研究助成業績報告集

第 28 回（2020 年度）バイエル循環器病研究助成『脳・心・腎疾患と Big Data』

公益財団法人循環器病研究振興財団

No

研

＊

目

次 ＊

究

課

題

研 究 者

頁

1

DPC 由来ビッグデータを用いた循環器疾患入院医療における医師誘発需要の検討―医師数、医療費、患者転帰の関連―

大山 善昭

1

2

医療・介護レセプトデータを用いた、脳・心・腎疾患終末期の実態把握とそれを利用した、終末期医療の質向上に対する提言

金岡 幸嗣朗

8

3

Big Data が拓く心房細動の未来医療

CHA PEI CHIENG

11

4

日英 Big Data 比較による循環器医療の質・特徴の可視化

中尾 一泰

14

DPC 由来ビッグデータを用いた循環器疾患入院医療における医師誘発需要の検討―医師数、医療費、患者転帰の関連―

群馬大学医学部附属病院臨床試験部・准教授

大山 善昭
Ⅰ．緒 言

2012年1月1日から2015年12月31日までにJROAD-

一般的に医師と患者の間には医療に対する情報のDPCに参加施設に入院した症例（20歳未満の患者は非対称性が存在する。その為、患者は医師の勧める検除外）。

査・治療法に委ねることが多い。このような情報の非3.

対称性を前提として、医師側が自らの利潤を最大化す一施設あたりの循環器医師（循環器内科医＋循環器るために患者に不必要な医療サービスを提供し、医療外科医）数を 4 分位で群分けし、施設レベルで解析を費の高騰を招く仮説のことを「医師誘発需要仮説」と行う。医療費は各施設の中央値を用い、総医療費に加呼ぶ(1)。わが国では国民医療費が年々増加し、平成 30

え出来高分、包括医療分、その他医療費（食事等）分

年度は 43 兆円を超え過去最高を記録し財政を圧迫しについてそれぞれ検討する。

ており(2)、
医療費が適正に使用されていることを示す

循環器医師 4 分位群において、医療費及び以下の施データが求められている。そのため、医療費高騰の原

設関連因子を比較する。施設毎の解析においては、群因として医師誘発需要の有無の検証は、エビデンスに

間比較には傾向検定を用いる。

基づく医療政策の決定に重要な役割を果たす。海外の施設関連因子：循環器入院患者数、入院死亡数、死亡先行研究では、医師誘発需要は存在するというもの、率、総ベッド数、循環器科ベッド数、CCU の有無、存在しない或いはその影響は極めて少ないというも循環器外科の有無、地域、各手技・手術（PCI、CABG、のが混在している(3, 4)が、日本からの報告はほとん

カテーテルアブレーション、ペースメーカー植え込み、どない。

ICD/CRT 植え込み）の数（患者数及び手技・手術数

循環器疾患診療実態調査（JROAD）は、日本循環

は年間数を用いる）

器学会が主導で実施している全国の日本循環器学会

医師数（連続変数及びカテゴリカル変数）を説明変

指定循環器専門医研修施設・研修関連施設を主な対象

数、医療費を被説明変数とし、施設因子で調整した重とする循環器疾患診療の実態調査である。①施設単位

回帰分析を行う。

の情報を集める施設調査と、②患者個票単位のデータ

さらに、医師数と入院死亡率の関連、さらに医療費である DPC 調査の二つのデータベースが存在する。

と入院死亡率の関連について、死亡率を説明変数とし本研究は、一入院当たりの医療費や患者の転帰情報をた重回帰分析（施設因子で調整）で同様に検定する。

含む DPC 由来のビッグデータである JROAD-DPC

有意水準は両側 0.05 とし、統計解析は Stata16 でデータを用いて、国民医療費の約 2 割を占める循環器実施する。

疾患の入院医療における医師誘発需要仮説を検証することを目的とする。

Ⅲ．結 果
2012年から2017年のJROAD-DPCデータ（953施

Ⅱ．対象・方法
1.

設）のデータを用い、20歳以上の3,546,181例の循環研究デザイン

器病入院患者を対象とした。

DPC由来ビッグデータを用いた循環器疫学調査研究
2.

統計解析

施設背景は表1のとおりである。一施設あたりの医師数の中央値（四分位範囲）は6（4、12）、一入院

研究対象

1

当たりの総医療費は64万（55万、76万）円、院内死

医師数と医療費の関係をさらに検討した重回帰分

亡率は7.2（4.7、10.5）%だった。医師数四分位別の析の結果を表2に示す。医師数と医療費（総医療費及

医師数が多い施設は、病床数、入院患者数、手技・び出来高分）の正の相関関係は、手術手技を含む施手術数が多く、入院日数は少なかった。

設因子の調整後も有意に認められた。

一施設あたりの医師数と一入院あたりの医療費のまた、医師数と院内死亡率の関係は表1のとおりで関係は表1及び図1のとおりである。医師数が増加すあり、医師数が増えると院内死亡率は減少する関係

ると総医療費が増加する関係がみられた。医療費別がみられた。マルチレベル・ポワソン回帰分析で検にみると出来高分のみが医師数と正の相関関係にあ討したところ、医師数と死亡率の負の相関関係は、

り、包括分及びその他（食事代等）は逆に負の相関

施設基本因子及びの手技・手術の年間数で調整後も関係を呈した。

有意に認められた（表3）。
さらに、医療費と院内死亡率の関係は表4のとおりであり、医療費と院内死亡率の間にも同様に負の相関がみられた。

Ⅳ．考 察
医師誘発需要は情報の非対称性を背景に、医師が自らの利得を目的として、患者に不必要なサービス利用を促す可能性があると言う仮説である(1)。しかし、これを証明するエビデンスに乏しい。国民医療費が年々増加している我が国において、医師誘発需要の有無の検証は重要な課題であり、仮に医師誘発需要がもし存在するならば、それが医療サービス需要全体のどれほどを占めるのか把握すべきであり、さらに制度を是正する検討も必要となる。一方、これが存在しないならば、医療費の増加は必要経費と考えられ、医療の集約化などにより医療全体のコストの効率化をする必要が出てくる。本研究では、診療情報と患者転帰のデータを組み合わせることで、使用された一入院当たりの医療費が患者予後に与える影響を評価した。医師誘発
需要仮説の検証にはこの点が非常に重要であり、医療費をかけても予後が改善されなければそれは無駄な
医療費と考えられるが、予後が改善していればそれは必要な医療と判断され、解釈が 180 度異なる。
医師誘発需要仮説の実証研究の多くは、人口当たり医師数を説明変数に含み医療費の需要関数を推定するという方法をとっている。この方法が主流である理由として、もともと医師誘発需要仮説が、地域間の人
口当たり医師数と医療サービス需要の間に見られる正の相関関係を説明する仮説として提唱されたことと、さらにデータの制約から他のアプローチによる検証が困難であることが挙げられる(1)。また、近年行われた医師誘発需要に関する報告では、患者自律的需要を考慮した検討が多い。患者自律的需要とは、①医師
図1

