保健医療科学

2017Vol.68 No.2 p.158－167＜原著＞
NDB 解析用データセットテーブルの開発
福田治久 1），佐藤大介 2），白岩健 2），福田敬 2）1）

九州大学大学院医学研究院医療経営学分野

2）

国立保健医療科学院保健医療経済評価センター

The Development of Dataset Tables for NDB Analyses
Haruhisa Fukuda1), Daisuke Sato2), Takeru Shiroiwa2), Takashi Fukuda2)
1)
2)

Kyushu University Graduate School of Medical Sciences
Center of Outcomes Research and Economics Evalution for Health, National Institute of Public Health

抄録
目的：2011年度より第三者提供が開始されたレセプト情報・特定健診等情報データベース（NDB）の研究利用が不十分な状況にある．学術研究を加速化させ，エビデンスに基づいた医療政策を推進するためには，NDBの活用可能性を高めていく必要がある．本研究の目的は，臨床疫学研究および医療経済研究を行うのに有用性が高く，かつ，データ容量の効率性が高いNDB解析用データセットを構築することである．
方法：2009年 4 月から2016年12月の間の医科入院レセプトおよびDPCレセプトにおいて 1 度でも出現したことのある解析用患者IDを全データから無作為に25％分を抽出し，当該解析用患者IDの全期間における全診療行為情報を含む全レセプトデータを格納したNDBを用いた．臨床疫学研究および医療経済研究を行うのに有用性の高い解析用データセットテーブルに必要な変数について検討した．また，医科レセプトにおいては退院年月日情報が含まれていないことから，レセプトデータを用いた補完的な退院年月日を付加する方法について検討した．本検討では，退院年月日情報が含まれるDPCレ
セプトを用いて，入院年月日と診療実日数を用いる場合と，診療行為発生日を用いる場合のそれぞれの方法で退院年月日を算出し，実際のDPCレセプトに記載されている退院年月日との一致状況について検証した．
結果：NDBに含まれるレコード識別情報を有機的に連結させた解析用データセットテーブルとして，
以下の11テーブルを開発した：患者（KAN），レセプト（REC），傷病名（SYO），診療行為（SIN），
薬剤（IYA），特定器材（TOK），調剤（TYO），調剤加算料等（TKA），DPC診断群分類（BUD），医療機関（IRK），入院（ADM）．医療機関（IRK）を除く各テーブルは解析用患者IDによって相互に突合することができる．また，医科レセプトにおける補完退院年月日は，診療行為（SI），医薬品（IY），
特定器材（TO），コーディングデータ（CD）の各レコードにおける診療行為年月日の最終日情報を用いることで，99.83％の入院症例において正しい退院年月日を付加することができた．
結論：本研究において開発した解析用データセットテーブルを用いることで，NDBを用いた臨床疫学研究および医療経済研究を即座に実施可能な環境をもたらすことができる．
キーワード：NDB，解析用データセットテーブル，臨床疫学研究，医療経済研究
Abstract
Objectives: Although the National Database of Health Insurance Claims and Specific Health Checkups of
連絡先：福田治久〒812-8582

福岡県福岡市東区馬出3-1-1 基礎研究B棟132

3-1-1, Maidashi, Higashi-ku, Fukuoka City, 812-8582 Japan.
Tel: 092-642-6956
E-mail: h_fukuda@hcam.med.kyushu-u.ac.jp[平成31年 3 月13日受理]

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NDB 解析用データセットテーブルの開発
Japan (NDB) was approved for third-party use in 2011, it remains underused for research purposes. Thereis therefore a need to improve the NDBʼs usability to facilitate its applications in academic research and support its contributions to evidence-based health policy. This study aimed to construct NDB analytical datasets with high storage efficiency and specific applications for research in clinical epidemiology and healtheconomics.
Methods: The NDB in this study comprises a random sample of 25% of all patients with at least one claims
record in medical claims data or diagnosis procedure combination (DPC) claims data between April 2009and December 2016. This database stores claims data for all medical services provided to these patients
throughout the study period. We investigated the variables needed in analytical dataset tables that would
facilitate research in clinical epidemiology and health economics. As medical claims data do not include
information on discharge dates, we also examined methods for supplementing this information using otherclaims data. We first calculated the possible discharge dates using admission dates and the number of actual
treatment days or dates of recorded treatments; these estimated discharge dates were then compared withthe actual discharge dates obtained from the DPC claims data.
Results: We developed the following 11 analytical dataset tables that were organically linked using patient
identification codes available in the NDB: Patient information (KAN), claims information (REC), disease information (SYO), medical services information (SIN), pharmaceutical information (IYA), device information(TOK), drug dispensing information (TYO), drug dispensing incentives information (TKA), DPC diagnostic
group classifications (BUD), medical institution information (IRK), and hospital admissions information(ADM). With the exception of the IRK table, all tables could be mutually compared using patient identification codes. In the analysis of supplementary discharge dates for the medical claims data, estimates using
the final date of recorded treatments (available in the SI, IY, TO, and CD files) were able to accurately identify the correct discharge date in 99.83% of all hospitalized cases.
Conclusion: The use of the analytical dataset tables developed in this study may help to establish an environment that facilitates the rapid initiation of research in clinical epidemiology and health economics using
the NDB.
keywords: NDB, analytical dataset tables, clinical epidemiological research, health economics research(accepted for publication, 13th March 2019)

