⽇本がん登録協議会
第28回学術集会
研修会
2019年6⽉19⽇（⽔）

がん登録の精度管理
全国がん登録における精度管理（公財）放射線影響研究所疫学部
杉⼭裕美

⽇本がん登録協議会
第28回学術集会
研修会
2019年6⽉19⽇（⽔）

COI開⽰
本発表に関連し開⽰すべきCOIはありませんGlobal Initiativefor CancerRegistry
Development(GICR)
Cancer Data for Cancer Action

Planning and Management of a Population-Based Cancer Registry3

GICRNet Courses

Topic

CanRegCoding,Staging

Data
Quality

Data
AnalysesDate

Jan 2016

Dec 2017

Dec 2018

July 2019# Hubs4666#Trainees

14192222

Lead(s)M Ervik

M Parkin
M Piñeros
K WardA ZnaorJ Ferlay
F BrayI Soerjomataram

地域ベースのがん登録における精度管理

1. Completeness完全性

2. Comparability

⽐較可能性

3. Validity

妥当性

4. Timeliness

即時性地域ベースのがん登録における精度管理

1. Completeness完全性

2. Comparability

⽐較可能性

3. Validity

妥当性

4. Timeliness

即時性Completeness of registration
がん登録における完全性• Completeness of registration is the degree to which all of the incident cases ofcancer in the target population have been included in the registry database.

がん登録の完全性とは、対象とする地域のすべてのがん罹患症例がそのがん登録データベースに含まれているかという程度のこと。

Evaluation of completeness 完全性の評価:• Qualitative (or semi-quantitative) methods give an indication of the degree ofcompleteness relative to other registries, or over time
半定量⼿法︓他のがん登録と⽐較したり、経年的に⽐較することで、完全性の程度指標を与える• Quantitative methods provide a numerical evaluation of the extent to which all
eligible cases have been registered.
定量的⼿法︓定義された登録対象がすべて登録されているかという程度について数量的評価を提供する

Quality Control at the Cancer Registry7

Completeness of registration 登録の完全性

全国がん登録における品質管理

Qualitative methods 半定量的⼿法

1.Historic data methods
既存データ法
2.Mortality: Incidence ratios
死亡罹患⽐3.Number of sources/notifications per cases 1例あたりの資料源の数
4.Histological verification of diagnosis 診断の組織学的検証

Completeness of registration 登録の完全性

Qualitative methods 半定量的⽅法
1.Historic data methods 既存データ法• 1.1 Stability of incidence over time 経年的罹患率の安定性• 1.2 Comparison with incidence rates in similar populations
似ている地域の罹患率と⽐較

• 1.3
• 1.4

Shape of age‐specific curves 年齢階級別罹患率曲線の形状
Incidence rates of childhood cancers ⼩児がんの罹患率

Do the recorded rates seem a priori reasonable, in comparison
with appropriate standards?
Quality Control at the Cancer Registry9Historic data methods 既存データ法(1.1) Stability of incidence over time 経年罹患率の安定性
Number of cases in single calendar years of observation 観察した1年ごとの罹患数

Quality Control at the Cancer Registry10Historic data methods 既存データ法(1.1) Stability of incidence over time 経年罹患数の安定性
Number of cases in single calendar years of observation

Quality Control at the Cancer Registry

観察した1年ごとの罹患数

11

Historic data methods 既存データ法(1.1) Stability of incidence over time
経年罹患率の安定性

Canreg5 allows time trends of the incidence rates (age standardised) of the major cancers to be plotted as a graph.
Canreg5によりグラフで主要がんの（年齢調整）罹患率の年次推移をプロット

Quality Control at the Cancer Registry12

Historic data methods

既存データ法(1.2) Comparison of incidence rates with other (similar) populations（1.2）似ている地域の罹患率と⽐較

Systematic discrepancies (acrossseveral sites) provide evidence ofpossible under‐registration orover‐registration (due to inclusionof duplicate records).
Another explanation could be awrong population file.
体形的な差異をみると、登録不⾜や（重複登録も含む）過多登録の可能性がわかる。または、⼈⼝ファイルが間違っているという説明もできる。

