(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
介護保険における認定調査結果に基づく一次判定要介護度Ａから、審査会により二次判定要介護度Ｂを決定する際に、前記認定調査結果及び過去の認定データを用いた参考指標分析による要介護度候補Ｃの参照による適正化を行うと、二次判定要介護度Ｂがどのように変化するかを試算する認定適正化シミュレーションシステムであって、
ある一定期間に認定された認定対象者毎の一次判定要介護度Ａ、及び前記適正化前の二次判定要介護度Ｂのデータを用いて、これら二次判定要介護度Ｂが一次判定要介護度Ａより重度方向に変更された重度変更（Ｂ＞Ａ）件数、二次判定要介護度Ｂと一次判定要介護度Ａとが等しい変更なし（Ｂ＝Ａ）件数、二次判定要介護度Ｂが一次判定要介護度Ａより軽度方向に変更された軽度変更（Ｂ＜Ａ）件数、をそれぞれ求める適正化前判定比較手段と、
前記適正化前の重度変更（Ｂ＞Ａ）、変更なし（Ｂ＝Ａ）、軽度変更（Ｂ＜Ａ）について、それらの適正化前の二次判定要介護度Ｂと前記要介護度候補Ｃとを比較し、二次判定要介護度Ｂが要介護度候補Ｃより重度で、前記適正化により軽度になる可能性（Ｃ＜Ｂ）のある件数、二次判定要介護度Ｂが要介護度候補Ｃより軽度で、前記適正化により重度になる可能性（Ｃ＞Ｂ）のある件数を各要介護度別にそれぞれ求める変更可能性演算手段と、
前記適正化前の重度変更（Ｂ＞Ａ）、変更なし（Ｂ＝Ａ）、軽度変更（Ｂ＜Ａ）について、それぞれ各要介護度別に算出した前記適正化により軽度になる可能性（Ｃ＜Ｂ）の件数及び重度になる可能性（Ｃ＞Ｂ）の件数を基に、予め設定した前記参考指標分析データの採択率を用いて、前記適正化による要介護度の軽度方向への変更（Ｃ＜Ｂ）件数及び重度方向への変更（Ｃ＞Ｂ）件数を、前記重度変更（Ｂ＞Ａ）、変更なし（Ｂ＝Ａ）、軽度変更（Ｂ＜Ａ）についてそれぞれ各要介護度別に求める適正化による変更件数演算手段と、
この適正化による変更数算出手段で各要介護度別に求められた前記軽度方向への変更（Ｃ＜Ｂ）件数及び重度方向への変更（Ｃ＞Ｂ）件数を用い、各要介護度について、自要介護度から他要介護度への変更件数及び他要介護度から自要介護度への変更件数をそれぞれ集計して各要介護度別の変更件数を求め、これら各要介護度別の変更件数を用いて、適正化後の二次判定要介護度Ｂの件数を求める適正化後件数演算手段と
を備えたことを特徴とする認定適正化シミュレーションシステム。
【請求項２】
予め求めた前記一定期間における適正化前の要介護度別の介護施設サービス利用者実人数に、前記二次判定要介護度Ｂの適正化前の件数から適正化後の件数への要介護度別の増減率を乗算して、介護施設サービス利用者の適正化による要介護度別の変化人数を求め、予め設定されている前記一定期間における要介護度別の一人当たりの給付費上限額に基づき、前記要介護度別の変化人数から前記一定期間における給付費の変化分を求める給付費変化分演算手段を有することを特徴とする請求項１に記載の認定適正化シミュレーションシステム。
【請求項３】
予め求めた前記一定期間における要介護度別の要介護認定者実人数に、前記二次判定要介護度Ｂの適正化前の件数から適正化後の件数への要介護度別の増減率を乗算して、要介護認定者の適正化による要介護度別の変化人数を求め、予め求められている前記一定期間における要介護度別の一人当たりの給付費平均額に基づき、前記要介護度別の変化人数から前記一定期間における給付費の変化分を求める給付費変化分演算手段を有することを特徴とする請求項１に記載の認定適正化シミュレーションシステム。
【請求項４】
過去の適正化を実施したときのデータを用い、その適正化実施前の一定期間における二次判定要介護度Ｂの各要介護度別の件数から、前記適正化を実施した所定期間後の二次判定要介護度Ｂの各要介護度別の実測件数への変化値を、適正化実施前における各要介護度別の、適正化実施による要介護度変更可能性件数で除算して、シミュレーション精度を向上させる、参考指標分析データの各要介護度別の採択率を求める採択率演算手段を有することを特徴とする請求項１乃至３のいずれかに記載の認定適正化シミュレーションシステム。
【請求項５】
適正化が実施されていない一定期間における一次／二次判定の比較結果である重度変更（Ｂ＞Ａ）、変更なし（Ｂ＝Ａ）、軽度変更（Ｂ＜Ａ）について、それらの二次判定要介護度Ｂと要介護度候補Ｃとの比較結果である、この介護度候補Ｃ参照により軽度になる可能性（Ｃ＜Ｂ）と、重度になる可能性（Ｃ＞Ｂ）との、変化なし（Ｃ=Ｂ）を含めた全体に占める割合をそれぞれ求めたデータと、
適正化が実施された一定期間における一次／二次判定の比較結果である重度変更（Ｂ＞Ａ）、変更なし（Ｂ＝Ａ）、軽度変更（Ｂ＜Ａ）について、それらの二次判定要介護度Ｂと要介護度候補Ｃとの比較結果である、この介護度候補Ｃ参照により軽度になる可能性（Ｃ＜Ｂ）と、重度になる可能性（Ｃ＞Ｂ）との、変化なし（Ｃ=Ｂ）を含めた全体に占める割合をそれぞれ求めたデータとを用い、
適正化未実施期間の軽度になる可能性（Ｃ＜Ｂ）の件数及び重度になる可能性（Ｃ＞Ｂ）の件数と、適正化実施期間の軽度になる可能性（Ｃ＜Ｂ）の件数及び重度になる可能性（Ｃ＞Ｂ）の件数との差を、前記各可能性（Ｃ＜Ｂ）（Ｃ＞Ｂ）別に求め、これらの値を、前記適正化未実施期間における軽度になる可能性（Ｃ＜Ｂ）件数及び重度になる可能性（Ｃ＞Ｂ）件数の対応する値で除算して、その結果に基づき採択率を決定する演算手段を有することを特徴とする請求項１乃至３のいずれかに記載の認定適正化シミュレーションシステム。
【請求項６】
審査会メンバーに対するアンケートなどにより収集したデータを用い、
審査会のメンバーを、参考指標を重視しているか否か、二次判定時に参考指標と同様の分析手法により一次判定データを分析しているか否か、及び上記分析の実施度がどの程度かにより区分した場合の、その区分毎に構成人数の割合と、
前記区分毎のメンバーの参考指標分析による要介護度候補Ｃを参照させたことによる採択率とから、
前記審査会における要介護度候補Ｃの平均採択率を求め、次のシミュレーションのための参考指標分析データの各要介護度別の採択率として出力する演算手段を有することを特徴とする請求項１乃至３のいずれかに記載の認定適正化シミュレーションシステム。
【請求項７】
介護保険における認定調査結果に基づく一次判定要介護度Ａから、審査会により二次判定要介護度Ｂを決定する際に、前記認定調査結果及び過去の認定データを用いた参考指標分析による要介護度候補Ｃの参照による適正化を行うと、二次判定要介護度Ｂがどのように変化するかを試算する認定適正化シミュレーションプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記憶媒体であって、