I．緒言
平成23年度より，医療費適正化計画策定に資する目的
以外でのレセプト情報・特定健診等情報データベース（NDB)の第三者提供が開始され，平成30年 2 月までに167研究に対してデータ提供が承諾されている [1]．NDB
は，ほぼ全国民の保険診療データが網羅されているという悉皆性と患者単位での追跡可能性を有することから臨床疫学や医療経済学の学術利用のみならずエビデンスに基づいた医療政策の立案に資するかつてないデータベースである．しかし，これまでのところ，学術論文としての報告は19研究28件に過ぎず[1-2]，NDBを活用した研究成果の産出は十分であるとは言い難い状況にある．学
術研究を加速化させ，エビデンスに基づいた医療政策を推進するためには，NDBの活用可能性を高めていく必要がある．
NDBは，医科，DPC，調剤，歯科のレセプトデータが含まれるが各データにはレコード識別情報があり，各識別情報に詳細な項目が格納される階層的なデータ構造となっている．NDB申出者は各々のリサーチ・クエス
チョンを解決するために，これらデータ構造を有機的に統合させた解析用データセットを各々で構築し，その上で，必要な解析を行う必要がある．しかしながら，解析用データセットの構築にはレセプトデータに関する専門知識と高度なデータ処理力が不可欠であるため，多くのNDB申出者はこのデータセット構築の段階に多大な時間を投じていると思われる．我々は，この問題を縮小すべく，NDBを用いた臨床疫学研究および医療経済研究を行うのに適した解析用データセットについて検討することとした．

II．方法
1 ．データベース
本研究で使用したデータは，レセプト情報等の提供に関する申出により抽出されたNDBである（「費用対効果評価に活用するためのナショナルデータベースを用いた費用データ基盤整備」（申出者：厚生労働省・金光一
瑛））．本研究で使用したNDBには医科，DPC，調剤の各請求情報が含まれており，医療機関情報，レセプト情
報，摘要情報の請求情報が含まれている．各請求情報には情報の内容に応じて，各種のレコード識別情報から

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福田治久，佐藤大介，白岩健，福田敬構成されているが，レコード識別情報の詳細は仕様書を参照されたい [3-5]．本研究では，平成21年 4 月から
平成28年12月における医科入院およびDPCレセプトから 1 度でも出現したことのある解析用患者IDから無作
為に25％を抽出し，当該解析用患者IDの全期間における全診療行為情報を含む全レセプトデータを格納したデー
タベースを用いた．なお，ここでいう解析用患者IDとは，後述するように，NDBにおいて提供されるハッシュ
値 1（保険者番号，被保険者証の記号・番号，生年月日，
性別から生成）[6]あるいはハッシュ値 2（氏名，生年月日，性別から生成）[6]から，いずれかが一致している
ものを突合させたIDを指している．調剤レセプトの連結に際しては，レセプトデータを構成するレセプト共通（RE）レコードのハッシュ値 1 と，都道府県コード，
医療機関コード，調剤年月（当月と前月）をキーとして連結した．
2 ．解析用データセットテーブル作成に向けた変数置換
NDBを用いた臨床疫学研究および医療経済研究を行うのに有用性が高く，かつ，データ容量の効率性が高い
データセットを構築するために，我々はNDBに含まれるレコード識別情報を有機的に連結させた解析用データ
セットテーブルを検討した．これによりレセプトデータに重複する情報を削除し，解析に適した情報のみを抽出した．解析用データセットテーブルの作成に際して，以下の変数を作成した．
ハッシュ値 1 およびハッシュ値 2 のShort ID（SID）
への置換分析の実施施行性を高めるために，NDBに当初より提供される医科およびDPCレセプトにおけるREレコー
ドのハッシュ値 1 とハッシュ値 2 の各64バイトを抽出し，それぞれをソートして重複を排除し，9桁の連番を振ったものをShort ID 1（SID1），Short ID2（SID2）とし，REレコードのハッシュ値 1 とハッシュ値 2 に置き換えた．
日付情報の西暦変換
レセプトデータにおける日付情報はGYYMMの形式であり，Gは元号表記（ 1：明治，2：大正，3：昭和，4：平成）となっていることから，医科レセプトにおけるREレコード（診療年月，入院年月日），傷病名（SY）レ
コード（診療開始日），DPCレセプトにおけるREレコー
ド（診療年月，入院年月日），SYレコード（診療開始日），
診断群分類（BU）レコード（今回入院年月日，今回退院年月日），コーディングデータ（CD）レコード（実施年月日），調剤レセプトにおけるREレコード（調剤年月），
調剤（CZ）レコード（処方年月日，調剤年月日），基本料・薬学管理料（KI）レコード（前回調剤年月日）に対して西暦表記に変換した．
3 ．解析用データセットテーブル作成に向けた変数付加
解析用患者IDの付加