Quality Control at the Cancer Registry13

Historic data methods 既存データ法(1.3) Shape of age‐specific curves
年齢階級別罹患率曲線の形状

Age‐specific curves reflect the biologicalcharacteristics of the respective cancer.
For example – colorectal and prostatecancer incidence increases with age,
the rate of increase of breast andcervical cancer with age slows after
menopause, the Hodgkin lymphoma
curve is bimodal, etc.
年齢階級別罹患率の曲線は、それぞれのがんの⽣物学的特性を表す。例えば、⼤腸がんと前⽴腺がんの罹患率は年齢とともに増加する。
乳がんと⼦宮がんの罹患率の増加は閉経後は緩やかになる。ホジキンリンパ腫の曲線は⼆峰性になる等。

⾷道胃

⼤腸

肝臓

膵臓肺

乳房

⼦宮頸

前⽴腺

⾮ホジキンリンパ腫
Qualityホジキンリンパ腫
Control at the Cancer Registry

⽩⾎病14Historic data methods 既存データ法(1.4) Incidence rates of childhood cancers（1.4）⼩児がんの罹患率

With respect to childhood cancer, the incidence rates (for all types combined) in the childhood age groups (0‐4. 5‐9, and 10‐14) show much less variability than in adults.
⼩児がんについては、⼩児がん年齢階級（0-4、5-9、10-14歳）の（すべてのタイプを含む）罹患率は、成⼈よりもそれほど変動しない。

The possibility of under‐enumeration (or duplicate registrations) in this age range can be investigated bycomparing the observed age‐specific rates in the childhood age range with an “expected” range of values.

⼩児がん罹患率の「期待される」値の範囲を⽤いて、⼩児年齢の範囲における観測された年齢階級別罹患率を⽐較することで、この年齢の範囲で過⼩計測（もしくは重複登録）の可能性を検討することができる。
Age group (years)
0‐4
5‐910‐14BoysLowest< 13.1< 9.1< 9.2GirlsHighest> 27.1
> 15.9> 16.9Lowest< 11.3< 7.0< 8.0

Highest> 24.8> 13.4
> 15.5The lowest and highest deciles of incidence rates (per 100,000) of childhood cancer in CI5 Vol. XI

CI5 Vol.XI における⼩児がんの罹患率（10万対）の最⼩値と最⼤値

Quality Control at the Cancer Registry15

Qualitative methods 半定量的⼿法(2) Mortality:Incidence ratios（2）死亡罹患⽐• The Mortality:Incidence (M:I) ratio is an important indicator of completeness forcancer registries. It compares the number of deaths, obtained from a source
independent of the registry (usually, the vital statistics system), and the number of
new cases of a specific cancer registered, in the same period of time.

死亡罹患⽐は、がん登録の完全性の重要な指標です。死亡罹患⽐は、同時期の、がん登録とは独⽴した資料（通常は⼈⼝動態調査）から得られた死亡数と、そのがん登録での新規症例数を⽐較する。

• Normally expressed as % (x100) 通常、％で表⽰される。
• This method cannot be used where there is no comprehensive death registration,or when cause of death is missing or inaccurate on death certificates, which is thesituation in many low and middle income countries.
この⽅法は、多くの低中所得国のように、包括的な死亡登録がない、または死亡診断書における死因の不明や不正確である場合には利⽤できない。
Quality Control at the Cancer Registry16

Qualitative methods 判定量的⼿法(2) Mortality:Incidence ratios
死亡罹患⽐

When the quality of the mortality data is good and incidence and survival are correct, the M:I ratio is approximately 1 minus
the 5‐year survival probability. 死亡データの品質が良く、罹患と⽣存率が正確な場合、死亡罹患⽐はおおよそ1-5年⽣存率となる。
⼥性

男性

1－5年⽣存率

1－5年⽣存率

カリがん登録（1998-2002）コロンビア

Data quality at population-based cancer registries in Colombia
Ricardo Cendales, Constanza Pardo, Claudia Uribe, Guillermo López, María Clara Yepez, Luis Eduardo Bravo
Quality Control at the Cancer Registry17Qualitative methods 半定量的⼿法(2) Mortality:Incidence ratios 死亡罹患⽐
In countries with reasonable death registration, the M:I ratios can be compared to standard values from the same region,
testing for significant differences. きちんとした死亡登録のある国では、死亡罹患⽐は同じ地域の標準値と有意な差があるか⽐較可能である。
M:I ratios that are higher than expected raise suspicion of incompleteness (i.e. incident cancers missed by the registry).
Under‐ or over reporting of tumours on the death certificates distorts this relationship.
期待よりも⾼いM:I⽐は不完全であるという疑いを⽣じる（例えば、その登録における罹患の未登録）。死亡診断書での過⼤または過⼩ながん罹患数の報告はこの関係をゆがめる。

