(57)【要約】【課題】一次判定結果に基づき、審査会により二次判定を行う際に、明確な参考指標分析による二次判定候補を提供することができる要介護認定における参考指標分析システムを提供する。【解決手段】要介護認定審査会での参考指標の分析システムで、自立度組み合わせ分布分析手段１９、変更指標分析手段２０、類似状態像例分析手段２１、中間評価項目推計手段２２により、認定対象者の一次判定結果に対し、二次判定を下すための参考指標を、群毎の得点と、過去の要介護認定結果の統計データに基づいて分析し、各参考指標分析による二次判定候補をそれぞれ得る。これにより審査の迅速化を可能とし、客観的な参考指標分析によるばらつきのない審査（認定適正化）が可能となる。【選択図】図２
2008242746.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
介護保険における要介護認定対象者に対する複数項目からなる認定調査結果に基づく一次判定結果を用い、審査会により二次判定を決定する際に用いられる参考指標の分析システムであって、
前記認定調査により得られる認定対象者の障害自立度と認知症自立度との組み合わせにより、過去の要介護認定結果の統計データから、最も高い割合で認定される要介護度を選定して二次判定候補とする自立度組み合わせ分布分析手段と、
過去の要介護認定結果から得られる、一次判定結果に対し二次判定結果が高い場合の重度変更と低い場合の軽度変更との統計結果を用い、認定対象者の一次判定結果と、この一次判定結果の要介護度毎に前記認定調査項目の中から予め選定した前記重度又は軽度変更に関係する項目の調査結果とから、前記認定対象者の一次判定結果の変更有無を判定して二次判定候補を決定する変更指標分析手段と、
前記認定調査項目の調査結果に基づく認定対象者の状態像を用い、過去の要介護認定結果の統計データに基づく各要介護度別の複数の状態像例から、前記認定対象者の状態像に類似した複数の状態像例を抽出し、この抽出された各状態像例が属する要介護度から二次判定候補を求める類似状態像例分析手段と、
前記認定調査項目を複数の群に区分して、群毎に前記認定対象者の調査結果の得点を集計し、この群毎に集計された得点と、過去の要介護認定結果の統計データから得られる各要介護度における各群の平均得点とを比較し、最も近い平均得点の群の数が最も多い要介護度を二次判定候補とする中間評価項目推計手段と、
を備えたことを特徴とする要介護認定における参考指標分析システム。
【請求項２】
過去の要介護認定結果の統計データから、各要介護度について、前記認定調査項目の中から、その要介護度の特徴を表す項目をそれぞれ選定し、認定対象者に対する認定調査の結果、問題ありの状態を表す結果となった項目が、前記選定された項目の全てに該当している要介護度を抽出し、この抽出された要介護度のうちの最も高い要介護度を二次判定候補とする調査項目の傾向分析手段をさらに加えたことを特徴とする請求項１に記載の要介護認定における参考指標分析システム。
【請求項３】
前記自立度組み合わせ分布分析手段は、複数の認知症自立度について、各障害自立度における要介護度の認定割合を定めたデータテーブルを用い、前記認定対象者の障害自立度を、認知症自立度が該当するデータテーブルに当てはめ、最も認定割合の高い要介護度を二次判定候補とすることを特徴とする請求項１または請求項２に記載の要介護認定における参考指標分析システム。
【請求項４】
前記変更指標分析手段は、過去の要介護認定結果の統計データから、一次判定結果の要介護度毎に、前記認定調査の項目の中から前記重度変更又は軽度変更に関係する項目を所定数選定したデータテーブルを用い、認定対象者の一次判定結果と前記認定調査結果とを前記データテーブルに当てはめて、前記重度変更又は軽度変更に関係する項目に該当する項目数を求め、前記重度変更に該当する項目数と軽度変更に該当する項目数との差を求め、その差が予め設定した値以上であれば認定対象者の一次判定結果の要介護度を、重度又は軽度に１段階変更して二次判定候補とすることを特徴とする請求項１乃至請求項３のいずれかに記載の要介護認定における参考指標分析システム。
【請求項５】
前記類似状態像例分析手段は、過去の要介護認定結果の統計データから、各要介護度についてそれぞれ複数の状態像例を用意し、これら用意された各状態像例と前記認定対象者の状態像とを比較して、これら状態像及び状態像例を形成する各認定調査項目の一致数を求め、この一致数が予め設定した数以上の状態像例を類似状態像例として抽出し、この抽出された類似状態像例が最も多く属する要介護度を二次判定候補とすることを特徴とする請求項１乃至請求項４のいずれかに記載の要介護認定における参考指標分析システム。
【請求項６】
前記類似状態像例分析手段は、前記認定対象者の状態像及び抽出された各状態像例について、それぞれ認定調査項目を複数の群に区分して、群毎に各項目の得点を集計し、これら集計した得点によりレーダチャートの画像データをそれぞれ作成することを特徴とする請求項５に記載の要介護認定における参考指標分析システム。
【請求項７】
前記類似状態像例分析手段は、過去の要介護認定結果の統計データから、各要介護度についてそれぞれ複数の状態像例を用意し、これら各状態像例のパターンと前記認定対象者の状態像のパターンとの類似度を、各パターンを形成する認定調査項目の得点を用いて最小二乗法により算出し、算出された類似度が予め設定した値以下の状態像例を類似状態像例として抽出し、この抽出された類似状態像例が最も多く属する要介護度を二次判定候補とすることを特徴とする請求項１乃至請求項４のいずれかに記載の要介護認定における参考指標分析システム。
【請求項８】
前記類似状態像例分析手段は、過去の要介護認定結果の統計データから、各要介護度についてそれぞれ複数の状態像例を用意し、これら各状態像例のパターンと前記認定対象者の状態像のパターンとの類似度を、各パターンを形成する認定調査項目を複数の群に区分して得られる群毎の得点を用いて最小二乗法により算出し、算出された類似度が予め設定した値以下の状態像例を抽出し、この抽出された状態像例が最も多く属する要介護度を二次判定候補とすることを特徴とする請求項１乃至請求項４のいずれかに記載の要介護認定における参考指標分析システム。
【請求項９】
前記各手段により求められた要介護度の各二次判定候補を一次判定結果と共に、画面又は帳票に出力する出力手段をさらに有することを特徴とする請求項１乃至請求項８のいずれかに記載の要介護認定における参考指標分析システム。
【請求項１０】
前記各手段により求められた要介護度の各二次判定候補が各参考指標において複数あった場合にそのうち一次判定に近い方もしくはそれらの間の一次判定そのものを単一の二次判定候補として選定を行うと共に、画面又は帳票に出力する出力手段をさらに有することを特徴とする請求項１乃至請求項９のいずれかに記載の要介護認定における参考指標分析システム。
【請求項１１】
前記各手段により求められた要介護度の各二次判定候補と、それら二次判定候補のうち最も数の多い二次判定候補を最終的な二次判定候補として、画面又は帳票に出力する出力手段をさらに有することを特徴とする請求項１乃至請求項８のいずれかに記載の要介護認定における参考指標分析システム。
【請求項１２】
前記各手段により求められた要介護度の各二次判定候補と、それら二次判定候補のうち最も数の多い二次判定候補が複数あった場合にそのうち一次判定に近い方もしくはそれらの間の一次判定そのものを単一の最終的な二次判定候補として、画面又は帳票に出力する出力手段をさらに有することを特徴とする請求項１乃至請求項８のいずれかに記載の要介護認定における参考指標分析システム。
【請求項１３】
前記各手段により求められた要介護度の二次判定候補に関する分析結果をファイル形式で出力する出力手段をさらに有することを特徴とする請求項１乃至請求項８のいずれかに記載の要介護認定における参考指標分析システム。
【請求項１４】
前記出力手段は、自立度組み合わせ分布分析手段で用いられた認定対象者の障害自立度と認知症自立度、及び該当する障害自立度と認知症自立度での各要介護度の認定割合の数値を、表形式で出力することを特徴とする請求項９乃至請求項１３のいずれかに記載の要介護認定における参考指標分析システム。
【請求項１５】
前記出力手段は、認定調査項目の中から、軽度変更に関係する全ての項目、及び重度変更に関係する全ての項目をそれぞれ選定して表示させると共に、前記表示された軽度変更に関係する項目のうち、認定対象者に対する認定調査結果が「自立」又は「できる」などの良好状態を表す項目については表示形態を変化させ、前記表示された重度変更に関係する項目のうち、認定対象者に対する認定調査結果が「見守り等」「一部介助」「できない」などの問題あり状態を表す項目については表示状態を変化させ、これら軽度変更で表示状態が変化した項目数と重度変化で表示状態が変化した項目数との差を数値表示させ、この差に基づいて変更した要介護度を二次判定候補として表示させることを特徴とする請求項９乃至請求項１３のいずれかに記載の要介護認定における参考指標分析システム。
