態がどの程度変化したか(悪化の度合い又は改善の度合い)を捉えることができない。そこで、以下の実施例では、上述した継続時間と変化の大きさとから、心身状態の変化の度合いを表す「心身状態の悪化勾配」と「心身状態の改善勾配」とを求め、これらの値をＯ指標として用いる。以下、このＯ指標の求め方を図８Ｄにより説明する。
【０１５４】
図８Ｄ(ａ)は、集計単位である事業所Ｘにおける心身状態が悪化する利用者Ａの場合を示している。利用者Ａは、要介護３の段階が、時点ａ１から時点ａ２まで２４ヶ月(２年)継続した後、要介護５へ心身状態が２段階悪化している。この場合、利用者Ａの悪化勾配は、要介護３の段階が開始する時点ａ１から、心身状態が２段階悪化した時点ａ２までの傾斜勾配とする。
【０１５５】
図８Ｄ(ｂ)は、事業所Ｘにおける心身状態が悪化する利用者Ｂの場合を示している。利用者Ｂは、要介護３の段階が、時点ｂ１から時点ｂ２まで１２ヶ月（１年）継続した後、要介護４へ心身状態が１段階悪化している。この場合、利用者Ｂの悪化勾配は、要介護３の段階が開始する時点ｂ１から、心身状態が１段階悪化した時点ｂ２までの傾斜勾配とする。
【０１５６】
図８Ｄ(ｃ)は、事業所Ｘにおける心身状態が改善する利用者Ｃの場合を示している。利用者Ｃは、要介護３の段階が、時点ｃ１から時点ｃ２まで３６ヶ月（３年）継続した後、要介護２へ心身状態が１段階改善している。この場合、利用者Ｃの改善勾配は、要介護３の段階が開始する時点ｃ１から、心身状態が１段階改善した時点ｃ２までの傾斜勾配とする。
【０１５７】
図８Ｄ(ｄ)は、事業所Ｘにおける心身状態が改善する利用者Ｄの場合を示している。利用者Ｄは、要介護３の段階が、時点ｄ１から時点ｄ２まで１２ヶ月（１年）継続した後、要介護１へ心身状態が２段階改善している。この場合、利用者Ｄの改善勾配は、要介護３の段階が開始する時点ｄ１から、心身状態が２段階改善した時点ｄ２までの傾斜勾配とする。
【０１５８】
次に、これら心身状態の悪化勾配及び改善勾配の計算方法の一例を説明する。これら勾配は心身状態の同一段階での継続期間とその終端部における変化量とから求める。ここで、継続期間は年単位とする。変化量は段階数を用い悪化の場合はマイナス、改善の場合はプラスで表現する。
【０１５９】
利用者Ａの場合、要介護３の継続期間が２年、その終端部における変化量が悪化方向に２段階であるから、悪化勾配は、―２／２＝−１となる。
【０１６０】
利用者Ｂの場合は、要介護３の継続期間が１年、その終端部における変化量が悪化方向に１段階であるから、悪化勾配は、―１／１＝−１となる。
【０１６１】
事業所Ｘにおいて心身状態が悪化した利用者をＡ，Ｂ２名とすると、事業所所Ｘにおける要介護３の平均心身状態悪化勾配は、（−２／２＋−１／１）／２＝−１となる。
【０１６２】
利用者Ｃの場合、要介護３の継続期間が３年、その終端部における変化量が改善方向に１段階であるから、改善勾配は、１／３となる。
【０１６３】
利用者Ｄの場合、要介護３の継続期間が１年、その終端部における変化量が改善方向に２段階であるから、改善勾配は、２／１となる。
【０１６４】
事業所Ｘにおいて心身状態が改善した利用者がＣ，Ｄ２名とすると、事業所Ｘにおける要介護３の平均心身状態改善勾配は、（１／３＋２／１）／２＝１．１７となる。
【０１６５】
このようにして求めた要介護３の平均心身状態悪化勾配及び平均心身状態改善勾配の値は、事業所ＸのＯ指標の値となる。このＯ指標は、心身状態の段階毎に算出する。
【０１６６】
このＯ指標も、図３における処理ブロック２．２．１において、利用者個人単位の心身状態の段階別の継続期間と段階の変化量とを用いて算出し、処理ブロック２．２．４において、事業所などの集計単位別に集計してそれぞれ求める。
【０１６７】
上記実施例では心身状態項目の段階別にＯ指標を定義しているが、心身状態項目が通常複数あり、これら複数の心身状態項目についてそれぞれ段階別のＯ指標を算出するため、Ｏ指標の数は膨大になることが想定される。
【０１６８】
指標数が必要以上に多いと情報過多となり、これらの情報を基に介護事業所毎の傾向や課題を把握することが困難となる場合が考えられる。このため、指標数が多い場合は適切な量に集約する必要がある。その際、心身状態項目の各段階における集計人数比は同段階毎に異なるため、それらの単純平均では事業所間の比較をすることができない。そこで、同一心身状態項目の各段階における集計人数比に基づく加重平均を、当該心身状態項目の全段階を集約したＯ指標として用いる。
【０１６９】
以下、このＯ指標の求め方を説明する。
【０１７０】
集約対象である心身状態項目の各段階別の指標値をＶ１、Ｖ２、Ｖ３…Ｖｎ、各段階別指標の集計人数（レコード数）をＮ１、Ｎ２、Ｎ３…Ｎｎとするとき、集約後の指標値Ｕは以下の計算式を用いて算出する。
【０１７１】
Ｕ＝（Ｖ１×Ｎ１＋Ｖ２×Ｎ２＋Ｖ３×Ｎ３＋…＋Ｖｎ×Ｎｎ）
÷（Ｎ１＋Ｎ２＋Ｎ３＋…＋Ｎｎ）
例えば、３つの指標Ａ、Ｂ及びＣを集約する場合、指標Ａ、Ｂ及びＣの指標値がそれぞれ１０、２５、４０、集計対象レコード数がそれぞれ３、２、１のとき、集約後の指標値は下式の通り２０となる。
【０１７２】
Ｕ＝（１０×３＋２５×２＋４０×１）／（３＋２＋１）＝２０
集約の度合いについては、同一心身状態項目の各段階だけでなく、例えば、認定調査項目の第１群〜第５群等、関連のある心身状態項目同士についても上記同様に集約したＯ指標とすることも可能である。
【０１７３】
すなわち、Ｏ指標算出部は、心身状態の項目が複数あり、これら心身状態の複数の項目について、それぞれ各段階のＯ指標値を算出した場合、指標値の数が多くなる。そこで、心身状態の項目別に、集計単位に属する利用者の各段階における指標値と、各段階での指標値のレコード数を用いて全段階を集約した加重平均値を求める。そして、この加重平均値を集計単位の、ある心身状態の項目のＯ指標とする。
【０１７４】
これらにより、指標数が多い場合、現場である介護事業所等にとって理解可能で業務改善に向けて具体的な実践につながる指標内容や指標数への集約が可能となる。
【０１７５】
具体的な効果として、自治体等の保険者が介護事業所や介護サービスの利用者へ情報提供を行う際、彼らが理解しやすい情報粒度の実現が可能である。また、自治体等、保険者が事業所の強みや弱みなどを把握しやすくなり、インセンティブ成果指標等への拡張がスムーズになる。
【０１７６】
上記集約例は、Ｐ指標及びＳ指標についても同様に適用可能である。また、地域包括ケア事業の全事業領域（介護重度化抑止事業（心身状態改善・維持継続事業）、新総合事業（介護予防・生活支援）、在宅医療・介護連携、急性増悪入退院時医療・介護連携、疾病予防・重度化抑止）に適用可能である。
【０１７７】
次に、Ｐ指標の算出部３２２２の処理を説明する。
【０１７８】
３．Ｐ指標値の算出
３．１  Ｐ指標関連のサービス項目のセット：心身状態維持・改善に資するサービス内容の項目をＰ指標としてセットする。Ｐ指標としては、図６の縦軸方向に列記したように、あるサービス種類の提供有無／月、あるサービス種類の提供回数／月、あるサービス種類の提供総単位数／月、・・・などである。
【０１７９】
３．２  サービス内容の時系列抽出：心身状態段階別継続期間、すなわち、前述したＯ指標の各継続期間（図６において当該フロー番号が付された黒枠内の期間）内の各月のサービス内容（実績）を集計対象候補（個人）ごとに時系列抽出する。例えば、あるサービス種類の提供有無／月についてみると、上記継続期間中の各月に「１」が立っており、各月に当該サービスが実施されたことを意味する。
【０１８０】
３．３  当該継続期間内のＰ指標算出（調整前）：心身状態段階別継続期間内の各月のサービス内容（実績）の月別加重平均を算出し、集計対象候補（個人）ごとのＰ指標の値として、当該フロー番号が付された黒枠内の該当するセル内に設定する。
【０１８１】
３．４  集計単位集計：上述したフロー番号３．３で算出した各Ｐ指標の値を、この対象者候補２が属する集計単位（小地域、事業所等）で集計して、集計値の平均値を算出し、算出した値を集計単位のＰ指標の値とする。
【０１８２】
３．５  性別・年齢区分調整：集計単位（小地域、事業所等）を比較するために、フロー番号３，４で算出した各Ｐ指標の値に、性別・年齢区分に対応する所定の補正係数をかけて調整を行う。
【０１８３】
ここで、Ｐ指標は前述したようにＯ指標を表す心身状態の段階別継続期間にどのようなサービスが利用者に対して提供されたかを定量的に表すものである。Ｏ指標には、前述したように心身状態の段階が悪化するまでの継続時間及び改善までの継続時間と、これら継続期間に基づく悪化勾配及び改善勾配とがある。
【０１８４】
そこで、Ｐ指標を求めるにあたって、Ｏ指標が、心身状態の悪化傾向を示す利用者のグループ（以下、悪化グループ）と、心身状態の改善傾向を示すグループ（以下、改善グループ）とにグループ分けし、悪化グループ及び改善グループ別にＰ指標を求めることが好ましい。
【０１８５】
このように、悪化グループ及び改善グループについて、それぞれＰ指標を求めると、悪化までの継続期間中、及び改善までの継続期間中に、それぞれどのようなサービスが利用者に提供されたかがわかる。このため、悪化までの継続期間延伸に効果のあるサービスや、改善までの継続期間短縮に効果のあるサービスなどを分析抽出して把握することができる。
【０１８６】
次に、サーバ３２の、図３で示したＳ指標の算出部３２２３の処理を説明する。
【０１８７】
４．Ｓ指標値の算出
４，１  Ｓ指標関連の事業所等の取組項目のセット：心身状態維持・改善に資する事業所等の取組の項目をＳ指標としてセットする。Ｓ指標としては、図７の縦軸方向に列記したように、心身状態維持・改善ＰＪの認知率、心身状態維持・改善ＰＪの参加率、・・・等である
４．２  事業所取組の時系列抽出：心身状態段階別継続期間、すなわち、前述したＯ指標の各継続期間（図７において当該フロー番号が付された黒枠内の期間）内の各月の事業所等の取組（実績）を集計対象候補（個人）ごとに時系列抽出する。
【０１８８】
４．３  当該継続期間内のＳ指標算出（調整前）：心身状態段階別継続期間内の各月の事業所取組（実績）の月別加重平均を算出し、集計対象候補（個人）ごとのＳ指標の値を求める。
【０１８９】
なお、事業所等の取組が、性別や年齢区分や地域に限定されている場合は、その条件に該当する利用者のみＳ指標集計対象とする。
【０１９０】
４．４  集計単位集計：上述したフロー番号４．３で算出した各Ｓ指標の値を、この対象者候補２が属する集計単位（小地域、事業所等）で集計して、集計値の平均値を算出し、算出した値を集計単位のＳ指標の値とする。
【０１９１】
４．５  性別・年齢区分調整：集計単位（小地域、事業所等）を比較するために、フロー番号４，４で算出した各Ｓ指標の値に、性別・年齢区分に対応する所定の補正係数をかけて調整を行う。
【０１９２】
ここで、Ｓ指標は前述したようにＯ指標を表す心身状態の段階別継続期間に、どのような施策や取り組みが行われたかを集計単位毎に定量的に表すものである。Ｏ指標には、前述したように心身状態の段階が悪化するまでの継続時間及び改善までの継続時間と、これら継続期間に基づく悪化勾配及び改善勾配とがある。
【０１９３】
そこで、Ｓ指標についても、このＳ指標を求めるにあたって、Ｏ指標が、心身状態の悪化傾向を示す利用者の悪化グループと、心身状態の改善傾向を示す改善グループとにグループ分けし、悪化グループ及び改善グループ別にＳ指標を求めることが好ましい。
【０１９４】
このように、悪化グループ及び改善グループについて、それぞれＳ指標を求めると、悪化までの継続期間中、及び改善までの継続期間中に、それぞれどのような施策や取り組みが実施されたかがわかる、このため、悪化までの継続期間延伸に効果のある施策や取り組み、改善までの継続期間短縮に効果のある施策や取り組みなどを分析抽出して把握することができる。
【０１９５】
このように、個人単位で求めたＯ指標である心身状態の段階別継続期間をキーに、このＯ指標の集計対象となった個人へのサービス内容であるＰ指標、この個人が属する地域や事業所などの集計単位施策などに関するＳ指標を、当該継続期間内で計算する連結型Ｏ・Ｐ・Ｓ指標を用いたので、各指標の値を高精度に算出することができ、地域包括ケア事業システムのＰＤＣＡサイクルを的確に実施することができる。
【０１９６】
以上のように、これまで、個々に管理されていたそれぞれのデータをデータベースに一元化し、このデータベースを用いると共に、連結型Ｏ・Ｐ・Ｓ指標を用いて地域包括ケア事業のＰＤＣＡサイクルを実施するので、客観的かつ定量的なデータ分析により、的確な課題抽出が可能になり、さらに施策の有効性が具体的に示されると共に、精度の高い指標による地域包括ケア事業の的確な実施が可能となる。
【０１９７】
ここで、図１１は、心身状態重症化抑止施策における、介護サービスの質向上による要介護度・ＡＤＬ等心身状態段階別継続期間の延伸の様子を示している。図１１の縦軸は要介護状態区分（心身状態、以降要介護度と呼ぶ）、横軸は中長期的な期間（単位：ヶ月）である。
【０１９８】
図１１において、図の階段の数は、要介護度の段階が上がることを表現しており、各要介護度（縦軸）における階段の高さは、ある利用者の当該要介護度における平均介護給付費月額（円）を示している。当該要介護度期間における斜線部の面積は、当該要介護度における平均介護給付費月額（円）×期間（月数）であり、当該利用者の当該要介護度における全介護給付費（円）を示している。
【０１９９】
利用者の全介護認定期間に対して上記のグラフを作成すると、時間軸方向の積分（斜線部の面積の合計）は、当該利用者の生涯介護給付費（円）を表現する。
【０２００】
介護サービスの内容が当該介護サービスを受ける利用者の心身状態に合っている場合、心身状態は維持・改善され、心身状態の悪化は遅延され、要介護度の段階が上がる時期は遅くなり、同一の要介護度の継続期間は延伸する。その様子を表現したグラフが１０１である。
【０２０１】
一方、介護サービスの内容が当該介護サービスを受ける利用者の心身状態に合っていない場合、心身状態の悪化は早く、要介護度の段階が上がる時期は早くなり、同一の要介護度を維持している期間は短縮する。その様子を表現したグラフが１０３である。また、１０１と１０３の中間の様子を表現したグラフが１０２である。図１１からわかる様に、当該利用者における生涯介護給付費は、３パターンの中で、１０１の場合が最も小さく、１０３の場合が最も大きく、１０２の場合はその中間となる。
【０２０２】
このことから、利用者の、同一段階の心身状態継続期間をいかに長く延ばせるか、或いは改善パターンを生じさせることが、地域包括ケア事業の上で重要である。前述した連結型Ｏ・Ｐ・Ｓ指標を用いることにより、客観的かつ定量的なデータ分析による的確な課題抽出が可能になり、さらに施策の有効性が具体的に示されるので、心身状態同一段階継続期間の延伸を効果的に実現できる。
【０２０３】
次に、前述の心身状態の重症化抑止の実施例における２．２．３当該継続期間中の同一集計単位チェックに係る別の手法について説明を行う。
【０２０４】
前述の実施例における２．２．３当該継続期間中の同一集計単位チェックでは、当該継続期間の全期間内で、集計単位（小地域や事業所）が変わった対象者（利用者）は最終分析対象としていない。しかしながら、継続期間中で何らかの理由で集計単位（小地域や事業所）が一時的に変わった場合も最終分析対象とならなくなる。
【０２０５】
そこで、以下の実施例では、地域包括ケア事業の施策を実施する実施者である集計単位（事業所Ａとする）が、当該継続期間の殆どにおいて対象者に関わっていた場合、途中何らかの理由で別の事業所Ｂに一時的に変わっても、当該継続期間中に事業所Ａが対象者に関わった割合が予め設定した閾値以上であれば、この対象者及び当該事業所を最終分析対象とする。以下詳述する。
【０２０６】
図１２において、Ｎｏ．１の行の「継続期間」列では、前述２．２．１の心身状態同一段階継続期間の算出ロジックで抽出した心身状態同一段階継続期間を１２ヶ月と抽出したことを表している。このときの心身状態の段階は「要介護１」であり、「継続開始」の２０１５年４月〜「継続終了」の２０１６年２月までの間、要介護１の状態を維持していることを表している。
【０２０７】
Ｎｏ．２の行の「所定サービス種類事業所別月別総単位数」では、Ｎｏ．３〜Ｎｏ．１０までの行において、所定サービス種類の事業所別月別総単位数に係る情報を表している。所定サービス種類とは、集計対象となる所定サービス種類を表しており、通所系（通所介護、通所リハビリテーション等）、居住系（グループホーム、有料老人ホーム、小規模多機能等）、施設系（特養、老健等）、訪問系サービス組合せ（ケアプランに基づく）などが相当する。事業所は所定サービス種類を提供した事業所である。月別総単位数は所定サービス種類を提供した事業所が請求した単位数の月別合計である。
【０２０８】
すなわち、Ｎｏ．３の行の事業所Ａは所定サービス種類において、「継続期間」における総単位数が１０８０００である。これは「継続開始」の２０１５年４月〜「継続終了」の２０１６年２月までに月別に請求された単位数の合計値である。同様に、Ｎｏ．４の行では事業所Ｂについて、Ｎｏ．５の行では事業所Ｃについて、それぞれ「継続期間」における総単位数（１００００及び１６０００）と、「継続開始」の２０１５年４月〜「継続終了」の２０１６年２月までに月別に請求された単位数が示されている。
【０２０９】
Ｎｏ．６の行は、同一月レセプト請求事業所数を表しており、「継続開始」の２０１５年４月〜「継続終了」の２０１６年２月までの各月において、特定サービス種類における月ごとの請求事業所数を表している。図の例では、２０１５年１０月及び２０１６年１月ではレセプト請求事業所数は２つ、その他の月ではレセプト請求事業所数は１つであり、これらの事業所が特定サービス種類を提供したことを表している。
【０２１０】
Ｎｏ．７の行は、「継続開始」の２０１５年４月〜「継続終了」の２０１６年２月までに請求された、その他サービス種類の総単位数（６０００単位）を、各月５００単位ずつ請求したことを表している。その他サービス種類とは、所定サービス種類以外のサービス種類である。この場合、事業所は特定せず、受給者個人へ提供したその他サービス種類における全請求単位数である。
【０２１１】
Ｎｏ．８の行は、「継続開始」の２０１５年４月〜「継続終了」の２０１６年２月までに請求された、全サービス種類の総単位数（１４００００単位）の各月別の請求単位数を表している。全サービス種類とは、所定サービス種類とその他サービス種類を合わせたものである。事業所は特定せず、受給者個人へ提供した全サービス種類における全請求単位数である。
【０２１２】
上述した全サービス種類の総単位数の抽出目的は、所定サービス種類の単位数との比を計算し、所定サービス種類を一定の比率以上実施しているかどうかを判定するためである。所定サービス種類の請求が一定比率を下回る場合、所定サービス種類は心身状態同一段階継続への寄与が低いと判断し、所定サービス種類の観点における心身状態同一段階継続期間の集計対象外とする。
【０２１３】
Ｎｏ．９の行の所定サービス種類事業所の総単位数比率は、「継続開始」〜「継続終了」における、各月のＮｏ．８の全サービス種類の総単位数の内、事業所Ａ、事業所Ｂ、事業所Ｃが請求した所定サービス種類の、総単位数を合計した値が占める割合を表している。例えば、２０１５年１０月においては、事業所Ａの単位数１００００と事業所Ｃの単位数２０００を合計したものを所定サービス種類の総単位数とする。２０１５年１０月の全サービス種類の総単位数はＮｏ．８の行の１２５００であるので、全サービス種類の総単位数に対する、所定サービス種類の総単位数の占める割合は９６%である。
【０２１４】
同様に、２０１５年４月〜２０１５年９月では事業所Ｂ又はＡによる所定サービス種類の総単位数の占める割合は９５％、２０１５年１１月〜２０１５年１２月及び２０１６年２月〜２０１６年３月では事業所Ａ又はＣによる所定サービス種類の総単位数の占める割合は９６％、２０１５年１０月では事業所Ａ及びＣによる所定サービス種類の総単位数の占める割合は９７％であり、全サービス種類の総単位数に占める所定サービス種類の総単位数の比率が明らかとなる。
【０２１５】
Ｎｏ．１０の行は、所定サービス種類事業所の総単位数比率の下限閾値（９０%とした）と、この下限閾値との比較結果をフラグにより月別に示している。すなわち、各月の総単位数比率が、下限閾値９０%以上の場合、フラグ●で示している。図の例では、２０１５年４月〜２０１６年３月の間のすべての月でフラグ●となっており、全サービス種類の総単位数の内、所定サービス種類の総単位数の比率がすべての月で９０%以上であることを示している。この結果、所定サービス種類における心身状態同一段階継続期間の集計対象として、Ｎｏ．１１以降の処理に進む。９０%を下回る場合は、所定サービス種類における心身状態同一段階継続期間の集計対象外となる。なお、上述した下限閾値は、集計に合わせて定義することが可能である。
【０２１６】
Ｎｏ．１１の行の総単位数最大事業所フラグでは、Ｎｏ．１２〜Ｎｏ．１３までの行において総単位数最大事業所フラグに係る情報を表すことを示している。総単位数最大事業所とは、集計対象となる所定サービス種類を提供している事業所の中で最も請求単位数が大きい事業所である。
【０２１７】
Ｎｏ．１２の行の最大総単位数は、「継続開始」の２０１５年４月〜「継続終了」の２０１６年２月までの各月において事業所Ａ、事業所Ｂ、事業所Ｃが請求した所定サービス種類の総単位数のうち、最も請求単位数が大きい事業所の総単位数を表している。例えば、２０１５年１０月の総単位数では、事業所Ａが１００００単位、事業所Ｂは０、事業所Ｃは２０００単位であるため、事業所Ａの１００００単位が最も大きい請求単位数である。このため、２０１５年１０月の最大総単位数として事業所Ａの１００００単位を抽出している。
【０２１８】
この最大総単位数の抽出目的は、所定サービス種類を請求している事業所のうち、ある１つの事業所が全事業所に対して一定の比率以上を占めているかどうかを判定するためである。抽出されたある１つの事業所の請求単位数が一定比率を下回る場合、その１つの事業所は心身状態同一段階継続への寄与が低いと判断し、所定サービス種類の観点における心身状態同一段階継続期間の集計対象外とする。
