自治体における生活習慣病対策推進のための健診・医療・介護等
データ活用マニュアル
平成 28 年 3 ⽉

厚⽣労働科学研究費補助⾦（循環器疾患・糖尿病等⽣活習慣病対策総合研究事業）「健診・医療・介護等データベースの活⽤による地区診断と保健事業の⽴案を含む
⽣活習慣病対策事業を担う地域保健⼈材の育成に関する研究」（H25－循環器等（⽣習）－⼀般－014）

研究代表者 横⼭徹爾

自治体における生活習慣病対策推進のための健診・医療・介護等データ活用マニュアル

厚生労働科学研究費補助金 健診・医療・介護等データベースの活用による地区診断と保健事業の立案を含む生活習慣病対策事業を担う地域保健人材の育成に関する研究

平成

年

28

月

3

自治体における生活習慣病対策推進のための健診・医療・介護等
データ活用マニュアル
平成 28 年 3 ⽉

厚⽣労働科学研究費補助⾦（循環器疾患・糖尿病等⽣活習慣病対策総合研究事業）「健診・医療・介護等データベースの活⽤による地区診断と保健事業の⽴案を含む
⽣活習慣病対策事業を担う地域保健⼈材の育成に関する研究」（H25－循環器等（⽣習）－⼀般－014）

研究代表者 横⼭徹爾

本書（PDF）は国立保健医療科学院ホームページよりダウンロード可能
ダウンロードはこちら→http://www.niph.go.jp/soshiki/07shougai/datakatsuyou/
今後各種データベース等の更新にともない、本「データ活用マニュアル」も随時改訂していく予定です。

⽬ 次

目

次

◆はじめに

………

1

………

3

Ⅰ．総論：生活習慣病対策と PDCA サイクル………

4Ⅱ．各論：テーマごとの展開………

6

１．⽣活習慣病⼀般・健康増進………

7

２．特定健診・特定保健指導………

8

３．重症化対策………

9４．介護予防・医療介護連携等

………

10

５．医療費適正化計画

………

11

【事例との対応早⾒表】

………

12

◆第 １章

◆第 2 章データに基 づく生 活 習 慣 病 対 策 の全 体 像

活 用 事 例 集 (事 例 ごとの分 析 ⼿ 順 と読 み解 き⽅ の解 説 )事例１：【全体】地域独自の健康課題を明確にする……… 15……… 16（１） 各種データの相互関係（上下関係）を認識しよう

………

16

（２） 県全体の特徴を確認しよう

………

17

（３） 上位の指標として総死亡（寿命）と死因別死亡を確認しよう

………

20

（４） 死因別死亡の状況を踏まえて、医療の状況を確認しよう

………

21

（５） 死因別死亡と医療の状況を踏まえて、介護の状況を確認しよう

………

25

（６） 死因別死亡と医療の状況を踏まえて、リスク因⼦の状況を確認しよう……… 25（７） リスク因⼦の状況を踏まえて、⽣活習慣等の状況を確認しよう

………

27

（８） 集団の健康問題に⼤きな影響を与えている要因は何かを考えよう

………

29

（９） 以上の分析結果の全体像を、図に整理しよう

………

29

事例２：【⼩地域】地区診断の資料として、各⼩地区の状況、健康課題を把握する……… 32（１） 地域（対象集団）の住⺠の特徴を、既存資料を⽤いて把握しよう ………

33（２） 地域（対象集団）の特徴を特定健診データ、医療レセプトデータを⽤いて把握しよう……… 38i

健診・医療・介護等データ活⽤マニュアル（３） 地域（対象集団）の特徴を介護保険データ、KDB データを⽤いて
把握しよう

………

46

………

49

………

50

（６） ターゲットを絞るためにセグメント別の検討しよう

………

51

（７） 医療費・介護費・健診データの地区別での関係を検討しよう

………

51

（４） 地域（対象集団）の特徴を特定健診データと⾼齢者健診データを⽤いて把握しよう（５） 地域（対象集団）の特徴を国保以外の健保、協会けんぽ等の特定健診データ、医療レセプトデータを⽤いて把握しよう

事例３：【生習】保健指導の効果を評価する……… 52（１） 健診データの分析⽅法と結果の⾒かたを確認しよう

………

52

（２） 問診データの分析⽅法と結果の⾒かたを確認しよう

………

56

事例４：【生習】健康問題に要因が与える影響の大きさを調べる（１）健康問題に要因が与える影響の⼤きさを考えよう

事例５：【健増】健康増進計画等の数値目標の評価……… 58………

58……… 61（１） 策定時と評価時の指標の値を⽐較して今後の課題と対策を抽出しよう……

61

事例６：【介護】介護保険事業を数値化して評価し、⾼齢者地域保健活動(介護予防も含め)に役⽴てる……… 65（１） 要介護(要⽀援)認定状況について、地域の特徴を把握しよう

………

65

（２） 介護給付費について、地域の特徴を把握しよう

………

67

（３） 要介護（⽀援）者の有病状況を把握しよう

………

68

（４） 分析結果から問題点・課題を明らかにしよう

………

69

事例７：【介護】地域における(新)介護予防・⽇常生活⽀援事業の評価を⾏い、事業の展開を目指す……… 70（１） 総合事業について、特に現⾏の介護予防との違いについて理解しよう……… 70（２） 総合事業の内容に則した評価項⽬を確認し、全国の状況を把握しよう…… 72（３） 各⾃治体の総合事業の展開状況を評価してみよう

………

73

………

75

（５） 『通いの場』への参加状況と要介護新規認定率との関係を調べよう ………

75（６） 分析結果から問題点・課題を明らかにしよう

77（４） 総合事業の展開状況と要介護(要⽀援)認定状況の経年変化を⽐較検討しよう

ii

………

⽬ 次

事例８：【医療】地域における健康課題を医療費の観点から明らかにする……… 78（１） 県全体の特徴を確認しよう

………

79

（２） 地域の医療費の概要を把握しよう

………

79

（３） 疾患別医療費の状況を把握しよう

………

81

………

83

………

85

（４） ⽣活習慣病関連の医療費の状況および医療対象者の状況を医療
レセプトデータから把握しよう（５） 以上の分析結果の全体像を、図に整理しよう

事例９：【医療】⾼額医療費につながる疾患を予防する……… 86（１） ⽣活習慣病関連の医療費の状況および医療対象者の状況を医療
レセプトデータから把握しよう

………

86

（２） ⾼額レセプトおよび⻑期⼊院が発⽣している被保険者の状況を把握しよう……… 86

参考資料：KDB 帳票……… 90

参考資料 1：本「データ活⽤マニュアル」掲載の KDB 帳票 メニューからの⾏き⽅ …… 90
参考資料 2：国保データベース（KDB）システムの出⼒帳票◆第 ３章

健 康 課 題 の分 析 と優 先 順 位 づけの考 え⽅ について

１．健康課題の分析………

92……… 97……… 98（１） 分析項⽬、指標の考え⽅………

（２） 既存資料で把握しうる分析項⽬と課題……… 101

２．優先課題の選定

98………103（１） 短期的、中期的、⻑期的にみた優先度の評価のあり⽅……… 103（２） 優先順位設定に関する考え⽅……… 105◆第 ４章 データ活 用 を⾏ い、保 健 事 業 を PDCA サイクルに沿 って進 めるための体 制 作 り………107iii

健診・医療・介護等データ活⽤マニュアル◆巻 末 ：基 礎 知 識………111

統計編………112●疾病頻度の表し⽅……… 112●平均余命、平均寿命……… 112●健康寿命……… 113●将来推計⼈⼝……… 114●⼈⼝動態調査……… 115●年齢調整とは……… 115●標準化死亡⽐（ＳＭＲ）、標準化⽐……… 115●偏差値とＺ(ゼット)スコア……… 116●検定とは……… 116●誤差と信頼区間……… 117●患者調査……… 118●国⺠⽣活基礎調査……… 119●国⺠健康・栄養調査……… 120●都道府県健康・栄養調査……… 121●e-Stat とは……… 122

その他………124●評価の基本……… 124●問題と課題の違い……… 125

⾒ておきたい参考資料………127

iv

はじめに

はじめに

近年、わが国の⽣活習慣病対策は、科学的根拠に基づいて推進することがますます重要になってきています。
平成 25 年度から「健康⽇本 21（第⼆次）」への取り組みが始まり、⾃治体における健康増進計画の策定に関する基本的な事項が整理されるとともに、地域の実態を把握し、課題を明確にし、評価⽅法を含む計画を策定、推進することの必要性が改めて確認されました。また、平成 20 年度から開始された「特定健康診査・特定保健指導」は平成 25 年度から第 2 期に⼊り、「標準的な健診・保健指導プログラム【改訂版】」が⽰され、保健事業の実施に際し、計画（Plan）、実施（Do）、評価（Check）、改善（Action）の PDCA サイクルの考え⽅による事業の展開が求められています。そして、平成 25 年 6 ⽉には「⽇本再興戦略」が⽰され、医療保険者はレセプトや健診等のデータの分析結果に基づいて、加⼊者の健康保持増進のための PDCA サイクルに沿った効果
的かつ効率的な保健事業の実施計画である「データヘルス計画」の作成・公表、事業実施、評価等の取組の必要性が⽰されました。また現在では、国保データベース（KDB）システム（以下 KDB と記す）が運⽤されるようになり、多くの市町村で健診・医療・介護等のデータを突合して、多様な観点からの分析が容易にできる環境が整備されてきています。
このように、今⽇の⽣活習慣病対策においては、各種データを効果的に活⽤し、根拠に基づいた計画の策定と実施、評価を⾏うことが不可⽋になっており、また、それに合わせて、医療費データ、介護保険データ、KDB 等、活⽤可能なデータが増⼤しています。しかし、現状では、これら膨⼤なデータを分析し、活⽤するための知識や技術を有する⼈材は限られています。こうした⽣活習慣病対策の計画⽴案・実施・評価に関するデータ活⽤に関するニーズに応えるため、本研究班では、「⾃治体における⽣活習慣病対策のための健診・医療・介護等データ活⽤マニュアル」（以下、データ活⽤マニュアルと記す）を作成することにいたしました。
本「データ活⽤マニュアル」は、主に、市町村などの医療保険者の⽅々が活⽤することを想定して作成しています。
本「データ活⽤マニュアル」の特徴は次の通りです。
１．量的データを中⼼に扱っていること：
⽣活習慣病対策の計画⽴案・実施・評価では、⽇常の業務から⼊⼿する住⺠の声や地域の⽂化的背景など質的データの活⽤は不可⽋ですが、本「データ活⽤マニュアル」では、主に、⼈⼝動態統計（死因統計）等の公的統計調査、健診、医療費、介護保険（各種保険者のデータ）等、量的データに焦点を当てて記載しています。質的データの解釈も含めた地域診断の基本的な事項について
は、⼀般的な地域診断に関する書籍を参考にしてください。
２．さまざまな保険者から入手可能なデータの活用を想定していること：
市町村は、地域住⺠全体の健康増進、⽣活習慣病対策を担うという観点から、国保のみならず、
全国健康保険協会（協会けんぽ）等、各種保険者のデータを扱うことを想定して説明しています。

-1-1-

健診・医療・介護等データ活⽤マニュアル

３．市町村担当者による主体的な実践を基本としていること：
本「データ活⽤マニュアル」は、記載された⼿順に沿ってデータを分析することにより、市町村等担当者の⽅々が⾃律的に⽣活習慣病対策を⽴案・実施・評価できるように作成されています。ただし、それだけでは、⼗分にデータを活⽤した⽣活習慣病対策が進まない場合もあると思われます。そのような場合を想定し、本研究班では、都道府県等に向けた、市町村⽀援に役⽴つ研修等に関する知識や評価基準等を⽰した「⼈材育成プログラム・実践ガイド」（別冊）を作成しました。必要に応じて都道府県等の⽀援を求めながら、データに基づく⽣活習慣病対策を推進してください。

本「データ活⽤マニュアル」を活⽤し、データに基づく⽣活習慣病対策が推進されることで、各⾃治体において、地域住⺠の健康⽔準の向上が図られることを期待しています。
今後各種データベース等の更新にともない、本「データ活⽤マニュアル」も随時改訂していく予定です。

生活習慣病に関する課題解決による地域住民の健康水準の向上

市町村における
保健・医療・介護等データ※ を活用した
PDCAサイクルに基づく
生活習慣病対策の推進「データ活用マニュアル」※人口動態統計（死因統計）等の公的調査
統計、医療費、介護保険、各種保険者デー
タ（国保、協会けんぽ等）、市町村独自の調査結果等、主に量的データを想定

図 1 市町村が⾏う⽣活習慣病対策における本「データ活⽤マニュアル」の位置づけ-2-2-

第 1 章 データに基づく⽣活習慣病対策の全体像

第１章

データに基づく

⽣活習慣病対策の全体像

Ⅰ．総論：⽣活習慣病対策とＰＤＣＡサイクル……… 4

Ⅱ．各論：テーマごとの展開……… 6

１．⽣活習慣病⼀般・健康増進……… 7

２．特定健診・特定保健指導……… 8

３．重症化対策……… 9

４．介護予防・医療介護連携等……… 10５．医療費適正化計画……… 11【事例との対応早⾒表】……… 12-3-3-

健診・医療・介護等データ活⽤マニュアル

第１章 データに基づく生活習慣病対策の全体像
Ⅰ．総論：生活習慣病対策とＰＤＣＡサイクル

健康増進計画やデータヘルス計画などの健康政策・施策を推進していくにあたっては、最初に対象集団の健康
課題の明確化（地域診断）を⾏い、期間中に到達すべき具体的な数値
⽬標を設定して各種事業等に取り組
み、⼀定期間ごとに⽬標への到達度
や投じた費⽤・労⼒に⾒合っただけの効果が得られたか等についての評価を⾏い、その結果に基づいて計画の⾒直しを⾏う、いわゆる PDCA サイクルを展開する必要があります（図２）。
このサイクルを１周する期間は、各計画の期間や評価指標によって異なります。例えば健康増進計画では約５年⽬に中間評価、約１０年⽬に最終評価を⾏い、計画全体を⾒直す⾃治体が多いでしょう。また、医療費や介護給付費、死因別死亡率、平均寿
命・健康寿命、⽣活習慣などは、その変化に数年以上を要するのに対して、リスク因⼦の管理状況や健診受診率などは単年度ごとにモニタリングして、毎年の事業の評価と改善につなげることもできます。

この⼀連の流れを公衆衛⽣活動のステッ
プの中で具体的にイメージしてみましょう。
（図 3）

図３．公衆衛生活動のステップ••

まず、地域診断によって当該集団における健康問題を把握します（例：⼈⼝動態統計から、虚⾎性⼼疾患死亡の多発）。また、•

その健康問題を規定している要因が何であるのかを既存統計や調査によって追求します（例：特定健診の経年推移から、⾼⾎圧、喫煙、糖尿病、脂質異常の多発と、その原因としての肥満の増加）。