Quality Control at the Cancer Registry18Qualitative methods 半定量的⼿法(4) Histological verification of diagnosis
診断の組織学的な検証• The main use of the indicator ‘Percentage of cases microscopically verified’ (MV%)
is as a measure of validity.
指標〝顕微鏡で確かめられた割合”（MV%）の使⽤は、妥当性の計測です。

• However, a value of MV% higher than expected is also a cause for concern forcompleteness. This is because collecting data on cancer cases from pathology
departments is much easier than trawling through clinical services or ill‐organizedhospital archives.
しかし、期待したよりもMV%の値が⾼いことは完全性にとって懸念要因です。これは、臨床現場やあまり整っていない病院の資料庫からがん症例データを掘り起こしてくるよりも、病理部からがん症例のデータ収集する⽅がより容易だからです。

Quality Control at the Cancer Registry19

地域ベースのがん登録における精度管理

1. Completeness1. 半定量的⼿法
2. 定量的⼿法

完全性

2. Comparability

⽐較可能性

3. Validity

妥当性

4. Timeliness

即時性Completeness of registration 登録の完全性

Quantitative methods 定量的⼿法• Three quantitative methods provide a numerical evaluation of theextent to which all eligible cases have been registered. These are:
3つの定量的⼿法により、すべての適格症例が登録されているかどうかの程度について数的評価を提供する。

1.Independent case ascertainment
2.Capture‐recapture methods
3.Death certificate methods

Quality Control at the Cancer Registry

独⽴した症例把握
標識再捕獲法死亡診断書法21

Quantitative methods 定量的⼿法(3) Death certificate methods 死亡診断書法• These depend on the availability of relatively high‐quality(complete and accurate) certification of cause of death.

これらは信頼できる⾼品質（完全で正確）な死因の診断書が利⽤可能かどうかによる。

• If the registry is finding many new cases via death certificates, it iscertain that registration is incomplete.
登録室が死亡診断書から多くの新しい症例を⾒つけるなら、登録は不完全であるということになる。

• So an elevated DCO% is suggestive of incompleteness.
ゆえに、DCO％が⾼いことは不完全を⽰唆しています。

Evaluation of data quality in the cancer registry: Principles and methods Part II. CompletenessD. Max Parkin, Freddie Bray. EJC

Quality Control at the Cancer Registry22Quantitative methods 定量的⼿法(3) Death certificate methods 死亡診断書法
Death‐certificate‐notified (DCN) cases arethose first notified by a death certificate.

死亡診断書にがんと記載あり
がん登録データベースと照合

DCNとは、死亡診断書で初めて把握された症例のこと。

Some cases that are successfully traced
may be found not to be cancers, and are
therefore not registered.
The remaining cases are classified as
death‐certificate initiated (DCI) cases
遡り調査によって、いくつかの症例はがんではなかったとわかったので、登録されないかもしれない。その他の症例はDCIとして分類されます。

DCO cases represent the residuum of the
trace‐back process; they are the remaining
DCN cases for which no other information
could be obtained.
DCO症例は遡り調査の過程の残りを意味します。それらはその他の情報が得られなかった残りのDCN症例です。

登録なし登録あり
DCN症例

DC以外の情報受理

DC以外の情報なし（死亡診断した医師に）遡り調査
この資料により登録

遡りの結果
がん以外遡り不可

遡りの結果
がん

適切な資料から登録

DCOとして登録
Evaluation of data quality in the cancer registry: Principles and methods Part II. CompletenessD. Max Parkin, Freddie Bray. EJC

Quality Control at the Cancer Registry23

Quantitative methods 定量的⼿法(3) Death certificate methods 死亡診断書法
Ajiki provides a formula for estimating completeness from death‐certificate
initiated (DCI) and the M:I ratio (both expressed as proportions):
味⽊はDCIとMI⽐から完全性の推定式を提唱した。

1 ‐ DCI x (1/M:I)
1 – DCI
2005‐2009DCI %M:IC%Breast, C50

1.9

0.3

95.4

Evaluation of data quality in the cancer registry: Principles and methods Part II. CompletenessD. Max Parkin, Freddie Bray. EJC