ある一定期間に認定された認定対象者毎の一次判定要介護度Ａ、及び前記適正化前の二次判定要介護度Ｂのデータを用いて、これら二次判定要介護度Ｂが一次判定要介護度Ａより重度方向に変更された重度変更（Ｂ＞Ａ）件数、二次判定要介護度Ｂと一次判定要介護度Ａとが等しい変更なし（Ｂ＝Ａ）件数、二次判定要介護度Ｂが一次判定要介護度Ａより軽度方向に変更された軽度変更（Ｂ＜Ａ）件数、をそれぞれ求める適正化前判定比較ステップと、
前記適正化前の重度変更（Ｂ＞Ａ）、変更なし（Ｂ＝Ａ）、軽度変更（Ｂ＜Ａ）について、それらの適正化前の二次判定要介護度Ｂと前記要介護度候補Ｃとを比較し、二次判定要介護度Ｂが要介護度候補Ｃより重度で、前記適正化により軽度になる可能性（Ｃ＜Ｂ）のある件数、二次判定要介護度Ｂが要介護度候補Ｃより軽度で、前記適正化により重度になる可能性（Ｃ＞Ｂ）のある件数を各要介護度別にそれぞれ求める変更可能性演算ステップと、
前記適正化前の重度変更（Ｂ＞Ａ）、変更なし（Ｂ＝Ａ）、軽度変更（Ｂ＜Ａ）について、それぞれ各要介護度別に算出した前記適正化により軽度になる可能性（Ｃ＜Ｂ）の件数及び重度になる可能性（Ｃ＞Ｂ）の件数を基に、予め設定した前記参考指標分析データの採択率を用いて、前記適正化による要介護度の軽度方向への変更（Ｃ＜Ｂ）件数及び重度方向への変更（Ｃ＞Ｂ）件数を、前記重度変更（Ｂ＞Ａ）、変更なし（Ｂ＝Ａ）、軽度変更（Ｂ＜Ａ）についてそれぞれ各要介護度別に求める適正化による変更件数ステップと、
この適正化による変更数算出手段で各要介護度別に求められた前記軽度方向への変更（Ｃ＜Ｂ）件数及び重度方向への変更（Ｃ＞Ｂ）件数を用い、各要介護度について、自要介護度から他要介護度への変更件数及び他要介護度から自要介護度への変更件数をそれぞれ集計して各要介護度別の変更件数を求め、これら各要介護度別の変更件数を用いて、適正化後の二次判定要介護度Ｂの件数を求める適正化後件数演算ステップと
を備えたことを特徴とする認定適正化シミュレーションプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
【請求項８】
予め求めた前記一定期間における適正化前の要介護度別の介護施設サービス利用者実人数に、前記二次判定要介護度Ｂの適正化前の件数から適正化後の件数への要介護度別の増減率を乗算して、介護施設サービス利用者の適正化による要介護度別の変化人数を求め、予め設定されている前記一定期間における要介護度別の一人当たりの給付費上限額に基づき、前記要介護度別の変化人数から前記一定期間における給付費の変化分を求める給付費変化分演算ステップを有することを特徴とする請求項７に記載の認定適正化シミュレーションプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
【請求項９】
予め求めた前記一定期間における要介護度別の要介護認定者実人数に、前記二次判定要介護度Ｂの適正化前の件数から適正化後の件数への要介護度別の増減率を乗算して、要介護認定者の適正化による要介護度別の変化人数を求め、予め求められている前記一定期間における要介護度別の一人当たりの給付費平均額に基づき、前記要介護度別の変化人数から前記一定期間における給付費の変化分を求める給付費変化分演算ステップを有することを特徴とする請求項７に記載の認定適正化シミュレーションプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
【請求項１０】
過去の適正化を実施したときのデータを用い、その適正化実施前の一定期間における二次判定要介護度Ｂの各要介護度別の件数から、前記適正化を実施した所定期間後の二次判定要介護度Ｂの各要介護度別の実測件数への変化値を、適正化実施前における各要介護度別の、適正化実施による要介護度変更可能性件数で除算して、シミュレーション精度を向上させる、参考指標分析データの各要介護度別の採択率を求める採択率演算ステップを有することを特徴とする請求項７乃至９のいずれかに記載の認定適正化シミュレーションプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
【請求項１１】
適正化が実施されていない一定期間における一次／二次判定の比較結果である重度変更（Ｂ＞Ａ）、変更なし（Ｂ＝Ａ）、軽度変更（Ｂ＜Ａ）について、それらの二次判定要介護度Ｂと要介護度候補Ｃとの比較結果である、この介護度候補Ｃ参照により軽度になる可能性（Ｃ＜Ｂ）と、重度になる可能性（Ｃ＞Ｂ）との、変化なし（Ｃ=Ｂ）を含めた全体に占める割合をそれぞれ求めたデータと、
適正化が実施された一定期間における一次／二次判定の比較結果である重度変更（Ｂ＞Ａ）、変更なし（Ｂ＝Ａ）、軽度変更（Ｂ＜Ａ）について、それらの二次判定要介護度Ｂと要介護度候補Ｃとの比較結果である、この介護度候補Ｃ参照により軽度になる可能性（Ｃ＜Ｂ）と、重度になる可能性（Ｃ＞Ｂ）との、変化なし（Ｃ=Ｂ）を含めた全体に占める割合をそれぞれ求めたデータとを用い、
適正化未実施期間の軽度になる可能性（Ｃ＜Ｂ）の件数及び重度になる可能性（Ｃ＞Ｂ）の件数と、適正化実施期間の軽度になる可能性（Ｃ＜Ｂ）の件数及び重度になる可能性（Ｃ＞Ｂ）の件数との差を、前記各可能性（Ｃ＜Ｂ）（Ｃ＞Ｂ）別に求め、これらの値を、前記適正化未実施期間における軽度になる可能性（Ｃ＜Ｂ）件数及び重度になる可能性（Ｃ＞Ｂ）件数の対応する値で除算して、その結果に基づき採択率を決定する演算ステップを有することを特徴とする請求項７乃至９のいずれかに記載の認定適正化シミュレーションプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
【請求項１２】
審査会メンバーに対するアンケートなどにより収集したデータを用い、
審査会のメンバーを、参考指標を重視しているか否か、二次判定時に参考指標と同様の分析手法により一次判定データを分析しているか否か、及び上記分析の実施度がどの程度かにより区分した場合の、その区分毎に構成人数の割合と、
前記区分毎のメンバーの参考指標分析による要介護度候補Ｃを参照させたことによる採択率とから、
前記審査会における要介護度候補Ｃの平均採択率を求め、次のシミュレーションのための参考指標分析データの各要介護度別の採択率として出力する演算ステップを有することを特徴とする請求項７乃至９のいずれかに記載の認定適正化シミュレーションプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、認定調査結果に基づく一次判定要介護度Ａから、審査会により二次判定要介護度Ｂを決定する際に、前記認定調査結果及び過去の認定データを用いた参考指標分析による要介護度候補Ｃの参照による適正化を行うと、二次判定要介護度Ｂがどのように変化するかを試算する認定適正化シミュレーションシステム及びこのシステムのためのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記憶媒体に関する。
【背景技術】
【０００２】