160

NDBでは，保険者番号，被保険者証の記号・番号，
生年月日，性別に基づいて付加されるハッシュ値 1 と氏名，生年月日，性別に基づいて付加されるハッシュ
値 2 が提供される[6]．前者は主に保険者の変更によりハッシュ値が変更され，後者は主に氏名の変更や入力間違いによりハッシュ値が変更されるという特徴を有している．一方，ハッシュ値 1 とハッシュ値 2 が同時に変更されることはさほど多くないと考えられる．そこで，本研究では，ハッシュ値 1 を短縮化したSID1あるいはハッシュ値 2 を短縮化したSID2の何れかが一致している場
合は同一患者と想定することとし，当該患者の識別用に解析用患者IDを付加した．なお，SID1とSID2が同時に変更されたため，同一患者と想定できない場合は，本来は同一患者であるにもかかわらず変更後は別患者として分類されることとなる．
DPCレセプトへの「レセプト総括区分」の付加
DPCレセプトのREレコードには「レセプト総括区分」が記載されているものの，REレコード以外のレコードには当該情報が付加されていない．そのため，DPCレセ
プト，総括レセプト，総括対象DPCレセプト，総括対象
医科入院レセプトのいずれに属するものかを識別できるように，「レセプト通番」，「レコード順序」でソートして直前のREレコードの「レセプト総括区分」をREレコー
ド以外の各レコードに付加した．
DPCレセプトの重複データへの「重複フラグ」の付加
DPCレセプトにおいて包括評価部分に係る診療行為の内容が分かる情報を出来高部分に係る診療行為の情報も含めCDレコードに記録することとなっている一方，出
来高情報はSIレコード，IYレコード，TOレコードに記載することになっている[4]．したがって，出来高分の診療内容をSIレコード，IYレコード，TOレコードから，包括分の診療内容をCDレコードから集計する場合，診療内容に重複が発生する．そのため，本研究では，重複データに対して重複フラグを付与した．重複の判定方法
は，2012年 3 月以前は，レセプトID，レセプト電算処理
コード，診療識別が一致することを，2012年 4 月以降は，
レセプトID，レセプト電算処理コード，診療識別，実施年月日が一致することを条件とした．なお，
重複レコードを削除せずに，重複レコードを残した上で重複フラグを付加した理由は，重複の判定は必ずしも完全な条件である保障がなく，本研究において適切と考えられる条件として設定しているためであり，必要に応じて原データを参照できるようにするためである．
DPCレセプトのCDレコードおよび調剤レセプトのIY
レコードとTOレコードへの「補完後点数」の付加
DPCレセプトのCDレコード，調剤レセプトのIYレコー
ド，TOレコードには明細毎の点数が記載されていないことから，レセプト電算処理システムマスター [7]を参照して「補完後点数」を付加した．
医科レセプトへの「補完退院年月日」の付加
DPCレセプトにおいては診断群分類（BU）レコード