【０２１９】
Ｎｏ．１３の行の最大総単位事業所の総単位数比率は、「継続開始」の２０１５年４月〜「継続終了」の２０１６年２月までの各月において事業所Ａ、事業所Ｂ、事業所Ｃが請求した所定サービス種類の総単位数の合計値の内、Ｎｏ．１２における最大総単位数が占める割合を表している。例えば、２０１５年１０月における所定サービス種類の総単位数の合計値は、事業所Ａの１００００単位と事業所Ｃの２０００単位との合計値である１２０００単位である。これに対し同月の最大総単位数は事業所Ａの１００００単位である。このため、事業所Ａの最大総単位数の占める割合は８３%となる。
【０２２０】
他の月についても同様に求められる。すなわち、２０１５年４月〜２０１５年９月、２０１５年１１月〜２０１５年１２月、２０１６年２月〜２０１６年３月は１００%、２０１５年１０月は８３%、２０１６年１月では８６％が、事業所Ａ、事業所Ｂ、事業所Ｃにて請求した所定サービス種類の総単位数のうち、該当する事業所の最大総単位数が占める比率である。この総単位数比率の下限閾値は、Ｎｏ．１４で示すように８０%とした。当該値は集計に合わせて定義することが可能である。
【０２２１】
Ｎｏ．１５，Ｎｏ．１６，Ｎｏ．１７の行のＡ，Ｂ，Ｃ別の総単位数最大事業所フラグとは、各月のＮｏ．１３で示した総単位数比率が、Ｎｏ．１４で示した下限閾値８０%以上の比率を占めており、かつ所定サービス種類の中で最も大きい単位数を請求している事業所であることを、フラグ●で示している。図の例では、事業所Ａは２０１５年５〜２０１６年２月がフラグ●であり、事業所Ｂは２０１５年４月がフラグ●であり、事業所Ｃは２０１６年３月がフラグ●である。
【０２２２】
Ｎｏ．１８の行の月別主事業所は、Ｎｏ．１５〜Ｎｏ．１７で、フラグ●となっている事業所を、事業所Ａ、事業所Ｂ、事業所Ｃの名称で表している。
【０２２３】
Ｎｏ．１９の行の当該継続期間内の主事業所月数は、後続するＮｏ．２０〜Ｎｏ．２５までの行の「継続期間」列に示される当該継続期間内の主事業所月数に係る情報を表している。Ｎｏ．２０〜Ｎｏ．２２の行の「継続期間」列には各事業所Ａ,Ｂ,Ｃの主事業所月数が示されている。すなわち、Ｎｏ．２０の行には事業所Ａの主事業所月数１０ヶ月が、Ｎｏ．２１の行には事業所Ｂの主事業所月数１ヶ月が、Ｎｏ．２２の行には事業所Ｃの主事業所月数１ヶ月が、それぞれ示されている。これらのうち最も大きな値は、Ｎｏ．２３の行に最大月数として示され、１０ヶ月であることを表している。
【０２２４】
この最大月数の抽出目的は、所定サービス種類について最も多く請求している事業所の月数が、心身状態同一段階継続に対して一定の比率以上を占めているかどうかを、後述する下限閾値との比較により判定するためである。この判定結果が一定比率を下回る場合、所定サービス種類について最も多く請求している事業所は心身状態同一段階継続への寄与が低いと判断し、所定サービス種類の観点における心身状態同一段階継続期間の集計対象外とする。
【０２２５】
Ｎｏ．２４の行の最大月数比率とは、Ｎｏ．２３の行に示された最大月数：１０ヶ月が、心身状態同一段階継続期間：１２ヶ月（２０１５年４月〜２０１６年２月）に占める比率であり、８３％が算出される。この最大月数比率８３％は、Ｎｏ．２５に示される下限閾値８０％と比較される。この場合は下限閾値８０％を上回るので、事業所Ａが、Ｎｏ．２６で示す当該継続期間の主事業所となる。
【０２２６】
以上のロジック、すなわち、図１２の各段階における演算の組み合わせにより、所定サービス種類における心身状態同一段階継続期間１２ヶ月に寄与している主な事業所は事業所Ａであるとして、集計を行う。このように、図１２で表される対象者は、心身状態同一段階継続期間の集計対象となり、集計単位はＮｏ．２６で示す事業所Ａとなる。
【０２２７】
以上は、Ｏ指標を心身状態同一段階継続期間として説明している。このＯ指標に関連して、これを評価する以下の指標（方式）も考えられる。
【０２２８】
方式１：個人の上記心身状態同一段階継続期間内の平均給付費を事業所単位で集計する。
【０２２９】
方式２：上記継続期間を平均給付費で除した個人の単位金額あたりの継続期間を事業所単位で集計する。
【０２３０】
方式１は同一継続期間を実現するために投入された平均給付費を集計するもので、この平均給付費が低いほど、コストパフォーマンスの高いサービスが提供されていることを示している。一方、上記平均給付費が大きいほど（投入サービス量が多いほど、サービスを手厚くするほど）、心身状態同一段階継続期間が長くなる可能性がある。したがって、そのような相関が想定される中で、同一継続期間をより少ない平均給付費で実現している事業所は、サービス内容や事業所取組がより優れているということができる。
【０２３１】
方式２は、例えば１万円の投入で、どの程度の継続期間の延伸に寄与するかを表す指標である。この値が大きい事業所ほど、サービス内容や事業所取組がより優れているということができる。
【０２３２】
これら方式１及び方式２による指標の値は、図２で示したデータベース１０の元データ保管部１０１に保管された介護レセプトデータを用いて、サーバ３２の指標算出部３２２の上述の演算機能を持たせることで算出することができる。
【０２３３】
また、Ｏ指標集計における集計対象データ絞込み（図３の２．１．２の機能）の条件の別の例として、認定調査内容が疑わしい（調査品質に問題がある）可能性がある認定データを集計対象外とすることが考えられる。例えば、要介護認定データの主要項目データである認定調査項目データは、全国数１０万人オーダーの認定調査員により調査収集される。その調査は、厚労省発行の認定調査員マニュアルの調査基準に基づき行われているが、実態としては認定調査員（大半はケアマネージャ）のスキルレベルがまちまちである。
【０２３４】
このため、調査員の所属する調査機関（大半は居宅介護支援事業所）と同一法人の介護サービス事業所への誘導（囲い込み）傾向がある。また、恣意的に一次判定結果が高くなる重度の調査選択肢を選ぶ可能性もあるなど、認定調査データの精度や品質には問題がある可能性がある。すなわち、このような認定調査データに含まれる認知症自立度、障害自立度、及び各群の認定調査項目に係る各段階別継続期間が不正確となるリスクが想定される。
【０２３５】
これらの問題を打開するために、認定調査データの信頼性チェックを定量的に行うための条件を以下に説明する。
【０２３６】
［チェック条件］
・認定調査員としてのキャリアの長短
・一次判定が二次判定よりも高い（認定調査で重度の選択肢を選ぶ傾向の数値的把握）
・主治医意見書との共通５項目（短期記憶、認知能力、伝達能力、食事行為、認知症自立度）で、認定調査項目の方が主治医意見書の項目よりも重度に選択されている項目数が所定以上
・主治医意見書との共通５項目（短期記憶、認知能力、伝達能力、食事行為、認知症自立度）の選択内容が異なる項目数が所定以上
・認定調査機関と居宅介護支援事業所が同一事業所であり、かつ介護サービス事業所等が同一法人である
上記１番目は認定調査員のスキルの違い、上記２番目と３番目は、認定調査が重度傾向の選択肢を選択する傾向がある場合の対策、上記４番目は意見書(主治医)との齟齬、及び上記５番目は同一法人囲い込みによるリスク対策に相当する。
【０２３７】
このように認定調査に疑義が生じる定量的な条件を設定し、データベース１０の元データ保管部１０１に保管された要介護認定データを用いて、これらの条件に該当する対象者を集計対象から除外する。このことにより、より品質の高い認定調査項目データだけが集約され、Ｏ指標の精度を高められる。
【０２３８】
上述の説明では、認定調査内容が疑わしい（調査品質に問題がある）可能性がある認定データの判断を、認定調査員のスキル等に着目して行っていたが、認定調査項目自体に調査結果がばらつく要因がある場合も考えられる。すなわち、認定調査項目の中には、同じ調査対象について、調査員が異なってもほぼ同じ調査結果が得られる項目と、調査員が異なると調査結果が大きくばらつく項目とがある。このような項目は、調査結果を分析することで把握することができる。
【０２３９】
すなわち、認定データの認定調査項目選択肢の選択状況を、性別や年齢区分別に集計し、選択状況のばらつきが大きい項目は、調査員の判断がばらつく項目であり、信頼性は低いとみなす。例えば、図２７は要介護度１についての、要介護認定データの認定調査項目の選択肢別に、調査機関別の選択件数比率を集計する。次に、この調査機関別に集計された選択件数比率の標準偏差を選択肢毎に算出し、選択件数比率のばらつき度合いを明らかにする。図２７はこのチェックを説明しており、図の例では、ばらつきの大きい認定調査項目の選択肢として「寝返り：できない」「起き上がり：できない」の項目に○印を付加している。すなわち、要介護１の認定調査結果では、ばらつきの大きい認定調査項目の選択肢として「寝返り：できない」「起き上がり：できない」の項目が抽出された。
【０２４０】
この認定調査のばらつきチェックは、上述した要介護１だけでなく要支援１から要介護５までの各段階で行われており、要介護度別にそれぞればらつきの大きい項目が抽出されている。そこで、要介護認定データの認定調査項目の選択肢別に、要介護度別のばらつき度合いを集計する。図２８はこの要介護度別のばらつきチェックを説明している。要介護度別のばらつき度合いが大きい項目は１を表示し、その項目毎の合計を合計件数列に表示している。ばらつき度合いが大きい項目とは、図２７で示した標準偏差が大きく、○印が付加された項目である。
【０２４１】
次に、要介護度別のばらつきが大きい項目の件数をカウントし、その中で件数が多いものを信頼性が低い項目とする。例では件数の閾値を３とし、閾値以上の項目に○を付加している。なお、ばらつき度合いは要介護度の他、性別や年齢(年齢区分)でも集計することが可能である。
【０２４２】
このように、調査結果のばらつきが設定値以上となる項目を抽出選定しておき、このような項目についてのＯ指標は除外するか、或いは参考程度とするように処理する。
【０２４３】
また、認定調査は、前述のように、厚労省発行の認定調査員テキストの調査基準に基づき行われているが、この認定調査員テキストの記載からも認定調査内容が疑わしい項目を抽出することができる。すなわち、図２９で示すように、テキスト２９０１の内容を認定調査項目別情報２９０２に整理する。そして、以下の点に注目して信頼性を判断する。
【０２４４】
・選択肢数の多少
・選択基準の多少
・選択基準内容が複雑
・評価軸の違い
一般的に選択肢や選択基準の数が少なく、選択基準の内容が簡明なほど、的確な調査結果が得られる。そこで、各項目について上述した選択肢の多少や、選択基準の多少、選択基準の内容の複雑さ、評価軸について、予め判断基準を設定し、項目毎に信頼性のランク付け（Ａ、Ｂ、Ｃ）を行っておく。そして信頼性のランクが低い項目についてのＯ指標は除外するか、或いは参考程度とするように処理する。
【０２４５】
これらの場合も、認定調査に疑義が生じる定量的な条件を設定することとなり、データベース１０の元データ保管部１０１に保管されたデータを用いて、これらの条件に該当する対象者を集計対象から除外するなどの対応をとることが可能であり、より品質の高い認定調査項目データだけが集約され、Ｏ指標の精度を高められる。
【０２４６】
さらに、図２７、図２８で説明した項目選定方式と、図２９で説明した項目選定方式とを互いに組み合わせ、項目を選定することが好ましい。
【０２４７】
認定調査結果のデータについては、心身状態の段階変化に大きな影響を与える項目もあり、その取扱には注意が必要となる。すなわち、認定調査６５項目のうち、要介護度を決めるのに大きく寄与する項目を、重度化防止の優先項目として選定する。そのために、図３で示したＯ指標の算出部に３２２１に、図３０で示すように、重度化防止優先項目選定機能を持たせる。この重度化防止優先項目選定機能は、樹形モデル図別項目別時間抽出部３００１と、重度化防止項目選定部３００２とにより実現される。
【０２４８】
樹形モデル図別項目別時間抽出部３００１は、介護認定審査会委員テキスト２００９改定版の樹形モデル図（要介護認定等基準時間の推計方法：図３１にその一部を示す）から、樹形モデル図別の各項目別に、最大時間、最小時間、差分時間を抽出する。
【０２４９】
図３１では、「食事摂取」における「えん下」の項目について示している。樹形モデル図では図示左方に分岐した場合は「できる」であり、図示右方に分岐した場合は「できない」である。
【０２５０】
図３１から、「えん下」の配下にある最大値と最小値を抽出してその差分の値が以下のように得られる。
【０２５１】
最大値：７１．４
最小値：１．１
差  分：７０．３
重度化防止項目選定部３００２は、樹形モデル図別項目別時間抽出部３００１で抽出した項目別最大時間、最小時間、差分時間を元に、図３２で示すように、重度化防止に大きく寄与する項目を選定する。ここで、寄与が大きい＝差分大、寄与が小さい＝差分小、である。これは差分が大きい項目は選ぶ時間により選ばれる一次判定の要介護状態区分の変化は大きく、差分が小さい項目は選ぶ時間による一次判定の要介護状態区分の変化は少なくなることを意味する。差分を基に寄与レベルを決め、項目を選定する。図３１では、寄与レベルが高い「食事摂取」と「えん下」を選定している。
【０２５２】
なお、同じ項目が複数ある場合（図３１では「生活機能」の項目）は、最大値の大きい方、最小値の小さい方を採用する。図３２の例では、２つの「生活機能」のうち、最も大きい最大値と、最も小さい最小値を「生活機能(合成)」行に記載した。中間評価点の項目については、１つの中間評価点項目は複数の心身状態項目により決まり、１つの項目を選定できないため除外した。
【０２５３】
このように、要介護度を決めるのに大きく寄与する項目を、重度化防止の優先項目として選定したので、この項目に注目して介護サービスの重点化を図れば、重度化防止に有効となる。
【０２５４】
以上の実施例では、アウトカム指標としてサービス利用者の心身状態の維持継続期間等を採用としたが、別の観点から、サービス利用者の介護者の介護負担の継続期間等をアウトカム指標とする方法が考えられる。
【０２５５】
すなわち、厚労省発行の介護保険最新情報Ｎｏ５５５（平成２８年６月１０日）「「介護離職の観点も含めた介護サービスのあり方の把握方法等に関する調査研究事業」における試行調査について（情報提供）」記載の通り、将来計画として、認定調査の時点で調査員が、認定対象者の概況や心身状態の聞き取りに加えて、介護者の概況や介護負担関連項目の聞き取りを行う可能性（介護者の介護負担関連項目も認定データの項目として追加される可能性）がある。
【０２５６】
具体的には、以下の項目が想定されている。以下で番号は上記資料のそれを記載した。
【０２５７】
（１） 支援・サービスの利用実態
Ａ-問８ 介護保険外サービスの利用の有無
Ａ-問12 訪問診療の利用の有無
Ａ-問13 介護保険サービスの利用の有無
Ａ-問14 介護保険サービスを未利用の理由
Ｂ-問６ 介護者の相談相手の有無
認定-４ 介護保険サービスの利用状況
（２）支援・サービスのニーズ
Ａ-問９ 在宅生活の継続に必要となる支援・サービス
Ｂ-問３ 効果があると思われる勤め先からの支援
（３）主な介護者の属性
Ａ-問２ 介護者の介護の頻度
Ａ-問３ 介護者（本人との関係）
Ａ-問４ 介護者の性別
Ａ-問５ 介護者の年齢
Ａ-問６ 介護者が行っている介護
（４）主な介護者の就労の状況
Ｂ-問１ 介護者の勤務形態
Ｂ-問２ 介護者が利用している両立支援の制度・仕組み
Ａ-問７ 家族・親族の中での離職者の有無
（５）在宅生活の継続
Ａ-問10 施設等の検討状況
Ｂ-問５ 介護者が不安に感じる介護
（６）介護者の就労継続
【０２５８】
Ｂ-問４ 介護者の就労継続の可否に係る意識
以上の調査項目の選択肢は、単一選択や複数選択や数値等さまざまであるが、これらを段階別に数値化し、さらにそれらのスコアを所定の項目グループ（複数観点からなる複数グループを想定）に対して積算等することで、介護離職リスク段階を定義することが可能である。それらに対して、前述までの利用者の心身状態に係るアウトカム指標と同様にして、リスク度が悪化もしくは改善するまでの継続期間等を介護離職に関するアウトカム指標と定義することで、全く同様に主介護者の介護負担ひいては介護離職リスクの評価が可能になる。
【０２５９】
さらに、介護離職のリスクの低減を左右する、プロセス指標（個人個人の対策等）やストラクチャ指標（主介護者の勤め先やケアマネージャ側の取組等）を定義するこことで、同様に評価が可能になる。
【０２６０】
次に、介護における介護の新規認定までの期間を延伸させる介護予防について説明する。図１３Ａは、小地域や高齢者自身の取組の違いによる新規認定までの期間の違いを表すイメージ図である。すなわち、図１３Ａは、介護予防や生活支援における、小地域施策充実と高齢者の日常の介護予防取組や生きがい等のアップで、新規認定年齢の後ろ倒し（健康〜非認定期間の延伸）の様子を示している。
【０２６１】
図１３Ａの縦軸は要介護度（心身状態）、横軸は中長期的な期間（単位：ヶ月）である。なお、横軸の起点は予め設定した時点であり、例えば、利用者の６５歳の誕生月とし、そこからの非認定経過期間がＯ指標として算出される。
【０２６２】
このことを、図１３Ｂを用いて具体的に説明する。要介護状態区分の新規認定までの期間は、認定データが存在しないので、図１３Ｂ（ａ）で示すように、利用者の６５歳の誕生日を起点とし、新規認定までの期間には、自立を表す模擬的な認定データとして付加する。そして、新規認定が成された時点（要介護認定データが新規に発生した時点）までの期間を要介護状態区分における自立の継続期間（Ｏ指標）として算出する。
【０２６３】
要介護状態区分以外の認定データ系の心身状態項目については、図１３Ｂ（ｂ）で示すように、利用者の６５歳の誕生日をからの自立継続期間をＯ指標として算出する。この自立継続期間は、心身状態が自立から次の段階に悪化した時点までの継続期間であり、要支援１以上の要介護状態区分と重なる場合がある。
【０２６４】
図１３Ａの階段の数は、要介護度の段階が上がることを表現しており、各要介護度（縦軸）における階段の高さは、ある利用者の当該要介護度における平均介護給付費月額（円）を示している。当該要介護度期間における斜線部の面積は、当該要介護度における平均介護給付費月額（円）×期間（月数）であり、当該利用者の当該要介護度における全介護給付費（円）を示している。
【０２６５】
利用者の全介護認定期間に対して上記のグラフを作成すると、時間軸方向の積分（斜線部の面積の合計）は、当該利用者の生涯介護給付費（円）を表現する。
【０２６６】
小地域施策が充実し、或いは高齢者の日常の介護予防取組や生きがい等がアップしている場合、健康状態の継続期間が長くなり、要支援（要介護）が必要となる時期が遅延し（非認定期間が延伸し）、当該認定者の全介護認定期間は、例えば保険者全体の平均期間より短くなる。その様子を表現したグラフが１２１である。
【０２６７】
一方、小地域施策が機能せず、高齢者の日常の介護予防取組や生きがい等がない、もしくは不十分な場合、健康状態の継続期間が短く、要支援（要介護）が必要となる時期が早く到達し（非認定期間が短縮し）、当該認定者の全介護認定期間は上記保険者全体の平均期間よりも長くなる。その様子を表現したグラフが１２３である。また、これらの中間の様子を表現したグラフが１２２である。図１３からわかる様に、当該利用者における生涯介護給付費は、３パターンの中で、１２１の場合が最も小さく、１２３の場合が最も大きく、１２２の場合はその中間となる。
【０２６８】
この場合、利用者の６５歳からの非認定経過期間がＯ指標となり、その非認定経過期間に利用者が小地域などから受けた各種サービスの量がＰ指標となり、同じく非認定経過期間における小地域などの利用者に対する諸施策（例えばふれあいサロンの提供等）がＳ指標であり、これらの組み合わせによる連結型Ｏ・Ｐ・Ｓ指標により地域包括ケア事業が実施される。
【０２６９】
次に、上述した介護予防や早期発見に係る事業でのＯ・Ｐ・Ｓ指標の具体例を、前述した介護における心身状態の重症化抑止に係る事業でのＯ・Ｐ・Ｓ指標と対比させて説明する。
【０２７０】
先ず、介護の心身状態重症化抑止に関する集計条件等ついて説明する。
【０２７１】
［集計対象領域］
各介護保険サービス種類：通所・居住・施設系は単一サービス種類、訪問・短期入所系は組合せサービス種類
［対象者］
要介護認定者（要支援１・２、要介護１〜５）
［集計単位］
介護サービス事業所（訪問系、通所系、居住系、施設系）
［データソース］
・要介護認定データ（全国共通）
・介護レセプトデータ（全国共通）
・事業所取組等データ（保険者固有の各サービス種類別事業所共通アンケートデータ）
・事業所属性等データ
・事業所別利用者属性等データ（保険者固有の各サービス種類別事業所共通アンケートデータ）
ここで、事業所属性等データとは、事業所の規模、法人種別等で、一部は介護事業所台帳等にも含まれるデータである。すなわち、事業所の取組ではコントロール困難な事業所の基本属性等である。
【０２７２】
事業所別利用者属性等データとは、利用者の生活習慣、人生哲学、家庭環境、職場環境、近隣環境及び経済状況などの、要介護認定データには含まれない、利用者取組ではコントロール困難な利用者の基本属性等を事業所ごとに集計したデータである。
【０２７３】
これら、それぞれの属性等データとしては、良し悪しにつながるコードを、大小関係を考慮して定義するものとする。
【０２７４】
これらにより、提供サービスや事業所取組は同じで効果が異なる事業所同士の原因分析などに役立つ可能性がある。
【０２７５】
なお、介護サービス事業所の評価を徹底するためには、一介護保険者データのみでは不十分である。その理由は、特に訪問系や通所系などの場合は、事業所の所在地が当該保険者外にある場合も少なからずあり、隣接するその他の保険者の被保険者へサービス提供している可能性がある。その場合には、複数保険者を統合した介護保険データを集約しての事業所別集計分析が必要となる。ただし、その際の各種指標集計のロジックは一保険者の場合と同一である。