２０００年４月から介護保険制度が導入され、保険者である市町村などの各自治体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）が行われており、その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、自治体に要介護認定の申請を行う。申請があると、自治体の担当者または自治体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、調査員が要介護認定申請者を訪問し、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、特記事項として調査員が自由記載を行う。同時に自治体は主治医に意見書の作成を求める。
【０００４】
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づ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、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。
【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、要介護認定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。しかし、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】
そこで、介護保険の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要介護度を基に、審査会により二次判定要介護度を決定する際に用いられる要介護度の二次判定候補を作成する参考指標の分析システムが、本件出願人により提案されている（特願２００７−８１６７７号）。
【０００９】
この参考指標分析システムは、予め設定したいくつかの参考指標についてそれぞれ二次判定候補を求め、これら項目毎に得られた二次判定候補から最終的な二次判定候補を導出するものである。例えば、以下の４つの参考指標についてそれぞれ二次判定候補を求めるものとする。
【００１０】
１．自立度組み合わせによる要介護度別分布
２．要介護度変更の指標
３．類似状態像例
４．要介護度別に見た中間表価項目の平均得点
そして、上記１については、自立度組み合わせ分布分析手段により、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。
【００１１】
上記２については、変更指標分析手段により、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。
【００１２】
上記３については、類似状態像例分析手段により、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。
【００１３】
上記４については、中間評価項目推計手段により、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。
【００１４】
そして、これら参考指標毎に得られた二次判定候補のうち、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候補とする。例えば、上記各参考指標の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場合は、最終的な二次判定候補は「要介護４」とする。
【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】
【００１５】
このように、上記参考指標分析システムは、一次判定結果に基づき、審査会において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二次判定候補を提供する。このため、審査員は審査に当って、上記参考指標分析による二次判定候補を容易に参照できることで審査が適正化され、迅速・効率的になる。さらに、審査会毎の審査結果にばらつきが大幅に抑制される可能性があり、公平な審査の実現が期待できる。
【００１６】
しかし、審査会に参考指標分析による二次判定候補を参照させたことによる適正化の効果は、ある期間、例えば１年間、上記適正化を実施した後に表れるものである。例えば、ある自治体において、一次判定から二次判定を決定する際、審査会において一次判定要介護度より二次判要介護度が重度方向に変更される件数が、上記適正化を行ったことにより、適正化を行わない場合に比べどのように変化するかは、上述のように適正化をある期間実施してみなければ把握することができない。
【００１７】
本発明の目的は、参考指標分析による二次判定候補を参照させたことによる適正化の効果を、適正化実施前において試算することができる認定適正化シミュレーションシステム及びこのシステムのためのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記憶媒体を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１８】
本発明の認定適正化シミュレーションシステムは、要介護度の認定調査結果に基づく一次判定要介護度Ａから、審査会により二次判定要介護度Ｂを決定する際に、前記認定調査結果及び過去の認定データを用いた参考指標分析による要介護度候補Ｃの参照による適正化を行うと、二次判定要介護度Ｂがどのように変化するかを試算する要介護度認定シミュレーションシステムであって、ある一定期間に認定された認定対象者毎の一次判定要介護度Ａ、及び前記適正化前の二次判定要介護度Ｂのデータを用いて、これら二次判定要介護度Ｂが一次判定要介護度Ａより重度方向に変更された重度変更（Ｂ＞Ａ）件数、二次判定要介護度Ｂと一次判定要介護度Ａとが等しい変更なし（Ｂ＝Ａ）件数、二次判定要介護度Ｂが一次判定要介護度Ａより軽度方向に変更された軽度変更（Ｂ＜Ａ）件数、をそれぞれ求める適正化前判定比較手段と、前記適正化前の重度変更（Ｂ＞Ａ）、変更なし（Ｂ＝Ａ）、軽度変更（Ｂ＜Ａ）について、それらの適正化前の二次判定要介護度Ｂと前記要介護度候補Ｃとを比較し、二次判定要介護度Ｂが要介護度候補Ｃより重度で、前記適正化により軽度になる可能性（Ｃ＜Ｂ）のある件数、二次判定要介護度Ｂが要介護度候補Ｃより軽度で、前記適正化により重度になる可能性（Ｃ＞Ｂ）のある件数を各要介護度別にそれぞれ求める変更可能性演算手段と、前記適正化前の重度変更（Ｂ＞Ａ）、変更なし（Ｂ＝Ａ）、軽度変更（Ｂ＜Ａ）について、それぞれ各要介護度別に算出した前記適正化により軽度になる可能性（Ｃ＜Ｂ）の件数及び重度になる可能性（Ｃ＞Ｂ）の件数を基に、予め設定した前記参考指標分析データの採択率を用いて、前記適正化による要介護度の軽度方向への変更（Ｃ＜Ｂ）件数及び重度方向への変更（Ｃ＞Ｂ）件数を、前記重度変更（Ｂ＞Ａ）、変更なし（Ｂ＝Ａ）、軽度変更（Ｂ＜Ａ）についてそれぞれ各要介護度別に求める適正化による変更件数演算手段と、この適正化による変更数算出手段で各要介護度別に求められた前記軽度方向への変更（Ｃ＜Ｂ）件数及び重度方向への変更（Ｃ＞Ｂ）件数を用い、各要介護度について、自要介護度から他要介護度への変更件数及び他要介護度から自要介護度への変更件数をそれぞれ集計して各要介護度別の変更件数を求め、これら各要介護度別の変更件数を用いて、適正化後の二次判定要介護度Ｂの件数を求める適正化後件数演算手段とを備えたことを特徴とする。