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NDB 解析用データセットテーブルの開発において「今回退院年月日」データが含まれているものの，医科レセプトにおいては退院年月日を把握可能なデータが含まれてない．医科レセプトにおいて退院年月日を推測する方法として，REレコードにおける「入院年月日」データに保険者（HO）レコードにおける「診療実日数」を加算する方法（方法 1 ）と，SIレコード，
IYレコード，TOレコードにおける最終行為発生日を用いる方法（方法 2 ）が考えられる．
「補完退院年月日」としていずれの方法に基づくデー
タを付加すべきかを検討するために，我々は，DPCレセ
プトが出現し，包括期間内のみで入退院した2012年 4 月から2016年12月の期間における入院症例を対象に，方法 1 で作成した「補完退院年月日 1 」と方法 2 で作成した「補完退院年月日 2 」を，
BUレコードから参照した「今回退院年月日」との一致度を検証し，一致度の高い方法を用いて「補完退院年月日」データを付加した．一致度の指標としてはκ統計量を使用した．なお，2012年 3 月
以前は，SIレコード，IYレコード，TOレコードに実施
年月日情報が含まれていないことから，補完退院年月日
は欠測値とした．
エピソード別入院IDの付加
入院エピソードは，複数月にまたがることや，DPCレ
セプトから医科レセプトに移行することや，医科レセプ
トからDPCレセプトに移行することがあるため，複数のレセプトデータを突合させる必要がある．一方で，入院エピソードに関する分析は臨床疫学的にも医療経済評価
的にも実施頻度が高い．そのため，我々は，入院レコー
ドを一意に識別可能な「解析用患者ID+エピソード別入院年月日」に基づくエピソード別入院IDを作成し，REC，
SYO，SIN，IYA，TOK，BUD，ADMに付加した．
このようなエピソード別入院年月日を判定するためには，REレコードに記載されている「入院年月日」デー
タを参照する必要があるが，DPCレセプトにおいては，総括区分 0 および 2 に対しては「入院年月日」データが記載されておらず，BUレコードに「DPC今回入院年月日」データが記載されている．このとき，REレコード
における「入院年月日」データとBUレコードにおける「DPC今回入院年月日」データを用いて入院IDを付与した場合，以下のようなケースにおいて正しくエピソー
ド別入院IDを付与できない問題が生じる．それは，患者Aが2017年 7 月27日 に，DPC対 象 病 院 で あ る も の の
非DPC算定病棟に入院し，DPC算定病棟に転棟し，再表1
解析用 診療年月
患者 ID

度，非DPC算定病棟に転棟した場合などである．これらは実際には全て同一の入院エピソードであるものの，レ
セプトデータ上は異なる入院IDが 2 つ作成され，3 回目の病棟における入院年月日には 2 回目の病棟における入院年月日よりも以前の日付が入ってしまう（表 1 ）．こうした問題を回避し，適切にエピソード別入院IDを「A20170727」と付与するために，以下の処理を行った：
DPCレセプトの総括区分が 0 と 2 のレコードが出現した
場合には，診療行為最終日とDPC今回入院年月日の連続性を確認し，日付が連続している場合には一連の入院エ
ピソードとみなした．なお，診療行為最終日には「補完
退院年月日 2 」を使用した．しかしながら，2012年 3 月
以前は，実施日情報が欠落しているため，診療行為最終日には「補完退院年月日 1 」を使用した．
3 ．結果
解析用データセットテーブル
我々は，NDBに含まれるレコード識別情報を有機的に連結させた解析用データセットテーブルとして，表 2 に示す11テーブルを開発し，本テーブル用に新たなテーブ
ル名称（略称）を以下のように付与した：患者（KAN），
レセプト（REC），傷病名（SYO），診療行為（SIN），薬剤（IYA），特定器材（TOK），調剤（TYO），調剤加算料等（TKA），DPC診断群分類（BUD），医療機関（IRK），
入院（ADM）．
IRKテーブルを除く各テーブルは解析用患者IDによって突合できる．また，RECテーブル，SYOテーブル，
SINテーブル，IYAテーブル，TOKテーブル，BUDテー
ブルにおける入院IDを用いることで，ADMテーブルに突合できる．また，IRKテーブルはRECテーブルおよび
BUDテーブルにおける医療機関IDによって突合できる．
各テーブルの実体関連図を図 1 に示す．
11テーブルにおける各変数の定義方法をSupplement
Table 1 ～ 11（https://www.niph.go.jp/journal/data/68-2/
appendix.pdf）に示している．
補完退院年月日の設定
表 3 に，REレコードの「入院年月日」データとHOレ
コードの「診療実日数」データから作成した「補完退院年月日 1 」とSI，IY，TO，CDの各レコードにおける診療行為年月日から作成した「補完退院年月日 2 」のそれ
ぞれについて，BUレコードから参照した「今回退院年月日」との一致状況を示している．

エピソード別入院IDの付与方法

レセプ レセプ 診療行為 DPC 今回 DPC 今回 入院年月日 医療機関 入院 IDト区分 ト総括 最終日
入院年月日 退院年月日 （RE）
ID
区分
（BU）
（BU）

A

201707

医科A

201708DPC

220170731
20170827 20170801

A

201708DPC

320170831

A

201709医科20170930

20170727

エピソード別入院 ID

αA-20170727

A-20170727

αA-20170801

A-20170727

20170727

αA-20170727

A-20170727

20170727

αA-20170727

A-20170727

20170827

J. Natl. Inst. Public Health, 68 (2) : 2019161

福田治久，佐藤大介，白岩健，福田敬
表2

解析用データセットテーブルの概要

テーブル名

変数

患者（KAN）

解析用患者 ID，男女区分，初出診療年月，初出診療時年齢区分，最終診療年月，最終診療時年齢区分

レセプト（REC）

レセプト ID，解析用患者 ID，患者 SID1，患者 SID2，男女区分，診療（調剤）時年齢区分，診療（調剤）年月，レセプト区分，NDB レコード順序，NDB レセプト通番，レセプト総括区分，入院フラグ，後期
高齢フラグ，保険者番号 ( 匿名化後 )，レセプト種別，診療実日数（処方せん受付回数），合計点数，給付割合，支払機関，支払額区分，RE 入院年月日，BU 入院年月日，レセプト連結入院年月日，エピソー
ド別入院年月日，死亡フラグ，医療機関 ID，都道府県コード，病床数区分，エピソード別入院 ID