【０２７６】
上述した集計条件等に基づく、介護の心身状態重症化抑止におけるＯ・Ｐ・Ｓ指標の具体例を以下それぞれ説明する。
【０２７７】
Ｏ指標（心身状態の改善を考慮しない場合は、Ｏ指標として「悪化までの平均継続時間」のみを用いるが、改善を考慮した場合は、Ｏ指標として「悪化までの平均継続時間」「改善までの平均継続時間」及び「改善率」を用いる、以下の例は改善を考慮した場合である。また、改善を考慮した場合の別のＯ指標として、図８Ｃで説明した「平均悪化勾配」及び「平均改善勾配」があり、これらについても併せて示している）。
【０２７８】
なお、以降の記載において、記号×は、乗算を意味するものではなく、その前後の項目の組み合わせを表すものである。
【０２７９】
［サービス種類別×事業所別×心身状態項目段階別×悪化までの平均継続期間（月）
サービス種類別×事業所別×心身状態項目段階別×改善までの平均継続期間（月）
サービス種類別×事業所別×心身状態項目段階別×改善率（％）
サービス種類別×事業所別×心身状態項目段階別×平均悪化勾配
サービス種類別×事業所別×心身状態項目段階別×平均改善勾配］
・サービス種類別×事業所別×要介護状態区分段階別×悪化までの平均継続期間（月）
・サービス種類別×事業所別×要介護状態区分段階別×改善までの平均継続期間（月）
・サービス種類別×事業所別×要介護状態区分段階別×改善率（％）
・サービス種類別×事業所別×要介護状態区分段階別×平均悪化勾配
・サービス種類別×事業所別×要介護状態区分段階別×平均改善勾配
・サービス種類別×事業所別×認知症自立度段階別×悪化までの平均継続期間（月）
・サービス種類別×事業所別×認知症自立度段階別×改善までの平均継続期間（月）
・サービス種類別×事業所別×認知症自立度段階別×改善率（％）
・サービス種類別×事業所別×認知症自立度段階別×平均悪化勾配
・サービス種類別×事業所別×認知症自立度段階別×平均改善勾配
・サービス種類別×事業所別×障害自立度段階別×悪化までの平均継続期間（月）
・サービス種類別×事業所別×障害自立度段階別×改善までの平均継続期間（月）
・サービス種類別×事業所別×障害自立度段階別×改善率（％）
・サービス種類別×事業所別×障害自立度段階別×平均悪化勾配
・サービス種類別×事業所別×障害自立度段階別×平均改善勾配
・サービス種類別×事業所別×認定調査項目段階別×悪化までの平均継続期間（月）
・サービス種類別×事業所別×認定調査項目段階別×改善までの平均継続期間（月）
・サービス種類別×事業所別×認定調査項目段階別×改善率（％）
・サービス種類別×事業所別×認定調査項目段階別×平均悪化勾配
・サービス種類別×事業所別×認定調査項目段階別×平均改善勾配
上述したＯ指標のうち、悪化までの平均継続期間と平均悪化勾配は、悪化グループに対して指標集計する。また、改善までの平均継続期間と改善率と平均改善勾配は改善グループに対して指標集計するものとする。
【０２８０】
すなわち、Ｏ指標について、心身状態の悪化傾向を示す利用者は悪化グループとしてまとめ、心身状態の改善傾向を示す利用者は改善グループとしてまとめてグループ分けし、悪化グループ及び改善グループ別に上述した各指標値を集計する。
【０２８１】
これらの指標値である平均継続期間は、性別と年齢区分でアジャストを行う。年齢区分としては、前期高齢者区分と後期高齢者区分を採用する。また年齢区分の判定タイミングは、各心身状態の各段階に初めて到達した認定月における年齢から判定するものとする。
【０２８２】
ここで、Ｏ指標を構成する心身状態の継続期間を、居宅介護サービスや通所介護サービスなどのサービス種類別の評価や、これらサービスを実施する事業所の評価に用いることが有効であることはこれまでの説明から明らかである。心身状態の項目は、前述したように多数あり、これら多数の心身状態項目についてそれぞれ段階別のＯ指標を算出すると、Ｏ指標の数は膨大になる。このため、前述のように指標数を適切な量に集約することが考えられた。すなわち、同一心身状態項目の各段階における集計人数比に基づく加重平均を、当該心身状態項目を集約したＯ指標とすることが考えられた。
【０２８３】
この集約についてさらに検討すると、Ｏ指標は前述のように［サービス種類別×事業所別×心身状態段階別×平均継続期間（月）］と定義されており、指標値である平均継続期間の他に、サービス種類別、事業所別、及び心身状態段階別の３種類の要素を属性として持っている。これら各要素は、それぞれ個別に絞り込み（選択）や細分化、集約等の加工処理を行うことができる。すなわち、前述した心身状態項目の集約化だけでなく、この心身状態項目を含む、サービス種類別、事業所別、及び心身状態段階別の３種類の要素について、集約を含む加工処理が可能である。
【０２８４】
例えば、心身状態の項目についてみると「歩行」や、「寝返り」などの項目があるが、これらをひとまとめにした身体機能に集約してそれらの平均継続時間をＯ指標としてまとめた場合、ある事業所は身体ケアが強い又は弱い、或いは、認知症ケアが強い又は弱い、というような大括りな評価を行うことができる。すなわち、事業所の得意分野を知ることの手掛かりとして有効である。
【０２８５】
また、サービス種類について居宅介護や訪問系のサービスがどうなのかを見る場合、これらのサービスを表す複数の項目を集約してそれらの平均継続時間をＯ指標としてまとめれば、それらのサービス種類ごとの状況が把握できる。
【０２８６】
事業所についてみると、自治体内に、ある介護事業者の複数の事業所と、別の介護事業者による複数の事業所がある場合、これら介護事業者別にそれぞれ複数の事業所を集約してそれらの平均継続時間をＯ指標とすれば、介護事業者ごとの大括りな評価が可能となる。
【０２８７】
さらに、これらの各要素を集約などのデータ加工を行った結果である指標の値もしくは計算により取得した値を、広く普及している図表表現手法によってグラフ表示することにより、上述した各評価を視覚的に判断でき、容易に把握することが可能となる。すなわち、地域包括ケア事業に対する有効な知見となりえる情報の生成を実現でき、広く普及している図表表現手法であるヒストグラムや棒グラフ、折れ線グラフなどの図表で表現することを実現できる。以下、これらの具体的手段を説明する。
【０２８８】
図１６は、地域包括ケア事業システムのデータベース１０（図２に図示）の保持する指標のうち、アウトカム指標（Ｏ指標）１０２Ｏを用いた、地域包括ケア事業に有効と考えられる知見となりえる情報の生成と、図表の生成とに関するシステムのフローを示している。この実施の形態では、処理を汎用的に実施することを想定しており、事業所の住所が属している地域情報や心身状態段階のグループ情報のようにアウトカム指標１０２Ｏに関連する情報を補足情報１０２ａとし、必要に応じて活用できるように構成した。
【０２８９】
アウトカム指標図表表現部１６０１は、アウトカム指標要素加工部１６０２、要素２次元展開部１６０３、及び図表生成部１６０４による３段階の処理により実現する。
【０２９０】
図１７は、図１６で示したアウトカム指標要素加工部１６０２の内部処理を表す。アウトカム指標１０２Ｏは、図示のように、指標値である平均継続期間の他に、サービス種類、事業所番号、心身状態段階の３つの要素を持つ。また、平均継続期間を計算した際の除算の分母の値を平均値計算母数として保持しており、アウトカム指標の加工に利用することができる。
【０２９１】
アウトカム指標１０２Ｏの持つ３つの要素をそれぞれ加工することとは、条件を設定して情報を絞り込む選択や、複数のデータを合わせる集約、データをより細かい単位への分解、といった処理が考えられる。このとき、汎用的なデータソースである補足情報１０２ａを利用することができる。なお、加工方法は無数に存在し、前述した選択、集約、分解に限定するものではないが、ここでは、加工方法として集約を行う場合を説明する。
【０２９２】
前述した３つの要素それぞれの加工処理は、サービス種類加工部１７０１、事業所番号加工部１７０２、心身状態加工部１７０３で行う。
【０２９３】
図１７では、例として、サービス種類加工部１７０１により、アウトカム指標１０２Ｏのサービス種類の番号を十の位で結合したサービス種類加工版アウトカム指標１７０４と、事業所番号加工部１７０２により、アウトカム指標１０２Ｏの事業所番号を一の位で結合した事業所番号加工版アウトカム指標１７０５と、心身状態加工部１７０３により、アウトカム指標１０２Ｏの心身状態の段階を心身状態単位に結合した心身状態加工版アウトカム指標１７０６と、を示している。
【０２９４】
上述のサービス種類加工版アウトカム指標１７０４についてみると、その一行目は、サービス種類の番号を十の位で結合（集約）した場合の、事業所番号No_01の事業所での、「要介護度１  悪化」についての平均継続期間（指標値）が１９．３であることを表している。
【０２９５】
また、事業所番号加工版アウトカム指標１７０５についてみると、その一行目は、事業所番号の下１桁が０の事業所のグループで結合（集約）した場合の、サービス種類１５での「要介護度１  悪化」の平均継続期間（指標値）が１８．４であることを表している。
【０２９６】
さらに、心身状態加工版アウトカム指標１７０６についてみると、その一行目は、心身状態段階を「要介護度  悪化」で結合（集約）した場合、サービス種類１５における事業所番号事業所番号No_01の事業所での平均継続期間（指標値）が２１．２であることを表している。
【０２９７】
すなわち、アウトカム指標の３つの要素について、それぞれ予め定めた範囲で集約し、集約された指標値の平均値を集約後の指標値とする加工を行っている。
【０２９８】
上述した図１７では、アウトカム指標要素加工部１６０２は、サービス種類加工部１７０１、事業所番号加工部１７０２、心身状態加工部１７０３が３つの要素それぞれの加工処理を行い、その結果をサービス種類加工版アウトカム指標１７０４、事業所番号加工版アウトカム指標１７０５、心身状態加工版アウトカム指標１７０６としてそれぞれ作成しているが、図１８で示すように、サービス種類加工部１７０１、事業所番号加工部１７０２、心身状態加工部１７０３を順番に適用することも可能である。これらサービス種類加工部１７０１、事業所番号加工部１７０２、心身状態加工部１７０３は、加工する要素が異なるため、それぞれ独立した処理が可能である。そして、これらの加工処理の結果が全要素加工版アウトカム指標１８０１として得られる。なお、処理を適用する順番は可変可能である。
【０２９９】
図１９は、図１６で示した要素２次元展開部１６０３の内部処理を表す。例として、図１７で得られた心身状態加工版アウトカム指標１７０６を展開している。要素２次元展開部１６０３は、要素配置指定部１９０１、計算要素集計部１９０２を有し、これらの処理の結果が２次元展開版アウトカム指標１９０３として得られる。
【０３００】
要素配置指定部１９０１は、アウトカム指標の持つ３つの要素を２次元に展開するため、固定する要素、縦軸に配置する要素、横軸に配置する要素を決定する。
【０３０１】
図１９の例では、心身状態加工版アウトカム指標１７０６に基づき、固定する要素を、指定指標表１９０４としてサービス種類＝１５とした。また、縦軸に配置する要素を、縦軸指定要素１９０５として加工した心身状態のそれぞれとした。横軸に配置する要素は、横軸指定要素１９０６として事業所番号を配置した。これら縦軸要素と横軸要素が交差するセルには平均継続時間（指標値）が設定される。
【０３０２】
次に、計算要素集計部１９０２で、２次元に配置することで計算できる標準偏差や平均値、中央値といった計算値を計算する。計算結果は、縦軸計算要素１９０７、横軸計算要素１９０８に配置する。  このように、要素配置指定部１９０１で決定した配置と、計算要素集計部１９０２で計算した値を２次元の表としたものが、２次元展開版アウトカム指標１９０３であり、要素２次元展開部１６０３で生成される。
【０３０３】
図２０は、図１９の要素２次元展開部１６０３で生成された２次元展開版アウトカム指標１９０３の値の図表活用箇所を示している。アウトカム指標を２次元に展開することで、縦軸もしくは横軸に並んだ要素の数値が比較する値となる。ここで、アウトカム指標そのものに含まれる平均継続期間（指標値）を評価する場合は、それぞれ太線で囲んだ縦軸要素アウトカム指標２００１、及び横軸要素アウトカム指標２００２を活用する。アウトカム指標から計算された計算値を評価する場合は、縦軸要素計算値指標２００３、及び横軸要素計算値指標２００４を活用する。すなわち、２次元に配置された各指標値から計算される標準偏差や平均値、中央値等が縦軸要素計算値指標２００３であり、上位指標値個数や下位指標値個数等が横軸要素計算値指標２００４である。
【０３０４】
これら縦軸要素アウトカム指標２００１、横軸要素アウトカム指標２００２、縦軸要素計算値指標２００３、及び横軸要素計算値指標２００４の値は、図１６で示した図表生成部１６０４により図表生成に活用される。
【０３０５】
図２１は、有効図表とアウトカム指標要素加工手法とを説明する一覧表２１０１を示しており、上述した２次元展開版アウトカム指標１９０３を利用して図表生成部１６０４で生成される地域包括ケア事業に有効と考えられる図表の概要と、アウトカム指標の３種類の要素の加工方法とが示されている。すなわち、図１９で説明したように、３種類の要素を、固定する要素、縦軸に配置する要素、横軸に配置する要素に分け、図表を生成するためのソースとすることで、図２２乃至図２６で示す各種の図表を作成することができる。なお、この一覧表２１０１に示す有効図表の概要は、無数に考えられる有効図表の一部であり、本発明は記載された内容に限定されるものではない。
【０３０６】
図２２乃至図２６は、アウトカム指標要素加工手法の一覧表２１０１に示すＮｏ．１〜Ｎｏ．５の図表を仮の数値で生成したものである。一覧表２１０１に示すとおり、図２２は特定サービスの特定心身状態の平均継続期間をヒストグラム（度数分布表）で表現した。図２３は各事業所の値から計算した心身状態の標準偏差を心身状態のグループに分けて棒グラフで表現した。図２４は各事業所の平均継続期間が長い／短い指標の個数を順位として棒グラフで表現した。図２５は心身状態段階を身体系や精神系などのグループに集約して平均恵贈期間を表現した．図２６はサービス別平均継続期間を表現したものである。
【０３０７】
Ｐ指標：［サービス種類別×事業所別×心身状態段階別サービス項目別×平均サービス提供量］
・サービス種類別×事業所別×要介護状態区分段階別サービス項目別×平均サービス提供量
・サービス種類別×事業所別×認知症自立度段階別サービス項目別×平均サービス提供量
・サービス種類別×事業所別×障害自立度段階別サービス項目別×平均サービス提供量
・サービス種類別×事業所別×認定調査項目段階別サービス項目別×平均サービス提供量
・サービス種類別×事業所別×事業所別利用者属性等（事業所間差異の原因分析用指標）
ここで、Ｐ指標は、前述したように、Ｏ指標で算出した心身状態段階別平均継続期間内において、利用者が利用したサービスの平均提供量を算出して求める。心身状態の改善を考慮した場合、Ｏ指標として、前述したように心身状態の段階が悪化するまでの継続時間及び改善までの継続時間の他に、これら継続期間に基づく悪化勾配及び改善勾配を用いることがある。
【０３０８】
このような場合、上述したＰ指標を求めるにあたって、Ｏ指標が、心身状態の悪化傾向を示す利用者の悪化グループと、心身状態の改善傾向を示す改善グループとにグループ分けし、悪化グープ及び改善グループ別にＰ指標を求める。
【０３０９】
なお、平均サービス提供量とは、総単位数、回数、日数などの当該期間中の平均値に相当する。
【０３１０】
また、サービス項目例としては、心身状態維持・改善に資するサービス種類別加算項目や、事業所属性やサービス量に関係する基本サービスの組合せなどの各利用者単位に提供されたサービスとする。
【０３１１】
さらに、上述した［サービス種類別×事業所別×事業所別利用者属性等］は、利用者の生活習慣・人生哲学・家庭環境・職場環境・近隣環境・経済状況などの、事業所側でコントロール困難な利用者の属性等を事業所ごとに集計したデータである。これらは要介護認定データには含まれない。
【０３１２】
これらにより、提供サービス同じで効果が異なる事業所同士の原因分析などに役立つ可能性がある。
【０３１３】
Ｓ指標：［サービス種類別×事業所別×心身状態段階別事業所取組別×平均実施量］
・サービス種類別×事業所別×要介護状態区分段階別事業所取組別×平均実施量
・サービス種類別×事業所別×認知症自立度段階別事業所取組別×平均実施量
・サービス種類別×事業所別×障害自立度段階別事業所取組別×平均実施量
・サービス種類別×事業所別×認定調査項目段階別事業所取組別×平均実施量
・サービス種類別×事業所別×事業所属性等  
ここで、Ｓ指標は、前述したように、Ｏ指標で算出した心身状態段階別平均継続期間内において、集計単位である事業者がどのような施策や取り組みを実施したかを平均実施量として求める。心身状態の悪化だけでなく改善を考慮した場合、Ｏ指標として、前述したように心身状態の段階が悪化するまでの継続時間及び改善までの継続時間や、これら継続期間に基づく悪化勾配及び改善勾配が用いられる。
【０３１４】
このような場合、上述したＳ指標を求めるにあたって、Ｏ指標が、心身状態の悪化傾向を示す利用者の悪化グループと、心身状態の改善傾向を示す改善グループとにグループ分けし、悪化グープ及び改善グループ別にＳ指標を求める。
【０３１５】
なお、上述した５つのＳ指標のうち、上位４つは、Ｏ指標で算出した心身状態段階別平均継続期間内において、各サービス事業所の各取組を利用者個人の当該継続期間内の平均値として計算し、それを事業所で集計して平均実施量を算出して求める。
【０３１６】
これに対し、５つ目のＳ指標は、事業所の規模や法人種別等、一部は介護事業所台帳等にも含まれるデータで、事業所の取組ではコントロール困難な事業所の属性等である。また、事業所間差異の原因分析用指標でもある。
【０３１７】
これらにより、事業所取組（Ｓ指標）は同じだが、効果（Ｏ指標）が異なる事業所同士の原因分析などに役立つ可能性がある。
【０３１８】
また、事業所取組の平均実施量とは、研修参加率、各種取組実施回数などの当該期間中の平均値に相当する。
【０３１９】
事業所取組例としては、心身状態維持・改善に資する、「当該資格者を増強する取組」、「スタッフの体制を整備する取組」、「事業所内外の関係者との連携緊密化への取組」、「スキルアップ研修等の取組」、「利用者や家族への指導関連取組」、「サービス項目充実の取組」、及び「利用者のすまい（居場所）改善の取組」などが想定される。なお、これらの取組は、Ｐ指標におけるそれぞれのサービス加算項目等の算定要件とも密接な関係がある。
【０３２０】
次に、介護予防・生活支援に関する集計条件等ついて、上述した介護の心身状態重症化抑止と対比して説明する。
【０３２１】
［集計対象領域］
各介護予防・生活支援事業：上記事業として、地域コミュニティサロン等の施設インフラ整備事業、生活支援コーディネータやボランティア養成事業、介護予防教室などの利用者向け事業、各種情報提供事業などがあげられる。それぞれごとに、その課題・有効施策・モニタリングなどのＰＤＣＡサイクルを定量的に行っていく必要がある。
【０３２２】
［対象者］
非認定者（健常者、虚弱者、新総合事業利用の非認定者等）
［集計単位］
日常生活圏域等の介護保険者内の小地域
・政令の場合は、行政区、日常生活圏域、中学校区、小学校区、自治会等
・中核市・一般市の場合は、支部、日常生活圏域、中学校区、小学校区、自治会等
・広域連合の場合は、支部、構成市町村、日常生活圏域、中学校区、小学校区、自治会等
［データソース］
・小地域取組等データ（保険者固有の小地域共通アンケートデータ、地域包括支援センター保有データ等）
・利用者取組等データ（保険者固有の利用者共通日常生活圏域ニーズ調査データ、同新総合事業チェックリスト、同その他アンケートデータ等）
・小地域属性等データ（保険者固有の利用者共通日常生活圏域ニーズ調査データ、同新総合事業チェックリスト、同その他アンケートデータ等）
・小地域別利用者属性等データ（保険者固有の利用者共通日常生活圏域ニーズ調査データ、同新総合事業チェックリスト、同その他アンケートデータ等）
小地域属性等データとは、小地域の人口、人口密度、高齢者比率、主要産業人口比、世帯構成、及び地理的環境等のデータで、小地域の取組ではコントロール困難な小地域の基本属性等である。小地域別利用者属性等データとは、利用者の家庭環境、職場環境、近隣環境、及び経済状況などで、利用者取組ではコントロール困難な利用者の基本属性等を小地域ごとに集計したデータである。それぞれの属性等データとしては、良し悪しにつながるコードを、大小関係を考慮して定義するものとする。
【０３２３】
これらにより、小地域別取組や小地域別利用者取組は同じで効果が異なる小地域同士の原因分析などに役立つ可能性がある。
【０３２４】
上述した集計条件等に基づく、介護予防・生活支援におけるＯ・Ｐ・Ｓ指標の具体例をそれぞれ説明する。
【０３２５】
Ｏ指標；［事業別×小地域別×心身状態段階別×平均自立継続期間（月）］
・事業別×小地域別×要介護状態区分×平均自立（非認定）継続期間（月）
・事業別×小地域別×認知症自立度×平均自立継続期間（月）
・事業別×小地域別×障害自立度×平均自立継続期間（月）
・事業別×小地域別×認定調査項目別×平均自立継続期間（月）
・事業別×小地域別×日常生活圏域ニーズ調査群別スコア段階別×平均継続期間（月）
ここで、自立継続期間の計算開始月は、高齢者によらず６５歳の誕生月とする。
【０３２６】
また、要介護状態区分の場合は新規認定月までの継続期間で非認定期間と一致。その他の認定データ系心身状態項目については、新規認定時に自立である可能性もあり、自立段階の次に悪い最初の段階に移行した最初の認定月までの継続期間とする。また非認定期間においても、上記各心身状態項目が「自立」と見なすものとする。