【００１９】
本発明の認定適正化シミュレーションシステムは、予め求めた前記一定期間における適正化前の要介護度別の介護施設サービス利用者実人数に、前記二次判定要介護度Ｂの適正化前の件数から適正化後の件数への要介護度別の増減率を乗算して、介護施設サービス利用者の適正化による要介護度別の変化人数を求め、予め設定されている前記一定期間における要介護度別の一人当たりの給付費上限額に基づき、前記要介護度別の変化人数から前記一定期間における給付費の変化分を求める給付費変化分演算手段を有する。
【００２０】
給付費変化分演算手段は、予め求めた前記一定期間における要介護度別の要介護認定者実人数に、前記二次判定要介護度Ｂの適正化前の件数から適正化後の件数への要介護度別の増減率を乗算して、要介護認定者の適正化による要介護度別の変化人数を求め、予め求められている前記一定期間における要介護度別の一人当たりの給付費平均額に基づき、前記要介護度別の変化人数から前記一定期間における給付費の変化分を求めるものでもよい。
【００２１】
また、本発明の認定適正化シミュレーションシステムは、過去の適正化を実施したときのデータを用い、その適正化実施前の一定期間における二次判定要介護度Ｂの各要介護度別の件数から、前記適正化を実施した所定期間後の二次判定要介護度Ｂの各要介護度別の実測件数への変化値を、適正化実施前における各要介護度別の、適正化実施による要介護度変更可能性件数で除算して、シミュレーション精度を向上させる、参考指標分析データの各要介護度別の採択率を求める採択率演算手段を設けるとよい。
【００２２】
また、採択率演算手段は、適正化が実施されていない一定期間における一次／二次判定の比較結果である重度変更（Ｂ＞Ａ）、変更なし（Ｂ＝Ａ）、軽度変更（Ｂ＜Ａ）について、それらの二次判定要介護度Ｂと要介護度候補Ｃとの比較結果である、この介護度候補Ｃ参照により軽度になる可能性（Ｃ＜Ｂ）と、重度になる可能性（Ｃ＞Ｂ）との、変化なし（Ｃ=Ｂ）を含めた全体に占める割合をそれぞれ求めたデータと、適正化が実施された一定期間における一次／二次判定の比較結果である重度変更（Ｂ＞Ａ）、変更なし（Ｂ＝Ａ）、軽度変更（Ｂ＜Ａ）について、それらの二次判定要介護度Ｂと要介護度候補Ｃとの比較結果である、この介護度候補Ｃ参照により軽度になる可能性（Ｃ＜Ｂ）と、重度になる可能性（Ｃ＞Ｂ）との、変化なし（Ｃ=Ｂ）を含めた全体に占める割合をそれぞれ求めたデータとを用い、適正化未実施期間の軽度になる可能性（Ｃ＜Ｂ）の件数及び重度になる可能性（Ｃ＞Ｂ）の件数と、適正化実施期間の軽度になる可能性（Ｃ＜Ｂ）の件数及び重度になる可能性（Ｃ＞Ｂ）の件数との差を、前記各可能性（Ｃ＜Ｂ）（Ｃ＞Ｂ）別に求め、これらの値を、前記適正化未実施期間における軽度になる可能性（Ｃ＜Ｂ）件数及び重度になる可能性（Ｃ＞Ｂ）件数の対応する値で除算して、その結果に基づき採択率を決定するものでもよい。
【００２３】
さらに、採択率演算手段は、審査会メンバーに対するアンケートなどにより収集したデータを用い、審査会のメンバーを、参考指標を重視しているか否か、二次判定時に参考指標と同様の分析手法により一次判定データを分析しているか否か、及び上記分析の実施度がどの程度かにより区分した場合の、その区分毎に構成人数の割合と、前記区分毎のメンバーの参考指標分析による要介護度候補Ｃを参照させたことによる採択率とから、前記審査会における要介護度候補Ｃの平均採択率を求め、次のシミュレーションのための参考指標分析データの各要介護度別の採択率として出力するものでもよい。
【００２４】
また、本発明の記憶媒体は、上述した認定適正化シミュレーションシステムの各機能を実現するためのプログラムが記憶されているものである。
【発明の効果】
【００２５】
本発明によれば、適正化実施前において、適正化を実施したことによる効果を、具体的に試算することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２６】
以下、本発明の一実施の形態について、図面を用いて詳細に説明する。
【００２７】
図１は、この実施の形態による認定適正化シミュレーションシステムを実現するシステム構成の概略を示している。
【００２８】
図１において、介護保険の保険者である市町村などの自治体１１には、介護保険認定業務を処理する計算機１２が設けられている。この計算機１２は、要介護認定に関する過去の認定実績データを含む各種データが保持されたデータベース１３を有する。データベース１３には、要介護認定申請者に対する認定調査結果のデータや、その一次判定要介護度のデータ、二次判定要介護度のデータ、・・・など、要介護認定に関する過去のあらゆる実績データが保持されている。
【００２９】
このような自治体１１において、審査会に参考指標分析による二次判定候補を参照させる適正化を行う場合は、事前にシミュレーションを行って適正化による効果を試算し、把握しておくことが好ましい。このようなシミュレーションを行う場合は、先ず、自治体１１の計算機１２に分析ソフト１４を適用させ、データベース１３に保持されている要介護認定に関する各種データからシミュレーション用データ１５を作成する。このシミュレーション用データ１５としては、一定期間（例えば、直近１年間）の、認定対象者毎の一次判定要介護度Ａ、適正化前の二次判定要介護度Ｂ、適正化に用いられる二次判定要介護度候補（以下、単に要介護度候補を呼ぶ）Ｃのデータなどがある。この要介護度候補Ｃは、認定調査データや一次判定要介護度Ａなどを用いて、前記参考指標分析システムにより要介護認定申請者毎に算出されるデータである。
【００３０】
この他、シミュレーション用データ１５としては、前記一定期間における適正化前の要介護度別の介護施設サービス利用者実人数、要介護度別の一人当たりの給付費上限額、前記一定期間における要介護度別の要介護認定者実人数、前記一定期間における要介護度別給付費、・・・などがある。
【００３１】
なお、要介護認定者実人数は、要介護認定を受け、実際に給付金を受けて要介護サービスを受けている人の実数である。介護施設サービス利用者実人数とは、要介護認定者のうち特別養護老人ホームなどの介護施設を利用した実際の人数である。これらの実人数は自治体において把握されている。なお、一般に要介護度が高いほど介護施設の利用率は高まる。