数が増加すると患者の待ち時間・移動時間が減るため、施設当たり医師数と医療費の関係

医療サービスの需要が高まり、②さらに地域の医師数2が増加すれば競争のため医療サービスの質が高まる

療技術の進歩」の影響が大きく、「医師誘発需要」の影ため、遠隔地からの患者も増加するという概念であり、響はほとんどないと考えられている(7, 8)。本研究に医師誘発需要と明確に区別すべきものである。医師誘

おいても、医師数増加に伴う医療費の増加は出来高分

発需要と患者自律的需要を分離する分析法である 2が占めており、出来高分に含まれる手術・手技や高額段階モデルを使用した検討では、患者自律的需要を差医薬品等による高度の医療技術が医療費増加に寄与

し引くと、医師誘発需要はほぼ存在しないことが示唆していると考えられ、従来の海外の報告とも合致する。

されている (5, 6)。一方、これらの研究は外来診療で医療技術の進歩は今後も必要・必須であり、それによの検討が主であり、日本の入院診療での検討は行われる国民医療費の増加も不可避と考えられる。国民医療ていない。また、入院医療制度が日本とは異なる海外費の増加を抑制するには、医療技術の効果に関する検から報告は日本には適用できないため、日本独自のデ証を厳密に行い、さらに効果だけでなく費用も分析しータを用いた入院診療における医師誘発需要の検討

当該医療技術が費用に見合う効果があるかどうかをが必要となる。

検証し、費用対効果に劣る場合は削除するか公定価格

日本の入院医療費制度は、DPC に基づく包括支払を下げる、等の方策が必要であろう。

い方式（Diagnosis Procedure Combination / per-

また、本研究の結果からも得られる医療技術の発達

diem payment system, DPC/PDPS）という、1 日当により患者予後が改善するという観点でみると、従来たり包括支払いという独自の方式を採用している。臨は治療の対象とならなかった患者にも有効な治療を

床報酬の額は、診断群分類ごとに設定される包括評価

施すことができるようになると医療の需要が増加し、部分と出来高評価部分の合計額となるが、出来高分は供給者である医師の数も増やす必要が生じると考え医師の裁量により決定される部分であり、仮に不必要られる。患者予後を改善するための適切な医師数及びなサービスが提供される場合は出来高に反映されや配置について、医療費も考慮した検討が今後も必要とすいと考えられる。JROAD-DPC は、日本の循環器考える。

疾患入院診療の DPC データを収集したビッグデータ

本研究ではいくつか Limitation がある。まず、本であり、さらに医療費データを出来高分、包括分、そ研究は横断的研究であり厳密に因果推論はできないの他（食事代等）と分類できることから、日本の循環ため、医師数が増加することにより医療費が増えるの

器入院医療における医師誘発需要を検討し得るデー

か、患者転帰への関連も含めた縦断的な検討が今後必タである。

要である。また、今回は施設レベルのみの解析であり、本研究では、JROAD-DPC 施設調査から得られた患者の重症度等を考慮していないため、重症度を含め医師数と DPC データから得られた医療費、さらにはた患者レベルでの解析も検討が必要である。JROAD-

患者転帰の関連を探索し、日本の医療費の多くを占め

DPC は JROAD に参加した施設のみのデータであり、る循環器疾患の入院診療における医師誘発需要につ

JROAD に参加していない施設のデータは含まれていて検討した。

いないため、本研究の結果が一般化できるかは問題が我々の検討において、医師数が増加すると総医療費残る。さらに、患者転帰については死亡のみでの検討が増加する関係がみられ、さらに医療費別にみると出であり、QOL 等他の転帰については DPC データに来高分のみが医師数と正の相関関係にあった。このこは情報がないため検討できない。
これらの Limitationとから、医師数増加により出来高分（手技・手術等をがあるものの、本研究は日本の循環器疾患実臨床の全含む）が増加したこととなる。さらに、医師数が増加

国調査から得られた 300 万を超えるビッグデータですると院内死亡率は低下し、同様に医療費が増大するある JROAD-DPC を用いた研究であり、医療費の適と院内死亡率は低下した。この関係は施設関連因子で正使用についての有益な情報を提供し得ると考える。

調整後も保持された。以上の結果から、医師数増加に

Ⅴ．結 論

伴い医療費は増大するものの、適切な治療が実施され今回の DPC 由来ビッグデータを用いた循環器疾患て、結果的に患者予後は改善する、すなわち医師誘発需要は存在しない可能性が示唆される。

入院医療における我々の検討では、医師誘発需要は存

医療費の増加に関与する因子についての海外から在しない可能性が示唆された。医師数増加に伴い医療の報告では、「人口高齢化」の影響は意外に小さく、費は増大するものの、患者予後は改善する適切な治療「国民所得の増加」「医療保険の普及」、さらには「医が実施されていると考えられ、本邦における医療費の3

適正使用を示すエビデンスとなり得る。今後、縦断的な検討や、患者重症度や転帰として QOL を含む詳細な患者データを用いたさらなる検討が必要と考える。

Ⅵ．研究協力者
宮本恵宏・国立循環器病センター循環器病統合情報セ
ンター・センター長
中井陸運・国立循環器病センター循環器病統合情報センター・統計解析室 室長
住田洋子・国立循環器病センター循環器病統合情報センター・専門職
根岸一明・シドニー大学・内科教授

Ⅶ．参考文献1)

De Jaegher K, Jegers M. A model of physician
behaviour with demand inducement. Journalof Health Economics. 2000;19(2):231-58.

2)

厚生労働省. 平成 30 年度国民医療費の概況[internet]．厚生労働省；2020 Nov 30. [cited
2012

Apr

23].

Availablefrom:https://www.mhlw.go.jp/toukei/saikin/hw/kiryohi/18/index.html.
3)

van Dijk CE, van den Berg B, Verheij RA et al.
Moral hazard and supplier-induced demand:
empirical evidence in general practice. HealthEcon. 2013;22(3):340-52.

4)Hennig-Schmidt H, Selten R, Wiesen D. H
ow payment systems affect physicians' prov
ision behaviour--an experimental investigati
on. J Health Econ. 2011;30(4):637-46.

5)Escarce JJ. Explaining the association betw
een surgeon supply and utilization. Inquiry: a journal of medical care organization, provision and financing. 1992;29(4):403-15.

6)

角谷快彦, 小寺俊樹. 市場競争と供給者誘発需
要：医療費支出のマイクロデータ分析. 医療経済研究 2013; 25: 114-125.

7)

Xu k, Saksena. The determinants of healthexpenditure: a country-level panel data an
alysis. WHO working paper 2011.