【０３２７】
日常生活圏域ニーズ調査群別スコア段階とは、基本チェックリスト等における各群の調査項目の該当あり項目数をカウントアップしたものを段階別閾値により段階データとしたものであり、各段階別平均継続期間の算出ロジックについては心身状態の重症化抑止のそれと同一である。
【０３２８】
上述した５つのＯ指標のうち、上位４つは、性別で平均継続期間のアジャストを行うが、指標の性質上、年齢区分によるアジャストは不要。これに対し、５つ目のＯ指標については、性別と年齢区分で平均継続期間のアジャストを行う。年齢区分としては、前期高齢者区分と後期高齢者区分を採用。また年齢区分の判定タイミングは、各心身状態の各段階に初めて到達した認定月における年齢から判定するものとする。
【０３２９】
なお、各利用者の居住する小地域の当該平均継続期間における継続チェック方式については、図１２で説明した事業所継続チェック方式と同一の方式を適用するものとする。）
Ｐ指標：［事業別×小地域別×心身状態段階別利用者取組別×平均実施量］
・事業別×小地域別×要介護状態区分「非認定」の利用者取組別×平均実施量
・事業別×小地域別×認知症自立度「自立」の利用者取組別×平均実施量
・事業別×小地域別×障害自立度「自立」の利用者取組別×平均実施量
・事業別×小地域別×認定調査項目「自立」の利用者取組別×平均実施量
・事業別×小地域別×日常生活圏域ニーズ調査群別スコア段階別の利用者取組別×平均実施量
・事業別×小地域別×小地域別利用者属性等（小地域間差異の原因分析用指標）
Ｐ指標は、Ｏ指標で算出した認定データ系の心身状態項目の平均自立継続期間や日常生活圏域ニーズ調査や新総合事業チェックリスト等の心身状態段階別継続期間内において、利用者取組（介護予防や生活支援サービスの利用、趣味や仕事やボランティア等への参画等）の平均実施量を算出して求める。
【０３３０】
平均実施量とは、各種サービスの利用回数・日数や各種活動への参画率などの当該期間中の平均値に相当。
【０３３１】
利用者取組例としては、筋トレなどの運動プログラム参加（ロコモティブシンドローム予防）、ふれあいサロンなどでの友人等とのコミュニケーションの場への参加（うつや認知症の予防）、生きがいとなる趣味の種類や有無（うつや認知症予防）、及びボランティアポイントによる生活支援活動への参画などが想定される。それらの取組の実施状況を小地域別に集計することで、それらの定量的評価が可能になる。
【０３３２】
上記利用者取組は、自治体固有の小地域別アンケートもしくは利用者アンケート項目として情報収集するものであり、それらを地域包括ケア分析データベース基盤に取り込み、要介護認定データや日常生活圏域ニーズ調査データ等の利用者個人単位のデータと突合させて指標集計を行う。
【０３３３】
上述した６つのＰ指標のうち、６番目のＰ指標は、利用者の生活習慣・人生哲学・家庭環境・職場環境・近隣環境・経済状況などの要介護認定データには含まれない、小地域側でコントロール困難な利用者の基本属性等を小地域ごとに集計したデータである。これらにより、利用者取組が同じで効果が異なる小地域同士の原因分析などに役立つ可能性がある。
【０３３４】
Ｓ指標：［事業別×小地域別×心身状態段階別小地域取組別×平均実施状況］
・事業別×小地域別×要介護状態区分「非認定」の小地域取組別×平均実施量
・事業別×小地域別×認知症自立度「自立」の小地域取組別×平均実施量
・事業別×小地域別×障害自立度「自立」の小地域取組別×平均実施量
・事業別×小地域別×認定調査項目「自立」の小地域取組別×平均実施量
・事業別×小地域別×日常生活圏域ニーズ調査群別スコア段階別の小地域取組別×平均実施量
・事業別×小地域別×小地域属性等（小地域間差異の原因分析用指標）
ここで、上述の６つのＳ指標のうち、上位５つのＳ指標は、Ｏ指標で算出した認定データ系の心身状態項目の平均自立継続期間や日常生活圏域ニーズ調査や新総合事業チェックリスト等の心身状態段階別継続期間内において、各小地域の取組（介護予防や生活支援サービス体制の整備、趣味や仕事やボランティア等への参画促進活動等）を、利用者個人の当該継続期間内の平均値として計算し、それを小地域で集計して平均実施量を算出して求める。
【０３３５】
６番目のＳ指標は、小地域の人口や世帯構成等のデータで、小地域の取組ではコントロール困難な小地域の基本属性等である。これらにより、小地域取組(Ｓ指標)は同じだが、効果(Ｏ指標)が異なる小地域同士の原因分析などに役立つ可能性がある。
【０３３６】
平均実施量とは、各種小地域取組のインフラ配置数・同関連スタッフ整備率などの当該期間中の平均値に相当する。
【０３３７】
小地域取組例としては、筋トレなどの運動プログラム（ロコモティブシンドローム予防）の開発と提供体制の整備、ふれあいサロンなどでの友人等とのコミュニケーション（うつや認知症の予防）の場の建設・配置・参画呼びかけ活動、趣味や仕事への生きがい獲得支援活動、及びボランティアポイントによる生活支援活動や生活支援サポーターの養成活動などが想定される。
【０３３８】
上記小地域取組は、自治体固有の関係者アンケート項目もしくは既存管理項目として情報収集するものであり、それらを地域包括ケア分析データベース基盤に取り込み、要介護認定データや日常生活圏域ニーズ調査データ等の利用者個人単位のデータと突合させて指標集計を行う。
【０３３９】
次に、介護以外の疾病予防・疾病重症化抑止に連結型Ｏ・Ｐ・Ｓ指標用いた場合を説明する。
【０３４０】
［集計対象領域］
・医療保険者別の集計：大別して以下の５種類。組合健保、共済健保、協会けんぽ、国保、後期高齢者医療連合。なお、介護は介護保険者１種類（市区町村、広域連合単位）。
【０３４１】
・疾病種別：疾病種別は、新生物（がん）、脳卒中、急性心筋梗塞、糖尿病、精神疾患（うつ病、認知症等）、転倒による頭部骨折や大腿部骨折、呼吸器・消化器・循環器・泌尿器等別内臓系慢性疾病。
【０３４２】
［対象者］
全世代（高齢者、勤労者、未成年世代）の各疾病別の健常者・低リスク者・中リスク者・高リスク者。
【０３４３】
上記リスクの定義方法としては、疾病別に検査項目等をピックアップし、例えば健診項目の検体検査値のように連続的な数値をもつ項目についても、それらの数値を所定の閾値設定のもと所定のリスク段階に振り分けることで、離散的なコード値に変換することができ、介護の場合の要介護状態区分等と同様の扱いができる。
【０３４４】
［集計単位］
＜職域医療保険者（組合健保、共済健保）＞
保険者をトップに、事業場、社内カンパニー、事業本部、事業部、部、課
＜地域医療保険者（協会けんぽ、国保、後期高齢者医療連合）＞
都道府県をトップに、二次医療圏、市区町村（政令の場合は行政区、中核・一般市・広域連合の場合は支部が下位階層、日常生活圏域、中学校区、小学校区、自治会等
［データソース］
・健診データ（全国共通、血液検査、診断所見、問診等）
・医療レセプトデータ（全国共通）
・医療保険者の構成階層別（集計単位別）取組データ（保険者固有の共通アンケートデータや管理部門保有データ等）
・利用者取組データ（運動習慣、食事習慣、飲酒・タバコ、ストレス各種等のアンケートデータ及び生体センサーデータ等）
・医療保険者の階層別（集計単位別）属性等データ（保険者固有の共通アンケートデータや管理部門保有データ等）
・医療保険者の階層別（集計単位別）利用者属性等データ（保険者固有の共通アンケートデータや管理部門保有データ等）
健診データは、保険者種別により、健診対象項目が異なる場合がある。介護の場合の要介護認定データに相当する心身状態関連データと言える。
【０３４５】
医療レセプトデータは、入院外、入院（ＤＰＣ含む）、歯科、調剤、訪問看護、在宅医療等。介護の場合の介護レセプトデータに相当する医療機関等から提供されるサービス内容（処置内容）関連データと言える。
【０３４６】
医療保険者の構成階層別（集計単位別）取組データとしては、所属する被保険者に対して、疾病別リスク段階別の利用者の取組を支援・促進する仕組み作りに相当する。
【０３４７】
利用者取組の生体センサーデータとしては、日常の体重や血圧や体脂肪率などの家庭ヘルス機器からの計測データに加え、ウェアラブル生体センサーによる活動量や自律神経活性度や睡眠等の日常的継続計測データもその対象となる。
【０３４８】
医療保険者の階層別（集計単位別）属性等データとは、職域保険の場合は各階層事業場・職場別、地域保険の場合は各階層小地域別の、それぞれの階層での取り組みではコントロール困難な基本属性等である。これにより、各階層グループの取り組みは同じで効果が異なる階層グループ同士の、階層属性観点での原因分析などに役立つ可能性がある。
【０３４９】
医療保険者の階層別（集計単位別）利用者属性等データとは、利用者の生活習慣、人生哲学、家庭環境、職場環境、近隣環境及び経済状況などの、健診データ等に含まれず、利用者取組ではコントロール困難な基本属性等を、上記階層ごとに集計したデータである。これにより、各階層グループの取り組みは同じで効果が異なる階層グループ同士の、利用者属性観点での原因分析などに役立つ可能性がある。
【０３５０】
上記では、集計単位として保険者の階層別グループ（職域医療保険では事業場や職場、地域医療保険では都道府県内の各階層小地域）のみを対象とし、医療機関は集計単位として記載していない。その理由としては、原則医療機関にはフリーアクセスのため、介護と違い複数の保険者（５大保険者）の被保険者全てが通院・入院している可能性が高いため、それぞれ被保険者データを保有する個々の保険者のデータ分析だけでは、所定の医療機関の一部の利用者しか扱っていないことになり、評価は不十分であるためである。もし医療機関の評価を正確に行うためには、５大保険者の全データを統合（一元化）した後に、医療機関別に集計分析する必要がある。しかし、現状の制度下ではその実現はかなり困難と言える。ただし、仮に実現できた場合は、その際の各種指標集計のロジックは１保険者の場合と同一である。
【０３５１】
以下、参考までに、保険者ごとの上記問題に関する詳細な考察を記載する。
【０３５２】
・協会けんぽや後期高齢者医療の場合は、保険者＝都道府県なので、都道府県内の医療機関ということでその数は有限かつ各病院に相当数の被保険者もしくはその被扶養者が利用していると見なせる。介護保険の各保険者内の認定者と受給者の対応と似ている。
【０３５３】
・組合健保や共済健保の場合は、被保険者の住まいが全国に渡っており、従ってそれぞれの被保険者もしくは被扶養者が利用している病院数は膨大となり、しかも各病院の保険者あたりの患者母数に占める当該被保険者数は相当少ない可能性が高く、それぞれの病院の評価をするにはサンプルが小さすぎる可能性がある。
【０３５４】
・国保の保険者が市区町村の場合は、被保険者や被扶養者が利用する医療機関が保険者内とは限らないが、少なくとも同保険者を含む二次医療圏内の医療機関までと見なすことは許容範囲である。組合健保や共済健保ほど対象医療機関数は膨大とはならないが、それでも各医療機関の国保の被保険者数が当該医療機関の患者母数占める比率は小さく、それぞれの医療機関を評価するにはサンプル数が不十分な可能性がある。
【０３５５】
以上より、介護の場合のように医療機関を正確に評価できるか否かは、保険者種別によって異なることに注意が要る。すなわち、組合健保、共済健保、及び国保については、医療機関指導でなく、被保険者もしくは被扶養者への個別指導というのが基本方針となる。すなわち、医療機関ごとのスキルや治療成績は一定として、利用者の日常の取組（運動、食事、飲酒、たばこ、ストレス対策、薬服用など）やそれを推進する仕組みづくりがしっかりと出来ているかが鍵を握るといえる。
【０３５６】
Ｏ指標（改善を考慮しない場合は、Ｏ指標として「悪化までの平均継続時間」のみを用いるが、改善を考慮した場合は、Ｏ指標として「悪化までの平均継続時間」「改善までの平均継続時間」及び「改善率」を用いる、以下の例は改善を考慮した場合である）。
【０３５７】
Ｏ指標（改善を考慮しない場合は、Ｏ指標として「悪化までの平均継続時間」のみを用いるが、改善を考慮した場合は、Ｏ指標として「悪化までの平均継続時間」「改善までの平均継続時間」及び「改善率」を用いる、以下の例は改善を考慮した場合である。また、改善を考慮した場合の別のＯ指標として、「平均悪化勾配」及び「平均改善勾配」があり、これらについても併せて示している）。
【０３５８】
なお、以降の記載において、記号×は、乗算を意味するものではなく、その前後の項目の組み合わせを表すものである。
【０３５９】
＜職域医療保険（組合健保、共済健保）＞
［疾病別×職域階層グループ別×疾病リスク段階別×悪化までの平均継続期間（月）
疾病別×職域階層グループ別×疾病リスク段階別×改善までの平均継続期間（月）
疾病別×職域階層グループ別×疾病リスク段階別×改善率（％）
疾病別×職域階層グループ別×疾病リスク段階別×平均悪化勾配
疾病別×職域階層グループ別×疾病リスク段階別×平均改善勾配］
・新生物（がん）×職域階層グループ別×疾病リスク段階別×悪化までの平均継続期間（月）
・新生物（がん）×職域階層グループ別×疾病リスク段階別×改善までの平均継続期間（月）
・新生物（がん）×職域階層グループ別×疾病リスク段階別×改善率（％）
・新生物（がん）×職域階層グループ別×疾病リスク段階別×平均悪化勾配
・新生物（がん）×職域階層グループ別×疾病リスク段階別×平均改善勾配
・脳卒中×職域階層グループ別×疾病リスク段階別×悪化までの平均継続期間（月）
・脳卒中×職域階層グループ別×疾病リスク段階別×改善までの平均継続期間（月）
・脳卒中×職域階層グループ別×疾病リスク段階別×改善率（％）
・脳卒中×職域階層グループ別×疾病リスク段階別×平均悪化勾配
・脳卒中×職域階層グループ別×疾病リスク段階別×平均改善勾配
・急性心筋梗塞×職域階層グループ別×疾病リスク段階別×悪化までの平均継続期間（月）
・急性心筋梗塞×職域階層グループ別×疾病リスク段階別×改善までの平均継続期間（月）
・急性心筋梗塞×職域階層グループ別×疾病リスク段階別×改善率（％）
・急性心筋梗塞×職域階層グループ別×疾病リスク段階別×平均悪化勾配
・急性心筋梗塞×職域階層グループ別×疾病リスク段階別×平均改善勾配
・糖尿病×職域階層グループ別×疾病リスク段階別×悪化までの平均継続期間（月）
・糖尿病×職域階層グループ別×疾病リスク段階別×改善までの平均継続期間（月）
・糖尿病×職域階層グループ別×疾病リスク段階別×改善率（％）
・糖尿病×職域階層グループ別×疾病リスク段階別×平均悪化勾配
・糖尿病×職域階層グループ別×疾病リスク段階別×平均改善勾配
・内臓慢性疾患×職域階層グループ別×疾病リスク段階別×悪化までの平均継続期間（月）
・内臓慢性疾患×職域階層グループ別×疾病リスク段階別×改善までの平均継続期間（月）
・内臓慢性疾患×職域階層グループ別×疾病リスク段階別×改善率（％）
・内臓慢性疾患×職域階層グループ別×疾病リスク段階別×平均悪化勾配
・内臓慢性疾患×職域階層グループ別×疾病リスク段階別×平均改善勾配）
・精神疾患（うつ、認知症）×職域階層グループ別×疾病リスク段階別×悪化までの平均継続期間（月）
・精神疾患（うつ、認知症）×職域階層グループ別×疾病リスク段階別×改善までの平均継続期間（月）
・精神疾患（うつ、認知症）×職域階層グループ別×疾病リスク段階別×改善率（％）
・精神疾患（うつ、認知症）×職域階層グループ別×疾病リスク段階別×平均悪化勾配
・精神疾患（うつ、認知症）×職域階層グループ別×疾病リスク段階別×平均改善勾配
＜地域保険（協会けんぽ、国保、後期高齢者医療連合）＞
［疾病別×地域階層グループ別×疾病リスク段階別×悪化までの平均継続期間（月）
疾病別×地域階層グループ別×疾病リスク段階別×改善までの平均継続期間（月）
疾病別×地域階層グループ別×疾病リスク段階別×改善率（％）
疾病別×地域階層グループ別×疾病リスク段階別×平均悪化勾配
疾病別×地域階層グループ別×疾病リスク段階別×平均改善勾配］
・新生物（がん）×地域階層グループ別×疾病リスク段階別×悪化までの平均継続期間（月）
・新生物（がん）×地域階層グループ別×疾病リスク段階別×改善までの平均継続期間（月）
・新生物（がん）×地域階層グループ別×疾病リスク段階別×改善率（％）
・新生物（がん）×地域階層グループ別×疾病リスク段階別×平均悪化勾配
・新生物（がん）×地域階層グループ別×疾病リスク段階別×平均改善勾配
・脳卒中×地域階層グループ別×疾病リスク段階別×悪化までの平均継続期間（月）
・脳卒中×地域階層グループ別×疾病リスク段階別×改善までの平均継続期間（月）
・脳卒中×地域階層グループ別×疾病リスク段階別×改善率（％）
・脳卒中×地域階層グループ別×疾病リスク段階別×平均悪化勾配
・脳卒中×地域階層グループ別×疾病リスク段階別×平均改善勾配
・急性心筋梗塞×地域階層グループ別×疾病リスク段階別×悪化までの平均継続期間（月）
・急性心筋梗塞×地域階層グループ別×疾病リスク段階別×改善までの平均継続期間（月）
・急性心筋梗塞×地域階層グループ別×疾病リスク段階別×改善率（％）
・急性心筋梗塞×地域階層グループ別×疾病リスク段階別×平均悪化勾配
・急性心筋梗塞×地域階層グループ別×疾病リスク段階別×平均改善勾配
・糖尿病×地域階層グループ別×疾病リスク段階別×悪化までの平均継続期間（月）
・糖尿病×地域階層グループ別×疾病リスク段階別×改善までの平均継続期間（月）
・糖尿病×地域階層グループ別×疾病リスク段階別×改善率（％）
・糖尿病×地域階層グループ別×疾病リスク段階別×平均悪化勾配
・糖尿病×地域階層グループ別×疾病リスク段階別×平均改善勾配
・内臓慢性疾患×地域階層グループ別×疾病リスク段階別×悪化までの平均継続期間（月）
・内臓慢性疾患×地域階層グループ別×疾病リスク段階別×改善までの平均継続期間（月）
・内臓慢性疾患×地域階層グループ別×疾病リスク段階別×改善率（％）
・内臓慢性疾患×地域階層グループ別×疾病リスク段階別×平均悪化勾配
・内臓慢性疾患×地域階層グループ別×疾病リスク段階別×平均改善勾配
・精神疾患（うつ、認知症）×地域階層グループ別×疾病リスク段階別×悪化までの平均継続期間（月）
・精神疾患（うつ、認知症）×地域階層グループ別×疾病リスク段階別×改善までの平均継続期間（月）
・精神疾患（うつ、認知症）×地域階層グループ別×疾病リスク段階別×改善率（％）
・精神疾患（うつ、認知症）×地域階層グループ別×疾病リスク段階別×平均悪化勾配・精神疾患（うつ、認知症）×地域階層グループ別×疾病リスク段階別×平均改善勾配
上述したＯ指標のうち、悪化までの平均継続期間と平均悪化勾配は、悪化グループに対して指標集計する。また、改善までの平均継続期間と改善率と平均改善勾配は改善グループに対して指標集計するものとする。
【０３６０】
ここで、正常状態の（リスクがない）場合の平均継続期間は、誕生年月からの経過月数（年齢そのもの）とする。またそれ以外の低リスク以上の段階の平均継続期間は、初めて当該リスク段階になった年月から次に別のリスク段階に変化した年月までの期間に相当する。
【０３６１】
性別と年齢区分で平均継続期間のアジャストを行う。年齢区分としては、高齢者については、前期高齢者区分と後期高齢者区分とする。６５歳未満については、例えば、１０代ごとの年代で年齢区分を定義する。また、年齢区分の判定タイミングは、疾病別に心身状態の各段階に初めて到達した認定月における年齢から判定するものとする。
【０３６２】
上記では、リスク段階の一番下の段階を正常段階として定義したが、正常段階自体をさらに複数の段階、例えば仮称として、「心身強度段階」として定義する方法も考えられる。すなわち、疾病リスク段階の観点からの正常段階を、さらに細かく段階化することで、より疾病にかかりにくい心身に積極的に鍛えていくことを推進していくという、いわゆる「健康増進」の考えである。
【０３６３】
以下は、具体的な心身強度段階を設定可能な例を示す。
【０３６４】
・運動能力（柔軟性、跳躍性、持久性、瞬発性等）
・メンタルストレス耐性（業務ストレス耐性；職場ストレス耐性、家族ストレス耐性等）等
この心身強度段階を高めるための、各種施策や方法についても、本提案の範疇にて導き出していける。
【０３６５】
Ｐ指標（前述のように、Ｏ指標が悪化方向の利用者と改善方向の利用者とを、悪化グループと改善グループとにグループ分けし、それぞれのグループごとにＰ指標を求める）
＜職域医療保険（組合健保、共済健保）＞
［疾病別×職域階層グループ別×疾病リスク段階別利用者取組別×平均実施状況］
・新生物（がん）×職域階層グループ別×疾病リスク段階別利用者取組別×平均実施状況
・脳卒中×職域階層グループ別×疾病リスク段階別利用者取組別×平均実施状況
・急性心筋梗塞×職域階層グループ別×疾病リスク段階別利用者取組別×平均実施状況
・糖尿病×職域階層グループ別×疾病リスク段階別利用者取組別×平均実施状況
・内臓慢性疾患×職域階層グループ別×疾病リスク段階別利用者取組別×平均実施状況
・精神疾患（うつ、認知症）×職域階層グループ別×疾病リスク段階別利用者取組別×平均実施状況
・疾病別×職域階層グループ別×同グループ別利用者属性等（階層グループ間差異の原因分析用指標）
＜地域医療保険（協会けんぽ、国保、後期高齢者医療連合）＞
［疾病別×地域階層グループ別×疾病リスク段階別利用者取組別×平均実施状況］
・新生物（がん）×地域階層グループ別×疾病リスク段階別利用者取組別×平均実施状況
・脳卒中×地域階層グループ別×疾病リスク段階別利用者取組別×平均実施状況
・急性心筋梗塞×地域階層グループ別×疾病リスク段階別利用者取組別×平均実施状況
・糖尿病×地域階層グループ別×疾病リスク段階別利用者取組別×平均実施状況
・内臓慢性疾患×地域階層グループ別×疾病リスク段階別利用者取組別×平均実施状況
・精神疾患（うつ、認知症）×地域階層グループ別×疾病リスク段階別利用者取組別×平均実施状況
・疾病別×地域階層グループ別×同グループ別利用者属性等（階層グループ間差異の原因分析用指標）
Ｐ指標は、Ｏ指標で算出した疾病リスク段階別の平均継続期間内において、利用者取組（健康増進、疾病予防、運動習慣、食習慣、禁酒・節酒や禁煙・節煙習慣、各種ストレス耐性強化、夢中になれる趣味等）の平均実施量を算出して求める。