【請求項１６】
前記出力手段は、前記類似状態像例分析手段が作成した、前記認定対象者の状態像、及びこの状態像に類似するとして抽出された各状態像例についてレーダチャートをそれぞれ表示させることを特徴とする請求項９乃至請求項１３のいずれかに記載の要介護認定における参考指標分析システム。
【請求項１７】
前記出力手段は、過去の要介護認定結果の統計データにおける前記基本調査項目を、複数の群に区分して得られる各群の平均得点を各要介護度別に表形式で表示させ、これら表示された各群の平均得点のうち、前記認定対象者の調査結果である各群の得点に最も近い平均得点の表示形態を変化させ、かつこの表示変化した平均得点が最も多く存在する要介護度を二次判定候補として表示変化させることを特徴とする請求項９乃至請求項１３のいずれかに記載の要介護認定における参考指標分析システム。
【請求項１８】
前記出力手段は、前記調査項目の傾向分析手段が、過去の要介護認定結果の統計データに基づき、各要介護度について、その要介護度の特徴を表すものとして前記認定調査の項目のなかから選定した項目を、該当する要介護度に対応させて表形式により表示させ、この表示させた項目のうち、認定対象者に対する基本調査の結果、問題ありの状態を表す項目の表示状態をそれぞれ変化させることを特徴とする請求項９乃至請求項１３のいずれかに記載の要介護認定における参考指標分析システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、介護保険における要介護認定対象者に対する認定調査結果に基づく一次判定結果を用い、審査会により二次判定を決定する際に用いられる参考指標の分析システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
２０００年４月から介護保険制度が導入され、保険者である各市町村では「要介護認定業務」が実施されている。この要介護認定業務については既に特許提案（例えば、特許文献１参照）が行われている。この要介護認定に関する概要を以下説明する。
【０００３】
先ず、介護サービスの利用を希望する場合は、市町村に要介護認定の申請を行う。申請があると、市町村の担当者または市町村から委託を受けた居宅介護支援事業者等の介護支援専門員が身体状況などについて認定調査を行う。この認定調査は、調査員が要介護申請者を訪問し、予め設定された複数の認定調査項目について、各項目に設定された選択肢を選択することにより行うものである。また、各項目の選択肢では表現し切れないことについては、特許事項として調査員が自由記載を行う。同時に市町村は主治医に意見書の作成を求める。
【０００４】
上記認定調査結果はコンピュータに入力され、所定の認定プログラムにより要介護認定等基準時間が推計され、この推計された要介護認定等基準時間に基く要介護度が一次判定結果として出力される。
【０００５】
この後、保健・医療・福祉の専門家からなる介護認定審査会で、上記一次判定結果を用い、これに主治医意見書及び特記事項さらには厚生労働省提示の参考指標の内容を総合的に確認し、二次判定が行われ、介護（支援）を要するかどうか、また、介護（支援）を要する場合はどの程度の介護（支援）を要するかについての判定を行う。そして、この介護認定審査会の判定に基づき、市町村が要介護（要支援）認定を行う。
【特許文献１】特開２００１−５８８０号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
上記審査会は、多数の要介護認定申請に対して短時間で二次判定を行わなければならず、迅速・効率的な作業が求められている。また、認定された要介護度は、要介護申請者が受けられる介護サービスに直接関係するため、公平でなくてはならず、審査結果にばらつきが生じないことが重要である。
【０００７】
これまでの審査会は、一次判定結果を用い、これに主治医意見書及び特記事項さらには厚生労働省提示の参考指標の内容を総合的に確認して行われるが、各参考指標から二次判定候補を推定する手間が膨大で、審査に時間がかかったり、審査会毎の審査結果にばらつきが生じたりするおそれがあった。
【０００８】
本発明の目的は、一次判定結果に基づき、審査会により二次判定を行う際の明確な参考指標分析による二次判定候補を提供することができる要介護認定における参考指標分析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】
【０００９】
本発明の要介護認定における参考指標分析システムは、介護保険における要介護認定対象者に対する複数項目からなる認定調査結果に基づく一次判定結果を用い、審査会により二次判定を決定する際に用いられる参考指標の分析システムであって、前記認定調査により得られる認定対象者の障害自立度と認知症自立度との組み合わせにより、過去の要介護認定結果の統計データから、最も高い割合で認定される要介護度を選定して二次判定候補とする自立度組み合わせ分布分析手段と、過去の要介護認定結果から得られる、一次判定結果に対し二次判定結果が高い場合の重度変更と低い場合の軽度変更との統計結果を用い、認定対象者の一次判定結果と、この一次判定結果の要介護度毎に前記認定調査項目の中から予め選定した前記重度又は軽度変更に関係する項目の調査結果とから、前記認定対象者の一次判定結果の変更有無を判定して二次判定候補を決定する変更分析手段と、前記認定調査項目の調査結果に基づく認定対象者の状態像を用い、過去の要介護認定結果の統計データに基づく各要介護度別の複数の状態像例から、前記認定対象者の状態像に類似した複数の状態像例を抽出し、この抽出された各状態像例が属する要介護度から二次判定候補を求める類似状態像例分析手段と、前記認定調査項目を複数の群に区分して、群毎に前記認定対象者の調査結果の得点を集計し、この群毎に集計された得点と、過去の要介護認定結果の統計データから得られる各要介護度における各群の平均得点とを比較し、最も近い平均得点の群の数が最も多い要介護度を二次判定候補とする中間評価項目推計手段とを備えたことを特徴とする。
【００１０】
また、本発明の記載の要介護認定における参考指標分析システムは、過去の要介護認定結果の統計データから、各要介護度について、前記認定調査項目の中から、その要介護度の特徴を表す項目をそれぞれ選定し、認定対象者に対する認定調査の結果、問題ありの状態を表す結果となった項目が、前記選定された項目の全てに該当している要介護度を抽出し、この抽出された要介護度のうちの最も高い要介護度を二次判定候補とする調査項目の傾向分析手段をさらに加えた構成でもよい。
【発明の効果】
【００１１】
本発明によれば、一次判定結果に基づき、主治医意見書及び特記事項さらに厚生労働省提示の参考指標の内容を総合的に確認して二次判定を行う際に、その審査に対する明確な参考指標分析による二次判定候補を提供することができるので、審査が迅速・効率的になると共に、審査会毎の審査結果にばらつきが生じたりすることはなく、公平な審査を確実に行うことができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１２】
以下、本発明の要介護認定における参考指標分析システムの一実施の形態について、図面を用いて詳細に説明する。
【００１３】
はじめに、要介護認定の流れを図１によって説明する。図１において、要介護認定の申請があると（ステップ１０１）、前述したように、市町村の担当者または市町村から委託を受けた認定調査員が要介護認定申請者の身体状況などについて認定調査を行う（ステップ１０２）。この認定調査は、調査員が要介護認定申請者を訪問し、複数の認定調査項目について、予め各項目に設定された選択肢を選択することにより調査を行うものである。また、各項目の選択肢では表現し切れないことについては、特許事項として調査員が自由記載を行う。同時に市町村は主治医に意見書の作成を求め、意見書を入手する（ステップ１０３）。
【００１４】
上記調査結果はコンピュータに入力され、所定の認定プログラムにより要介護認定等基準時間が推計され、この推計された要介護認定等基準時間に基く要介護度が一次判定結果として出力される（ステップ１０４）。
【００１５】