•

疫学的診断（地域診断）– 集団における健康問題の発見と決定– 健康問題を規定している要因の追求
対策の樹立– 実施すべき予防水準（１次、２次、３次予防）を決定する。
– 費用と資源を見積もる• 医療機関、保健機関、福祉機関、行政機関、住民組織、ボランティア• 費用– 優先順位の確認： 他の健康問題と比較して、当該健康問題が優先されるべ
きかどうかを確認する。対策を実施していくべきかどうかを再確認する。
対策の実施– 目的を明確にする。
– 連携： 医療機関、保健機関、福祉機関、行政機関、住民組織とこれらに従事している人びと、ボランティアが連携して、一体となって対策を実施する。
– 実施
評価（疫学的評価）– 入力、出力、結果、効果に基づいた疫学的評価を定期的に実施する。
• 得られた結果、効果と目的との差を明らかにする。
• 得られた知識と既存の知識との差を明らかにする。
– 当該健康問題が解決に至らない場合には、評価に基づいて、前のステップに戻る。循環過程を繰り返す。
田中平三．疫学入門演習（南山堂）一部改変-4-4-

第１章 データに基づく⽣活習慣病対策の全体像

そして、地域診断の結果に基づいて効果的・効率的な対策を樹⽴します（例：１次予防のためのメタボリック
シンドローム対策、特に肥満に着⽬）。その際には必要な費⽤と資源を⾒積もることも重要でしょう（例：健診の実施・協⼒体制、事後フォロー体制、費⽤）。そのうえで、他の健康問題と⽐較しての優先順位を再確認します（例：脳卒中の動向、⾮肥満者のリスク因⼦（やせの⾼⾎圧など）の動向）。
対策を実施する際には、⽬的を明確にして具体的な数値⽬標を決めて関係機関が連携して取り組みます（例：虚⾎性⼼疾患年齢調整死亡率の低下、そのためのリスク因⼦の改善、健診・保健指導と医療機関連
携）。
⼀定期間毎に、⽬標の達成度や投じた費⽤・労⼒に⾒合った成果が得られたかを確認します（例：虚⾎性⼼疾患年齢調整死亡率は？ リスク因⼦の管理状況・有病率は？ 健診受診率・保健指導実施率、医療機
関受診状況は？）。健康問題が⼗分に改善されていなければ、評価に基づいて改善すべき点を⾒直し、前のステップに戻るという循環過程を繰り返します（例：健診受診率・保健指導実施率が低く、その理由として実施体
制・協⼒体制が不⼗分だった⇒まず体制⾯を⾒直す。全体としてみるとリスク因⼦があまり改善しておらず、その理由として⾮肥満の対策が不⼗分だった⇒⾮肥満のリスク因⼦保有者への対策にも⼒を⼊れる）。
この中で、地域診断と評価の段階はもとより、対策の樹⽴と実施の段階でも各種データを⽤いる必要があります。
本「データ活⽤マニュアル」の第２章では、いくつかの保健活動の場⾯を例⽰して、「どのようなデータがどこにあり、それを⽤いると何が分かるのか」ということについて、具体的なデータの読み解きのポイントや分析ツールの紹介とともに説明していきたいと思います。
なお、地域における健康課題の抽出には、⼈⼝動態や各種統計資料などの量的データだけでなく、インタビューなどによる住⺠の⽣の声や保健師の普段感じていることなどの質的データを扱うことも不可⽋ですが、本「データ活⽤マニュアル」では量的データを⽤いた地域診断（疫学的診断）を中⼼に説明します。量的データを分析するときにも、住⺠の声や保健師が普段の業務の中で感じている問題意識を検証するための視点も含めて取り組むと、より課題の明確化に役⽴つでしょう。

-5-5-

健診・医療・介護等データ活⽤マニュアル

Ⅱ．各論：テーマごとの展開
データを活⽤していくにあたって⼤きく５つのテーマを取り上げ、「１．⽣活習慣病⼀般・健康増進」、「２．特定健診・特定保健指導」、「３．重症化対策」、「４．介護予防・医療介護連携等」、「５．医療費適正化計画」のそれぞれについて、地域診断から評価の各段階において⾏うデータ分析の概略を以下に整理しました。利⽤
可能なデータは多岐にわたるとともに、活⽤⽬的も様々です。膨⼤なデータをむやみに分析するのではなく、まずこれら５つのテーマにおける地域診断から評価のどの段階で、何を⽬的としたデータ分析を⾏うのかを明確にしたうえで、第２章の事例のうち必要な箇所を読み進めていくとよいでしょう。
なお、本「データ活⽤マニュアル」は、５つのテーマにおけるデータ分析⼿法を全て網羅しているわけではなく、いく
つかの事例を具体的な⼿順とともに第２章で解説しています。

第 2 章 活用事例集
・ 事例１：【全体】地域独⾃の健康課題を明確にする
・ 事例２：【⼩地域】地区診断の資料として、各⼩地区の状況、健康課題を把握する
・ 事例３：【⽣習】保健指導の効果を評価する
・ 事例４：【⽣習】健康問題に要因が与える影響の⼤きさを調べる
・ 事例５：【健増】健康増進計画等の数値⽬標の評価
・ 事例６：【介護】介護保険事業を数値化して評価し、⾼齢者地域保健活動(介護予防も含め)に役⽴てる・ 事例７：【介護】地域における(新)介護予防・⽇常⽣活⽀援事業の評価を⾏い、事業の展開を⽬指す
・ 事例８：【医療】地域における健康課題を医療費の観点から明らかにする
・ 事例９：【医療】⾼額医療費につながる疾患を予防する

それぞれの事例との関係の強さに応じて、次⾴の表中に「◎特に関係の強いもの」、「〇参考になるもの」の印をつけてありますので、読み進める際の参考にしてください。

-6-6-

第１章 データに基づく⽣活習慣病対策の全体像

１ ． 生 活 習慣病一般・健康増進【地域診断】


地域の特徴について、既存⾏政資料、関連統計を利⽤して把握する。

1-1． 地域における健康課題について、既存⾏政資料（健診、レセプト等を含む）、関連統計（国勢
調査、⼈⼝動態統計など）を利⽤して明らかにする。
[◎事例１、◎事例２、◎事例６、◎事例８、〇事例４、〇事例９]1-2． 地域の特徴について、国保データベース（KDB）システム（以下 KDB と記す）で使⽤する⼩地
区ごとに、⼈⼝静態統計（国勢調査）や既存⾏政資料などを利⽤して明らかにする。
[◎事例２、〇事例１、〇事例４、〇事例６、〇事例８、〇事例９]1-3． 地域における健康増進の取り組みを、KDB で使⽤する⼩地区ごとに、定量的、定性的に把握する。[◎事例２、〇事例１、〇事例４、〇事例６、〇事例８、〇事例９]【個別事業の⽴案と評価】
1-4． 健康増進計画で設定された⽬標値の到達に必要な事業を検討し、優先度を検討する。
[〇事例４]
1-5． 市⺠や関係者に分かりやすい情報提供資料を作成する。 [〇事例１]
1-6． 市⺠と協働で健康づくりに取り組み、地区活動組織と連携した健康増進事業を⾏う。
1-7． 地区別の健康課題（医療費・⽣活習慣病の有病率など）や公園や運動施設などの⾝体活動増進に関連する公的施設の⾒える化、マップ（⼩地区別の⾊塗りマップ、ウォーキングマップなど）の作成をする。[◎事例２]
1-8． 経年的に肥満、⾼⾎圧症、糖尿病、脂質異常症などの⽣活習慣病の有所⾒者、治療中の者な
どの数字を性・年齢階級別に把握して、傾向を評価する。
[〇事例１、〇事例２、〇事例４、〇事例６、〇事例８、〇事例９]【生活習慣病対策全体を評価】
1-9． ⽣活習慣病対策、健康増進に取り組んだ成果を把握する。
[◎事例３、◎事例５、〇事例１、〇事例２、〇事例４、〇事例６、〇事例８、〇事例９]-7-7-

健診・医療・介護等データ活⽤マニュアル

２ ． 特 定 健診・特定保健指導【地域診断】


地域の特徴について、既存⾏政資料、関連統計を利⽤して把握する。

2-1.

特定健診・特定保健指導の経年データを活⽤して、KDB で使⽤する⼩地区ごとに、性・年齢
階級別に受診率、有所⾒率、特定保健指導該当者割合、特定保健指導実施率・終了率を明らかにする。[◎事例１、◎事例２]

2-2.

各リスク有所⾒者における、関連要因（肥満と各リスク、喫煙と⾼⾎圧など）を検討し、コントロー
ル不良者割合を性・年齢階級別に把握する。[〇事例１、〇事例４]【個別事業の⽴案と評価】
2-3.

特定健診・保健指導の受診率の⽬標値の到達に必要な事業を検討し、優先度を検討する。

2-4.

市⺠や関係者に特定健診・保健指導に関する分かりやすい情報提供、受診を促す資料を作成する。 [〇事例１、〇事例２]

2-5.

特定健康診査・特定保健指導の評価委員会の資料を作成する。
[◎事例４、〇事例１、〇事例２、〇事例８、〇事例９]2-6.

保健指導の情報提供のうち優先的な対象者をリストアップし、健康教室等につなげる。

2-7.

ターゲットを絞った保健指導アプローチの強化を図る。

【特定健診・特定保健指導事業全体を評価】
2-8.

特定健診・保健指導事業の効果を評価する。
[◎事例４、〇事例１、〇事例２、〇事例８、〇事例９]-8-8-

第１章 データに基づく⽣活習慣病対策の全体像

３ ． 重 症 化対策【地域診断】


重症化予防対策を検討するうえで、焦点をあてるべき事象を明確にする。

3-1． 重症化の定義を学会等の基準を参考に規定し、糖尿病、⾼⾎圧症、脂質異常症等の疾患ごとに⼈数（割合）、医療費、起因となっている要因を明らかにする。
[〇事例１、〇事例２、〇事例８、〇事例９]3-2． 新規の透析導⼊を防ぐため、起因している要因を明らかにする。
[〇事例１、〇事例２、〇事例８、〇事例９]【個別事業の⽴案と評価】
3-3． 健診結果から、重症化予防の対象者を絞り込み、保健指導を実施する。
3-4． 健診結果から、重症化予防の対象者を絞り込み、保健指導をした効果を評価する。
3-5． 健診結果から、糖尿病、⾼⾎圧症、脂質異常症で治療中だが、コントロール不良者に対し、医療との連携のもと、アプローチする。
3-6． 健診結果から、糖尿病、⾼⾎圧症、脂質異常症で治療中だが、コントロール不良者に対し、アプローチした効果を評価する。
3-7． 糖尿病、⾼⾎圧症、脂質異常症の治療中断者を把握し、治療につなげる保健指導をする。
3-8． 糖尿病、⾼⾎圧症、脂質異常症の治療中断者への保健指導をした効果を健診の受診状況も含め、評価する。

【重症化予防対策全体を評価】
3-9． 重症化予防に取り組んだ成果を把握する。[〇事例１、〇事例８、〇事例９]-9-9-

健診・医療・介護等データ活⽤マニュアル

４ ． 介 護 予防・医療介護連携等【地域診断】


介護保険に関するデータを活⽤して地域特性を把握し、問題点とその要因を明らかにすることにより、介護予防対策につながるための優先課題を設定する。

4-1． 要介護認定状況を把握するための重要指標を挙げる。要介護認定率、要介護新規認定率、介護給付費など。[◎事例６、〇事例７]4-2． 重要指標の現状、経年推移を確認し、他の地域との⽐較により位置づけを把握する。
[◎事例６、〇事例７]4-3． 要介護状態と疾病との関連を確認し、要介護状態に⾄ることや重症化の要因を把握する。
[◎事例６、〇事例７]4-4． 介護予防事業あるいは介護予防・⽇常⽣活⽀援総合事業の実施状況について、国のデータなどと⽐較して現状を把握する。[◎事例７、〇事例６]【個別事業の⽴案と評価】
4-5． ⽬標・⽬標値を考えてみる。[◎事例６、〇事例７]4-6． 要介護状態に⾄ることや重症化の要因と考えられる⽣活習慣病の発症や重症化予防対策を強化する。[◎事例６、〇事例７]4-7． 必要であれば、性別・年齢階層・要介護の重症度ごとに検討し、上記対策を進める。
[◎事例６、〇事例７]4-8． ターゲットとなった⽣活習慣病対策の効果を評価し、改善策を⽴てる。[◎事例６、〇事例７]4-9． 介護予防事業あるいは介護予防・⽇常⽣活⽀援総合事業を積極的に展開し、実施状況を評価し改善策を⽴てる。[◎事例７、〇事例６]【介護予防対策全体を評価】
4-10． 介護予防事業を総括して、事業の成果、成果が得られなかった状況およびその理由を考察して、多様な観点から事業の改善策を吟味する。[◎事例６、◎事例７]- 10 - 10 -

第１章 データに基づく⽣活習慣病対策の全体像

５ ． 医 療 費適正化計画【地域診断】


医療費適正化計画の 2 本柱である「住⺠の健康の保持と推進」、「医療の効率的な提供の推進」を
しっかりと意識したうえで分析を⾏う。つまり、『お⾦がかかっているから対策をする』のではなく、『保険加⼊者が⻑く健康でいられるように、もし仮に医療が必要になったとしても質の⾼い医療を効率的に受けられるようにすることで、結果的に医療費が適正化され、良質かつ適切な医療を効率的に提供する体制が確保される』のである。

5-1． 医療費の観点から地域の現状把握を⾏う。[◎事例１、◎事例８、◎事例９]
その際、対象を細かく設定し、対策に結びつきやすくすることを意識する。
5-2． 医療費適正化に向けた課題を明確にし、それらに優先順位をつける。
[◎事例１、◎事例８、◎事例９]【個別事業の⽴案と評価】
5-3． 5-1.で⾏った分析を活⽤し、気になる疾患についてさらなる課題を検討し、それらを（緊急性）×（重要性）、（体制整備状況）×（対象者規模）などのマトリックス（2×2 表）にマッピングするなど、実⾏意義や実現可能性などについても検討する。
5-4． 短期的な施策を⽴案する。[〇事例１、〇事例８、〇事例９]5-5． 中期的な施策を⽴案する。[〇事例１、〇事例８、〇事例９]5-6． ⻑期的な施策を⽴案する。[〇事例１、〇事例８、〇事例９]【医療費適正化計画全体を評価】
5-7． 取り組んだ成果を把握する。[〇事例１、〇事例５、〇事例８、〇事例９]- 11 - 11 -

健診・医療・介護等データ活⽤マニュアル【事例との対応早⾒表】「◎特に関係の強いもの」、「〇参考になるもの」

・ 事例１：【全体】地域独⾃の健康課題を明確にする
・ 事例２：【⼩地域】地区診断の資料として、各⼩地区の状況、健康課題を把握する
・ 事例３：【⽣習】保健指導の効果を評価する
・ 事例４：【⽣習】健康問題に要因が与える影響の⼤きさを調べる
・ 事例５：【健増】健康増進計画等の数値⽬標の評価
・ 事例６：【介護】介護保険事業を数値化して評価し、⾼齢者地域保健活動(介護予防も含め)に役⽴てる・ 事例７：【介護】地域における(新)介護予防・⽇常⽣活⽀援事業の評価を⾏い、事業の展開を⽬指す
・ 事例８：【医療】地域における健康課題を医療費の観点から明らかにする
・ 事例９：【医療】⾼額医療費につながる疾患を予防する