Quality Control at the Cancer Registry24

地域ベースのがん登録における精度管理

1. Completeness完全性

2. Comparability

⽐較可能性

3. Validity

妥当性

4. Timeliness

即時性2. Comparability
⽐較可能性• The statistics which cancer registries produce have to be comparable between
different populations and over time.
がん登録が提供する統計は、別の地域集団との⽐較や、経年的な⽐較ができなければいけない• It is ensured by adoption of a set of international classifications and standards forcancer registration.
がん登録のための国際的な分類や基準を採⽤することで可能• Comparability is identified via a thorough review of:
以下のことを検証して、⽐較可能性について確認すること

specification of the standards and definitions used
reporting dates in changes of practice.
the registration routines in place

Quality Control at the Cancer Registry26

2. Comparability
⽐較可能性

1. International standards for classification and coding of neoplasms
分類とコーディングの国際標準 → ICD-O-3.１、TNM分類

2. Definition of incidence date
罹患⽇の定義3. Handling of multiple primaries
多重がんの扱い

4. Incidental diagnosis

偶発的な診断 Screening and testing Autopsy diagnosis

がん検診と検査
剖検による診断

Quality Control at the Cancer Registry27

2. Comparability
⽐較可能性

1. International standards for classification and coding of neoplasms
新⽣物の分類とコーディングの国際標準（1）ICD-O-3.１︓部位、組織型、性状（2）Recorded rule: 登録ルール →登録の範囲（3）Reported rule: 集計ルール →ICD1028

1. International standards for classification and coding of neoplasms
新⽣物の分類とコーディングの国際標準Time trends of incidence of bladder cancer in men, Nordic countries
Five‐year floating averages of age‐standardized rates (World) 1943–2014.

デンマークノルウェー
フィンランド北欧諸国における男性膀胱がんの罹患率の推移
年齢調整罹患率（世界）5年移動平均1943-2014

Part of the differences is explained byregistration: Denmark has more often
than the others included urothelial
tumors of grades 1– 4, unknown gradeand ‘papilloma’ in the bladder cancer
incidence.
罹患率の差の⼀部は登録の違いによる︓
デンマークは尿路系腫瘍のGrade1-4、Grade不明の乳頭腫を他の国よりもより登録している

Pukkala E et al. Acta Oncol 2018;57(4):440-455
NORDCAN: http://www-dep.iarc.fr/NORDCAN/english/frame.asp
Quality Control at the Cancer Registry29Definition of incidence dateComparability in cancer survival
罹患⽇の定義 がん⽣存率の⽐較

死亡⽇
臨床医によりがんと診断された最初の⽇

外来クリニックを受診した最初の⽇病院を受診した
最初の⽇

⽣存

最初の病理報告⽇
死亡

スコットランド
ノルウェー
マニトバ

南ウェールズオンタリオ
スウェーデン

Quality Control at the Cancer Registry

イングランド北アイルランド
ヴィクトリアウェールズ
Eden et al. Cancer Epidemiology 2019;58:184-192
30

3. Multiple primaries 多重がん
IARC/IACR rules
http://www.iacr.com.fr/MPrules_july2004.pdf•

Quality Control at the Cancer Registry31

3. Multiple primaries 多重がん
SEER登録における乳がんの罹患率の年次推移
SEERとIARC/IACRの多重がんのルールを使⽤

SEER
IARC/IACR

Surveillance, Epidemiology, and End Results (SEER) Program (www.seer.cancer.gov) Research Data (1973-2015), National Cancer Institute,
Quality Control at the Cancer Registry
DCCPS, Surveillance Research Program, released April 2018 32

Effect of screening on rates
Comparability
罹患率へのがん検診の影響Time trends of incidence of prostate cancer in selected Nordic countries
Age‐standardized rates (World) 1943–2014.

北欧3国における前⽴腺がん罹患率の年次推移
年齢調整罹患率（世界）1943-2014

PSA test

Pukkala E et al. Acta Oncol 2018;57(4):440-455
NORDCAN: http://www-dep.iarc.fr/NORDCAN/english/frame.asp
Quality Control at the Cancer Registry33

地域ベースのがん登録における精度管理

1. Completeness完全性

2. Comparability

⽐較可能性

3. Validity

妥当性

4. Timeliness

即時性Validity of registry data
登録データの妥当性

The proportion of cases in the registry with a given
characteristic which truly have that attribute. Depends on:
⼀定の特徴（例えば部位や年齢）を有するデータにおいて、その属性を真に有する症例の割合。
以下のことによる。

1)
2)

