医療保障総合政策調査・研究基金事業

政策立案に資する
レセプト分析に関する調査研究Ⅵ（報告書）

令和 5 年 9 月
健康保険組合連合会

I. はじめに
令和 2 年の春より始まった新型コロナウイルスの感染拡大を契機とする受療動向の変化や、
少子高齢化の進展に伴う疾病構造の変化のなかにあって、長期的に持続可能な医療保険制度を維持するためには、安全・安心で効率的・効果的な医療の推進や、合理的な給付の推進が求められている。
健康保険組合連合会では、医療資源の効率的・効果的な配分などを目指す観点から、「政策立案に資するレセプト分析に関する調査研究」（平成 24～平成 25 年度）より、2 年ごとに 24
カ月分のレセプトを分析しエビデンスに基づく政策提言を行ってきた。
また、前回の「政策立案に資するレセプト分析に関する調査研究Ⅴ」（令和 2～令和 3 年度）
では、例年と異なる環境下にあったことを考慮し、「新型コロナウイルス感染症の教訓を生かした医療」に焦点をあてた調査・分析を行った。
政策立案に資するレセプト分析に関する調査研究Ⅵ（以下、「本調査」）では、「政策立案に資するレセプト分析に関する調査研究Ⅴ」において 2020 年 9 月までの動向を検証したことを踏
まえ、「コロナ禍の経験を踏まえた効率的な医療の推進」でその後の状況を追跡するとともに、「かかりつけ医を起点とする安全・安心で効率的・効果的な医療の推進」「糖尿病治療薬の不適切な使用の是正」という 2 つの視点を柱に、それぞれのテーマについて調査・分析を行い政策提言や今後の政策の方向性の提言を取りまとめた。
本報告書が健康保険組合ならびに関係各位の参考になれば幸いである。

p.1

目 次
I.

はじめに ······························································································· 1

II. 検討体制 ······························································································ 7III. テーマの選定および収集データ···································································· 8
１．テーマの選定 ························································································ 8
２．収集データ ··························································································· 10
IV. 分析結果 ······························································································ 11
テーマ１－１：コロナ禍における受療動向の検証 ··················································· 11（1） 目的 ······························································································ 11（2） 調査の概要 ····················································································· 11（3） 方法 ······························································································ 11（4） 結果・考察 ······················································································ 13（5） 提言 ······························································································ 14（6） 資料 ······························································································ 15① 定義····························································································· 15② 文献調査 ······················································································· 15③ 分析対象 ······················································································· 18④ 定量分析 ······················································································· 19
テーマ１－２：医薬品の使用状況を踏まえたセルフメディケーションの推進 ···················· 43（1） 目的 ······························································································ 43（2） 調査の概要 ····················································································· 43（3） 方法 ······························································································ 43（4） 結果・考察 ······················································································ 43（5） 政策提言 ························································································ 45（6） 資料 ······························································································ 46① 定義····························································································· 46② 文献調査 ······················································································· 46③ 分析対象 ······················································································· 47④ 定量分析 ······················································································· 48
テーマ２－１：かかりつけ医機能の実態に関する医療機関の傾向分析 ························ 67（1） 目的 ······························································································ 67（2） 調査の概要 ····················································································· 67（3） 方法 ······························································································ 67（4） 結果・考察 ······················································································ 67（5） 政策提言 ························································································ 68（6） 資料 ······························································································ 69
p.2

① 定義····························································································· 69② 文献調査 ······················································································· 69③ 分析対象・方法 ··············································································· 75④ 定量分析 ······················································································· 76
テーマ２－２：日本におけるプライマリケアのアウトカム評価指標の試行的算出 ·············· 81（1） 目的 ······························································································ 81（2） 調査の概要 ····················································································· 81（3） 方法 ······························································································ 81（4） 結果・考察 ······················································································ 81（5） 政策提言 ························································································ 82（6） 資料 ······························································································ 82① 定義····························································································· 82② 文献調査 ······················································································· 83③ 分析対象・方法 ··············································································· 87④ 定量分析 ······················································································· 89
テーマ２－２－参考：米国における医療費節減効果等の評価に関する文献調査 ············ 97（1） 目的 ······························································································ 97（2） 調査の概要 ····················································································· 97（3） 方法 ······························································································ 97（4） 結果・考察 ······················································································ 97（5） 政策提言 ························································································ 97（6） 資料 ······························································································ 98① 文献調査 ······················································································· 98
テーマ３：糖尿病治療薬の不適切な使用の是正 ·················································· 105（1） 目的 ······························································································ 105（2） 調査の概要 ····················································································· 105（3） 方法 ······························································································ 105（4） 結果・考察 ······················································································ 105（5） 政策提言 ························································································ 107（6） 資料 ······························································································ 108① 定義····························································································· 108② 文献調査 ······················································································· 110③ 分析対象 ······················································································· 110④ 定量分析 ······················································································· 111

p.3

図表目次
図表 1 延べ患者数推移のパターン分類 ............................................................................12
図表 2 各パターンに該当した主な疾患 .............................................................................14
図表 3 概算医療費の対 2019 年同月比 ...........................................................................16
図表 4 診療種類別の概算医療費の推移（対 2019 年同月比） ............................................16
図表 5 延べ診療日数の対 2019 年同月比 ........................................................................17
図表 6 診療種類別の延べ診療日数の推移（対 2019 年同月比） ........................................17
図表 7 外来の延べ患者数の対 2019 年比較（年齢階級別） ...............................................19
図表 8 外来の年齢区分別延べ患者数の推移（対 2019 年同月比） .....................................20
図表 9 外来患者数の多い疾患の対 2019 年比較 ..............................................................21
図表 10 外来患者数の多い疾患の患者数の推移（対 2019 年同月比） ................................22
図表 11 0～14 歳で外来患者数の多い疾患の対 2019 年比較 ...........................................23
図表 12 15～39 歳で外来患者数の多い疾患の対 2019 年比較 .........................................24
図表 13 40～64 歳で外来患者数の多い疾患の対 2019 年比較 .........................................25
図表 14 処方件数の多い医薬品の対 2019 年比較（医薬品、外来のみ） .............................26
図表 15 処方件数の多い医薬品の処方件数の推移（対 2019 年同月比） ............................27
図表 16 保険給付範囲の適正化・明確化が行われた医薬品の処方件数の推移（対 2019 年同月比） ................................................................................................................28
図表 17 外来における患者数の多い診療行為の対 2019 年比較 ........................................29
図表 18 延べ患者数推移のパターン分類（再掲） ...............................................................31
図表 19 各パターン分類に当てはまる疾患、薬効分類、診療行為の数および構成割合（外来のみ） ...................................................................................................................32
図表 20 パターン分類別 外来疾患の患者数の推移（対 2019 年同月比）............................33
図表 21 パターン分類別 外来疾患の患者数の推移（対 2019 年同月比）A-1 および B-1 の拡
大図 .................................................................................................................33
図表 22 パターン分類別 外来疾患の患者数の推移（対 2019 年同月比）A2 の拡大図 ........34
図表 23 パターン分類別 延べ患者数割合（2019 年 6 月、2022 年 6 月） ...........................34
図表 24 パターン A（大きく減少し、あまり戻らなかったもの）の該当例 ...................................36
図表 25 パターン B（大きく減少し、ある程度戻ったもの）の該当例 .......................................38
図表 26 パターン C（大きく減少しなかった、または増加したもの）の該当例 ...........................39
図表 27 パターン C 該当疾患の外来患者数の月次推移（加入者 100 万人日あたり） ...........40
図表 28 パターン C 該当疾患の外来患者数の 12 カ月移動平均推移（加入者 100 万人日あたり、月次） ...........................................................................................................41
図表 29 処方薬の分析対象 .............................................................................................47
図表 30 OTC 医薬品の分析対象 .....................................................................................47
図表 31 分析対象薬剤の処方薬および OTC 医薬品 .........................................................48
p.4

図表 32 ＜処方薬＞鼻炎治療薬（内服薬）の OTC 有無別処方件数の推移 .........................50
図表 33 【参考】＜処方薬＞鼻炎治療薬（内服薬）の処方件数 ............................................50
図表 34 ＜処方薬＞鼻炎治療薬（内服薬）の OTC 有無別処方件数の 12 カ月移動平均推移........................................................................................................................51
図表 35 ＜OTC 医薬品＞鼻炎剤のうち内服薬の販売金額の推移 ......................................52
図表 36 ＜OTC 医薬品および OTC 有り処方薬＞鼻炎治療薬（内服薬）の 12 カ月移動平均推移（2020 年 12 月の移動平均を 100 とした値） ....................................................52
図表 37 ＜処方薬＞アレルギー用点眼薬の OTC 有無別処方件数の推移 ..........................54
図表 38 【参考】＜処方薬＞アレルギー用点眼薬の処方件数 ..............................................54
図表 39 ＜処方薬＞アレルギー用点眼薬の OTC 有無別処方件数の 12 カ月移動平均推移........................................................................................................................55
図表 40 ＜OTC 医薬品＞アレルギー用の点眼薬の販売金額の推移 ..................................56
図表 41 ＜OTC 医薬品および OTC 有り処方薬＞アレルギー用点眼薬の 12 カ月移動平均推移（2020 年 12 月の移動平均を 100 とした値） ....................................................56
図表 42 ＜処方薬＞アレルギー用点鼻薬の OTC 有無別処方件数の推移 ..........................58
図表 43 【参考】＜処方薬＞アレルギー用点鼻薬の処方件数 ..............................................58
図表 44 ＜処方薬＞アレルギー用点鼻薬の OTC 有無別処方件数の 12 カ月移動平均推移........................................................................................................................59
図表 45 ＜OTC 医薬品＞鼻炎剤のうち点鼻薬の販売金額の推移 ......................................60
図表 46 ＜OTC 医薬品および OTC 有り処方薬＞アレルギー用点鼻薬の 12 カ月移動平均推移（2020 年 12 月の移動平均を 100 とした値） ....................................................60
図表 47 ＜処方薬＞寄生性皮ふ疾患用剤のうち白癬の疾患を有する患者に処方された薬剤のOTC 有無別の処方件数の推移 ..........................................................................61
図表 48 【参考】＜処方薬＞寄生性皮ふ疾患用剤のうち白癬の疾患を有する患者に処方された薬剤の処方件数 ................................................................................................62
図表 49 ＜処方薬＞寄生性皮ふ疾患用剤のうち白癬の疾患を有する患者に処方された薬剤のOTC 有無別処方件数の 12 カ月移動平均推移 ...................................................62
図表 50 ＜処方薬＞外用鎮痒剤の OTC 有無別処方件数の推移 .......................................63
図表 51 【参考】＜処方薬＞外用鎮痒剤の処方件数 ..........................................................64
図表 52 ＜処方薬＞外用鎮痒剤の OTC 有無別処方件数の 12 カ月移動平均推移 ............64
図表 53 分析対象レセプトの医療費（2021 年 10 月～2022 年 9 月） ..................................65
図表 54 分析対象および方法の概要 ................................................................................75
図表 55 施設の背景因子（マッチング前後） .......................................................................77
図表 56 群別の評価指標（マッチング前後） .......................................................................79
図表 57 CMS で用いられている、「計画外入院」の判定アルゴリズムの概要 .........................85
図表 58 ACO におけるクリームスキミングに対する指標構築や運用上の対応 .......................86p.5

図表 59 分析対象 ...........................................................................................................87
図表 60 分析概要 ...........................................................................................................88
図表 61 分析対象患者の年齢階級別人数と構成割合 ........................................................89
図表 62 施設ごとの割当人数のヒストグラム ........................................................................90
図表 63 分析対象患者の内の罹患者数と罹患率 ...............................................................90
図表 64 分析対象患者の内の罹患者数と罹患率（年齢階級別） ..........................................91
図表 65 年齢階級別の平均慢性疾患数 ............................................................................91
図表 66 施設ごとの計画外入院の発生比（リスク調整前。実入院数より算出。） ......................92
図表 67 施設ごとの計画外入院の発生比（リスク調整後。全施設平均を 1 としたときの比率で、1を下回る施設は計画外入院が少なく、1 を上回る施設は計画外入院が多い。）........93
図表 68 ＜参考＞ ACO ごとの計画外入院の発生比（リスク調整後。全 ACO の平均を 1 とする。） ..................................................................................................................94
図表 69 MSSP におけるインセンティブおよびペナルティの概要 ..........................................99
図表 70 MSSP の契約ごとのインセンティブ・ペナルティ率の一覧（2024 年度向け） ..............99
図表 71 ACO の医療の質の評価に用いられる指標（2023 年度） ...................................... 100
図表 72 MSSP における目標額の設定の概要 ................................................................. 102
図表 73 CMS-HCC による医療費予測の例 .................................................................... 103
図表 74 減量効果があるとされる糖尿病治療薬の特徴 ..................................................... 110
図表 75 分析対象患者数・施設数 .................................................................................. 111
図表 76 性・年齢階級別 分析対象患者数 ..................................................................... 111
図表 77 糖尿病治療薬の種類別 検査なし患者の割合（処方レセプト件数が延べ 3 カ月以上の患者を対象） .................................................................................................... 112
図表 78 検査の有無に関係を有する要因の分析 .............................................................. 114
図表 79 各要因の検査を行わないオッズ比と信頼区間 ..................................................... 116
図表 80 各要因の検査を行わないオッズ比と信頼区間（プロット） ....................................... 116
図表 81 糖尿病治療が目的かどうか極めて疑わしい処方 .................................................. 117

p.6

II. 検討体制
本調査にあたっては、有識者アドバイザーからレセプト分析および政策提言等について複数回のヒアリングを実施した。政策提言は健康保険組合連合会の考えに基づくものであり、有識者
アドバイザーには分析手法や結果の解釈等について技術的な視点からご助言をいただいた。
有識者アドバイザーおよび事務局の体制は次の通り。

有識者アドバイザーおよび事務局
氏 名

職 名

有 識 者 アドバイザー

一戸 和成

リゾートトラスト株式会社 メディカル本部 統轄部長

今村 知明

奈良県立医科大学 医学部公衆衛生学講座 教授

印南 一路

慶應義塾大学 総合政策学部 教授

山浦 克典

慶應義塾大学 薬学部 教授
附属薬局長（敬称略、五十音順。職名は令和 5 年 8 月現在。）

事務局

企画：健康保険組合連合会 政策部 医療・診療報酬グループ

委託先：株式会社 健康保険医療情報総合研究所

p.7

III.

テーマの選定および収集データ

１．テーマの選定
本調査では、「コロナ禍の経験を踏まえた効率的な医療の推進」「かかりつけ医を起点とする
安全・安心で効率的・効果的な医療の推進」「糖尿病治療薬の不適切な使用の是正」という 3つのテーマを選定した。
1 つ目の「コロナ禍の経験を踏まえた効率的な医療の推進」では、新型コロナウイルス感染症による患者数や医薬品の使用量の変化に着目し、定量分析を中心とした調査・分析を行った。
具体的には「コロナ禍における受療動向の検証」において、前回のレセプト分析Ⅴに引き続いて疾患の特性等から受療動向の変化の背景・メカニズムを考察するとともに、受療行動の変容を
セルフメディケーションの活用につなげ合理的な保険給付を推進するという観点から、「医薬品の使用状況を踏まえたセルフメディケーションの推進」という課題を設定し、調査・分析を行った。
2 つ目の「かかりつけ医を起点とする安全・安心で効率的・効果的な医療の推進」では、「かかりつけ医機能の実態に関する医療機関の傾向分析」「日本におけるプライマリケアのアウトカム
評価指標の試行的算出」「米国における医療費節減効果等の評価に関する文献調査」という課題を設定し調査・分析を行った。分析・調査それぞれにおいて、かかりつけ医を起点とした外来医療の機能分化・強化と連携により、患者が必要な時に必要な医療を受けられるようにすることを立脚点として、かかりつけ医機能の発揮を推進できるような制度のあり方を検討した。
3 つ目の「糖尿病治療薬の不適切な使用の是正」では、適応外使用に対する注意喚起が相次いで行われている糖尿病治療薬について「痩身（ダイエット）を目的とした不適切な使用実態の把握」という課題を設定し、調査・分析を行った。

p.8

選定されたテーマと調査・分析の概要
テーマ名

概要

1．コロナ禍の経験を踏まえた効率的な医療の推進
1-1：コロナ禍におけ レセプト分析Ⅴにおいて、コロナ第 1 波を中心とする 2020 年 1～9

る受療動向の検証

月を対象として、月延べ患者数の対 2019 年減少率と最大減少月からの回復度合いに基づき、疾患等を 3 パターンに分類した考え方を維持した上で、直近の回復状況を反映して一部の分類を細分化することで、外来における受療動向の変化に関する知見を深める。

1-2： 医 薬 品 の使 用 新型コロナウイルス感染症の拡大による受療行動の変容の影響

状況を踏まえたセル

により、OTC 類似薬の使用量および OTC 医薬品の販売状況がど

フメディケーションののように変化しているかを分析する。

推進 処方されている薬剤が OTC 類似薬のみであるレセプトについて、
医療費および処方額を試算する。

2．かかりつけ医を起点とする安全・安心で効率的・効果的な医療の推進
2-1 ： か か り つ け 医 かかりつけ医機能の適切な評価に向けて、総合的な診療、休日・機能の実態に関す

夜間対応、オンライン診療、在宅医療、診療情報提供、リフィル処

る医療機関の傾向

方、プライマリケア医の配置、感染防止対策等の体制や診療実績分析に着目し、課題を検証する。

2-2 ： 日 本 に お け る かかりつけ医機能に対する追加報酬の付与や基本報酬の一部返プライマリケアのア還を想定し、米国の事例を参考にアウトカム指標の一つとして、計ウトカム評価指標の

画外入院の発生比をレセプトデータから試行的に算出し、医療機

試行的算出

関ごとの差を比較する。

2-2-参考：米国にお かかりつけ医機能による医療費の節減効果や医療の質に関するける医 療費 節減 効

評価の一つとして、米国メディケア・メディケイドサービスセンターに果等の評価に関す

おける、メディケア共 有 節 減 プログラムによる責 任 あるケア機 関る文献調査（ACO）への追加報酬の付与や基本報酬の一部返還等の仕組みを概観した上で、同プログラムで用いられている ACO の医療費ベンチマークの算出方法や、メディケア加入者のリスクスコアの算出
方法について調査する。

3．糖尿病治療薬の不適切な使用の是正
 GLP-1 受容体作動薬や SGLT2 阻害薬といった、減量効果があるとされる糖尿病治療薬について、糖尿病治療を目的としていない可能性が高いと考えられ得る処方傾向や、症例等があるか検証する。

p.9

２．収集データ
本調査では、118 健保組合の協力を得て、令和 2 年 10 月～令和 4 年 9 月の 24 カ月分のデータを収集し、本調査の分析に使用した。なお、テーマ 1 ではより長期の推移をみるため、政策立案に資するレセプト分析に関する調査研究Ⅲ～Ⅴのデータも使用した1。
収集データの期間と件数（万件）
事業収集したデータの

DPC

医科

調剤

歯科

期間

レセプト

レセプト

レセプト

レセプト

30

4,213

2,639

945

7,827

61

8,427

5,219

2,137

15,844

32

4,110

2,518

1,090

7,750

31

4,349

2,773

1,084

8,236

63

8,525

5,388

2,224

16,200

34

4,108

2,570

1,123

7,835

32

4,277

2,792

1,110

8,210

64

8,161

5,268

2,268

15,762

26

3,311

2,127

990

6,455

29

3,994

2,590

1,197

7,810

61

8,187

5,261

2,419

15,928

30

4,276

2,747

1,221

8,273

政策立案に資す 2014 年 10 月～
2015 年 3 月
るレセプト分析に関する調査研 2015 年 4 月～
2016 年 3 月
究Ⅲ（124 組合）*22016 年 4 月～
2016 年 9 月
政策立案に資す 2016 年 10 月～
2017 年 3 月
るレセプト分析に関する調査研 2017 年 4 月～
2018 年 3 月
究Ⅳ（122 組合）*22018 年 4 月～
2018 年 9 月
政策立案に資す 2018 年 10 月～
2019 年 3 月
るレセプト分析に関する調査研 2019 年 4 月～
2020 年 3 月
究Ⅴ（108 組合）
2020 年 4 月～
2020 年 9 月
2020 年 10 月～
政策立案に資す 2021 年 3 月
2021 年 4 月～
に関する調査研 2022 年 3 月
究Ⅵ（118 組合） 2022 年 4 月～
2022 年 9 月
るレセプト分析計 *1（注）*1 端数処理により、各レセプト種類のデータ件数と合計は一致しない場合がある。
*2 政策立案に資するレセプト分析に関する調査研究Ⅲ～Ⅳのデータ件数は、データ収集終了
後に提出されたデータを含む数値のため、各報告書記載のデータ件数と若干異なる場合がある。

以降の章において、特に明示せずに「健保組合レセプト」、または単に「医科（外来）レセプト」、「調剤レセプト」とした場合は、上記の収集データのうち対応するレセプト種類のデータを指すこととする。
1

分析で使用したデータの種類や期間の詳細は、各テーマの「分析対象」の項を参照。

p.10

IV. 分析結果
テーマ１－１：コロナ禍における受療動向の検証（1） 目的 新型コロナウイルス感染症による患者数等の変化について、レセプト分析Ⅴ 2 において2020 年 9 月までの動向を検証したことを踏まえ、その後の状況を追跡し、疾患の特性等から受療動向の変化の背景・メカニズムを考察する。
（2） 調査の概要
 レセプト分析Ⅴにおいて、コロナ第 1 波を中心とする 2020 年 1～9 月を対象として、月延べ患者数の対 2019 年減少率と最大減少月からの回復度合いに基づき、疾患等を 3パターンに分類した考え方を維持した上で、直近の回復状況を反映して一部の分類を細分化することで、外来における受療動向の変化に関する知見を深める。
 感染症対策の効果や適切な受診の判断、セルフメディケーションの活用等について改めて検討する3。
（3） 方法１．（文献調査）全国の医療費、受診日数など受療動向に関する情報を整理する。
２．（定量分析）2015 年 1 月～2022 年 9 月の健保組合レセプトデータを用いて集計・分析を行い、受療行動の動向を定量化する。
レセプト分析Ⅴの枠組みを基本的に維持した上で、2020 年 4～5 月のコロナ第 1
波で大きく減少したパターン A および B について、コロナ第 7 波前で感染者数が落ち着いている 2022 年 6 月時点の回復度合いで分類を分岐させ、考察する（図表 1）。
 パターン A：2020 年 1～9 月に一旦 10％以上減少した後、最少からの戻りが 3 分の2 未満 4
 A 回復 ：2022 年 6 月時点の患者数が 2019 年 6 月以上 A 未回復：2022 年 6 月時点の患者数が 2019 年 6 月未満 パターン B：2020 年 1～9 月に一旦 10％以上減少した後、最少からの戻りが 3 分の2 以上 4
 B 回復 ：2022 年 6 月時点の患者数が 2019 年 6 月以上 B 未回復：2022 年 6 月時点の患者数が 2019 年 6 月未満