データ分析の概略

テーマ

1-1

事例1 事例2 事例3 事例4 事例5 事例6 事例7 事例8 事例9地域における健康課題について、既存行政資料（健診、レセプト等を含む）、関連統計（国勢調査、人口動態統計など）を利用して明らかにする。

◎

◎

○

◎

◎

○

○

◎

○

○

○

○

○

◎

○

○

○

○

○

○

○

○

○

○

地域の特徴について、国保データベース（KDB）システム（以下KDBと記

1-2 す）で使用する小地区ごとに、人口静態統計（国勢調査）や既存行政資料
生
活
習
慣
病
一
般
・
健
康
増
進

などを利用して明らかにする。
地域における健康増進の取り組みを、KDBで使用する小地区ごとに、定量
1-3的、定性的に把握する。
健康増進計画で設定された目標値の到達に必要な事業を検討し、優先度1-4を検討する。

○○

1-5 市民や関係者に分かりやすい情報提供資料を作成する。
市民と協働で健康づくりに取り組み、地区活動組織と連携した健康増進事業を行う。
地区別の健康課題（医療費・生活習慣病の有病率など）や公園や運動施
1-7 設などの身体活動増進に関連する公的施設の見える化、マップ（小地区
別の色塗りマップ、ウォーキングマップなど）の作成をする。
経年的に肥満、高血圧症、糖尿病、脂質異常症などの生活習慣病の有所
1-8 見者、治療中の者などの数字を性・年齢階級別に把握して、傾向を評価す
る。

1-6

◎

○

○

○

○

2-1 ごとに、性・年齢階級別に受診率、有所見率、特定保健指導該当者割合、特 ◎◎1-9 生活習慣病対策、健康増進に取り組んだ成果を把握する。

○
◎

○

◎

特定健診・特定保健指導の経年データを活用して、KDBで使用する小地区
特
定
健
診
・
特
定
保
健
指
導

定保健指導実施率・終了率を明らかにする。
各リスク有所見者における、関連要因（肥満と各リスク、喫煙と高血圧な2-2ど）を検討し、コントロール不良者割合を性・年齢階級別に把握する。
特定健診・保健指導の受診率の目標値の到達に必要な事業を検討し、優2-3
先度を検討する。
市民や関係者に特定健診・保健指導に関する分かり情報提供、受診を促
2-4
す資料を作成する。

2-5 特定健康診査・特定保健指導の評価委員会の資料を作成する。

○

○

○

○

○

○

◎

○

○

○

○

◎

○

○

保健指導の情報提供のうち優先的な対象者をリストアップし、健康教室等
2-6につなげる。

2-7 ターゲットを絞った保健指導アプローチの強化を図る。
2-8 特定健診・保健指導事業の効果を評価する。

- 12 - 12 -

第 1 章 データに基づく⽣活習慣病対策の全体像

データ分析の概略

テーマ

事例1 事例2 事例3 事例4 事例5 事例6 事例7 事例8 事例9

重症化の定義を学会等の基準を参考に規定し、糖尿病、高血圧症、脂質異3-1 常症等の疾患ごとに人数（割合）、医療費、起因となっている要因を明ら

○

○

○

○

○

○

○

○

○

○

かにする。

3-2 新規の透析導入を防ぐため、起因している要因を明らかにする。
3-3 健診結果から、重症化予防の対象者を絞り込み、保健指導を実施する。
重
症
化
対
策

健診結果から、重症化予防の対象者を絞り込み、保健指導をした効果を

3-4 評価する。

健診結果から、糖尿病、高血圧症、脂質異常症で治療中だが、コントロール

3-5 不良者に対し、医療との連携のもと、アプローチする。

健診結果から、糖尿病、高血圧症、脂質異常症で治療中だが、コントロール

3-6 不良者に対し、アプローチした効果を評価する。

糖尿病、高血圧症、脂質異常症の治療中断者を把握し、治療につなげる保3-7 健指導をする。
3-8

糖尿病、高血圧症、脂質異常症の治療中断者への保健指導をした効果を健診の受診状況も含め、評価する。

3-9 重症化予防に取り組んだ成果を把握する。

○

要介護認定状況を把握するための重要指標を挙げる。要介護認定率、要介護新規認定率、介護給付費など。
重要指標の現状、経年推移を確認し、他の地域との比較により位置づけ
4-2を把握する。
要介護状態と疾病との関連を確認し、要介護状態に至ることや重症化の4-3 要因を把握する。
介護予防事業あるいは介護予防・日常生活支援総合事業の実施状況につ
4-4 いて、国データなどと比較して現状を把握する。

4-1

介
護
予
防
・
医
療
介
護
連
携
等

4-5 目標・目標値を考えてみる。
要介護状態に至ることや重症化の要因と考えられる生活習慣病の発症や重症化予防対策を強化する。
必要であれば、性別・年齢階層・要介護の重症度ごとに検討し、上記対策
4-7
を進める。

4-6

4-8 ターゲットとなった生活習慣病対策の効果を評価し、改善策を立てる。
介護予防事業あるいは介護予防・日常生活支援総合事業を積極的に展開し、実施状況を評価し改善策を立てる。
介護予防事業を総括して、事業の成果、成果が得られなかった状況およ
4-10
びその理由を考察して、多様な観点から事業の改善策を吟味する。

4-9

医
療
費
適
正
化
計
画

◎

○

◎

○

◎

○

○

◎

◎

○

◎

○

◎

○

◎

○

○

◎

◎

◎

5-1 医療費の観点から地域の現状把握を行う。

◎

◎

◎

5-2 医療費適正化に向けた課題を明確にし、それらに優先順位をつける。

◎

◎

◎

5-4 短期的な施策を立案する。

○

○

○

5-5 中期的な施策を立案する。

○

○

○

5-6 長期的な施策を立案する。

○

○

○

5-7 取り組んだ成果を把握する。

○

○

○

5-1.で行った分析を活用し、気になる疾患についてさらなる課題を検討し、それらを（緊急性）×（重要性）、（体制整備状況）×（対象者規模）など
5-3 のマトリックス（2×2表）にマッピングするなど、実行意義や実現可能性などについても検討する。

- 13 - 13 -○

健診・医療・介護等データ活⽤マニュアル- 14 - 14 -

事例１：【全体】地域独⾃の健康課題を明確にする
第 2 章 活⽤事例集第２章 活⽤事例集（事例ごとの分析⼿順と読み解き⽅の解説）

事例１：【全体】地域独⾃の健康課題を明確にする



事例２：【⼩地域】地区診断の資料として、各⼩地区の状況、健康課題を把握する……… 16……… 32



事例３：【⽣習】保健指導の効果を評価する……… 52



事例４：【⽣習】健康問題に要因が与える影響の⼤きさを調べる……… 58



事例５：【健増】健康増進計画等の数値⽬標の評価……… 61



事例６：【介護】介護保険事業を数値化して評価し、⾼齢者地域保健活動……… 65(介護予防も含め)に役⽴てる

事例７：【介護】地域における(新)介護予防・⽇常⽣活⽀援事業の評価を⾏い、事業の展開を⽬指す……… 70

事例８：【医療】地域における健康課題を医療費の観点から明らかにする……… 78



事例９：【医療】⾼額医療費につながる疾患を予防する……… 86



参考資料：KDB 帳票
参考資料 1：本「データ活⽤マニュアル」掲載の KDB 帳票 メニューからの⾏き⽅ ……… 90
参考資料 2：国保データベース（KDB）システムの出⼒帳票

- -15
15- -

……… 92

健診・医療・介護等データ活⽤マニュアル

第２章活⽤事例集

事 例 １：【全 体 】地 域 独 自 の健 康 課 題 を明 確 にする
1. 具 体 例
・市でどんな病気にかかっている⼈が多いか、どんな病気に医療費がかかっているかなど、全国平均や他市町村との⽐較により、市の健康課題や特徴を把握したい。
・年代別、性別等、地域のリスク因⼦（⾼⾎圧、脂質異常、⾎糖値や HbA1c など）の特徴を把握したい。

2. 必 要 な作 業
作業

⼿順№

分析する内容

順番

⼿順掲載
ページ

1

1-1

都道府県の特徴を確認する。

17

2

1-2

地域（対象集団）の死因から見た疾患の特徴を把握する。

21

3

1-3

地域（対象集団）の医療費の特徴を把握する。

22

4

事例 6

地域（対象集団）の介護の特徴を把握する。

65

5

1-4

地域（対象集団）のリスク因子の特徴を把握する。

25

6

1-5
事例 4

地域（対象集団）の生活習慣の特徴を把握する。

7

事例 4

集団の健康問題に大きな影響を与えている要因は何かを考えよう。

58

8

1-6

地域の健康課題の全体像を整理しよう。

29

27
58

3. 読 み解 き⼿ 順
（１） 各種データの相互関係（上下関係）を認識しよう
地域の健康課題を明らかにしていくためには、多種多様なデータを扱う必要があるため、「データがたくさんありすぎて何を⾒たらよいのかわからない」という悩みを抱えている⽅が多いかもしれません。そうならないためには、疾患、リスク因⼦、⽣活習慣等に関する様々な既存データから地域の健康課題を読み解いていく際に、それぞれの上下関係（原因〜結果）を必ず意識しましょう。すなわち、最上位の指標として平均寿命・健康寿命があり、これらを直接規定する要因として死因別死亡率等があり、死因別死亡率は罹患・受療状況やリスク因⼦の分布の影響を受け、その背景には⽣活習慣や社会環境があります（次図）。上位の指標で問題が⾒つかった場合、その原因は下位の指標にあるはずだと考えながらデータを⾒ていきます。男性と⼥性では⼀般に健康状態や⽣活習慣等が⼤きく異なるため、分析は原則として男⼥別に⾏います。

- -16
16- -

事例１：【全体】地域独⾃の健康課題を明確にする

ポイント：指標の相互関係を理解する
平均寿命－＝ 不健康期間

健康寿命

死因別年齢調整死亡率
・標準化死亡比（SMR）
介護（介護給付費、認定者数）

重症化

医療（入院・外来受療率、医療費）

生活習慣病

保健指導（実施率・効果）
健診（受診率）

リスク因子

生活習慣・環境3（２） 県全体の特徴を確認しよう
市町村においても、まず⾃県（都道府）全体が⽇本全国の中でどのような位置づけにあるのかを確認したう
えで、⾃市町村が県全体のなかでどのような位置づけにあるかを順番にみていくと理解しやすいでしょう。
まず、【⼿順 1-1】のように、上位・下位の関係を意識しながら、⾃県（都道府）の平均寿命・健康寿命、
死因別年齢調整死亡率、⼊院・外来受療率、健診データ、⽣活習慣の特徴を確認してください。

【手順 1-1】：都道府県の特徴を確認する●情報源① 平均寿命（都道府県別⽣命表）【e-Stat https://www.e-stat.go.jp/】② 健康寿命（厚⽣労働省研究班・国⺠⽣活基礎調査に基づく推計）【厚⽣労働科学研究・健康寿
命のページ http://toukei.umin.jp/kenkoujyumyou/】③ 死因別年齢調整死亡率（⼈⼝動態特殊報告・都道府県別年齢階級別死亡率）【e-Stat】④ 疾患別⼊院・外来年齢調整受療率（患者調査）【e-Stat】⑤ 特定健診によるリスク因⼦（特定健診）【厚⽣労働省. 特定健康診査・特定保健指導に関するデータ. http://www.mhlw.go.jp/bunya/shakaihosho/iryouseido01 /info02a-2.html】⑥ ⽣活習慣等の状況の都道府県⽐較（国⺠健康・栄養調査、都道府県健康・栄養調査）【e-Stat、各都道府県の健康増進部⾨】※上記①〜⑤のデータを分かりやすく要約した図が、「地⽅⾃治体における⽣活習慣病関連の健康課題把握のための参考データ・ツール集 http://www.niph.go.jp/soshiki /07shougai/datakatsuyou/」の「各種統計資料等からみた都道府県の健康状態の特徴要約」から⼊⼿できますので、最初に⾒ることをお勧めし
ます。

- -17
17- -

健診・医療・介護等データ活⽤マニュアル

第２章活⽤事例集●基礎知識：（「巻末 基礎知識」参照）「年齢調整とは」「標準化死亡⽐（ＳＭＲ）、標準化⽐」「患者調査」●具体的⼿順
都道府県の健康状態の特徴を様々な既存統計から明らかにしていくためには、最上位の指標である平均寿命・健康寿命、これらを直接規定する要因である死因別死亡率、死因別死亡率に影響する罹患・受療状況やリスク因⼦の分布、背景となる⽣活習慣や社会環境の順に、それぞれの上下関係を意識しながら特徴を確認していきます。上位の指標で問題が⾒つかった場合、その原因は下位の指標にあるはずだと考えながらデータを読み解きます。
上記「参考データ・ツール集」の「各種統計資料等からみた都道府県の健康状態の特徴要約」では、①〜⑤の既存データを都道府県間のＺ(ゼット)スコアで要約しています。Ｚスコアは 47 都道府県間での偏差値のような指標であり、その解釈は、おおむね以下の通りです。
±0.5 全国都道府県でほぼ平均的・・・偏差値５０相当±1.0 上（下）位６分の１

・・・偏差値６０相当±2.0 ほとんどトップ

・・・偏差値７０相当±3.0 突出している・・・偏差値８０相当⑥の厚⽣労働省の国⺠健康・栄養調査（平成 24 年など拡⼤調査年）では、都道府県間の位置づ
け（⾼低）が分かります。各都道府県が独⾃に実施している地域健康・栄養調査ではより詳細な分析を⾏っていることが多いので、各都道府県の調査報告書等を⾒て背景となる⽣活習慣や社会環境についても調べてみましょう。
①〜⑤の読み解き⽅を、Ａ県を例として以下に⽰します（あくまでも読み解き“例”であり、Ａ県において精査する必要があります）。
＜読み解きの例＞
Ａ県（図）は、男性の平均寿命が短く、健康寿命もやや悪いが、不健康期間は⽐較的短い。死因
を⾒ると、虚⾎性⼼疾患が少なめなのに対して、脳⾎管疾患が多く、⾃殺は男⼥とも多い。脳⾎管疾患が多く、特定健診では重症⾼⾎圧が多いにもかかわらず、男性の⾼⾎圧の外来受療率は低めで、⾼⾎圧者を医療につなげる必要性が⽰唆される。また、中性脂肪と空腹時⾎糖も⾼い。