【００３２】
また、要介護度別の一人当たりの給付費上限額は、国の制度として全国共通に要介護度別に定められた額である。要介護度別給付費の平均給付利用率とは、要介護度別の一人当たりの給付費上限額に対する、実際に給付された額の割合である。要介護度が高いほど給付費の平均給付利用率も高くなる。これは上述のように、要介護度が高いほど介護施設の利用率が高まり、かつ介護施設における給付費の利用率は給付費上限額のほぼ１００％であるためである。
【００３３】
これら、シミュレーション用データは、たとえばＣＳＶデータとして出力し、シミュレータとしての図示しない計算機に適用してシミュレーションを行ったり、或いは、分析ソフト１４に、シミュレーションプログラムを持たせ、自治体１１の計算機１２により、シミュレーション用データ１５を用いてシミュレーションを行ってもよい。
【００３４】
以下、シミュレーション機能について説明する。
【００３５】
図２は、認定適正化（審査会に参考指標分析による二次判定要介護度候補を参照させること）を行うことにより、要介護度の重度度変更及び軽度変更件数がどのように変化するかをシミュレーションする機能を示している。
【００３６】
図２において、シミュレーション用データ１５の領域には、ある一定期間（例えば、直近１年間とする）に認定された全認定対象者の一次判定要介護度Ａのデータ１５０１、及びこれに対応する前記適正化前の二次判定要介護度Ｂのデータ１５０２が保持されている。この他、要介護度候補Ｃのデータ１５０３、参考指標分析データ（要介護度候補Ｃ）の採択率に関するデータ１５０４が保持されている。
【００３７】
適正化前判定比較手段２１は、上記適正化が行われない審査会での一次判定要介護度Ａと二次判定要介護度Ｂとの比較を行い、要介護度が変更された件数を求める。すなわち、全認定対象者について、二次判定要介護度Ｂが一次判定要介護度Ａより重度方向に変更された重度変更（Ｂ＞Ａ）、二次判定要介護度Ｂと一次判定要介護度Ａとが等しい変更なし（Ｂ＝Ａ）、二次判定要介護度Ｂが一次判定要介護度Ａより軽度方向に変更された軽度変更（Ｂ＜Ａ）に区分し、これら区分ごとの人数データ１６０１，１６０２，１６０３それぞれ求める。これら各データ１６０１，１６０２，１６０３は、演算結果データ１６の領域に保持される。
【００３８】
変更可能性演算手段２２は、上記区分された各データ１６０１，１６０２，１６０３を用い、適正化前の重度変更（Ｂ＞Ａ）、変更なし（Ｂ＝Ａ）、軽度変更（Ｂ＜Ａ）のそれぞれについて、それらの適正化前の二次判定要介護度Ｂとこれに対応する要介護度候補Ｃのデータ１５０３とを比較する。その結果、二次判定要介護度Ｂが対応する要介護度候補Ｃより重度な件数、つまり適正化により要介護度が軽度になる可能性（Ｃ＜Ｂ）の件数と、二次判定要介護度Ｂが要介護度候補Ｃより軽度な件数、つまり適正化により要介護度が重度になる可能性（Ｃ＞Ｂ）の件数と、二次判定要介護度Ｂが要介護度候補Ｃと等しい件数、つまり適正化によっても要介護度が変更されることのない（Ｃ＝Ｂ）の件数とを、それぞれ各要介護度別に求める。それぞれ求める。これらを重度変更（Ｂ＞Ａ）、変更なし（Ｂ＝Ａ）、軽度変更（Ｂ＜Ａ）にまとめたデータ１６０４，１６０５，１６０６が演算結果データ１６の領域に保持される。
【００３９】
ここで、ある要介護認定申請者の一次判定要介護度Ａが「要介護３」であり、それが適正化前の審査会により二次判定要介護度Ｂが「要介護４」と重度変更（Ｂ＞Ａ）されものとする。この要介護認定申請者のデータを前述した参考指標分析システムにより分析した結果、得られた要介護候補Ｃが「要介護３」の場合、この申請者の要介護度は適正化により軽度に変更される可能性（Ｃ＜Ｂ）があるものとなる。このように適正化による要介護度の変更可能性は、適正化前の二次判定要介護度Ｂの全件を、対応する要介護候補Ｃと比較することによりそれぞれ求められる。
【００４０】
図８は上記関係を、具体的数値を当てはめて示している。この自治体では１年間の適正化前の二次判定要介護度Ｂが２１４８件であり、このうち例えば「要介護４」が２５１件である（他の要介護度についても件数がそれぞれ表示されている）。この「要介護４」の２５１件のうち、一次判定要介護度Ａとの関係が重度変更（Ｂ＞Ａ）の件数が６１件、変更なし（Ｂ＝Ａ）の件数が１６０件、軽度変更（Ｂ＜Ａ）の件数が３０件である。そして、これらの各件について、対応する要介護候補Ｃと比較した結果、一次／二次間での変更が重度変更（Ｂ＞Ａ）のものについては、前記６１件のうち、適正化により軽度に変更される可能性（Ｃ＜Ｂ）の件数が１６件、適正化によっても要介護度が変更されることのない（Ｃ＝Ｂ）の件数が３９件、適正化により重度になる可能性（Ｃ＞Ｂ）のある件数が６件である。同様に、一次／二次間での変更がない変更なし（Ｂ＝Ａ）のものについては、前記１６０件のうち、適正化により軽度に変更される可能性（Ｃ＜Ｂ）の件数が５２件、適正化によっても要介護度が変更されることのない（Ｃ＝Ｂ）の件数が８９件、適正化により重度になる可能性（Ｃ＞Ｂ）のある件数が１９件である。さらに、一次／二次間での変更が軽度変更（Ｂ＜Ａ）のものについては、適正化により軽度に変更される可能性（Ｃ＜Ｂ）の件数が３件、適正化によっても要介護度が変更されることのない（Ｃ＝Ｂ）の件数が２３件、適正化により重度になる可能性（Ｃ＞Ｂ）のある件数が４件である。
【００４１】
図２に戻って、適正化による変更件数演算手段２３は、適正化の実施により実際に要介護度が重度または軽度方向に変更される件数を予め設定した採択率のデータ１５０４を用いて算出する。すなわち、前記重度変更（Ｂ＞Ａ）、変更なし（Ｂ＝Ａ）、軽度変更（Ｂ＜Ａ）について、変更可能性演算手段２２でそれぞれ各要介護度別に算出した適正化により軽度になる可能性（Ｃ＜Ｂ）の件数及び重度になる可能性（Ｃ＞Ｂ）の件数を基に、予め設定した参考指標分析データの採択率を用いて、前記適正化の実施による要介護度の軽度方向への変更（Ｃ＜Ｂ）件数及び重度方向への変更（Ｃ＞Ｂ）件数を、それぞれ各要介護度別に求める。なお、適正化によっても要介護度が変更されることのない（Ｃ＝Ｂ）の件数はここでは取り扱わない。これら適正化の実施による要介護度の軽度方向への変更（Ｃ＜Ｂ）件数及び重度方向への変更（Ｃ＞Ｂ）件数のデータ１６０７，１６０８も演算結果データ１６の領域に保持される。
【００４２】
ここで、参考指標分析データの採択率とは、審査会において、参考指標分析により得られた要介護度候補Ｃの提示を受けたとき、審査委員がこの要介護度候補Ｃを採用する割合のことである。すなわち、要介護度候補Ｃの提示を受けても審査員が１００％この要介護度候補Ｃを採用して二次判定要介護度Ｂを決定することはなく、ある割合で採択されることとなる。この採択率は、既にシミュレーションの例があれば、後述する方法などにより求めることが出来るが、初回のシミュレーションの場合は、ある任意の一定値（例えば、５０％など）に定める。