この後、保健・医療・福祉の専門家からなる介護認定審査会で、上記一次判定結果を用い、これに主治医意見書及び特記事項さらには厚生労働省提示の参考指標の内容を総合的に確認し、二次判定が行われる。この場合、先ず、認定調査内容の確認が行われる（ステップ１０５）。すなわち、認定調査内容、特記事項、主治医意見書についてこれら相互の内容に矛盾（不整合）があるかを確認する（ステップ１０６）。その結果、矛盾あり（ステップ１０７）と、矛盾なし（ステップ１０８）とに別れ、矛盾有りの場合は、その程度により修正なし（ステップ１０９）、一部修正（ステップ１１０）、再調査（ステップ１１１）となり、これらを経て一次判定の結果が確定する（ステップ１１１）。矛盾なし（ステップ１０８）の場合はそのまま一次判定の結果が確定する（ステップ１１２）。
【００１６】
次に、このようにして確定した一次判定結果を用い、前記特記事項、主治医意見書を用いて介護認定審査会にて審査が行われ、一次判定に対する変更有り（ステップ１１３）又は変更なし（ステップ１１４）とに分かれ、要介護認定区分等が決定される（ステップ１１５）。すなわち、介護（支援）を要するかどうか、また、介護（支援）を要する場合はどの程度の介護（支援）を要するかについての判定を行う。
【００１７】
ここで、上記一次判定結果確定（ステップ１１１）後における審査過程では、上述のように一次判定結果、主治医意見書及び特記事項を審査資料として審査を行うが、本発明では、これらに加えて、要介護認定対象者に対して、最終的な要介護区分等を決定するための明確な参考指標分析による二次判定候補を提供することとした。
【００１８】
この参考指標は、過去の要介護認定結果の統計データに基づき、これを要介護認定対象者（審査対象者）に当てはめて作成されたものである。すなわち、２０００年４月に介護保険制度が導入されてからこれまでに膨大な数の要介護認定が行われており、その認定結果に関するデータは電子データとして蓄積されている。そこで、これらのデータを統計処理し、その統計結果に審査対象者のデータを当てはめることにより、審査対象者の要介護区分等の決定に関する明確な参考指標分析による二次判定候補を提供することができる。
【００１９】
この参考指標として、この実施の形態では、以下の４つの参考指標を用いることとした。
【００２０】
１．自立度組み合わせによる要介護度別分布（以下、第１の参考指標）
２．要介護度変更の指標（以下、第２の参考指標）
３．類似状態像例（以下、第３の参考指標）
４．要介護度別に見た中間表価項目の平均得点（以下、第４の参考指標）
上記自立度組み合わせによる要介護度分布による第１の参考指標では、先ず、認定調査により得られる認定対象者の障害自立度と認知症自立度との組み合わせを、過去の要介護認定結果の統計データに当てはめる。そして、この認定対象者の障害自立度と認知症自立度との組み合わせが、最も高い割合で認定される要介護度を選定し、これを二次判定候補としている。
【００２１】
また、要介護度変更の指標による第２の参考指標では、過去の要介護認定結果から、一次判定結果に対し二次判定結果が変更される場合について統計を採ったデータを用いている。すなわち、二次判定結果が高い場合を重度変更とし、二次判定結果の方が低い場合を軽度変更とし、このような重度変更や軽度変更が生じる場合に、認定調査項目の中で悪い状態又はよい状態に選択されることが多い項目を、重度又は軽度変更に関係する項目として、一次判定結果の要介護度毎にいくつか選定しておく。そして、認定対象者の一次判定結果と、その認定調査結果が上記重度又は軽度変更に関係する項目にいくつ該当するかにより、認定対象者の一次判定結果の変更有無を判定して、二次判定候補を決定している。
【００２２】
また、類似状態像例による第３の参考指標では、過去の要介護認定結果の統計データを用いて、各要介護度について過去の認定調査結果に基づく状態像例をそれぞれ複数用意しておく。そして、今回の調査結果に基づく認定対象者の状態像を、各要介護度別に用意された複数の状態像例と比較し、類似した状態像例を所定数複数抽出する。さらに、この抽出された状態像例が属する要介護度をカウントし、抽出された状態像例が最も多く属する要介護度を二次判定候補としている。
【００２３】
さらに、要介護度別に見た中間評価項目の平均得点による第４の参考指標では、認定調査項目を複数の群に区分しておき、認定対象者の調査結果の得点を、これら群毎に集計する。また、過去の要介護認定結果の統計データについても、要介護度毎に各群について平均得点を求めておく。そして、認定対象者の群毎に集計された得点と、過去の統計データから得られた要介護度毎の各群の平均得点とを比較し、それらの平均点が最も近い群を特定し、この特定された群の数が最も多い要介護度を二次判定候補とする。
【００２４】
図２は、このような４つの参考指標分析による二次判定候補を得るためのシステム構成を示している。図２において、１０は要介護認定対象者データであり、一次判定結果１１や認定調査データ１２を有する。この要介護認定対象者データ１０は、要介護認定対象者個人単位で作られ、図示しない要介護認定者用データベースに格納されている。１３は過去の要介護認定結果の統計データであり、自立度組み合わせ１４、重度・軽度変更指標１５、要介護度別状態像例１６、中間評価項目平均点１７の各データを有し、サーバのデータベースにマスターデータとして格納されている。
【００２５】
１８は後述する各演算処理手段を実現するコンピュータであり、自立度組み合わせ分析手段１９、変更分析手段２０、類似状態像例分析手段２１、中間評価項目分析手段２２を機能として有する。これら各演算処理手段は、前述した各種データ１１，１２及び１４〜１７の対応するものを用いて所定の演算処理（詳細は後述する）を行い、前述した第１乃至第４の参考指標分析による二次判定候補を生成する。出力手段２４は、上述した各演算処理手段１９〜２２の処理結果、すなわち、生成された第１乃至第４の参考指標分析による二次判定候補を、所定の表示形式により、帳票２５及び画面２６のいずれかまたは双方に出力する。
【００２６】
２７はキーボードやマウスなどによる入力操作部２７であり、各演算処理手段１９，２０，２１，２２に対する演算指令等に用いられる。
【００２７】
次に、上述した各種データ１１，１２及び１４〜１７と各演算処理手段１９，２０，２１，２２の詳細を説明する。
【００２８】
まず、一次判定結果１１や認定調査データ１２等で構成された要介護対象者データ１０について図３ａ乃至第３図ｄを用いて説明する。この要介護対象者データは、No．１からNo．３００までの項目を有する。このうちNo．１からNo．３２までは、保険者番号や被保険者番号などの基本事項に関する項目である。
【００２９】
No．３３からNo．３８は、調査日など認定調査実施に関する項目である。
【００３０】
No．３９からNo．１００までは、一次判定結果など一次判定に関する項目であり、このうちNo．４１からNo．４９は、一次判定結果に直接的に関係する要介護認定等基準時間の項目である。また、No．５０からNo．５６は、第１群から第７群までの中間評価項目得点に関する項目であり、第３の参考指標を生成するための類似状態像例分析手段２１における後述する処理や、第４の参考指標を生成するための中間評価項目推計手段２２での後述する処理に用いられる。No．６６からNo．９７は、重度指標及び軽度指標に関する項目であり、第２の参考指標を生成するための変更指標分析手段２０での後述する要介護度変更判定処理に用いられる。
【００３１】
No．１０１からNo．１１１までは、審査会など二次判定に関係する項目である。
【００３２】
No．１１２からNo．２３２は、認定調査に関する項目であり、そのうちNo．１４９からNo．２１５は第１群から第７群の調査項目（６７項目）であり、No．２１６からNo．２２７は、特別医療に関する調査項目（１２項目）である。また、No．２２８，Ｎｏ．２２９は、障害自立度及び認知症自立度に関する項目であり、第１の参考指標生成するための自立度組み合わせ分布分析手段１９での後述する判定処理に用いられる。さらに、Ｎｏ．２３０からＮｏ．２３２は、平成18年度の法改正により新たに加わった調査項目である。
【００３３】
ここで、上述した第１群から第７群についてみると、第１群は「麻痺拘縮」に関する群で、Ｎｏ。１４９からＮｏ．１５９の項目が該当する。第２群は「移動」に関する群で、Ｎｏ．１６０からＮｏ．１６６の項目が該当する。第３群は「複雑動作」に関する群で、Ｎｏ．１６７からＮｏ．１６９の項目が該当する。第４群は「特別介護」に関する群で、Ｎｏ．１７０からＮｏ．１７６の項目が該当する。第５群は「身の回り」に関する群で、Ｎｏ．１７７からＮｏ．１８６の項目が該当する。第６群は「意思疎通」に関する群で、Ｎｏ．１８７からＮｏ．１９６の項目が該当する。第７群は「問題行動」に関する群で、Ｎｏ．１９７からＮｏ．２１５の項目が該当する。
【００３４】
これらの各項目には、「ない」「ある」や「できる」「つかまれば可」「できない」などの選択肢が設定されており、これら選択肢のいずれかが調査結果として選択されている。
【００３５】