- -18
18- -

〃（外来）- -19
19- 〃（外来）

〃（外来）

男

糸球体疾患，腎尿細管間質性疾患及…（入院）自殺
年齢調整死亡率

肺炎
年齢調整死亡率

脳血管疾患
年齢調整死亡率

虚血性心疾患
年齢調整死亡率

心疾患
年齢調整死亡率

悪性新生物
年齢調整死亡率

全死因
年齢調整死亡率

不健康期間(健康自覚)

健康寿命(健康自覚)

不健康期間(日常生活制限)

健康寿命(日常生活制限)男性

歯肉炎及び歯周疾患（入院）〃（外来）

う蝕（入院）〃（外来）

気管支炎及び慢性閉塞性肺疾患（入院）〃（外来）

肺炎（入院）

1〃（外来）

精神及び行動の障害（入院）〃（外来）

悪性新生物（入院）〃（外来）

糖尿病（入院）〃（外来）

その他の脳血管疾患（入院）〃（外来）

脳梗塞（入院）〃（外来）

脳血管疾患（入院）〃（外来）

虚血性心疾患（入院）

→

‐2

2

〃（外来）

←

低
い

3

心疾患高血圧性のものを除く（入院）

平均寿命

良
い

〃（外来）

→

都
道
府
県
差
の
Ｚ
ス
コ
ア

4

高血圧性疾患（入院）

都
道
府
県
差
の
Ｚ
ス
コ
ア

〃（外来）

悪
い

循環器系の疾患（入院）←高い

総数（入院）

事例１：【全体】地域独⾃の健康課題を明確にする

平成22年 平均寿命・健康寿命・死因別年齢調整死亡率の特徴要約

A県

5

女性

値は「都道府県差のＺスコア」と標準誤差。
Ｚスコアの解釈（目安）：<‐0.5 良い±0.5 ほぼ平均的＋1.0 上位６分の１＋2.0 ほとんどトップ＋3.0 突出している

1

0

‐1

‐2

平成23年患者調査 年齢調整受療率（入院・外来）の特徴要約

A県

2

女

全国値が人口10万対10以下の疾患は表示していない
Ｚスコアの解釈（目安）：±0.5 ほぼ平均的±1.0 上（下）位６分の１±2.0 ほとんどトップ±3.0 突出している

0‐1

健診・医療・介護等データ活⽤マニュアル

第２章活⽤事例集

平成22年度特定健診データの都道府県別特徴の要約

A県【40-64歳】

女性

男性【65-74歳】

女性

4

悪
い 3

悪
い 3

悪
い

‐2

拡張期血圧（１００以上）

収縮期血圧（１８０以上）

中性脂肪（３００以上）

収縮期血圧（１４０以上（再掲））

LDL（１６０以上（再掲））

中性脂肪（１５０以上３００未満）

HbA1C（８．０以上）

HDL（４０未満（再掲））

空腹時血糖（１２６以上）

HbA1C（６．１以上（再掲））

腹囲（９０．０以上）

空腹時血糖（１００以上１２６未満（再掲））

BMI（３０．０以上）

拡張期血圧（１００以上）

収縮期血圧（１８０以上）

中性脂肪（３００以上）‐3
収縮期血圧（１４０以上（再掲））

LDL（１６０以上（再掲））

中性脂肪（１５０以上３００未満）

HbA1C（８．０以上）

HDL（４０未満（再掲））

空腹時血糖（１２６以上）

HbA1C（６．１以上（再掲））

腹囲（９０．０以上）

空腹時血糖（１００以上１２６未満（再掲））

BMI（３０．０以上）

腹囲（８５．０以上（再掲））良いBMI（２５．０以上（再掲））

拡張期血圧（１００以上）

収縮期血圧（１８０以上）

中性脂肪（３００以上）

収縮期血圧（１４０以上（再掲））

LDL（１６０以上（再掲））

中性脂肪（１５０以上３００未満）

HbA1C（８．０以上）

HDL（４０未満（再掲））

空腹時血糖（１２６以上）

HbA1C（６．１以上（再掲））

腹囲（９０．０以上）→

空腹時血糖（１００以上１２６未満（再掲））→

BMI（３０．０以上）←→

腹囲（８５．０以上（再掲））

←

都
道 1
府
県
差 0
の
Ｚ
ス
‐1
コ
ア

BMI（２５．０以上（再掲））

←

2
都
道
府 1
県
差 0
の
Ｚ
ス ‐1
コ
ア ‐2
良 ‐3
い
‐4

女性

2

2
都
道
府 1
県
差 0
の
Ｚ
ス ‐1
コ
ア ‐2
良 ‐3
い
‐4

男性

3

腹囲（８５．０以上（再掲））男性

BMI（２５．０以上（再掲））【40-74歳】
4

留意点：住⺠は国保加⼊者だけではない
市町村では、国保（国⺠健康保険）加⼊者の特定健診や医療費データを利⽤しやすいため、地域の健康課題の分析の際に国保や後期⾼齢者医療制度のデータを⽤いることが多いのが現状のようです。しかし、市町村国保がカバーするのは現在、⽇本の⼈⼝のうち約 30%弱で⾃営業者や退職者等が中⼼であり、全
国健康保険協会（協会けんぽ）や健康保険組合、共済組合等は特に働き盛り世代の加⼊者が多いた
め、市町村の住⺠全体の健康課題を分析する際には国保以外の健診や医療費データ等も考慮することが望まれます。国保以外のデータも扱った事例としては、静岡県の分析（「平成 25 年度特定健診・特定保健指導に係るデータ報告書 静岡県・静岡県総合健康センター」等）がよく知られていますので、参考にするとよいでしょう。
以下の説明では主に KDB を例にデータの読み解き例やポイントを説明しますが、これらはあくまで国保加⼊者のデータであって、参考にはなるものの、そのまま市町村の住⺠全体のデータとして解釈することはできないという点に留意してください。

（３） 上位の指標として総死亡（寿命）と死因別死亡を確認しよう
続いて、⾃市町村の分析に移ります。【⼿順 1-2】のように、平均寿命・健康寿命、総死亡及び死因別死亡の状況を確認してください。⾃市町村の平均寿命・健康寿命が国や県と⽐べて良いのか悪いのか、またその理由としてどの疾患での死亡が多いのかを考えてください。例えば、健康寿命が悪い場合、脳⾎管疾患等のＳＭＲが⾼くないかなどに注⽬するとよいかもしれません。
次のステップで、その理由としての医療、リスク因⼦、⽣活習慣等について考えていきます。

- -20
20- -

事例１：【全体】地域独⾃の健康課題を明確にする【手順 1-2】：地域（対象集団）の死因から⾒た疾患の特徴を把握する●情報源① 市区町村別平均寿命・健康寿命【e-Stat, 各県独⾃計算、KDB 帳票「地域の全体像の把握」】② ⼈⼝動態特殊報告「⼈⼝動態保健所・市区町村別統計」【e-Stat】※②を市区町村地図にしたものは、「地⽅⾃治体における⽣活習慣病関連の健康課題把握のための参考データ・ツール集 http://www.niph.go.jp/ soshiki/07shougai/datakatsuyou/」の「死因別標準化死亡⽐(SMR)の市区町村地図」から⼊⼿できます（数値表もあります）。

●基礎知識：（「巻末 基礎知識」参照）「年齢調整とは」「平均余命、平均寿命」 「健康寿命」「標準化死亡⽐（ＳＭＲ）、標準化⽐」●具体的⼿順
①の市区町村別平均寿命・健康寿命を⾒て、平均寿命・健康寿命が国や県と⽐べて良いのか悪いのかを確認してください。また、②の総死亡ＳＭＲ（平均寿命とよく似た傾向を⽰す）を⾒て、県内市区町
村の特徴を把握してください。各市区町村を個別に考えるだけでなく、２次医療圏や市部・郡部のような広域的なまとまりでの特徴がないかという⽬で市区町村地図を⾒ると、社会・⽂化的背景の影響を考えるヒントになるかもしれません。
次に、平均寿命・健康寿命・総死亡ＳＭＲの市区町村間の違いがどの疾患に由来するのかを考えるた
めに、主要死因別ＳＭＲを確認してください。例えば、県内北部は脳⾎管疾患ＳＭＲが⾼く⼼疾患ＳＭＲが低かったとすると、その地域は⽇本の伝統的な⾼⾎圧型の疾病構造なのかもしれない、などと考えられるでしょう。⾃市町村だけ突出して脳⾎管疾患ＳＭＲが⾼かったとすると、⾃市町村に特徴的な背景（医療、産業、⽂化など）がないかを考える必要があるかもしれません。ここで疑問点を押さえてから、次の⼿順
で医療やリスク因⼦のデータを読んでいくと、より解釈しやすくなります。

（４） 死因別死亡の状況を踏まえて、医療の状況を確認しよう【⼿順 1-3】のように、KDB 等を使って医療の状況を医療費から⾒てください。平均寿命・健康寿命や死因
別死亡に影響する疾病に注⽬して、⼊院・外来別にどの疾患が多いのかを確認します。⾼⾎圧や糖尿病などのリスク因⼦の外来の医療費が⾼い場合、「そのリスク因⼦を持つ⼈が多い」または「必要な⼈が適切に医療を

- -21
21- -

健診・医療・介護等データ活⽤マニュアル

第２章活⽤事例集受けている」の２つが考えられますので、外来医療費が⾼いことは必ずしも悪いこととは限りません。例えば、⾼⾎圧などのリスク因⼦の外来医療費が低く、脳卒中などの重篤な疾患の⼊院医療費が⾼かったとすると、必要な⼈が医療につながっていない可能性があるので、医療機関受療勧奨に⼒を⼊れる必要があるかもしれません。
⾼⾎圧の外来医療費が⾼く、脳卒中の⼊院医療費も⾼い場合には、その地域では⾼⾎圧が重要な健康問
題として存在すると思われますので、保健指導やポピュレーションアプローチによって、集団全体の⾎圧の状況を改善していく必要があるでしょう。

【手順 1-3】：地域（対象集団）の医療費の特徴を把握する●情報源① レセプト分析による医療費データ（KDB 帳票「疾病別医療費分析（⽣活習慣病）」、同「疾病別医療費分析（細⼩（８２）分類）」、国保連合会等の独⾃分析、各保険者の独⾃分析）※①の KDB 帳票「疾患別医療費分析」の年齢調整ツールは、「地⽅⾃治体における⽣活習慣病関連の健康課題把握のための参考データ・ツール集 http://www.niph.go.jp/soshiki/07shougai/
datakatsuyou/」の「国保データベース(KDB)の CSV ファイル加⼯ツール」から⼊⼿できます。
●基礎知識：（「巻末 基礎知識」参照）「年齢調整とは」●具体的⼿順
KDB 帳票「疾病別医療費分析（⽣活習慣病）」、同「疾病別医療費分析（細⼩（８２）分類）」によって、⾃市町村は県・同規模（⼈⼝規模が近い市町村）・国と⽐べて、どの疾患による医療費（レセプト点数）や受療率（レセプト件数）が⾼いのかを⼊院・外来別に確認します。ただし、そのままでは年齢調整されていませんので、以下の⼿順で年齢調整した様式を作成します。
1)

地⽅⾃治体における⽣活習慣病関連の健康課題把握のための参考データ・ツール集（http://www.niph.go.jp/soshiki/07shougai/datakatsuyou/）の「国保データベース(KDB)の CSV
ファイル加⼯ツール」から、「疾病別医療費分析（⽣活習慣病）」と「同（細⼩（８２）分類）」年
齢調整ツールを⼊⼿します。

2)

KDB の「疾病別医療費分析（⽣活習慣病）」と「同（細⼩（８２）分類）」の画⾯から、CSV フ
ァイルを出⼒・保存し、１）のツールの説明に従って、年齢調整版の様式を作成します（図）。
⾼齢者ほど様々な疾患に罹患しやすく、医療費が⾼額になることはよく知られています。県全体（⽐較対象）よりも⾃市町村の⽅が１⼈当たり医療費が⾼額だったとしても、⾃市町村の⽅が⾼齢者の割合が多ければ、県よりも⾃市町村の⽅が（⾼齢者が多いので）⼀⼈当たり医療費は⾼額であたりまえとも考えられるので、医療費からみた健康状態に県と⾃市町村で差があるかどうか判断できません。また、⼈⼝が多ければ当然、医療費の総額も⾼額になります。
そこで、県（⽐較対象）の年齢別⼈⼝構成が⾃市町村と同⼀だった場合に期待される医療費の総額を計算し、⾃市町村の医療費の総額と⽐較すれば、年齢の影響を補正したうえで医療費から⾒た両地区の健康状態を⽐較することができます。本ツールでは、年齢調整した医療費のことを「標準化医療費」と呼びます（⾃市町村の医療費は元の値のままです）。⾃市町村と県全体の「標準化医療費の⽐」（地域差

- -22
22- -

事例１：【全体】地域独⾃の健康課題を明確にする

指数ともいいます）を計算すれば、年齢や⼈⼝の影響を補正したうえで⾃市町村は県に⽐べて何倍余計に医療費がかかっているかを調べることができます。また、⾃市町村と県の「標準化医療費の差」を計算すれば、年齢や⼈⼝の影響を補正したうえで⾃市町村はいくら余計に医療費がかかっているかを調べることができます。

疾病別医療費分析（生活習慣病）
サンプル市 H26年度（累計） 男性

2015年11月9日

標準化医療費（間接法年齢調整）
疾患名(入院件数, 外来件数)

入院（点）
120,000,000

外来その他（上記以外のもの）(692, 2889)
精神(216, 22087)
筋・骨格(45, 2560)

100,000,000

がん(217, 2526)
心筋梗塞(5, 1913)
80,000,000

狭心症(27, 65)
脳梗塞(22, 393)
60,000,000

脳出血(12, 251)
動脈硬化症(1, 31)

40,000,000

脂肪肝(1, 53)
高尿酸血症(0, 76)
脂質異常症(0, 149)

20,000,000

高血圧症(13, 2048)
糖尿病(27, 5483)
0

保険者（地区）

県

同規模

国

保険者（地区）

標準化医療費の差
県と比較
（点）

入院

4,000,000

県

同規模

国

標準化医療費の比（地域差指数）
県と比較
疾患名（入院件数, 外来件数）

外来

入院
（比）

外来

入院（件数）

外来（件数）

疾患名（入院件数，外来件数） 件数が少ないものは無理に解釈しない。

33,000,000

2,000,000

2
1,000,000

10

精神(216, 22087)

その他（上記以外のもの）(692, 2889)

がん(217, 2526)

筋・骨格(45, 2560)

心筋梗塞(5, 1913)

狭心症(27, 65)

脳出血(12, 251)

脳梗塞(22, 393)

脂肪肝(1, 53)

動脈硬化症(1, 31)

脂質異常症(0, 149)

高尿酸血症(0, 76)

糖尿病(27, 5483)

0

高血圧症(13, 2048)

精神(216, 22087)

その他（上記以外のもの）(692, 2889)

筋・骨格(45, 2560)

がん(217, 2526)

心筋梗塞(5, 1913)

狭心症(27, 65)