【００４３】
適正化後の件数演算手段２４は、各要介護度別に求められた軽度方向への変更（Ｃ＜Ｂ）件数のデータ１６０７及び重度方向への変更（Ｃ＞Ｂ）件数のデータ１６０８を用い、各要介護度について、自要介護度から他要介護度への変更件数及び他要介護度から自要介護度への変更件数をそれぞれ集計して各要介護度別の適正化実施による二次判定要介護度Ｂの増減件数を求める。
【００４４】
図９は上記関係を、具体的数値を当てはめて示している。例えば、「要介護４」では、図８で示したように、適正化により要介護度が軽度になる可能性（Ｃ＜Ｂ）の件数は、一次から二次への重度変更（Ｂ＞Ａ）では１６件、変更なし（Ｂ＝Ａ）では５２件、軽度変更（Ｂ＜Ａ）では３件である。これに対し、適正化により要介護度が重度になる可能性（Ｃ＞Ｂ）の件数は、一次から二次への重度変更（Ｂ＞Ａ）では６件、変更なし（Ｂ＝Ａ）では１９件、軽度変更（Ｂ＜Ａ）では４件である。これらの件数に採択率（前述のように５０％とした）を乗算すると、図９で示すように、軽度方向への変更（Ｃ＜Ｂ）件数は、重度変更（Ｂ＞Ａ）では８件、変更なし（Ｂ＝Ａ）では２６件、軽度変更（Ｂ＜Ａ）では２件となる。これに対し、重度方向への変更（Ｃ＞Ｂ）件数は、重度変更（Ｂ＞Ａ）では３件、変更なし（Ｂ＝Ａ）では１０件、軽度変更（Ｂ＜Ａ）では２件となる。
【００４５】
これらの件数を集計すると、「要介護４」では、自要介護度から他の要介護度への変更件数、すなわち、より低い「要介護３」への軽度方向変更件数が−８−２６−２＝−３６件であり、より高い「要介護５」への重度方向変更件数が−３−１０−２＝−１５件で、合計−５１件となる。これに対し他の要介護度から自要介護度への変更件数、すなわち、より高い「要介護５」からの軽度変更件数が８＋１４＋０＝２２件であり、より低い「要介護３」からの重度変更件数が２＋１２＋３＝１７件であり、合計３９件となる。したがって、これらを集計すると−５１＋３９＝−１２となる。すなわち、「要介護４」の適正化前から適正化後への増減件数は−１２となり、図８で示した適正化前の二次判定要介護度Ｂの「要介護４」件数：２５１から減少数１２を差し引いた値が、図９で示すように適正化実施後の件数：２３９件となる。各要介護度を合計すると、適正化前から適正化後への増減件数は−３２となり、図８で示した適正化前の二次判定要介護度Ｂの合計件数：２１４８から減少数３２を差し引いた値が、図９で示すように適正化実施後の件数：２１１６件となる。
【００４６】
なお、上記説明では適正化後に軽度方向及び重度方向に変更される要介護度のランクは１ランクとした。実際には適正化前の二次判定要介護度Ｂが「要介護５」、要介護度候補Ｃが「要介護３」と２ランク異なる場合もある。しかし、「要介護３」の要介護度候補Ｃと提示されても、もともと「要介護５」と二次判定要介護度Ｂを決定していた審査員が、直ちに２ランク判定を下げる可能性はきわめて低い。したがって、適正化による軽度方向及び重度方向への変更は１ランクの移動のみとの仮定に基づいてシミュレーションルールを定めた。
【００４７】
このように適正化実施前の段階で、適正化実施により二次判定要介護度の件数がどのように変化するかを試算でき、適正化による効果を把握することができる。
【００４８】
次に、図３を用いて前述した適正化の実施により給付費がどれだけ削減できるかをシミュレーションする場合を説明する。
【００４９】
図３において、給付費変化分演算手段３１は、シミュレーション用データ１５の領域に保持されているデータ１５０５，１５０６，１５０７を用いて給付費変化分を算出する。算出された給付費変化分のデータ１６１０は、演算結果データ１６の領域に保持される。
【００５０】
前記データ１５０５は、一定期間（例えば、直近１年間）の適正化前の要介護度別の介護施設サービス利用者実人数である。また、データ１５０６は、予め設定されている一定期間における要介護度別の一人当たりの給付費上限額である。さらに、データ１５０７６は、二次判定要介護度Ｂの適正化前の件数から適正化後の件数への要介護度別の増減率である。この増減率は、図２において求めた適正化前から適正化後への増減件数を適正化前の二次判定要介護度Ｂの件数で除算することにより得られる。
【００５１】
すなわち、介護施設サービス利用者実人数に、適正化前から適正化後への件数増減率を乗算して、介護施設サービス利用者の適正化による要介護度別の変化人数を求める。そして、この介護施設サービス利用者の変化人数と、予め設定されている一定期間における要介護度別の一人当たりの給付費上限額とに基づき、前記一定期間における給付費の変化分を求める。
【００５２】
なお、上述した適正化前の要介護度別の介護施設サービス利用者実人数及び要介護度別の一人当たりの給付費上限額は、図１で示した自治体１１のデータベース１２に保管されているデータに基づき、シミュレーション用データ１５として作成しておく。
【００５３】
図１０は上記データなどについて、具体的数値を当てはめた例を示している。例えば、適正化前の要介護認定者実人数（データ１５０８）及び介護施設サービス利用者実人数（データ１５０５）は要介護度別に求められており、前者の年間合計人数は１８０５人であるのに対し後者の年間の合計人数は４５７人である。これを「要介護４」についてみると前者は年間２２４人であるのに対し後者は年間１１３人である。要介護度が高くなるに連れて、要介護認定者の中で施設サービス利用者の占める割合が高くなる。
【００５４】
要介護度別の一人当たりの給付費上限額（データ１５０６）は、前述のように、国の制度として全国共通に定められた額で、図では一人当りの月額が示されている。例えば、「要介護４」についてみると月額３０６０００円／人が上限値として設定されている。この額は上限値であり、実際に給付される額はこれより低い。ただし、介護施設利用の場合の給付率は高く、１００％近くが給付されると想定される。「要介護４」についてみると、施設利用在宅介護を含め平均給付利用率は６４．８％であり、年間給付費は、３０６０００円×１２月×２２４人×６４．８％＝５３３百万円となる。
【００５５】
二次判定要介護度Ｂの適正化前の件数から適正化後の件数への要介護度別の増減率は、図２において求めた適正化前から適正化後への増減件数（「要介護４」では−１２件）を適正化前の二次判定要介護度Ｂの件数（「要介護４」では２５１件）で除算することにより得られる。図１１で示すように、「要介護４」では−４．８％＝−１２÷２５１となる。図１１は適正化実施のシミュレーション結果を、各要介護度について具体的数値で表している。
【００５６】