また、No．２２８の障害自立度の項目には、ランクＪ，Ａ，Ｂ，Ｃの４段階の判定基準（平成３年１１月１８日厚生省大臣官房老人保健福祉部長通知）のいずれかが選択されており、Ｎｏ．２２９は、ランクＩ，II，III，IV，Ｍの５段階の判定基準（平成５年１０月２６日厚生省老人保健福祉局長通知）のいずれかが選択されている。
【００３６】
なお、その他の項目については説明を省略する。
【００３７】
各演算処理手段１９，２０，２１，２２の処理内容を説明する。なお、これら各演算処理手段１９，２０，２１，２２の演算結果は出力手段２４により帳票２５や画面２６に表示出力されるが、ここでは帳票２５に出力される場合を例にとって説明を行う。
【００３８】
先ず、帳票２５の表示内容を図４により概略説明する。図４で示す帳票（参考指標分析票）２５において、２５Ａは基本情報欄であり、要介護認定対象者個人に関する各種情報項目が掲載される。２５Ｂは参考指標分析結果欄であり、要介護認定対象者の一次判定結果と、各演算処理手段１９，２０，２１，２２により分析された二次判定候補（要介護度）とがそれぞれ掲載される。
【００３９】
以下の欄は、上記参考指標分析結果欄２５Ｂに掲載された各参考指標の分析内容がそれぞれ個別に掲載されている。すなわち、２５Ｃは自立度組み合わせによる要介護度別分布欄であり、自立度組み合わせ分析手段１９による分析内容及び分析結果が掲載される。２５Ｄは要介護変更の指標欄であり、変更分析手段２０の分析内容及び分析結果が掲載される。２５Ｅは類似状態像例欄であり、類似状態像例分析手段２１の分析内容及び分析結果が掲載される。２５Ｆは要介護度別に見た中間評価項目の平均得点欄であり、中間評価項目推計手段２２の分析内容及び分析結果が掲載される。
【００４０】
最下欄２５Ｇには、上記各参考指標についての、二次判定候補推計ロジックがそれぞれ掲載されている。
【００４１】
参考指標分析による二次判定候補を生成する場合、操作者は入力操作部２７から該当する要介護認定対象者のデータ１０、すなわち、一次判定結果１１と認定調査データ１２とをコンピュータ１８に入力させる。
【００４２】
自立度組み合わせ分布分析手段１９は、図３で示した要介護認定対象者データ１０のうち、図３ｄで示したＮｏ．２２８及びＮｏ．２２９のデータ、すなわち、認定調査により入手した認定対象者の障害自立度と認知症自立度のデータを取り込む。また、過去の要介護認定結果の統計データ１３から、自立度組み合わせデータ１４を取り込む。そして、認定調査により入手した認定対象者の障害自立度と認知症自立度との組み合わせを、過去の要介護認定結果の統計データ１３の自立度組み合わせデータ１４にあてはめ、最も高い割合で認定される要介護度を選定して二次判定候補とする。
【００４３】
例えば、認定対象者の障害自立度がＢ１、認知症自立度IIIａとする。自立度組み合わせデータ１４は、図５で示すように、複数の認知症自立度（自立、及びランクＩ，II，III，IV，Ｍ）別に、各障害自立度（自立、及びランクＪ，Ａ，Ｂ，Ｃ）における要介護度（自立、要支援１、要介護１相当、要介護２、要介護３、要介護４、要介護５）の認定割合（％）を定めたテーブルをそれぞれ有している。そこで、図５で示すデータに認定対象者の障害自立度Ｂ１、認知症自立度IIIａを当てはめてみる。この場合、認知症自立度IIIのデータテーブルを用い、その障害自立度Ｂの縦列を見ると、最も認定割合の高い要介護度は、認定割合６０％の要介護４となる。したがって、この場合は、要介護度４が二次判定候補（第１の参考指標）となる。
【００４４】
なお、認知症自立度IIIで、障害自立度がＢの場合のように、最も認定割合の高い要介護度は、認定割合５０％の要介護４、要介護度５の２つとなる。このように複数の要介護度が選定された場合は、選定された複数の要介護度を二次判定候補（第１の参考指標）とする。
【００４５】
このようにして求められた第１の参考指標（ここでは「要介護度４」とする）は、図示しない参考指標分析による二次判定候補データベースに保存される。
【００４６】
図４で示した帳票２５の自立度組み合わせによる要介護度別分布欄２５Ｃでは、認定対象者の障害自立度Ｂ１、認知症自立度IIIａと、この組み合わせに対応する図５で示した認知症自立度IIIのデータテーブルの障害自立度Ｂ列の各要介護度毎の認定割合（％）が表形式で表示され、その中で「要介護度４」が最も高い認定割合であることを、表示形態を反転させて表している。
【００４７】
変更指標分析手段２０は、要介護認定対象者データ１０から認定対象者の一次判定結果（図３ａのＮｏ．４０のデータ）と、認定調査項目の中から予め選定した重度又は軽度変更に関係する項目の調査結果（図３ｂのＮｏ．６６からＮｏ．９７のデータ）とを取り込む。また、過去の要介護認定結果の統計データ１３として、重度・軽度変更指標１５を取り込む。この重度・軽度変更指標１５は、過去の要介護認定結果から、一次判定結果に対し二次判定結果が高い場合の重度変更と低い場合の軽度変更とに着目し、これらの変更が最も多い項目を一次判定結果の要介護度毎に定めて変更指標としたものである。変更指標分析手段２０は、この変更指標１５を用い、認定対象者の一次判定結果と認定対象者の重度又は軽度変更に関係する項目の調査結果から、認定対象者の一次判定結果の変更有無を判定して二次判定候補を決定する。
【００４８】
すなわち、過去の要介護認定結果の統計データ１３から求めた重度・軽度変更指標１５は、図６ａで示すように、一次判定による要介護度がより軽度に変更される場合に最も多く軽方向（よい状態）に選択されている調査項目（軽度変更に関係する項目）を、一次判定による要介護度毎に例えば３項目ずつ選定している。また、図６ｂで示すように、一次判定による要介護度がより重度に変更される場合に最も多く重方向（悪い状態）に選択されている調査項目（重度変更に関係する項目）を、一次判定による要介護度毎に例えば４項目ずつ設定している。
【００４９】
変更指標分析手段２０は、このように過去の要介護認定結果の統計データから、一次判定結果の要介護度毎に、重度変更又は軽度変更に関係する項目を所定数設定した図６ａ、図６ｂで示すデータテーブルを取り込んでおり、これに認定対象者の一次判定結果（図３ａのＮｏ．４０のデータ）と認定調査結果（図３ｂのＮｏ．６６からＮｏ．９７のデータ）とを当てはめる。そして、認定調査結果が重度変更又は軽度変更に関係する項目に該当する数を求め、前記重度変更に該当する項目数と軽度変更に該当する項目数との差を求め、その差が予め設定した値以上であれば認定対象者の一次判定結果の要介護度を、重度又は軽度に１段階変更して二次判定候補とする。
【００５０】
例えば、認定対象者の一次判定結果（図３ａのＮｏ．４０のデータ）が「要介護４」であり、調査項目（図３ｂのＮｏ．６６からＮｏ．９７のデータ）のうちの「日課理解」が軽方向（できる）に選択され、「座位保持」が重方向（できない）に選択されているものとする。これらを図６ａ、図６ｂに当てはめてみると、図６ａにおいて、一次判定が「要介護４」の場合に、軽度変更に関係する項目として設定された３つの項目に対し、認定対象者の調査結果「日課理解」の軽度選択（できる）が１つ該当しており、軽度変更に該当する項目数（白丸の数）は「１」となる。また、図６ｂにおいて、一次判定が「要介護４」の場合に、重度変更に関係する項目として設定された４つの項目に対し、認定対象者の調査結果「座位保持」の重度選択（できない）が一つ該当しており、重度変更に該当する項目数（黒丸の数）は「１」となる。
【００５１】
さらに、重度変更に該当する項目数（黒丸の数）と軽度変更に該当する項目数（白丸の数）との差を求める。上記例では、「１−１＝０」であるため、一次判定結果は変更されず、一次判定結果の要介護度がそのまま二次判定候補となる。
【００５２】
これに対し、その差が予め設定した値、例えば「３」以上であれば、認定対象者の一次判定結果の要介護度を、重度又は軽度に１段階変更して二次判定候補とする。例えば、認定対象者の調査結果「座位保持」「飲水」「食事摂取」「えん下」４項目が重度選択（できない、全介助等）の場合は、図６（ｂ）において、一次判定結果が「要介護４」であれば、重度変更に関係する項目として設定された４つの項目に全て該当しており、重度変更に該当する項目数（黒丸の数）は「４」となる。この場合、重度変更に該当する項目数（黒丸の数）と軽度変更に該当する項目数（白丸の数）との差は、「４−１＝３」となる。このため、一次判定結果の「要介護４」は、より重度に１段階変更され、二次判定候補は「要介護５」となる。
【００５３】
図４で示した帳票２５の要介護度の変更指標の欄２５Ｄには、過去の要介護認定結果の統計処理に基づき、予め選定された軽度変更に関係する項目のすべてと、重度変更に関係する項目の全てとが、それぞれ表示されている。また、これら項目に対する調査結果の該当項目（軽度変更は「日課理解」、重度変更は「座位保持」）及びその数（いずれも「１」）が、それらの差の数（「０」）とともに表示され、さらに、二次判定候補となる「要介護４」が表示されている。