【０３６６】
平均実施量とは、各種利用者取組の利用回数・日数や各種活動への参画率などの当該期間中の平均値に相当する。
【０３６７】
上記利用者取組は、自治体固有の小地域別アンケートもしくは利用者アンケート項目として情報収集するものであり、それらを地域包括ケア分析データベース基盤に取り込み、健診データや医療レセプトデータ等の利用者個人単位のデータと突合させて指標集計を行う。
【０３６８】
上述した７番目のＰ指標は、利用者の生活習慣・人生哲学・家庭環境・職場環境・近隣環境・経済状況など、健診データ等にも一部含まれる、利用者側でコントロール困難な利用者の基本属性等を、保険者の各階層グループごとに集計したデータである。これらにより、利用者取組が同じで効果が異なる階層グループ同士の原因分析などに役立つ可能性がある。
【０３６９】
Ｓ指標（前述のように、Ｏ指標が悪化方向の利用者と改善方向の利用者とを、悪化グループと改善グループとにグループ分けし、それぞれのグループごとにＳ指標を求める）
＜職域医療保険（組合健保、共済健保）＞
［疾病別×職域階層グループ別×疾病リスク段階別階層グループ取組別×平均実施状況］
・新生物（がん）×職域階層グループ別×疾病リスク段階別階層グループ取組別×平均実施状況
・脳卒中×職域階層グループ別×疾病リスク段階別階層グループ取組別×平均実施状況
・急性心筋梗塞×職域階層グループ別×疾病リスク段階別階層グループ取組別×平均実施状況
・糖尿病×職域階層グループ別×疾病リスク段階別階層グループ取組別×平均実施状況
・内臓慢性疾患×職域階層グループ別×疾病リスク段階別階層グループ取組別×平均実施状況
・精神疾患（うつ、認知症）×職域階層グループ別×疾病リスク段階別階層グループ取組別×平均実施状況
・疾病別×職域階層グループ別×同グループ別階層グループ属性等（階層グループ間差異の原因分析用指標）
＜地域医療保険（協会けんぽ、国保、後期高齢者医療連合）＞
［疾病別×地域階層グループ別×疾病リスク段階別階層グループ取組別×平均実施状況］
・新生物（がん）×地域階層グループ別×疾病リスク段階別階層グループ取組別×平均実施状況
・脳卒中×地域階層グループ別×疾病リスク段階別階層グループ取組別×平均実施状況
・急性心筋梗塞×地域階層グループ別×疾病リスク段階別階層グループ取組別×平均実施状況
・糖尿病×地域階層グループ別×疾病リスク段階別階層グループ取組別×平均実施状況
・内臓慢性疾患×地域階層グループ別×疾病リスク段階別階層グループ取組別×平均実施状況
・精神疾患（うつ、認知症）×地域階層グループ別×疾病リスク段階別階層グループ取組別×平均実施状況
・疾病別×地域階層グループ別×同グループ別階層グループ属性等  （※）階層グループ間差異の原因分析用指標
Ｓ指標は、Ｏ指標で算出した疾病リスク段階別の平均継続期間内において、階層グループ取組（健康増進、疾病予防、運動習慣、食習慣、禁酒・節酒や禁煙・節煙習慣、各種ストレス耐性強化、夢中になれる趣味等を促進支援する仕掛けつくり）の平均実施量を算出して求める。
【０３７０】
平均実施量とは、各種階層グループ取組の実施回数・頻度や各種活動への認知率・参画率・実施率などの当該期間中の平均値に相当する。
【０３７１】
上記階層グループ取組は、保険者固有の関係者アンケート項目もしくは既存管理項目として情報収集するものであり、それらを健康経営分析データベース基盤（仮称）に取り込み、健診データや医療レセプトデータ等の利用者個人単位のデータと突合させて指標集計を行う。
【０３７２】
このように、介護以外の疾病予防・疾病重症化抑止にもＯ・Ｐ・Ｓ指標を用いることができ、客観的かつ定量的なデータ分析により、的確な課題抽出が可能になり、さらに施策の有効性が具体的に示されると共に、精度の高い指標による地域包括ケア事業の的確な実施が可能となる。
【０３７３】
以上、介護系と医療系それぞれに分けて、Ｏ指標、Ｐ指標、Ｓ指標の例を示してきた。しかし実際には、介護系の心身状態（要介護状態区分、認知症自立度、障害自立度、ＡＤＬ等の認定調査項目など）と医療系の心身状態（血液検査項目など）とは、同時並行的に進行するケースも多い。また、疾病によっては、その発症や疾病の進行が介護原因となるものもある。
【０３７４】
図１４は、主な疾病と介護系の心身状態との関係性を示すものである。列１は疾病名を示している。なおＮｏ．１〜５は、厚労省が医療計画において指定する５疾病を示している。また列２〜５は疾病のリスク要因、及び列６は疾病の発現の仕方を示している。リスク要因の程度により、例えば、健康、低リスク、中リスク、高リスクなどに分類され、特に高リスクグループについては疾病が発症する確率が高く、入院せざるを得ない状況に至る。なお血液検査値によるリスク判定はリスクの程度が血液検査値に反映される場合に該当となる。また疾病の発現の仕方として、突発と連続（進行性）があり、前者は脳卒中や急性心筋梗塞及び大腿部骨折の場合に相当し、後者はがんや認知症及びロコモティブシンドロームの場合などに相当する。列7は疾病と介護原因との関係を示し、疾病の発現や進行により介護系の心身状態の悪化が同時に発生や進行する場合に該当となる。列８〜１０は、介護系の心身状態を示している。さらに列１１〜１４は医療系と介護系の施策分類を示している。
【０３７５】
以下疾病別に具体的に説明する。
【０３７６】
Ｎｏ．１のがん（新生物）については、疾病リスク要因は、生活習慣（食事、運動、喫煙等）や遺伝で、血液検査値（腫瘍マーカー等）にリスク程度が反映される。疾病の発現は、進行性を持って連続的に進み、入院治療（外科手術や放射線治療等）後に治癒し日常生活に戻る場合と、予後が悪く短期で死亡に至る場合があり、中長期にわたる介護状態には至らないと考えられる。したがって、施策分類としては、介護以外の疾病予防や疾病重症化抑止の施策が必要とされる。
【０３７７】
Ｎｏ．２の脳卒中については、疾病リスク要因は、生活習慣（食事、運動等）で、血液検査値にリスク程度が反映される。疾病の発現は、脳血栓や脳塞栓等により突発的に発現し、入院治療（カテーテル治療等）後でも四肢の麻痺・拘縮やＡＤＬ等の身体機能の不連続な低下が起こる。また脳血管性認知症の原因ともなるため、その場合はＩＡＤＬ含む認知機能の不連続な低下も起こる。施策分類としては、介護予防以外の全ての施策が必要とされる。
【０３７８】
Ｎｏ．３の急性心筋梗塞については、疾病リスク要因は、生活習慣（食事、運動、喫煙等）や高血圧で、血液検査値（中性脂肪やコレステロール等）にリスク程度が反映される。疾病の発現は、冠動脈の血栓や塞栓により突発的に発現し、入院治療（バルーンカテーテル治療や血栓溶解治療等）後に治癒し日常生活に戻る場合と、予後が悪く短期で死亡に至る場合があり、No.1のがんと同様、中長期にわたる介護状態には至らないと考えられる。したがって、施策分類としては、介護以外の疾病予防や疾病重症化抑止の施策が必要とされる。
【０３７９】
Ｎｏ．４の糖尿病については、疾病リスク要因は、生活習慣（食事、運動等）で、血液検査値（HbA1c値や血糖値等）にリスク程度が反映される。疾病の発現は、進行性を持って連続的に進み、中リスク以下の場合には、生活習慣改善やインシュリン治療により自立した日常生活をおくることができ、中長期にわたる介護状態には至らないと考えられる。しかし、高リスクとなり、失明や透析や下肢切断などにいたると、身体機能の不連続的な低下が発現し、中長期にわたる介護状態にいたるようになる。したがって、施策分類としては、介護以外の疾病予防や疾病重症化抑止の施策が中心となるが、高リスク者に対しては介護重症化抑止施策も必要となる。
【０３８０】
Ｎｏ．５の認知症（アルツハイマー型、レビー小体型等）については、疾病リスク要因は、生活習慣（食事、運動、人つき合い等）や遺伝で、特に家族とのコミュニケーションの良し悪しや外出等による友人・知人とのつきあい等の多寡がリスク要因として注目される。さらに、ストレス（家族や地域等）によるうつ病発症から認知症発症へつながるケースもある。疾病の発現は、加齢とともに進行性を持って連続的に進み、中長期にわたる介護状態に確実に至ると考えられる。したがって、施策分類としては、疾病と介護に係る全ての施策が必要となる。
【０３８１】
Ｎｏ．６の大腿部骨折については、疾病リスク要因は、住居内段差等の転倒リスクやロコモティブシンドローム等による身体機能の低下である。疾病の発現は、住居内転倒等により突発的に発現し、入院治療（外科出やリハビリテーション等）後でもＡＤＬ等の身体機能の不連続な低下が起こる。なおＮｏ．２の脳卒中と異なり、麻痺や拘縮は通常伴わない。施策分類としては、身体機能低下抑止や転倒リスク回避等の介護予防と発症後の介護重症化抑止が必要とされる。
【０３８２】
Ｎｏ．７のロコモティブシンドローム（加齢による身体機能低下）については、疾病リスク要因は、生活習慣（運動等）や生活環境（歩かざるをえない環境、日常的に活動せざるをえない環境、及び坂道の多い環境等の有無）などがある。疾病の発現は、加齢とともに進行性を持って連続的に進み、中長期にわたる介護状態に至ると考えられる。施策分類としては、身体機能低下抑止や転倒リスク回避等の介護予防と発症後の介護重症化抑止が必要とされる。
【０３８３】
Ｎｏ．８のその他慢性疾患（脳神経系、呼吸器系、消化器系、泌尿器系）については、疾病リスク要因は、生活習慣（食事、運動等）で、血液検査値に疾病別の特徴的な検査項目にリスク程度が反映される。疾病の発現は、進行性を持って連続的に進むが、中リスク以上の場合には、在宅医療及び介護を受けつつ入院せずに日常生活をおくることができる。しかし、高リスクとなり、急性増悪による身体機能の不連続的な低下が発現し、死期を早める可能性が高まる。したがって、施策分類としては、介護以外の疾病予防や疾病重症化抑止の施策が中心となるが、中リスク以上に対しては在宅医療・介護連携を中心とする介護重症化抑止施策が必要となる。
【０３８４】
以上、疾病別介護系心身状態の関係性について、具体的に説明した。以上より、Ｎｏ．２の脳卒中、Ｎｏ．４の糖尿病、Ｎｏ．５の認知症（アルツハイマー型、レビー小体型等）、Ｎｏ．６の大腿部骨折、Ｎｏ．７のロコモティブシンドローム、及びＮｏ．８のその他慢性疾患（在宅医療患者の場合）については、疾病の発現や進行が介護原因となる可能性が高く、医療系と介護系の両方の心身状態を同時に観察しながら、そのＯ指標、Ｐ指標、及びＳ指標を同時に評価・分析していく必要がある。すなわち、上記実施例の介護系のＯ指標、Ｐ指標、Ｓ指標と、医療系の同指標の両方を、同一人物について結びつけて、それぞれの相関分析等を介護と医療の両方を俯瞰して行っていく必要がある。なお、このような場合でも、介護系指標と医療系指標の集計方法については、基本的にこれまでの実施例と同様である。
【０３８５】
次に、在宅医療・介護連携により在宅滞在期間の延伸を目的とする施策について説明する。厚労省は、医療費増大の抜本的抑止施策として、２０２５年以降を目途に、療養病床を中心とする慢性疾患の高齢者の入院患者数を大幅に抑制し、数１０万人規模の患者を在宅医療に移行させる計画を公表している。これにともない、在宅医療機器の設置、訪問診療、及び訪問看護のサービスを行う拠点や人材の整備が急務となるとともに、さらにこれらと連携しての介護サービスも同時に提供する必要が出てくる。また、これに伴い、厚労省は、平成２７年に「在宅医療・介護連携推進事業の手引き」を発行し、その中で、在宅医療・介護連携の推進に資する、以下の８つの施策提案を行っている。
【０３８６】
（ア）地域の医療・介護の資源の把握
（イ）在宅医療・介護連携の課題の抽出と対応策の検討
（ウ）切れ目のない在宅医療と在宅介護の提供体制の構築推進
（エ）医療・介護関係者の情報共有の支援
（オ）在宅医療・介護連携に関する相談支援
（カ）医療・介護関係者の研修
（キ）地域住民への普及啓発
（ク）在宅医療・介護連携に関する関係市区町村の連携
上記（ア）〜（ク）それぞれにおいて有効施策を見出し実行することで、在宅医療・介護連携の効果が高まり、最終的には在宅滞在期間の延伸（入院期間の短縮）による医療・介護給付費の大幅な抑制につながることになる。
【０３８７】
図１５Ａは、在宅医療・介護連携の取組の違いによる在宅滞在期間の違い（入院期間の違い）を表すイメージ図である。
【０３８８】
図１５Ａの縦軸は医療・介護給付費（医療給付費と介護給付費の合計）、横軸は中長期的な期間（単位：ヶ月）である。なお、横軸の起点は予め設定した時点であり、例えば、利用者の６５歳の誕生月とし、さらに疾病ごとに重症化発現するタイミングから入院までの在宅滞在期間がＯ指標として算出される。また、図の斜線部は入院にかかる医療給付費、同横線部は在宅医療にかかる医療給付費、さらに同縦線部は在宅医療とともに発生する介護給付費を表現しており、図からわかるように、入院医療給付費は、在宅医療給付費と介護給付費の合計と比べて、非常に高額となっていることがわかる。すなわち、在宅滞在期間が延伸するほど（入院期間が短縮するほど）、医療費の大幅は抑制が図れる可能性がある。
【０３８９】
小地域別に、在宅医療・介護連携に係る施策が充実し、医療側、介護側、さらに利用者側の取組が活性化している場合、在宅滞在期間が長くなり、入院にいたらず、在宅での看取りが可能となる。その様子を表現したグラフが１５１である。
【０３９０】
一方、小地域別に、在宅医療・介護連携に係る施策が不十分で、医療側、介護側、さらに利用者側の取組が行われていないもしくは活性化していない場合、在宅医療を実現できないまま、疾病の重症化発現とともに入院となり、そのまま病院で看取られることになる。その様子を表現したグラフが１５３である。
【０３９１】
また、これらの中間の様子を表現したグラフが１５２である。図１５Ａからわかる様に、当該利用者における生涯医療・介護給付費は、３パターンの中で、１５１の場合が最も小さく、１５３の場合が最も大きく、１５２の場合はその中間となる。
【０３９２】
この場合、利用者の疾病の重症化発現から在宅滞在期間がＯ指標となり、その在宅滞在期間に利用者に係る小地域または介護事業所・在宅医療機関の在宅医療や介護サービスの連携内容がＰ指標となり、同じく在宅滞在期間における小地域または介護事業所・在宅医療機関の諸施策（上記施策（ア）〜（ク））がＳ指標であり、これらの組み合わせによる連結型Ｏ・Ｐ・Ｓ指標により地域包括ケア事業の1つである在宅医療・介護連携が実施される。
【０３９３】
なお、実際には図１５Ｂで示すように、在宅医療中に、急性増悪による入院が発生し、退院後、在宅医療に移行してから再び急性増悪による入院が発生する、いわゆる在宅医療と急性増悪による入院を繰り返すケースもある。このように在宅医療と急性増悪による入院との繰り返しであっても、図１５Ｂの最上部に示した、最後まで在宅医療・介護を全うした場合をベストな維持状態として評価する。これに対し、図１５Ｂの最下部に示した、在宅医療にシフトしても、長続きせずにすぐに再入院してそのまま看取りに移行する場合はワーストな維持状態と評価する。図１５Ｂの中段にはこれらの中間が平均的な維持状態が示されている。
【０３９４】
いずれの場合でもＯ指標である在宅滞在期間を把握することにより、その期間内に、どのような在宅医療や介護サービスが行われ、どのような施策が実施されたかを捉えて地域包括ケア事業に反映させることができる。
【０３９５】
次に、上述した在宅医療・介護連携係る事業でのＯ・Ｐ・Ｓ指標の具体例を説明する。
【０３９６】
まず、同事業に関する集計条件等ついて説明する。
【０３９７】
［集計対象領域］
各在宅医療・介護連携事業：上記（ア）〜（ク）ごとに、その課題・有効施策・モニタリングなどのＰＤＣＡサイクルを定量的に行っていく必要がある。
【０３９８】
［対象者］
認定者（各疾病を有し在宅医療を受ける要支援・要介護認定者）
［集計単位］
日常生活圏域等の介護保険者内の小地域
・政令の場合は、行政区、日常生活圏域、中学校区、小学校区、自治会等
・中核市・一般市の場合は、支部、日常生活圏域、中学校区、小学校区、自治会等
・広域連合の場合は、支部、構成市町村、日常生活圏域、中学校区、小学校区、自治会等
介護事業所（ケアマネージャ、訪問介護、訪問入浴、短期入所等）
在宅医療機関（訪問診療所、訪問看護、訪問リハビリ等）
療養病床病院（入院）
［データソース］
・要介護認定データ（全国共通）
・介護レセプトデータ（全国共通）
・健診データ（全国共通、血液検査、診断所見、問診等）
・医療レセプトデータ（全国共通）
・小地域取組等データ（上記（ア）〜（ク）の全施策係る取組）
・介護事業所取組等データ（上記（ア）〜（ク）の施策のうち、特に（イ）（ウ）（エ）（カ）に係る介護事業所の在宅医療・介護連携に係る取組）
・在宅医療機関取組等データ（上記（ア）〜（ク）の施策のうち、特に（イ）（ウ）（エ）（カ）に係る在宅医療機関の在宅医療・介護連携に係る取組）
・療養病床病院取組等データ（上記（ア）〜（ク）の施策のうち、特に（イ）（ウ）（エ）（カ）に係る在宅医療機関の在宅医療・介護連携に係る取組）
・利用者取組等データ（上記（ア）〜（ク）の施策のうち、特に（オ）（キ）に係る在宅医療機関の在宅医療・介護連携に係る取組）
・小地域属性等データ（保険者固有のアンケートデータ等）
・小地域別利用者属性等データ（保険者固有のアンケートデータ等）
・介護事業所・在宅医療機関等の属性データ（保険者固有のアンケートデータ等）
・介護事業所・在宅医療機関等の利用者属性等データ（保険者固有のアンケートデータ等）
小地域属性等データとは、小地域の人口、人口密度、高齢者比率、主要産業人口比、世帯構成、及び地理的環境等のデータで、小地域の取組ではコントロール困難な小地域の基本属性等である。小地域別利用者属性等データとは、利用者の家庭環境、職場環境、近隣環境、及び経済状況などで、利用者取組ではコントロール困難な利用者の基本属性等を小地域ごとに集計したデータである。それぞれの属性等データとしては、良し悪しにつながるコードを、大小関係を考慮して定義するものとする。
【０３９９】
これらにより、小地域別取組や小地域別利用者取組は同じで効果が異なる小地域同士の原因分析などに役立つ可能性がある。
【０４００】
また、介護事業所属性データ・在宅医療機関属性データ等とは、各事業所や機関の規模、法人種別等で、事業所や機関の取組ではコントロール困難な基本属性等である。
【０４０１】
介護事業所別利用者属性データ・在宅医療機関別利用者属性データ等とは、利用者の生活習慣、人生哲学、家庭環境、職場環境、近隣環境及び経済状況などの、利用者取組ではコントロール困難な利用者の基本属性等を介護事業所や在宅医療機関等ごとに集計したデータである。
【０４０２】
これら、それぞれの属性等データとしては、良し悪しにつながるコードを、大小関係を考慮して定義するものとする。
【０４０３】
これらにより、提供サービスや介護事業所・在宅医療機関等の取組は同じで効果が異なる事業所・機関同士の原因分析などに役立つ可能性がある。
【０４０４】
以上、在宅医療・介護連携の場合においては、小地域別分析と介護事業所・在宅医療機関別分析の両方が必要になることがわかる。
【０４０５】
上述した集計条件等に基づく、在宅医療・介護連携事業におけるＯ・Ｐ・Ｓ指標の具体例をそれぞれ説明する。なお下記で、認知症やうつ病は脳神経疾患に含み、糖尿病は消化器系疾患に含めるものとする。
【０４０６】
Ｏ指標
＜小地域分析＞
［疾病別×小地域別×平均在宅滞在期間（月）］
・脳神経系疾患別×小地域別×平均在宅滞在期間（月）
・呼吸器系疾患別×小地域別×平均在宅滞在期間（月）
・消化器系疾患別×小地域別×平均在宅滞在期間（月）
・泌尿器系疾患別×小地域別×平均在宅滞在期間（月）
＜介護事業所・在宅医療機関分析＞
［疾病別×介護事業所別・在宅医療機関別×平均在宅滞在期間（月）］
・脳神経系疾患別×介護事業所別・在宅医療機関別×平均在宅滞在期間（月）
・呼吸器系疾患別×介護事業所別・在宅医療機関別×平均在宅滞在期間（月）
・消化器系疾患別×介護事業所別・在宅医療機関別×平均在宅滞在期間（月）
・泌尿器系疾患別×介護事業所別・在宅医療機関別×平均在宅滞在期間（月）
ここで、平均在宅滞在期間の計算開始月は、各疾病の重症化発現月とする。通常、各疾病の急性増悪により、急性期病院にて入院治療を行った後に、退院に続いて開始されるものとして、その退院月を開始月とする。また平均在宅滞在期間は、開始月から入院までの在宅医療が提供された期間とし、入院を繰り返す場合には、その都度その間の在宅医療の提供期間を合算するものとする。
【０４０７】
上述した指標については、性別と年齢区分で平均継続期間のアジャストを行う。年齢区分としては、前期高齢者区分と後期高齢者区分を採用。また年齢区分の判定タイミングは、在宅医療開始月における年齢から判定するものとする。
【０４０８】
なお、各利用者の居住する小地域の当該平均在宅滞在期間における継続チェック方式や、同じく介護事業所や在宅医療機関の同継続チェック方式については、図１２で説明した事業所継続チェック方式と同一の方式を適用するものとする。
【０４０９】
Ｐ指標
＜小地域分析＞
［疾病別×小地域別×利用者取組別×平均取組状況（月）］
・脳神経系疾患別×小地域別×利用者取組別×平均取組状況（月）
・呼吸器系疾患別×小地域別×利用者取組別×平均取組状況（月）
・消化器系疾患別×小地域別×利用者取組別×平均取組状況（月）
・泌尿器系疾患別×小地域別×利用者取組別×平均取組状況（月）
＜介護事業所・在宅医療機関分析＞
［疾病別×介護事業所別・在宅医療機関別×連携活動別×平均提供状況（月）］
・脳神経系疾患別×介護事業所別・在宅医療機関別×連携活動別×平均提供状況（月）
・呼吸器系疾患別×介護事業所別・在宅医療機関別×連携活動別×平均提供状況（月）
・消化器系疾患別×介護事業所別・在宅医療機関別×連携活動別×平均提供状況（月）
・泌尿器系疾患別×介護事業所別・在宅医療機関別×連携活動別×平均提供状況（月）
Ｐ指標は、Ｏ指標で算出した在宅滞在期間内において、在宅滞在期間延伸に資する利用者取組や介護事業所や在宅医療機関の間の連携活動に係る平均実施量を算出して求める。
【０４１０】
平均実施量とは、各種サービスの利用回数・日数や各種活動への参画率などの当該期間中の平均値に相当する。
【０４１１】