傷病名（SYO）

傷病名 ID，レセプト ID，解析用患者 ID，患者 SID1，患者 SID2，男女区分，診療時年齢区分，診療年月，
レセプト区分，NDB レコード順序，NDB レセプト通番，レセプト総括区分，診療開始日，傷病名コード，傷病名基本名称，病名管理番号，採択区分，病名交換用コード，ＩＣＤ－ 10 － 1，ＩＣＤ－ 10 － 2，
転帰区分，傷病名区分，死因，疑いフラグ，主傷病フラグ，エピソード別入院 ID

診療行為（SIN）

診療行為 ID，レセプト ID，解析用患者 ID，患者 SID1，患者 SID2，男女区分，診療時年齢区分，診療年月，レセプト区分，NDB レコード順序，NDB レセプト通番，レセプト総括区分，診療識別，負担区分，診療行為コード，数量データ，レセプト記載点数，レセプト記載回数，一連番号，一連順序，補完後点数，補完後回数，実施年月日，回数，省略漢字名称，医科診療行為（大分類），コード表用区分番号，コー
ド表用枝番，コード表用項番，CD 由来フラグ，CD 重複フラグ，エピソード別入院 ID

医薬品（IYA）

薬剤 ID，レセプト ID，解析用患者 ID，患者 SID1，患者 SID2，男女区分，診療（調剤）時年齢区分，診療（調剤）年月，レセプト区分，NDB レコード順序，NDB レセプト通番，レセプト総括区分，診療識別，負担区分，医薬品コード，使用量，レセプト記載点数，レセプト記載回数，一連番号／処方番号，一連順
序／処方内番号，補完後点数，補完後回数，実施年月日，回数，医薬品名・規格名，単位名称，薬効分類，
CD 由来フラグ，CD 重複フラグ，エピソード別入院 ID

特材（TOK）

特定器材 ID，レセプト ID，解析用患者 ID，患者 SID1，患者 SID2，男女区分，診療（調剤）時年齢区分，診療（調剤）年月，レセプト区分，NDB レコード順序，NDB レセプト通番，レセプト総括区分，診療識別，負担区分，特定器材コード，使用量，レセプト記載点数，レセプト記載回数，一連番号／処方番号，一連順序／処方内番号，補完後点数，補完後回数，実施年月日，回数，名称，単位名称，単価，CD 由来
フラグ，CD 重複フラグ，エピソード別入院 ID

調剤（TYO）

調剤 ID，レセプト ID，解析用患者 ID，患者 SID1，患者 SID2，男女区分，調剤時年齢区分，調剤年月，
レセプト区分，NDB レコード順序，NDB レセプト通番，処方年月日，調剤年月日，処方せん受付回，負担区分，調剤料算定区分，調剤料算定先 No，調剤行為コード，調剤行為名称，調剤料点数，調剤数量，
調剤行為種類，薬剤料点数，一包化日数，分割調剤種類，前回までの一包化日数

調剤加算料等（TKA）

調剤加算料等 ID，レセプト ID，解析用患者 ID，患者 SID1，患者 SID2，男女区分，調剤時年齢区分，調剤年月，レセプト区分，NDB レコード順序，NDB レセプト通番，処方せん受付回，負担区分，加算
料等コード，加算料等名称，加算料等点数，調剤加算料等種別，調剤数量，回数，前回調剤年月日，前回調剤数量

DPC 診断群分類 ID，レセプト ID，解析用患者 ID，患者 SID1，患者 SID2，男女区分，診療時年齢区分，診療年月，レセプト区分，NDB レコード順序，NDB レセプト通番，レセプト総括区分，DPC 診断群分DPC 診断群分類（BUD）
類番号，傷病名，手術名，DPC 今回入院年月日，DPC 今回退院年月日，DPC 転帰区分，エピソード別
入院 ID
医療機関（IRK）

医療機関 ID，都道府県コード，点数表，医療機関コード，請求年月，病床数区分

入院（ADM）

エピソード別入院 ID，解析用患者 ID，男女区分，入院開始時年齢区分，RE 入院年月日，BU 入院年月
日，エピソード別入院年月日，BU 退院年月日，補完退院年月日，入院合計点数，入院合計診療実日数，
死亡フラグ，医療機関 ID，都道府県コード，病床数区分，DPC 診断群分類番号，傷病名，手術名，Ｄ
ＰＣ転帰区分※下線で示したものは，テーブル間の連結用変数である．