8)

Smith S, Newhouse JP, Freeland MS. Income, insurance, and technology: why does health spending outpace economic growth?
Health Aff (Millwood). 2009;28(5):1276-84

4

表 1. 施設あたり医師数別の参加施設の背景
施設の医師数 4 分位
Q1（0-4 人）

Q2（5-6 人）

Q3（7-12 人）

Q4（13-111 人）

p for trend

施設数

953

301

181

245

226

医師数

6 (4, 12)3 (2, 4)5 (5, 6)

9 (8, 11)19 (15, 30)<0.001

病床数

365 (270, 520)

271 (198, 324)

330 (270, 410)

435 (335, 533)

616 (468, 780)

<0.00140 (30, 54)

30 (17, 35)

35 (30, 44)

46 (38, 54)

64 (50, 84)<0.001557 (58.4%)

60 (19.9%)73 (40.3%)

199 (81.2%)

225 (99.6%)<0.001765 (80.3%)

162 (53.8%)

148 (81.8%)233 (95.1%)

222 (98.2%)<0.001

PCI 総数169 (74, 278)

46 (0, 95)

130 (80, 184)

232 (172, 315)

351 (235, 476)

<0.001

緊急 PCI 数

46 (18, 84)

12 (0, 28)

37 (22, 55)

70 (48, 97)

101 (63, 140)

<0.001

待機的 PCI 数

115 (48, 204)

31 (0, 63)

87 (52, 131)

153 (107, 220)

241 (165, 329)

<0.001CABG 総数

0 (0, 24)0 (0, 0)0 (0, 0)16 (0, 26)

34 (23, 55)<0.001

Ablation 数

2 (0, 49)

0 (0, 0)0 (0, 4)13 (0, 42)

113 (48, 203)

<0.00126 (13, 40)

11 (5, 18)

20 (12, 29)

32 (24, 42)

49 (37, 68)<0.0010 (0, 8)0 (0, 0)0 (0, 0)0 (0, 8)18 (10, 29)<0.001

12 (3, 31)

1 (0, 6)

7 (3, 13)21 (13, 34)

44 (27, 67)<0.001

IABP

10 (2, 24)

1 (0, 5)

6 (3, 10)17 (9, 28)

33 (19, 50)<0.001PCPS

1 (0, 6)0 (0, 0)0 (0, 2)4 (1, 7)9 (5, 15)<0.001

総医療費（千円） 641 (552, 762)

563 (491, 645)

616 (532, 692)

668 (582, 750)

833 (719, 952)

<0.001

出来高（千円） 192 (131, 291)

13 (107, 193)

152 (126, 202)

206 (151, 278)349 (254, 482)

<0.001

包括分（千円） 284 (221, 332)

307 (238, 364)

283 (234, 334)

261 (217, 313)

273 (215, 324)

<0.00113 (9, 17)

17 (11, 22)

14 (10, 17)

12 (8, 15)

12 (8, 14)<0.001

入院日数

8 (6, 10)10 (7, 13)

8 (7, 10)

8 (6, 9)7 (5, 9)<0.001

入院患者数2934 (1387, 5074)

1184 (566, 1938)

2445 (1404, 3427)

4358 (2879, 5640)

6643 (4429, 9199)<0.001

死亡者数

189 (86, 356)

87 (49, 172)151 (79, 243)

272 (171, 482)

400 (202, 719)

<0.001

死亡率（%）

7.2 (4.7, 10.5)

8.5 (5.9, 12.3)

6.5 (4.2, 9.3)

7.0 (4.5, 9.9)

6.4 (3.9, 9.5)

<0.001

循環器病床数循環器外科の有無(有)CCU の有無(有)
手技の年間数

ペースメーカー新規植え込み
ICD/CRT 総数
サポートデバイス総数

その他（千円）

中央値（四分位範囲）、数（%）で示す。
CCU, coronary care unit; PCI, percutaneous coronary intervention; CABG, coronary artery bypass graft; ICD,
implantable cardioverter defibrillator; CRT, cardiac resynchronization therapy5表 2. 施設あたり医師数と医療費の関係（重回帰分析）
単変量解析

多変量解析

β (95% CI)pβ (95% CI)

p8.3 (7.4 to 9.1)

<0.001

4.6 (3.2 to 6.0)

<0.001

総医療費（千円）
連続変数（医師 1 人あたり）
4 分位（人）Q1（0-4; n=301）

ref

ref

Q2（5-6; n=181）

34.2 (6.4 to 62.0)<0.00126.0 (-2.8 to 54.8)

0.077

Q3（7-12; n=245）

91.2 (65.9 to 116.6)<0.001

57.3 (24.6 to 90.0)

0.001

Q4（13-111; n=226）

256.8 (230.9 to 282.3)<0.001160.8 (117.5 to 204.0)<0.001

出来高分
7.2 (6.4 to 7.9)

3.8 (2.5 to 5.0)

Q1（0-4; n=301）

ref

ref

Q2（5-6; n=181）

8.0 (-17.0 to 33.0)

0.53

0.04 (-25.5 to 25.6)

0.998

Q3（7-12; n=245）

65.6 (42.9 to 88.4)<0.001

20.8 (-8.3 to 50.0)

0.16

Q4（13-111; n=226）

218.6 (195.3 to 242.0)<0.001104.6 (66.1 to 143.0)<0.001

連続変数（医師 1 人あたり）
4 分位（人）

多変量解析は循環器病床数、循環器外科の有無、CCU の有無、地域、年間の各手技数（PCI、CABG、Ablation、ペースメ
ーカー新規植え込み、ICD/CRT 新規植え込み、サポートデバイス総数）で調整

表 3. 施設あたり医師数と死亡率の関係（重回帰分析）
単変量解析

連続変数（医師 1 人あたり）

多変量解析

β (95% CI)pβ (95% CI)

p-0.07 (-0.10 to -0.04)<0.001-0.06 (-0.11 to -0.02)

0.004

4 分位
Q1（0-4; n=301）

ref

ref

Q2（5-6; n=181）-2.45 (-3.31 to -1.56)<0.001-2.34 (-3.24 to -1.44)<0.001Q3（7-12; n=245）-2.05 (-2.84 to -1.26)<0.001-1.75 (-2.78 to -0.72)

0.001

Q4（13-111; n=226）-2.85 (-3.65 to -2.04)<0.001-1.97 (-3.33 to -0.62)0.004

多変量解析は循環器病床数、循環器外科の有無、CCU の有無、地域、年間の各手技数（PCI、CABG、Ablation、ペースメ
ーカー新規植え込み、ICD/CRT 新規植え込み、サポートデバイス総数）で調整

6

表 4. 医療費と死亡率の関係（重回帰分析）
Unadjusted

総医療費（一千円増加あたり）

Adjustedβ (95% CI)pβ (95% CI)

p-0.06 (-0.07 to -0.04)<0.001-0.05 (-0.07 to -0.02<0.001

4 分位 (千円)Q1（203-578; n=236）

ref

ref

Q2（578-641; n=235）-0.69 (-1.54 to 0.16)

0.112-0.55 (-1.38 to -0.28)

0.191

Q3（641-808; n=236）-1.79 (-2.64 to -0.94)<0.001-1.29 (-2.16 to -0.43)

0.001

Q4（809-138; n=235）-2.64 (-3.49 to -1.78)<0.001-1.93 (-2.89 to -0.96)<0.001

出来高分（一千円増加あたり）-0.07 (-0.09 to -0.05)<0.001-0.05 (-0.08 to -0.03<0.001

4 分位 (千円)Q1（23-135; n=236）

ref

ref

Q2（136-192; n=235）-1.08 (-1.93 to 0.23)