2

健康保険組合連合会「政策立案に資するレセプト分析に関する調査研究Ⅴ」
セルフメディケーションについては、「１－２ 医薬品の使用状況を踏まえたセルフメディケーションの推進」を参照。
4 レセプト分析Ⅴにおいて、有識者アドバイザーの意見を踏まえてカットオフを 3 分の 2 に設定した。
3p.11

 パターン C：2020 年 1～9 月の最大減少率が 10％未満
 分岐を設けずに 2020 年 10 月～2022 年 9 月の状況を追加
図表 1 延べ患者数推移のパターン分類
2020 年 1～9 月
パターン

分類の概要

の最大減少幅（対 2019 年）

A-1 回復A-1 未回復
A-2 回復A-2 未回復
B-1 回復B-1 未回復
B-2 回復B-2 未回復

大きく減少し、あ▲20～▲10%

まり戻らなかったもの▲20%以上大きく減少し、あ▲20～▲10%

る程 度戻 ったものかった、または2022 年 6 月時

点回復度合い

点回復状況

最大減少月から回復

3 分の 2 以上回

未回復

復しなかったも

回復

の

未回復

最大減少月から3 分の 2 以上回▲20%以上大きく減少しなC2020 年 9 月時

▲10%未満増加したもの

p.12

復したもの

回復
未回復
回復
未回復

（4） 結果・考察
 2022 年 6 月時点で 2019 年同月と比較すると、外来全体の患者数 5は 3%減少した。
 年齢区分別にみると、0～14 歳は 2022 年 1～9 月もコロナ前に比べて 15%以上低く、15 歳以上の年齢区分に比べて外来患者数がコロナ前に比べて少ない状態が概ね維持された。
 外来患者数を疾患分類別にみると、コロナ第 1 波で 10%以上減少した後、2020 年 9 月までに最大減少月の 3 分の 2 以上戻らなかった疾患（パターン A）は、2022 年 6 月時
点で 2019 年同月比の水準を上回っていないものが 9 割を占めた（A 未回復）。
 空気、飛沫、接触、経口等の経路による感染症や呼吸器系の疾患は多数が未回復
であり、コロナ禍で普及したマスク着用や手指消毒などの習慣が継続し、それらの習慣等によって予防可能な感染性疾患が抑制されていることが影響していると考えられる。
 軽症と考えられる一部の疾患（急性上気道炎、口内炎、気管支炎、皮膚炎等）では、患者数が 2019 年同月以下の水準で推移した。軽症における受療動向が変化した可能性等も考えられる。
 コロナ第 1 波で 10%以上減少した後、2020 年 9 月までにある程度回復した疾患分類（パターン B）は、2022 年 6 月時点でコロナ前の水準を回復しているものが 9 割を占めた（B 回復）。
 一部の眼科系疾患（涙器の障害など）はコロナ前と比較して増加した。
 整形外科領域の疾患もコロナ前の水準を上回った。
 コロナ第 1 波で 10％以上減少しなかった、または増加したもの（パターン C）は 2020 年
10 月以降も増加傾向が続いた。
 継続して治療管理が必要な生活習慣病や、コロナ禍以前から年々増加傾向にあった
精神科領域の疾患がこれに該当した。

5

本分析における患者数は、レセプトデータを提出した健保組合の各月の延べ加入者数を 100 万人
日当たりに換算し、加入者数増減の影響を受けないようにしている。

p.13

図表 2 各パターンに該当した主な疾患
2020 年 9 月ま2022 年 6 月

での状況

時点の状況

A：大 きく減少

回復

し、あまり戻 らなかったもの該当した主な疾患
カンジダ症、詳細不明の慢性気管支炎、その他の原因による熱及び不明熱未回復

呼 吸 器疾 患 （急 性 上気 道炎 、アレルギー性 鼻炎 、喘 息等）、耳鼻咽喉科疾患（中耳炎等）、消化器系の感染症（胃腸炎、大腸炎等）

B：大 きく減少回復

整形外科（膝関節症、背部痛等）、皮膚科（アトピー性皮し、ある程度膚 炎 等 ）、眼 科 （涙 器 の障 害 等 ）、婦 人 科 （女 性不 妊 症

戻ったもの等）の疾患等
未回復

軽症の耳鼻科疾患（外耳炎等）、一部の眼科疾患（結膜炎、屈折及び調節の障害等）、消化器疾患（胃炎等）

C：大きく減少－

生活習慣病（本態性高血圧、２型糖尿病、リポ蛋白代謝

しなかった、ま障害及びその他の脂血症等）、精神科領域の疾患（うつたは増加した

病エピソード、その他の不安障害、睡眠障害等）、女性生

もの

殖器及び月経周期に関連する疼痛及びその他の病態（5） 提言 新型コロナウイルス感染症が拡大し始めてから 3 年以上が経過し、緊急事態宣言が発出されなくなって以降も、国民の努力によって感染症が抑制されていることは、医療費の節減要因にもなっており、個人による感染予防行動やセルフメディケーションは引き続き重要である。
 精神科領域等においては、患者数の増加傾向が強まり、長引くコロナ禍や社会経済活動の変化が背景要因として推察される。新型コロナウイルス感染症の位置づけが 5 類に変更されたことも踏まえ、新しい日常が本格化するなかで、患者数の動向を注視する必要がある。
 国民の健康を守り、限りある医療資源をより医療が必要な人々のために有効に活用する
ためには、「生活習慣病などの場合は、かかりつけ医を活用して自らの状態に対応した治療を選択する」等の取組みを引き続き推進していくべきである。

p.14

（6） 資料① 定義
本調査では、特に断りがない場合には下記の定義を用いる。
 緊急事態宣言 [1] 新型コロナウイルス感染症に対する新型インフルエンザ等対策特別措置法に基づく緊急事態宣言を指す。本分析における該当期間は、第 1 回目が 2020 年 4 月 7 日～2020 年 5 月 25 日、第 2 回目が 2021 年 1 月 8 日～2021 年 3 月 21 日、第 3 回
目が 2021 年 4 月 25 日～2021 年 9 月 30 日。
 新型コロナウイルスの流行波 6
 第 1 波 2020 年 3 月～2020 年 5 月
 第 2 波 2020 年 7 月～2020 年 9 月
 第 3 波 2020 年 12 月～2021 年 2 月
 第 4 波 2021 年 4 月～2021 年 6 月：アルファ株が流行
 第 5 波 2021 年 7 月～2021 年 9 月：デルタ株が流行
 第 6 波 2022 年 1 月～2022 年 3 月：オミクロン株（B1.1/BA.2）が流行
 第 7 波 2022 年 7 月～2022 年 9 月：オミクロン株（BA.5）が流行② 文献調査 医療費の動向
 2022 年の概算医療費は、概ね 2019 年同月比で 5%前後高い水準となっている（図表 3）。
 診療種類別にみると、医科の入院外と調剤の合計や歯科は、2021 年秋以降ほぼ継続して 2019 年を上回る水準が続いている（図表 4）。
 全体の延べ診療日数は、2020 年 10 月以降、一貫して対 2019 年同月比で 5%程度
低い傾向にある（図表 5）。
 医科の入院外は、概ね 2019 年比 5～10%減の水準で推移しており、第 3 波と第6 波では 10%以上減少したが、第 7 波においては発熱外来の増加が影響したとみられ、一時的に 2019 年を上回った（図表 6）。

6

厚生労働省の新型コロナウイルス感染症対策アドバイザリーボードに提出された資料 [3]において用いられた手法に倣い、感染が拡大した各期間において、7 日間平均がピークを迎えた月とその前
後 1 カ月を含めた 3 カ月間を便宜的に一つの波とした。

p.15

図表 3 概算医療費の対 2019 年同月比
概算医療費（兆円）
2019年

2020年

2021年

対2019年比（％）
2022年

2020年

2021年

2022年

1月

3.59

3.63

3.48

3.64

1.2

▲ 3.2

1.3

2月

3.45

3.54

3.40

3.41

2.7

▲ 1.4

▲ 1.0

3月

3.73

3.69

3.91

3.94

▲ 1.2

4.7

5.5

4月

3.62

3.30

3.67

3.69

▲ 8.8

1.3

1.9

5月

3.56

3.13

3.51

3.70

▲ 11.9

▲ 1.2

4.1

6月

3.57

3.48

3.69

3.83

▲ 2.4

3.4

7.3

7月

3.77

3.60

3.71

3.81

▲ 4.5

▲ 1.6

1.1

8月

3.60

3.47

3.66

3.78

▲ 3.5

1.9

5.1

9月

3.52

3.51

3.63

3.75

▲ 0.1

3.2

6.7

10月

3.69

3.76

3.78

-

1.7

2.3

-

11月

3.64

3.51

3.74

-

▲ 3.6

2.6

-

12月

3.75

3.69

3.83

-

▲ 1.6

2.1

-

（注）休日数等の対前 2019 年同月差の影響補正は行っていない。
（出典）厚生労働省 [2]より事務局作成。

図表 4 診療種類別の概算医療費の推移（対 2019 年同月比）（注）休日数等の対前 2019 年同月差の影響補正は行っていない。
（出典）厚生労働省 [2]より事務局作成。

p.16

図表 5 延べ診療日数の対 2019 年同月比
延べ診療日数（億日）
2019年

2020年

2021年

対2019年比（％）
2022年

2020年

2021年

2022年

1月

2.09

2.04

1.82

1.89

▲ 2.8

▲ 13.1

▲ 9.8

2月

2.03

2.03

1.84

1.80

▲ 0.1

▲ 9.3

▲ 11.2

3月

2.24

2.06

2.14

2.10

▲ 8.3

▲ 4.6

▲ 6.4

4月

2.14

1.76

2.03

2.02

▲ 17.9

▲ 5.4

▲ 5.9

5月

2.07

1.69

1.91

1.98

▲ 18.5

▲ 7.9

▲ 4.7

6月

2.12

1.95

2.04

2.07

▲ 8.2

▲ 3.8

▲ 2.6

7月

2.23

2.00

2.04

2.07

▲ 10.5

▲ 8.8

▲ 7.4

8月

2.05

1.90

1.94

2.02

▲ 7.5

▲ 5.2

▲ 1.7

9月

2.05

1.94

1.96

2.00

▲ 5.5

▲ 4.7

▲ 2.8

10月

2.14

2.11

2.06

-

▲ 1.3

▲ 3.6

-

11月

2.13

1.94

2.03

-

▲ 9.0

▲ 4.5

-

12月

2.17

2.02

2.06

-

▲ 6.8

▲ 5.2

-

（注）休日数等の対 2019 年同月差の影響補正は行っていない。
（出典）厚生労働省 [2]より事務局作成。

図表 6 診療種類別の延べ診療日数の推移（対 2019 年同月比）（注）休日数等の対 2019 年同月差の影響補正は行っていない。
（出典）厚生労働省 [2]より事務局作成。

p.17

③ 分析対象
 定量分析の分析対象は以下の通りである。
項目

内容

対象期間

2019 年 1 月～2022 年 9 月 * 1

対象となるレコード *2



医科外来レセプト



歯科レセプト

調剤レセプト（注）*1 受診の多い患者数の上位判別においては、レセプト分析Ⅴにおいて掲載した
2015～2019 年 1～9 月平均の値を継続して使用している。
*2 今回の分析では 65 歳以上の年齢階級を集計から除外した。

 加入者数およびレセプト件数
 2020 年 1 月～2022 年 9 月に延べ患者数や処方日数がどのように変化したかを調査するにあたって、2019 年の同月または同期のレセプトデータを集計し、比較の対象とした。
 なお、平年の患者数上位の疾患や診療行為を定義するにあたっては、2015～2019
年 1～9 月の平均値を用いた。

期間

組合数 *1

加入者数(万人） *2

レセプト件数（万件）
医科

調剤

歯科

計

2015年1～12月

124組合

1,431.9

8,326.0

5,150.4

2,093.5

15,569.9

2016年1～12月

124組合

1,419.1

8,518.1

5,312.0

2,168.4

15,998.6

2017年1～12月

122組合

1,406.9

8,423.1

5,299.5

2,212.4

15,935.1

2018年1～12月

122組合

1,404.8

8,471.8

5,400.0

2,232.1

16,104.0

2019年1～12月

108組合

1,345.0

8,334.6

5,378.0

2,262.1

15,974.7

2020年1～12月

108組合

1,347.8

7,338.3

4,751.0

2,158.7

14,248.1

2021年1～12月

118組合

1,426.6

8,102.2

5,216.3

2,413.9

15,732.4

2022年1～9月

118組合

1,412.4

6,351.1

4,095.1

1,815.5

12,261.7（注）*1 偶数年の 10 月～12 月は翌年の組合数となる。
*2 各年 1 月時点。

p.18

④ 定量分析
 延べ患者数の合計および年齢階級別の推移について
 外来の延べ患者数の対 2019 年比は、コロナ第 7 波が始まる前の 2022 年 6 月単月
では▲3％、2022 年 1～9 月累積で▲5％であった（図表 7）。
 年齢階級別にみると 0～14 歳は 2022 年 6 月単月で▲15%、2022 年 1～9 月累積では▲19%であった。0～14 歳は、他の年齢階級に比べてコロナ前の水準への回復が遅れていることが窺えた。
 40～64 歳は、ほぼコロナ前の水準まで回復しており、2022 年 6 月はプラス 2%であった。
図表 7 外来の延べ患者数の対 2019 年比較（年齢階級別）
対2019年同期比増減率
2020年

2021年

2022年

1～9月

1～9月の
最大減少月

9月単月

1～12月

1～12月

1～9月

6月単月

0-14歳

▲29%

▲51%

▲27%

▲27%

▲20%

▲19%

▲15%

15-39歳

▲14%

▲29%

▲6%

▲13%

▲8%

▲2%

▲0%

40-64歳

▲10%

▲21%

▲5%

▲9%

▲4%

0%

2%

全体

▲16%

▲31%

▲11%

▲15%

▲9%

▲5%

▲3%

p.19

 外来の延べ患者数の対 2019 年比増減率の月次推移をみると、新型コロナウイルス
感染者数増加の推移に連動し、一時的に患者数が減少し、その後緩やかに回復した（図表 8）。
 年齢階級別にみると 15～39 歳と 40～64 歳では、2022 年 4 月以降に 2019 年と同水準かそれ以上の水準へ回復した。
図表 8 外来の年齢区分別延べ患者数の推移（対 2019 年同月比）

p.20

 外来延べ患者数の疾患別の推移について
 コロナ前の外来患者数が上位 10 位までの疾患のなかで急性上気道感染症、喘息、急性気管支炎等の呼吸器疾患は 2022 年 6 月までの間、コロナ前の水準より 15%以
上低い水準で推移している傾向がみられた（図表 9、図表 10）。
 それに対し、生活習慣病（本態性高血圧、リポ蛋白代謝障害及びその他の脂血症）
はコロナ前の水準を回復し、2019 年比で 10%前後高い水準で推移している（図表 9、
図表 10）。
図表 9 外来患者数の多い疾患の対 2019 年比較
対2019年同期比増減率

2020年

疾患

2021年

2022年

1～9月

1～9月の
最大減少月

9月単月

1～12月

1～12月

1～9月

6月単月

▲25%

▲41%

▲25%

▲24%

▲19%

▲19%

▲14%

▲44%

▲72%

▲52%

▲44%

▲45%

▲28%

▲34%

K29 胃炎及び十二指腸炎

▲12%

▲22%

▲6%

▲11%

▲6%

▲2%

▲1%

I10 本態性（原発性＜一次性＞）高
血圧（症）

▲3%

▲8%

▲1%

▲2%

5%

8%

9%

J45 喘息

▲28%

▲45%

▲36%

▲29%

▲27%

▲26%

▲25%

E78 リポタンパク＜蛋白＞代謝障
害及びその他の脂血症

▲3%

▲8%

1%

▲1%

9%

13%

14%

J20 急性気管支炎

▲48%

▲77%

▲61%

▲49%

▲47%

▲36%

▲39%

H10 結膜炎

▲20%

▲40%

▲11%

▲18%

▲7%

▲10%

▲2%

L30 その他の皮膚炎

▲8%

▲23%

▲5%

▲6%

1%

1%

4%

H52 屈折及び調節の障害

▲14%

▲41%

▲5%

▲10%

▲3%

▲3%

▲2%

J30 血管運動性鼻炎及びアレル
ギー性鼻炎＜鼻アレルギー＞
J06 多部位及び部位不明の急性上
気道感染症

p.21

図表 10 外来患者数の多い疾患の患者数の推移（対 2019 年同月比）

p.22

 0～14 歳で上位を占めた疾患の動向
 外来で患者数の多い疾患は呼吸器系や感染症が多く、上位 10 疾患のうち 8 疾患
は 2019 年比で 10%以上低い水準であった（図表 11）。
図表 11 0～14 歳で外来患者数の多い疾患の対 2019 年比較
対2019年同期比増減率

2020年

疾患

2021年

2022年

1～9月

1～9月の
最大減少月

9月単月

1～12月

1～12月

1～9月

6月単月

J30 血管運動性鼻炎及びアレルギー性鼻炎＜鼻アレルギー＞

▲33%

▲55%

▲36%

▲30%

▲20%

▲23%

▲15%

J45 喘息

▲37%

▲57%

▲47%

▲36%

▲29%

▲33%

▲28%

J06 多部位及び部位不明の急性上気
道感染症

▲46%

▲77%

▲52%

▲43%

▲33%

▲24%

▲21%

J20 急性気管支炎

▲48%

▲81%

▲59%

▲46%

▲32%

▲30%

▲24%

L30 その他の皮膚炎

▲18%

▲35%

▲17%

▲15%

▲5%

▲8%

▲5%

L85 その他の表皮肥厚

▲11%

▲28%

▲9%

▲8%

3%

2%

7%

H10 結膜炎

▲29%

▲50%

▲19%

▲27%

▲12%

▲15%

▲10%

A09 その他の胃腸炎及び大腸炎，感染症及び詳細不明の原因によるもの

▲49%

▲79%

▲54%

▲50%

▲41%

▲30%

▲21%

J02 急性咽頭炎

▲47%

▲77%

▲57%

▲45%

▲38%

▲29%

▲33%

J01 急性副鼻腔炎

▲43%

▲72%

▲51%

▲41%

▲39%

▲48%

▲39%

p.23

 15 歳～39 歳で上位を占めた疾患の動向
 外来では鼻アレルギーやいわゆる「風邪」につけられる病名がコロナ前の▲19～▲50%と低い水準を維持している。一方、睡眠障害、うつ病エピソードはコロナ前に比べて 20%以上増加した（図表 12）。
図表 12 15～39 歳で外来患者数の多い疾患の対 2019 年比較
対2019年同期比増減率

2020年

疾患

2021年

2022年

1～9月

1～9月の
最大減少月

9月単月

1～12月

1～12月

1～9月

6月単月

▲27%

▲45%

▲26%

▲27%

▲23%

▲21%

▲19%

▲43%

▲71%

▲52%

▲46%

▲51%

▲23%

▲38%

K29 胃炎及び十二指腸炎

▲16%

▲31%

▲8%

▲15%

▲11%

▲6%

▲5%

H52 屈折及び調節の障害

▲18%

▲48%

▲15%

▲14%

▲10%

▲13%

▲12%

H10 結膜炎

▲20%

▲44%

▲9%

▲17%

▲7%

▲13%

▲2%

J20 急性気管支炎

▲48%

▲77%

▲62%

▲52%

▲61%

▲33%

▲50%

2%

▲12%

8%

4%

10%

9%

13%

▲0%

▲9%

5%

1%

15%

21%

26%

L85 その他の表皮肥厚

8%

▲4%

15%

11%

21%

20%

21%

F32 うつ病エピソード

1%

▲8%

7%

3%

17%

24%

29%

J30 血管運動性鼻炎及びアレルギー性鼻炎＜鼻アレルギー＞
J06 多部位及び部位不明の急性上気道感染症

L30 その他の皮膚炎
G47 睡眠障害

p.24

 40 歳～64 歳で上位を占めた疾患の動向
 外来では、患者数上位疾患のうち、鼻アレルギー以外はほぼコロナ前の水準を回復した。特にリポ蛋白代謝障害及びその他の脂血症と胃食道逆流症は 2019 年比
で 11%増加した（図表 13）。
図表 13 40～64 歳で外来患者数の多い疾患の対 2019 年比較
対2019年同期比増減率

2020年

疾患
1～9月

I10 本態性（原発性＜一次性＞）高血圧（症）
E78 リポタンパク＜蛋白＞代謝障害
及びその他の脂血症
J30 血管運動性鼻炎及びアレル
ギー性鼻炎＜鼻アレルギー＞

1～9月の
最大減少月

2022年

2021年

9月単月

1～12月

1～12月

1～9月

6月単月

▲4%

▲9%

▲2%

▲3%

2%

5%

6%

▲3%

▲9%

▲0%

▲3%

6%

10%

11%

▲16%

▲29%

▲13%

▲16%

▲15%

▲13%

▲11%

K29 胃炎及び十二指腸炎

▲10%

▲18%

▲5%

▲9%

▲5%

▲2%

▲1%

G47 睡眠障害

▲3%

▲8%

▲0%

▲3%

3%

7%

9%

K21 胃食道逆流症

▲3%

▲11%

2%

▲2%

5%

9%

11%

M54 背部痛

▲6%

▲13%

▲2%

▲5%

2%

6%

8%

H52 屈折及び調節の障害

▲11%

▲29%

▲9%

▲9%

▲2%

2%

3%

E14 詳細不明の糖尿病

▲6%

▲11%

▲3%

▲5%

▲0%

0%

1%

H10 結膜炎

▲13%

▲32%

▲6%

▲11%

▲2%

▲4%

5%

p.25

 薬効分類別の推移について
 一定規模の処方件数がある薬効分類について、対 2019 年の処方件数をみると、いわゆる「風邪」に処方されることが多いシステイン系製剤（去たん剤）、その他の鎮咳去たん剤がコロナ前のより 4 割減の水準にとどまっていた。また、抗菌薬（主としてグラム陽性・陰性菌に作用するもの）もコロナ前の半分程度の水準にとどまった（図表 14、
図表 15）7。
図表 14 処方件数の多い医薬品の対 2019 年比較（医薬品、外来のみ）
対2019年同期比増減率

