死亡診断書データから見えてくる看取りの実態
2016 年 7 月 21 日
株式会社メディヴァ

シニアコンサルタント

増崎孝弘

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7/6 第1回全国在宅医療会議の資料、“在宅死”、“自宅で臨終”とは？

この数値は本当に見るべき指標なのか？

出典：http://www.nikkei.com/article/DGXLASDG06H7F_W6A700C1CR8000/

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死亡場所だけでは、看取りの実態は見えてこない
横須賀市の22.9%、鹿児島市の8.0％は・・・

自宅死亡者数

全死亡者数

実際には・・・

自宅で看取られた

自宅
で
孤独
死
した

お風呂で溺
死
した部屋で首吊りした

全死亡者数

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3死亡診断書を見れば、自宅死亡者の内訳が分かる「クロス分析」

どこで？
死亡場所の種別•

死亡場所の種別から、病院のベッドでの死亡か、施設内での死亡か、自宅での死亡かがわかる

何が原因で？
直接死因の分類•

死亡小票の直接死因をICD10に従って再分類し、クロス集計に使用する

施設名＆医師の氏名•誰によって？

これらの死亡（看取り）を行った医療機関がわかり、特に在宅医による自宅看取りの実態把握に役立つ

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4死亡診断書が発行される“看取り死”と、死体検案書が発行される“異状死”
死因の種別

診断書を発行した医師の氏名

当分析での整理

溺死、焼死、転倒、中毒、他殺＋不詳の死

自殺

監察医
死
亡
者死体
検案
書

病死・自然死以外の死因の異状死

病死・自然死の異状死（監察医）
孤独死等はここに入る

病死・自然死通常の医師（非監察医）

死亡診断書“看取り死”※死亡場所が自宅の場合は、自宅看取りとなる

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2013年の全死亡診断書は32,974件。うち96％が横浜市在住者

出典：横浜市 人口動態調査死亡小票分析（2013年分）

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¾が医療機関で死亡、自宅死亡者は全体の15％だった

出典：横浜市 人口動態調査死亡小票分析（2013年分）

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7棒グラフで表すと、このように展開できる。

出典：横浜市 人口動態調査死亡小票分析（2013年分）

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そこから自殺等、“病死・自然死以外の異状死”を切り出す。

出典：横浜市 人口動態調査死亡小票分析（2013年分）

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さらに“病死・自然死の異状死”を切り出すと、下記のようになる。

出典：横浜市 人口動態調査死亡小票分析（2013年分）

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10自宅異状死と自宅看取りは、死因の構成が全く異なる

出典：横浜市 人口動態調査死亡小票分析（2013年分）

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11死亡時の年齢も、大きく異なる。自宅看取りは後期高齢者中心

出典：横浜市 人口動態調査死亡小票分析（2013年分）

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男女差顕著。病死・自然死の異状死に後期高齢者では“ない“男性が多い

出典：横浜市 人口動態調査死亡小票分析（2013年分）

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13出典：横浜市 人口動態調査死亡小票分析（2013年分）

100歳以上95～99歳

90～94歳85～89歳

80～84歳

75～79歳

70～74歳

65～69歳

60～64歳

55～59歳

50～54歳45～49歳40～44歳35～39歳30～34歳25～29歳20～24歳200

15～19歳

100歳以上95～99歳

90～94歳85～89歳

80～84歳

75～79歳

70～74歳

65～69歳

60～64歳

55～59歳

50～54歳45～49歳40～44歳35～39歳30～34歳25～29歳20～24歳15～19歳100

10～14歳

5～9歳

0～4歳

200

10～14歳

5～9歳

0～4歳

病死・自然死の異状死の男女差の内訳。
男性では、若く、特に消化器疾患（→肝疾患）が女性に比べ多い
異状死②の男性 (n=1,280)

150

脳出血、肝硬変等が多い

50
不詳

0
その他の死因異状死②の女性 (n=610)

150

100
老衰

消化器疾患・腎疾患

その他の呼吸器系の疾患

肺炎

脳血管疾患

心疾患

悪性新生物

50

0Copyright © Mediva Inc. All Rights Reserved.

14異状死の発生率には地域差もある。
～男性～
15～64歳

65～74歳（前期高齢者）

75歳以上（後期高齢者）

人口あたりの“病死・自然死の異状死“発生率高い
出典：横浜市 人口動態調査死亡小票分析（2013年分）

低い
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15全国の保健所の死亡小票データは、現在ほとんど使われていない•

死亡小票データの分析は、地域における看取りの実態把握と、地域包括ケア整備のアウトカム評価指標が抽出できるため、全国の自治体が基礎的業務として実施すべきものである。

•

しかし現状、死亡小票データの利用申出には非常に煩雑なプロセスが必要で、さらにデータクレンジングに時間と手間がかかるため、自治体が独自に分析を実施することは、困難（もしくは不可能）という状況に陥っている。

厚生労働省

死亡小票の利用申出に必要なプロセス

厚生労働大臣2

大臣官房統計情報部企画課審査解析室 統計審査第一係 担当者

利用許可が出た後、保健所保管データを抽出、データ分析開始

申出書提出と許可

地
方自治体

自治体首長利用申出書（分析計画）、集計表イメージ等の詰め（2か月ほど）

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保健所

自治体担当者①→②→③
この間、2～3か月分析も含めると、非常に手間がかかる！

メディヴァ

データ提供 分析開始

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16死亡診断書原本からCSVデータへの移行時に脱落している“重要項目”は下記2点•

この診断書が死亡診断書なのか、死体検案書なのか、という記載がここになされる。（該当項目を○で囲み、非該当は二重線で消す）•

この情報が、まるごと脱落する（反映されない）

理由は単純明快で、単に厚労省の人口動態調査死亡票の調査票で項目化されていないからである•

この診断書を発行した医師の① 氏名② 所属する医療機関の名称③ その医療機関の住所が記載される（多くの場合、ゴム印鑑等が押印）•

このうち、②の医療機関名が脱落する（反映されない）
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17人口動態調査死亡票の調査票フォーマットの修正が必要
死亡診断書か死体検案書かを確認する
項目はどこにもない。

•各自治体の保健所担当者は、このフォーマットの項目に従って、住民の死亡診断書原本のデータをCSV化しているに過ぎない。

•

よって、次回の調査票改定時に、前項の2点を追加し、全国の自治体（及び保健所の担当者）に対し、CSV移行時にこの2点を項目化するよう、指示すべきである。

医師の氏名と所属施設の住所は聞くが、医療機関の名称を確認する項目はない。
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各フェーズで蓄積されるデータをいかに名寄せし、統合するか？
各データを個人単位で横串統合

＜予防期＞
•

検診データ

＜介護・療養＞••

介護保険レセ
医療保険レセ（国保、後期高齢）＜看取り＞•死亡小票データ• 横串を刺した分析からわかること
 ギリギリまで在宅療養→最後の1日を搬送・病院看取り、となった事例をどう評価するか？
 自宅看取りとなった方のこれまでの受療歴→自宅看取りの成功要因を明らかにする• ボトルネックは？

 個人の転居等で保険者が変わった際に、突合が困難に（個人ベースでは突合できていない）
 被用者保険と介護レセがつながらない
 死亡小票はそもそもどこにもつながっていない（人口動態調査は厚労省管轄）

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