脳出血(12, 251)

脳梗塞(22, 393)

脂肪肝(1, 53)

動脈硬化症(1, 31)

高尿酸血症(0, 76)

高血圧症(13, 2048)

脂質異常症(0, 149)

‐2,000,000

糖尿病(27, 5483)‐1,000,000

例えば、上の図の上段は、⼊院・外来医療費の総点数を、⽣活習慣病の各疾患別に積み重ねて表しています。まず、⾃市町村の医療費を疾患別にみると、⼊院ではがん、精神、筋・⾻格、狭⼼症が⼤きな割合を占めており、外来ではがん、糖尿病、⾼⾎圧症、筋・⾻格、脂質異常症が⼤きな割合を占めていることが分かります。
県・同規模・国の値は⾃市町村の年齢構成に調整してありますので、年齢や⼈⼝の違いは気にせずにそのまま⽐較することができます。例えば、県と⽐較すると、⾃市町村は⼊院医療費が⾼めで、特にがんの医療費が⾼額なのに対して、脳⾎管疾患は低めであることが視覚的に読み取れます。⼀⽅、外来医療費は
県と同程度ですが、糖尿病とがんがやや多いようです。図の下段左側は、県との差を⼊院・外来別、疾患

- -23
23- -

健診・医療・介護等データ活⽤マニュアル

第２章活⽤事例集

別に⽰したものです。糖尿病、⾼⾎圧、脂質異常症の外来医療費は⾼めですが、これらが引き起こす重篤な疾患（脳卒中、虚⾎性⼼疾患）の⼊院医療費は低めであり、県全体に⽐べてリスク因⼦の保有者が適切に医療につながっているために重篤な疾患が少なく、（県全体に⽐べれば）⽐較的望ましい状態にあると解釈できるかもしれません。しかし、がんと筋⾻格の⼊院医療費は⾼めであり、がんについては喫煙などのリスク因⼦の状況や、がん検診の受診率・精検受診率等のデータも、別途確認する必要があるでしょう。図の下段右側は、県全体に⽐べて「何倍」多く医療費がかかっているかを「⽐」で⽰しています（左側は「差」）。棒グラフは点数、折れ線グラフは件数ですが、どちらも似たような傾向にあります。
「⽐」が⼤きければ、県全体に⽐べて当該疾病（の医療）が「発⽣しやすい」ことを意味しますので、特に重篤な疾患の件数の「⽐」が⼤きい場合には予防対策の重要度が増すかもしれません。例えば、脳出⾎（⼊院）の「⽐」が 2.0 ならば県全体に⽐べて脳出⾎（の⼊院医療）が２倍発⽣しやすいので、⾼⾎圧対策等による脳出⾎予防の重要度は⾮常に⼤きいと考えられるでしょう。ただし、件数が少ない疾患は１件の増減で⽐が⼤きく変わりますので、無理に解釈しないでください。例えばある年度の⾃市町村の脳出⾎（⼊院）が２件だけで、県全体に対する⽐が 2.0 だとしても、脳出⾎の発⽣しやすさについて、無理に解釈しない⽅がよいということは、直感的に分かるでしょう。
⼀⽅、「⽐」があまり⼤きくなくても、件数が多いと医療費の「差」は⼤きくなります。例えば、⾼⾎圧（外来）の県全体に対する⽐が 1.05 で、医療の「発⽣しやすさ」は少し⼤きいだけだとしても、件数が膨⼤ならば「差」は⾮常に⼤きな点数になるかもしれません。その場合、⾼⾎圧対策としての保健指導やポピュレーションアプローチが、医療費適正化の観点からも重要度が⾼いと解釈できるかもしれません。
現⾏の KDB の「疾病別医療費分析（⽣活習慣病）」では、⼈⼯透析の医療費が表⽰されませんので、「同（細⼩（８２）分類）」の⽅を使います。棒グラフは表⽰されませんが、同様の情報が数値表として⽰されるので（下図）、同じように読み解いてください。この例だと、男性（外来）は県に⽐べると総点数
は約 200 万点低め、件数（12 ヶ⽉で割るとほぼ⼈数）は 2 割ほど少なめですが、国と⽐べると同程度です。
疾病別医療費分析（細小（８２）分類）［数値表］
サンプル市 H26年度（累計）
入院・外来 性別

疾患名

入院
入院
入院
入院
外来
外来
外来
外来

慢性腎不全（透析なし）
慢性腎不全（透析あり）
慢性腎不全（透析なし）
慢性腎不全（透析あり）
慢性腎不全（透析なし）
慢性腎不全（透析あり）
慢性腎不全（透析なし）
慢性腎不全（透析あり）

男性
男性
女性
女性
男性
男性
女性
女性

保険者（地区）
被保険者数
12,575
12,575
11,967
11,967
12,413
12,413
11,857
11,857

レセプト件数
2
7
2
12
86
233
70
114

総点数(A)
92,975
489,425
195,554866,852474,60910,308,336
1,689,103
5,341,644

標準化医療費（期待総点数）
vs.県(B) vs.同規模(C)215,135
255,044
2,021,111
2,050,252
136,882
129,671
1,013,307
1,012,940
623,498
526,779
12,370,535
11,095,547
327,387
302,283
6,251,192
5,051,453

vs.国(D)
244,066
2,056,550
125,897996,533
550,628
10,285,311
294,252
4,798,131

標準化医療費（期待総件数）
vs.県vs.同規模
5
7
27
32
3
3
14
16
68
74
295
305
41
40
150
140

vs.国
6
28
3
14
64
246
35
116

（続き）
標準化医療費の差
標準化医療費の比（地域差指数）
標準化比（レセプト件数）
疾患名vs.県(A-B) vs.同規模(A-C)
vs.国(A-D) vs.県(A/B) vs.同規模(A/C) vs.国(A/D)
vs.県vs.同規模vs.国入院
男性
慢性腎不全（透析なし）-122,160-162,069-151,091
0.43
0.36
0.38
0.41
0.30
0.36
入院
男性
慢性腎不全（透析あり）-1,531,686-1,560,827-1,567,125
0.24
0.24
0.24
0.26
0.22
0.25
入院
女性
慢性腎不全（透析なし）
58,672
65,88369,657
1.43
1.51
1.55
0.72
0.64
0.73
入院
女性
慢性腎不全（透析あり）-146,455-146,088-129,681
0.86
0.86
0.87
0.87
0.76
0.89
外来
男性
慢性腎不全（透析なし）-148,889-52,170-76,019
0.76
0.90
0.86
1.27
1.16
1.34
外来
男性
慢性腎不全（透析あり）-2,062,199-787,211
23,025
0.83
0.93
1.00
0.79
0.76
0.95
外来
女性
慢性腎不全（透析なし）
1,361,716
1,386,820
1,394,851
5.16
5.59
5.74
1.73
1.76
2.00
外来
女性
慢性腎不全（透析あり）-909,548
290,191
543,513
0.85
1.06
1.11
0.76
0.81
0.99
国保データベース（KDB）のCSVファイル（疾病別医療費分析（細小（８２）分類））より計算。
Ver. 0.6 (2015.11.1) 平成26年度厚生労働科学研究費補助金（循環器疾患・糖尿病等生活習慣病対策総合研究事業）健診・医療・介護等データベースの活用による地区診断と保健事業の立案を含む生活習慣病対策事業を担う地域保健人材の育成に関する研究（H25－循環器等（生習）- 一般-014）（研究代表：横山徹爾）

入院・外来 性別

「疾病別医療費分析（細⼩（８２）分類）」は⾮常に多くの疾患が表⽰されますので、全てを網羅的に⾒ても解釈は容易ではありません。⽬的に応じて特定の疾患に注⽬することをお勧めします。例えば、がん対策を考えるのであればどの部位のがんが多いのか、肝がんが多ければ肝炎や肝硬変はどうなのか、喫煙率が⾼い地域では COPD や各種がん・循環器疾患はどのくらい多いのか、などのように考えながら⾒ていくと

- -24
24- -

事例１：【全体】地域独⾃の健康課題を明確にする

解釈しやすいでしょう。
［小地区別の比較］
⾃市町村内の⼩地区間で年齢調整したうえで医療費を⽐較する場合には、⼩地区別に上記の集計を⾏ったうえで、「標準化医療費の⽐（地域差指数）」か「標準化⽐（レセプト件数）」で⽐較できます。ただし、「標準化医療費の差」は、⼈⼝が多い地区ほど⾼額になりやすいため⼩地区別には⽐較できません。

（５） 死因別死亡と医療の状況を踏まえて、介護の状況を確認しよう【事例６】のように、「要介護(要⽀援)認定状況」、「介護給付費」、「要介護（⽀援）者の有病状況」の分析結果から、問題点・課題を明らかにしましょう。特に要介護に⾄る原因疾患として、予防できる疾患は何なのか、医療費はどの程度要しているのかについても考えてみましょう。

（６） 死因別死亡と医療の状況を踏まえて、リスク因子の状況を確認しよう【⼿順 1-4】のように、KDB 等を使って特定健診のリスク因⼦の状況を確認してください。死因として脳⾎管疾患が多ければ⾼⾎圧等の状況、虚⾎性⼼疾患が多ければ⾼⾎圧・糖尿病・脂質異常が多くないか等の視点で⾒ていきます。リスク因⼦の保有者が多いのにそのリスク因⼦の外来医療費が低い場合、必要な⼈が医療につながっていないのかもしれません。また、肥満は⾎圧⾼値・耐糖能異常・脂質異常と関係しますので、これらの関連についても、後述の（７）【⼿順 1-5】【事例４】のように調べてみましょう。

【手順 1-4】：地域（対象集団）のリスク因子の特徴を把握する●情報源
健診データ（KDB 帳票「厚⽣労働省様式（様式６－２〜７）健診有所⾒者状況（男⼥別・年代別）」、各都道府県の保険者協議会等の独⾃分析、全国健康保険協会特定健診・特定保健指導データ分析報告書）●基礎知識：（「巻末 基礎知識」参照）「年齢調整とは」 「標準化死亡⽐（ＳＭＲ）、標準化⽐」 「検定とは」●具体的⼿順
KDB 帳票「厚⽣労働省様式（様式６－２〜７）健診有所⾒者状況（男⼥別・年代別）」によって、⾃市
町村は県・全国と⽐べてリスク因⼦の保有状況が多いのか少ないのかを確認します。ただし、リスク因⼦の状況は年齢よって⼤きく異なりますので、年齢調整して⽐較する必要があります。
国保で KDB を使う場合には以下の⼿順で年齢調整した様式を作成します。
1)

地⽅⾃治体における⽣活習慣病関連の健康課題把握のための参考データ・ツール集（http://www.niph.go.jp/soshiki/07shougai/datakatsuyou/）の「国保データベース(KDB)の CSV
ファイル加⼯ツール」から、「厚⽣労働省様式（様式 6-2〜7）」年齢調整ツールを⼊⼿します。

- -25
25- -

健診・医療・介護等データ活⽤マニュアル

2)

第２章活⽤事例集

KDB の厚⽣労働省様式（様式６－２〜７）健診有所⾒者状況（男⼥別・年代別）の画⾯から、CSV ファイルを出⼒・保存し、１）のツールの説明に従って、年齢調整版の様式を作成します（図）。

厚生労働省様式（様式６－２～７）【補足】
健診有所見者状況（男女別・年齢調整）
保険者番号：
保険者名 ：
地区 ：990011
見本データ

摂取エネルギーの過剰男性

血管を傷つける

BMI

受診者
25以上

割合(%)

収縮期血圧

年齢
調整(%)

標準化
比(全国)

標準化
比(県)

130以上

割合(%)

年齢
調整(%)

標準化
比(全国)

標準化
比(県)

*115.9

40 全国
～
県
64
歳 地域（地区）

988,853

342,260

34.6%

34.6% 100(基準)*116.3434,44943.9%

43.9% 100(基準)

9,360

2,764

29.5%

30.0%

*86.0 100(基準)

3,613

38.6%

37.8%

*86.3 100(基準)

343

111

32.4%

34.0%

94.3

109.6

120

35.0%

33.3%

*77.6

89.5

65 全国
～
県
74
歳 地域（地区）

1,445,120

373,23625.8%

25.8% 100(基準)101.5

764,51352.9%

52.9% 100(基準)101.9

12,914

3,286

25.4%

25.5%

98.5 100(基準)

6,702

51.9%

51.9%

98.1 100(基準)

916

209

22.8%

22.9%

88.3

359

39.2%

39.6%

*73.9

*75.6

全国
総
県
数
地域（地区）

2,433,973

715,49629.4%

29.4% 100(基準)*108.3 1,198,962

49.3%

49.3% 100(基準)*106.822,274

6,050

27.2%

27.3%

*92.4 100(基準)10,315

46.3%

46.2%

*93.6 100(基準)

1,259

320

25.4%

27.4%

90.3

479

38.0%

37.1%

*74.8

89.3

95.4

*78.7

「標準化（該当）⽐」は「標準化死亡⽐ＳＭＲ」と同じ計算⽅法でリスク因⼦該当者の割合を、年齢調整したうえで、各都道府県や国を基準とした⽐で表現したものです。「標準化⽐（全国）」は、全国を100 とした場合の各市区町村の該当割合を意味します。例えば図では、男性の総数で BMI≧25 kg/m2 の標準化⽐は 90.3（「地域（地区）」の欄）ですから、全国に⽐べて BMI≧25 kg/m2 の割合が 0.903 倍
低いと解釈できます。同様に、「標準化⽐（県）」は、県を 100 とした場合の各市区町村の該当割合を意味します。標準化⽐の値に＊印がついているものは、統計学的に有意（たまたまではなく本当に⾼いと思われる）、＊がついていないものは有意ではない（偶然変動の範囲かも知れない）ことを意味しますので、特に有意なものに注⽬して解釈してください。
［小地区別の比較］
市内の⼩地区間で年齢調整したうえで医療費を⽐較する場合には、⼩地区別に上記の集計を⾏ったう
えで、「標準化⽐」で⽐較します。ただし、⼈数が少ない場合には無理に解釈しないでください。
全国健康保険協会（協会けんぽ）の場合、「全国健康保険協会特定健診・特定保健指導データ分
析報告書」に、全国市区町村別分析が数値表と地図で掲載されています（図）。

- -26
26- -

事例１：【全体】地域独⾃の健康課題を明確にする国保だけでなく市⺠全体のリスク因⼦の状況を知りたい場合には、各県の保険者協議会等が協会けん
ぽや他保険者も合わせた分析を⾏っていることがあります。「地⽅⾃治体における⽣活習慣病関連の健康課題把握のための参考データ・ツール集」の「特定健診データを⽤いたリスク因⼦等の標準化⽐の市区町村別地図作成ツール」を⽤いると、複数保険者のデータを合わせて標準化⽐を計算し、地図を描くことが容易にできます（ただしデータは各保険者間で調整して⽤意する必要があります）。