表3
κ統計量

DPCレセプトにおける退院年月日の推定方法の検討「今回退院入月日」と一致患者％「今回退院入月日」と不一致患者における誤差の分布
最小値

25 パーセン
タイル値

中央値

75 パーセン
タイル値

最大値

方法 1

0.982

98.18％

-305

-1

6

14

369

方法 2

0.998

99.83％

-26

1

1

1

26

方法1：レセプト共通（RE）レコードにおける「入院年月日」データに保険者（HO）レコードにおける「診療実日数」を加算する方法
方法2：診療行為（SI）レコード，医薬品（IY）レコード，特定器材（TO）レコード，コーディングデータ（CD）
レコードにおける最終行為発生日を用いる方法

162

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NDB 解析用データセットテーブルの開発

図1

解析用データベースのER図6,585,250入院レコードを分析した結果，「補完退院年
月日 1 」と「今回退院年月日」の一致率は98.18％であり，「補完退院年月日 2 」と「今回退院年月日」の一致率は99.83％であった．また，不一致した場合の入院レコードを対象に，両退院年月日との誤差は，「補完退院年月
日 1 」を用いた場合は-305日から369日もの範囲があり，中央値は 6 日であった．一方，「補完退院年月日 2 」
を用いた場合は-26日から26日の範囲であり，中央値
は 1 日であった．κ統計量は，「補完退院年月日 1 」および「補完退院年月日 2 」でそれぞれ，0.982および0.998であった．
以上の検証の結果から，「補完退院年月日」はSI，IY，
TO，CDの各レコードにおける最終行為発生日を用いる
方法を用いることが妥当であると考えられた．我々はこの推定退院年月日データを入院情報（ADM）テーブルに付加した．

III．考察本研究では，NDBを利用している研究者等が，各々のリサーチ・クエスチョンを解明するための研究に即座に着手できるよう，データ解析用データセットテーブルを開発するものである．各テーブルに患者基本情報を付加することで，診療行為，医薬品，医療器材，傷病名，医療費などのレセプトの主要情報を各テーブル内で完結的に解析することを可能にした．また，研究者の解析目的に応じて適切なテーブルを新たに作成できるよう，

テーブル間に解析用患者IDや入院IDを付与した．さらに，入院エピソードは複数月にまたがることやDPCレセ
プトと医科レセプトにまたがることがあることから，入院テーブルを作成し，分析の利用可能性を高めた．
本研究において開発したデータ解析用データセット
テーブルは，様々なリサーチ・クエスチョンを解決するために活用可能である．例えば，外科的治療や感染症な
どの急性期を軸とした治療に関する分析を行う場合には，
ADMテーブルを基軸とし，解析に必要な変数を他テー
ブルから突合し，必要な解析を実施可能なテーブルへと拡張することで，解析の利便性を高めることができる[8]．市中肺炎に関する研究であれば，IYAテーブルから抗菌薬に関するデータを抽出し，SYOテーブルから感染症病名に関するデータや併存疾患状況（例えば，Charlson comorbidity index [9]やElixhauser comorbidity index[10]）に関するデータを抽出し，これらのデータを入院
IDを用いてADMテーブルに突合することができる．あるいは，糖尿病などの内科的治療が中心となる疾患に関する分析を行う場合には，KANテーブルから解析期間
中の年月数分（2010年 4 月から2017年 3 月までなら84ヶ月分）の 1 患者ID・1 月が 1 レコードとなるパネルデー
タを作成する．その後，IYAテーブルから糖尿病治療薬に関する医薬品データを抽出し，SYOテーブルから糖尿病性合併症に関する傷病名データや併存疾患状況に関するデータを抽出し，RECテーブルから各月の医療費に関するデータを抽出し，解析用患者IDと診療年月を用いて，パネルデータに突合することができる．それにより，