0.013-0.89 (-1.75 to -0.03)

0.042

Q3（204-317; n=236）-0.87 (-1.72 to -0.018)

0.045-0.48 (-1.41 to -0.45)

0.312

Q4（318-113; n=235）-2.80 (-3.65 to -1.94)<0.001-1.81 (-2.85 to -0.76)

0.001

多変量解析は循環器病床数、循環器外科の有無、CCU の有無、地域、年間の各手技数（PCI、CABG、Ablation、ペースメ
ーカー新規植え込み、ICD/CRT 新規植え込み、サポートデバイス総数）で調整

7

医療・介護レセプトデータを用いた、脳・心・腎疾患終末期の実態把握とそれを利用した、終末期医療の質向上に対する提言―心血管疾患と非心血管疾患の比較―

奈良県立医科大学循環器内科

金岡
Ⅰ．緒 言

医員

幸嗣朗

うことはこれまで困難であったが、我々のグループで

脳・心・腎疾患は、悪性腫瘍と並んで、我が国の寝は、各住民が時系列に追跡可能な形に再構築され、かたきり、あるいは死亡の原疾患の約 1/4 を占める主要

つ、医療・介護が連結されたデータベース構築の技術な疾患である 1)。

開発に成功し（図１）、本医療・介護連結データベース

日本における死亡の約 8 割は病院内死亡であり、厚を用いて解析を行った。

生労働省の推計では、死亡に至る前 1 ヶ月以内を終末健診DB期と定義した場合、1 人あたりの年間終末期医療費はIntegrated database
個人追跡のイメージ

平均 112 万円、1 年間の日本人全体の終末期医療費は医療DB

約 9000 億円と推算され 2)、今後、高齢化に伴い、終

65歳

66歳

糖尿病と診断

インスリン
治療開始

68歳

69歳

心筋梗塞
入院

死亡

ID:◯◯◯◯

75歳

77歳

高血圧治療中血圧 160/100mmHg

脳梗塞
入院

78歳

ID:☓☓☓☓

介護DB

末期の医療費は増大することが見込まれている。一方

要介護状態
施設転院

肺炎

で、これらの推計は、終末期全般に関するもので、疾図 1 医療・介護・検診の統合データベースの作成

患毎の医療費・終末期医療の実態に関する報告はされ

対象：75 歳以上の後期高齢者医療制度を受給している奈良県民のうち、2015 年 4 月〜2019 年 3 月の間ていないない。
脳・心・腎疾患は、急性期死亡が多く、また、病状に死亡し、かつ、死亡前 1 年間の追跡が可能な患者が安定した後も再入院を繰り返したり、突然死する場

データベース使用期間：2013 年 4 月〜2019 年 3 月

合も多く、予後推定を事前に行うことが難しいことか

方法：心血管疾患を、冠動脈疾患、心不全、脳卒中、ら、終末期の患者の治療実態やその医療費については、

末期腎不全のいづれかに罹患している患者と定義し、これまで悉皆性の高いデータを用いた解析はされて死亡 1 年以前に各心血管疾患に罹患した患者をレセいない。

プトから抽出した。各疾患定義は、以下の通りである。

本研究の目的は、奈良県単位で個人を追跡可能なレ

冠動脈疾患：狭心症もしくは急性冠症候群に対する経

セプトデータベースを構築、解析することで、これま皮的冠動脈形成術を施行した患者、心不全：入院レセで不明であった、脳・心・腎疾患における終末期医療

プトで、心不全病名・緊急入院・入院 2 日以内の静注の現状を明らかにすることである。

利尿剤使用の全ての請求コードを算定された患者、脳
卒中：入院レセプトで、脳卒中加算、脳出血に対する手術、t-PA、エダラボンを使用した患者、末期腎不全：

Ⅱ．対象・方法
本研究では、奈良県との契約のもと、奈良県国保デ

入院もしくは外来レセプトで、血液透析もしくは腹膜ータベース（KDB）を用いた。KDB は、国民健康保透析を施行した患者、と定義した。また、マスタ上の険、後期高齢者医療制度に加入する住民の医療レセプ

転帰死亡を死亡と定義した。死亡日から 1 年前を終末

ト・介護レセプトを含有するデータベースで、被保険期と定義し、終末期における入院・緊急受診回数、者台帳の情報をもとに、医療と介護レセプトの連結がICU/HCU 入院を要する入院回数、要介護度、各時点可能である。本データベースの、経時的な住民の追跡での入院・入所場所、死亡 1 年前の１ヶ月ごとの医療を可能にするデータセットの作成（コホート化）を行

費、介護費について記述を行った。各項目について、

8気管挿管；6.7%、5.0%、昇圧剤使用；17%、12%、医心血管疾患の有無で比較を行った。

療用麻薬の処方；10%、12%であった。
要介護度は、死亡 1 年前時点で、心血管疾患は非心Ⅲ．結 果
解析対象期間中に死亡し、死亡前 1 年間の追跡が可

血管疾患患者と比較し、介護受給割合が高く、心血管能な 40,658 人を解析対象とした。対象患者のうち、疾患患者では、死亡前 1 年間を通じて、要介護 2 以上

心血管疾患に死亡前 1 年以前に罹患している患者（心の患者の割合がより多くを占める結果であった（図3）。

血管群）は 3,264 人（8%）であった。心血管疾患疾患患者のうち、冠動脈疾患が598 人、心不全患者が1,391
人、脳卒中患者が 633 人、末期腎不全患者が 931 人であった。患者背景を表 1 に示す。
表１ 患者背景

非心血管群

心血管群

年齢

87±7 歳

86±7 歳

女性

20,253 (54%)

1,433 (43%)

図 3. 終末期における要介護受給状況

死亡 1 年前時点で入院、あるいは介護施設に入所し死亡 1 年前の内服
β遮断薬

2,461 (7%)

751 (23%)

ACE 阻害薬 /9,228 (25%)

1,072 (33%)ている患者の割合は、心血管群で各々20%、12%、非心血管群で 9.6%、16%であった。死亡 1 ヶ月前の入院、介護施設入所は、心血管群で各々41%、12%、非

ARB
糖尿病薬

4,675

心血管群で 38%、13%であり、心血管疾患は、非心血682（21%）

管疾患患者と比較して、終末期における入院を要する（13%）
脂質異常症薬認知症（病名）

13,339

1,403

（36%）

（43%）

8.540 (23%)

860（26%）

割合が高い傾向にあった。
死亡前 1 年間の医療費は、死亡前 2-3 ヶ月で急激に増加していた。心血管疾患患者は非心血管疾患患者と比較していづれの時期も高い傾向にあり（図 4）、特に、末期腎不全患者は死亡 3 ヶ月前においても高額で四半期ごとの入院の有無を図 2 に示す。死亡前 3 ヶあることが示された。介護費については、死亡前 1-2