Accuracy of source documents
Skills in abstracting, coding, recording

Quality Control at the Cancer Registry

資料源の正確性
採録、コーディング、登録の技術35

Methods for measuring validity
妥当性を計測する⽅法

1. Re‐abstracting and recoding “audits”

再抽出と登録 “監査”診断基準⽅法︓
2. Diagnostic criteria methods:
2.1 Microscopically Verified (MV) percentage 顕微鏡で確かめられた症例の割合
2.2 Death Certificate Only (DCO) percentage 死亡票のみで登録された割合
3. Missing information
⽋損情報
4. Internal consistency checks
票内間の⼀貫性のチェック

Quality Control at the Cancer Registry36

Re‐abstracting and recoding audits
登録症例の再確認（抽出と登録）• Used to assess 評価に使⽤するもの
1. accuracy (agreement with source medical records)
正確性 （もとのカルテとの⼀致）

2. reproducibility (agreement among data collectors)
再現性 （データ収集者の中での⼀致）• Need to be performed by an auditor 監査⼈によって⾏う必要がある• Sample of cases
症例のサンプル• Study protocol
研究計画

Quality Control at the Cancer Registry37Percentage of cases with Microscopical Verification of diagnosis (MV%)
顕微鏡で確かめられた症例の割合（MV%）

The MV% is the percentage of cases for which the diagnosis is based on
histology or cytology. It includes the following basis of diagnosis codes:
MV％は組織診または細胞診に基づいて診断された症例の割合のこと
5. Cytology or haematology 細胞学的、または⾎液学的6. Histology of a metastasis 遠隔転移の組織
7. Histology of a primary tumour 原発腫瘍の組織

1) The % MV varies by cancer site (and age) MV%はがんの部位（年齢）による
2) It depends on the availability of pathology/cytology services and on
local diagnostic practices
MV%は、病理学的・細胞学的診断がどのくらい受けられるのかということと、その地域の診断の実際による。
Quality Control at the Cancer Registry38

MV% ‐ interpretation
MV%－解釈• MV% significantly lower than expected MV%が期待したよりも有意に低い– concern about a possible lack of validity 妥当性の⽋如の可能性を考える– reflects also the availability and use of pathology services within the registryarea がん登録エリア内の病理の情報が⼊⼿できるか、利⽤できているかどうかを反映している• In LMIC, a relatively high MV% – is cause for concern
低中所得国において、⾮常に⾼いMV%は考えもの– suggests over‐reliance on pathology data leading to incomplete registration
病理データに依存しすぎ不完全な登録となる可能性

Quality Control at the Cancer Registry39

Death Certificate Only (DCO)

死亡診断書のみで登録された症例（DCO）• DCO cases are those cases for which no other information than a death certificate
mentioning cancer can be obtained after all trace‐back procedures have been completed
DCO症例とは、すべての遡り作業を完了した後も、がんと記載された死亡診断書以外の情報が得られなかったもの• Date of diagnosis = Date of death. Basis of diagnostic code 0 診断⽇＝死亡⽇。診断コード基準は０．
• DCO diagnosis is known to be less accurate (valid). If DCO cases are included in thedatabase, and if they comprise a large proportion of cases, the validity of the data issuspect.

DCOの診断は正確さ（妥当性）に⽋けることが知られている。DCO症例はデータベースに含められ、その割合が多くを占める場合は、データの妥当性は疑わしい。

• High level of DCO% is indicative of inadequate case finding procedures, but a low DCO%
does not always indicate good case finding.

DCO％が⾼いことは不適切なケースファインディング⽅法を指すが、低いDCO％が必ずしもよいケースファインディン
グを意味するわけではない。
Quality Control at the Cancer Registry40

Diagnostic Criteria Methods using Canreg5

Quality Control at the Cancer Registry41

Missing information – implications
⽋損情報-その意味• High proportion of PSU cases 原発部位不明症例の割合が多い– Incidence rates for cancers at specific sites will be underestimated特定の部位のがんの罹患率が過⼩推定される• High proportion of stage unknown cases 臨床進⾏度不明の症例割合が多い– Bias in the analysis of stage‐specific survival 臨床進⾏度別⽣存率の解析におけるバイアス– Underestimation of the effect of early diagnostic activities
早期診断⾏動の影響の過⼩推定• Lack of follow up information 追跡情報の不⾜– Omitted from analysis of survival ⽣存率解析から除外– May result in overestimated survival (especially for poor prognosis cancers)
⽣存率の過⼤評価の可能性（特に予後不良のがんについて）
Quality Control at the Cancer Registry42

Missing information (CI5 XI)

Quality Control at the Cancer Registry43

Consistency checks: IARC‐CHECK
⼀貫性のチェック

The program checks data for validity of the following data items:
プログラムで、以下のデータ項⽬の妥当性をチェックする︓
1.