2020年

薬効分類

2022年

1～9月

1～9月の
最大減少月

9月単月

1～12月

1～12月

1～9月

6月単月

449 その他のアレルギー用薬

▲22%

▲38%

▲24%

▲21%

▲17%

▲18%

▲12%

264 鎮痛，鎮痒，収斂，消炎剤

▲6%

▲19%

▲4%

▲4%

▲3%

▲5%

▲1%

2233 システイン系製剤

▲46%

▲77%

▲56%

▲45%

▲44%

▲39%

▲38%

2329 その他の消化性潰瘍用剤

▲14%

▲25%

▲9%

▲13%

▲11%

▲7%

▲7%

131 眼科用剤

▲16%

▲41%

▲5%

▲14%

▲6%

▲9%

▲2%

▲43%

▲68%

▲49%

▲46%

▲41%

▲11%

▲17%

▲38%

▲63%

▲43%

▲39%

▲44%

▲49%

▲46%

1149 その他の解熱鎮痛消炎剤

▲24%

▲40%

▲23%

▲25%

▲25%

▲13%

▲19%

231 止しゃ剤，整腸剤

▲34%

▲60%

▲35%

▲34%

▲34%

▲31%

▲25%

2249 その他の鎮咳去たん剤

▲53%

▲86%

▲65%

▲52%

▲46%

▲40%

▲38%

1141 アニリン系製剤；メフェナム
酸，フルフェナム酸等
613 主としてグラム陽性・陰性菌に作用するもの7

2021年

抗菌薬の使用は、コロナ禍前より減少傾向にあり、厚生労働省が 2016 年以降実施している薬剤耐性（AMR）対策アクションプランにより、抗微生物薬の適正使用が推進されていることも影響している可能性がある。

p.26

図表 15 処方件数の多い医薬品の処方件数の推移（対 2019 年同月比）

p.27

 近年に保険給付範囲の適正化または明確化が行われたビタミン剤、湿布薬、保湿剤の外来処方について、月ごとの処方件数を 2019 年同月比でみると、ビタミン剤や保湿剤の単剤処方はほぼコロナ前の水準を回復した（図表 16）。
図表 16 保険給付範囲の適正化・明確化が行われた医薬品の処方件数の推移（対 2019 年同
月比）

p.28

 外来延べ患者数の診療行為別の推移について
 一定規模の患者数がある診療行為について、外来の延べ患者数をコロナ前の 2019
年と比較すると、眼科および耳鼻科の処置や検査はコロナ前に比べて低い水準が続いた（図表 17）。
 精神科専門療法、超音波検査等、リハビリテーション、コンピューター断層撮影などは、
2020 年 9 月の時点で回復していた診療行為であり、2022 年 6 月時点でいずれも2019 年比で 10%以上増加した（図表 17）。
 微生物学的検査には、コロナの検査が含まれるため、2022 年 6 月時点では 2019 年
比で 8 割高い水準であった（図表 17）。
図表 17 外来における患者数の多い診療行為の対 2019 年比較
対2019年同期比増減率

2020年

診療行為

2022年

2021年

1～9月

1～9月の
最大減少月

9月単月

1～12月

1～12月

1～9月

6月単月

J095～J115_耳鼻咽喉科処置

▲39%

▲64%

▲43%

▲39%

▲39%

▲43%

▲39%

D011～D016_免疫学的検査

▲31%

▲47%

▲23%

▲35%

▲41%

▲14%

4%

D255～D282_眼科学的検査

▲16%

▲44%

▲6%

▲12%

▲6%

▲5%

▲2%

D007～D007_生化学的検査（１）

▲6%

▲19%

0%

▲4%

5%

5%

9%

D005～D006_血液学的検査

▲8%

▲23%

▲3%

▲7%

1%

1%

5%

E002～E004_エックス線

▲15%

▲35%

▲7%

▲13%

▲10%

▲10%

▲6%

I000～I008_精神科専門療法

▲2%

▲11%

3%

▲1%

9%

14%

17%

G000～G018_注射

▲14%

▲28%

▲11%

▲14%

▲11%

▲10%

▲3%

J116～J119_整形外科的処置

▲13%

▲30%

▲5%

▲10%

▲3%

▲8%

▲4%

D000～D004_尿・糞便等検査

▲11%

▲25%

▲6%

▲11%

▲7%

▲8%

▲5%

D215～D217_超音波検査等

▲9%

▲30%

4%

▲6%

5%

9%

15%

J053～J057_皮膚科処置

▲3%

▲20%

2%

▲2%

▲3%

▲9%

▲9%

H000～H008_リハビリテーション

▲2%

▲17%

7%

1%

15%

16%

21%

J000～J043_一般処置

▲6%

▲17%

▲0%

▲5%

▲3%

▲4%

▲0%

D008～D010_生化学的検査（２）

▲5%

▲24%

5%

▲3%

9%

15%

22%

D017～D024_微生物学的検査

▲14%

▲28%

▲12%

▲6%

50%

176%

76%

E200～E203_コンピューター断層撮
影

▲8%

▲25%

3%

▲5%

5%

6%

11%

D295～D325_内視鏡検査

▲20%

▲43%

▲7%

▲16%

▲7%

▲7%

▲4%

D200～D214_呼吸循環機能検査等

▲12%

▲30%

▲3%

▲11%

▲2%

▲4%

2%

D243～D254_耳鼻咽喉科学的検査

▲18%

▲38%

▲10%

▲15%

▲8%

▲9%

▲6%

J071～J085_産婦人科処置

▲6%

▲17%

▲2%

▲5%

▲3%

▲7%

▲2%

p.29

 受療動向のパターン分類について
 レセプト分析Ⅴにおいて分類した A～C のパターンをベースとし、それぞれに振り分けた疾患分類、薬効分類、診療行為について、2022 年 6 月時点の対 2019
年同月比がプラス（0％以上）の場合は「回復」、マイナスの場合は「未回復」と分類し（図表 18）、2020 年以降の推移を観察した（図表 18）。
 パターン A「大きく減少し、あまり戻らなかったもの」のうち「回復」したもの（A-1 回復、A-2 回復）。
 第 1 波で行動自粛の影響を大きく受けたものの、その後徐々に新型コロナウイル
スの影響が弱まったもの。
 パターン A「大きく減少し、あまり戻らなかったもの」のうち「未回復」のもの（A-1 未
回復、A-2 未回復）。
 第 1 波で感染症対策が奏功し、その後も効果が持続したもの パターン B「大きく減少し、ある程度戻ったもの」のうち「回復」したもの（B-1 回復、B-2 回復）。
 第 1 波では受診を控えたがすぐに戻り、それ以降は新型コロナウイルスの影響を受けつつも概ねコロナ前の水準を上回っているもの。
 パターン B「大きく減少し、ある程度戻ったもの」のうち「未回復」のもの（B-1 未回復、
B-2 未回復）。
 第 1 波では受診を控え、すぐに一定程度は戻ったものの、コロナ前の水準を下回っているもの。
 パターン C「大きく減少しなかった、または増加したもの」
 なお、レセプト分析Ⅴにおいては、一定規模の患者数がある疾患分類、薬効分類、診療行為について、2020 年 1～9 月における月ごとの延べ患者数の推移に着目し、「2020 年 1～9 月の間の最大減少月の対前年減少率」と「2020 年 9 月時点における最大減少月からの回復度合い」を指標として、パターン分類を行った。

p.30

図表 18 延べ患者数推移のパターン分類（再掲）2020 年 1～9 月
パターン

分類の概要

の最大減少幅（対 2019 年）

A-1 回復A-1 未回復
A-2 回復A-2 未回復
B-1 回復B-1 未回復
B-2 回復B-2 未回復

大きく減少し、あ▲20～▲10%

まり戻らなかったもの▲20%以上大きく減少し、あ▲20～▲10%る程度戻ったものかった、または2022 年 6 月時

点回復度合い

点回復状況

最大減少月から回復

3 分の 2 以上回

未回復

復しなかったも

回復

の

未回復

最大減少月から3 分の 2 以上回▲20%以上大きく減少しなC2020 年 9 月時

▲10%未満増加したもの

p.31

復したもの

回復
未回復
回復
未回復

 一定規模以上 8 の延べ患者数がある外来の疾患別、薬効分類別、診療行為別の延べ患者数について、レセプト分析Ⅴの分類ごとに、2022 年 6 月の対 2019 年同月比の回復状況で分類したところ、パターン A では 2022 年 6 月時点で未回復のものが 9割を占めたが、パターン B の外来疾患分類ではコロナ前の水準を上回ったものが 9割を占めた（図表 19）。
 A-1 については、2021 年末ごろまで 2019 年より低い水準で推移していたが、2022 年春以降に一部が回復し始めた。回復と未回復が分岐し始めたのは第 4 波の流行が始まった 2021 年春頃からであった（図表 20、図表 21）。
 A-2 については、コロナの流行波に大きく影響された 1 分類の疾患以外はコロナ前に比べて低い水準で推移した（図表 22）。
 B-1 については、2021 年初頭から 2019 年を上回り始めたものと 2019 年水準あたりで推移していたものとに分岐し、2022 年春以降に前者はさらに増加し、後者は減少し始めた（図表 20、図表 21）。
 パターン C については、一貫して増加傾向にあった。
図表 19 各パターン分類に当てはまる疾患、薬効分類、診療行為の数および構成割合（外来の
み）
外来

パターン
A-1

A-2

疾患分類(構成割合）

薬効分類(構成割合）

診療行為(構成割合）

回復2(50.0%)

1(20.0%)

0

( - )

未回復

2

(50.0%)

4(80.0%)

0

( - )

計

4

(100.0%)5(100.0%)

0

( - )

回復

1

(4.3%)

1(3.4%)

2(50.0%)

未回復

22(95.7%)

28(96.6%)

2(50.0%)

計

23(100.0%)29(100.0%)4(100.0%)回復

52(94.5%)

8(53.3%)

5(62.5%)

未回復

3(5.5%)

7(46.7%)

3(37.5%)

計

55(100.0%)15(100.0%)8(100.0%)

回復

19(76.0%)

0(0.0%)

6(46.2%)

未回復

6(24.0%)

4(100.0%)7(53.8%)

計

25(100.0%)4(100.0%)13(100.0%)

C

26

( - )

30

( - )

0

( - )

合計

133

B-1

B-2

8

回復状況

83

25

2015～2019 年の平均が外来疾患分類別で 100 人/100 万人日以上、薬効分類別で 50 人/100
万人日以上、診療行為別で 30 人/100 万人日以上のもの。

p.32

図表 20 パターン分類別 外来疾患の患者数の推移（対 2019 年同月比）

図表 21 パターン分類別 外来疾患の患者数の推移（対 2019 年同月比）A-1 および B-1 の拡
大図

p.33

図表 22 パターン分類別 外来疾患の患者数の推移（対 2019 年同月比）A2 の拡大図

 延べ患者に占める各パターンに分類された疾患の患者が受診した割合の変化をみると、「A 未回復」に該当した 24 疾患が占める割合は 2019 年 6 月の 35.6%から 2022
年 6 月の 28.5％へ 7.1 ポイント低下したのに対し、「B 回復」に該当した 71 疾患は4.9 ポイント、パターン C に該当した 26 疾患は 4.6 ポイントそれぞれ上昇した。
図表 23 パターン分類別 延べ患者数割合（2019 年 6 月、2022 年 6 月）
パターン

2019 年 6 月

2022 年 6 月

差

（A）

（B）

（A - B）

疾患数

回復

1.9％

2.3％

0.4％

3

未回復

35.6％

28.5％

▲7.1％

24

回復

50.9％

55.8％

4.9％

71

未回復

27.9％

27.7％

▲0.2％

9

24.5％

29.1％

4.6％

26

A

B
C

（注） 一人の患者が複数のパターンの分類に該当する場合があるため、割合の合計は 100％にはならない。

p.34

 パターン分類 A（大きく減少し、あまり戻らなかったもの）の特徴
 2020 年 10 月以降に回復したものには、カンジダ症、詳細不明の慢性気管支炎、その他の原因による熱及び不明熱が該当した（図表 24）。背景としては以下が考えられる。
 詳細不明の慢性気管支炎は、一部コロナの後遺症が含まれている可能性がある。
 2020 年 10 月以降にコロナ前の水準に戻らなかったものには、呼吸器疾患、耳鼻咽喉科疾患、消化器系の感染症などが該当した（図表 24）。背景としては以下が考えられる。
 呼吸器系は、いわゆる「風邪」に該当するものや、インフルエンザなど急性の上気道疾患、アレルギー性鼻炎、喘息などであり、コロナ禍で浸透したマスク着用の効
果が持続していたと考えられる。
 感染症については、コロナ禍で浸透した手指消毒の効果が持続していると考えられる。また、皮膚糸状菌症はいわゆる水虫であり、OTC 薬の利用が影響した可能性がある。
 耳鼻咽喉科疾患では、主に 0～14 歳を中心に感染症対策が奏功し、中耳炎による受診が減少したと考えられる。
 体液量減少や有毒動物との接触による毒作用が未回復なのは、小児を中心として屋外での活動がコロナ前の水準には戻っていないことに起因することが考えら
れる。

p.35

図表 24 パターン A（大きく減少し、あまり戻らなかったもの）の該当例
回復

未回復

A-1

B37 カンジダ症

B35 皮膚糸状菌症（最大減少月のJ42 詳 細 不 明 の慢 性

L27 摂取物質による皮膚炎

対 2019 年比減少率▲10～▲20%）気管支炎
N30 膀 胱 炎 （ 15 ～ 39歳）

A-2

R50 そ の 他 の 原 因 に（最大減少月のよる熱及び不明

対 2019 年比減少

熱率▲20%以上）

D50 鉄 欠 乏 性 貧 血 (0～14 歳)

A09 その他の胃腸炎及び大腸炎，感染症及び詳細不明の原因によるもの
A49 部位不明の細菌感染症
B08 皮膚及び粘膜 病変 を特徴とするその他のウイ
ルス感染症，他に分類されないもの
E86 体液量減少（症）
H65 非化膿性中耳炎
H66 化膿性及び詳細不明の中耳炎
J00 急性鼻咽頭炎［かぜ］＜感冒＞
J01 急性副鼻腔炎
J02 急性咽頭炎
J03 急性扁桃炎
J04 急性喉頭炎及び気管炎
J06 多部位及び部位不明の急性上気道感染症
J10 その他のインフルエンザウイルスが分離された
インフルエンザJ11 インフルエンザ，インフルエンザウイルスが分離されないもの
J20 急性気管支炎
J30 血管運動性鼻炎及びアレルギー性鼻炎
J31 慢性鼻炎，鼻咽頭炎及び咽頭炎
J32 慢性副鼻腔炎
J40 気管支炎，急性又は慢性と明示されないもの
J45 喘息K12 口内炎及び関連病変
L22 おむつ＜ナプキン＞皮膚炎（0～14 歳）
T63 有毒動物との接触による毒作用（0～14 歳）

p.36

 パターン分類 B（大きく減少し、ある程度戻ったもの）の特徴
 2020 年 10 月以降も回復傾向が継続したのは、整形外科、皮膚科、眼科、婦人科
領域の疾患が該当し、食生活やコロナ禍での社会の変化に起因すると考えられる疾患であった（図表 25）。背景としては以下が考えられる。
 アトピー性皮膚炎や整形外科領域は、掻痒感や痛みなど、受診を見合わせるのが困難なものであった可能性がある。
 婦人科領域では、2022 年 4 月以降、2019 年同月比で 4 割ほど増加し、不妊治療の保険適用が影響した可能性が考えられる。
 2020 年 9 月時点ではいったんコロナ前の水準を上回ったものの、その後同水準が継続しなかったものとしては、軽症の耳鼻科疾患、一部の眼科疾患、消化器疾患が該当した（図表 25）。背景としては以下が考えられる。
 結膜炎、外耳炎、詳細不明の接触皮膚炎、ウイルス性いぼなどは手指消毒の効
果が持続していることに加え、比較的軽症なものであれば OTC 薬でも対応可能なものが多いことなどが考えられる。
 屈折及び調節の障害は、15 歳以上の年齢層が低い水準で推移しており、コロナ
禍において処方箋なしでコンタクトレンズを購入する人が増えた可能性が考えられる。
 胃潰瘍と胃炎及び十二指腸炎は、コロナ禍での外食自粛が長引き食生活の変化が影響した可能性や、比較的軽症なものについては OTC 薬で対応するセルフメ
ディケーションが普及した可能性が考えられる。

p.37

図表 25 パターン B（大きく減少し、ある程度戻ったもの）の該当例
回復

未回復

B-1

C50 乳房の悪性新生物＜腫瘍＞（最大減少月のD50 鉄欠乏性貧血

対 2019 年比減少

E14 詳細不明の糖尿病

K25 胃潰瘍率▲10～▲20%）

F48 その他の神経症性障害

L25 詳細不明の接触皮膚炎

B07 ウイルス（性）いぼ＜疣＞＜
疣贅＞

G62 その他の多発（性）ニューロパチ＜シ＞ーH40 緑内障
I20 狭心症
K21 胃食道逆流症
K59 その他の腸の機能障害
K76 その他の肝疾患
L20 アトピー性皮膚炎
L85 その他の表皮肥厚
M17 膝関節症［膝の関節症］
M47 脊椎症
M51 その他の椎間板障害（40-64 歳）
M53 その他の脊柱障害，他に分類されな
いものM54 背部痛
M75 肩の傷害＜損傷＞
M79 その他の軟部組織障害，他に分類されないもの
M81 骨 粗 しょう＜鬆 ＞症 ＜オステオポロ
ーシス＞，病的骨折を伴わないもの
R42 めまい＜眩暈＞感及びよろめき感
R51 頭痛B-2

D25 子宮平滑筋腫

G80 脳性麻痺（0-14 歳）（最大減少月のE28 卵巣機能障害

H10 結膜炎

対 2019 年比減少

H01 眼瞼のその他の炎症

H52 屈折及び調節の障害率▲20%以上）

H04 涙器の障害

H60 外耳炎

H16 角膜炎

H61 その他の外耳障害

H53 視覚障害

K29 胃炎及び十二指腸炎

L30 その他の皮膚炎

T14 部位不明の損傷

L50 じんま＜蕁麻＞疹
N86 子宮頚（部）のびらん及び外反（症）
N97 女性不妊症
R10 腹痛及び骨盤痛
R11 悪心及び嘔吐
S00 頭部の表在損傷

p.38

 パターン分類 C（大きく減少しなかった、または増加したもの）の特徴
 パターン C には本態性高血圧、リポ蛋白代謝障害及びその他の脂血症、２型糖尿病など継続した治療管理が必要なものが該当しており（図表 26）、2015 年からの月次推移をみると年々増加傾向にある疾患が多かった（図表 27、図表 28）。
 女性生殖器及び月経周期に関連する疼痛及びその他の病態、睡眠障害、その他の関節症、末梢神経系のその他の障害などは、生活習慣との関連性は低いと思われるが、コロナ後に増加ペースが上がっていた（図表 27、図表 28）。
図表 26 パターン C（大きく減少しなかった、または増加したもの）の該当例
該当例
E11 ２型＜インスリン非依存性＞糖尿病＜NIDDM＞
E21 副甲状腺＜上皮小体＞機能亢進症及びその他の副甲状腺＜上皮小体＞障害
E78 リポタンパク＜蛋白＞代謝障害及びその他の脂血症
E79 プリン及びピリミジン代謝障害
E83 ミネラル＜鉱質＞代謝障害
F20 統合失調症
F31 双極性感情障害＜躁うつ病＞
F32 うつ病エピソード
F41 その他の不安障害
G47 睡眠障害
G64 末梢神経系のその他の障害
I10 本態性（原発性＜一次性＞）高血圧（症）
I50 心不全K73 慢性肝炎，他に分類されないもの
L70 ざ瘡＜アクネ＞
M10 痛風
M19 その他の関節症
N19 詳細不明の腎不全
N40 前立腺肥大（症）
N18 慢性腎臓病
N28 腎及び尿管のその他の障害，他に分類されないもの
N80 子宮内膜症
N94 女性生殖器及び月経周期に関連する 疼痛及びその他の病態
R25 異常不随意運動
R52 疼痛，他に分類されないもの
R60 浮腫，他に分類されないもの

p.39

図表 27 パターン C 該当疾患の外来患者数の月次推移（加入者 100 万人日あたり）（注）グラフ中の縦線は、第 1 回目の緊急事態宣言の期間。

p.40

図表 28 パターン C 該当疾患の外来患者数の 12 カ月移動平均推移 9 （加入者 100 万人日あたり、月次）（注）グラフ中の縦線は、第 1 回目の緊急事態宣言の期間。

9

その月とそれ以前の 11 カ月間のデータを平均した値を指す。

p.41

引用文献
[1] 内 閣 官 房 新 型 コ ロ ナ ウ イ ル ス 等 感 染 症 対 策 推 進 室 , [Online]. Available:
https://corona.go.jp/emergency/. [Accessed 27 2 2023].
[2] 厚生労働省, "最近の医療費の動向［概算医療費]," 9 2022. [Online]. Available:
https://www.mhlw.go.jp/topics/medias/month/22/09.html.