小地域別の利用者取組例としては、上記８施策のうち、（オ）在宅医療・介護連携に関する相談支援や（キ）地域住民への普及啓発に係るもので、利用者別の相談支援窓口の利用率や保険者の普及啓発活動への参加率などが想定される。
【０４１２】
また、介護事業所・在宅医療機関別の連携活動としては、以下が想定される。
【０４１３】
・利用者別の介護サービス担当者会議の開催比率や開催内容や職種別出席率（介護レセプトデータ、利用者アンケート、事業所アンケートより情報収集）
・利用者別の急性増悪時の介護職と診療所等との緊急対応連携状況（介護レセプトデータ、医療レセプトデータ等より情報収集）
・利用者別の多職種連携情報共有システムにおける業務別や疾病別のシステム利用状況（同システムの日次ログデータを月次データとして集計して連携活動情報として収集）
上記利用者取組は、自治体固有の小地域別アンケート、利用者アンケート項目、及び介護事業所・在宅医療機関アンケート項目や多職種連携情報共有システムのログ集計データ等として情報収集するものであり、それらを地域包括ケア分析データベース基盤に取り込み、それぞれ利用者個人単位のデータと突合させて指標集計を行う。
【０４１４】
Ｓ指標
＜小地域分析＞
［疾病別×小地域別×小地域取組別×平均取組状況（月）］
・脳神経系疾患別×小地域別×小地域取組別×平均取組状況（月）
・呼吸器系疾患別×小地域別×小地域取組別×平均取組状況（月）
・消化器系疾患別×小地域別×小地域取組別×平均取組状況（月）
・泌尿器系疾患別×小地域別×小地域取組別×平均取組状況（月）
＜介護事業所・在宅医療機関分析＞
［疾病別×介護事業所別・在宅医療機関別×事業所等取組別×平均取組状況（月）］
・脳神経系疾患別×介護事業所別・在宅医療機関別×事業所等取組別×平均取組状況（月）
・呼吸器系疾患別×介護事業所別・在宅医療機関別×事業所等取組別×平均取組状況（月）
・消化器系疾患別×介護事業所別・在宅医療機関別×事業所等取組別×平均取組状況（月）
・泌尿器系疾患別×介護事業所別・在宅医療機関別×事業所等取組別×平均取組状況（月）
ここでＳ指標は、Ｏ指標で算出した在宅滞在期間内において、各小地域の取組（上記８施策（ア）〜（ク））や、介護事業所・在宅医療機関等の取組（主に上記８施策のうち（イ）（ウ）（エ）（カ）に係る取組）の当該継続期間内の平均値として計算し、それを小地域別もしくは介護事業所・在宅医療機関別で集計して平均実施量を算出して求める。
【０４１５】
上記小地域や介護事業所・在宅医療機関等の取組は、自治体固有の関係者アンケート項目もしくは既存管理項目として情報収集するものであり、それらを地域包括ケア分析データベース基盤に取り込み、各種利用者個人単位のデータと突合させて指標集計を行う。
【０４１６】
以上は、集計単位を小地域として分析の場合、［疾病別×小地域別×平均在宅滞在期間（月）］によりＯ指標を定義し、集計単位を介護事業所・在宅医療機関として分析の場合、［疾病別×介護事業所別・在宅医療機関別×平均在宅滞在期間（月）］によりＯ指標を定義した。すなわち、利用者の在宅滞在期間（月）の集計単位別平均値をＯ指標としている。
【０４１７】
しかし、Ｏ指標はこれらに限らず次のように定義したものをその他のＯ指標として定義してもよい。すなわち、集計単位を小地域として分析の場合は、［疾病別×小地域別×平均在宅滞在率（％）］、集計単位を介護事業所・在宅医療機関として分析の場合は、［疾病別×介護事業所別・在宅医療機関別×平均在宅滞在率（％）］を採用することも可能である。
【０４１８】
ここで、平均在宅滞在率（％）＝利用者の｛全在宅滞在期間（月数）÷当該利用者の全分析対象期間（月数）｝の集計単位別平均値（％）であり、分析対象期間とは、在宅医療が始めて開始された月から分析対象期間の最新月までの期間である。実際には、上記分析対象期間は、全在宅医療期間（在宅滞在期間）と全入院期間（急性増悪での入院期間含む）の和からなる。
【０４１９】
なお、利用者の在宅医療が初めて開始された月から数か月間は、入退院イベントがなく、在宅滞在期間が継続している場合が多く、分析対象から除外すべきである。このため、保険者全体の１回の平均在宅滞在期間（月）などから基準月数（閾値）を設定し、利用者が在宅医療を初めて開始した月から基準月数（閾値）を経過していない場合、当該利用者を分析対象から除外するという方法が考えられる。
【０４２０】
また、疾病別の区別をせず、Ｏ指標として、小地域分析の場合、［小地域別×平均在宅滞在率（％）］、介護事業所・在宅医療機関分析の場合、［介護事業所別・在宅医療機関別×平均在宅滞在率（％）］、を採用することも可能である。
【０４２１】
以上、在宅医療・介護連携に関する発明の実施形態について説明を行った。上述のように、この実施形態では小地域別観点と介護事業所・在宅医療機関別観点の２つの観点から分析評価することで、在宅滞在期間の延伸に資する有効な施策の網羅的な洗い出しが可能になり、最終的には入院期間の短縮が達成され、医療と介護を統合した、給付費の抑制につなげることができる。
【０４２２】
前述した実施形態は、自治体などが保険者となって実施運用する下位レベルでの地域包括ケア事業システムを説明した。ここで保険者とは介護保険者の場合は自治体、医療保険者の場合は、職域医療保険が組合健保や共済健保等、地域医療保険が協会けんぽや国保（自治体）や後期高齢者医療連合などである。
【０４２３】
このような保険者レベルでの地域包括ケア事業システムの手法を、より上位の都道府県や国レベルでの地域包括ケア事業のシステムに適用することが可能である。以下、この上位レベルの地域包括事業システムの実施形態を説明する。
【０４２４】
≪上位レベルの地域包括ケアシステムの実施形態≫
前述した下位レベルの地域包括システムでは、介護や医療の各保険者が、小地域や事業所などの集計単位毎に、事業単位別のＯ・Ｐ・Ｓ指標の値を捉えていた。これに対し、上位レベルの地域包括システムの実施の形態では、集計単位が各保険者となり、各保険者のＯ・Ｐ・Ｓ指標の格差や乖離の大きさなどを求め、各保険者における地域包括ケア事業の状況を都道府県や、国等のレベルで把握できるようにする。
【０４２５】
この場合のシステム構成を図１６、図１７を用いて説明する。基本的なシステム構成は図１及び図２で示したものと共通する部分が多いので、共通する部分に同一符号を付して以下説明する。
【０４２６】
この上位レベルの地域包括ケア事業システムも、図１６の模式図で示すように、データベース１０、対象事業領域１６に対するソリューション機能１５を備えている。
【０４２７】
ただし、集計単位を各保険者とし、それらより上位の都道府県や国レベルでの地域包括事業システムであるため、データベース１０に対しては、各種保険者Ａ，Ｂ，Ｃ，・・・から、以下の各種データが提供される。
【０４２８】
・基本データ１１である、住民住所データ１１１、住民共通番号(仮称)１１２、地域特性データ１１３、地域別取組み事例１１４。
【０４２９】
・介護保険データ１２として、要介護認定データ１２１、介護レセプトデータ１２２、介護事業所台帳１２３。
【０４３０】
・医療保険に関するデータ１３として、高齢者特定健診データ１３１、国保／後期高齢者医療レセプトデータ１３２、医療機関台帳１３３。
【０４３１】
・住民に対する自治体固有の地域包括ケアに関する施策等固有データ１４として、基本チェックリスト（日常生活圏域ニーズ調査結果）１４１、小地域・事業所・利用者向けの施策計画・実績１４２。
【０４３２】
データベース１０は、これらのデータ１１，１２，１３，１４の必要部分を一元化して保管する。すなわち、このデータベース１０では、これらデータ１１，１２，１３，１４の関連する部分をひも付けして一元化している。
【０４３３】
地域包括ケア事業の各事業領域１６１，１６２，１６３，１６４，１６５，１６６が実行する施策を達成させるために、各事業領域１６１，１６２，１６３，１６４，１６５，１６６別に設定された指標が、ソリューション機能１５の指標メニュー１５１に登録されている。
【０４３４】
ソリューション機能１５はコンピュータにより実現されるものであり、データベース１０に一元化された各データ１１，１２，１３，１４を用いて、各事業領域１６１，１６２，１６３，１６４，１６５，１６６において実行される施策の達成状況や実施状況を、施策ごとに設定された指標の値を集計して分析する。このために、前述した指標メニュー１５１の他に、集計単位メニュー１５２や各種の分析機能１５３が具備されている。
【０４３５】
すなわち、図１６で示す上位の地域包括ケア事業システムは、各保険者Ａ，Ｂ，Ｃ、・・・から提供される個人レベルのデータを含む各種データを、上位の都道府県や国レベルが管轄するデータベース１０に一元化し、ソリューション機能１５にて、前述の下位レベルでの地域包括ケア事業システムと同様の手法により、これらデータから得られる指標を、集計単位である保険者別に集計して分析するシステムである。ここで、集計単位である保険者は、前述のように、介護保険者（自治体）、職域医療保険者（組合健保、共済健保）、地域医療保険者（協会けんぽ、国保、後期高齢者医療連合）とする。
【０４３６】
図１７は、データベース１０を作成すると共に、地域包括ケア事業を実行するコンピュータシステムの構成を示している。図１７においても、クライアント３１と、このクライアント３１と接続されたサーバ３２とを有し、データベース１０は、サーバ３２によりデータの記憶／読出しが制御されるコンピュータシステムである。
【０４３７】
クライアント３１は、各保険者Ａ，Ｂ，Ｃ、・・・に設けられるコンピュータであり、データ取り込部３１１にて、住民に関する基本データ１１、介護保険データ１２、医療保険データ１３、及び施策等固有データ１４を取り込み、サーバ３２に提供する。
【０４３８】
サーバ３２は、データベース作成部３２１により、上述した各データ１１，１２，１３，１４を一元化されたデータとしてデータベース１０の元データ保管部１０１に記憶させる。
【０４３９】
また、サーバ３２は、地域包括ケア事業のソリューション機能を実現するために指標算出部３２２と、集計部３２３と、分析部３２４とを有する。指標算出部３２２は、図１６の指標メニュー１５１に事業領域毎に登録された指標の値を算出する。
【０４４０】
集計部３２３は図１６の集計単位メニュー１５２に登録された集計単位（介護保険者（自治体）、職域医療保険者（組合健保、共済健保）、地域医療保険者（協会けんぽ、国保、後期高齢者医療連合）等）毎に指標の値を集計する。分析部３２４は、図１６で示した分析機能１５３をそれぞれ実行する。
【０４４１】
この上位の地域包括ケア事業システムにおいても、下位レベルの地域包括ケアシステムと同様に、介護の心身状態重症化抑止、介護予防・生活支援、疾病予防・疾病重症化抑止、在宅医療・介護連携の各事業について、Ｏ・Ｐ・Ｓ指標を求め、連結型Ｏ・Ｐ・Ｓ指標により、各保険者を評価している。そこで、上述した各事業でのＯ・Ｐ・Ｓ指標の具体例を説明する。
【０４４２】
先ず、介護の心身状態重症化抑止に関する集計条件等ついて説明する。
【０４４３】
［集計対象領域］
各介護保険サービス種類：通所・居住・施設系は単一サービス種類、訪問・短期入所系は組合せサービス種類
［対象者］
要介護認定者（要支援１・２、要介護１〜５）
［集計単位］
介護保険者（自治体）
［データソース］
・要介護認定データ（全国共通）
・介護レセプトデータ（全国共通）
・事業所取組等データ（保険者固有の各サービス種類別事業所共通アンケートデータ）
・事業所属性等データ
・事業所別利用者属性等データ（保険者固有の各サービス種類別事業所共通アンケートデータ）
ここで、事業所属性等データとは、事業所の規模、法人種別等で、一部は介護事業所台帳等にも含まれるデータである。すなわち、事業所の取組ではコントロール困難な事業所の基本属性等である。
【０４４４】
事業所別利用者属性等データとは、利用者の生活習慣、人生哲学、家庭環境、職場環境、近隣環境及び経済状況などの、要介護認定データには含まれない、利用者取組ではコントロール困難な利用者の基本属性等を事業所ごとに集計したデータである。
【０４４５】
これら、それぞれの属性等データとしては、良し悪しにつながるコードを、大小関係を考慮して定義するものとする。
【０４４６】
これらにより、提供サービスや事業所取組は同じで効果が異なる介護保険者同士の原因分析などに役立つ可能性がある。
【０４４７】
上述した集計条件等に基づく、介護の心身状態重症化抑止におけるＯ・Ｐ・Ｓ指標の具体例を以下それぞれ説明する。
【０４４８】
Ｏ指標（改善を考慮しない場合は、Ｏ指標として「悪化までの平均継続時間」のみを用いるが、改善を考慮した場合は、Ｏ指標として「悪化までの平均継続時間」「改善までの平均継続時間」及び「改善率」を用いる、以下の例は改善を考慮した場合である。また、改善を考慮した場合の別のＯ指標として、図８Ｃで説明した「平均悪化勾配」及び「平均改善勾配」があり、これらについても併せて示している）。
【０４４９】
なお、以降の記載において、記号×は、乗算を意味するものではなく、その前後の項目の組み合わせを表すものである。
【０４５０】
［サービス種類別×介護保険者別×心身状態項目段階別×悪化までの平均継続期間（月）
サービス種類別×介護保険者別×心身状態項目段階別×改善までの平均継続期間（月）
サービス種類別×介護保険者別×心身状態項目段階別×改善率（％）
サービス種類別×介護保険者別×心身状態項目段階別×平均悪化勾配
サービス種類別×介護保険者別×心身状態項目段階別×平均改善勾配］
・サービス種類別×介護保険者別×要介護状態区分段階別×悪化までの平均継続期間（月）
・サービス種類別×介護保険者別×要介護状態区分段階別×改善までの平均継続期間（月）
・サービス種類別×介護保険者別×要介護状態区分段階別×改善率（％）
・サービス種類別×介護保険者別×要介護状態区分段階別×平均悪化勾配
・サービス種類別×介護保険者別×要介護状態区分段階別×平均改善勾配
・サービス種類別×介護保険者別×認知症自立度段階別×悪化までの平均継続期間（月）
・サービス種類別×介護保険者別×認知症自立度段階別×改善までの平均継続期間（月）
・サービス種類別×介護保険者別×認知症自立度段階別×改善率（％）
・サービス種類別×介護保険者別×認知症自立度段階別×平均悪化勾配
・サービス種類別×介護保険者別×認知症自立度段階別×平均改善勾配
・サービス種類別×介護保険者別×障害自立度段階別×悪化までの平均継続期間（月）
・サービス種類別×介護保険者別×障害自立度段階別×改善までの平均継続期間（月）
・サービス種類別×介護保険者別×障害自立度段階別×改善率（％）
・サービス種類別×介護保険者別×障害自立度段階別×平均悪化勾配
・サービス種類別×介護保険者別×障害自立度段階別×平均改善勾配
・サービス種類別×介護保険者別×認定調査項目段階別×悪化までの平均継続期間（月）
・サービス種類別×介護保険者別×認定調査項目段階別×改善までの平均継続期間（月）
・サービス種類別×介護保険者別×認定調査項目段階別×改善率（％）
・サービス種類別×介護保険者別×認定調査項目段階別×平均悪化勾配
・サービス種類別×介護保険者別×認定調査項目段階別×平均改善勾配
上述したＯ指標のうち、悪化までの平均継続期間と平均悪化勾配は、悪化グループに対して指標集計する。また、改善までの平均継続期間と改善率と平均改善勾配は改善グループに対して指標集計するものとする。
【０４５１】
これらの指標値である平均継続期間は、性別と年齢区分でアジャストを行う。年齢区分としては、前期高齢者区分と後期高齢者区分を採用する。また、年齢区分の判定タイミングは、各心身状態の各段階に初めて到達した認定月における年齢から判定するものとする。
【０４５２】
本明細書前半の下位レベルの地域包括ケアシステムの実施形でも説明したが、上記実施例では心身状態項目の段階別にＯ指標を定義しているため、Ｏ指標の数は膨大になることが想定される。
【０４５３】
指標数が必要以上に多いと情報過多となるため、指標数が多い場合は、前述と同様の手法により適切な量に集約する。すなわち、心身状態項目の各段階における集計人数比は同段階毎に異なるため、それらの単純平均では集計単位間（保険者間等）の比較をすることができない。そこで、同一心身状態項目の各段階における集計人数比に基づく加重平均を、当該心身状態項目の全段階を集約したＯ指標として下式により求める。
【０４５４】
ここで、集約対象である心身状態項目の各段階別の指標値をＶ１、Ｖ２、Ｖ３…Ｖｎ、各段階別指標の集計人数（レコード数）をＮ１、Ｎ２、Ｎ３…Ｎｎとし、集約後の指標値をＵとする。
【０４５５】
Ｕ＝（Ｖ１×Ｎ１＋Ｖ２×Ｎ２＋Ｖ３×Ｎ３＋…＋Ｖｎ×Ｎｎ）
÷（Ｎ１＋Ｎ２＋Ｎ３＋…＋Ｎｎ）
集約の度合いについては、同一心身状態項目の各段階だけでなく、認定調査項目の第１群〜第５群等、関連のある心身状態項目同士についても集約したＯ指標とすることも可能である。
【０４５６】
これらにより、指標数が多い場合、現場である保険者等にとって理解可能で業務改善に向けて具体的な実践につながる指標内容や指標数への集約が可能となる。
【０４５７】
上記集約例は、Ｐ指標及びＳ指標についても同様に適用可能である。また、地域包括ケア事業の全事業領域（介護重度化抑止事業（心身状態改善・維持継続事業）、新総合事業（介護予防・生活支援）、在宅医療・介護連携、急性増悪入退院時医療・介護連携、疾病予防・重度化抑止）に適用可能である。
【０４５８】
Ｐ指標：［サービス種類別×介護保険者別×心身状態段階別サービス項目別×平均サービス提供量］
・サービス種類別×介護保険者別×要介護状態区分段階別サービス項目別×平均サービス提供量
・サービス種類別×介護保険者別×認知症自立度段階別サービス項目別×平均サービス提供量
・サービス種類別×介護保険者別×障害自立度段階別サービス項目別×平均サービス提供量
・サービス種類別×介護保険者別×認定調査項目段階別サービス項目別×平均サービス提供量
・サービス種類別×介護保険者別×事業所別利用者属性等（介護保険者別差異の原因分析用指標）
ここで、Ｐ指標は、前述したように、Ｏ指標で算出した心身状態段階別平均継続期間内において、利用者が利用したサービスの平均提供量を算出して求める。心身状態の改善を考慮した場合、Ｏ指標として、前述したように心身状態の段階が悪化するまでの継続時間及び改善までの継続時間の他に、これら継続期間に基づく悪化勾配及び改善勾配を用いることがある。
【０４５９】
このような場合、上述したＰ指標を求めるにあたって、Ｏ指標が、心身状態の悪化傾向を示す利用者の悪化グループと、心身状態の改善傾向を示す改善グループとにグループ分けし、悪化グープ及び改善グループ別にＰ指標を求める。
【０４６０】
なお、平均サービス提供量とは、総単位数、回数、日数などの当該期間中の平均値に相当する。
【０４６１】
また、サービス項目例としては、心身状態維持・改善に資するサービス種類別加算項目や、事業所属性やサービス量に関係する基本サービスの組合せなどの各利用者単位に提供されたサービスとする。
【０４６２】
さらに、上述した［サービス種類別×介護保険者別×事業所別利用者属性等］は、利用者の生活習慣・人生哲学・家庭環境・職場環境・近隣環境・経済状況などの要介護認定データには含まれない、事業所側でコントロール困難な利用者の属性等を事業所ごとに集計したデータである。これらにより、提供サービス同じで効果が異なる介護保険者同士の原因分析などに役立つ可能性がある。
【０４６３】
Ｓ指標：［サービス種類別×介護保険者別×心身状態段階別事業所取組別×平均実施量］
・サービス種類別×介護保険者別×要介護状態区分段階別事業所取組別×平均実施量
・サービス種類別×介護保険者別×認知症自立度段階別事業所取組別×平均実施量
・サービス種類別×介護保険者別×障害自立度段階別事業所取組別×平均実施量
・サービス種類別×介護保険者別×認定調査項目段階別事業所取組別×平均実施量
・サービス種類別×介護保険者別×事業所属性等  （※）事業所間差異の原因分析用指標
ここで、Ｓ指標は、前述したように、Ｏ指標で算出した心身状態段階別平均継続期間内において、集計単位である介護保険者がどのような施策や取り組みを実施したかを平均実施量として求める。心身状態の悪化だけでなく改善を考慮した場合、Ｏ指標として、前述したように心身状態の段階が悪化するまでの継続時間及び改善までの継続時間や、これら継続期間に基づく悪化勾配及び改善勾配が用いられる。
【０４６４】
このような場合、上述したＳ指標を求めるにあたって、Ｏ指標が、心身状態の悪化傾向を示す利用者の悪化グループと、心身状態の改善傾向を示す改善グループとにグループ分けし、悪化グープ及び改善グループ別にＳ指標を求める。
【０４６５】
上述した５つのＳ指標のうち、上位４つは、Ｏ指標で算出した心身状態段階別平均継続期間内において、各サービス事業所の各取組を利用者個人の当該継続期間内の平均値として計算し、それを介護保険者で集計して平均実施量を算出して求める。
【０４６６】
これに対し、５つ目のＳ指標は、事業所の規模や法人種別等、一部は介護事業所台帳等にも含まれるデータで、事業所の取組ではコントロール困難な事業所の属性等である。
【０４６７】
これらにより、事業所取組（Ｓ指標）は同じだが、効果（Ｏ指標）が異なる介護保険者同士の原因分析などに役立つ可能性がある。
【０４６８】
また、事業所取組の平均実施量とは、研修参加率、各種取組実施回数などの当該期間中の平均値に相当する。
【０４６９】
事業所取組例としては、心身状態維持・改善に資する、「当該資格者を増強する取組」、「スタッフの体制を整備する取組」、「事業所内外の関係者との連携緊密化への取組」、「スキルアップ研修等の取組」、「利用者や家族への指導関連取組」、「サービス項目充実の取組」、及び「利用者のすまい（居場所）改善の取組」などが想定される。なお、これらの取組は、Ｐ指標におけるそれぞれのサービス加算項目等の算定要件とも密接な関係がある。
【０４７０】
次に、介護予防・生活支援に関する集計条件等ついて、上述した介護の心身状態重症化抑止と対比して説明する。
【０４７１】
［集計対象領域］