このようにして得られた削減率を、図１０で示した施設サービス利用者実人数に乗算することにより、施設サービス利用者の適正化後における変化人数が求められる。「要介護４」では、適正化前の施設サービス利用写実人数が１１３人、増減率が−４．８％であるため、適正化後の変化人数は−５．４人（図１１では−５と記載）となる。さらに、この介護施設サービス利用者の変化人数を、予め設定されている要介護度別の一人当たりの給付費上限額（施設利用の場合、給付率は１００％と想定する）に乗算することにより年間給付費の変化分が求められる。「要介護４」では、適正化後の変化人数は−５．４人であり、給付上限値は３０６０００円であるため、３０６０００円×１２月×−５．４人≒−２０百万円となる。すなわち、「要介護４」については、適正化の実施により年間２０百万円が削減されることがシミュレーションの結果となる。
【００５７】
同様の手法により他の要介護度についても、年間の変化額が求められ、図の例では合計７８百万円が適正化により削減されることが試算される。
【００５８】
ここで、給付費の変化分を求めるに当って施設サービス利用者の変化人数を求め、これに要介護度別の給付上限値を乗算しているが、これは前述したように施設サービス利用者に対する給付利用率が高く上限値近くの値が給付されており、人数変化が直接的に影響するからである。これに対し、在宅介護での平均給付利用率は５０％前後であり、適正化により要介護度のランクが例えば１段階下がっても、実際のサービス給付費は変化しない可能性が高いためである。すなわち、給付費の削減効果が出るのは施設サービスに限った方が、精度が高くなると共に、給付費削減効果の最低ラインを把握できるためである。
【００５９】
ただし、より簡便には、図４で示す給付費変化分演算手段４１のように、一定期間における要介護度別の要介護認定者実人数（データ１５０８）に、二次判定要介護度Ｂの適正化前の件数から適正化後の件数への要介護度別の増減率（データ１５１０）を乗算して、適正化による要介護度別の変化人数を求め、予め求められている、要介護度別の一人当たりの給付費平均額に基づき、一定期間における給付費の変化分を求めるようにしてもよい。
【００６０】
次に、図５により参考指標分析データの採択率を求める場合について説明する。この採択率とは、前述のように、審査会において、審査員が、参考指標分析により得られた要介護度候補Ｃの提示を受けて、二次判定要介護度Ｂを決定する際に、この要介護度候補Ｃをどの程度採用するかを表す割合である。初回のシミュレーションの場合は、図９で示したように、例えば５０％と決めているが、この採択率によるシミュレーションの結果と、実際に行われた適正化との結果（例えば、適正化実施開始から１年後の実測データ）とを用いることにより、高いシミュレーション精度が得られる採択率を決定することができる。
【００６１】
すなわち、図５における採択率演算手段５０は、過去の適正化を実施したときデータを用い、その適正化実施前の一定期間における二次判定要介護度Ｂの各要介護度別の実測件数（データ５０１）から、適正化を実施した所定期間後（例えば１年後）の二次判定要介護度Ｂの各要介護度別の実測件数（データ５０２）への変化値（データ５０３）を減算手段５１によって求める。そして、この実測値に基づく変化値（データ５０３）を、適正化実施前における各要介護度別の、適正化実施による要介護度変更可能性件数（データ５０４）により、除算手段５２で除算し、各要介護度別の採択率（データ５０５）を求める。
【００６２】
ここで、適正化を実施した所定期間後の二次判定要介護度Ｂの各要介護度別の実測件数（データ５０２）とは、図９における項番４−０に相当するデータであり、実測によりそれぞれ求める。すなわち、現在、図９において項番４−０に記入されているデータは、シミュレーションにより求めた値であるが、適正化を実施したことにより実際に得られた適正化後の件数を実測した１年分の件数を用いる。このようにして得られた実際の適正化後の件数に自然増補正件数（＜１．０）を掛けた値と、図８において項番３−１に記入された適正化実施前の一定期間における二次判定要介護度Ｂの各要介護度別の実測件数（データ５０１）との差を減算手段５１で求め、これを実測値に基づく変化値（データ５０３）（図９の項番４−１のデータに相当するデータ）とする。
【００６３】
また、適正化実施による要介護度変更可能性件数（データ５０４）は、適正化実施前における、自要介護度から他の要介護度への変更可能性件数と他の要介護度から自要介護度への変更可能性件数とを集計した件数である。例えば、「要介護４」についてみると、適正化により軽度になる可能性（Ｃ＜Ｂ）の件数は、図８の値から１６＋５２＋３＝７１件であり、重度になる可能性（Ｃ＞Ｂ）の件数は、６＋１９＋４＝２９件であり、これらの合計値１００件が、自要介護度から他の要介護度への変更可能性件数である。また、隣接する他の要介護度から自要介護度への変更可能性件数、すなわち、「要介護５」の適正化により軽度になる可能性（Ｃ＜Ｂ）の件数は、１６＋２８＋０＝４４件及び「要介護３」の適正化により重度になる可能性（Ｃ＞Ｂ）の件数は、３＋２４＋５＝３２件であり、これらの合計値７６件が、他の要介護度から自要介護度への変更可能性件数である。そして、これらを集計した、−１００＋７６＝−２４件が、適正化実施による要介護度変更可能性件数（データ５０４）の件数となる。
【００６４】
そして、実測値に基づく変化値（データ５０３）が、シミュレーションの場合と同じ−１２件であれば、採択率は前と同じ５０％となる。また例えば実測値に基づく変化値（データ５０３）が、−１８件であれば次のシミュレーションにおける採択率は７５％となる。この採択率は各要介護度別に得ることができる。
【００６５】
このように、過去の適正化の実績により、次回のシミュレーションのための採択率を求めることにより、シミュレーションの精度を高めることができる。
【００６６】
採択率の求め方は上記手法に限定されるものではなく、次のようにしてもよい。
【００６７】
この場合は、適正化が実施されていない一定期間（例えば１年間）における一次／二次判定の比較結果である重度変更（Ｂ＞Ａ）、変更なし（Ｂ＝Ａ）、軽度変更（Ｂ＜Ａ）のデータと、適正化が実施された一定期間（同じく１年間）における一次／二次判定の比較結果である重度変更（Ｂ＞Ａ）、変更なし（Ｂ＝Ａ）、軽度変更（Ｂ＜Ａ）のデータを用いる。そして、これら重度変更（Ｂ＞Ａ）、変更なし（Ｂ＝Ａ）、軽度変更（Ｂ＜Ａ）の各データについて、それらの二次判定要介護度Ｂと要介護度候補Ｃとの比較結果である、この介護度候補Ｃ参照により軽度になる可能性（Ｃ＜Ｂ）の件数、重度になる可能性（Ｃ＞Ｂ）の件数、変化なし（Ｃ=Ｂ）の件数を求める。そして、軽度になる可能性（Ｃ＜Ｂ）と、重度になる可能性（Ｃ＞Ｂ）とについて、それぞれ、変化なし（Ｃ=Ｂ）の件数を含めた全体に占める割合を求める。さらに、この軽度になる可能性（Ｃ＜Ｂ）と、重度になる可能性（Ｃ＞Ｂ）について、それぞれ適正化未実施のときの割合と適正化実施したときの割合との差を求め、この差を適正化未実施のときの割合で除算することで、採択率を求める。
【００６８】