【００５４】
類似状態像例分析手段２１は、要介護認定対象者データ１０から認定調査項目の調査結果（図３ｃ、図３ｄのＮｏ．１４９からＮｏ．２１５のデータ）を入手し、第１群から第７群を構成する６７項目の調査結果に基づく認定対象者の状態像を把握する。また、過去の要介護認定結果の統計データ１３から要介護度別状態像例１６を取り込み、この各要介護度の複数の状態像例から、認定対象者の状態像に類似した状態像例を所定数抽出する。そして、この抽出された各状態像例が最も多く属する要介護度を二次判定候補とする。
【００５５】
ここで、要介護度別状態像例１６は、過去の要介護認定結果の統計データ１３に基づき、図７で示すように、各要介護度（要支援１、要介護１相当、要介護２、要介護３、要介護４、要介護５）について、第１群から第７群を構成する６７項目による状態像例をそれぞれ複数（この実施の形態では１０個）用意している。図７は、要介護４の１０個の状態例のうち、後半の５個（要介護４−６、要介護４−７、要介護４−８、要介護４−９、要介護４−１０）の状態像例を示している。
【００５６】
類似状態像例分析手段２１は、認定対象者の状態像と、これら用意された各状態像例（合計６０個）とを比較して、この６０個の状態像例から認定対象者の状態像に類似した所定数（例えば、上位１０個）の類似状態像例を抽出する。
【００５７】
この抽出アルゴリズムは、状態像例を形成する前記６７項目について、認定対象者の状態像と６０個の状態像例とを個別に比較し、状態像例毎にデータ内容が一致する項目数を求め、この一致数が予め設定した数（閾値）以上の、上位１０個の状態像例を類似状態像例として抽出する。そして、この抽出された類似状態像例が属する要介護度の数が最も多い要介護度を二次判定候補とする。
【００５８】
図４の帳票２５の類似状態像例欄２５Ｅの例では、認定対象者の今回の状態像と類似する状態像例（一致項目数が例えば閾値４０個以上の状態像例）として、６０個の状態像例の中から、「要介護４」の４つの状態像例「要４−９」「要４−６」「要４−８」「要４−７」と「要介護５」の３つの状態像例「要５−７」「要５−１０」「要５−８」とを抽出している。
【００５９】
なお、抽出数は、本来は上位１０個であるが、上記の例では、一致数が閾値:４０個以上の状態像例が計７個しかなかったため、抽出した７つの状態像例を示している。
【００６０】
そして、この抽出された類似状態像例が最も多く属する要介護度を二次判定候補とする。上記例では、４つの状態像例「要４−９」「要４−６」「要４−８」「要４−７」が属する「要介護４」が、３つの状態像例「要５−７」「要５−１０」「要５−８」が属する「要介護５」より多いので、「要介護４」が二次判定候補となる。
【００６１】
ここで、前記第１群から第７群には、それらを構成する各項目の選択肢に対し、各群についてそれぞれ最高１００点、最低０点となるように中間評価項目得点の点数が割り付けられている。したがって、各群を構成する項目の調査結果（選択された選択肢）を集計することにより各群の合計得点を得ることができる。この各群の合計得点は図３ａのＮｏ．５０からＮｏ．５６に格納されている。
【００６２】
そこで、類似状態像例分析手段２１は、認定対象者の状態像として図３ａのＮｏ．５０からＮｏ．５６のデータ、すなわち、第１群から第７群の中間評価項目得点を取り込み、これら各群の得点を放射状に描いたレーダチャートの画像データを作成する。このレーダチャートは、抽出された各状態像例「要４−９」「要４−６」「要４−８」「要４−７」「要５−７」「要５−１０」「要５−８」についても、それぞれ６７個の基本調査項目を７群に区分して、群毎に各項目の得点を集計することにより、同様に作ることができる。
【００６３】
図４の帳票２５の類似状態像例欄２５Ｅの例では、認定対象者の今回の状態像（７群のレーダチャート像）と共に、抽出された類似状態像例「要４−９」「要４−６」「要４−８」「要４−７」「要５−７」「要５−１０」「要５−８」の類似状態像例（７群のレーダチャート像）がそれぞれ表示されている。
【００６４】
このように７群のレーダチャートをそれぞれ表示することにより、項目の一致数と共に、レーダチャートの形状の類似性を目視確認することができ、状態像例の類似性判断をより確実なものにすることができる。
【００６５】
なお、類似状態像例分析手段２１における類似状態像例を抽出するための抽出アルゴリズムは、状態像例を形成する前記６７項目の一致数により判断することに限定されるものではない。
【００６６】
例えば、過去の要介護認定結果の統計データ１３から得られた各状態像例（合計６０個）のパターンと認定対象者の状態像のパターンとの類似度を、各パターンを形成する６７個の認定調査項目の得点を用いて、以下の（１）式により最小二乗法で算出する。そして、算出された類似度が予め設定した値以下（パターンの差が少ない）の状態像例を類似状態像例として抽出し、この抽出された類似状態像例が最も多く属する要介護度を二次判定候補としてもよい。
【数１】
2008242746.tif 000003
【００６７】
上記（１）式では、状態像例を形成する６７項目について、最小２乗法でパターンの類似度を算出したが、以下の（２）式で示すように、前述した７群のレーダチャートに着目し、最小２乗法によりその類似度を算出するようにしてもよい。すなわち、認定対象者の中間評価項目得点と、６０パターンある状態像例の各中間評価項目得点を、１〜７群すべてについて、最小２乗法により類似度を算出する。
【数２】
2008242746.tif 000004
【００６８】
中間評価項目推計手段２２は、６７個の基本調査項目を７群に区分して、群毎の各項目について調査結果を集計した中間評価項目得点を用いるもので、認定対象者の調査結果の得点として、図３ａのＮｏ．５０からＮｏ．５６のデータを取り込む。一方、過去の要介護認定結果の統計データ１３として中間評価項目平均点１７を取り込む。この中間評価項目平均点のデータ１７は、図８で示すように、各要介護度（自立、要支援１、要介護１相当、要介護２、要介護３、要介護４、要介護５）ごとの１０個の状態像例における各群の平均得点をまとめたものである。中間評価項目推計手段２２は、認定対象者の群毎の得点と状態像例から得られる各要介護度における各群の平均得点とを比較し、最も近い平均得点の群を要介護度毎に推計し、推計された群の数が最も多い要介護度を二次判定候補とする。
【００６９】
図４の帳票２５の要介護度別に見た中間評価項目の平均得点欄２５Ｆの例では、認定対象者の調査結果である各群の今回の得点と、状態像例から得られる各要介護度における各群の平均得点とが、表形式で表示出力されている。図では、第１群の今回の得点に最も近い平均点が要支援１であること、第２群の今回の得点に最も近い平均点が要介護５であること、第３群の今回の得点に最も近い平均点が要介護５であること、第４群の今回の得点に最も近い平均点が要介護３であること、第５群の今回の得点に最も近い平均点が要介護５であること、第６群の今回の得点に最も近い平均点が要介護５であること、第７群の今回の得点に最も近い平均点が要介護３であることを表している。この結果、認定対象者の今回の得点に最も近い平均得点の群の数が最も多い要介護度は「要介護５」であり、これを二次判定候補とする。
【００７０】
このようにして、各演算処理手段１９，２０，２１，２２により求められた二次判定候補は、前述のように、図示しない参考指標分析による二次判定候補データベースに蓄積され、出力手段２４により図４で示す帳票２５又は画面２６などに出力される。
【００７１】
出力手段２４は、各演算処理手段１９，２０，２１，２２により求められた各指標による要介護度の二次判定候補を、図４の帳票２５における二次判定候補欄２５Ｂに、一次判定結果と共に出力する。すなわち、前述した演算処理の結果、第１の参考指標である自立度組み合わせによる二次判定候補は「要介護４」であり、第２の参考指標である変更の指標による二次判定候補は「要介護４」であり、第３の参考指標である類似状態像例による二次判定候補も「要介護４」であり、第４の参考指標である中間評価項目による二次判定候補は「要介護５」であることが表示される。
【００７２】
審査委員は、この二次判定候補欄２５Ｂの出力内容を見て、二次判定候補として最も多く出力された要介護度を最終的な二次判定結果とする。上記例では二次判定候補として「要介護４」が３つ出力され、「要介護５」がひとつ出力されているので、二次判定結果は「要介護４」とする。
【００７３】