月の間に 60%以上の患者が入院しており、いづれのヶ月でやや減少傾向にあり、非心血管疾患と比較し、期間においても、心疾患患者では、非心疾患患者と比心不全・脳卒中患者で高い傾向にあった。

較して、入院を要する割合がやや高い結果であった。
70
60
50
10-12ヶ月
7-9ヶ月
4-6ヶ月
1-3ヶ月

40
30
20
10
0
非心血管疾患心血管疾患

図 2. 終末期における入院を要する患者の割合

死亡前 3 ヶ月間の 100 人あたり時間外受診回数は、心血管群で 15 回/月、非心血管群で 23 回/月、ICU・HCU への入院は、心血管群で 3.5 回/月、非心血管群
で 2.5 回/月であった。
死亡前 7 日以内の各医療処置の実施割合は、心血管群、非心血管群各々、心臓マッサージ；8.49%、6.7%、

図 4. 終末期における月ごとの医療・介護費

9

合（令和元年(2019)）[acceced Mar 31, 2021]；
Available from:https://Ⅳ．考 察

www.mhlw.go.jp/toukei/saikin/hw/jinjin/geppo/

本研究では、心血管疾患に罹患している患者は、それ以外の患者と比較して、終末期の入院、ICU・HCU

nengai19/dl/gaikyouR1.pdf
2)への入院、死亡直前の蘇生行為を受ける割合が高い傾

厚生労働省：高齢者の受診動向等について；

向にあり、死亡前 1 年間を通して、要介護度 2 以上の[acceced Mar 31, 2021] ；https://www.mhlw.

割合、医療費が高いことが明らかになった。心血管疾

go.jp/shingi/2007/03/dl/s0322-11a.pdf

患患者は、非心血管疾患患者と比較し、平均年齢はほぼ等しいものの、要介護度が高く、医療への依存度が高いことが想定された。心血管疾患患者では、蘇生処
置や ICU・HCU への入院が多いことから、高齢であっても、積極的な治療を受けやすい傾向にあり、心不全患者等においては、急性期の病状が治療により可逆的であることなどを反映している可能性が考えられる。
本研究では、冠動脈疾患、心不全、脳卒中、末期腎不全患者を、心血管疾患患者として包括的に評価を行なったが、今回の各アウトカムについては、各々の疾患ごとでも多様性がある可能性があり、今後、各々の病態についても個別に解析を進めていく必要がある。
奈良県は、北部に都会型、中南部に僻地型の住民構
成をしており、人口を含め色々な点で全国のおおよそ1％であると考えられる。他県とのデータ比較を行なっていくことで、心血管疾患における終末期像の地域差についても検討していくことが望ましいと考えられる。
本研究を行うことで、終末期の実態把握を通して、
終末期医療費の実態、および適切な終末期医療のあり方に関して検討を行なっていく上での基礎的資料となる結果が得られた。

Ⅴ．結 論
心血管疾患患者は、非心血管疾患患者と比較し、終末期において、医療への依存度が高く、より積極的な医療を受ける傾向にあることが示された。

Ⅵ．研究協力者
斎藤 能彦・奈良県立医科大学循環器内科学・教授
今村 知明・奈良県立医科大学公衆衛生学講座・教授
野田 龍也・奈良県立医科大学公衆衛生学講座・准教授西岡 祐一・奈良県立医科大学公衆衛生学講座・助教

Ⅶ．参考文献1)

厚生労働省：統計情報・白書：主な死因の構成割

10Big Data が拓く心房細動の未来医療

国立循環器病研究センター研究所
病態ゲノム医学部・上級研究員

CHA PEI-CHIENG

Ⅰ．緒 言

な心房細動GWASの全ゲノムインピュテーション解

厚生労働省平成30年度の国民医療費概況によると、析を行うことで、日本人心房細動症例の全ゲノム情報

循環器病関連医療費は国民医療費の約2割を占め、特を高精度に予測し補完することを目的としている。こに65歳以上の者においては、循環器疾患が占める割合の手法から得られた全ゲノム情報を用いて疾患関連

１は24.4%であった 。60歳を超えると発症率が急激に解析を行うことで、心房細動の感受性遺伝変異の同定

高まる循環器疾患の一つは心房細動である。心房細動

および心房細動の発症リスク予測システムの開発には最もよく見られる不整脈である。心房細動により血つながり、効果的な治療法の探索も期待される。

栓が起こりやすくなり、心不全や脳梗塞のリスクも高

Ⅱ．対象・方法

まるため、超高齢社会に突入した日本において大きな課題となっている。心房細動の発症リスク予測システ

本研究の対象となるのは国立循環器病研究センタ

ムの開発や効果的な治療法の探索は医療コストの削ーのバイオバンクに登録された心房細動症例である。

減につながる。

本研究は二段階より構成されており、第一段階の研究

これまでのゲノム研究により報告された心房細動

対象者は、日本人心房細動症例15例、第二段階の研究

感受性遺伝領域は100箇所以上もあるが、心房細動の対象者は心房細動症例計1,265例である。

遺伝背景の全貌はいまだ解明されていない2。心房細第一段階では、心房細動症例 15 例の WGS を実施

動の遺伝背景と発症機序の解明を目指して、申請者らした。WGS 解析のゲノム配列データを BWA4 によりは2017年に日本人心房細動症例を対象としたゲノム

ヒトゲノム GRCh38 のリファレンス配列にマッピン

ワイド関連解析(GWAS)を実施し、新規心房細動感受グした。
ゲノム配列の品質管理(QC)やインフォマティ

性遺伝子領域を同定した3。さらに、患者の遺伝情報にクス解析を行い、日本人集団の心房細症例者のゲノム基づいた心房細動発症リスクスコアを提案し、心房細リファレンスパネルを作成した。さらに、public

動の感受性領域の分布には人種差があることを示し

database の 1000 Genomes Project5 の、ヒトゲノム

た。

GRCh38 のリファレンス配列にマッピングしたゲノ

この研究により、日本人心房細動発症リスクを高精

ムデータも取り込んだ。

度に予測するには、欧米人集団の研究結果のみでは難第二段階では、日本人心房細動症例 1,265 例の新規

しく、日本人集団によるゲノム研究は不可欠であるこ

GWAS を行った。まず、1,265 症例の SNP Arrayとが明らかとなった。心房細動症例の全ゲノム情報を(Illumina Infinium OmniExpressExome)データの全ゲノムシーケンス解析(WGS)により網羅的に調べ

QC を行い、Genotyping Rate が 95%未満の SNPs やることは、普段のGWAS解析と比較すると一症例当Hardy−Weinberg Equilibrium からずれが認めた（Pたりの解析費用が十数倍も高いため、現実的には困難＜1ｘ10-6）SNPs を除外した。さらに、主成分分析にである。このことから、解析費用を抑えながら効率的