Date of incidence 罹患⽇

2.

Age (and/or date of birth) 年齢（かつ、または⽣年⽉⽇）

3.

Sex 性別4.

Site code (ICD‐O‐3) 部位コード

5.

Morphology code (histology, behaviour and grade, ICD‐O‐3;1)
形態コード（組織型、性状、異型度、ICD-O-3;1）

and performs data combination edits, including:

かつデータの組み合わせにおいてエディットチェックを実⾏する。以下を含む︓•Incidence/birth dates•

Age/incidence/birth dates 年齢/罹患⽇/⽣年⽉⽇•Age/site/histology 年齢/部位/組織型•

Site/histology 部位/組織型•

Sex/site 性別/部位•

Sex/histology 性別/部位•

Behaviour/site 性状/部位•

Behaviour/histology•

Grade/histology•

Basis of diagnosis/histology

罹患⽇/⽣年⽉⽇

性状/組織型

異型度/組織型

診断基準/組織型

Quality Control at the Cancer Registry

http://www.iacr.com.fr

45

地域ベースのがん登録における精度管理

1. Completeness完全性

2. Comparability

⽐較可能性

3. Validity

妥当性

4. Timeliness

即時性Timeliness of registry data
登録データの即時性• Timeliness refers to the “speed” or rapidity at which a registry is able to report complete
and accurate data 即時性とは登録が完全かつ正確なデータを報告できる“スピード”や迅速性にあたる
Reporting of accurate and complete data is a critical activity of PBCR that is necessary forcancer control activities
正確かつ完全なデータを報告することは、がん対策活動にとって必要な地域がん登録の重要な活動である。
評価

データ収集

データ加⼯

解釈
がん登録
活動

データ解析

データの普及とコミュニケーション

がん対策活動計画

Adapted from: Remington P, Nelson D. Communicating Public Health Surveillance Information for Actionrd Ed. IARC; Lyon (in preparation)
Control
the Cancer3Registry
In: Cancer Registration:QualityPrinciple
andatMethods,47

Timeliness of registry data
登録データの即時性

Often pressure to increase timeliness at expense of other quality indicators: need to find thebalance. 他の品質指標を犠牲にして即時性を⾼めるようプレッシャーをかけてくる︓バランスを⾒るけることが必要
Effective Registry – reduce thetime within the registration process
効果的な登録－登録の業務内で時間を減らす

早い報告

品質データ

Early Report

Quality Data

Nature of Information – allow thetime for data saturation (to confirmthe cancer cases)
情報の性質－（がん症例を確認するための）データが⼗分になるまでの時間を⾒込むこと

Quality Control at the Cancer Registry48

都道府県がん登録の精度管理
がん登録室で確認すべきこと

••
•
•
•
•

罹患率の年次推移
罹患率の他の地域との⽐較
年齢階級別罹患率のグラフ
⼩児がんの罹患率MI⽐の算出（部位別）
部位別のMI⽐と1-5年⽣存率をプロットする••••

届出病院ごとの届出数の年次推移
MV%（全部位、部位別、年齢別）
DCO％（全部位、部位別、年齢別）
味⽊の⽅法による完全性の推定••••••••

国際基準の分類、コード
診断⽇の定義多重がんのルール
検診の種類、受診率
その地域の剖検率、剖検発⾒割合
不明割合（部位、組織型、年齢、性別、進⾏度、追跡⽇）
票内チェック（システム利⽤、病院への問い合わせ）
年次報告のためのデータベース確定⽇

院内がん登録室でできる精度管理•••

診断科による届出数を把握する
診断⽇の確認（⽉、季節に偏りはないか）
ケースファインディングの確認（再採録によるチェック）⽇本がん登録協議会
第28回学術集会
研修会

謝辞

2019年6⽉19⽇（⽔）
本発表で⽤いたスライドは、Global Initiative for Cancer Registry
Development (GICR) Net Data Quality Train the Trainers
Workshop から提供されものである。
平成30年度厚⽣労働科学研究費補助⾦（がん対策推進総合研究事業）
研究課題「都道府県がん登録の全国集計データと診療情報等との併⽤・突合によるがん統計整備及び活⽤促進の研究」課題番号︓H29-がん対策-⼀般016より、旅費⽀援を受けた。
Workshop参加へご推薦いただいた松⽥智⼤先⽣に感謝申し上げます。