[Accessed

222023].
[3] 厚生労働省, "第 105 回新型コロナウイルス感染症対策アドバイザリーボード," 9 112022. [Online]. Available:
https://www.mhlw.go.jp/content/10900000/001010896.pdf.

p.42

3

テーマ１－２：医薬品の使用状況を踏まえたセルフメディケーションの推進（1） 目的 人口構造の変化により医療資源と医療保険財政の制約が強まるなかで、医療費を効果的に配分する観点から、新型コロナウイルス感染症の拡大による受療行動の変容をセル
フメディケーションの活用につなげ、合理的な保険給付を推進する。
（2） 調査の概要
 新型コロナウイルス感染症の拡大による受療行動の変容の影響により、OTC 類似薬 10の使用量および OTC 医薬品の販売状況がどのように変化しているかを分析する。
 処方されている薬剤が OTC 類似薬のみであるレセプトについて、医療費および処方額を試算する。
（3） 方法１．（文献調査）OTC 医薬品について、セルフメディケーションに対する国の取組みや全国的な市場動向について調査する。
２．（定量分析）2019 年 1 月～2022 年 9 月の健保組合レセプトデータを用いて集計・分析を行い、OTC 類似薬と非 OTC 類似薬とで、処方件数 11の推移を比較する。
３．（定量分析）2020 年 1 月～2022 年 9 月の OTC 医薬品市場動向について、販売金額の推移を分析する。
（4） 結果・考察 以下の結果から、一部の薬剤について、コロナ禍においてセルフメディケーションが一定程度進んだ可能性があると考えられる。
 本調査の分析対象レセプトにおいて OTC 有無別で比較が可能と考えられた分析対
象薬剤について処方薬の処方件数の水準（2019 年平均値を 100 とした値）の月次推移を OTC 有無別にみたところ、2019 年は同水準で推移していたが、2020 年以降
は OTC 有りのほうが OTC 無しに比べて低い水準で推移していた。
 一部の薬剤を分析対象として OTC 医薬品と OTC 有り処方薬の 12 カ月移動平均について、2020 年 12 月を 100 として月次推移をみたところ、OTC 医薬品は概ね 100を上回る水準で推移し、OTC 有りは概ね横ばいか 100 を下回る水準で推移していた。

10

保険給付対象である医薬品のうち、OTC 医薬品が販売されている医薬品を指す。

11 本分析における処方件数は、レセプトデータを提出した健保組合の各月の延べ加入者数を 100 万

人日あたりに換算し、加入者数増減の影響を受けないようにしている。

p.43

 鼻炎治療薬（内服薬） ＜処方薬＞OTC 有りと OTC 無しの乖離幅 12は 2020 年に▲10.8 ポイント、2022
年に▲23.0 ポイントであった（図表 32）。
 ＜OTC 医薬品および OTC 有り処方薬＞12 カ月移動平均推移をみると、2022 年
9 月における OTC 医薬品の販売金額および OTC 有り処方薬の処方件数は、
2020 年 12 月と比較してそれぞれ 14.1 ポイントの増加および 4.9 ポイントの減少であった（図表 36）。
 アレルギー用点眼薬
 ＜処方薬＞OTC 有りと OTC 無しの乖離幅は 2020 年に▲12.3 ポイント、2022 年に▲45.2 ポイントであった（図表 37）。
 ＜OTC 医薬品および OTC 有り処方薬＞12 カ月移動平均推移をみると、2022 年
9 月における OTC 医薬品の販売金額および OTC 有り処方薬の処方件数は、
2020 年 12 月と比較してそれぞれ 5.7 ポイントの増加および 17.1 ポイントの減少であった（図表 41）。
 アレルギー用点鼻薬
 ＜処方薬＞OTC 有りと OTC 無しの乖離幅は 2020 年に▲15.0 ポイント、2022 年に▲43.4 ポイントであった（図表 42）。
 ＜OTC 医薬品および OTC 有り処方薬＞12 カ月移動平均推移をみると、2022 年
9 月における OTC 医薬品の販売金額および OTC 有り処方薬の処方件数は、
2020 年 12 月と比較してそれぞれ 2.7 ポイントの増加および 18.5 ポイントの減少であった（図表 46）。
 水虫治療薬
 ＜処方薬＞OTC 有りと OTC 無しの乖離幅は 2020 年に▲1.8 ポイント、2022 年に▲5.7 ポイントであった（図表 47）。
 皮膚疾患治療薬
 ＜処方薬＞OTC 有りと OTC 無しの乖離幅は 2020 年に▲4.3 ポイント、2022 年に▲4.1 ポイントであった（図表 50）。
 本調査の分析対象レセプトにおいて、2021 年 10 月～2022 年 9 月の期間におけるOTC 類似薬の処方額は全体で 453 億円であった（図表 53）。
 処方されている薬剤が OTC 類似薬のみのレセプトを集計した場合、OTC 類似薬の処方額は 127 億円、全国推計値（65 歳未満）では 919 億円であった（図表 53）。

12 2019 年１月～12 月の月平均を 100 とした OTC 有無別指数の差（OTC 有り－OTC 無し）を指

す。

p.44

（5） 政策提言 いくつかの分析対象薬剤でコロナ禍においてセルフメディケーションが進んだ可能性が示唆された。セルフメディケーションの活用につなげていくことは重要である。
 セルフメディケーションのさらなる推進にあたっては、その実態を把握した上で、OTC 医
薬品の使用促進に必要となる環境の整備を図るべき。
 セルフメディケーションの推進によって医療費の適正化も期待できることから、人口変動によるさらなる医療費の増加が見込まれるなか、OTC 類似薬の保険給付範囲からの除外や保険給付率の見直しについて、想定される影響も踏まえた上で検討が必要である。

p.45

（6） 資料① 定義
本調査では、特に断りがない場合には下記の定義を用いる。
 OTC 医薬品
 一般の方が医師の処方箋なしに、ドラッグストア等で購入できる市販の医薬品を指す。
 OTC 類似薬
 保険給付対象である医薬品のうち、OTC 医薬品が販売されている医療用の医薬品を指す。
 非 OTC 類似薬
 保険給付対象である医薬品のうち、OTC 医薬品が販売されていない医療用の医薬品を指す。

 処方薬の種類
 薬価基準収載医薬品コードの上 7 桁単位で 1 種類とする。
 処方件数 1 人の患者が 1 つの医療機関で 1 日に処方された 1 種類の処方薬を 1 件とする。
 処方薬の種類が同じ薬剤は 1 日にいくつ処方されても 1 件となる。
 OTC 有り、OTC 無し
 OTC 有り：処方薬の種類のうち、2019 年 1 月～2022 年 9 月の全期間に OTC 類似
薬が 1 つ以上存在する処方薬を指す。
 OTC 無し：処方薬の種類のうち、2019 年 1 月～2022 年 9 月の全期間に OTC 類似
薬が 1 つも存在しない処方薬を指す。

② 文献調査 セルフメディケーションに対する国の方針等
 経済財政運営と改革の基本方針 2023 において、「OTC 医薬品・OTC 検査薬の拡大に向けた検討等によるセルフメディケーションの推進」に取り組むとされている [1]。
 適切な健康管理の下で医療用医薬品からの代替を進める観点から、健康の維持増進および疾患の予防への取組みとして 2017 年（平成 29 年）1 月 1 日から、セルフメ
ディケーション税制（特定の医薬品購入額の所得控除制度）が創設された [2]。

p.46

③ 分析対象
 分析対象レセプトにおいて、処方薬のうち OTC 類似薬の使用量がどのように変化しているか等を分析するため、分析対象を下表の通り設定した（図表 29）。
図表 29 処方薬の分析対象
項目

内容

対象期間

 2019 年 1 月～2022 年 9 月

レセプトの種類 医科レセプト（外来のみ）
 調剤レセプト

対象の薬剤

 内服薬および外用剤とし、注射薬や歯科用薬剤は含めない。
 医科レセプトの診療識別が投薬（20 番台）の薬剤のみを対象とし、 院内で処置等に使用された薬剤は含めない。

（注） 今回の分析では 65 歳以上の年齢階級を集計から除外した。

 OTC 医薬品について販売状況がどのように変化しているか等を分析するため、分析対象を下表の通り設定した（図表 30）。
図表 30 OTC 医薬品の分析対象
項目

内容

対象期間

 2020 年 1 月～2022 年 9 月

対象のデータ OTC 医薬品の POS データ*1 および EC データ*2 に基づく全国
推計値 *3

対象のカテゴリ 鼻炎剤のうち内服薬
 鼻炎剤のうち点鼻薬
 アレルギー用の点眼薬

（注）*1
*2
*3

実店販売
ネット販売
株式会社インテージヘルスケア「インテージ SRI+/EC データ」より

p.47

④ 定量分析 処方薬の OTC 有無別の処方件数の推移
 図表 31 の各分析対象薬剤の処方薬について、それぞれ OTC 有無別の処方件数の推移を分析した。
 OTC 有無別の処方件数を基に、 2019 年 1～12 月の月平均を 100 とした指数をOTC 有無別に算出し、当該指数の月次推移および 12 カ月移動平均推移 13を分析した。
 上記の指数の差（OTC 有り－OTC 無し）を乖離幅として算出した。
 OTC 医薬品の販売金額の推移
 図表 31 の分析対象薬剤の(ア)～(ウ)について同様の薬効を持つカテゴリのOTC 医薬品の販売金額の月次推移および 12 カ月移動平均推移を分析した。
図表 31 分析対象薬剤の処方薬および OTC 医薬品
分析対象薬剤

処方薬*1

OTC医薬品*2（ア） 鼻炎治療薬（内服薬）

抗ヒスタミン剤 およびその他のアレルギー用薬 のうち鼻炎等の疾患*3を有する患者に処方された薬剤

鼻炎剤のうち内服薬（イ） アレルギー用点眼薬

眼科用剤*4のうちアレルギー性結膜炎の適応がある
薬剤

アレルギー用の点眼薬（ウ） アレルギー用点鼻薬

耳鼻科用剤*5のうちアレルギー性鼻炎の適応がある
薬剤

鼻炎剤のうち点鼻薬（エ） 水虫治療薬

寄生性皮ふ疾患用剤 のうち白癬の疾患を有する患者に処方された薬剤（糖尿病患者を除く*7）ー（オ） 皮膚疾患治療薬

鎮痛, 鎮痒, 収斂, 消炎剤*8のうち湿疹・皮膚炎・虫さされの適応がある薬剤（外用鎮痒剤）

ー

*6

（注）*1
*2
*3
*4
*5
*6
*7
*8

13

薬効分類 3 桁が 441 のもの。
薬効分類 3 桁が 449 のもの（舌下剤・貼付剤は除外）。
適応となっている上気道系の疾患（鼻咽頭炎、鼻アレルギー等）。
薬効分類 3 桁が 131 のもの。
薬効分類 3 桁が 132 のもの。
薬効分類 3 桁が 265 のもの。
糖尿病患者は足白癬の発症リスクが高く、それが足潰瘍のリスク因子となることから、本分
析の対象期間において病名に「糖尿病」が含まれる患者は除外した [3]。
薬効分類 3 桁が 264 のもの。

対象月とその前 11 カ月の平均値。

p.48

(ア) 鼻炎治療薬（内服薬） ＜処方薬＞当該分析対象薬剤に該当する OTC 有り（OTC 類似薬）は 17 種類 14、OTC 無し（非 OTC 類似薬）は 22 種類存在した。
 ＜処方薬＞OTC 有りは OTC 無しと比較して 2020 年の乖離幅は▲10.8 ポイント、
2022 年の乖離幅は▲23.0 ポイントと両群の乖離が進んでいった（図表 32）。
 12 カ月移動平均推移をみると、2021 年以降は OTC 無しは増加がみられるが、OTC 有りは横ばい傾向であった（図表 34）。
 ＜OTC 医薬品＞鼻炎剤のうち内服薬について、花粉シーズンにおいて各年の販売金額が最も多い月をみると、2022 年 3 月の販売金額（129.5 億円）は 2020 年 3月（92.1 億円）と比較して 40.6%増加した（図表 35）。
 2021 年 3 月（129.5 億円）は 2020 年 3 月の約 1.4 倍、2022 年 3 月は 2021 年
3 月と同程度であった（図表 35）。
 ＜OTC 医薬品および OTC 有り処方薬＞12 カ月移動平均推移をみると、2022 年
9 月における OTC 医薬品の販売金額および OTC 有り処方薬の処方件数は、
2020 年 12 月と比較してそれぞれ 14.1 ポイントの増加および 4.9 ポイントの減少であった（図表 36）。

14

ベポタスチンベシル酸塩は最初の OTC 医薬品が 2020 年 12 月販売開始 [5]のため、分析の対象外とした。

p.49

図表 32 ＜処方薬＞鼻炎治療薬（内服薬）の OTC 有無別処方件数の推移

2019年の処方件数平均を100とした値

250

各年における両群の乖離幅（ポイント/月）
2019年：0.0

200

2020年：▲ 10.8

2021年：▲ 20.5

2022年：▲ 23.0

コロナ前← →コロナ禍

150

100

50

0
1月 3月 5月 7月 9月 11月 1月 3月 5月 7月 9月 11月 1月 3月 5月 7月 9月 11月 1月 3月 5月 7月 9月
2019年

2020年

OTC有り

2021年

2022年

OTC無し
コロナ前の相関係数（2019 年 1 月～12 月）：0.98982

図表 33 【参考】＜処方薬＞鼻炎治療薬（内服薬）の処方件数

2021年
2019年
2020年
1月～12月 1月～12月 1月～12月
処方件数/月
処方件数/月（2019年平均を100とした値）

2022年
1月～9月

OTC有り

1,213

819

810

786

OTC無し

2,037

1,595

1,777

1,788

OTC有り

100.0

67.5

66.7

64.8

OTC無し

100.0

78.3

87.2

87.8

0.0

▲ 10.8▲ 20.5▲ 23.0乖離幅（OTC有りーOTC無し）

p.50

図表 34 ＜処方薬＞鼻炎治療薬（内服薬）の OTC 有無別処方件数の 12 カ月移動平均推移

2019年の処方件数平均を100とした値

120
100
80
60
40
20
0

1月 3月 5月 7月 9月 11月 1月 3月 5月 7月 9月 11月 1月 3月 5月 7月 9月
2020年

2021年
OTC有り

p.51

OTC無し

2022年

図表 35 ＜OTC 医薬品＞鼻炎剤のうち内服薬の販売金額の推移（出典）株式会社インテージヘルスケア「インテージ SRI+/EC データ」より事務局作成。

図表 36 ＜OTC 医薬品および OTC 有り処方薬＞鼻炎治療薬（内服薬）の 12 カ月移動平均
推移（2020 年 12 月の移動平均を 100 とした値）（出典）OTC 医薬品の販売金額のグラフは株式会社インテージヘルスケア「インテージ
SRI+/EC データ」より事務局作成。

p.52

(イ) アレルギー用点眼薬
 ＜処方薬＞当該分析対象薬剤に該当する OTC 有り（OTC 類似薬）は 7 種類、OTC 無し（非 OTC 類似薬）は 5 種類存在した。
 ＜処方薬＞OTC 有りは OTC 無しと比較して 2020 年以降は減少傾向が大きく、2020 年の乖離幅は▲12.3 ポイント、2022 年の乖離幅は▲45.2 ポイントと両群の乖離が進んでいった（図表 37）。
 花粉シーズンの 3 月前後において OTC 有りのピークが 2020 年以降下がった。
 ＜処方薬＞12 カ月移動平均推移をみると、OTC 無しは 2021 年以降概ね戻っていたが、OTC 有りは 2021 年以降も減少傾向がみられた（図表 39）。
 ＜OTC 医薬品＞アレルギー用の点眼薬について、花粉シーズンにおいて各年の販売金額が最も多い月をみると、2022 年 3 月の販売金額（33.2 億円）は 2020 年
2 月（25.0 億円）と比較して 32.8%増加した（図表 40）。
 2021 年 2 月（28.5 億円）は 2020 年 2 月と比較すると約 1.1 倍増加し、さらに2022 年 3 月は 2021 年から約 1.2 倍増加した（図表 40）
 ＜OTC 医薬品および OTC 有り処方薬＞12 カ月移動平均推移をみると、2022 年
9 月における OTC 医薬品の販売金額および OTC 有り処方薬の処方件数は、
2020 年 12 月と比較してそれぞれ 5.7 ポイントの増加および 17.1 ポイントの減少であった（図表 41）。

p.53

2019年の処方件数平均を100とした値

図表 37 ＜処方薬＞アレルギー用点眼薬の OTC 有無別処方件数の推移

500

各年における両群の乖離幅（ポイント/月）
2019年：0.0

2020年：▲ 12.3

2021年：▲ 27.5

2022年：▲ 45.2

コロナ前← →コロナ禍

400

300

200

100

0
1月 3月 5月 7月 9月 11月 1月 3月 5月 7月 9月 11月 1月 3月 5月 7月 9月 11月 1月 3月 5月 7月 9月
2019年

2020年

2021年

OTC有り

2022年

OTC無し
コロナ前の相関係数（2019 年１月～12 月）：0.99981

図表 38 【参考】＜処方薬＞アレルギー用点眼薬の処方件数

2021年
2019年
2020年
1月～12月 1月～12月 1月～12月
処方件数/月
処方件数/月（2019年平均を100とした値）

2022年
1月～9月

OTC有り

109

79

80

75

OTC無し

455

384

458

518

OTC有り

100.0

72.1

73.2

68.6

OTC無し

100.0

84.4

100.7

113.9

0.0

▲ 12.3▲ 27.5▲ 45.2

乖離幅（OTC有りーOTC無し）

p.54

図表 39 ＜処方薬＞アレルギー用点眼薬の OTC 有無別処方件数の 12 カ月移動平均推移

2019年の処方件数平均を100とした値

120
100
80
60
40
20
0

1月 3月 5月 7月 9月 11月 1月 3月 5月 7月 9月 11月 1月 3月 5月 7月 9月
2020年

2021年
OTC有り

p.55

OTC無し

2022年

図表 40 ＜OTC 医薬品＞アレルギー用の点眼薬の販売金額の推移

OTC医薬品の販売金額（億円）

40.0

33.2

35.0
30.0
25.0

28.5
25.0

20.0
15.0
10.0
5.0
0.0

1月 3月 5月 7月 9月 11月 1月 3月 5月 7月 9月 11月 1月 3月 5月 7月 9月
2020年

2021年

2022年

（出典）株式会社インテージヘルスケア「インテージ SRI+/EC データ」より事務局作成。

図表 41 ＜OTC 医薬品および OTC 有り処方薬＞アレルギー用点眼薬の 12 カ月移動平均推移（2020 年 12 月の移動平均を 100 とした値）
140

105.7

120

120

100

100

80

80

82.9

60

（左軸）

40

60
40

OTC医薬品OTC有り処方薬（右軸）

20
0

12 1月
月
2020
年

3月

5月

7月

9月

2021年

11
月

20

＜OTC有り処方薬＞ 処方件数

＜OTC医薬品＞ 販売金額

140

0
1月

3月

5月

7月

9月

2022年

（出典）OTC 医薬品の販売金額のグラフは株式会社インテージヘルスケア「インテージ SRI+/EC
データ」より事務局作成。

p.56

(ウ) アレルギー用点鼻薬
 ＜処方薬＞当該分析対象薬剤に該当する OTC 有り（OTC 類似薬）は 3 種類 15、OTC 無し（非 OTC 類似薬）は 4 種類存在した。
 ＜処方薬＞OTC 有りは OTC 無しと比較して 2020 年以降は減少傾向が大きく、2020 年の乖離幅は▲15.0 ポイント、2022 年の乖離幅は▲43.4 ポイントと両群の乖離が進んでいった（図表 42）。
 花粉シーズンの 3 月前後において OTC 有りのピークが 2020 年以降徐々に下がっていた。
 ＜処方薬＞12 カ月移動平均推移をみると、OTC 無しは 2021 年以降概ね戻っていたが、OTC 有りは 2021 年以降も減少傾向がみられた（図表 44）。
 ＜OTC 医薬品＞鼻炎剤のうち点鼻薬について、花粉シーズンにおいて各年の販売金額が最も多い月をみると、2022 年 3 月の販売金額（17.0 億円）は 2020 年 2月（15.3 億円）と比較して 11.1%増加した（図表 45）。
 2021 年 3 月（16.7 億円）は 2020 年 2 月の約 1.1 倍、2022 年 3 月は 2021 年
3 月と同程度であった（図表 45）。
 ＜OTC 医薬品および OTC 有り処方薬＞12 カ月移動平均推移をみると、2022 年
9 月における OTC 医薬品の販売金額および OTC 有り処方薬の処方件数は、
2020 年 12 月と比較してそれぞれ 2.7 ポイントの増加および 18.5 ポイントの減少であった（図表 46）。

15

フルチカゾンプロピオン酸エステルは最初の OTC 医薬品が 2019 年 11 月販売開始 [6]のため、分析の対象外とした。

p.57

図表 42 ＜処方薬＞アレルギー用点鼻薬の OTC 有無別処方件数の推移

2019年の処方件数平均を100とした値

450

各年における両群の乖離幅（ポイント/月）

400

2019年：0.0

2020年：▲ 15.0

2021年：▲ 29.1

2022年：▲ 43.4

コロナ前← →コロナ禍

350
300
250
200
150
100
50
0

1月 3月 5月 7月 9月 11月 1月 3月 5月 7月 9月 11月 1月 3月 5月 7月 9月 11月 1月 3月 5月 7月 9月
2019年

2020年

2021年

OTC有り

2022年

OTC無し
コロナ前の相関係数（2019 年 1 月～12 月）：0.9992

図表 43 【参考】＜処方薬＞アレルギー用点鼻薬の処方件数

2021年
2019年
2020年
1月～12月 1月～12月 1月～12月
処方件数/月
処方件数/月（2019年平均を100とした値）

2022年
1月～9月

OTC有り

43

30

30

26

OTC無し

382

330

382

398

OTC有り

100.0

71.2

70.7

60.8

OTC無し

100.0

86.2

99.8

104.2

0.0

▲ 15.0▲ 29.1▲ 43.4乖離幅（OTC有りーOTC無し）

p.58

図表 44 ＜処方薬＞アレルギー用点鼻薬の OTC 有無別処方件数の 12 カ月移動平均推移

2019年の処方件数平均を100とした値

120
100
80
60
40
20
0

1月 3月 5月 7月 9月 11月 1月 3月 5月 7月 9月 11月 1月 3月 5月 7月 9月
2020年

2021年
OTC有り

p.59

OTC無し

2022年

図表 45 ＜OTC 医薬品＞鼻炎剤のうち点鼻薬の販売金額の推移

OTC医薬品の販売金額（億円）

20.0

16.0

17.0

16.7

18.0

15.3

14.0
12.0
10.0
8.0
6.0
4.0
2.0
0.0

1月 3月 5月 7月 9月 11月 1月 3月 5月 7月 9月 11月 1月 3月 5月 7月 9月
2020年

2021年

2022年

（出典）株式会社インテージヘルスケア「インテージ SRI+/EC データ」より事務局作成。

図表 46 ＜OTC 医薬品および OTC 有り処方薬＞アレルギー用点鼻薬の 12 カ月移動平均推移（2020 年 12 月の移動平均を 100 とした値）
140

102.7

120

120

100

100

80

80

81.5

60

（左軸）

40

60
OTC医薬品40

OTC有り処方薬（右軸）

20
0

12 1月
月
2020
年

3月

5月

7月

9月

2021年

11
月

20

＜OTC有り処方薬＞ 処方件数

＜OTC医薬品＞ 販売金額

140

0
1月

3月

5月

7月

9月

2022年

（出典）OTC 医薬品の販売金額のグラフは株式会社インテージヘルスケア「インテージ
SRI+/EC データ」より事務局作成。

p.60

(エ) 水虫治療薬
 ＜処方薬＞当該分析対象薬剤に該当する OTC 有り（OTC 類似薬）は 13 種類、OTC 無し（非 OTC 類似薬）は 7 種類存在した。
 ＜処方薬＞OTC 有りは OTC 無しと比較して 2020 年以降は減少傾向がみられ、2020 年の乖離幅は▲1.8 ポイント、2022 年の乖離幅は▲5.7 ポイントと徐々に両群の乖離が進んでいった（図表 47）。
 高温多湿となる夏の時期において OTC 有りのピークが 2020 年以降徐々に下がった。
 ＜処方薬＞12 カ月移動平均推移をみると、OTC 有りは 2022 年もわずかに減少傾向がみられるが、OTC 無しは横ばい傾向であった（図表 49）。
図表 47 ＜処方薬＞寄生性皮ふ疾患用剤のうち白癬の疾患を有する患者に処方された薬剤のOTC 有無別の処方件数の推移

2019年の処方件数平均を100とした値

160

コロナ前← →コロナ禍

140
120
100
80
60
40
20

各年における両群の乖離幅（ポイント/月）
2019年：0.0

2020年：▲ 1.8

2021年：▲ 1.6

2022年：▲ 5.7

0
1月 3月 5月 7月 9月 11月 1月 3月 5月 7月 9月 11月 1月 3月 5月 7月 9月 11月 1月 3月 5月 7月 9月
2019年

2020年

2021年

OTC有り

2022年

OTC無し
コロナ前の相関係数（2019 年 1 月～12 月）：0.99679

p.61

図表 48 【参考】＜処方薬＞寄生性皮ふ疾患用剤のうち白癬の疾患を有する患者に処方された薬剤の処方件数

2019年
2020年
2021年
1月～12月 1月～12月 1月～12月
処方件数/月
処方件数/月（2019年平均を100とした値）

2022年
1月～9月

OTC有り

35

32

30

30

OTC無し

52

49

45

47

OTC有り

100.0

92.0

84.7

84.9

OTC無し

100.0

93.8

86.2

90.7

0.0

▲ 1.8

▲ 1.6

▲ 5.7

乖離幅（OTC有りーOTC無し）

図表 49 ＜処方薬＞寄生性皮ふ疾患用剤のうち白癬の疾患を有する患者に処方された薬剤のOTC 有無別処方件数の 12 カ月移動平均推移

2019年の処方件数平均を100とした値

120
100
80
60
40
20
0

1月 3月 5月 7月 9月 11月 1月 3月 5月 7月 9月 11月 1月 3月 5月 7月 9月
2020年

2021年
OTC有り

p.62

OTC無し

2022年

(オ) 皮膚疾患治療薬
 ＜処方薬＞当該分析対象薬剤に該当する OTC 有り（OTC 類似薬）は 32 種類、OTC 無し（非 OTC 類似薬）は 25 種類存在した。
 ＜処方薬＞OTC 有りは OTC 無しと比較して 2020 年に減少傾向がみられ、両群の乖離幅は▲4.3 ポイントとなったが、その後の乖離幅は 2021 年が▲4.9 ポイント、
2022 年が▲4.1 ポイントとほぼ同程度の乖離幅で推移した（図表 50）。
 前述の鼻炎治療薬（内服薬）、アレルギー用点眼薬、アレルギー用点鼻薬、寄生性皮ふ疾患用剤に比べて、2020 年以降の両群の乖離は少なかった。
 ＜処方薬＞12 カ月移動平均推移をみると、2020 年に OTC 有りと OTC 無しの乖離が進み、2021 年以降は OTC 有無ともに概ね横ばいで推移した（図表 52）。
図表 50 ＜処方薬＞外用鎮痒剤の OTC 有無別処方件数の推移