より集団構造化解析や IBD/IBS 検定を実施し、研究に心房細動症例の全ゲノム情報を高精度に調べる手

対象者の中で、日本人集団のクラスタ外の症例や近縁法は非常に重要である。

関係が確認された症例を研究対象者から除外した。

本研究で、申請者らは小人数の日本人心房細動症例

次に、疾患関連解析を行う際に必要となる研究対照のWGS解析から日本人集団の心房細動症例のゲノム群のデータを東北メディカル・メガバンク機構

リファレンスパネルを構築し、それを基にした大規模(ToMMo)より取得した。
研究対照群となる 8,380 人の11ジェノタイプデータ(ToMMo8.3KJPN Genotypeのデータから 513,662 SNPs のジェノタイプ情報を(v2020083))6

取り出し、疾患関連解析の preliminary analysis を行

Frequency PanelはヒトゲノムGRCh37 の情報のため、
liftover 法により GRCh38 のった。
日本人心房細動症例 1,249 例と対照群 8,380 人のゲノムポジションにマッピングし、マップされたデー
タの QC を行った。

関連解析の preliminary results により、心房細動とPreliminary 解析として、日本人心房細動症例と研強い関連を示した遺伝領域として、PITX2 (4q25),

究対照群 8,380 人の疾患関連解析を行った。ゲノムワ

NEURL1 (10q24.33), TBX5 (12q24.21), ZFHX3

イド優位水準は 5ｘ10-8 と定義し、Cochran Armitage(16q22.3)などが確認された。全ゲノム上のバリアン

Trend Test を用いて、SNP Array の SNPs と心房細トを対象とした解析を実施するため、構築したリファ動の関連を調べた。

レンスパネルによる全ゲノムインピュテーションを

全ゲノム上のバリアントをさらに網羅的に解析す実施した。現在、全ゲノムインピュテーション解析のるために、本研究の第一段階で構築された日本人心房精度を検討し、条件検討・プロトコルの策定を行って細動症例のゲノムリファレンスパネルと 1000いる。今後、精度の高い解析プロトコルにより、さらGenomes Project のアジア人のデータを統合したリに網羅的な関連解析や in silico Post-GWAS 解析を行ファレンスパネルを用いて、SNP Array のデータにう予定である。

対し、全ゲノムインピュテーション解析を行った。全
ゲノムインピュテーション解析を Eagle7 や MiniMac

Ⅳ．考 察

3, 48 などのソフトを用いて実施し、SNP Array に含本研究はGRCh38を基に実施されている。
ヒトゲノ

まれていないゲノム領域の遺伝子多型情報を統計的

ムGRCh38のリファレンス配列は2013年12月にリリに補完した。補完された日本人心房細動症例の全ゲノースされたにもかかわらず、現在公開されているゲノ

ム情報の精度を検討した。

ムデータベースや報告されたゲノム研究のほとんど（特に全ゲノムインピュテーション解析）はヒトゲノ

Ⅲ．結 果

ムGRCh37のリファレンス配列に従ったものである。

国立循環器病研究センター倫理委員会の承認を得

GRCh38はHLAを含め、様々なAlternative Contigsて、日本人心房細動症例 15 例の WGS や日本人心房を含むため、多様な変異の表現ができ、特定の集団に細動症例 1,265 例の新規 GWAS の解析を行った。

固有の変異の検出が期待される。本研究は、構築されWGS より獲得された日本人集団の心房細症例のゲたゲノムリファレンスパネルの精度や将来的なノム配列データに対し、エラーのバリアントを除外す

応用性を考慮したうえ、GRCh38を基に実施した。

るため様々なフィルタリングを実施した。バリアント

これまでのゲノム研究によって、心房細動の感受性

コーラーのフィルタが PASS、カバレッジが 5 以上、領域の分布には人種差があり、また、日本人集団に特ジェノタイピングの信頼値が 30 以上、かつ二回以上異に存在する感受性領域も確認された。そのため、心確認されたバリアントを選択した。合計 5,386,059 バ

房細動発症リスクスコアを高精度に予測するには、日リアントからなるゲノムリファレンスパネルを作成

本人における心房細動のゲノム研究は不可欠である。

し、日本人集団の心房細症例のハプロタイプ情報を構解析費用抑えながら効率的に全ゲノム情報を高精度築した。

に調べるには、統計解析法を活用した全ゲノムインピ

次に 1000 Genomes Project のデータから、日本人ュテーション解析が挙げられる。

105 人と East Asians 515 人の計 78,122,255 バリア

昨年報告された研究により9、日本人冠動脈疾患症

ントの情報やハプロタイプ情報を抽出した。本研究よ

例由来の全ゲノムシーケンスデータ をリファり得られた心房細動症例のハプロタイプ情報と 1000

レンスパネルとした日本人冠動脈疾患症例の全Genomes Project のハプロタイプ情報からなるリフ

ゲノムインピュテーション解析は、1000 Genomesァレンスパネルを構築した。

Project由来のデータよりも高精度にアレル頻度の心房細動症例の SNP Array データに品質管理を適低いバリアントを検出することができる こと応した結果、
計 1,249 症例の 513,662 SNPs が GWASが明らかになった。一般集団のゲノムリファレンス

解析対象となった。研究対照群とされる東北メディカ

パネルと比べ、本研究により構築された日本人心房細ル・メガバンク機構より獲得した日本人集団 8,380 人

動症例のゲノムリファレンスパネルは日本人心房細12動症例に特異的に集積しているレアバリアントやハ

3) Low SK, Takahashi A, Ebana Y, et al.

プロタイプが存在する。日本人心房細動症例の全ゲノ

Identification of six new genetic loci associatedムインピュテーション解析において、レアバリアント

with atrial fibrillation inやハプロタイプが高精度に推測可能となることが期

population. Nat Genet. 2017;49(6):953-958.

待される。現在、解析したサンプル数が少ないため、

4) Li H and Durbin R. Fast and accurate shortalignment

with

the

Japanese

リファレンスパネルのバリアント情報は少ないが、今read

後サンプル数が増えれば、構築したゲノムリファレン

transform. Bioinformatics, 2009; 25:1754-1760.

Burrows-Wheeler

スパネルは心房細動の研究に限らず、日本人集団にお5) Lowy-Gallego E, Fairley S, Zheng-Braddley X,

けるゲノム研究にとっても非常に貴重な研究資源とet al. Variant calling on the GRCh38 assembly

なりうる。

with the data from phase three of the 1000
Genomes Project. Wellcome Open Res. 2019;

今後、本研究より得られた全ゲノムインピュテーシ
ョン解析の結果を用いて、網羅的な関連解析や in

4:50.

silico Post-GWAS 解析を行う予定である。日本人心

6) ToMMo8.3KJPN Genotype Frequency Panel

房細動症例の遺伝情報に基づき、心房細動発症リスク(v20200831). [internet].東北メディカル・メガ

スコア (Polygenic risk score) の開発を目指している。

バンク機構；2021 Feb. [Accessed 2021 Apr 4].