各介護予防・生活支援事業：上記事業として、地域コミュニティサロン等の施設インフラ整備事業、生活支援コーディネータやボランティア養成事業、介護予防教室などの利用者向け事業、各種情報提供事業などがあげられる。それぞれごとに、その課題・有効施策・モニタリングなどのＰＤＣＡサイクルを定量的に行っていく必要がある。
【０４７２】
［対象者］
非認定者（健常者、虚弱者、新総合事業利用の非認定者等）
［集計単位］
介護保険者（自治体）
［データソース］
・小地域取組等データ（保険者固有の小地域共通アンケートデータ、地域包括支援センター保有データ等）
・利用者取組等データ（保険者固有の利用者共通日常生活圏域ニーズ調査データ、同新総合事業チェックリスト、同その他アンケートデータ等）
・小地域属性等データ（保険者固有の利用者共通日常生活圏域ニーズ調査データ、同新総合事業チェックリスト、同その他アンケートデータ等）
・小地域別利用者属性等データ（保険者固有の利用者共通日常生活圏域ニーズ調査データ、同新総合事業チェックリスト、同その他アンケートデータ等）
小地域属性等データとは、小地域の人口、人口密度、高齢者比率、主要産業人口比、世帯構成、及び地理的環境等のデータで、小地域の取組ではコントロール困難な小地域の基本属性等である。小地域別利用者属性等データとは、利用者の家庭環境、職場環境、近隣環境、及び経済状況などで、利用者取組ではコントロール困難な利用者の基本属性等を小地域ごとに集計したデータである。それぞれの属性等データとしては、良し悪しにつながるコードを、大小関係を考慮して定義するものとする。
【０４７３】
これらにより、小地域別取組や小地域別利用者取組は同じで効果が異なる介護保険者同士の原因分析などに役立つ可能性がある。
【０４７４】
上述した集計条件等に基づく、介護予防・生活支援におけるＯ・Ｐ・Ｓ指標の具体例をそれぞれ説明する。
【０４７５】
Ｏ指標；［事業別×介護保険者別×心身状態段階別×平均自立継続期間（月）］
・事業別×介護保険者別×要介護状態区分×平均自立（非認定）継続期間（月）
・事業別×介護保険者別×認知症自立度×平均自立継続期間（月）
・事業別×介護保険者別×障害自立度×平均自立継続期間（月）
・事業別×介護保険者別×認定調査項目別×平均自立継続期間（月）
・事業別×介護保険者別×日常生活圏域ニーズ調査群別スコア段階別×平均継続期間（月）
ここで、自立継続期間の計算開始月は、高齢者によらず６５歳の誕生月とする。
【０４７６】
また、要介護状態区分の場合は新規認定月までの継続期間で非認定期間と一致する。その他の認定データ系心身状態項目については、新規認定時に自立である可能性もあり、自立段階の次に悪い最初の段階に移行した最初の認定月までの継続期間とする。また非認定期間においても、上記各心身状態項目が「自立」と見なすものとする。
【０４７７】
日常生活圏域ニーズ調査群別スコア段階とは、基本チェックリスト等における各群の調査項目の該当あり項目数をカウントアップしたものを段階別閾値により段階データとしたものであり、各段階別平均継続期間の算出ロジックについては心身状態の重症化抑止のそれと同一である。
【０４７８】
上述した５つのＯ指標のうち、上位４つは、性別で平均継続期間のアジャストを行うが、指標の性質上、年齢区分によるアジャストは不要とする。これに対し、５つ目のＯ指標については、性別と年齢区分で平均継続期間のアジャストを行う。年齢区分としては、前期高齢者区分と後期高齢者区分を採用する。また年齢区分の判定タイミングは、各心身状態の各段階に初めて到達した認定月における年齢から判定するものとする。
【０４７９】
なお、各利用者の居住する小地域の当該平均継続期間における継続チェック方式については、図１２で説明した事業所継続チェック方式と同一の方式を適用するものとする。
【０４８０】
Ｐ指標：［事業別×介護保険者別×心身状態段階別利用者取組別×平均実施状］
・事業別×介護保険者別×要介護状態区分「非認定」の利用者取組別×平均実施量
・事業別×介護保険者別×認知症自立度「自立」の利用者取組別×平均実施量
・事業別×介護保険者別×障害自立度「自立」の利用者取組別×平均実施量
・事業別×介護保険者別×認定調査項目「自立」の利用者取組別×平均実施量
・事業別×介護保険者別×日常生活圏域ニーズ調査群別スコア段階別の利用者取組別×平均実施量
・事業別×介護保険者別×小地域別利用者属性等（介護保険者間差異の原因分析用指標）
Ｐ指標は、Ｏ指標で算出した認定データ系の心身状態項目の平均自立継続期間や日常生活圏域ニーズ調査や新総合事業チェックリスト等の心身状態段階別継続期間内において、利用者取組（介護予防や生活支援サービスの利用、趣味や仕事やボランティア等への参画等）の平均実施量を算出して求める。
【０４８１】
平均実施量とは、各種サービスの利用回数・日数や各種活動への参画率などの当該期間中の平均値に相当する。
【０４８２】
利用者取組例としては、筋トレなどの運動プログラム参加（ロコモティブシンドローム予防）、ふれあいサロンなどでの友人等とのコミュニケーションの場への参加（うつや認知症の予防）、生きがいとなる趣味の種類や有無（うつや認知症予防）、及びボランティアポイントによる生活支援活動への参画などが想定される。それらの取組の実施状況を介護保険者別に集計することで、それらの定量的評価が可能になる。
【０４８３】
上記利用者取組は、自治体固有の小地域別アンケートもしくは利用者アンケート項目として情報収集するものであり、それらを地域包括ケア分析データベース基盤に取り込み、要介護認定データや日常生活圏域ニーズ調査データ等の利用者個人単位のデータと突合させて指標集計を行う。
【０４８４】
上述した６つのＰ指標のうち、６番目のＰ指標は、利用者の生活習慣・人生哲学・家庭環境・職場環境・近隣環境・経済状況などの要介護認定データには含まれない、小地域側でコントロール困難な利用者の基本属性等を小地域ごとに集計したデータである。これらにより、利用者取組が同じで効果が異なる介護保険者別士の原因分析などに役立つ可能性がある。
【０４８５】
Ｓ指標：［事業別×介護保険者別×心身状態段階別小地域取組別×平均実施状況］
・事業別×介護保険者別×要介護状態区分「非認定」の小地域取組別×平均実施量
・事業別×介護保険者別×認知症自立度「自立」の小地域取組別×平均実施量
・事業別×介護保険者別×障害自立度「自立」の小地域取組別×平均実施量
・事業別×介護保険者別×認定調査項目「自立」の小地域取組別×平均実施量
・事業別×介護保険者別×日常生活圏域ニーズ調査群別スコア段階別の小地域取組別×平均実施量
・事業別×介護保険者別×小地域属性等（介護保険者間差異の原因分析用指標）
ここで、上述の６つのＳ指標のうち、上位５つのＳ指標は、Ｏ指標で算出した認定データ系の心身状態項目の平均自立継続期間や日常生活圏域ニーズ調査や新総合事業チェックリスト等の心身状態段階別継続期間内において、各小地域の取組（介護予防や生活支援サービス体制の整備、趣味や仕事やボランティア等への参画促進活動等）を、利用者個人の当該継続期間内の平均値として計算し、それを介護保険者別集計して平均実施量を算出して求める。
【０４８６】
６番目のＳ指標は、小地域の人口や世帯構成等のデータで、小地域の取組ではコントロール困難な小地域の基本属性等である。これらにより、小地域取組(Ｓ指標)は同じだが、効果(Ｏ指標)が異なる介護保険者同士の原因分析などに役立つ可能性がある。
【０４８７】
平均実施量とは、各種小地域取組のインフラ配置数・同関連スタッフ整備率などの当該期間中の平均値に相当する。
【０４８８】
小地域取組例は、前述した下位レベルでの地域包括ケア事業の場合と同じであり、筋トレなどの運動プログラム（ロコモティブシンドローム予防）の開発と提供体制の整備、ふれあいサロンなどでの友人等とのコミュニケーション（うつや認知症の予防）の場の建設・配置・参画呼びかけ活動、趣味や仕事への生きがい獲得支援活動、及びボランティアポイントによる生活支援活動や生活支援サポーターの養成活動などが想定される。
【０４８９】
これらの小地域取組は、自治体固有の関係者アンケート項目もしくは既存管理項目として情報収集するものであり、それらを地域包括ケア分析データベース基盤に取り込み、要介護認定データや日常生活圏域ニーズ調査データ等の利用者個人単位のデータと突合させて指標集計を行う。
【０４９０】
次に、介護以外の疾病予防・疾病重症化抑止に連結型Ｏ・Ｐ・Ｓ指標用いた場合を説明する。
【０４９１】
［集計対象領域］
・医療保険者別の集計：大別して以下の５種類。組合健保、共済健保、協会けんぽ、国保、後期高齢者医療連合。なお、介護は介護保険者１種類（市区町村、広域連合単位）。
【０４９２】
・疾病種別：疾病種別は、新生物（がん）、脳卒中、急性心筋梗塞、糖尿病、精神疾患（うつ病、認知症等）、転倒による頭部骨折や大腿部骨折、呼吸器・消化器・循環器・泌尿器等別内臓系慢性疾病。
【０４９３】
［対象者］
全世代（高齢者、勤労者、未成年世代）の各疾病別の健常者・低リスク者・中リスク者・高リスク者。
【０４９４】
上記リスクの定義方法としては、疾病別に検査項目等をピックアップし、例えば健診項目の検体検査値のように連続的な数値をもつ項目についても、それらの数値を所定の閾値設定のもと所定のリスク段階に振り分けることで、離散的なコード値に変換することができ、介護の場合の要介護状態区分等と同様の扱いができる。
【０４９５】
［集計単位］
前述した下位レベルでの地域包括ケア事業の場合と異なり、職域医療保険者（組合健保、共済健保）と地域医療保険者（協会けんぽ、国保、後期高齢者医療連合）である。
【０４９６】
［データソース］
・健診データ（全国共通、血液検査、診断所見、問診等）
・医療レセプトデータ（全国共通）
・医療保険者の構成階層別（集計単位別）取組データ（保険者固有の共通アンケートデータや管理部門保有データ等）
・利用者取組データ（運動習慣、食事習慣、飲酒・タバコ、ストレス各種等のアンケートデータ及び生体センサーデータ等）
・医療保険者の階層別（集計単位別）属性等データ（保険者固有の共通アンケートデータや管理部門保有データ等）
・医療保険者の階層別（集計単位別）利用者属性等データ（保険者固有の共通アンケートデータや管理部門保有データ等）
健診データは、保険者種別により、健診対象項目が異なる場合がある。介護の場合の要介護認定データに相当する心身状態関連データと言える。
【０４９７】
医療レセプトデータは、入院外、入院（ＤＰＣ含む）、歯科、調剤、訪問看護、在宅医療等。介護の場合の介護レセプトデータに相当する医療機関等から提供されるサービス内容（処置内容）関連データと言える。
【０４９８】
医療保険者の構成階層別（集計単位別）取組データとしては、所属する被保険者に対して、疾病別リスク段階別の利用者の取組を支援・促進する仕組み作りに相当する。
【０４９９】
利用者取組の生体センサーデータとしては、日常の体重や血圧や体脂肪率などの家庭ヘルス機器からの計測データに加え、ウェアラブル生体センサーによる活動量や自律神経活性度や睡眠等の日常的継続計測データもその対象となる。
【０５００】
医療保険者の階層別（集計単位別）属性等データとは、職域保険の場合は各階層事業場・職場別、地域保険の場合は各階層小地域別の、それぞれの階層での取り組みではコントロール困難な基本属性等である。これにより、各医療保険者の取り組みは同じで効果が異なる医療保険者同士の、階層属性観点での原因分析などに役立つ可能性がある。
【０５０１】
医療保険者の階層別（集計単位別）利用者属性等データとは、利用者の生活習慣、人生哲学、家庭環境、職場環境、近隣環境及び経済状況などの、健診データ等に含まれず、利用者取組ではコントロール困難な基本属性等を、上記階層ごとに集計したデータである。これにより、各医療保険者の取り組みは同じで効果が異なる医療保険者同士の、利用者属性観点での原因分析などに役立つ可能性がある。
【０５０２】
Ｏ指標（改善を考慮しない場合は、Ｏ指標として「悪化までの平均継続時間」のみを用いるが、改善を考慮した場合は、Ｏ指標として「悪化までの平均継続時間」「改善までの平均継続時間」及び「改善率」を用いる、以下の例は改善を考慮した場合である。また、改善を考慮した場合の別のＯ指標として、「平均悪化勾配」及び「平均改善勾配」があり、これらについても併せて示している）。
【０５０３】
なお、以降の記載において、記号×は、乗算を意味するものではなく、その前後の項目の組み合わせを表すものである。
【０５０４】
＜職域医療保険（組合健保、共済健保）＞
＜職域医療保険者（組合健保、共済健保）＞
［疾病別×職域医療保険者別×疾病リスク段階別×悪化までの平均継続期間（月）
疾病別×職域医療保険者別×疾病リスク段階別×改善までの平均継続期間（月）
疾病別×職域医療保険者別×疾病リスク段階別×改善率（％）
疾病別×職域医療保険者別×疾病リスク段階別×平均悪化勾配
疾病別×職域医療保険者別×疾病リスク段階別×平均改善勾配］
・新生物（がん）×職域医療保険者別×疾病リスク段階別×悪化までの平均継続期間（月）
・新生物（がん）×職域医療保険者別×疾病リスク段階別×改善までの平均継続期間（月）
・新生物（がん）×職域医療保険者別×疾病リスク段階別×改善率（％）
・新生物（がん）×職域医療保険者別×疾病リスク段階別×平均悪化勾配
・新生物（がん）×職域医療保険者別×疾病リスク段階別×平均改善勾配
・脳卒中×職域医療保険者別×疾病リスク段階別×悪化までの平均継続期間（月）
・脳卒中×職域医療保険者別×疾病リスク段階別×改善までの平均継続期間（月）
・脳卒中×職域医療保険者別×疾病リスク段階別×改善率（％）
・脳卒中×職域医療保険者別×疾病リスク段階別×平均悪化勾配
・脳卒中×職域医療保険者別×疾病リスク段階別×平均改善勾配
・急性心筋梗塞×職域医療保険者別×疾病リスク段階別×悪化までの平均継続期間（月）
・急性心筋梗塞×職域医療保険者別×疾病リスク段階別×改善までの平均継続期間（月）
・急性心筋梗塞×職域医療保険者別×疾病リスク段階別×改善率（％）
・急性心筋梗塞×職域医療保険者別×疾病リスク段階別×平均悪化勾配
・急性心筋梗塞×職域医療保険者別×疾病リスク段階別×平均改善勾配
・糖尿病×職域医療保険者別×疾病リスク段階別×悪化までの平均継続期間（月）
・糖尿病×職域医療保険者別×疾病リスク段階別×改善までの平均継続期間（月）
・糖尿病×職域医療保険者別×疾病リスク段階別×改善率（％）
・糖尿病×職域医療保険者別×疾病リスク段階別×平均悪化勾配
・糖尿病×職域医療保険者別×疾病リスク段階別×平均改善勾配
・内臓慢性疾患×職域医療保険者別×疾病リスク段階別×悪化までの平均継続期間（月）
・内臓慢性疾患×職域医療保険者別×疾病リスク段階別×改善までの平均継続期間（月）
・内臓慢性疾患×職域医療保険者別×疾病リスク段階別×改善率（％）
・内臓慢性疾患×職域医療保険者別×疾病リスク段階別×平均悪化勾配
・内臓慢性疾患×職域医療保険者別×疾病リスク段階別×平均改善勾配）
・精神疾患（うつ、認知症）×職域医療保険者別×疾病リスク段階別×悪化までの平均継続期間（月）
・精神疾患（うつ、認知症）×職域医療保険者別×疾病リスク段階別×改善までの平均継続期間（月）
・精神疾患（うつ、認知症）×職域医療保険者別×疾病リスク段階別×改善率（％）
・精神疾患（うつ、認知症）×職域医療保険者別×疾病リスク段階別×平均悪化勾配
・精神疾患（うつ、認知症）×職域医療保険者別×疾病リスク段階別×平均改善勾配
＜地域医療保険者（協会けんぽ、国保、後期高齢者医療連合）＞
［疾病別×地域医療保険者別×疾病リスク段階別×悪化までの平均継続期間（月）
疾病別×地域医療保険者別×疾病リスク段階別×改善までの平均継続期間（月）
疾病別×地域医療保険者別×疾病リスク段階別×改善率（％）
疾病別×地域医療保険者別×疾病リスク段階別×平均悪化勾配
疾病別×地域医療保険者別×疾病リスク段階別×平均改善勾配］
・新生物（がん）×地域医療保険者別×疾病リスク段階別×悪化までの平均継続期間（月）
・新生物（がん）×地域医療保険者別×疾病リスク段階別×改善までの平均継続期間（月）
・新生物（がん）×地域医療保険者別×疾病リスク段階別×改善率（％）
・新生物（がん）×地域医療保険者別×疾病リスク段階別×平均悪化勾配
・新生物（がん）×地域医療保険者別×疾病リスク段階別×平均改善勾配
・脳卒中×地域医療保険者別×疾病リスク段階別×悪化までの平均継続期間（月）
・脳卒中×地域医療保険者別×疾病リスク段階別×改善までの平均継続期間（月）
・脳卒中×地域医療保険者別×疾病リスク段階別×改善率（％）
・脳卒中×地域医療保険者別×疾病リスク段階別×平均悪化勾配
・脳卒中×地域医療保険者別×疾病リスク段階別×平均改善勾配
・急性心筋梗塞×地域医療保険者別×疾病リスク段階別×悪化までの平均継続期間（月）
・急性心筋梗塞×地域医療保険者別×疾病リスク段階別×改善までの平均継続期間（月）
・急性心筋梗塞×地域医療保険者別×疾病リスク段階別×改善率（％）
・急性心筋梗塞×地域医療保険者別×疾病リスク段階別×平均悪化勾配
・急性心筋梗塞×地域医療保険者別×疾病リスク段階別×平均改善勾配
・糖尿病×地域医療保険者別×疾病リスク段階別×悪化までの平均継続期間（月）
・糖尿病×地域医療保険者別×疾病リスク段階別×改善までの平均継続期間（月）
・糖尿病×地域医療保険者別×疾病リスク段階別×改善率（％）
・糖尿病×地域医療保険者別×疾病リスク段階別×平均悪化勾配
・糖尿病×地域医療保険者別×疾病リスク段階別×平均改善勾配
・内臓慢性疾患×地域医療保険者別×疾病リスク段階別×悪化までの平均継続期間（月）
・内臓慢性疾患×地域医療保険者別×疾病リスク段階別×改善までの平均継続期間（月）
・内臓慢性疾患×地域医療保険者別×疾病リスク段階別×改善率（％）
・内臓慢性疾患×地域医療保険者別×疾病リスク段階別×平均悪化勾配
・内臓慢性疾患×地域医療保険者別×疾病リスク段階別×平均改善勾配
・精神疾患（うつ、認知症）×地域医療保険者別×疾病リスク段階別×悪化までの平均継続期間（月）
・精神疾患（うつ、認知症）×地域医療保険者別×疾病リスク段階別×改善までの平均継続期間（月）
・精神疾患（うつ、認知症）×地域医療保険者別×疾病リスク段階別×改善率（％）
・精神疾患（うつ、認知症）×地域医療保険者別×疾病リスク段階別×平均悪化勾配
・精神疾患（うつ、認知症）×地域医療保険者別×疾病リスク段階別×平均改善勾配
上述したＯ指標のうち、悪化までの平均継続期間と平均悪化勾配は、悪化グループに対して指標集計する。また、改善までの平均継続期間と改善率と平均改善勾配は改善グループに対して指標集計するものとする。
【０５０５】
ここで、正常状態の（リスクがない）場合の平均継続期間は、誕生年月からの経過月数（年齢そのもの）とする。またそれ以外の低リスク以上の段階の平均継続期間は、初めて当該リスク段階になった年月から次に別のリスク段階に変化した年月までの期間に相当する。
【０５０６】
性別と年齢区分で平均継続期間のアジャストを行う。年齢区分としては、高齢者については、前期高齢者区分と後期高齢者区分とする。６５歳未満については、例えば、１０代ごとの年代で年齢区分を定義する。また、年齢区分の判定タイミングは、疾病別に心身状態の各段階に初めて到達した認定月における年齢から判定するものとする。
【０５０７】
上記では、リスク段階の一番下の段階を正常段階として定義したが、正常段階自体をさらに複数の段階、例えば仮称として、「心身強度段階」として定義する方法も考えられる。すなわち、疾病リスク段階の観点からの正常段階を、さらに細かく段階化することで、より疾病にかかりにくい心身に積極的に鍛えていくことを推進していくという、いわゆる「健康増進」の考えである。
【０５０８】
以下は、具体的な心身強度段階を設定可能な例を示す。
【０５０９】
・運動能力（柔軟性、跳躍性、持久性、瞬発性等）
・メンタルストレス耐性（業務ストレス耐性；職場ストレス耐性、家族ストレス耐性等）等
この心身強度段階を高めるための、各種施策や方法についても、本提案の範疇にて導き出していける。
【０５１０】
Ｐ指標（前述のように、Ｏ指標が悪化方向の利用者と改善方向の利用者とを、悪化グループと改善グループとにグループ分けし、それぞれのグループごとにＰ指標を求める）
＜職域医療保険者（組合健保、共済健保）＞
［疾病別×職域医療保険者別×疾病リスク段階別利用者取組別×平均実施状況］
・新生物（がん）×職域医療保険者別×疾病リスク段階別利用者取組別×平均実施状況
・脳卒中×職域医療保険者別×疾病リスク段階別利用者取組別×平均実施状況
・急性心筋梗塞×職域医療保険者別×疾病リスク段階別利用者取組別×平均実施状況
・糖尿病×職域医療保険者別×疾病リスク段階別利用者取組別×平均実施状況
・内臓慢性疾患×職域医療保険者別×疾病リスク段階別利用者取組別×平均実施状況
・精神疾患（うつ、認知症）×職域医療保険者別×疾病リスク段階別利用者取組別×平均実施状況
・疾病別×職域医療保険者別×同グループ別利用者属性等（職域保険者間差異の原因分析用指標）
＜地域医療保険者（協会けんぽ、国保、後期高齢者医療連合）＞
［疾病別×地域医療保険者別×疾病リスク段階別利用者取組別×平均実施状況］
・新生物（がん）×地域医療保険者別×疾病リスク段階別利用者取組別×平均実施状況
・脳卒中×地域医療保険者別×疾病リスク段階別利用者取組別×平均実施状況
・急性心筋梗塞×地域医療保険者別×疾病リスク段階別利用者取組別×平均実施状況
・糖尿病×地域医療保険者別×疾病リスク段階別利用者取組別×平均実施状況
・内臓慢性疾患×地域医療保険別×疾病リスク段階別利用者取組別×平均実施状況
・精神疾患（うつ、認知症）×地域医療保険者別×疾病リスク段階別利用者取組別×平均実施状況
・疾病別×地域医療保険者別×同グループ別利用者属性等（地域保険者間差異の原因分析用指標）
Ｐ指標は、Ｏ指標で算出した疾病リスク段階別の平均継続期間内において、利用者取組（健康増進、疾病予防、運動習慣、食習慣、禁酒・節酒や禁煙・節煙習慣、各種ストレス耐性強化、夢中になれる趣味等）の平均実施量を算出して求める。
【０５１１】
平均実施量とは、各種利用者取組の利用回数・日数や各種活動への参画率などの当該期間中の平均値に相当する。
【０５１２】