（７） リスク因子の状況を踏まえて、生活習慣等の状況を確認しよう【⼿順 1-5】のように、KDB 等を使って⽣活習慣の状況を確認してください。肥満が多ければ、⾷事や運動習慣に関する問題がないか等の視点で⾒ていきます。【事例４】を⽤いて、どの⽣活習慣が、肥満や⾼⾎圧等のリスク因⼦への寄与が⼤きいのかを調べれば、地域全体として優先して改善すべき⽣活習慣を同定できます。
また、地域の社会・⽂化的背景が⽣活習慣にどのように影響するかも考察しましょう。

【手順 1-5】：地域（対象集団）の生活習慣の特徴を把握する●情報源
健診データ（KDB 帳票「質問票調査の状況」、各都道府県の保険者協議会等の分析、全国健康保険
協会特定健診・特定保健指導データ分析報告書）●基礎知識：（「巻末 基礎知識」参照）「年齢調整とは」 「標準化死亡⽐（ＳＭＲ）、標準化⽐」 「検定とは」●具体的⼿順
特定健診の「標準的な質問票」のデータを⽤いて、⾃市町村は同規模・県・全国と⽐べて⽣活習慣や服薬の状況等がどのように異なるのかを確認します。ただし、⽣活習慣や服薬の状況は年齢よって⼤きく異なりますので、年齢調整して⽐較する必要があります。
国保の場合には以下の⼿順で年齢調整した様式を作成します。
1)

地⽅⾃治体における⽣活習慣病関連の健康課題把握のための参考データ・ツール集（http://www.niph.go.jp/soshiki/07shougai/datakatsuyou/）の「国保データベース(KDB)の CSV
ファイル加⼯ツール」から、「質問票調査の状況」年齢調整ツールを⼊⼿します。

2)

KDB の厚⽣労働省様式（質問票調査の状況）の画⾯から、CSV ファイルを出⼒・保存し、１）の

- -27
27- -

健診・医療・介護等データ活⽤マニュアル

第２章活⽤事例集

ツールの説明に従って、年齢調整版の様式を作成します（図）。
保険者番号：

990011

保険者名 ：

見本データ

質問票調査の状況【補足】（男女別・年齢調整）

地区 ：
生活習慣等
総人数

男
性

40～64歳
年齢調整割合

該当者割合

単位：％ 地域

地域

同規模

県

全国

地域

同規模

県

3984
3920
3888
3781
3886
3853
3924
3891
3874
3813
3886
3883
3868
3857
3856
3881
3950
3882
3864
3948
3841
3849
3930
3853
3958
3917
3898
3891
3952
3912
3870
3929
3933

25.7%
7.6%
9.9%
2.0%
3.4%
0.9%
0.7%
31.1%
50.2%
63.5%
55.5%
47.8%
22.8%
39.2%
54.0%
8.9%
30.0%
17.2%
18.7%
47.3%
20.2%
31.6%
42.0%
21.6%
19.2%
17.7%
27.7%
25.1%
45.2%
7.7%
6.3%
15.3%
47.6%

26.6%
6.7%
13.6%
3.0%
4.6%
0.4%
4.3%
31.5%
47.6%
66.2%
56.0%
49.2%
28.7%
36.2%
59.5%
6.9%
28.2%
16.3%
16.9%
43.2%
23.3%
33.0%
43.1%
32.4%
17.5%
7.5%
26.9%
28.8%
33.9%
13.9%
7.4%
16.1%
56.3%

25.5%
7.8%
8.9%
2.2%
3.3%
0.5%
0.6%
32.7%
47.6%
63.4%
47.1%
51.6%
20.5%
37.2%
57.5%
7.5%
26.8%
16.9%
15.8%
51.1%
20.9%
28.2%
41.1%
23.8%
19.0%
17.0%
26.7%
32.3%
43.8%
6.3%
4.8%
12.6%
55.5%

23.8%
6.1%
11.5%
2.5%
4.2%
0.6%
3.6%
34.9%
45.3%
68.6%
53.6%
50.4%
27.2%
33.4%
58.7%
6.7%
27.8%
15.3%
16.7%
46.1%
24.3%
30.0%
39.5%
33.3%
19.3%
7.4%
26.9%
32.3%
31.5%
12.6%
7.0%
14.6%
57.5%

24.0%
7.2%
9.6%
1.9%
3.2%
0.9%
0.7%
31.6%
50.2%
63.9%
55.3%
47.7%
23.2%
39.6%
53.5%
8.6%
30.7%
18.0%
19.9%
46.8%
20.4%
32.5%
42.5%
21.1%
19.2%
17.8%
28.3%
24.7%
46.4%
7.9%
6.5%
14.9%
47.6%

26.0%
6.5%
13.4%
3.0%
4.4%
0.4%
4.2%
31.9%
47.6%
66.7%
56.2%
49.3%
29.1%
36.4%
59.2%
6.9%
28.7%
16.6%
17.6%
43.0%
23.4%
33.4%
43.1%
32.0%
17.5%
7.7%
27.2%
28.6%
34.2%
14.0%
7.5%
15.9%
56.2%

24.0%
7.4%
8.6%
2.1%
3.1%
0.5%
0.6%
33.2%
47.6%
63.6%
47.0%
51.5%
20.9%
37.7%
57.3%
7.5%
27.0%
17.3%
16.9%
50.4%
21.2%
28.6%
41.6%
23.6%
18.9%
17.1%
26.8%
31.8%
44.6%
6.4%
4.9%
12.3%
55.6%

服薬_高血圧症
服薬_糖尿病
服薬_脂質異常症
既往歴_脳卒中
既往歴_心臓病
既往歴_腎不全
既往歴_貧血喫煙
２０歳時体重から１０kg以上増加
１回３０分以上の運動習慣なし
１日１時間以上運動なし
歩行速度遅い１年間で体重増減３kg以上
食べる速度が速い
食べる速度が普通
食べる速度が遅い
週３回以上就寝前夕食
週３回以上夕食後間食
週３回以上朝食を抜く
毎日飲酒
時々飲酒
飲まない
１日飲酒量（１合未満）
１日飲酒量（１～２合）
１日飲酒量（２～３合）
１日飲酒量（３合以上）
睡眠不足
改善意欲なし改善意欲あり改善意欲ありかつ始めている
取り組み済み６ヶ月未満
取り組み済み６ヶ月以上
保健指導利用しない

標準化比 vs.
全国

同規模

県

全国

(基準)

(=100)(=100)(=100)

23.8% *91.8
6.1% 109.6
11.5% *70.3
2.5% *61.6
4.2% *71.9
0.6% *209.1
3.6% *15.7
34.9%
99.7
45.3% *105.3
68.6%
96.5
53.6%
99.1
50.4%
97.3
27.2% *80.4
33.4% *109.2
58.7% *90.3
6.7% *128.3
27.8% *107.8
15.3% 107.6
16.7% *113.6
46.1% *108.1
24.3% *87.1
30.0%
96.8
39.5%
97.9
33.3% *66.5
19.3% *109.5
7.4% *239.9
26.9% 103.8
32.3% *86.2
31.5% *135.1
12.6% *56.2
7.0% *85.3
14.6%
93.5
57.5% *84.5

100.2
99.8
96.9 *116.6*111.6 *82.5
87.4 *72.9
102.7 *75.2*179.1 *143.3
105.3 *18.4
95.6 *91.0*105.5 *110.9
100.4 *93.5*118.3 *104.5*92.7 *94.9*110.9 *86.2*105.2 *119.6*94.1 *90.8*116.9 *130.8*112.4 *110.9
102.1 *116.9*118.6 *119.5*92.3 101.6
96.6 *84.6*112.6 *106.0
102.2 *106.5*90.6 *64.3
100.7
98.7
104.3 *251.6
104.3 105.5*77.4 *77.1
103.9 *146.8*123.1 *62.5*130.790.3*120.2 101.3*85.7 *82.8「標準化⽐」は「標準化死亡⽐ＳＭＲ」と同じ計算⽅法で⽣活習慣等の要因該当者の割合を、年齢調整したうえで、各都道府県や国を基準とした⽐で表現したものです。「基準：県（=100）」は、県全体を 100 とした場合の各市区町村の該当割合を意味します。例えば、図では「⾷べる速度が速い」の標準化
⽐は 105.2 ですから、県全体に⽐べて「⾷べる速度が速い」の割合が 1.05 倍⾼いと解釈できます。同様に、「基準：国（=100）」は、全国を 100 とした場合の各市区町村の該当割合を意味します。標準化該当⽐の値に＊印がついているものは、統計学的に有意（たまたまではなく本当に⾼いと思われる）、＊がついていないものは有意ではない（偶然変動の範囲かも知れない）ことを意味しますので、特に有意なものに注⽬して解釈してください。
［小地区別の比較］
市内の⼩地区間で年齢調整したうえで医療費を⽐較する場合には、⼩地区別に上記の集計を⾏ったう
えで、「標準化⽐」で⽐較します。ただし、⼈数が少ない場合には無理に解釈しないでください。

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28- -

事例１：【全体】地域独⾃の健康課題を明確にする

全国健康保険協会（協会けんぽ）の場合、「全国健康保険協会特定健診・特定保健指導データ分
析報告書」に、全国市区町村別分析が数値表と地図で掲載されています（図）。

国保だけでなく市⺠全体の⽣活習慣の状況を知りたい場合には、各県の保険者協議会等が協会けん
ぽや他保険者も合わせた分析を⾏っていることがあります。「地⽅⾃治体における⽣活習慣病関連の健康課題把握のための参考データ・ツール集」の「特定健診データを⽤いたリスク因⼦等の標準化⽐の市区町村別地図作成ツール」を⽤いると、複数保険者のデータを合わせて標準化⽐を計算し、地図を描くことが容易にできます（ただしデータは各保険者間で調整して⽤意する必要があります）。

（８） 集団の健康問題に大きな影響を与えている要因は何かを考えよう
肥満や多量飲酒等が⾼⾎圧に影響することはよく知られています。しかし、そもそも肥満や多量飲酒者が少ししかいない集団では、肥満や多量飲酒対策に⼒を⼊れても、集団全体として⾼⾎圧は少ししか減りません。
従って、⾼⾎圧対策を効率的・効果的に進めるためには、集団全体として⾼⾎圧に⼤きな影響を与えている要因を調べる必要があります。そのような視点から、【事例４】の分析にも取り組んでみましょう。

（９） 以上の分析結果の全体像を、図に整理しよう
多くのデータを⾒てきましたが、以上の読み取り結果を【⼿順 1-6】のように整理することによって、地域の健康課題に関する全体像が⾒えやすくなります。
他にも様々な分析を加えて整理した図が、⾼知市データヘルス計画（平成 27 年 7 ⽉作成）「KDB 等の分析をもとに考えた⾼知市の⽣活習慣病予防に係る活動」に⽰されています。

【手順 1-6】：地域の健康課題の全体像を整理する●情報源【⼿順 1-2】〜【⼿順 1-5】の結果。
●基礎知識：（「巻末 基礎知識」参照）【⼿順 1-2】〜【⼿順 1-5】と同様。

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29- -

健診・医療・介護等データ活⽤マニュアル

第２章活⽤事例集●具体的⼿順1)

地⽅⾃治体における⽣活習慣病関連の健康課題把握のための参考データ・ツール集（http://www.niph.go.jp/soshiki/07shougai/datakatsuyou/）の「現状分析と課題設定ワークシート」を⼊⼿します（記⼊例も付いています）。

2)

上位の指標〜下位の指標について、【⼿順 1-2】〜【⼿順 1-5】の分析結果を、１）のワークシートに整理します。

3)

記⼊例を参考にして、「現状」の欄に、上位の指標から下位の指標（右から左）に向かって、健康問
題を記⼊してください。「要介護状態・死亡」は（３）（５）、「重症化」は（４）のうち重篤な疾患（脳⾎管疾患、虚⾎性⼼疾患、⼈⼯透析など）の⼊院・外来医療費、「⽣活習慣病」は（４）のうち⾼⾎圧や糖尿病などのリスク因⼦の外来医療費、「⽣活習慣病予備群」は（６）、「不適切な⽣活習慣」は（７）に基づいて記⼊します。「背景」には、⼈⼝構成や産業構造など社会・⽂化的背景の特徴を記⼊します。全てを羅列するのではなく、特徴的なものだけにとどめ、重要なものを太字等で強調して記⼊すると分かりやすく整理できるでしょう。

4)「現状」の欄が埋まったら、「問題」の欄に要点を整理して、⽮印で相互関係が分かるようにしてください。

5)「課題」の欄には、「問題」を解決するためになすべきことを記⼊してください。これには、体制の⾒直し、既存事業のプロセスやアウトカムの⾒直し、新規事業の⽴案等が含まれます。

【現状分析と課題設定ワークシート】

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30- -

事例１：【全体】地域独⾃の健康課題を明確にする【記⼊例】（これはイメージですので原本はホームページから⼊⼿してください）
http://www.niph.go.jp/soshiki/07shougai/datakatsuyou/

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31- -

健診・医療・介護等データ活⽤マニュアル

第２章活⽤事例集

事 例 ２：【小 地 域 】地 区 診 断 の資 料 として、各 小 地 区 の状 況 、健 康 課
題 を把 握 する
1. 具 体 例
・市内の⼩地区（町丁⽬単位、中学校区など）で、⾼齢者がどのくらい多いのか、特定健診受診率に差があるのか、どんな病気に医療費がかかっているかなど、市内の⼩地区ごとの健康課題や特徴を把握し、健康格差の縮⼩の対策に役⽴てたい。
・年代別、性別等、地域のリスク因⼦（⾼⾎圧、脂質異常、⾎糖値や HbA1c など）の特徴を把握したい。

2. 必 要 な作 業
作業

⼿順№

分析する内容

順番

⼿順掲載
ページ

1

2-1

地域（対象集団）の住民の性・年齢階級別人口の特徴を把握する。

33

2

2-2

35

3

2-3

小地区の定義（地区社会福祉協議会、自治会連合会、中学校区など）をする。
既存資料（e-Stat で把握可能な資料：国勢調査（世帯数、世帯構成、高齢者割合、年収情報、医療機関、福祉施設、交通機関アクセスなど）を入手し、小地域ごとに把握する。