図６は、重度変更（Ｂ＞Ａ）についての適正化未実施の場合の一定期間のデータ６０１と、適正化を実施した一定期間のデータ６０２とを用いた場合を示している。上記データ６０１は図８で示した「要介護２」のデータを用いている。すなわち、適正化未実施の場合の重度変更（Ｂ＞Ａ）全体の件数は１４６件である。このうち、軽度になる可能性（Ｃ＜Ｂ）は１１７件、重度になる可能性（Ｃ＞Ｂ）は３件、変化なし（Ｃ=Ｂ）は２６件である。これに対し、適正化を実施した一定期間のデータ６０２は、例えば、重度変更（Ｂ＞Ａ）全体の件数が１２８件とする。このうち、軽度になる可能性（Ｃ＜Ｂ）は６０件、重度になる可能性（Ｃ＞Ｂ）は２件、変化なし（Ｃ=Ｂ）は６６件とする。そして、これら各可能性について全体に占める割合を算出する。軽度になる可能性（Ｃ＜Ｂ）についてみると、適正化未実施では８０％であったのに対し、適正化を実施すると４７％になった。そこで、次にこれらの割合について、減算手段６１により差（３３％）をとる。この差は適正化を実施し、提示された要介護度候補Ｃを参照したことによって生じたものと想定される。したがって、この差分（３３%）を除算手段６２により適正化未実施での割合（８０％）で除算することにより、今後の適正な採択率（４１%）が得られる。
【００６９】
上記説明は「要介護２」における重度変更（Ｂ＞Ａ）の、軽度になる可能性（Ｃ＜Ｂ）について行ったが、重度になる可能性（Ｃ＞Ｂ）について行えばそれぞれの可能性について、今後の適正な採択率が得られる。もちろん、他の変更なし（Ｂ＝Ａ）、軽度変更（Ｂ＜Ａ）についても、また他の要介護度のクラスについても、同様の手法によりそれぞれ採択率が得られる。
【００７０】
このように、各要介護度、重度変更（Ｂ＞Ａ）、変更なし（Ｂ＝Ａ）、軽度変更（Ｂ＜Ａ）、及びそれらの軽度になる可能性（Ｃ＜Ｂ）、重度になる可能性（Ｃ＞Ｂ）について、それぞれ採択率を得ることができるので、より精度の高いシミュレーションが可能となる。
【００７１】
採択率の求め方は上記以外にも考えられ、さらに、次のようにしてもよい。
【００７２】
すなわち、過去の適正化を実施したときの審査会メンバーに対するアンケートなどにより、二次判定を行うときの参考指標の取り扱いについてデータを収集しておく。そして、このデータを用いて、審査会のメンバーを、参考指標を重視しているか否か、二次判定時に参考指標と同様の分析手法により一次判定データを分析しているか否か、及び上記分析の程度がどの程度かにより区分し、その区分毎の構成人数の割合を求めておく。そして、この区分毎のメンバーに、参考指標分析による要介護度候補Ｃを参照させたことによる採択率を求めておき、これらのデータから、前記審査会における要介護度候補Ｃの平均採択率を求め、次のシミュレーションのための参考指標分析データの各要介護度別の採択率として出力する。
【００７３】
例えば、図７で示す採択率演算手段７０は、過去の適正化を実施したときの審査会メンバーに対するアンケートなどによる集計データから、審査会のメンバーを、参考指標を重視して二次判定時に既に同様の分析を行っているメンバーａ（データ７０１）と、参考指標を重視しているが二次判定時の分析がやや不充分なメンバーｂ（データ７０２）、参考指標を重視しているが二次判定時の分析が全く不充分なメンバーｃ（データ７０３）、参考指標を無視し二次判定時に独自の分析を行っているメンバーｄ（データ７０４）に分類する。各メンバーａ，ｂ，ｃ，ｄ別の構成割合を、例えば、ａ＝１０％、ｂ＝５０％、ｃ＝３０％、ｄ＝１０％とする。
【００７４】
また、これら各メンバーａ，ｂ，ｃ，ｄ別の、参考指標分析による要介護度候補Ｃを参照させた場合の採択率を設定する。例えばメンバーａは、参考指標を重視し、二次判定時には同様の分析を充分に行っているので、参考指標分析による要介護度候補Ｃを提示されても、それを採用する可能性は低く、仮にこのメンバーａの採択率は１０％（データ７１０）とする。メンバーｂは、参考指標を重視しているが二次判定時の分析がやや不充分なため、要介護度候補Ｃを提示されると、それを採用する可能性は比較的高く、仮にこのメンバーｂの採択率は５０％（データ７２０）とする。メンバーｃは、参考指標を重視しているが二次判定時の分析が全く不充分なため、要介護度候補Ｃを提示されると、それを採用する可能性はきわめて高く、仮にこのメンバーｃの採択率は８０％（データ７３０）とする。メンバーｄは、参考指標を無視しており、二次判定時に独自の分析を行っているので、参考指標分析による要介護度候補Ｃを提示されても、それを採用する可能性は低い。仮にこのメンバーｃの採択率は１０％（データ７４０）とする。
【００７５】
これら各データを用いて、この審査会の平均採択率を求める。すなわち、各メンバーの構成割合とその採択率とを乗算し、その乗算結果の和を平均採択率（データ７５０）として求める。上記例では１０％×１０％＋５０％×５０％＋３０％×８０％＋１０％×１０％＝５１％が平均採択率であり、この値が、この審査会における採択率として決定される。
【００７６】
このように審査会のメンバー構成に基づいて採択率を決定することにより、審査会ごとに精度の高いシミュレーションを行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【００７７】
【図１】本発明による要介護度認定シミュレーションシステムに用いるシミュレーション用データの作成例を示す概念図である。
【図２】本発明による要介護度認定シミュレーションシステム一実施の形態を示すシステムブロック図である。
【図３】本発明に用いる適正化後におけるシミュレーション結果の数値例を示す図である。
【図４】本発明における給付費変化分を求める他の実施の形態を示すシステムブロック図である。
【図５】本発明における採択率を求める実施の形態を示すシステムブロック図である。
【図６】本発明における採択率を求める他の実施の形態を示すシステムブロック図である。
【図７】本発明における採択率を求めるさらに他の実施の形態を示すシステムブロック図である。
【図８】本発明に用いる適正化前の分析データの数値例を示す図である。
【図９】本発明に用いる適正化後におけるシミュレーションデータの数値例を示す図である。
【図１０】本発明における給付費変化分を求める実施の形態を示すシステムブロック図である。
【図１１】本発明に用いる適正化前の基本データの数値例を示す図である。
【符号の説明】
【００７８】
１１    自治体
１２    データベース
１３    自治体計算機
１４    分析ソフト
１５    シミュレーション用データ
２１    適正化前判定変更件数演算手段
２２    変更可能性件数演算手段
２３    適正化後変更件数演算手段
２４    適正化後件数演算手段
３１，４１    給付費変化分演算手段
５０，６０、７０    採択率演算手段
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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