このように、一次判定結果「要介護４」に対し、４つの参考指標のうち３つの参考指標の二次判定候補が「要介護４」であることを示している。このことから、二次判定結果を迅速かつ公平に「要介護４」と判定することができる。すなわち、これら４つの参考指標は膨大な量の過去の要介護認定結果を統計処理したデータに基づいていることから、客観的な参考指標であり、審査会が異なっても一定の結果が得られ、審査会毎に審査結果がばらつくことを確実に抑制できる可能性がある。
【００７４】
また、出力手段２４は、図４の自立度組み合わせによる要介護度別分布欄２５Ｃに、図２で示した自立度組み合わせ分布分析手段１９で用いられた認定対象者の障害自立度と認知症自立度、及び該当する障害自立度と認知症自立度での各要介護度の認定割合の数値を表形式で出力している。このように出力することにより、二次判定候補がどのような自立度の組み合わせにより「要介護４」となったのかが明確になる。
【００７５】
また、出力手段２４は、図４の要介護変更の指標欄２５Ｄに、基本調査項目の中から統計結果に基づいて選定された軽度変更に関係する全ての項目、及び重度変更に関係する全ての項目をそれぞれ表示させている。この軽度変更に関係する項目のうち、認定対象者に対する基本調査結果が、「自立」又は「できる」などの良好状態を選択した項目については表示形態を変化させている。また、重度変更に関係する項目のうち、認定対象者に対する基本調査結果が、「見守り等」「一部介助」「できない」などの問題あり状態を選択した項目についても表示状態を変化させている。そして、これら軽度変更で表示状態が変化した項目数と重度変化で表示状態が変化した項目数との差を数値表示させ、この差に基づいて変更した要介護度を二次判定候補として表示させている。
【００７６】
このように表示させることにより、どのような要因により重度変更や軽度変更が生じるかを明確に把握することができ、認定作業を確実なものにすることができる。
【００７７】
また、出力手段２４は、類似状態像例欄２５Ｅに、図２で示した類似状態像例分析手段２１が作成した認定対象者の状態像、及びこの状態像に類似するとして抽出された各状態像例の項目一致数やレーダチャートをそれぞれ表示させている。このため、審査委員は、項目一致数による類似度に加えて、７群のレーダチャートの形状をも考慮して類似度を判別できるので、より適切な類似度判定を行うことができる。
【００７８】
また、出力手段２４は、要介護度別に見た中間評価項目の平均得点欄２５Ｆに、状態像例における１〜７群の平均得点を各要介護度別に表形式にしてそれぞれ表示させている。そして、これら表示された各群の平均得点のうち、認定対象者の調査結果である各群の得点に最も近い平均得点の表示形態を変化させ、かつこの表示変化した平均得点が最も多く存在する要介護度を二次判定候補として表示変化させている。
【００７９】
このように表示させることにより、認定対象者の各群における中間評価項目の得点と状態像例の中間評価項目の平均得点と要介護度別の対応状態がわかるので、認定対象者の状態を的確に把握した上で、二次判定候補の要介護度を決めることができる。
【００８０】
上記実施の形態では、４つの参考指標を提供していたがこれに加え、第５の参考指標として調査項目の傾向を提供するようにしてもよい。図９は、この場合のシステム構成例を示し、図１０は、出力帳票３５の例を示す。
【００８１】
この場合、図９で示すように、過去の要介護認定結果の統計データ１３として、要介護度別特徴項目のデータ３０を用いる。この要介護度別特徴項目３０は、図１１で示すように、各要介護度（要支援１、要介護１相当、要介護２、要介護３、要介護４、要介護５）について、基本調査項目の中から、その要介護度の特徴を表す項目を統計結果からそれぞれ選定している。また、演算処理手段として、傾向分析手段３１を設ける。
【００８２】
出力帳票３５は図１０で示すよう構成されている。帳票３５において、３５Ａは基本情報欄であり、要介護対象者個人に関する各種情報項目が掲載される。３５Ｂは参考指標分析結果欄であり、要介護対象者の一次判定結果と、各演算処理手段１９，２０，２１，２２，３１により分析され、生成された二次判定候補（要介護度）とが、集約されてそれぞれ掲載される。
【００８３】
以下の欄は、上記参考指標分析結果欄３５Ｂに掲載された各参考指標の分析内容がそれぞれ個別に掲載されている。３５Ｃは自立度組み合わせによる要介護度別分布欄であり、図２で示した要介護度別分布欄２５Ｃと同様に、自立度組み合わせ分析手段１９による分析内容及び分析結果が掲載される。３５Ｄは要介護変更の指標欄であり、図２における欄２５Ｄと同じく変更分析手段２０の分析内容及び分析結果が掲載される。３５Ｅは類似状態像例欄であり、類似状態像例分析手段２１の分析内容及び分析結果が、状態像例、項目の一致数、類似度について表形式でそれぞれ数値表示されている。３５Ｆは要介護度別に見た中間評価項目の平均得点欄であり、図２の欄２５Ｆと同じく中間評価項目推計手段２２の分析内容及び分析結果が掲載される。
【００８４】
３５Ｈは調査項目の傾向欄であり、傾向分析手段３１による分析内容及び分析結果が掲載される。
【００８５】
最下欄３５Ｇには、上記各参考指標についての、二次判定候補推計ロジックがそれぞれ掲載されている。
【００８６】
上記構成において、傾向分析手段３１は、要介護認定対象者データ１０から認定調査データ１２を取り込むと共に、過去の要介護認定結果の分析データ１３の要介護度別特徴項目のデータ３０を取り込む。そして、認定対象者に対する基本調査の結果、「自立」または「できる」など以外の問題ありの状態を表す選択肢が選択された項目が、各要介護度に対して設定した特徴を現す項目に該当するかを判定する。
【００８７】
図１０の調査項目の傾向欄３５Ｈは、この判定状態を表している。すなわち、要介護度（要支援１、要介護１相当、要介護２、要介護３、要介護４、要介護５）別に、その特徴を表す項目として予め選定された項目が表形式で掲載されている。これらの項目のうち、認定対象者に対する基本調査の結果、「自立」または「できる」など以外の問題ありの状態を表している項目の有無が調べられ、有りの場合はその項目が黒字白抜き文字として異なる表示形態で出力される。
【００８８】
図の例では、「要支援１」の特徴を表すものとして選定された３つの項目は、認定対象者に対する調査結果で、いずれもが「自立」または「できる」など以外の問題状態を表す選択肢が選択されているので、その項目は黒字白抜き文字となっている。また、「要介護３」では、その特徴を表すものとして選定された２つの項目は、認定対象者に対する調査結果で、いずれもが「自立」または「できる」など以外の問題状態を表す選択肢が選択されている。すなわち、「要支援１」「要介護３」は、特徴を表すものとして選定されたすべての項目が、問題ありの選択肢を選択している。
【００８９】
これに対し他の要介護度は、特徴を表すものとして選定されたすべての項目が、問題ありと選択されていない。このような帳票の出力結果を見た審査委員は、選定されたすべての項目が、問題ありと選択されて要介護度で、要介護度のランクが高い方、この場合は「要介護３」を、第５の参考指標（調査項目の傾向）での二次判定候補とする。
【００９０】
出力手段２４は、図１０で示した調査項目の傾向欄３５Ｈに上述のような出力を行うため、図９で示した傾向分析手段３１が、過去の要介護認定結果の統計データ１３に基づき、図８で示したように各要介護度について、その要介護度の特徴と表すものとして基本調査の項目のなかから選定した項目を、該当する要介護度に対応させて表形式でそれぞれ表示させている。そして、この表示させた項目のうち、認定対象者に対する基本調査の結果が、「自立」または「できる」など以外の問題ありと選択された項目について、その表示状態をそれぞれ黒字白抜き文字変化させている。
【００９１】
このように表示させることにより、審査委員は二次判定結果以外の他の要介護度を含め、全体的な調査項目の傾向を把握することができ、的確な審査を行うことができる。
【００９２】
このようにして、傾向分析手段３１により求められた第５の参考指標の二次判定候補は、他の各演算処理手段１９，２０，２１，２２により求められた二次判定候補と共に、図示しない参考指標分析による二次判定候補データベースに蓄積され、出力手段２４により図１０で示した帳票３５又は画面２６などに出力される。
【００９３】
図１０の帳票３５における二次判定候補欄３５Ｂには、各演算処理手段１９，２０，２１，２２、３１により求められた各指標による要介護度の二次判定候補が、出力手段２４により一次判定結果と共に出力される。すなわち、図の例では、一時判定結果は「要介護４」である。また、前述した演算処理の結果である、第１の参考指標である自立度組み合わせによる二次判定候補は「要介護４」であり、第２の参考指標である変更の指標による二次判定候補は「要介護４」であり、第３の参考指標である類似状態像例による二次判定候補も「要介護４」であり、第４の参考指標である中間表格好目による二次判定候補は「要介護５」であり、第５の参考指標である調査項目の傾向は「要介護３」であることが表形式によりそれぞれ表示される。