2019年の処方件数平均を100とした値

140

コロナ前← →コロナ禍

120
100
80
60
40
20

各年における両群の乖離幅（ポイント/月）
2019年：0.0

2020年：▲ 4.3

2021年：▲ 4.9

2022年：▲ 4.1

0
1月 3月 5月 7月 9月 11月 1月 3月 5月 7月 9月 11月 1月 3月 5月 7月 9月 11月 1月 3月 5月 7月 9月
2019年

2021年

2020年

OTC有り

2022年

OTC無し
コロナ前の相関係数（2019 年１月～12 月）：0.98497

p.63

図表 51 【参考】＜処方薬＞外用鎮痒剤の処方件数

2019年
2020年
2021年
1月～12月 1月～12月 1月～12月
処方件数/月
処方件数/月（2019年平均を100とした値）

2022年
1月～9月

OTC有り

1,203

1,167

1,148

1,141

OTC無し

1,107

1,121

1,110

1,095

OTC有り

100.0

97.0

95.4

94.9

OTC無し

100.0

101.3

100.3

98.9

0.0

▲ 4.3

▲ 4.9

▲ 4.1

乖離幅（OTC有りーOTC無し）

図表 52 ＜処方薬＞外用鎮痒剤の OTC 有無別処方件数の 12 カ月移動平均推移

2019年の処方件数平均を100とした値

120
100
80
60
40
20
0

1月 3月 5月 7月 9月 11月 1月 3月 5月 7月 9月 11月 1月 3月 5月 7月 9月
2020年

2021年
OTC有り

p.64

OTC無し

2022年

 OTC 類似薬の医療費
 本調査の分析対象レセプトにおいて、2021 年 10 月～2022 年 9 月の期間におけるOTC 類似薬の処方額は 453 億円であった（図表 53）。
 処方されている薬剤が OTC 類似薬のみのレセプトを集計した場合、OTC 類似薬の処方額は 127 億円、全国推計値（65 歳未満）では 919 億円であった（図表 53）。
 処方されている薬剤が OTC 類似薬のみのレセプトにおけるレセプト 1 件当たりの医療費および OTC 類似薬の処方額は、それぞれ 13,694 円および 1,182 円であった（図表 53）。
図表 53 分析対象レセプトの医療費（2021 年 10 月～2022 年 9 月）

（注）*1
*2

処方額は処方された医薬品の額。
全国推計値（65 歳未満）は、2021 年 10 月～2022 年 9 月における分析対象レセプトの医科入院外および調剤医療費の合計額（約 1.4 兆円）と、同期間の 65 歳未満の国民医
療費の医科入院外および調剤医療費の合計額（約 10.1 兆円）[4] の比率（1：7.24）を基に、「処方薬が OTC 類似薬のみのレセプト」の医療費総額・処方額を 7.24 倍することで算出した粗い推計値。

p.65

引用文献
[1] 内閣府, "経済財政運営と改革の基本方針 2023," [Online]. Available:
https://www5.cao.go.jp/keizaishimon/kaigi/cabinet/honebuto/2023/2023_basicpolicies_ja.pdf. [Accessed 3 72023].
[2] 厚生労働省, "セルフメディケーション税制（特定の医薬品購入額の所得控除制度）について," [Online]. Available:
https://www.mhlw.go.jp/stf/seisakunitsuite/bunya/0000124853.html. [Accessed 12
5 2023].
[3] 宮垣朝光, "糖尿病に伴う皮膚感染症と足病変," 環境感染誌, vol. 32, no. 6, pp. 337343, 2017.
[4] 厚生労働省, "医療費の動向調査," [Online]. Available:
https://www.mhlw.go.jp/bunya/iryouhoken/database/zenpan/iryou_doukou_b.html.
[Accessed 16 6 2023].
[5] 田辺三菱製薬, "医療用と同量配合で速やかに体内に吸収されアレルギー性鼻炎に効果を発揮 アレルギー専用鼻炎薬「タリオンⓇAR」本日発売," 10 12 2020. [Online]. Available:
https://www.mt-pharma.co.jp/news/2020/MTPC201210.html. [Accessed 15 62023].
[6] グラクソ・スミスクライン・コンシューマー・ヘルスケア・ジャパン株式会社, "「フルナーゼ点鼻薬＜季節性アレルギー専用＞」 11 月 1 日（金）より全国で発売開始," [Online]. Available:
https://www.flunase.jp/useful-info/pressrelease/launch/. [Accessed 17 5 2023].

p.66

テーマ２－１：かかりつけ医機能の実態に関する医療機関の傾向分析（1） 目的 かかりつけ医を起点とした外来医療の機能分化・強化と連携により、患者が必要な時に必要な医療を受けられるようにする観点から、かかりつけ医機能の発揮を推進する。
（2） 調査の概要
 かかりつけ医機能の適切な評価に向けて、総合的な診療、休日・夜間対応、オンライン
診療、在宅医療、診療情報提供、リフィル処方、プライマリケア医の配置、感染防止対策等の体制や診療実績に着目し、課題を検証する。
（3） 方法１．（文献調査）かかりつけ医機能を評価するための指標について検討する。
２．（定量分析）現状において機能強化加算の届出医療機関は「かかりつけ医機能を有する」とされていることを踏まえ、診療所を分析対象として、機能強化加算の有無によって、かかりつけ医機能の実態にどのような差があるかを比較する。
（4） 結果・考察
 機能強化加算あり施設群 16 は、同加算なし施設群と比べて以下の評価指標 17 が有意に優れていた18。
 「疾患の種類数」について加算あり施設群のほうが多かった（加算あり：72.3 種類 vs
加算なし：65.1 種類）。
 「在宅診療延べ患者数」について加算あり施設群のほうが多かった（加算あり：0.7 人/
月 vs 加算なし：0.1 人/月）。
 「外来感染対策向上加算算定あり施設の割合」について加算あり施設群のほうが高かった（加算あり：55.7% vs 加算なし：23.9%）。
 「新型コロナ疑い外来延べ患者数」について加算あり施設群のほうが多かった（加算あり：19.6 人/月 vs 加算なし：11.6 人/月）。
 「プライマリケア医人数」について加算あり施設群のほうが多かった（加算あり：0.03 人
vs 加算なし：0.01 人）。
 一方で、以下の評価指標については群間に有意な差はみられなかった。
 生活習慣病患者のうち重複検査あり患者の割合
 土日祝・日祝・時間外の外来延べ患者数
 オンライン診療延べ患者数
16

群の定義は、「(6) ① 定義」を参照。
評価指標の定義は、「(6) ② 文献調査」を参照。
18 背景因子を調整後の値。今回用いた背景因子は「(6) ③ 分析対象・方法」、「(6) ④ 定量分析」を
参照。
17

p.67

 リフィル処方延べ患者数
 多剤服用患者の割合
 多剤服用患者のうち薬剤総合評価調整管理料算定あり割合
 糖尿病患者のうち眼底検査実施あり割合
 診療情報提供延べ患者数
 機能強化加算あり施設群では同加算なし施設群と比べて、幅広い疾患への対応、在宅医療の実施、感染防止対策、新型コロナ患者への初期対応、プライマリケアに関する一
定の知識・経験等を有する医師の配置を行っている傾向があると考えられる。
 一方で、重複検査、時間外対応、オンライン診療、リフィル処方、多剤服用、薬剤総合評価調整管理料、眼底検査、診療情報提供については、機能強化加算の有無による違いはみられず、現行の機能強化加算にはこれらの取組みを促進する効果がないあるいは乏しい可能性がある。
（5） 政策提言
 診療報酬において、かかりつけ医機能に関する評価を行う際には、かかりつけ医機能を発揮するための適切かつ十分な体制および診療実績を要件として定めるべきである。
 プライマリケアに関連する基本的な診療行為等を包括化し、体制および診療実績に応じて包括点数にメリハリをつけることが考えられる。
 機能強化加算を存続させる場合には、体制および診療実績を適切に反映した評価に見直すべきである。
 体制および診療実績の要件の設定については、実態の検証が可能な指標とするべき
である。

p.68

（6） 資料① 定義
本調査では、特に断りがない場合には下記の定義を用いる。
 機能強化加算あり施設群：
 評価期間中 19に機能強化加算を届け出ていた医療機関を指す。

 機能強化加算なし施設群：
 評価期間中に機能強化加算を届け出ていなかった医療機関を指す。

② 文献調査
本調査において、かかりつけ医機能を評価するための指標として以下の計 13 指標を設定した。
 総合的な診療機能に関する評価指標：7 指標（(ア)～(キ)） 付加的な機能に関する評価指標：2 指標（(ク)、(ケ)） 連携機能に関する評価指標：4 指標（(コ)～(ス)）上記のうち一部の指標に関連する先行研究として中央社会保険医療協議会によるア
ンケート調査が行われており、主に診療報酬改定に関連する届出や算定の有無の状況などについて報告している [1]。本調査ではレセプトデータを用いることで同アンケート
調査では評価されていない診療の実態等について分析を行った。加えて、機能強化加
算あり施設群／なし施設群をそのまま比較した場合、背景因子による交絡が生じる可能性があることから、本調査では両群の背景因子を統計的に調整した上で比較を行った。

【総合的な診療機能に関する評価指標】(ア) 生活習慣病患者のうち重複検査あり患者の割合：
 当該指標を用いる根拠・意義
 かかりつけ医機能の概念において、患者の他の医療機関の受診状況や検査の実
施状況を十分に把握する機能が重要と考えられる。その結果、重複検査の低減・防止につながると考えられるため。
 本調査における定義
 本調査では分母および分子を以下の通り定義する20。
 分母：当該施設のレセプトで生活習慣病 21を有する外来実患者数

19

評価期間は「③ 分析対象・方法」を参照。
健康保険組合連合会「政策立案に資するレセプト分析に関する調査研究」（2013 年）では、重複検査を「生活習慣病（糖尿病、高血圧性疾患および脂質異常症）について同一病名で同一月に複数医療機関を受診した患者のうち、生活習慣病治療に関連のある検査を重複して算定すること」と定義している [7]。
21 糖尿病（E10-E14）、高血圧性疾患（I10-15）、脂質異常症（E78）のいずれか。
20

p.69

 分子：分母のうち同一月に同一病名で当該施設を含む複数医療機関を受診かつ生活習慣病治療に関連のある検査 22を重複して算定した患者数(イ) 疾患の種類数：
 当該指標を用いる根拠・意義
 かかりつけ医機能の概念において、コモンディジーズに幅広く対応できる機能が重要と考えられるため。
 DPC/PDPS 制度では「カバー率係数」として「様々な疾患に対応できる総合的な体制」の評価が行われており [2]、かかりつけ医機能の概念においても同様の機能が重要と考えられるため。
 本調査における定義
 本調査では疾患の種類を「レセプトデータに記載されている傷病名の ICD-10 の
上 3 桁の種類数」と定義する。ただし、疑い病名は除くものとする。
(ウ) 在宅診療延べ患者数：
 当該指標を用いる根拠・意義
 かかりつけ医機能の概念において、在宅療養を行う患者に対して在宅診療を提供できる機能が重要と考えられるため。
 本調査における定義
 本調査では在宅診療延べ患者数を「在宅医療の診療報酬を算定した外来延べ患者数 23の 1 カ月平均」と定義する。
(エ) 土日祝（または時間外）外来延べ患者数：
 当該指標を用いる根拠・意義
 かかりつけ医機能の概念において、患者の急変時等に診療時間外も対応できる機能が重要と考えられるため。
 本調査における定義
 本調査では土日祝外来延べ患者数を「土曜・日曜・祝日の外来延べ患者数の 1 カ
月平均」と定義する。
 本調査では時間外外来延べ患者数を「時間外・深夜・休日加算を算定した外来延べ患者数の 1 カ月平均」と定義する。

22

生活習慣病治療に関連のある検査については、「政策立案に資するレセプト分析に関する調査研究」の「課題 3：重複受診に関する分析結果」の項を参照。
23 本調査では、往診料（C000）、在宅患者訪問診療料（C001）、在宅時医学総合管理料（C002）、施設入居時等医学総合管理料（C002-2）、在宅がん医療総合診療料（C003）のいずれかを算定した
外来患者を対象とした。

p.70

(オ) 外来感染対策向上加算算定あり：
 当該指標を用いる根拠・意義
 かかりつけ医機能の概念において、感染防止対策に取り組み、新型コロナウイルス
感染症の拡大時等の有事の際に軽症患者等への初期対応を行う機能が重要と考えられるため。
 本調査における定義
 本調査では評価期間中に外来感染対策向上加算を 1 回以上算定していた施設
を「算定あり」と定義する。
(カ) 新型コロナ疑い外来延べ患者数：
 当該指標を用いる根拠・意義
 かかりつけ医機能の概念において、新型コロナウイルス感染症の拡大時等の有事の際に、軽症患者等への初期対応を行う機能が重要と考えられるため。
 本調査における定義
 本調査では新型コロナ疑い外来延べ患者数を「傷病名が COVID-1924 の外来延べ患者数の 1 カ月平均」と定義する。
 なお、本調査では、プライマリケアにおける初期対応を評価する観点から、疑い病
名の新型コロナ患者を含むものとする。
(キ) プライマリケア医人数：
 当該指標を用いる根拠・意義
 かかりつけ医機能の概念において、プライマリケアに関する一定の知識・技能・経験等を有することが重要と考えられるため。
 本調査における定義 プライマリケア関連の医師資格は複数存在するが、本調査では医師の所属施設名が公開されていたことから日本プライマリ・ケア連合学会の資格取得者をプライマリケア医とした。
 具体的には、同学会の認定医、専門医または指導医のいずれかの資格を有する
医師 25を指すこととした。

24
25

ICD10 コードが U071 または U072。
日本プライマリ・ケア連合学会の web サイト（2022 年 12 月 8 日時点）の専門医、認定医または指導医の一覧 [6]を参考とした。

p.71

【付加的な機能に関する評価指標】(ク) オンライン診療延べ患者数：
 当該指標を用いる根拠・意義
 かかりつけ医機能の概念において、治療が必要で未受診の患者や仕事と治療を両立している患者などに対して医療機関へのアクセスの確保・向上を行う方法の一つとして、オンライン診療に対応できる機能が重要と考えられるため。
 本調査における定義
 本調査ではオンライン診療延べ患者数を「オンライン診療の診療報酬を算定した
外来延べ患者数の 1 カ月平均」と定義する。
(ケ) リフィル処方延べ患者数：
 当該指標を用いる根拠・意義
 かかりつけ医機能の概念において、仕事と治療を両立している患者などに対して医療へのアクセスの確保・向上を行う方法の一つとして、リフィル処方に対応できる機能が重要と考えられるため。
 本調査における定義
 本調査ではリフィル処方延べ患者数を「リフィル処方の診療報酬を算定した外来延べ患者数 26の 1 カ月平均」と定義する。

【連携機能に関する評価指標】(コ) 多剤服用患者の割合：
 当該指標を用いる根拠・意義
 かかりつけ医機能の概念において、患者の他の医療機関の受診状況や薬剤の処方状況を十分に把握し、必要に応じて処方内容を調整する機能が重要と考えられるため。
 先行研究 石崎らの研究 [3]では、75 歳以上の患者を対象として分析を行い、約 64%の患者がポリファーマシー27であったと報告している。
 本調査における定義
 本調査では分母および分子を以下の通り定義する。
 分母：当該施設で評価期間中の通算処方日数が 28 日以上の内服薬が処方された外来実患者数
 分子：分母のうち他院を含めて通算処方日数 28 日以上の内服薬を 6 種類（ある2627

本調査では、「処方箋料（リフィル処方箋）」を算定した外来患者を対象とした。
石崎らの研究 [3]では、外来での処方日数 14 日以上の内服薬の処方を対象として分析を行い、分析期間中に 5 種類以上の内服薬が処方された患者をポリファーマシー患者と定義。

p.72

いは 5 種類または 7 種類）以上処方された患者数
 種類数については、1 銘柄ごとに 1 種類と計算する。
(サ) 多剤服用患者のうち薬剤総合評価調整管理料算定あり割合：
 当該指標を用いる根拠・意義
 かかりつけ医機能の概念において、多剤服用患者に対し患者の他の医療機関の受診状況や薬剤の処方状況を十分に把握し、必要に応じて処方内容を調整する機能が重要と考えられるため。
 本調査における定義
 本調査では分母および分子を以下の通り定義する。
 分母：評価期間中に通算処方日数が 28 日以上の内服薬を他院含めて 6 種類以上処方された外来実患者数
 分子：分母のうち薬剤総合評価調整管理料を算定した患者数
 種類数については、1 銘柄ごとに 1 種類と計算する。
(シ) 糖尿病患者のうち眼底検査実施あり割合：
 当該指標を用いる根拠・意義
 糖尿病治療ガイド [4]において、糖尿病患者に対する糖尿病網膜症の対策として、網膜症がない場合も 6～12 カ月に 1 回の頻度で眼科医に定期的診察を依頼することが推奨されている。
 かかりつけ医機能の概念において、糖尿病患者に定期的な眼科受診を促す機能が重要と考えられるため。
 先行研究 田中らの研究 [5]では、糖尿病網膜症の検査（眼底検査）を年 1 回以上受けている糖尿病患者の割合は約 40%であったことが報告されている。
 本調査における定義
 本調査では分母および分子を以下の通り定義する。
 分母：当該施設を受診した患者のうち、糖尿病の疾患 28 を有し、かつ糖尿病治療薬 29の処方を受けている外来実患者数

28
29

ICD10 コードが E10-E14 の疾患。
糖尿病治療薬の定義はテーマ３参照。

p.73

 分子：分母のうち他院を含めて眼底検査の診療報酬を算定した患者数 30(ス) 診療情報提供延べ患者数：
 当該指標を用いる根拠・意義
 かかりつけ医機能の概念において、必要に応じて専門外来・入院を紹介する機能が重要と考えられるため。
 本調査における定義
 本調査では診療情報提供延べ患者数を「診療情報提供の診療報酬を算定した外来延べ患者数 31の 1 カ月平均」と定義する。

30

本調査では以下の診療報酬のいずれかを算定した患者を「眼底検査の診療報酬を算定した患者」と定義した。
 精密眼底検査（D255）
 汎網膜硝子体検査（D255-2）
 眼底カメラ撮影（D256）
 眼底三次元画像解析（D256-2）
 光干渉断層血管撮影（D256-3）
31 本調査では、診療情報提供料（Ⅰ）（B009）を算定した外来患者を対象とした。

p.74

③ 分析対象・方法
 機能強化加算の有無によって、かかりつけ医機能に関する評価指標にどのような差があるかを分析するため、分析対象および方法を図表 54 の通り設定した。
図表 54 分析対象および方法の概要
項目
対象期間

レセプトの種類

対象施設

背景因子の調整内容2020 年 10 月～2022 年 9 月


背景因子調整期間：2020 年 10 月～2022 年 3 月



評価期間：2022 年 4～9 月医科レセプト（外来のみ）



調剤レセプト

以下の条件全てに該当する施設を分析対象とした


主たる診療科が内科系の診療所 32



医科常勤医師数 33が 3 人以下



背景因子調整期間における外来実患者数が 20 人以上



傾向スコアマッチング

常勤薬剤師数 33



有床／無床 33



病床区分（一般病床／療養病床／両方） 33



病床数 33



開設年数 33



外来実患者数（緊急事態宣言およびまん延防止等重点措置が手法
背景因子 34

発出されていない期間に限る）


呼吸器科の標榜有無 33



循環器科の標榜有無 33



消化器科または胃腸科の標榜有無 33



腎臓内科の標榜有無 33

脳神経内科の標榜有無 33

32

地方厚生局の医療機関情報の標榜診療科および健保組合レセプトデータに基づき、内科系以外の診療科を「主」とする診療所を除いた診療所。例えば、内科系以外に「小児科」を標榜している診療所については、外来実患者数のうち 14 歳以下の割合が 8 割以上の診療所を「小児科が主」とみなし、分析対象施設から除外した。
33 背景因子調整期間における地方厚生局の医療機関情報を使用した。
34 本調査では健保組合（比較的加入者の多い組合）のレセプトデータを用いているため各施設の社会経済的要因は概ね揃っているものと仮定し、背景因子に社会経済的要因を含めていない。

p.75



地方区分（北海道／東北／関東／中部／近畿／中国／四国／
九州沖縄） 33



人口密度 35（当該施設の所在する市区町村）

65 歳以上人口割合 35（当該施設の所在する市区町村）



人口千人当たり診療所数 36（当該施設の所在する市区町村）④ 定量分析
 背景因子の調整前後の比較
 背景因子の調整前と調整後（マッチング前と後）を比べると、マッチング前は施設規模・標榜診療科・地域属性の背景因子の多くで群間に差がみられたが、マッチング後はいずれの背 景 因 子についても群 間の差 が縮 小し、バランスが取 れていた（図 表
55）。

35
36

令和 2 年国勢調査の人口等基本集計を使用した。
人口は令和 2 年国勢調査の人口等基本集計、診療所数は背景因子調整期間における地方厚生局の医療機関情報を使用した。

p.76

図表 55 施設の背景因子（マッチング前後）
マッチング前

マッチング後機能強化 機能強化
機能強化 機能強化
単位 加算なし 加算あり
加算なし 加算あり**
施設群
施設群 標準化差 施設群
施設群 標準化差
平均値または割合
施設数N