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福田治久，佐藤大介，白岩健，福田敬
患者別に治療薬の使用状況，合併症の発生状況および月
別医療費を時系列的に観察可能な分析用データを構築することができる[11]．
本研究において開発したデータセットテーブルで使用した解析用患者IDは，ID1あるいはID2によって設定するIDを用いた．これまでのNDBを用いた研究ではID1を使用する報告も[12-17]，ID2を使用する報告 [17-20]も認められている．しかしながら，ID1およびID2はそれぞれ個人追跡を妨げる要素が含まれていることから，松居が提案するようにID1あるいはID2を用いて連結すべきであると考えられる [21]．ただし，ID2を使用した場合，同姓，同名，同一生年月日の患者が同一IDが付与されてしまう問題は残されたままである．また，ID1とID2が同時に変更になった場合，変更前後で解析用患者IDが変わってしまい連結不能になってしまう問題も残されたままである．
また，本研究では，医科入院レセプトに対して退院年月日を補完する方法を検討した．最も簡便である「入院年月日」データに「診療実日数」を加算する方法では，入院期間中に外泊などが発生する場合に，退院年月日を正しく把握することができないためである．これまでのNDBを用いた報告では，3 研究において退院年月日が使用されていた [13,22,23]が，医科レセプトに対する退院年月日の設定方法は述べられていなかった．しかし，奥村は，入退院日の不確実性について警鐘を鳴らしており，入退院日を判定するために入院料と入院時食事療養費・入院時生活療養費の算定開始日と算定終了日を使用することを推奨している [24]．本研究では，DPCレセプトを用いてBUに含まれている退院年月日を正解データとして上で，入院年月日情報と診療実日数を用いて推測した
退院年月日とあらゆる診療行為の最終発生日を用いて推測した退院年月日について，その一致状況を検証した．
その結果，診療行為の最終発生日を用いて推測することが高い精度で退院年月日を推測できることが明らかになった．しかし一方で，本研究で使用したNDBは全ての診療行為情報を使用することが可能であったが，通常の申出者は利用申請した診療行為情報のみしか使用することができない．したがって，現実的には，奥村が推奨するように，入院料と入院時食事療養費・入院時生活療養費を申請した上で，当該報酬項目の発生日情報を用いることが必要である．なお，DPCレセプトには入院料が包括化されており，算定状況を把握することができない
ことから，本研究において入院料と入院時食事療養費・入院時生活療養費の発生日から退院年月日をどの程度の精度で推測することができるかの検証は実施できなかった．なお，「入院年月日」データに「診療実日数」を加算する方法において，一部の症例において300日以上の誤差が発生する原因については，本検証では明らかにすることができなかった．本研究では利用申出しなかった
外泊（GA）レコードを用いたさらなる検討が必要である．
本解析用データセットの開発の過程において，NDB

164

を用いた診療分析を実施する際に注意すべき点がある こ と も 明 ら か に な っ た． 第 1 にDPCレ セ プ ト に
お い て， 診 療 行 為， 医 薬 品， 特 定 器 材 の 使 用 回 数に関する分析を行う際の問題である．DPCレセプトには，これらの実施状況に関するデータは，それぞれSI，IY，TOに格納されることに加えて，CDにおいても格納されていることがある．そのため，SI，IY，TOのみを用いて分析した場合およびCDのみを用いて分析した場合は使用実態が過小評価され，SI，IY，TO，CDの全てを用いて分析した場合は，一部のレコードが重複されることから使用実態が過大評価される．したがって，DPCレ
セプトを用いて使用量に関する分析を行う際には，SIN，
IYA，TOKに付加した「CD重複フラグ」のない情報を用いて分析する必要がある．第 2 にDPCレセプトにおいて，医薬品等の使用量に関する分析を行う際の問題である．DPCレセプトにおけるCDレコードに記載のある
医薬品情報の使用量に関する項目において，医療機関におけるレセプトの入力ルールに 2 つの考え方があることが明らかになった．例えば，1缶あたり250mL含まれている栄養剤のレコードにおいて，使用量として“ 1 ”が入力される場合もあれば，ごく一部ではあるが，“250”が入力される場合もあった．このようなレコードが支払基金によって査定されないのは，SIレコード，IYレコード，
TOレコードでは，「点数」項目の確認の際に点数計算で「使用量」項目が使用されるため誤った値が入力された
場合は同定されるものの，CDレコードでは「使用量」
項目の単独チェックで「 0 以外である」かどうかのみ査定される[25]．そのため，CDレコードにおいてこのような誤った値がレセプトデータに残ると考えられる．し
たがって，CD由来でIYAに格納されたレコードにおける使用量には注意が必要である（解析用データセットテー
ブルにおいて，SIN，IYA，TOKにCD由来フラグを付加している）．この問題は，DPCレセプトに対して出来高
換算医療費を推計する際にも障壁となる．第 3 に，診療行為をほぼ網羅的に把握可能なレセプトデータとはいえ，医薬品の使用量を正確に把握することが困難な事例もある．例えば，実際には患者あたり1/2瓶使用しているにもかかわらず，レセプト上は 1 瓶を請求する実態がある．
このとき，レセプトデータにおける使用量は実際の 2 倍になってしまう．このような場合，各医薬品の添付文書情報から使用方法を確認した上で標準的な投与量を仮定するような処置が必要になることがある．
NDBは関係者の不断の努力により極めて有用なデー
タベースであることは間違いない．しかしながら全てのデータが完全であるとは言い難く，一部のデータの扱い
については慎重な対応が求められる．例えば，医科レセ
プトに対する退院年月日の付与にあたっては，より妥当性が高いと考えられる最終行為発生日を用いる方法においても，実際の退院年月日とは異なるレコードが0.17％において発生し，その大多数は 1 日の誤差であるものの，最大で30日弱の誤差が生じる可能性があった．また，J. Natl. Inst. Public Health, 68 (2) : 2019