【００９４】
図４で説明した実施の形態では、二次判定候補欄２５Ｂに各参考指標による二次判定候補をそれぞれ表示させ、審査委員がこの出力内容を見て、二次判定候補として最も多く出力された要介護度を最終的な二次判定結果としていたが、この実施の形態では、上述のように各参考指標による二次判定候補として一次判定に最も近いものを唯一つ選んで表示させた後、最終的な二次判定候補としても、最も多く出力された二次判定候補の中から一次判定結果に最も近い二次判定候補を選定するものとする。
【００９５】
このため出力手段２４は、一次判定結果と、各演算処理手段１９，２０，２１，２２、３１により求められた各指標による要介護度の二次判定候補とを表示させると共に、これら二次判定候補のうち、一次判定結果に最も近い要介護度を最終的な二次判定候補として出力させる。
【００９６】
図の例では一次判定結果が「要介護４」であり、５つの指標による二次判定候補は「要介護３」「要介護４」「要介護５」の３種である。この場合、「要介護４」の二次判定候補が最も多いため、この「要介護４」が最終的な二次判定候補となる。
【００９７】
なお、上記例において、各参考指標による二次判定候補に「要介護４」がなく、「要介護３」と「要介護５」だけの場合、これらは一次判定結果「要介護４」との差がそれぞれ１ランクであり、違いが生じない。このような場合は、例えば上位ランクのものを最終的な二次判定候補とするなどのルールを設定しておけばよい。
【００９８】
このように、一次判定結果に最も近い要介護度を最終的な二次判定候補とする場合であっても、各参考指標による二次判定候補は、やはり膨大な量の過去の過去の要介護認定結果を統計処理したデータに基づいていることから、客観的な参考指標であり、審査会が異なっても一定の結果が得られ、審査会毎に審査結果がぶれることを確実に防止できる。
【００９９】
上記説明は、各演算処理手段１９，２０，２１，２２、３１により求められた各指標による要介護度の二次判定候補を、出力手段２４により帳票２５または３５に出力するものとして説明してきたが、出力手段２４に公知の画面制御機能を持たせることにより、画面２６上に画像表示させることができる。画面表示内容は図４および図１０で説明した帳票と同等の画像を表示してもよいが、画面の特性を生かした独自の画面構成により表示することができる。
【０１００】
例えば、図１２は審査会用の基本画面を表しており、画面上部の表示エリア４０には認定対象者に関する基本情報と共に一次判定結果（図の例では数値３これは「要介護３」を意味する）や各参考指標による二次判定候補（要介護度を表す数値）が太枠内に表示され、さらに、その隣には最終的な二次判定結果の表示部などが設けられている。これ以外の表示エリア４１は、基本調査（認定調査）結果や特許事項、意見書、等の表示部となっている。図の例では基本調査が選択され、７群６７調査項目の得点（群毎の集計得点が、それぞれ最高１００点、最低０点となるように配分された項目毎の得点）、及び特別な医療に関する１２調査項目や、その他の各調査項目の調査結果が横向きの棒グラフ形式で表示されている。
【０１０１】
前記太枠内の各二次判定候補の表示部は、それ自体が対応する参考指標画面を呼び出すボタンとして機能する。
【０１０２】
例えば「状態像」ボタンを操作すると、図１３で示す、類似状態像例に関する画面が表示される。この画面には、図２及び図９で示した類似状態像例分析手段２１の処理結果が表示される。
【０１０３】
類似状態像例分析手段２１は、前述のように、要介護認定対象者データ１０から基本調査項目の調査結果（図３ｃ、図３ｄのＮｏ．１４９からＮｏ．２１５のデータ）を入手し、第１群から第７群を構成する６７項目の調査結果に基づく認定対象者の状態像を把握する。また、過去の要介護認定結果の統計データ１３から、各要介護度（要支援１、要介護１相当、要介護２、要介護３、要介護４、要介護５）について、図７で示したように、第１群から第７群までの６７項目の調査結果に基づく状態像例を１０個ずつ、合計６０個取り込む。そして、この各要介護度についての６０個の状態像例から、認定対象者の状態像例に類似した複数の状態像例を抽出し、この抽出された各状態像例が属する要介護度から二次判定候補を求める。
【０１０４】
すなわち、認定対象者の状態像と、過去の要介護認定結果の統計データ１３に基づく６０個の状態像例とを比較して、認定対象者の状態像に類似した上位１０個の類似状態像例を抽出する。この抽出アルゴリズムは、状態像を形成する前記６７項目について、認定対象者の状態像と６０個の状態像例とを個別に比較し、状態像例毎にデータ内容が一致する項目数を求め、この一致数が予め設定した数（閾値）以上で上位１０個の状態像例を類似状態像例として抽出する。
【０１０５】
図１３の画面では、上部右側の表示エリア４２が、上位１０個の類似状態例を示す部分となる。図の例では、閾値異常の状態例が７つしかなかったので７つの状態例、すなわち「要介護４」の４つの状態像例「要４−９」「要４−６」「要４−８」「要４−７」と「要介護５」の３つの状態像例「要５−７」「要５−１０」「要５−８」とが、それらの項目一致数や別途算出される類似度などと共に表形式で示される。この表示された類似状態像例を要介護度別にカウントすると、「要介護４」のほうが多いので、該当する状態像例の表示色を変化させ、「要介護４」が二次判定候補となったことを表している。
【０１０６】
また、状態像を形成する第１群から第７群には、それらの調査項目の調査結果を集計した最高１００点、最低０点となる中間評価項目得点が得られるので、これら各群の中間評価項目得点を、認定対象者の状態像と、比較対象の６０個の状態像例とについて、それぞれ求める。
【０１０７】
図１３の画面では、下部の表示エリア４３が、認定対象者の状態像と、比較対象の６０個の状態像例との中間評価項目得点を表形式で表示する部分である。なお、６０個の状態像例の中間評価項目得点を同時に表示することはスペース上困難であるため、スクロールなどにより順次複数状態例を表示するように構成する。
【０１０８】
さらに、図１３の上部左側のエリア４４は、上記７群の中間評価項目得点により形成されるレーダチャートの表示部分である。すなわち、認定対象者のレーダチャートａと、６０個の状態像例の中から指定され状態像例ｂとを重畳して表示できるように構成した。この表示により、両レーダチャートによる状態像例パターンの類似度を比較することができる。なお、比較対象の状態像例ｂは、下部表示エリア４３に表形式で表示された複数の状態像例から任意に選択できるように構成する。
【０１０９】
このように表示することにより、項目の一致数と共に、レーダチャートの形状の類似性を目視確認することができ、状態像例の類似性判断をより確実なものにすることができる。
【０１１０】
また、図１２の「傾向」ボタンを操作すると、図１４で示す、調査項目の傾向に関する画面が表示される。この画面には、図９で示した傾向分析手段３１の処理結果が表示される。
【０１１１】
傾向分析手段３１は、前述のように、要介護度（要支援１、要介護１相当、要介護２、要介護３、要介護４、要介護５）別に、その特徴を表す項目として予め選定したマスタデータである要介護度別特徴項目３０を取り込み、これに認定対象者に対する基本調査の結果を当てはめ、前記選定された要介護度の特徴を表す項目に該当する認定対象者の調査項目が、「自立」または「できる」など以外の問題ありの状態を選択しているかを判断する。
【０１１２】
図１４の画面では、上述した要介護度（要支援１、要介護１相当、要介護２、要介護３、要介護４、要介護５）別に、その特徴を表す項目として予め選定された項目が表形式で表示されている。これらの項目のうち、認定対象者に対する基本調査の結果、「自立」または「できる」など以外の問題ありの状態が選択された項目については表示色を変化させる。
【０１１３】
図の例では、太枠で囲んだ「要支援１」から「要介護３」までの、特徴を表すものとして選定された項目は、表示色が変化している。これは認定対象者に対する調査結果で、いずれもが「自立」または「できる」など以外の問題ありの状態が選択されていることを表している。これに対し他の要介護度は、一部の項目が、問題ありと選択されていない。
【０１１４】
この場合、選定されたすべての項目が、問題ありと選択された要介護度で、ランクがもっとも高い要介護度、この場合は「要介護３」を、第５の参考指標（調査項目の傾向）での二次判定候補とする。
【０１１５】
このように表示させることにより、審査委員は二次判定結果以外の他の要介護度を含め、全体的な調査項目の傾向を把握することができ、的確な審査を行うことができる。