施設

15,1864,100

常勤薬剤師数

人

0.0

0.0

有床

％

4.3%

なし

％

一般

平均値または割合
4,074

4,074

0.04

0.0

0.0

0.01

9.3%

0.20

8.8%

8.7%

0.00

95.7%

90.7%

0.20

91.2%

91.3%

0.00

％

3.6%

7.2%

0.16

7.3%

7.0%

0.01

療養

％

0.1%

0.1%

0.01

0.0%

0.1%

0.02

両方

％

0.6%

2.0%

0.12

1.5%

1.6%

0.01

病床数

床

0.6

1.5

0.20

1.3

1.4

0.00

開設年数

年

18.6

18.3

0.03

18.3

18.2

0.00

人/月

24.9

23.0

0.06

23.3

23.1

0.01

人

1.3

1.4

1.3

1.4

呼吸器科有り

％

12.0%

16.8%

0.14

16.7%

16.5%

0.01

循環器科有り

％

19.4%

25.8%

0.15

25.6%

25.5%

0.00

消化器または胃腸科有り

％

28.0%

34.2%

0.13

32.6%

33.8%

0.03

腎臓内科有り

％

0.8%

0.9%

0.01

0.7%

0.9%

0.02

脳神経内科有り

％

4.7%

6.0%

0.06

6.1%

5.9%

0.01

○施設規模・年数

病床区分

外来実患者数（参考）医科常勤医師数○標榜診療科○施設所在地の地域属性（人口は市区町村単位）
地方区分
北海道地方

％

2.5%

1.4%

0.08

1.4%

1.4%

0.00

東北地方

％

6.3%

3.2%

0.15

3.6%

3.3%

0.02

関東地方

％

40.4%

25.8%

0.32

25.4%

25.9%

0.01

中部地方

％

15.7%

22.3%

0.17

22.7%

22.4%

0.01

近畿地方

％

18.6%

25.9%

0.18

25.9%

26.0%

0.00

中国地方

％

5.3%

8.6%

0.13

8.3%

8.5%

0.01

四国地方

％

2.1%

3.1%

0.06

3.1%

3.1%

0.00

九州沖縄地方

％

8.9%

9.7%

0.03

9.6%

9.4%

0.01

5,144

4,742

0.07

4,859

4,764

0.02

人口密度

人/km

2

65歳以上人口割合

％

28.0%

29.0%

0.11

28.0%

29.0%

0.02

人口千人当たり診療所数

施設

0.8

0.8

0.03

0.8

0.8

0.00

（注）* 標準化差は各背景因子の群間のバランスをみるための指標。一般に絶対値が 0.1 より小さいときに当該因子のバランスが取れている（差が少ない）と判断される。

p.77

 評価指標の比較
 機能強化加算あり施設群と同加算なし施設群について、マッチング後の評価指標を比較すると、以下の評価指標について同加算あり施設群のほうが有意に優れていた（図表 56）37。
 「疾患の種類数」について加算あり施設群のほうが多かった（加算あり：72.3 種類
vs 加算なし：65.1 種類）。
 「在宅診療延べ患者数」について加算あり施設群のほうが多かった（加算あり：0.7
人/月 vs 加算なし：0.1 人/月）。
 「外来感染対策向上加算算定あり施設の割合」について加算あり施設群のほうが高かった（加算あり：55.7% vs 加算なし：23.9%）。
 「新型コロナ疑い外来延べ患者数」について加算あり施設群のほうが多かった（加算あり：19.6 人/月 vs 加算なし：11.6 人/月）。
 「プライマリケア医人数」について加算あり施設群のほうが多かった（加算あり：0.03
人 vs 加算なし：0.01 人）。
 一方で、以下の評価指標については群間に有意な差はみられなかった（図表 56）。
 生活習慣病患者のうち重複検査あり患者の割合
 土日祝・日祝・時間外の外来延べ患者数
 オンライン診療延べ患者数
 リフィル処方延べ患者数
 多剤服用患者の割合
 多剤服用患者のうち薬剤総合評価調整管理料算定あり割合
 糖尿病患者のうち眼底検査実施あり割合
 診療情報提供延べ患者数

37

医科常勤医師数を背景因子として追加し、マッチング後の両群の評価指標を比較すると、在宅診療延べ患者数以外の指標は有意性が変わらなかった。

p.78

図表 56 群別の評価指標（マッチング前後）：p < 0.05
マッチング前

マッチング後機能強化 機能強化
単位 加算なし 加算あり
施設群 施設群

機能強化 機能強化
加算なし 加算あり
施設群 施設群

*

p値

平均値

*

p値

平均値

施設数N

施設

15,186

4,100

4,074

4,074

生活習慣病患者のうち重複検査あり患者の割合

％

0.4%

0.3%

0.059

0.4%

0.3%

0.304

評価指標(イ) 疾患の種類数

種類

65.8

72.2

<0.00165.1

72.3<0.001

評価指標(ウ) 在宅診療延べ患者数

人/月

0.1

0.7

<0.001

0.1

0.7

0.013

土日祝外来延べ患者数

人/月

16.0

15.8

1.000

15.1

15.8

1.000

（参考）日祝外来延べ患者
数

人/月

1.9

1.9

1.000

1.6

1.9

1.000

時間外外来延べ患者数

人/月

1.4

2.1

0.088

1.2

2.1

0.289

評価指標(オ)

外来感染対策向上加算算
定あり施設の割合

％

22.6%

55.8%

<0.001

23.9%

55.7%

<0.001

評価指標(カ)新型コロナ疑い外来延べ患
人/月
者数

11.6

19.5

<0.001

11.6

19.6<0.0010.01

0.03<0.0010.01

0.03<0.001

評価指標(ク) オンライン診療延べ患者数 人/月

0.2

0.5

0.189

0.3

0.6

1.000

評価指標(ケ) リフィル処方延べ患者数

人/月

0.01

0.02

1.000

0.01

0.02

1.000

多剤服用患者の割合（5種
類以上）

％

32.0%

32.0%

1.000

31.8%

32.0%

1.000

多剤服用患者の割合（6種
類以上）

％

23.4%

23.3%

1.000

23.3%

23.3%

1.000

多剤服用患者の割合（7種
類以上）

％

17.1%

16.9%

1.000

17.1%

16.9%

1.000

多剤服用患者のうち薬剤総評価指標(サ) 合評価調整管理料算定あ
り割合

％

0.03%

0.02%

1.000

0.01%

0.03%

1.000

糖尿病患者のうち眼底検査実施あり割合

％

17.0%

16.1%

0.375

17.8%

16.1%

0.076

人/月

1.1

1.2

1.000

1.1

1.2

0.893

評価指標(ア)

評価指標(エ)

評価指標(キ) プライマリケア医人数

評価指標(コ)

評価指標(シ)評価指標(ス) 診療情報提供延べ患者数人（注）* 慣習的に p 値が 5%を下回る場合、有意な差がある（偶然の結果ではなさそうだ）と判定
され、値が小さいほど差の確からしさが増す。評価指標(オ)以外の指標は t 検定、評価
指標(オ)はχ2 検定を用いた。本分析では多重検定の補正（Holm 法による）を行い、補正後の p 値を表記している。

p.79

引用文献
[1] 中央社会保険医療協議会 診療報酬改定結果検証部会, "令和２年度診療報酬改定の結果検証に係る特別調査（令和３年度調査）の報告案について かかりつけ医機能等の外来医療に係る評価等に関する実施状況調査（その２） 報告書（案）," [Online]. Available:
https://www.mhlw.go.jp/content/12404000/000861946.pdf. [Accessed 9 5 2023].
[2] 厚生労働省, "令和４年度改定を踏まえた DPC/PDPS の現況について

総－４－２," 1 6

2022. [Online]. Available:
https://www.mhlw.go.jp/stf/shingi2/0000212500_00148.html. [Accessed 21 2
2023].
[3] T. Ishizaki et al., "Drug prescription patterns and factors associated with
polypharmacy in >1 million older adults in Tokyo," Geriatr Gerontol Int, vol. 20,
no. 4, pp. 304-311, 2020.
[4] 一般社団法人日本糖尿病学会, 2018-19 糖尿病治療ガイド, 2018.
[5] H. Tanaka et al., "Changes in the quality of diabetes care in Japan between 2007
and 2015: A repeated cross-sectional study using claims data," Diabetes

Research and Clinical Practice, vol. 149, pp. 188-199, 2019.
[6] 一般社団法人日本プライマリ・ケア連合学会, [Online]. Available:
https://www.primarycare-japan.com/datalist/. [Accessed 8 12 2022].
[7] 健康保険組合連合会, "政策立案に資するレセプト分析に関する調査研究," 3 2014.
[Online]. Available:
https://www.kenporen.com/include/outline/pdf/chosa25_02.pdf. [Accessed 22 52023].

p.80

テーマ２－２：日本におけるプライマリケアのアウトカム評価指標の試行的
算出（1） 目的 かかりつけ医を起点とした外来医療の機能分化・強化と連携により、患者が必要な時に必要な医療を受けられるようにする観点から、かかりつけ医機能の発揮を推進する。
（2） 調査の概要
 かかりつけ医機能に対する追加報酬の付与や基本報酬の一部返還を想定し、米国の事例を参考にアウトカム指標の一つとして、計画外入院の発生比をレセプトデータから試行的に算出し、医療機関ごとの差を比較する。
（3） 方法１．（文献調査）日本におけるプライマリケア領域のアウトカム評価の状況を調査する。
２．（文献調査）米国における責任あるケア機関38 （Accountable Care Organization、以下「ACO」という）での、複数の慢性疾患を持つ患者の計画外入院の発生率の評価手法を調査する。
３．（定量分析）ACO の評価手法を参考として、レセプトデータを基に複数の慢性疾患を持つ患者の計画外入院の発生比を施設ごとに推定する。
（4） 結果・考察 米 国 メディケア・メディケイドサービスセンター（Centers for Medicare & Medicaid
Services、以下「CMS」という）の手法を基に、レセプトデータから「2 つ以上の慢性疾患を持つ外来患者における計画外入院の発生比（リスク調整後）」というアウトカム指標を試行的に算出した。
 レセプトデータから本指標を算出するにあたり、米国で利用される傷病名コードや診療行為コードと日本のレセプトに記載される傷病名コードが単純な対応関係にないことや、いわゆるレセプト病名等の課題が明らかになった。
 試行的に算出した「2 つ以上の慢性疾患を持つ外来患者における計画外入院の発生比（リスク調整後）」には施設間で有意な差がみられた。入院発生比は施設間で最大 2 倍程度異なり、アウトカムの実態に差があることが示唆された39。

個々の ACO は複数の医療機関から構成される。それぞれの ACO に対して CMS はメディケア加
入者を割当て（登録し）、ACO に所属する医療機関は、当該 ACO に割り当てられた加入者に対して質の高い医療を提供することに共同で責任を持つ。なお、患者は割り当てられた ACO に所属する医療機関以外の医療機関も受診することもできる。登録制度とフリーアクセスが両立されていることが ACO の特徴である。
39 本分析は試行的なものであり、施設間のリスク調整が完璧ではない可能性に留意する必要がある。
38

p.81

 なお、本試行の結果として観察された施設間の差は、米国における ACO 間の差と類似していた。
（5） 政策提言
 試行的に算出した複数の慢性疾患を持つ患者の計画外入院の発生比に施設差がみられたことから、日本でもアウトカム指標の導入に関する研究を推進すべきである。
 かかりつけ医に対する診療報酬にアウトカム指標を活用する際には、診療実績等のプロセス指標を組み合わせた総合的な評価を検討すべきである。
 アウトカム評価においては、リスク調整が十分ではない場合、軽症患者を多く受け入れるインセンティブが働く可能性が指摘されることもあるため（いわゆるクリームスキミング）、アウトカム評価で先行する他国の制度や運用におけるクリームスキミング対策を参考にしながら導入を図っていくことが望ましい。
 患者がかかりつけ医を選択する際の参考となるよう、アウトカム評価指標の見える化をすべきである。
 レセプトデータ利活用における分析精度の向上のため、医科レセプトへの主傷病や併存症の正確な記載を徹底すべきである。
（6） 資料① 定義
本調査では、特に断りがない場合には下記の定義を用いる。
 計画入院、計画外入院：
 米国 CMS の計画入院の判定アルゴリズム [1]を基に、レセプトの傷病名コードおよび診療行為コードから計画又は計画外と判定した入院をそれぞれ指す。
 割当施設： アウトカム評価対象となる患者が割り当てられた分析対象施設を指す。
 本調査では、患者ごとに最も受診回数が多い施設にその患者を割り当てた。最も受診回数が多い施設が複数ある患者の場合は、当該患者の医療費の総額が最も高い施設に割り当てた。
 割当患者数：
 各分析対象施設に割り当てられた患者の人数を指す。

p.82

② 文献調査
 日本におけるプライマリケアのアウトカム評価の現状
 日本のプライマリケアの質評価に関する実効的な取組みは、現状では乏しいとされる[2]。
 アウトカムのうち、プライマリケアにおける患者満足度や患者経験価値の尺度を開発する取組みとしては、JPCAT40や日本版 PCPCM41がある [3] [4]。
 一方、プライマリケアに関する総合的なアウトカム評価はあまり行われていない。現状
では、糖尿病や慢性腎臓病に関する地域連携クリティカルパスの小規模なアウトカム
評価の報告 [5] [6]のほか、JPCAT の得点が高い患者は入院が少ないという報告[7]、在宅療養支援診療所又は在宅療養支援病院（以下在支診・在支病とする）の患者は退院後 30 日以内の再入院率が低いという報告 [8]、機能強化型在支診・在支病では従来型在支診・在支病の患者よりも入院率が低いという報告 [9]などがある。
 複数の慢性疾患を持つ患者の計画外入院の発生率の評価方法の概要 [1] [10]
 複数の慢性疾患を持つ患者の計画外入院の発生率は、米国 CMS がメディケアのACO において用いているアウトカム評価指標の一つである。
 メディケア受給者の 3 分の 2 以上を占める複数の慢性疾患を持つ患者に対するケアの質や、現状の改善への取組みが成功しているかを評価するために考案された。
 計画外入院のように原因を問わない急性期入院指標を用いることの意義としては、患者が経験するケアの質を評価し、特定の疾患に限らないケアの質、協調性、有効性の全体的な向上を促進することが挙げられている。
 ACO は、（メディケアの出来高払いの医療機関と比較して）予防的ケアの強化、より協調的で効果的な慢性疾患管理の提供、慢性疾患の急性増悪に対するタイムリーな外来ケアの提供によって、計画外入院のリスクを下げることが可能であるべきとしている。
 本指標では、9 つの慢性疾患群のうち 2 つ以上を罹患している患者を対象として、
ACO ごとにリスク調整後の計画外入院の発生率を推定している。

40
41

Japanese version of Primary Care Assessment Tool の略。
Person-Centered Primary Care Measure の略。

p.83

 CMS における計画外入院の判定アルゴリズムの概要
 図表 57 のフロー図に沿って計画外入院か計画入院かの判定が行われる [1] [11]。
計画外入院の判定アルゴリズムは、計画外再入院判定のための手法 42をベースとしており、下記条件に当てはまる入院は計画入院と判断される。
 診断にかかわらず常に計画される診療行為
 常に計画される診断名
 計画される可能性のある診療行為かつ退院時診断が急性疾患や合併症ではない
 診療行為と診断名のカテゴリを基に計画外入院を判定する同手法は、2012 年にバージョン 1 が全国品質フォーラム（National Quality Forum、以下「NQF」という）に承認された [12]。
 計画入院がアウトカムに含まれることをできる限り排除するため、計画入院の可能性があるリストを追加したバージョン 2.1 が 2013 年に NQF に承認され、すべての公的な再入院指標に組み込まれるようになった [11] [13]。
 バージョン 2.1 の検証によれば、真の計画外入院のうち 9 割以上が正しく計画外入院と判定され、かつ計画外入院と判定されたうちの 9 割以上が真に計画外入院であった。そこからさらに精度を高めたバージョン 3 が提案されるなど、改良を重ねている [13]。
 アウトカム評価における議論と CMS における対応
 アウトカム評価において、リスク調整が十分ではない場合、軽症患者を多く受け入れる
施設が有利に評価される（クリームスキミング）という懸念が議論されてきた。
 CMS はアウトカム指標の考え得る弱点を図表 58 のような対応で補っている。

42

Planned Readmission Algolrithm Version 4

p.84

図表 57 CMS で用いられている、「計画外入院」の判定アルゴリズムの概要（出典）CMS [1] [11]より事務局作成。

p.85

図表 58 ACO におけるクリームスキミングに対する指標構築や運用上の対応
指標構築上の対応

運用上の対応 ニューヨーク州等でかつてアウトカム評価

 単一のアウトカム指標ではなく、プロセス時に用いられていた統計モデルに比べ指標も含む複数の指標で総合的に ACOて、偽陽性 43が発生しにくい統計モデルをを評価することとしている [18]。

用いたリスク調整手法を採用している

 CMS は、財務や質指標データの分析、[14] [15] [16]。

患者又は医療機関からの苦情の分析、

 各指標は NQF において審査・承認を受並びに監査（実地調査）により、ACO がける [17]。

高リスク患者を回避していないかをモニターしている44。

 承認された指標は毎年更新内容が NQFに提出され、およそ 3 年ごとに維持審査

 違反する ACO に対して、プログラムの終了を含む制裁措置を科すことができる45。

を受ける [17]。

43ここでいう偽陽性とは、本来平均的な（もしくは平均以上の）パフォーマンスの施設を誤ってパフォー
マンスの悪い施設として特定してしまうことを指す。
44 Code of Federal Regulations, § 425.316. Monitoring of ACOs.
45 Social Security Act, § 1899. SHARED SAVINGS PROGRAM.

p.86

③ 分析対象・方法
 施設ごとの複数の慢性疾患を持つ患者における計画外入院の発生比を分析するため、
米国 CMS の手法を参考に、分析対象を下記の通り設定した46。
図表 59 分析対象項目
対象期間

レセプトの種類施設

内容
2021 年 4 月～2022 年 3 月（評価期間前年）

2022 年 4 月～2022 年 9 月（評価期間）



医科外来レセプト

医科入院レセプト

主たる診療科が内科系の診療所 47のうち、割当人数が 50 人以
上の施設



分析対象
患者

医科外来レセプトより下記の全ての条件に該当する患者
40-74 歳

評価期間前年、評価期間を通じて外来受診がある 48



評価期間前年に対象施設を受診



評価期間前年に以下の 9 つの慢性疾患群のうち 2 つ以
上の診療を受けている

急性心筋梗塞、アルツハイマー関連病もしくは老年
認知症、心房細動、慢性腎臓病、慢性閉そく性肺疾
患および喘息、うつ、糖尿病、心不全、脳卒中および一過性脳虚血発作

46

本調査では、CMS の計画入院アルゴリズムで用いられている傷病・診療行為コードを可能な限り日本の傷病・診療行為コードに変換したが、日本のレセプトデータを用いての完全な再現は困難であることに留意する必要がある。
47 「テーマ２－１」の(6) 資料 ③ 分析対象・方法を参照。
48 2021 年 4 月～6 月、2022 年 1 月～3 月、2022 年 4 月～6 月、2022 年 7 月～9 月の 4 期間すべてで 1 回以上外来受診をした患者。

p.87

 米国 CMS の手法に沿って、リスク調整後の計画外入院の発生比を施設ごとに推定 49した。
図表 60 分析概要
項目

変数

分析手法

一般化線形混合モデル 50

アウトカム指標（被計画外入院の発生比

説明変数）

 施設ごとに計画外入院回数の「予測値」と「期待値」を求め、それらの比をリスク調整後の計画外入院の発生比とした。
 分子（予測値）：施設ごとに得られたランダム切片と当該施設のケース
ミックスを用いて計算した計画外入院回数
 分母（期待値）：各施設のケースミックスを前提として、全施設の平均
値をランダム切片に代入して算出した計画外入院回数
 なお、施設によって患者数が異なるため、計画外入院回数はリスク日数当たりで求めた。
 計画外入院回数は、対象患者の評価期間における入院の合計回数のうち以下の入院を除いた回数である。
 計画入院、治療や手術による合併症に関連した入院、緩和ケアに関連した入院、退院後 10 日以内の再入院
 リスク日数は、患者が入院リスクにさらされていた日数である。具体的には、評価期間（183 日間）のうち、以下の期間の合計を除いた日数である。
 死亡後全日数、緩和ケア入院後の全日数、入院日数、退院後 10
日間

変量効果

施設 ID
年齢階級（7 区分）

説明
変数

リスク調
整変数 51（固定効
果）

次に掲げる慢性疾患の有無（9 変数）：
急性心筋梗塞、アルツハイマー関連病もしくは老年認知症、心房細動、慢性腎臓病、慢性閉そく性肺疾患および喘息、うつ、糖尿病、心不全、脳卒
中および一過性脳虚血発作

49 この値が 1 より有意に大きい施設は全体平均よりも入院回数が多く、1 より有意に小さい施設は全体平均よりも入院回数が少なかったと考えられる。CMS は、この値に 100 人年あたりの計画外入院の発生率の全国平均を乗じて、リスク調整後の計画外入院の発生率としている。
50 ある事象の発生（被説明変数）と、当該事象の発生を予測する各変数（説明変数）との関係を、ランダム変量の影響を加味して推定する統計手法。
51 CMS の指標と同様に、リスク調整変数には疾患の検査値を含まない。

p.88

次に掲げる併存症の有無（30 変数）：
透析状態、呼吸障害、進行肝臓病、肺炎、敗血症またはショック、血液病、
リスク調
説明

整変数

変数

（固定効
果）

進行がん、感染症および免疫病、重度認知障害、臓器移植、肺性心、心筋症、胃腸疾患、鉄欠乏性貧血、急性心筋梗塞を除く虚血性心疾患、その他の肺疾患、血管もしくは循環器疾患、その他の顕著な内分泌疾患、その他の障害および麻痺、薬物乱用、その他の神経系疾患、特定の不整脈
およびその他の心拍障害、高血圧、大腿骨近位部または脊椎骨折、低リ
スク心血管疾患、脳血管疾患、病的肥満、泌尿器疾患、うつ以外の精神疾患、顕著な障害または衰弱④ 定量分析
 分析対象の年齢階級別人数
図表 61 分析対象患者の年齢階級別人数と構成割合
40-44

45-49

50-54

55-59

60-64

65-69

70-74

歳

歳

歳

歳

歳

歳

歳

13,161

21,96531,79237,55133,03519,85016,868174,222(7.6%)(12.6%)(18.2%)(21.6%)(19.0%)(11.4%)(9.7%)（100.0%）

合計

総人数

うち割当患者数 50 人以上の施設における人数
2,364

4,207

6,242

7,022

5,494

3,205

2,661

31,195(7.6%)(13.5%)(20.0%)(22.5%)(17.6%)(10.3%)(8.5%)（100.0%）p.89

 分析対象施設への割当患者数
 分析対象施設（362 施設）における割当患者数の分布は以下の通りであった。
図表 62 施設ごとの割当人数のヒストグラム

 年齢階級別の慢性疾患の罹患状況
 全ての年齢階級において糖尿病の罹患率が最も高かった。一方、うつは年齢階級の上昇とともに減少し、心不全や脳卒中が増加する傾向がみられた。年齢階級が高い
ほうが罹患している慢性疾患の数が多かった。
図表 63 分析対象患者の内の罹患者数と罹患率
項目

あり（人）

アルツハイマー関連病もしくは老年認知症なし（人）238 (0.8%)

30,957

6,675 (21.4%)

24,520735 (2.4%)

30,460心不全

10,177 (32.6%)

21,018心房細動2,959 (9.5%)