既存の薬から有望な心房細動治療薬を探るために、

Available from:public databases より公開された protein-protein

https://jmorp.megabank.tohoku.ac.jp/202102/dinteraction 情報（例えば PINA v3.09）、薬剤データベ

ownloads#variantースの情報（例えば DrugBank 5.010）と GWAS より

7) LohPR,

DanecekP,

Oalamara

得られた心房細動遺伝感受性領域の情報を用いたドPF, et al. Reference-based phasing using the

ラッグリポジショニング解析 11 を行う予定である。

Haplotype Reference Consortium panel. Nat.

Genetics , 2016; 48:1443–1448.
8) Das S, Forer L, Schönherr S, et al. Next-ge

Ⅴ．結 論

neration genotype imputation service and m

本研究は費用を抑えながら効率的に全ゲノム情報と心房細動の関連を調べることを目的としている。

ethods. Nat. Genetics, 2016; 48:284–287.

ゲノム研究より得られた膨大なデータから最大限の

9) Koyama S, Ito K, Terao C, et al. Population-specific and

情報を引き出し、心房細動の発症リスクの高精度なtrans-ancestry genome-wide analyses identify distinct

予測、心房細動の治療に役に立つ情報を生み出すこand shared genetic risk loci for coronary artery disease.

とを目指している。本研究により、心房細動の発症Nat. Genetics, 2020; 52:1169–1177.
10) Yang D, Cai M, Xing X, et al. PINA 3.0: m

機序のみならず、心房細動の臨床治療への新たな知

ining cancer interactome. Nucleic Acids Res.,

見も期待される。

2021; 49:D1351–D1357. (https://omics.bjcanc
er.org/pina/)

Ⅵ．研究協力者

11) Wishart DS, Feunang YD, Guo AC, et al.

髙橋篤・国立循環器病研究センター研究所・病態ゲノ

DrugBank 5.0: a major update to the Drugム医学部・部長

Bank database for 2018. Nucleic Acids Res.,Ⅶ．参考文献2018;46(D1):D1074-D1082. (https://go.drugba

1) 厚生労働省平成 30 年度の国民医療費概況

nk.com/)[internet].東京：厚生労働省；2020 Nov 30.
[cited

2021

Apr

14].

Available

12) Sakaue S and Okada Y. GREP: genome for
REPositioning drugs. Bioinformatics, 2019; 3from:https://www.mhlw.go.jp/toukei/saikin/hw/k-

5:3821–3823.

iryohi/18/dl/data.pdf
2) Sander WL and Folkert WA. Beyond GWAS in
AtrialFibrillation

Genetics.

Circ.

Res.

2020;126:361–363.

13日英の医療 Big Data 比較による循環器医療の質・特徴の可視化

国立循環器病研究センター 心臓血管内科 客員研究員
リーズ大学 心血管代謝研究機構 招聘研究員

中 尾 一 泰国際比較研究を行うことができれば、単一のヘルスケアシステム内での検討のみは評価できな
い我が国の課題を明らかにできる可能性があるが、3個票レベルのデータを用いた国際比較研究
はほとんど行われていないのが現状であった。
英国では、QOF(Quality Outcome and Framework) 制度により、設定したQIの目標に達していれば診療報酬が上がるPay for performance制度が導入され、国家レベルでの診療プロセスを評
価な可能なデータベースの構築がなされるなど
4、医療の質の定量化とその向上へむけた施策が実施されている。
このような背景から、我が国の循環器疾患診
療のプロセスと医療の質について個票レベルでの全国データを用いて、ストラクチャーを含む
多面的な医療の質評価法の開発を行うこと。また、英国との国際共同比較研究を行い、日英の医療Big Data比較による我が国の我が国の循環器疾患診療プロセスと医療の質や特徴を明らかにすることを目的に当研究を進める。

Ⅰ.緒 言
我が国において、急速な高齢化社会の移行に伴い増加が見込まれる循環器疾患への対策は、喫緊の課題である。主要な循環器疾患である心
筋梗塞や心不全の予後には、病期に応じた検査による病態把握とエビデンスに準じた治療の実施など、診断・治療プロセスと診療体制を含めた「医療の質」が大きく影響するが、我が国の全国レベルでの実態は十分には把握されていな
い。
我々は、日本循環器学会と国立循環器病研究センターとの共同研究である循環器病実態調査（JROAD）にDPC（診断群分類）を突合したJROAD-DPC研究の開発に携わり、特に、同データベースが、施設レジストリーであるJROAD部分と、個票データであるDPC部分からなり、施設データと患者個票データを含むことから、「医療の質」の評価に適していることに着目し、手法の開発と実装を行ってきた。すなわち、同データベー
スは、医療の質の主要な部分である診療プロセス(診療過程)の評価が可能であること、また、医療の質の他の構成要素でであるストラクチャー(構造)やアウトカム(成果)(医療の質の3要素)の評価が可能であることを示してきた。1これらの手法をもとに、これまでに、急性心筋梗
塞症のガイドラインで推奨された検査及び治療の実施率のばらつきが大きいことを示し、さらにそれらの順守率（6指標）が患者予後と関係することを全国レベルで初めて明らかにした。2
また、心不全患者における病院レベルの診療プ
ロセス（入院時検査およびガイドライン推奨薬剤の処方）が、慢性期の心不全再入院と関係していることを見出し、検討を重ねている。一方、
前述のように「医療の質」には、診療プロセス
以外に施設の様々なストラクチャー(構造)指標が関与すること明らかにされており、医療の質測定やその改善のためには、診療プロセス使用
のみならず、構造的な因子も含めた多面的な評
価および介入が必要である可能性がある。
また、我が国の現状を反映するデータ用いたⅡ.対象・方法
1.我が国の心不全における心不全診療の「医療の質」指標の意義と多面的評価
国立循環器病研究センターが日本循環器学会と共同研究を行っている循環器病実態調査(JRO
AD-DPC)を用いて、2014年4月から2015年3月に心不全病名で入院した患者のレコードを退院後1年まで突合したデータベースを構築した。我が国の731病院に心不全で入院した83,567名を対象とし、以下のプロセス指標の心不全治療薬(ACE-I/ARB、β遮断薬、MRA:ミネラルコルチコイ
ド受容体遮断薬)の処方率、入院中心エコーの実
施率、入院中BNP/NT-proBNP測定率の検討を行った。各項目と1年以内の心不全による再入院との関係について検討を行った。解析には多変量Co
x比例ハザード解析を用いて背景因子(年齢、性別、心不全の重症度[NYHA分類]、チャールソン
スコア)を補正した上で各薬剤の病院毎処方率
あるいは検査実施率、第1四分位(Q1) を基準と14