【０１１６】
図１２の「中間点」ボタンを操作すると、図１５で示す、中間評価項目得点に関する画面が表示される。この画面には、図２及び図９で示した中間評価項目推計手段２２の処理結果が表示される。
【０１１７】
中間評価項目推計手段２２は、図８で示したように、過去の要介護認定結果の統計データから得られる各要介護度（自立、要支援１、要介護１相当、要介護２、要介護３、要介護４、要介護５）における各群の平均得点を用い、これを認定対象者の調査結果の群毎の得点と比較し、最も近い平均得点の群の数を要介護度毎に推計し、推計された群の数が最も多い要介護度を二次判定候補とする。
【０１１８】
図１５の画面は、認定対象者の今回の調査結果である各群の得点と、過去の要介護認定結果の統計データから得られる上述した各要介護度における各群の平均得点とを、表形式で表示している。図の例では、第１群の今回の得点に最も近い平均点が要支援１であること、第２群の今回の得点に最も近い平均点が要介護５であること、第３群の今回の得点に最も近い平均点が要介護５であること、第４群の今回の得点に最も近い平均点が要介護３であること、第５群の今回の得点に最も近い平均点が要介護５であること、第６群の今回の得点に最も近い平均点が要介護５であること、第７群の今回の得点に最も近い平均点が要介護３であることを表している。この結果、認定対象者の今回の得点に最も近い平均得点の群の数が最も多い要介護度は「要介護５」であり、これを二次判定候補とする。
【０１１９】
このように表示させることにより、認定対象者の各群における中間評価項目の得点と過去の中間評価項目の平均得点との、要介護度別の対応状態がわかるので、認定対象者の状態を的確に把握した上で、二次判定候補の要介護度を決めることができる。
【０１２０】
図１２の「自立度」ボタンを操作すると、図１６で示す、自立度組合せに関する画面が表示される。この画面には、図２及び図９で示した自立度組み合わせ分布分析手段１９の処理結果が表示される。
【０１２１】
自立度組み合わせ分布分析手段１９は、前述のように、過去の要介護認定結果の統計データ１３から、図５で示した自立度組み合わせデータテーブル１４を取り込み、これに基本調査により得られる認定対象者の障害自立度と認知症自立度障害との組み合わせを当てはめ、最も高い割合で認定される要介護度を選定して二次判定候補とする。
【０１２２】
図１６の画面では、上部表示エリア４５により認定対象者の障害自立度がＢ１、認知症自立度IIIａであることが表示されている。また、下部表示エリア４６には、この自立度組み合わせに対応する、図５で示した認知症自立度IIIのデータテーブルを用いての分析状態が表示されている。すなわち、認知症自立度IIIにおける各障害自立度（自立、及びランクＪ，Ａ，Ｂ，Ｃ）別の要介護度（自立、要支援１、要介護１相当、要介護２、要介護３、要介護４、要介護５）の認定割合（％）が表示され、その中で、認定対象者の障害自立度がＢランクであることから、障害自立度Ｂ列の各要介護度別の認定割合（％）の中で「要介護度４」が最も高い認定割合であることを表示している。
【０１２３】
このように表示することにより、どのような要因により重度変更や軽度変更が生じるかを明確に把握することができ、認定作業を確実なものにすることができる。
【０１２４】
さらに、図１２の「変更」ボタンを操作すると、図２及び図９で示した変更分析手段２０の処理結果を表示する画面が表示される。この画面については特に提示しないが、例えば、図４の帳票２５における要介護殿変更指標の欄２５Ｄと同趣旨の表示内容を実現する画面を用いればよい。
【０１２５】
上記実施の形態は、いずれも、要介護対象者データ１０や過去の要介護認定結果の統計データ１３などをデータベース化して保持し、コンピュータ１８によりこれらデータを取り込んで各演算処理手段により所定の演算を施し、出力手段２４から帳票２５，３５や画面２６に表示出力するように構成していたが、本発明はこのような構成に限定されるものではない。
【０１２６】
例えば、上述した各種データ（一次判定データや認定調査データ等）をファイル（例えば、ＣＳＶ）で保持し、このファイルをコンピュータに入力することにより、参考指標分析による二次判定候補をファイル（同じく例えばＣＳＶ）で出力するようにしてもよい。このようにすれば、得られた参考指標分析による二次判定候補をファイルとして管理できるので、どのような形での利用にも対応することができる。
【図面の簡単な説明】
【０１２７】
【図１】一般的な要介護認定の流れを説明するフローチャートである。
【図２】本発明に係る要介護認定における参考指標分析システムの一実施の形態を示すシステムブロック図である。
【図３ａ】本発明に用いる要介護認定対象者データにおける基本項目及び一次判定結果部分などを示すデータ構成図である。
【図３ｂ】本発明に用いる要介護認定対象者データにおける一次判定結果部分などを示すデータ構成図である。
【図３ｃ】本発明に用いる要介護認定対象者データにおける調査項目部分などを示すデータ構成図である。
【図３ｄ】本発明に用いる要介護認定対象者データにおける別の調査項目部分などを示すデータ構成図である。
【図４】本発明によって出力される帳票の一例を示す図である。
【図５】本発明で用いる自立度組合せデータテーブルの一例を示す図である。
【図６ａ】本発明で用いる軽度変更指標のデータ構成の一例を示す図である。
【図６ｂ】本発明で用いる重度変更指標のデータ構成一例を示す図である。
【図７】本発明で用いる要介護度別状態像例のデータ構成の一部を示す図である。
【図８】本発明で用いる中間評価項目平均点のデータ構成の一例を示す図である。
【図９】本発明に係る要介護認定における参考指標分析システムの一実施の形態を示すシステムブロック図である。
【図１０】本発明によって出力される帳票の他の例を示す図である。
【図１１】本発明により用いる要介護度別特徴項目のデータ構成の一例を示す図である。
【図１２】本発明により出力される基本画面を示す画面図である。
【図１３】本発明により出力される類似状態例画面を示す画面図である。
【図１４】本発明により出力される調査項目の傾向画面を示す画面図である。
【図１５】本発明により出力される中間評価項目得点画面を示す画面図である。
【図１６】本発明により出力される自立度組み合わせ画面を示す画面図である。
【符号の説明】
【０１２８】
１０    要介護認定対象者データ
１１    一次判定結果
１２    基本調査データ
１３    過去の要介護認定結果の統計データ
１４    自立度組合せデータテーブル
１５    重度・軽度変更指標
１６    要介護度別状態像例
１７    中間評価項目平均点
１８    コンピュータ
１９    自立度組み合わせ分布分析手段
２０    変更指標分析手段
２１    類似状態像例分析手段
２２    中間評価項目推計手段
２４    出力手段
２５，３５    帳票
２６    画面
２７    入力操作部
３０    要介護度別特徴項目
３１    傾向分析手段
【図１】
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【図２】
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【図３ａ】
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【図３ｂ】
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【図３ｃ】
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【図３ｄ】
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【図５】
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【図６ａ】
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【図６ｂ】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１１】
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【図４】
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【図１０】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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