上記利用者取組は、保険者固有の職域や地域のアンケートもしくは利用者アンケート項目として情報収集するものであり、それらを地域包括ケア分析データベース基盤に取り込み、健診データや医療レセプトデータ等の利用者個人単位のデータと突合させて指標集計を行う。
【０５１３】
上述した７番目のＰ指標は、利用者の生活習慣・人生哲学・家庭環境・職場環境・近隣環境・経済状況など、健診データ等にも一部含まれる、利用者側でコントロール困難な利用者の基本属性等を、保険者の各階層グループごとに集計したデータである。これらにより、利用者取組が同じで効果が異なる医療保険者同士の原因分析などに役立つ可能性がある。
【０５１４】
Ｓ指標（前述のように、Ｏ指標が悪化方向の利用者と改善方向の利用者とを、悪化グループと改善グループとにグループ分けし、それぞれのグループごとにＳ指標を求める）
＜職域医療保険者（組合健保、共済健保）＞
［疾病別×職域医療保険者別×疾病リスク段階別階層グループ取組別×平均実施状況］
・新生物（がん）×職域医療保険者別×疾病リスク段階別階層グループ取組別×平均実施状況
・脳卒中×職域医療保険者別×疾病リスク段階別階層グループ取組別×平均実施状況
・急性心筋梗塞×職域医療保険者別×疾病リスク段階別階層グループ取組別×平均実施状況
・糖尿病×職域医療保険者別×疾病リスク段階別階層グループ取組別×平均実施状況
・内臓慢性疾患×職域医療保険者別×疾病リスク段階別階層グループ取組別×平均実施状況
・精神疾患（うつ、認知症）×職域医療保険者別×疾病リスク段階別階層グループ取組別×平均実施状況
・疾病別×職域医療保険者別×同グループ別階層グループ属性等（地域医療保険者間差異の原因分析用指標）
＜地域医療保険者（協会けんぽ、国保、後期高齢者医療連合）＞
［疾病別×地域医療保険者別×疾病リスク段階別階層グループ取組別×平均実施状況］
・新生物（がん）×地域医療保険者別×疾病リスク段階別階層グループ取組別×平均実施状況
・脳卒中×地域医療保険者別×疾病リスク段階別階層グループ取組別×平均実施状況
・急性心筋梗塞×地域医療保険者別×疾病リスク段階別階層グループ取組別×平均実施状況
・糖尿病×地域医療保険者別×疾病リスク段階別階層グループ取組別×平均実施状況
・内臓慢性疾患×地域医療保険者別×疾病リスク段階別階層グループ取組別×平均実施状況
・精神疾患（うつ、認知症）×地域医療保険者別×疾病リスク段階別階層グループ取組別×平均実施状況
・疾病別×地域医療保険者別×同グループ別階層グループ属性等（地域医療保険者間差異の原因分析用指標）
Ｓ指標は、Ｏ指標で算出した疾病リスク段階別の平均継続期間内において、保険者取組（健康増進、疾病予防、運動習慣、食習慣、禁酒・節酒や禁煙・節煙習慣、各種ストレス耐性強化、夢中になれる趣味等を促進支援する仕掛けつくり）の平均実施量を算出して求める。
【０５１５】
平均実施量とは、各保険者取組の実施回数・頻度や各種活動への認知率・参画率・実施率などの当該期間中の平均値に相当する。
【０５１６】
上記保険者取組は、保険者固有の関係者アンケート項目もしくは既存管理項目として情報収集するものであり、それらを健康経営分析データベース基盤（仮称）に取り込み、健診データや医療レセプトデータ等の利用者個人単位のデータと突合させて指標集計を行う。
【０５１７】
このように、介護以外の疾病予防・疾病重症化抑止にもＯ・Ｐ・Ｓ指標を用いることができ、客観的かつ定量的なデータ分析により、的確な課題抽出が可能になり、さらに施策の有効性が具体的に示されると共に、精度の高い指標による地域包括ケア事業の的確な実施が可能となる。
【０５１８】
以上、介護系と医療系それぞれに分けて、Ｏ指標、Ｐ指標、Ｓ指標の例を示してきた。しかし実際には、介護系の心身状態（要介護状態区分、認知症自立度、障害自立度、ＡＤＬ等の認定調査項目など）と医療系の心身状態（血液検査項目など）とは、同時並行的に進行するケースも多い。また、疾病によっては、その発症や疾病の進行が介護原因となるものもある。
【０５１９】
疾病と介護系の心身状態との主な関係性は、前述した下位レベルの地域包括ケア事業システムの実施の形態において図１４で示したとおりであり重複した説明は省略する。
【０５２０】
在宅医療・介護連携により在宅滞在期間の延伸を目的とする施策についても、前述した下位レベルの地域包括ケア事業システムの実施の形態での説明と同じである。すなわち、厚労省は、医療費増大の抜本的抑止施策として、２０２５年以降を目途に、療養病床を中心とする慢性疾患の高齢者の入院患者数を大幅に抑制し、数１０万人規模の患者を在宅医療に移行させる計画を公表している。これにともない、在宅医療機器の設置、訪問診療、及び訪問看護のサービスを行う拠点や人材の整備が急務となるとともに、さらにこれらと連携しての介護サービスも同時に提供する必要が出てくる。
【０５２１】
また、厚労省は、平成２７年に発行した「在宅医療・介護連携推進事業の手引き」の中で、前述したように、在宅医療・介護連携の推進に資する、以下の８つの施策提案を行っている。
【０５２２】
（ア）地域の医療・介護の資源の把握
（イ）在宅医療・介護連携の課題の抽出と対応策の検討
（ウ）切れ目のない在宅医療と在宅介護の提供体制の構築推進
（エ）医療・介護関係者の情報共有の支援
（オ）在宅医療・介護連携に関する相談支援
（カ）医療・介護関係者の研修
（キ）地域住民への普及啓発
（ク）在宅医療・介護連携に関する関係市区町村の連携
上記（ア）〜（ク）それぞれにおいて有効施策を見出し実行することで、在宅医療・介護連携の効果が高まり、最終的には在宅滞在期間の延伸（入院期間の短縮）による医療・介護給付費の大幅な抑制につながることになる。
【０５２３】
在宅医療・介護連携の取組の違いによる在宅滞在期間の違い（入院期間の違い）は図１５Ａや図１５Ｂにより説明したとおりである。
【０５２４】
図からわかるように、入院医療給付費は、在宅医療給付費と介護給付費の合計と比べて、非常に高額となっている。すなわち、在宅滞在期間が延伸するほど（入院期間が短縮するほど）、医療費の大幅は抑制が図れる可能性がある。
【０５２５】
図１５Ａのグラフ１５１で示すように、小地域別に、在宅医療・介護連携に係る施策が充実し、医療側、介護側、さらに利用者側の取組が活性化している場合、在宅滞在期間が長くなり、入院にいたらず、在宅での看取りが可能となる。
【０５２６】
一方、グラフ１５３で示すように、小地域別に、在宅医療・介護連携に係る施策が不十分で、医療側、介護側、さらに利用者側の取組が行われていないもしくは活性化していない場合、在宅医療を実現できないまま、疾病の重症化発現とともに入院となり、そのまま病院で看取られることになる。
【０５２７】
グラフ１５２は、これらの中間の様子を表現したグラフである。図１５Ａからわかる様に、当該利用者における生涯医療・介護給付費は、３パターンの中で、グラフ１５１の場合が最も小さく、グラフ１５３の場合が最も大きく、グラフ１５２の場合はその中間となる。このことは図１５Ｂで示した在宅医療と入院を繰り返す場合も同じである。
【０５２８】
この場合、利用者の疾病の重症化発現から在宅滞在期間がＯ指標となり、その在宅滞在期間に利用者に係る小地域または介護事業所・在宅医療機関の在宅医療や介護サービスの連携内容がＰ指標となり、同じく在宅滞在期間における小地域または介護事業所・在宅医療機関の諸施策（上記施策（ア）〜（ク））がＳ指標であり、これらの組み合わせによる連結型Ｏ・Ｐ・Ｓ指標により地域包括ケア事業の1つである在宅医療・介護連携が実施される。
【０５２９】
上述した在宅医療・介護連携係る事業でのＯ・Ｐ・Ｓ指標の具体例を説明する。
【０５３０】
まず、同事業に関する集計条件等ついて説明する。
【０５３１】
［集計対象領域］
各在宅医療・介護連携事業：上記（ア）〜（ク）ごとに、その課題・有効施策・モニタリングなどのＰＤＣＡサイクルを定量的に行っていく必要がある。
【０５３２】
［対象者］
認定者（各疾病を有し在宅医療を受ける要支援・要介護認定者）
［集計単位］
自治体
なお、個人単位で見ると係わる保険者としては介護保険者と医療保険者（国保、後期高齢）と複数あるが、保険者単位の指標集計の観点ではこれらを一本化し、自治体としてひとまとめにして個人指標から集計するのが適切であろうと考える。
【０５３３】
［データソース］
・要介護認定データ（全国共通）
・介護レセプトデータ（全国共通）
・健診データ（全国共通、血液検査、診断所見、問診等）
・医療レセプトデータ（全国共通）
・小地域取組等データ（上記（ア）〜（ク）の全施策係る取組）
・介護事業所取組等データ（上記（ア）〜（ク）の施策のうち、特に（イ）（ウ）（エ）（カ）に係る介護事業所の在宅医療・介護連携に係る取組）
・在宅医療機関取組等データ（上記（ア）〜（ク）の施策のうち、特に（イ）（ウ）（エ）（カ）に係る在宅医療機関の在宅医療・介護連携に係る取組）
・療養病床病院取組等データ（上記（ア）〜（ク）の施策のうち、特に（イ）（ウ）（エ）（カ）に係る在宅医療機関の在宅医療・介護連携に係る取組）
・利用者取組等データ（上記（ア）〜（ク）の施策のうち、特に（オ）（キ）に係る在宅医療機関の在宅医療・介護連携に係る取組）
・小地域属性等データ（保険者固有のアンケートデータ等）
・小地域別利用者属性等データ（保険者固有のアンケートデータ等）
・介護事業所・在宅医療機関等の属性データ（保険者固有のアンケートデータ等）
・介護事業所・在宅医療機関等の利用者属性等データ（保険者固有のアンケートデータ等）
小地域属性等データとは、小地域の人口、人口密度、高齢者比率、主要産業人口比、世帯構成、及び地理的環境等のデータで、小地域の取組ではコントロール困難な小地域の基本属性等である。小地域別利用者属性等データとは、利用者の家庭環境、職場環境、近隣環境、及び経済状況などで、利用者取組ではコントロール困難な利用者の基本属性等を小地域ごとに集計したデータである。それぞれの属性等データとしては、良し悪しにつながるコードを、大小関係を考慮して定義するものとする。
【０５３４】
これらにより、小地域別取組や小地域別利用者取組は同じで効果が異なる自治体同士の原因分析などに役立つ可能性がある。
【０５３５】
また、介護事業所属性データ・在宅医療機関属性データ等とは、各事業所や機関の規模、法人種別等で、事業所や機関の取組ではコントロール困難な基本属性等である。
【０５３６】
介護事業所別利用者属性データ・在宅医療機関別利用者属性データ等とは、利用者の生活習慣、人生哲学、家庭環境、職場環境、近隣環境及び経済状況などの、利用者取組ではコントロール困難な利用者の基本属性等を介護事業所や在宅医療機関等ごとに集計したデータである。
【０５３７】
これら、それぞれの属性等データとしては、良し悪しにつながるコードを、大小関係を考慮して定義するものとする。
【０５３８】
これらにより、提供サービスや介護事業所・在宅医療機関等の取組は同じで効果が異なる自治体同士の原因分析などに役立つ可能性がある。
【０５３９】
以上、在宅医療・介護連携の場合においては、小地域別分析と介護事業所・在宅医療機関別分析の両方が必要になることがわかる。
【０５４０】
上述した集計条件等に基づく、在宅医療・介護連携事業におけるＯ・Ｐ・Ｓ指標の具体例をそれぞれ説明する。なお下記で、認知症やうつ病は脳神経疾患に含み、糖尿病は消化器系疾患に含めるものとする。
【０５４１】
Ｏ指標
［疾病別×自治体別×平均在宅滞在期間（月）］
・脳神経系疾患別×自治体別×平均在宅滞在期間（月）
・呼吸器系疾患別×自治体別×平均在宅滞在期間（月）
・消化器系疾患別×自治体別×平均在宅滞在期間（月）
・泌尿器系疾患別×自治体別×平均在宅滞在期間（月）
ここで、平均在宅滞在期間の計算開始月は、各疾病の重症化発現月とする。通常、各疾病の急性増悪により、急性期病院にて入院治療を行った後に、退院に続いて開始されるものとして、その退院月を開始月とする。また平均在宅滞在期間は、開始月から入院までの在宅医療が提供された期間とし、入院を繰り返す場合には、その都度その間の在宅医療の提供期間を合算するものとする。
【０５４２】
上述した指標については、性別と年齢区分で平均継続期間のアジャストを行う。年齢区分としては、前期高齢者区分と後期高齢者区分を採用する。また年齢区分の判定タイミングは、在宅医療開始月における年齢から判定するものとする。
【０５４３】
なお、各利用者の居住する小地域の当該平均在宅滞在期間における継続チェック方式や、同じく介護事業所や在宅医療機関の同継続チェック方式については、図１２で説明した事業所継続チェック方式と同一の方式を適用するものとする。
【０５４４】
Ｐ指標
＜利用者取組＞
［疾病別×自治体別×利用者取組別×平均取組状況（月）］
・脳神経系疾患別×自治体別×利用者取組別×平均取組状況（月）
・呼吸器系疾患別×自治体別×利用者取組別×平均取組状況（月）
・消化器系疾患別×自治体別×利用者取組別×平均取組状況（月）
・泌尿器系疾患別×自治体別×利用者取組別×平均取組状況（月）
＜在宅医療・介護連携活動＞
［疾病別×自治体別×在宅医療・介護連携活動別×平均提供状況（月）］
・脳神経系疾患別×自治体別×在宅医療・介護連携活動別×平均提供状況（月）
・呼吸器系疾患別×自治体別×在宅医療・介護連携活動別×平均提供状況（月）
・消化器系疾患別×自治体別×在宅医療・介護連携活動別×平均提供状況（月）
・泌尿器系疾患別×自治体別×在宅医療・介護連携活動別×平均提供状況（月）
Ｐ指標は、Ｏ指標で算出した平均在宅滞在期間において、在宅滞在期間延伸に資する利用者取組や介護事業所や在宅医療機関の間の連携活動に係る平均実施量を算出して求める。
【０５４５】
平均実施量とは、各種サービスの利用回数・日数や各種活動への参画率などの当該期間中の平均値に相当する。
【０５４６】
小地域別の利用者取組例としては、上記８施策のうち、（オ）在宅医療・介護連携に関する相談支援や（キ）地域住民への普及啓発に係るもので、利用者別の相談支援窓口の利用率や保険者の普及啓発活動への参加率などが想定される。
【０５４７】
また、介護事業所・在宅医療機関別の連携活動としては、以下が想定される。
【０５４８】
・利用者別の介護サービス担当者会議の開催比率や開催内容や職種別出席率（介護レセプトデータ、利用者アンケート、事業所アンケートより情報収集）
・利用者別の急性増悪時の介護職と診療所等との緊急対応連携状況（介護レセプトデータ、医療レセプトデータ等より情報収集）
・利用者別の多職種連携情報共有システムにおける業務別や疾病別のシステム利用状況（同システムの日次ログデータを月次データとして集計して連携活動情報として収集）
上記利用者取組は、自治体固有の小地域別アンケート、利用者アンケート項目、及び介護事業所・在宅医療機関アンケート項目や多職種連携情報共有システムのログ集計データ等として情報収集するものであり、それらを地域包括ケア分析データベース基盤に取り込み、それぞれ利用者個人単位のデータと突合させて指標集計を行う。
【０５４９】
Ｓ指標
＜小地域取組＞
［疾病別×自治体別×小地域取組別×平均取組状況（月）］
・脳神経系疾患別×自治体別×小地域取組別×平均取組状況（月）
・呼吸器系疾患別×自治体別×小地域取組別×平均取組状況（月）
・消化器系疾患別×自治体別×小地域取組別×平均取組状況（月）
・泌尿器系疾患別×自治体別×小地域取組別×平均取組状況（月）
＜在宅医療・介護連携取組＞
［疾病別×自治体別×在宅医療・介護連携取組別×平均取組状況（月）］
・脳神経系疾患別×自治体別×在宅医療・介護連携取組別×平均取組状況（月）
・呼吸器系疾患別×自治体別×在宅医療・介護連携取組別×平均取組状況（月）
・消化器系疾患別×自治体別×在宅医療・介護連携取組別×平均取組状況（月）
・泌尿器系疾患別×自治体別×在宅医療・介護連携取組別×平均取組状況（月）
ここでＳ指標は、Ｏ指標で算出した在宅滞在期間内において、各小地域の取組（上記８施策（ア）〜（ク））や、介護事業所・在宅医療機関等の取組（主に上記８施策のうち（イ）（ウ）（エ）（カ）に係る取組）の当該継続期間内の平均値として計算し、それを小地域別もしくは介護事業所・在宅医療機関別で集計して平均実施量を算出して求める。
【０５５０】
上記小地域や介護事業所・在宅医療機関等の取組は、自治体固有の関係者アンケート項目もしくは既存管理項目として情報収集するものであり、それらを地域包括ケア分析データベース基盤に取り込み、各種利用者個人単位のデータと突合させて指標集計を行う。
【０５５１】
なお、本明細書前半で説明した下位レベルでの地域包括ケア事業システムの実施例と同様に、その他のＯ指標として、小地域分析の場合、［疾病別×小地域別×平均在宅滞在率（％）］、介護事業所・在宅医療機関分析の場合、［疾病別×介護事業所別・在宅医療機関別×平均在宅滞在率（％）］、を採用することも可能である。
【０５５２】
また、疾病別の区別をせず、Ｏ指標として、小地域分析の場合、［小地域別×平均在宅滞在率（％）］、介護事業所・在宅医療機関分析の場合、［介護事業所別・在宅医療機関別×平均在宅滞在率（％）］、を採用することも可能である。
【０５５３】
以上、在宅医療・介護連携に関する発明の実施形態について説明を行った。上述のように、この実施形態では小地域別観点と介護事業所・在宅医療機関別観点の２つの観点から分析評価することで、在宅滞在期間の延伸に資する有効な施策の網羅的な洗い出しが可能になり、最終的には入院期間の短縮が達成され、医療と介護を統合した、給付費の抑制につなげることができる。
【０５５４】
ここで、地域包括ケア事業を推進するに当たり各個人等に対する取り組みは、自治体や保険者レベルで実施されるが、これらの事業は、より上位の都道府県や国レベルで統括することが好ましい。そのためには、都道府県や国などの上位機関が、トップダウンにより各自治体や保険者相互の比較を行う必要がある。この相互比較（見える化）により自治体や保険者への取組誘導効果がある。
【０５５５】
本願明細書の後半で説明した上位レベルの地域包括ケア事業システムは、まさにこのトップダウンにより、各保険者（在宅医療の場合は各自治体）を集計単位として、連結型Ｏ・Ｐ・Ｓ指標により評価するので、各保険者や各自治体の地域包括ケア事業への取組状況を、相互に定量的に正しく評価することができる。
【０５５６】
一方、自治体や保険者自身は、上述した相互比較（見える化）により、全国における自らの位置づけがわかるが、自らの位置を向上させるにはどのように活動すべきか、上位レベルの地域包括ケア事業システムの評価だけでは、具体的な施策が見えてこない。
【０５５７】
本願明細書の前半で説明した下位レベルの地域包括ケア事業システムは、各自治体や各保険者が、それらに属する事業者や小地域を集計単位として、連結型Ｏ・Ｐ・Ｓ指標により評価するので、これら事業者や小地域を相互に定量的に正しく評価できる。このため、それらに対する指導などを具体的、かつ効果的に実施して、全国における自らの評価を高めることができる。
【０５５８】
これらのことから、自治体や保険者レベルでの地域包括ケアシステム、及び上位の都道府県や国レベルでの地域包括ケアシステムの両ソリューションが併行稼動（併行適用）されることがベストな状況となる。
【０５５９】
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】
【０５６０】
１０…データベース
１１…基本データ
１２…介護保険データ
１３…医療保険データ
１４…施策等固有データ
１６…対象事業領域
３１…クライアントコンピュータ
３１１…データ取り込部
３２…サーバコンピュータ
３２１…データベース作成部
３２２…指標算出部
３２２１…Ｏ指標の算出部
３２２２…Ｐ指標の算出部
３２２３…Ｓ指標の算出部
【図１】
2018124960.tif 000003
【図２】
2018124960.tif 000004
【図３】
2018124960.tif 000005
【図４Ａ】
2018124960.tif 000006
【図４Ｂ】
2018124960.tif 000007
【図５Ａ】
2018124960.tif 000008
【図５Ｂ】
2018124960.tif 000009
【図６】
2018124960.tif 000010
【図７】
2018124960.tif 000011
【図８Ａ】
2018124960.tif 000012
【図８Ｂ】
2018124960.tif 000013
【図８Ｃ】
2018124960.tif 000014
【図８Ｄ】
2018124960.tif 000015
【図９】
2018124960.tif 000016
【図１０】
2018124960.tif 000017
【図１１】
2018124960.tif 000018
【図１２】
2018124960.tif 000019
【図１３Ａ】
2018124960.tif 000020
【図１３Ｂ】
2018124960.tif 000021
【図１４】
2018124960.tif 000022
【図１５Ａ】
2018124960.tif 000023
【図１５Ｂ】
2018124960.tif 000024
【図１６】
2018124960.tif 000025
【図１７】
2018124960.tif 000026
【図１８】
2018124960.tif 000027
【図１９】
2018124960.tif 000028
【図２０】
2018124960.tif 000029
【図２１】
2018124960.tif 000030
【図２２】
2018124960.tif 000031
【図２３】
2018124960.tif 000032
【図２４】
2018124960.tif 000033
【図２５】
2018124960.tif 000034
【図２６】
2018124960.tif 000035
【図２７】
2018124960.tif 000036
【図２８】
2018124960.tif 000037
【図２９】
2018124960.tif 000038
【図３０】
2018124960.tif 000039
【図３１】
2018124960.tif 000040
【図３２】
2018124960.tif 000041
【図３３】
2018124960.tif 000042
【図３４】
2018124960.tif 000043