42-4地域（対象集団）の疾患の特徴を特定健診データ、医療レセプトデー

38

5

2-5

タから把握する。
地域（対象集団）のリスク因子の特徴を特定健診データから把握する。

40

6

2-6

地域（対象集団）の生活習慣の特徴を特定健診データから把握する。

42

7

2-7

地域（対象集団）の医療の状況の特徴を医療レセプトデータから把握

43

8

2-8

する。
地域（対象集団）の介護の状況の特徴を介護保険データから把握する。

46

9

2-9

要介護の原因疾患を KDB（併存疾患のみ）から確認する。

48

10

2-10

国保特定健診と高齢者健診の結果を連続的に把握する。

50

11

2-11

国保だけでなく健保等も含めて医療と健診データ等から市全体の状況

50

36

を知る。
12
13

2-12

事業のターゲットを絞るため、性別・年代別・地域別・疾患別の特徴

51

2-13

を調べる。
医療費・介護費・健診データの地区別での関係を把握する。

51

- -32
32- -

事例２：【⼩地域】地区診断の資料として、各⼩地区の状況、健康課題を把握する

3. 読 み解 き⼿ 順
（１） 地域（対象集団）の住⺠の特徴を、既存資料を⽤いて把握しよう
まずは最も基本的な情報である地域（対象集団）の住⺠の性・年齢階級別⼈⼝の特徴を把握しましょう【⼿順 2-1】。対象集団の年齢構成、（前期・後期）⾼齢者数・率の把握はとても重要です。事業のターゲッ
トを絞り込むうえでも⼤事です。
健診・医療・介護等の指標の平均値や⽐率などは、市（町村）内の各⼩地域で少しずつ（時にはかなり）
異なり、市全体の値は各⼩地域の平均的な値になります。市内の地域別の分布や格差を知るために、指標が良いところ、悪いところを⾒える化するための⼩地域の定義をしましょう【⼿順 2-2】。⾃治体によって⼩地域の定義が異なると思いますが、KDB に登録した定義を活⽤して共通した⼩地域を決めれば、KDB のデータと併せて⾒るときに便利です。
既存資料として利⽤できる⾏政資料を e-Stat で把握しましょう【⼿順 2-3】。⼩地域ごとに把握できる資料とできない資料がありますので、確認してみましょう。

【手順 2-1】：地域（対象集団）の住⺠の性・年齢階級別⼈⼝の特徴を把握する●情報源
⼈⼝静態統計（国勢調査）●必要な指標・統計データ
⼈⼝静態に関する統計表には、⼈⼝の規模及び推移，地域分布，性・ 年齢等の基本的属性に関する統計が収載されています。国勢調査により、⼈⼝静態に関する統計を把握しています。⼤規模調査は 10
年ごとに実施されます（昭和 35 年（1960 年），45 年（1970 年），55 年（1980 年）， 平成 2年（1990 年）、12 年（2000 年）、22 年（2010 年）。簡易調査は中間年に実施されます（昭和 40
年（1965 年）、50 年（1975 年）、50 年（1985 年）、平成 7 年（1995 年）、17 年（2005 年）、27 年（2015 年））。
●基礎知識：（「巻末 基礎知識」参照）「e-Stat とは」●具体的⼿順e-Stat（政府統計の総合窓⼝、総務省統計局）で、国勢調査⇒平成 22 年国勢調査⇒⼩地域集
計をたどると、都道府県⼀覧の表⽰が出てくるので（出ない場合は□＋ をクリックする）、調べたい都道府県をクリックし、さらに「町丁・字等」の表名の統計ファイル（CSV 形式）を⼊⼿します（次図）。

- -33
33- -

健診・医療・介護等データ活⽤マニュアル

第２章活⽤事例集[⼈⼝等基本集計に関する集計]
年齢（5 歳階級），男⼥別⼈⼝（総年齢，平均年齢及び外国⼈―特掲）－町丁・字等

- -34
34- -

事例２：【⼩地域】地区診断の資料として、各⼩地区の状況、健康課題を把握する「（再掲）65 歳以上」を総数で割り算して「⾼齢者割合（⾼齢化率、⽼年⼈⼝割合ともいう）」、「（再掲）75 歳以上」を総数で割り算して「後期⾼齢者割合」を計算することができます。

【手順 2-2】：小地区の定義（地区社会福祉協議会、自治会連合会、中学校区など）をする●情報源
⼈⼝静態統計（国勢調査）、KDB●必要な指標・統計データ
⼈⼝静態に関する統計表には、⼈⼝の規模及び推移，地域分布，性・ 年齢等の基本的属性に関する統計が収載されています。国勢調査により、⼈⼝静態に関する統計を把握しています。
国勢調査での⼩地域の単位は、市区町村の単位（市区町村コード）と町丁・字等（町丁字コード）で構成される単位となっていて、「○○市（○○区）○○町○丁⽬」などの住居範囲です。
地区社会福祉協議会、地域包括⽀援センター、⾃治会連合会、中学校区などの範囲が、町丁・字等（町丁字コード）の組み合わせで区切れる場合には、国勢調査の情報を編集することで、⼩地域ごとのデータを得ることができます。
注⽬したい⼩地区を⼊⼿可能なデータの単位を考慮してきます。健康増進計画や⾼齢者保健福祉計
画及び介護保険事業計画などでは、地区社会福祉協議会など⼩地区単位での検討をしていることがありますので、その⼩地区単位に合わせると資料を⼊⼿しやすい可能性があります。
また KDB に登録した⼩地区の定義を⽤いれば、KDB システムをそのまま利⽤可能です。
●具体的⼿順e-Stat（政府統計の総合窓⼝、総務省統計局）で、国勢調査⇒平成 22 年国勢調査⇒⼩地域集
計をたどると、都道府県⼀覧の表⽰が出てくるので（出ない場合は□＋ をクリックする）、調べたい都道府県をクリックし、さらに「町丁・字等」の表名の統計ファイル（CSV 形式）を⼊⼿します。

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35- -

健診・医療・介護等データ活⽤マニュアル

第２章活⽤事例集[⼈⼝等基本集計に関する集計]
年齢（5 歳階級），男⼥別⼈⼝（総年齢，平均年齢及び外国⼈―特掲）－町丁・字等など。
健康増進計画や⾼齢者保健福祉計画及び介護保険事業計画などで、⽀所ごとや地区社会福祉協
議会ごとなどの⼩地区単位での検討をしているかどうかを確認します。
例１．A 市における９⽀所ごとの⼩地区単位

例２．B 市における１２⼩学校区ごとの⼩地区単位【手順 2-3】：既存資料（e-Stat で把握可能な資料：国勢調査（世帯数、世帯構成、高齢者割合、年収情報、医療機関、福祉施設、交通機関アクセスなど）を⼊手し、小地域ごとに把握する●情報源
⼈⼝静態統計（国勢調査）、KDB、⼀般財団法⼈⽇本デジタル道路地図協会 http://www.drm.jp/●必要な指標・統計データ
⼈⼝静態に関する統計表には、⼈⼝の規模及び推移，地域分布，性・ 年齢等の基本的属性に関する統計が収載されています。国勢調査により、⼈⼝静態に関する統計を把握しています。
国勢調査での⼩地域の単位は、市区町村の単位（市区町村コード）と町丁・字等（町丁字コード）で構成される単位となっていて、「○○市（○○区）○○町○丁⽬」などの住居範囲です。
地区社会福祉協議会、⾃治会連合会、地域包括⽀援センター、中学校区などの範囲が、町丁・字等（町丁字コード）の組み合わせで区切れる場合には、国勢調査の情報を編集することで、⼩地域ごとのデータを得ることができますが、そうでない場合には国勢調査の情報を⽤いた編集は困難です。

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36- -

事例２：【⼩地域】地区診断の資料として、各⼩地区の状況、健康課題を把握する＜参考＞地図上に表記できるデジタル道路地図は、⼀般財団法⼈⽇本デジタル道路地図協会(略称
ＤＲＭ) http://www.drm.jp/にデータ貸与申込をすることができます（有料）。
●具体的⼿順e-Stat（政府統計の総合窓⼝、総務省統計局）で、国勢調査⇒平成 22 年国勢調査⇒⼩地域集
計をたどると、都道府県⼀覧の表⽰がでてくるので、調べたい都道府県をクリックし、さらに「町丁・字等」の表
名の統計ファイル（CSV 形式）を⼊⼿します。
[⼈⼝等基本集計に関する集計]
年齢（5 歳階級），男⼥別⼈⼝（総年齢，平均年齢及び外国⼈―特掲）－町丁・字等など。
健康増進計画や⾼齢者保健福祉計画及び介護保険事業計画などで、⽀所ごとや地区社会福祉協
議会ごとなどの⼩地区単位での検討をしているかどうかを確認します。
＜参考＞年収階級別世帯数推計データ（株式会社ゼンリンジオインテリジェンス）（有料）を利⽤す
ると世帯年収が 300 万円未満、700 万円以上の世帯の割合を知ることができます。

例１．A 市における９⽀所ごとの世帯年収 300 万円未満の世帯の割合（%）

例２．A 市における９⽀所ごとの世帯年収 700 万円以上の世帯の割合（%）

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37- -

健診・医療・介護等データ活⽤マニュアル

第２章活⽤事例集

例３．C 市 D 区における 75 歳以上の⼈⼝割合 H22(国勢調査)（２） 地域（対象集団）の特徴を特定健診データ、医療レセプトデータを⽤いて把握しよう
市町村国保（国⺠健康保険）被保険者の特定健診データ、医療レセプトデータは、被保険者の住所地情報を元に⼩地域ごとに集計することができるはずです。KDB を利⽤して、すでに決めた⼩地域ごとに集計することができるので、確認しましょう【⼿順 2-4】。
市町村国保の特定健診データから、Step1、Step2 で必要な腹囲、肥満度（BMI）、⾎圧、脂質（中性
脂肪、HDL コレステロール）、⾎糖、喫煙や服薬治療者（⾼⾎圧、脂質異常症、糖尿病、⾼尿酸⾎症ほか）などの指標ごとに基準を超える⼈数と割合、さらに組み合わせてメタボリックシンドローム対象者の⼈数と割合を確認していきましょう【⼿順 2-5】（【⼿順 1-4】も参照）。
特定健診データの問診票から、⽣活習慣（喫煙、飲酒、運動、休養ほか）の特徴を把握しましょう。KDBを利⽤することもできます【⼿順 2-6】（【⼿順 1-5】も参照）。
市町村国保の医療レセプトデータは、KDB を利⽤して、疾病ごとに⾦額を把握しましょう【⼿順 2-7】（【⼿順 1-3】も参照）。

【手順 2-4】：地域（対象集団）の疾患の特徴を特定健診データ、医療レセプトデータから把握する●情報源
特定健診データ、国⺠健康保険医科レセプトデータ、KDB●必要な指標・統計データ
国⺠健康保険被保険者台帳（被保険者マスタ）に記載されている住所情報（郵便番号情報）と⼩学
校区などの⼩地区対応表
特定健診データ、KDB データ

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38- -

事例２：【⼩地域】地区診断の資料として、各⼩地区の状況、健康課題を把握する●具体的⼿順
注⽬する⼩地区ごとに集計をします。
「特定健診等データ管理システム」の被保険者マスタまたは受診券発送リスト（FKAB351）には郵便番号が必ず記載されており、郵便番号界の地図データ（郵便番号ごとに区分けされた⽩地図）が市販されているので、⾊分け地図（コロプレス・マップという）を作成することができます。
例１．B 市における 12 ⼩学校区ごとの⼩地区単位別にみた特定健診実施率

例２．B 市における特定健診実施機関への道路距離例３．B 市における国保レセプトから⾒た学校区別・性別 ⽣活習慣病患者数【男性】
男性

合計点数

A
B
C
D
E
F
G
H
I
J
K
L

28080335
863033886622967132000
11441205
11791892
924128086773934561006
22980869
12210094
24785324
158194032

総計

⾼⾎圧症

脂質異常症

⾼尿酸⾎症

366
119
127
97
185
156
124
140
89
319
162
326
2210

264
77
101
56
161
93
93
106
66
249
113
212
1591

74
20
22
18
40
30
21
31
10
90
25
62
443

- -39
39- -

糖尿病

283
82
113
75
136
122
103
120
81
263
124
242
1744

特定健診
対象者数

665
196
200
174
304
276
208
230
162
543
257
551
3766

平均年齢

62.02
63.72
62.96
62.65
62.05
62.58
62.79
62.69
62.37
62.19
62.54
62.21
62.42

健診・医療・介護等データ活⽤マニュアル

第２章活⽤事例集

例４．B 市における国保レセプトから⾒た糖尿病有病率【手順 2-5】：地域（対象集団）のリスク因子の特徴を特定健診データから把握する●情報源
特定健診データ●必要な指標・統計データ
国⺠健康保険被保険者台帳（被保険者マスタ）に記載されている住所情報（郵便番号情報）と⼩学
校区などの⼩地区対応表
特定健診データ●具体的⼿順特定健診データを注⽬する⼩地区ごとにリスク因⼦について集計をします。
例１．B 市 12 ⼩学校区別にみた特定健診 受診者数・受診率
平成 20 年受診率

学校区

受診者

未受診者

受診者

未受診者

合計

1

K

164

417

28.2%

71.8%

581

2

F

158

440

26.4%

73.6%

598

3

L

288

905

24.1%

75.9%

1193

4

A

340

1192

22.2%

77.8%

1532

5

I

92

269

25.5%

74.5%

361

6

B

128

307

29.4%

70.6%

435

7

D

52

327

13.7%

86.3%

379

8

C

97

342

22.1%

77.9%

439

9

G

116

332

25.9%

74.1%

448

10

H

95

414

18.7%

81.3%

509

11

E

111

471

19.1%

80.9%

582

12

J

238

779

23.4%

76.6%

1017

1879

6195

23.3％

76.7％

8074

総計

- -40
40- -

事例２：【⼩地域】地区診断の資料として、各⼩地区の状況、健康課題を把握する

例２．B 市 12 ⼩学校区別にみた特定健診 受診率のマップ

例３．B 市 12 ⼩学校区別にみた特定健診 ＢＭＩ（男性）BMI（kg/m2）の平均値（年齢階級別）
No
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12

学校区

40-49 歳50-59 歳

60-69 歳70-74 歳

K
F
L
A
I
B
D
C
G
H
E
J

21.7
24.1
23.6
23.5
24.0
23.1
21.4
22.4
23.9
24.0
22.7
22.4
23.4

22.1
23.3
23.4
23.4
22.9
26.8
24.5
24.2
23.4
27.2
23.2
23.7
23.6

23.4
23.4
23.7
23.4
22.6
23.5
24.2
23.6
23.4
23.5
24.3
24.6
23.7

23.5
23.8
23.8
23.2
23.2
22.9
21.3
23.8
23.4
24.5
26.7
23.5
23.5

（全年齢）

サンプル数

23.2
23.6
23.7
23.4
23.1
23.5
23.4
23.7
23.5
24.1
24.1
24.1
23.6

284
297
595
729
194
211
205
223
234
249
292
528
4041

例４． B 市 12 ⼩学校区別にみた特定健診 収縮期⾎圧（男性）
収縮期⾎圧(mmHg) の平均値（年齢階級別）

No
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12

学校区
K
F
L
A
I
B
D
C
G
H
E
J

40-49 歳50-59 歳

60-69 歳70-74 歳

110.0
122.5
120.6
117.2
126.0
121.4
103.0
118.8
120.6
115.0
115.3
129.2
120.1

122.8
121.3
121.2
121.3
119.5
127.7
126.5
129.6
124.7
118.8
132.1
123.7
123.7

130.8
126.9
128.9
128.6
129.6
126.5
133.2
124.1
128.3
125.7
132.6
134.3
129.3

143.7
136.2
129.4
130.8
133.8
133.8
126.2
132.2
137.8
144.8
141.4
129.3
134.1

- -41
41- -

（全年齢）

サンプル数

132.3
128.0
126.8
126.4
127.9
127.8
128.9
126.4
129.7
129.1
132.3
131.0
128.6

284
297
595
729
194
211
205
223
234
249
292
528
4041

健診・医療・介護等データ活⽤マニュアル

第２章活⽤事例集

例５．B 市 12 ⼩学校区別にみた特定健診 HbA1c（男性）ＨｂＡ１ｃ(%)の平均値（年齢階級別）
No
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12