28,236

糖尿病

24,867 (79.7%)

6,328

脳卒中および一過性脳虚血発作

3,253 (10.4%)

27,942

慢性腎臓病

12,713 (40.8%)

18,482

慢性閉そく性肺疾患および喘息

12,897 (41.3%)

18,298うつ急性心筋梗塞

p.90

図表 64 分析対象患者の内の罹患者数と罹患率（年齢階級別）
年齢階級40-44 歳45-49 歳50-54 歳

55-59 歳60-64 歳65-69 歳70-74 歳アルツハイマー関連病もしくは老年認知症
10

15

32

39

40

33

69

(0.4%)(0.4%)(0.5%)(0.6%)(0.7%)(1.0%)(2.6%)

870

1,309

1,586

1,477

821

347

265

(36.8%)(31.1%)(25.4%)(21.0%)(14.9%)(10.8%)(10.0%)

30

74

117

174

155

91

94

(1.3%)(1.8%)(1.9%)(2.5%)(2.8%)(2.8%)(3.5%)

523

1,141

1,812

2,261

2,013

1,227

1,200

(22.1%)(27.1%)(29.0%)(32.2%)(36.6%)(38.3%)(45.1%)

110

202

432

597

621

477

520

(4.7%)(4.8%)(6.9%)(8.5%)(11.3%)(14.9%)(19.5%)

1,655

3,198

4,964

5,797

4,515

2,619

2,119

(70.0%)(76.0%)(79.5%)(82.6%)(82.2%)(81.7%)(79.6%)

うつ急性心筋梗塞

心不全

心房細動

糖尿病

脳卒中および一過性脳虚血発作
103

244

518

683

654

517

534

(4.4%)(5.8%)(8.3%)(9.7%)(11.9%)(16.1%)(20.1%)

811

1,716

2,564

2,985

2,320

1,318

999

(34.3%)(40.8%)(41.1%)(42.5%)(42.2%)(41.1%)(37.5%)

慢性腎臓病

慢性閉そく性肺疾患および喘息
1,270

1,873

2,587

2,734

2,135

1,268

1,030

(53.7%)(44.5%)(41.4%)(38.9%)(38.9%)(39.6%)(38.7%)

図表 65 年齢階級別の平均慢性疾患数40-44 歳45-49 歳50-54 歳

55-59 歳60-64 歳65-69 歳70-74 歳

2.28

2.32

2.34

2.38

2.42

2.46

2.57

p.91

 施設ごとの計画外入院の発生比（リスク調整前）
 実入院数について、施設ごとに全施設平均との比を求めた。全施設平均を 1 として、
1 を下回ると平均よりも入院数が少なく、上回ると平均よりも入院数が多かった施設となる。結果、入院が 0 の施設から平均の 4 倍を超える施設までの分布が認められた（図表 66）。
図表 66 施設ごとの計画外入院の発生比（リスク調整前。実入院数より算出。）

全施設平均 = 1p.92

 施設ごとの計画外入院の発生比（リスク調整後）
 リスク調整後の施設ごとの計画外入院の発生比とその 95%信頼区間を示す。リスク調整をすることで施設間の差異は縮小したが、有意に入院数が少ない施設（11.3%）、
平均と同程度の施設（74.3%）、有意に入院数が多い施設（14.4%）に分けられた（図表 67）。
図表 67 施設ごとの計画外入院の発生比（リスク調整後。全施設平均を 1 としたときの比率で、1を下回る施設は計画外入院が少なく、1 を上回る施設は計画外入院が多い。）

全施設平均 = 1

p.93

 CMS が公表している複数の慢性疾患を持つ患者の、全 ACO 平均に対する ACO ごとの入院発生比 52 [19]（図表 68）は、リスク調整後の計画外入院の発生比（図表 67）と類似した曲線を示した。
図表 68 ＜参考＞ ACO ごとの計画外入院の発生比（リスク調整後。全 ACO の平均を 1 とする。）

全 ACO 平均 = 1

52

65 歳以上のメディケアパート A およびパート B 受給者を対象とした調査

p.94

引用文献
[1] CMS, "ACO #38 Risk-Standardized Acute Admission Rates for Patients with
Multiple Chronic Conditions," 2015. [Online]. Available:
https://www.cms.gov/files/document/2016-measure-information-form-aco-38multiple-chronic-conditions-admissions.pdf. [Accessed 9 3 2023].
[2] 青木拓也, "プライマリ・ケアの質評価─患者経験を中心として," 日本プライマリ・ケア連合学会誌, vol. 38, no. 1, pp. 40-44, 2015.
[3] T. Aoki et al., "Development and validation of the Japanese version of Primary
Care Assessment Tool," Family Practice, vol. 33, no. 1, p. 112-117, 2016.
[4] M. Kaneko et al., "Development and validation of a Japanese version of theperson-centered primary care measure," BMC Primary Care, vol. 23, p. 112,2022.
[5] 塚本達雄ら, "慢性腎臓病地域連携クリティカルパスを用いた診療システムの 2 年間のアウト
カムとバリアンスに関する検討," 日本医療マネジメント学会雑誌, vol. 14, no. 3, pp. 107112, 2013.
[6] 飯田さよみ, "糖尿病地域連携クリティカルパスのアウトカム評価," 日本医療マネジメント学

会雑誌, vol. 15, no. 1, pp. 15-18, 2014.
[7] T. Aoki et al., "Impact of Primary Care Attributes on Hospitalization During the
COVID-19 Pandemic: A Nationwide Prospective Cohort Study in Japan," The

Annals of Family Medicine, vol. 21, no. 1, pp. 27-32, 2023.
[8] 光武誠吾ら, "大都市圏における在宅医療患者の退院後 30 日以内の再入院に影響する医療施設要因," 日本老年医学会雑誌, vol. 55, no. 4, pp. 612-623, 2018.
[9] Y. Sun et al., "Evaluation of enhanced home care support clinics regarding
emergency home visits, hospitalization, and end-of-life care: a retrospective
cohort study in a city of Japan," BMC Health Services Research, vol. 23, p. 115,
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[10] CMS, "Risk-Standardized Acute Hospital Admission Rate for Patients with
Multiple Chronic Conditions," 2021. [Online]. Available:
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[Accessed 1 6 2023].
[11] CMS, "Planned Readmission Algorithm Version 2.1," 2013. [Online]. Available:
https://www.cms.gov/Medicare/Quality-Initiatives-Patient-AssessmentInstruments/HospitalQualityInits/Downloads/Planned-ReadmissionAlgorithm.zip. [Accessed 9 3 2023].
[12] NQF, "Hospital-Wide All-Cause Unplanned Readmission Measure (HWR)," 2012.
[Online]. Available:
https://www.qualityforum.org/QPS/MeasureDetails.aspx?standardID=1132&prin
t=0&entityTypeID=1. [Accessed 9 3 2023].
p.95

[13] L. I. Horwitz et al., "Development and validation of an algorithm to identify
planned readmissions from claims data," Journal of Hospital Medicine, vol. 10,
no. 10, pp. 670-677, 2015.
[14] H. M. Krumholz et al., "Standards for Statistical Models Used for Public
Reporting of Health Outcomes," Circulation, vol. 113, no. 3, p. 456-462, 2006.
[15] CMS, "Risk Adjustment in Quality Measurement," 2022. [Online]. Available:
https://mmshub.cms.gov/sites/default/files/Risk-Adjustment-in-QualityMeasurement.pdf. [Accessed 14 4 2023].
[16] H. Goldstein and D. J. Spiegelhalter, "League Tables and Their Limitations:
Statistical Issues in Comparisons of Institutional Performance," Journal of theRoyal Statistical Society. Series A (Statistics in Society), vol. 159, no. 3, pp. 385443, 1996.
[17] NQF, "Maintenance of NQF-Endorsed Performance Measures," [Online].
Available:
https://www.qualityforum.org/measuring_performance/endorsed_performance_m
easures_maintenance.aspx. [Accessed 14 4 2023].
[18] CMS, "Quality Measures: APP Requirements PY 2023," 2023. [Online].
Available: https://qpp.cms.gov/content-management/node/2106. [Accessed 21 42023].
[19] CMS, "Performance Year Financial and Quality Results," 2021. [Online].
Available: https://data.cms.gov/medicare-shared-savings-program/performanceyear-financial-and-quality-results/data. [Accessed 9 3 2023].

p.96

テーマ２－２－参考：米国における医療費節減効果等の評価に関する文
献調査（1） 目的 かかりつけ医を起点とした外来医療の機能分化・強化と連携により、患者が必要な時に必要な医療を受けられるようにする観点から、かかりつけ医機能の発揮を推進する。
（2） 調査の概要
 かかりつけ医機能による医療費の節減効果や医療の質に関する評価の一つとして、CMS における、メディケア共有節減プログラム（MSSP）による ACO への追加報酬の付与や基本報酬の一部返還等の仕組みを概観した上で、同プログラムで用いられている
ACO の医療費ベンチマークの算出方法や、メディケア加入者のリスクスコアの算出方法
について調査する。
（3） 方法１．（文献調査）CMS による ACO へのインセンティブやペナルティの付与の仕組みについて調査を行う。
２．（文献調査）CMS による ACO の医療費ベンチマークの算出方法について調査を行う。
３．（文献調査）CMS による加入者のリスク評価の手法について調査を行う。
（4） 結果・考察 米国 CMS では、ACO の医療費の節減に対するインセンティブやペナルティの付与等を実現するため、予測と実際の結果の差異をもって医療費の節減等を評価している。その際に、リスクスコア等を用いてメディケア加入者の医療費を推計（予測）し、医療の質の指標等も加味した評価を行っていた。
（5） 政策提言 一定の患者群を対象として年齢や疾患構成を考慮して医療費を予測する手法や、複数の指標を組み合わせて医療の質を評価する手法は、医療機関の評価等をはじめとして汎用性の高い技術要素であり、研究を推進していくべきである。
 かかりつけ医に対する診療報酬において、医療費の予測値と実績値の差を評価指標のひとつとして検討することが考えられる。

p.97

（6） 資料① 文献調査 CMS のメディケア共有節減プログラムにおける ACO に対するインセンティブ・ペナルテ
ィ付与の仕組み [1] CMS は、メディケア共有節減プログラム（Medicare Shared Savings Program、以下「MSSP」とする）を実施している。
 このプログラムに参加する ACO が、あらかじめ設定された医療の質の基準および、医療費の節減基準を達成した場合に、契約内容に応じた割合でインセンティブが支払われる。また、ACO が選択した契約によっては、基準を下回った場合にはペナルティを支払わなければならない。
 医療費の節減基準を達成したかどうかは以下の手順で判断される（図表 69）。
1.

目標額（ベンチマーク）53を設定する：当該 ACO の MSSP 契約前の 3 年間の医療費実績から、次節の方法で調整済みの目標を算出する。

2.

目標との当該契約年度の医療費を比較する：目標と当該契約年度の医療費の差を求めて、閾値となる額 54よりも差が大きいかどうかを判断する。

 MSSP には、ペナルティの有無や、最大還元率および返還率が異なる複数の契約類型があり、ACO の収益額や過去のプログラムでの経験を加味して、選択可能な契約類型が決まる（図表 70）。
 ACO への最終的な還元率や返還率は、複数の医療の質の指標（図表 71）の達成
状況を総合的に評価して決定される。
 MSSP 等の ACO モデルの実効性については、従来型の支払方式と比較して、数％程度の医療費の節減効果が認められる場合があることが報告されている [2]。

医療費の支払い自体は、ACO に加入しない施設同様に通常のメディケアの Part A および B に基づいた支払いがなされる。当該目標額は ACO に対するインセンティブおよびペナルティの算出のために用いられる。
54 閾値となる額は、目標額に対する割合で設定される。割合は、当該 ACO への加入者数によって3.9%（5 千人）から 2.0%（6 万人以上）の幅がある。
53

p.98

図表 69 MSSP におけるインセンティブおよびペナルティの概要

図表 70 MSSP の契約ごとのインセンティブ・ペナルティ率の一覧（2024 年度向け）
契約類型
節 減 ・損 失発

ベーシックトラック55

項目

生のパターン

エンハンス

共有節減：

医療費の節減額のうち ACO に支払わ節減発生のれるインセンティブの最大割合 56

閾値達成のインセンティブの上限（目標額に対する場合割合）
医 療 費 の増 加 額 に対 するペナルティ

共有損失：

A, B

C

D

E

トトラック

40%

50%

50%

50%

75%

10%

10%

10%

10%

20%

0%

30%

30%

30%

40%～
75%56

の割合

損失発生の
閾値以上の

ペナルティ

目標額に対する割合

0%

1%

2%

4%

15%

場合

の上限

ACO に参加する施設の

0%

2%

4%

8%

―

収益額に対する割合（出典）CMS [3]を基に事務局作成。

55
56

原則として、契約年ごとにインセンティブやペナルティの割合が大きいレベルにスライドして行く。
質の指標の達成状況によって割合が変化する。

p.99

図表 71 ACO の医療の質の評価に用いられる指標（2023 年度）
プロセス指標 うつ病のスクリーニングとフォローアップ計
画の作成率

アウトカム指標 ヘモグロビン A1c のコントロール
 高血圧のコントロール

 転倒リスクのスクリーニング実施率

 うつ病の 12 カ月時点での寛解率

 インフルエンザワクチンの接種率

 30 日以内の計画外の再入院率

 喫煙のスクリーニングと禁煙介入の実施率

 複数の慢性疾患を持つ患者のリスク調整

 大腸がんのスクリーニング実施率

後の計画外の入院率

 乳がんのスクリーニング実施率
 循環器疾患の予防・治療のためのスタチン療法の実施率 患者体験調査(CAHPS)（出典）CMS [4]を基に事務局作成。

p.100

 MSSP における ACO の医療費の目標の算出方法 [1] CMS は、MSSP に契約する ACO に対して、初めに医療費の目標（ベンチマーク）を設定する。契約開始に先立つ 3 期分の実績が目標のベースとなる。設定にあたり、医療費の増減トレンドや加入者のリスク構成等が調整される。
1.

実績期間における医療費を特定する（図表 72 左側）。契約開始に先立つ 3 期分について、当該 ACO に割り当てられていただろう加入者をアルゴリズムに基づいて特定し、医療費を積算する。3 期前および 2 期前の医療費については、次の要素を加味することで 1 期前の医療費と値の前提を揃える。
 全国や地域における医療費の増減のトレンド：3 期前と 1 期前の増減率、2 期前と1 期前の増減率をそれぞれの年度の医療費に乗じる。
 加入者の属性および病名等から算出したリスクスコアの変化：リスクスコアは次節で説明する CMS-HCC を用いて算出する。

2.

目標（ベンチマーク）を設定および更新する（図表 72 右側）。上記で算出した実績
期間 3 期分の医療費（トレンド調整済み、リスク調整済み）をベースに据え、その上で次の要素を加味した値を目標（ベンチマーク）とする。
 全国や地域における医療費の増減のトレンド：契約開始 1 期前と当該年度の間の増減率をトレンドとして乗じる。
 加入者の属性および病名等から算出したリスクスコアの変化：契約開始 1 期前と当該年度のリスクスコアの比を算出して乗じる。
 契約開始 1 期前の医療費が、当該 ACO のケースミックスから通常予測される医療費 57に比べて低い場合は 5％を上限に目標を増額し、高い場合は 5％を上限に減額する（効率性の評価に相当する）。
 その他、当該 ACO を構成する医療機関の追加、削除や算出ルールの変更等が考慮される。

57

ケースミックスから通常予測される医療費は、当該 ACO の契約開始１期前のケースミックスに対して、全国や地域の平均的な医療費の水準（単価）を加味して算出される。

p.101

図表 72 MSSP における目標額の設定の概要

p.102

 MSSP における ACO の加入者のリスク評価の手法 [1] CMS は、マネジドケア型のメディケア・アドバンテージで用いてきた CMS-HCC とよばれる重回帰分析モデル [5] [6]を、MSSP における ACO の加入者のリスク評価に準用している。
 CMS-HCC は、HCC 58 とよばれる階層化された疾患カテゴリを利用してリスク評価を行う。HCC の 204 カテゴリのうち 86 カテゴリについて罹患の有無と、年齢、性別、障害の有無を説明変数、年間医療費を被説明変数として、各説明変数の係数の推定値 59を得る。
 CMS-HCC モデルを加入者の疾病情報に適用することで、当該加入者の年間医療費を推計することができる。この推計額と全体平均との比をとって標準化した値が、当該加入者のリスクスコアとなる（図表 73）。
図表 73 CMS-HCC による医療費予測の例
予 測 される出 来高 払い

リスク項目

の増分

リスクスコア70-74 歳の男性

$5,6150.600

慢性の合併症を伴う糖尿病(HCC 18)$3,1810.340

うっ血性心不全(HCC 85)$3,4790.371

急性心筋梗塞(HCC 86)$3,534

0.377

$0

―

$0

―

$1,794

0.192$17,603

1.880

狭心症(HCC 88)60
咳(HCC 179)61

糖尿病かつうっ血性心不全

62

合計（出典）CMS [5]を基に事務局作成。

Hierarchical Condition Categories の略。ICD-9-CM および ICD-10-CM コードを約 1,500 の診断群に分類し、それを 204 カテゴリに分けて階層化した体系である。
59 これにより、変数ごとに該当があると年間医療費がいくら増加するかを推計できる。
60 医療費予測の際に HCC の階層性が考慮される。HCC 86（急性心筋梗塞）と HCC 88（狭心症）はともに虚血性心疾患の階層に属するため、より重度な循環器疾患の兆候である HCC 86 のみが計上される。
61 咳のような様々な疾患に付随する症状や、一般に翌年の医療費への影響が小さいと考えられる捻挫などの一時的な怪我は医療費予測の対象外とされる。
62 一部の疾患については組合せにより生じる医療費の増分が考慮される。
58

p.103

引用文献
[1] CMS, "Medicare Shared Savings Program SHARED SAVINGS AND LOSSES,ASSIGNMENT AND QUALITY PERFORMANCE STANDARDMETHODOLOGY," 2023. [Online]. Available:
https://www.cms.gov/files/document/medicare-shared-savings-program-sharedsavings-and-losses-and-assignment-methodology-specifications.pdf-2. [Accessed
26 5 2023].
[2] M. Wilson et al., "The impacts of accountable care organizations on patient
experience, health outcomes and costs: a rapid review," Journal of HealthServices Research & Policy, vol. 25, no. 2, pp. 130-138, 2020.

[3] CMS, "Shared Savings Program Participation Options for Performance Year2024," 2023. [Online]. Available: https://www.cms.gov/Medicare/Medicare-Feefor-Service-Payment/sharedsavingsprogram/Downloads/ssp-aco-participationoptions.pdf. [Accessed 18 5 2023].
[4] CMS, "Quality Measures: APP Requirements PY 2023," 2023. [Online].
Available: https://qpp.cms.gov/content-management/node/2106. [Accessed 21 42023].
[5] CMS, "Report to Congress: Risk Adjustment in Medicare Advantage - December
2021," 2021. [Online]. Available: https://www.cms.gov/files/document/reportcongress-risk-adjustment-medicare-advantage-december-2021.pdf. [Accessed 18
5 2023].
[6] G. C. Pope et al., "Risk adjustment of Medicare capitation payments using the
CMS-HCC model," Health Care Financing Review, vol. 25, no. 4, pp. 119-141,
2004.

p.104

テーマ３：糖尿病治療薬の不適切な使用の是正（1） 目的 糖尿病治療薬について、痩身（ダイエット）を目的とした不適切な使用実態を把握し、適切な使用を推進する。
（2） 調査の概要
 GLP-1 受容体作動薬や SGLT2 阻害薬といった、減量効果があるとされる糖尿病治療薬について、糖尿病治療を目的としていない可能性が高いと考えられ得る処方傾向や、症例等があるか検証する。
（3） 方法１．（文献調査）日本で薬事承認されている糖尿病治療薬について減量効果の有無、国内における適応範囲等を調査する。また、当該治療薬の自由診療における一般的な使用状況について調査を行う。
２．（定量分析）血糖コントロールの指標となる検査 63の実施割合を、性・年齢階級および減量効果があるとされる糖尿病治療薬の種類ごとに比較する。また検査の有無に関係を有し得る要因を分析し、その結果を基に検査が行われていない処方の類型を洗い出す。
（4） 結果・考察
 GLP-1 受容体作動薬や SGLT2 阻害薬といった、減量効果があるとされる糖尿病治療
薬を 1 種類のみ処方されている者は、2 種類以上の糖尿病治療薬を処方されている者と比較して、血糖コントロールの指標となる検査を行っていない患者の割合が高かった（例えば 20 歳代以下～40 歳代において、2 種類以上処方されている場合：0.9％ に対して、減量効果があるとされる糖尿病治療薬 1 種類のみ処方の場合：3.5％）（図表 77）。
 糖尿病の治療の目的は、血糖コントロール等を通じて糖尿病ではない者と同様の健
康 寿 命 を保 つことにあり [1]、治 療 にあたって血 糖 コントロール目 標 が設 定 される[2] 。しかしながら、減量効果があるとされる糖尿病治療薬を 1 種類のみ処方された者は血糖コントロールの指標となる検査が行われていない割合が高く、一部の症例において糖尿病の治療以外を目的とした処方が疑われた。

63

ヘモグロビン A1c（HbA1c）検査など。詳細は⑹①定義の「検査なし患者」の項参照。

p.105

 GLP-1 受容体作動薬や SGLT2 阻害薬のみを処方された患者のうち、次のような場合
においては、血糖コントロールの指標となる検査を行わないオッズ比 64が有意に高かった（図表 79）。
 肥満治療に用いられる内服薬を処方された者は、処方されていない者と比較して、検査を行わないオッズ比が有意に高かった65（オッズ比 2.90、p ＜0.001）。
 美容効果があるとされる内服薬を処方された者は、処方されていない者と比較して、検査を行わないオッズ比が有意に高かった（オッズ比 1.70、p ＜0.001）。
 精神科を主な診療科とする医療機関で処方された者は、それ以外の診療科で処方された者と比較して、検査を行わないオッズ比が有意に高かった（オッズ比 4.25、p ＜0.001）。
 30 歳代女性と 40 歳代女性は、50 歳代男性と比較して、検査を行わないオッズ比が有意に高かった（30 代女性：オッズ比 2.07、p = 0.005 40 代女性：オッズ比 1.80、p＜0.001）。
 血糖コントロールの指標となる検査が行われていない者のレセプトを確認したところ、以下のような、糖尿病 治療目 的以 外の処 方が疑 われるケースが一 定数 みられた（図表81）。なお、これらのケースについてはいずれも糖尿病の病名がレセプトについていた。
 SGLT2 阻害薬と肥満治療に用いられる漢方薬を繰り返し処方していたケース。
 GLP-1 受容体作動薬（内服）と美容目的に用いられるビタミン剤数種を繰り返し処方していたケース。
 広範にみられた類型ではないが、一部の精神科において GLP-1 受容体作動薬（注射）のみを繰り返し処方していたケース。
 肥満治療に用いられる内服薬と併せて GLP-1 受容体作動薬／SGLT2 阻害薬を 1 種
類のみ処方されていた者のうち、血糖コントロールの指標となる検査を行っていない群については処方施設で期間中に外来栄養食事指導料を算定している割合は 0%であった。
一方、同じ条件で検査を行っている群については、外来栄養食事指導料を算定した者の割合が 12.3%であった。