したときのQ2-4のハザード比を算出した。診療プロセスを評価するための以下の統合スコアを作成した。各指標のQ1-Q4にそれぞれ1-4ポイン
トを与え、5項目を加算し、最小5-最大20ポイン
トとした。統合スコアを用いて、741病院を4グ
ループに分け(最低群:5-8, 低値群:9-12, 高値群:13-16, 最高群:17-20)、心不全による再入院との関係につき多変量Cox比例ハザード解析を実施した。
さらに、病院のストラクチャー指標(各病院のベ
ッド数、心不全患者数、循環器専門医数、心臓外科の有無)のそれぞれの4分位の調査を行い、統合プロセス指標最高群との関係について検討をおこなった。
当研究は、国立循環器病研究センターの倫理委
員会にて承認を得ている。
2.英国との心筋梗塞症の国際比較
国際比較研究について、具体化のための英国グループとの協議を進め、以下の統計解析プランをもとに実施する方針となった。
我が国のJROAD-DPCと英国のMINAP(Myocardialischemia National Audit Project)5を用いる(MINAPは英国のイングランドおよびウェールズ
における急性冠症候群の全例登録データベース)。2012年から2017年のデータを用いて、検討を行う。両国の背景などの相違を補正するため、11因子(年齢、性別、喫煙、糖尿病、高血圧、慢性閉塞性肺疾患、虚血性心疾患の既往、脳血管障害、Killipクラスおよび心停止)を用いてケー
スミックスモデルを作成し、検討を行う。心筋梗塞の入院中の心不全の重症度別(Killipクラス)にそれぞれの国で、入院期間や院内死亡率の検討を行い、心不全の重症度別に血行再建や、薬剤治療の意義の同異について検討を行う。院
内死亡率については、ケースミックスを用いて標準化相対リスクを算出する。また生存退院者について、急性心筋梗塞ガイドライン推奨薬剤の退院時処方率の違いについて検討する。

図1 心不全ガイドライン推奨薬剤および検査の各病院(731
病院)における(処方率8パーセント)および実施率

いずれのガイドライン推奨薬剤処方率やや検査も実施率についてもQ2からQ4 にかけて心不全
による再入院に対するハザード比が低下した(図2A)。これは、患者の年齢や、疾患重症度、併存症で補正後も同様の傾向を認めた。
統合スコアにより４群に分類した群では、スコアがより高い(ガイドライン推奨検査および治療の実施率が高い)病院群で、1年以内の心不全による再入院に対するハザード比が低値であった(図2B)。

Ⅲ.結 果
1.我が国の心不全における心不全診療の「医療の質」指標の意義と多面的評価
心不全治療ガイドライン推奨薬剤の処方率73
1病院はACE/ARB 中央値55% [四分位範囲:44%-65%] β遮断薬 55% [43%-65%]、MRA 中央値47%[38%-56%] であった。心エコー図検査の実施率
は 85% [77%-91%]とBNP/NT-pro BNP測定率は 86%[80%-89%]であった。(図1)。

図2 1年以内の心不全による再入院に対するハザード比(A:
各因子のQ1を基準、B最低群を基準)

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統合スコアと病院のストラクチャー因子との関係を詳細に検討した。ストラクチャー因子として、病院のベッド数、循環器専門医数、心不全の入院患者数、心臓外科の有無について調査を行った。731病院の病床数の四分位(中央値)は、
最小四分位(Q1)から最大4分位(Q4)にかけて、199、322、435 および 654ベッド、専門医数は
1、4、5 および 10名、心不全入院患者数は49、85、123 および 186名であった。統合スコア最大群との関連を検討したところ、各因子の四分位が上がるにつれてオッズ比が上昇した。また、心臓外科があること関連を認めた(オッズ比: 4.
47)。これらの結果より、我が国においては、病院毎の患者数や専門医数が比較的広く分布していること。また、統合診療プロセスが種々の病院のストラクチャー指標と関連することが明らかになった。(図3)

要素であるストラクチャー指標(医師数、循環器
専門医数、心臓外科の有無など)と関連し、さらには、統合指標が高いことがこれらの指標が高いことからは、プロセス指標の低値は、医療資源の不足から質の高い医療を行うことの困難性を表しているとも解釈しうる。医療の質の改善のためには、診療プロセスが低値であるその背景も考慮した多面的なアプローチが必要である
可能性がある。

V .結 論
我が国の心不全診療における、ガイドライン
推奨薬剤や検査などの診療プロセスは、心不全患者の予後と関連した。診療プロセス指標は、複数のストラクチャー指標と関連していた。また、日英の急性心筋梗塞に関する国際比較研究を開始した。

Ⅵ. 研究協力者
安田聡・東北大学大学院医学系研究科循環器内科学・教授
Chris P Gale・リーズ大学(英国)心血管代謝研
究機構・教授中尾葉子・国立循環器病研究センター OIC 循
環器病統合情報センター・室長

Ⅶ. 参考文献
1. Yasuda S, Nakao K, Nishimura K, et al. The
Current Status of Cardiovascular
Medicine in Japan - Analysis of a Large
Number of Health Records From a
Nationwide Claim-Based Database,
JROAD-DPC. Circ J 2016;80(11):2327-2335.
(In eng). DOI: 10.1253/circj.CJ-16-0196.
2. Nakao K, Yasuda S, Nishimura K, et al.
Prescription Rates of Guideline-Directed
Medications Are Associated With
In-Hospital Mortality Among JapanesePatients With Acute Myocardial
Infarction: A Report From JROAD - DPC
Study. J Am Heart Assoc 2019;8(7):e009692.
(In eng). DOI: 10.1161/JAHA.118.009692.
3. Chung SC, Gedeborg R, Nicholas O, et al.
Acute myocardial infarction: acomparison of short-term survival innational outcome registries in Sweden andthe UK. Lancet 2014;383(9925):1305-12.
(In eng). DOI:
10.1016/S0140-6736(13)62070-X.
4. Bebb O, Hall M, Fox KAA, et al. Performanceof hospitals according to the ESC ACCA
quality indicators and 30-day mortality
for acute myocardial infarction:

図3: 各ストラクチャー因子と統合スコア最大群の関連

2.英国との心筋梗塞症の国際比較
当研究について、国立循環器病研究センターの倫理委員会にて承認を取得した。
統計解析プランに基づき、ケースミックスモデ
ルの作成、双方の変数の調整などを含め、デー
タセットの作成に着手した。

Ⅳ.考 察
我が国の心不全診療において、病院毎のガイドラインに推奨される推奨薬剤(ACE-I/ARB、β遮断薬、MRA)の処方率については、いずれの薬剤も処方のばらつきを認めた。一方、心エコー
検査や、BNP/NT-proBNP測定といった検査は、高率に行われており、病院間のばらつきも少ない。
このことは、検査後の何らかの要因が処方率の違いに関与していることを示唆する。病院毎の薬剤の処方率や検査実施率また、これらから算出した統合プロセス指標が高いほど、再入院率が低いことから、診療プロセス指標測定に意義があること、また、心不全診療プロセスの改善
により、我が国の心不全患者の予後改善しうると考えられる。一方、同スコアが、医療の質の16national cohort study using the United
Kingdom Myocardial Ischaemia National
Audit Project (MINAP) register. Eur HeartJ 2017;38(13):974-982. (In eng). DOI:
10.1093/eurheartj/ehx008.
5. Wilkinson C, Weston C, Timmis A, Quinn T,
Keys A, Gale CP. The Myocardial Ischaemia

National Audit Project (MINAP). Eur HeartJ Qual Care Clin Outcomes 2020;6(1):19-22.
(In eng). DOI: 10.1093/ehjqcco/qcz052.

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