NDB 解析用データセットテーブルの開発
CDレコードにおいては，一部の医薬品の使用量情報に容量情報が入力されているレコードが認められた．したがってNDBを用いる分析者は，データの一部に異常値が含まれうることを認識し，分析対象の分布を確認しながら解析を実施することが求められる．また，レセプト
データには数多くの留意点が内在しており，解析経験が豊富な一部の研究者にノウハウが蓄積されている．将来
的には研究者間で解析ノウハウを共有し，データ分析者に還元可能な環境を整備運用していくことが求められるが，当面は，NDBの利用者はノウハウを有する研究者と共同してデータハンドリングおよび解析を行うことが現実的な対応策であると考えられる．なお，より根源的には，医療機関におけるレセプトデータの作成段階において，データ入力仕様を改善させ，仕様書を厳守する運用を図ることが求められる．特に，審査支払機関において厳密な査定がなされていないCDレコードについて，
さらなる精度向上が求められる．
ここ数年，アカデミアは医療関連大規模データの利用
開放を行政に求め，行政はこのような要望に応える形で，アカデミアでの利用が推進されるよう社会的インフラを整備してきた．そして多くの研究者はNDBの利用申出を行い，平成30年 2 月までに167研究が承諾されている．
しかしながら，その後の研究報告が19研究（11.4％）の
みしかなされていない現状は，アカデミアが行政や社会からの期待に応えられていないことを示唆している．今後，ますます医療関連データが蓄積され，研究者利用を促進させようとする中で，アカデミアが引き続き社会からの期待を得ることができるかどうかの懸念が生じる可能性があるように思われる．アカデミアからの研究成果が乏しい理由は，⑴NDBの利用申出時におけるデータ
抽出プロトコル作成において，解析に必要なデータを適切に申出できなかったため，⑵NDBデータから解析に必要なデータを適切に作成できなかったため，⑶NDB
データから研究用データセット作成への負担が大きいた
め，⑷当初のリサーチ・クエスチョンを解決できる解析
結果が出なかったため，⑸論文発表のみをしていないた
め，などの理由が考えられる．しかし，NDBの利用ガ
イドラインではアカデミアは学術論文等で研究成果を公表することが求められていることから，⑷および⑸による理由は考えにくく，⑴～⑶が主因であると考えられる．
NDBから解析に必要なデータを作成するためにはレセ
プトデータの仕様を踏まえた適切なデータ加工が必須となり，この対応が不十分な場合，作成されたデータの信頼性が大きく失われるおそれがある．そこで，本研究では，臨床疫学研究および医療経済研究を行うのに必須となるレコード識別情報の種類を提示し，入院日や退院日など研究に必要なデータの作成方法や各種データの留意点を明らかにし，これらレコード識別情報を有機的に連結させたデータセットの作成方法を提案するものである．
レセプトデータは極めて複雑なルールに基づいてデー
タが格納されているため，研究利用に適したデータセッ

トテーブルは，研究者およびエンジニアの知識やノウハ
ウやアイデアに基づいたデータ・ハンドリングやデー
タ・マネジメントによって開発されている．どのNDB
研究グループもそれぞれが正しいと考える方法によりデータセットを構築しているものの，その適正性の妥当性は十分に検証されていない．したがって，今後の課題として，同一のレセプトデータに対して，複数の研究者グループがそれぞれ独自的に開発しているデータセット
テーブルを用いて，患者数，診療行為数，死亡数，医療費，入院日数などの各種指標の一致状況を検証する作業が強く求められる．NDBを用いる研究者が一体的にデー
タ処理方法を共有し，ともに検証し，全てのNDB利用者が適正にデータ解析を実施することのできる環境を整備していく必要がある．

謝辞
本研究における全ての解析用データセットテーブルのアルゴリズムの設計は著者と研究委託先である有限会社
電脳研究所と共同して行った．NDBから解析用データ
セットテーブルに基づくデータベース構築は有限会社電脳研究所が担った．ここに記して御礼申し上げる．
本研究は，平成29年度厚生労働行政推進調査事業費補助金「医療経済評価を用いた意思決定のための標準的な分析手法および総合的評価のあり方に関する研究」（H29-政策-指定-010）の一環として行ったものである．

利益相反
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