64

オッズ（起こりやすさ）の比率。1 を上回ると当該事象（本分析の場合は血糖コントロールの指標となる検査が行われない）の発生率が検査を行う発生率に比べて高く、オッズ比が 1 を下回ると当該事
象の発生率が低いことを表す。
65 GLP-1 受容体作動薬のうち、セマグルチド（オゼンピック）と同一有効成分であるウゴービが、肥満症の治療薬として 2023 年 3 月に承認された [9]が、本調査の分析対象期間は 2020 年 10 月～
2022 年 9 月までであり、GLP-1 受容体作動薬は肥満症治療の適応外であった。またウゴービについても、適応は「高血圧、脂質異常又は２型糖尿病のいずれかを有し、食事療法・運動療法を行っても十分な効果が得られない」かつ「BMI35kg／m2 以上」又は「BMI27kg／m2 以上で 2 つ以上の肥満に関連する健康障害を有する」と定められており [8]、肥満治療目的で無条件に処方できる
わけではない。

p.106

（5） 政策提言
 糖尿病治療薬を糖尿病等の治療以外の目的で処方することは、薬事承認および保険給付の対象外であることについて、改めて医療機関に周知徹底するべきである。
 健康保険法等に基づく保険診療における指導・監査において確認事項を設ける、医療法 25 条の規定に基づく立入検査の実施要項における検査基準の対象であることを周知する等、審査基準の明確化および厳格化も必要と考えられる。
 レセプトデータと健診データを突合させる等、糖尿病治療薬の糖尿病治療目的外の使用実態をより正確に把握できるような対策を行い、悪質と考えられる事例をより迅速に捉えることができるようにするべきである。
 安全性および医療資源の有効活用等の観点から、適応外の使用を控えるよう国民全体に注意喚起を改めて行うべきである。

p.107

（6） 資料① 定義
本調査では、特に断りがない場合には下記の定義を用いる。
 糖尿病治療薬
 糖尿病治療に用いられる薬剤として以下のものを指す。
 10 種類（チアゾリジン誘導体、スルホニル尿素薬、グリニド薬、イメグリミン、αグルコシダーゼ阻害薬、DPP-4 阻害薬、GLP-1 受容体作動薬、SGLT2 阻害薬、ビグ
アナイド薬、インスリン製剤）のいずれかに該当する薬剤。
 上記の配合剤。

 減量効果があるとされる糖尿病治療薬
 糖尿病治療薬のうち、GLP-1 受容体作動薬、SGLT2 阻害薬を指す（「②文献調査」
参照）。

 分析対象患者
 以下の全てに該当する患者を指す。
 分析対象期間中に糖尿病治療薬が処方された患者 66
 2022 年 9 月時点で 18 歳以上の患者
 分析対象施設 分析対象患者が受診した施設を指す。
 1 種類のみ処方の患者
 分析対象患者のうち、当該患者の分析対象レセプトで糖尿病治療薬が 1 種類のみ算定された患者を指す。

66

糖尿病治療薬が処方された患者を抽出するに当たり、以下のレセプトをあらかじめ除外する。
①ビグアナイド薬のメトホルミンについて、不妊治療目的の処方が公知申請、追加適応された銘柄を、申請・追加後に他の糖尿病治療薬と併用せずに処方された場合。および厚生局への届出で婦人科、産科、産婦人科を標榜している施設で、対象期間中他の糖尿病治療薬と併用せずに処方された場合。
②慢性心不全に適応のある SGLT2 阻害薬を他の糖尿病治療薬と併用せずに処方され、かつ傷病名に慢性心不全があり糖尿病がない場合。慢性腎臓病に適応のある SGLT2 阻害薬を他の糖尿病治療薬と併用せずに処方され、かつ傷病名に慢性腎臓病があり糖尿病がない場合。

p.108

 検査なし患者
 分析対象患者のうち、当該患者の分析対象レセプトに以下の「血糖コントロール 67 の指標となる検査」をいずれも算定されていない患者を指す。
 ヘモグロビン A1c（HbA1c）（D005-9）
 グリコアルブミン（D007-17）
 アンヒドロ-D-グルシトール（D007-21）
 グルコース（D007-1）
 血糖自己測定器加算（C150-1～7）

 検査なし患者の割合
 分析対象患者に占める検査なし患者の割合を指す。
 上述の「血糖コントロールの指標となる検査」が包括される医学管理等 68を算定しているレセプトは、あらかじめ集計対象から除く69。

日本糖尿病学会が発表した「熊本宣言 2013」 [6]においては、糖尿病患者が健康で幸福な寿命を全うするために早期から良好な血糖値を維持することが重要としており、また同学会が 2022 年に発表した「２型糖尿病の薬物療法のアルゴリズム」 [3]では病態に応じた薬剤選択の前に目標
HbA1c を設定するものとしている。血糖コントロールの指標には HbA1c のほか、グリコアルブミン、
アンヒドロ-D-グルシトールがある [7]が、本研究ではさらに血糖値検査（グルコース）と血糖自己測定器加算の算定状況についても条件に加えた。
68 具体的には生活習慣病管理料、短期滞在手術等基本料、地域包括診療料、皮下連続式グルコー
ス測定、慢性維持透析患者外来医学管理料などが該当する。
69 血糖コントロールの指標となる検査を実施したか否かが不明であるため。
67

p.109

② 文献調査
 日本で薬事承認されている糖尿病治療薬の減量効果の有無
 日本糖尿病学会の「２型糖尿病の薬物療法のアルゴリズム」 [3]において、体重への影響が「減」とされている糖尿病治療薬としては、GLP-1 受容体作動薬、SGLT2 阻
害薬がある（図表 74）。
 自由診療におけるダイエット目的処方の状況
 「GLP-1 処方 ダイエット 外来」「SGLT2 処方 ダイエット 外来」等のフレーズを用いて検索すると、自由診療としてダイエットを目的とした処方を行う医療機関が多数存在した。（図表 74 の備考参照）
図表 74 減量効果があるとされる糖尿病治療薬の特徴
種類

備考
自由診療による減量目的の処方に関する宣伝が美容外科等

GLP-1 受容体作動薬のホームページでよくみられる70。2020 年 7 月に日本糖尿病学会が [4]、2023 年 6 月には製薬メーカー4 社が合同で [5] 、適
応外使用を行わないよう求める旨の声明を出している。

SGLT2 阻害薬

自由診療による減量目的の処方に関する宣伝が、GLP-1 受容体作動薬ほどではないが確認できる。

③ 分析対象 糖尿病治療目的でない可能性が高い処方傾向や症例があるか分析するため、分析対象を下表の通り設定した。

項目

内容

対象期間

 2020 年 10 月～2022 年 9 月

レセプトの種類 医科レセプト（外来のみ）
 調剤レセプト

対象患者

70

 「(6) ① 定義」参照

検索サイト Google で「“GLP-1” “処方” “ダイエット” “外来”」で検索した場合のヒット件数は 1 万件以上であった（2023 年 5 月 30 日現在）。

p.110

④ 定量分析 分析対象レセプト件数・患者数・施設数
 分析対象レセプト件数は 657.3 万件、対象患者数は 50.5 万人、分析対象施設数は54,067 施設であった（図表 75）。
 分 析 対 象 患 者 数 の性 別 の 内 訳 をみ ると 、男 性 が 351,540 人 （ 69.7%） 、女 性 が
153,023 人（30.3%）であった（図表 76）。
 分析対象患者数の年齢階級別の内訳をみると、男性のなかでは 60 歳代以上の割合（28.6%）が最も高く、女性のなかでは 60 歳代以上の割合（12.9%）が最も高かった（図表 76）。
図表 75 分析対象患者数・施設数
対象患者数（実患者）

504,563 人

対象施設数54,067 施設

図表 76 性・年齢階級別 分析対象患者数
対象患者数
全体

構成割合
504,563 人

100.0%

351,540 人

69.7%

うち 20 歳代以下

4,664 人

0.9%

30 歳代

16,948 人

3.4%

40 歳代

57,340 人

11.4%

50 歳代

128,368 人

25.4%

60 歳代以上

144,220 人

28.6%

153,023 人

30.3%

うち 20 歳代以下

3,522 人

0.7%

30 歳代

10,393 人

2.1%

40 歳代

23,076 人

4.6%

50 歳代

50,878 人

10.1%

60 歳代以上

65,154 人

12.9%

うち男性

うち女性

p.111

 糖尿病治療薬の種類別にみた検査なし患者の割合
 GLP-1 受容体作動薬および SGLT2 阻害薬を、それぞれ 1 種類のみ、3 件以上のレ
セプト71で処方された患者について、検査なし患者の割合をみると、これらの患者は 2
種類以上処方された患者と比較して同割合が高い傾向がみられた72（図表 77）。
図表 77 糖尿病治療薬の種類別 検査なし患者の割合（処方レセプト件数が延べ 3 カ月以上の患者を対象）男女計
年齢階級／薬剤の種類

１
種
類
の
み
処
方

20歳代以下

30歳代

40歳代

50歳代

60歳代以上（参考）
40歳代以下全体

GLP-1受容体作動薬

男女計

6.8%

4.8%

4.9%

1.6%

1.7%

3.0%

5.0%

SGLT2阻害薬

男女計

4.3%

4.2%

3.1%

3.0%

2.6%

3.0%

3.4%

GLP-1受容体作動薬またはSGLT2阻害薬

男女計

4.7%

4.3%

3.2%

2.9%

2.6%

3.0%

3.5%

男女計

0.8%

0.7%

1.0%

1.1%

1.2%

1.1%

0.9%

2種類以上処方※

男女別
年齢階級／薬剤の種類

１
種
類
の
み
処
方

GLP-1受容体作動薬
SGLT2阻害薬
GLP-1受容体作動薬またはSGLT2阻害薬

2種類以上処方※20歳代以下

30歳代

40歳代

50歳代

60歳代以上（参考）
40歳代以下

全体

男性

7.7%

1.2%

2.5%

0.9%

1.9%

1.8%

2.6%

女性

6.4%

7.9%

7.3%

2.4%

1.5%

4.3%

7.3%

男性

4.4%

3.9%

2.5%

2.9%

2.7%

2.8%

2.9%

女性

4.1%

5.2%

4.6%

3.2%

2.5%

3.3%

4.7%

男性

4.7%

3.7%

2.5%

2.8%

2.7%

2.8%

2.9%

女性

4.7%

5.7%

4.9%

3.2%

2.4%

3.4%

5.1%

男性

0.7%

0.7%

0.9%

1.1%

1.3%

1.1%

0.9%

女性

0.9%

0.8%

1.1%

1.1%

1.0%

1.0%

1.0%

※「(6) ①資料・定義」の「糖尿病治療薬」で定義した10種のうちから2種類以上

71

短期的または試行的な処方や、検査の実施が観測期間外となるような例を出来るだけ除くため、ある程度長期にわたって（＝延べ 3 カ月以上）処方された患者を対象とした。
72 検査なし患者の割合については、分析したデータの特性上、被保険者の転職等による脱退に起因するバイアスが存在する可能性がある。しかしながら、集計対象が延べ 3 カ月以上の長期にわたって処方の患者に限定されている上、図表 77 の「（参考）2 種類以上処方」の割合をみると、脱退が多いと考えられる 20 歳代以下と 60 歳代以上の検査なし患者の割合が特段高くなっている傾向はみられない。以上により、GLP-1 受容体作動薬または SGLT2 阻害薬のみを処方された者だけ傾向が異なり、強いバイアスが存在するとは考えにくい。

p.112

（参考）図表 77 の N 数
男女計Ｎ
20歳代以下年齢階級／薬剤の種類

１
種
類
の
み
処
方

Ｎ
30歳代

Ｎ
40歳代

Ｎ
50歳代

Ｎ
60歳代以上Ｎ合計（参考）N
40歳代以下GLP-1受容体作動薬

男女計

73

187

473

670

409

1,812

733

SGLT2阻害薬

男女計

418

1,749

5,693

11,241

9,528

28,6297,860

GLP-1受容体作動薬またはSGLT2阻害薬

男女計

491

1,936

6,166

11,911

9,937

30,441

8,593

男女計

3,672

15,34054,192

125,646

141,247

340,097

73,2042種類以上処方※男女別Ｎ
20歳代以下年齢階級／薬剤の種類

１
種
類
の
み
処
方

GLP-1受容体作動薬
SGLT2阻害薬
GLP-1受容体作動薬またはSGLT2阻害薬

2種類以上処方※

Ｎ
30歳代

Ｎ
40歳代

Ｎ
50歳代

Ｎ
60歳代以上Ｎ合計（参考）N
40歳代以下

男性

26

86

240

332

214

898

352

女性

47

101

233

338

195

914

381

男性

296

1,305

4,157

8,093

6,651

20,502

5,758

女性

122

444

1,536

3,148

2,877

8,127

2,102

男性

322

1,391

4,397

8,425

6,865

21,400

6,110

女性

169

545

1,769

3,486

3,072

9,041

2,483

男性

2,390

10,96539,932

91,196

98,409242,892

53,287

女性

1,282

4,375

14,26034,45042,83897,205

19,917※「(6) ①資料・定義」の「糖尿病治療薬」で定義した10種のうちから2種類以上

p.113

 多変量解析：検査の有無に関係し得る要因の分析（分析手法）
 GLP-1 受容体作動薬、および SGLT2 阻害薬のみを処方された患者について、特定の受療行動や処方により血糖コントロールの指標となる検査の有無に差がみられるかを、多重ロジスティック回帰分析を用いて分析した（図表 78）。
図表 78 検査の有無に関係を有する要因の分析
項目

解説・変数

分析

多重ロジスティック回帰分析

対象患者

GLP-1 受容体作動薬のみを 3 件以上のレセプト73 で処方された患者、または SGLT2 阻害薬のみを 3 件以上のレセプト 73 で処方された
患者

分析の対象
となる変数
（目的変数）
説明変数

分析期間中における、血糖コントロールの指標となる検査の実施の有無
年齢階級と男女区分の組み合わせ74
受診した医療機関の数診療所での処方の有無 75受診した医療機関の数
皮膚科を主な診療科とする医療機関 76から処方があったかどうか
精神科を主な診療科とする医療機関 76 から処方があったかどうか
肥満治療に用いられる内服薬 77の処方の有無
美容効果があるとされる内服薬 78の処方の有無
生活習慣病治療薬 79の算定の有無
外来栄養食事指導料の算定の有無
特定疾患療養管理料の算定の有無
GLP-1 受容体作動薬のみを処方された者であるかどうか

73

短期的または試行的な処方や、検査の実施が観測期間外となるような例を出来るだけ除くため、ある程度長期にわたって（＝延べ 3 カ月以上）処方された患者を対象とした。
74 年齢階級と男女区分の組み合わせの効果の分析にあたっては、50 歳代の男性を参照基準とした。
75 診療所で 1 回でも処方された場合は診療所で処方されたとみなし、そうでない者（病院のみで処方された者）を参照基準とした。
76 主な診療科の判定方法はテーマ２－１の「(6) ③ 分析対象・方法」と同様の方法を用いた。
77 内服かつ一般名に「マジンドール」または「防風通聖散」を含む医薬品とした。
78 内服かつ一般名に「グルタチオン」「トラネキサム酸」「アスコルビン酸 パントテン酸カルシウム」「L-システイン」のいずれかを含む医薬品とした。
79 薬効分類 3 桁が「214」（血圧降下剤）および「218」（高脂血症用剤）などに該当する降圧薬と脂質異常症治療薬を対象とした。

p.114

 多変量解析：検査の有無に関係を有し得る要因について（分析結果）
GLP-1 受容体作動薬や SGLT2 阻害薬のみを処方された患者について、次のような場合においては、血糖コントロールの指標となる検査を行わないオッズ比 80 に有意な差がみられた（図表 79）。
 肥満治療に用いられる内服薬を処方された者は、処方されていない者と比較して、検査を行わないオッズ比が有意に高かった（オッズ比 2.90、p ＜0.001）。
 美容効果があるとされる内服薬を処方された者は、処方されていない者と比較して、検査を行わないオッズ比が有意に高かった（オッズ比 1.70、p ＜0.001）。
 精神科を主な診療科とする医療機関で処方された者は、それ以外の診療科で処方された者と比較して、検査を行わないオッズ比が有意に高かった（オッズ比 4.25、p ＜0.001）。
 30 歳代女性と 40 歳代女性は、50 歳代男性と比較して、検査を行わないオッズ比が有意に高かった（30 代女性：オッズ比 2.07、p = 0.005 40 代女性：オッズ比 1.80、p＜0.001）。
 診療所で GLP-1 受容体作動薬または SGLT2 阻害薬を 1 回でも処方された者は、そうでない者（病院のみから処方された者）と比較して、検査を行わないオッズ比が有意に高かった（オッズ比 1.49、p = 0.001）。
 外来栄養食事指導料を算定している患者は、そうでない患者と比較して、検査を行わないオッズ比が有意に低かった（オッズ比 0.12、p ＜0.001）。

80

オッズ（起こりやすさ）の比率。1 を上回ると当該事象（本分析の場合は血糖コントロールの指標となる検査が行われない）の発生率が検査を行う発生率に比べて高く、オッズ比が 1 を下回ると当該事
象の発生率が低いことを表す。

p.115

図表 79 各要因の検査を行わないオッズ比と信頼区間
項目

オッズ比

p値

95%信頼区間

20歳代以下 男性

1.76

0.422

0.81

3.85

20歳代以下 女性

1.48

1.000

0.53

4.09

30歳代 男性

1.27

1.000

0.81

1.97

30歳代 女性

2.07

0.005

1.14

3.73

40歳代 男性

0.86

1.000

0.62

1.18

40歳代 女性

1.80< 0.001

1.22

2.66

50歳代 女性

1.19

1.000

0.86

1.66

60歳以上 男性

1.01

0.956

0.83

1.23

60歳以上 女性

0.91

1.000

0.67

1.23

受診施設数

0.82

< 0.001

0.77

0.87

診療所での処方有

1.49

0.001

1.11

2.00

精神科を主な診療科とする医療機関での処方有

4.25< 0.001

2.07

8.71

皮膚科を主な診療科とする医療機関での処方有

1.28

1.000

0.64

2.54

肥満治療に用いられる内服薬の処方有

2.90< 0.001

1.94

4.33

美容効果があるとされる内服薬の処方有

1.70< 0.001

1.30

2.21

生活習慣病治療薬の処方有

0.92

1.000

0.72

1.17

外来栄養食事指導料の算定有

0.12< 0.001

0.05

0.29

特定疾患療養管理料の算定有

0.63< 0.001

0.46

0.85

GLP-1受容体作動薬のみ処方

0.87

1.000

0.60

1.28

N=30,441■…有意に高い■…有意に低い※分析モデルの適合度の確認にあたっては、性別・年齢のみを説明変数としたモデルとの尤度比検定
を行い、p＜0.001で有意であった（適合度が良かった）。

図表 80 各要因の検査を行わないオッズ比と信頼区間（プロット）p.116

 糖尿病治療が目的でないと疑われる処方の実態
 図表 79 の分析結果で検査を行わない患者のオッズ比が高かった項目を参考に、血糖コントロールの指標となる検査が行われていなかった者のレセプトデータを確認した
ところ、図表 81 のような、糖尿病治療が目的ではないと強く疑われる処方の類型がみられた。
 例としてあげた個別の類型については、いずれもレセプト上では糖尿病の病名 81 がついていた。
図表 81 糖尿病治療が目的かどうか極めて疑わしい処方
類型①：肥満治療に用いられる内服薬とあわせての GLP-1 受容体作動薬／SGLT2 阻害薬の処方
・GLP-1 受容体作動薬（内服）とマジンドールを繰り返し処方
例：30 歳代女性
皮膚科を主な診療科とする診療所で、GLP-1 受容体作動薬（リベルサス錠）と併せて、抗肥満薬、小腸コレステロールトランスポーター阻害剤、H2 受容体拮抗剤などを処方
・SGLT2 阻害薬と防風通聖散を繰り返し処方
例：40 歳代男性
美容皮膚科を標榜する診療所で、SGLT2 阻害薬（スーグラ錠またはフォシーガ錠）と併せて防風通聖散（肥満治療等に用いられる漢方薬）を処方、その他はアレルギー疾患
治療薬のみ処方（その他特記事項）
類型①に該当する者が外来栄養食事指導料を算定している割合は 0%であった。なお、血糖コントロールの指標となる検査を実施している者の場合、外来栄養食事指導料を算定している割合は 12.3%であった。
類型①に該当する者の特定疾患療養管理料の算定割合は 74.3%であった 82。

81
82

ICD-10（2013 年版）で糖尿病（E10～E14）に分類される疾患。
特定疾患療養管理料の算定要件では、「別に厚生労働大臣が定める疾患を主病とする患者に対して、治療計画に基づき療養上必要な管理を行った場合に、月 2 回に限り算定する。」とされており、当該管理料の不適切な算定に該当する可能性がある。

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類型②：美容効果があるとされる内服薬とあわせての GLP-1 受容体作動薬／SGLT2 阻害薬の処方
・GLP-1 受容体作動薬（内服）とビタミン剤数種を繰り返し処方
例：20 歳代以下女性
GLP-1 受容体作動薬（リベルサス錠）と併せて、シミ取りなどに処方されることもあるシナール配合錠やタチオン錠、肌荒れに用いられることもあるノイロビタン配合錠を処方、その他にもニキビ治療薬、保湿剤（ヒルドイドローション）を処方
・SGLT2 阻害薬とビタミン C 配合剤を繰り返し処方
例：40 歳代女性
産婦人科を主な診療科とする診療所で SGLT2 阻害薬（スーグラ錠）と併せて、シナール
配合錠を処方（その他特記事項）
類型②に該当する者の特定疾患療養管理料の算定割合は 68.6%であった。
類型③：精神科を主な診療科とする一部の医療機関での GLP-1 受容体作動薬／SGLT2 阻害薬の処
方・GLP-1 受容体作動薬（注射）のみ繰り返し処方
例：40 歳代女性
GLP-1 受容体作動薬（オゼンピック皮下注）のみを処方
・SGLT2 阻害薬と抗精神薬、不眠症治療薬のみを繰り返し処方
例：30 歳代男性
SGLT2 阻害薬（カナグル錠）と併せて、抗精神病剤、睡眠薬を繰り返し処方
・SGLT2 阻害薬と自律神経調整剤、不眠症治療薬のみを繰り返し処方
例：20 歳代以下女性
SGLT2 阻害薬（カナグル錠またはスーグラ錠）と併せて、不眠症治療薬、自律神経調整剤を繰り返し処方

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引用文献
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http://www.jds.or.jp/modules/publication/index.php?content_id=4. [Accessed 21
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医療保障総合政策調査・研究基金事業
政策立案に資するレセプト分析に関する調査研究Ⅵ
報告書
令和 5 年 9 月発行
健康保険組合連合会〒107-0052 東京都港区赤坂 8-5-26（住友不動産青山ビル西館内）
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