学校区
K
F
L
A
I
B
D
C
G
H
E
J

40-49 歳50-59 歳

60-69 歳70-74 歳

5.2
5.3
5.7
5.2
5.3
5.3
5.3
5.1
5.2
5.4
4.8
5.3
5.3

5.5
5.6
5.4
5.5
5.4
6.0
4.9
5.5
5.6
5.3
5.6
5.7
5.5

5.4
5.4
5.5
5.4
5.6
5.4
5.2
5.5
5.6
5.5
5.8
5.6
5.5

5.4
5.5
5.6
5.5
6.0
5.3
6.0
5.8
5.6
5.4
5.5
5.8
5.6

（全年齢） サンプル数
5.4
5.4
5.6
5.4
5.6
5.4
5.4
5.5
5.5
5.5
5.6
5.6
5.5

284
297
595
729
194
211
205
223
234
249
292
528
4041

［年齢調整について］
KDB を⽤いて年齢調整したうえでリスク因⼦を⽐較する⽅法については、【⼿順 1-4】「地域（対象集団）のリスク因⼦の特徴を把握する」も参照してください。

【手順 2-6】：地域（対象集団）の生活習慣の特徴を特定健診データから把握する●情報源
特定健診データ
KDB 帳票「質問票調査の経年⽐較」（経年⽐較の場合）、「質問票調査の状況」（単年度の場合）●必要な指標・統計データ
国⺠健康保険被保険者台帳（被保険者マスタ）に記載されている住所情報（郵便番号情報）と⼩学
校区などの⼩地区対応表
特定健診データ●具体的⼿順特定健診データを注⽬する⼩地区ごとに⽣活習慣（問診票から得られる栄養・⾷事、⾝体活動、喫煙、飲酒など）について集計をします。
KDB では、「質問票調査の経年⽐較」の項⽬を利⽤します。

- -42
42- -

事例２：【⼩地域】地区診断の資料として、各⼩地区の状況、健康課題を把握する［年齢調整について］
KDB を⽤いて年齢調整したうえで⽣活習慣の特徴を⽐較する⽅法については、【⼿順 1-5】「地域（対象集団）の⽣活習慣の特徴を把握する」も参照してください。

【手順 2-7】：地域（対象集団）の医療の状況の特徴を医療レセプトデータから把握する●情報源
国⺠健康保険医療レセプトデータ、ＫＤＢ
KDB 帳票「疾病別医療費分析（⽣活習慣病）」●必要な指標・統計データ
国⺠健康保険被保険者台帳（被保険者マスタ）に記載されている住所情報（郵便番号情報）と⼩学
校区などの⼩地区対応表
特定健診データ●具体的⼿順国⺠健康保険医療レセプトデータを注⽬する⼩地区ごとに⼀⼈当たり年間医療費、⽣活習慣病の傷
病名のついたレセプトの割合（有病率とします）について集計をします。
⽣活習慣病の傷病名のついたレセプトを持つ患者数を国保被保険者数で割ったものです。レセプトには検査のための病名が含まれ（患者数の過⼤推定の要因）、診療を受けていない患者数は含まれません（患者数の過⼩推定の要因）。

- -43
43- -

健診・医療・介護等データ活⽤マニュアル

第２章活⽤事例集

例１．B 市 12 ⼩学校区別にみた ⼀⼈当たり年間医療費 ⽣活習慣病有病率（男性）
男性合計

一人当たり

高血圧症有

脂質異常症

高尿酸血症

糖尿病

脳出血

脳梗塞

虚血性心疾患（40-74 歳）

年間医療費

病率

有病率

有病率

有病率

有病率

有病率

有病率

A

422261

55.0%

39.7%

11.1%

42.6%

2.6%

8.4%

16.8%

B

440323

60.7%

39.3%

10.2%

41.8%

1.5%

10.2%

16.3%

C

433115

63.5%

50.5%

11.0%

56.5%

1.5%

13.0%

21.0%

D

409885

55.7%

32.2%

10.3%

43.1%

3.4%

14.9%

16.1%

E

376355

60.9%

53.0%

13.2%

44.7%

3.3%

10.2%

20.4%

F

427242

56.5%

33.7%

10.9%

44.2%

2.2%

6.2%

13.4%

G

444292

59.6%

44.7%

10.1%

49.5%

3.4%

11.1%

16.3%

H

377278

60.9%

46.1%

13.5%

52.2%

5.2%

11.3%

19.6%

I

281544

54.9%

40.7%

6.2%

50.0%

6.2%

13.0%

17.9%

J

423220

58.7%

45.9%

16.6%

48.4%

2.9%

10.9%

19.9%

K

475101

63.0%

44.0%

9.7%

48.2%

2.3%

11.7%

15.2%

L

449824

59.2%

38.5%

11.3%

43.9%

2.0%

9.8%

17.4%

総計

420059

58.7%

42.2%

11.8%

46.3%

2.8%

10.3%

17.6%

例２．B 市 12 ⼩学校区別にみた ⼀⼈当たり年間医療費 ⽣活習慣病有病率（⼥性）
女性合計

一人当たり

高血圧症

脂質異常症

高尿酸血

糖尿病

脳出血

脳梗塞

虚血性心疾患（40-74 歳）

年間医療費

有病率

有病率

症有病率

有病率

有病率

有病率

有病率

A

448695

55.0%

47.0%

7.1%

43.1%

3.1%

8.9%

17.3%

B

370742

56.4%

45.0%

9.1%

44.5%

0.9%

8.6%

15.5%

C

462319

57.7%

45.4%

7.0%

50.7%

0.9%

7.5%

19.4%

D

475345

56.0%

47.6%

6.5%

52.4%

3.6%

11.9%

16.7%

E

652848

55.8%

50.0%

9.0%

48.4%

3.2%

9.9%

18.6%

F

355265

51.5%

44.2%

4.3%

44.2%

1.3%

5.6%

15.0%

G

468271

58.3%

47.2%

6.9%

45.0%

2.8%

10.6%

15.6%

H

452478

55.3%

54.9%

8.4%

47.3%

2.6%

12.8%

15.0%

I

347178

54.7%

45.3%

7.6%

39.0%

1.2%

8.7%

14.0%

J

487205

57.6%

48.6%

8.0%

42.4%

3.3%

11.1%

18.2%

K

482555

54.9%

45.1%

8.2%

42.3%

3.8%

8.5%

13.7%

L

418803

53.1%

47.2%

9.1%

46.9%

2.0%

9.4%

16.0%

総計

455327

55.3%

47.4%

7.7%

45.1%

2.5%

9.5%

16.5%

- -44
44- -

事例２：【⼩地域】地区診断の資料として、各⼩地区の状況、健康課題を把握する

例３．B 市 12 ⼩学校区別にみた 脳⾎管疾患有病率（男性）【KDB を利⽤した解析】
KDB 帳票「疾病別医療費分析（⽣活習慣病）」から、地区別にみた⽣活習慣病（糖尿病、⾼⾎圧症、脂質異常症、⾼尿酸⾎症、脂肪肝、動脈硬化症、脳出⾎、脳梗塞、狭⼼症、⼼筋梗塞、がん、筋・⾻格、精神）の医療費ついて保険者（地区）と県、同規模（⼈⼝規模が近い市町村）、国との⽐較を
全年齢（合計）、年齢階級別にみることができます。KDB を⽤いて年齢調整したうえで医療費を⽐較する
⽅法については、【⼿順 1-3】「地域（対象集団）の医療費の特徴を把握する」を参照してください。

- -45
45- -

健診・医療・介護等データ活⽤マニュアル

第２章活⽤事例集（３） 地域（対象集団）の特徴を介護保険データ、KDB データを⽤いて把握しよう
介護保険データは、KDB を利⽤して確認することができます。要⽀援１、２、要介護１から５までの各段階の⼈数、年齢も把握しましょう【⼿順 2-8】。
介護保険利⽤者に併存している病名にも注⽬して把握しましょう。KDB データでは、介護保険申請にいたった原疾患の病名は残念ながら分かりません【⼿順 2-9】。介護保険申請の医師意⾒書に記載されている原因疾患に基づく集計表は、⾼知市データヘルス計画（平成 27 年 7 ⽉作成）「巻末掲載(3)(4)」のまとめ⽅が参考になります。

【手順 2-8】：地域（対象集団）の介護の状況の特徴を介護保険データから把握する●情報源
KDB 帳票「要介護（⽀援）者認定状況」●必要な指標・統計データ
介護保険被保険者台帳（被保険者マスタ）に記載されている住所情報（郵便番号情報）と⼩学校区などの⼩地区対応表
KDB データ●具体的⼿順KDB データを年齢階級別・要介護レベル別⼈数、介護費⽤、原因傷病名あるいは併存傷病名などについて集計をします。さらに注⽬する⼩地区ごとに年齢階級別・要介護レベル別⼈数、介護費⽤、原因傷
病名あるいは併存傷病名などについて集計をします。ただし、KDB 帳票「要介護（⽀援）者認定状況」では、地区単位の集計はできません。
例１．年齢階級別・要介護レベル別⼈数（イメージ）（図説 国⺠衛⽣の動向 2013/2014 厚⽣労働統計協会 p.96）

- -46
46- -

事例２：【⼩地域】地区診断の資料として、各⼩地区の状況、健康課題を把握する

例２．要介護度別にみた介護が必要となった主な原因（傷病名）（性別）（イメージ）（内閣府．平成 26 年度版⾼齢社会⽩書より）

- -47
47- -

健診・医療・介護等データ活⽤マニュアル

第２章活⽤事例集【手順 2-9】要介護の原因疾患を KDB（併存疾患のみ）から確認する●情報源
KDB 帳票「要介護（⽀援）者有病状況」、同「医療・介護の突合（有病状況）」●必要な指標・統計データ
介護保険被保険者台帳（被保険者マスタ）に記載されている住所情報（郵便番号情報）と⼩学校区などの⼩地区対応表
KDB データ●具体的⼿順
介護保険申請の医師意⾒書に記載されている原因疾患あるいは KDB データで利⽤可能な併存傷病名などについて集計をします。さらに注⽬する⼩地区ごとに原因疾患あるいは併存傷病名などについて集計をします。ただし、KDB では「要介護（⽀援）者有病状況」や「医療・介護の突合（有病状況）」を市町
村単位で確認できますが、地区別の集計は利⽤できません。

例１．要介護度別にみた介護が必要となった主な原因（傷病名）（イメージ）（厚⽣労働省．健康⽇本 21（第⼆次）参考資料スライド集より）

- -48
48- -

事例２：【⼩地域】地区診断の資料として、各⼩地区の状況、健康課題を把握する（４） 地域（対象集団）の特徴を特定健診データと高齢者健診データを⽤いて把握しよう
74 歳までの国⺠健康保険被保険者の特定健診データと 75 歳以上の⾼齢者健診データを別々に集計して、⼩地域ごとに集計することによって、連続的に把握することができます【⼿順 2-10】。

- -49
49- -

健診・医療・介護等データ活⽤マニュアル

第２章活⽤事例集【手順 2-10】：国保特定健診と高齢者健診の結果を連続的に把握する●情報源
国⺠健康保険特定健診結果 ⾼齢者健診結果●必要な指標・統計データ
国⺠健康保険被保険者台帳（被保険者マスタ）に記載されている住所情報（郵便番号情報）と⼩学
校区などの⼩地区対応表
特定健診データ、⾼齢者健診結果●具体的⼿順特定健診データ、⾼齢者健診結果を国⺠健康保険被保険者台帳（被保険者マスタ）に記載されている住所情報（郵便番号情報）と⼩地区対応表を⽤いて、集計します。

（５） 地域（対象集団）の特徴を国保以外の健保、協会けんぽ等の特定健診データ、医療
レセプトデータを⽤いて把握しよう
都道府県単位、市区町村単位では、協会けんぽ等の被⽤者保険の特定健診データも活⽤することが望まれます。そのためには、保険者協議会等で保険者間の調整が必要です。
国⺠健康保険と他の保険者の特定健診データを連結して、⾃市町村の状況を把握してみましょう【⼿順2-11】。また、【⼿順 1-4】「地域（対象集団）のリスク因⼦の特徴を把握する」で説明したように地図で⽰すと、
⾃市町村の特徴が分かりやすくなります。

【手順 2-11】：国保だけでなく健保等も含めて医療と健診データ等から市全体の状況を知る●情報源
国⺠健康保険特定健診結果、協会けんぽ特定健診結果、健康保険組合特定健診結果●必要な指標・統計データ
国⺠健康保険被保険者台帳（被保険者マスタ）に記載されている住所情報（郵便番号情報）と⼩学
校区などの⼩地区対応表
国⺠健康保険特定健診結果、協会けんぽ特定健診結果、健康保険組合特定健診結果●具体的⼿順⼀部の県では、保険者協議会等が協会けんぽや他保険者も合わせた分析を⾏っていることがあるので確認してみるとよいでしょう。「地⽅⾃治体における⽣活習慣病関連の健康課題把握のための参考データ・ツー
ル集（http://www.niph.go.jp/soshiki /07shougai/datakatsuyou/）」の「特定健診データを⽤いたリスク
因⼦等の標準化⽐の市区町村別地図作成ツール」を⽤いると、複数保険者のデータを合わせて標準化⽐を計算し、地図を描くことが容易にできます（ただしデータは各保険者間で調整して⽤意する必要があります）。（【⼿順 1-4】参照）

- -50
50- -

事例２：【⼩地域】地区診断の資料として、各⼩地区の状況、健康課題を把握する（６） ターゲットを絞るためにセグメント別の検討しよう
各セグメントに分けて分析をしてみます。【⼿順 2-1】〜【⼿順 2-11】で取り組んだことを総合的に、⼩地域ごとに性別・年代別・疾患別の特徴を調べましょう【⼿順 2-12】。

【手順 2-12】：事業のターゲットを絞るため、性別・年代別・地域別・疾患別の特徴を調べる●情報源
国⺠健康保険特定健診結果、医療費、介護保険データ、KDB●必要な指標・統計データ
国⺠健康保険被保険者台帳（被保険者マスタ）に記載されている住所情報（郵便番号情報）と⼩学
校区などの⼩地区対応表
国⺠健康保険特定健診結果、医療費、介護保険データ、KDB●具体的⼿順
各情報源から得られる指標を性・年齢階級別、⼩地区別、疾患別に分析をして、関連性を検討します。

（７） 医療費・介護費・健診データの地区別での関係を検討しよう
さらに、地図上に⾒える化すると分かりやすくなります。【⼿順 2-1】〜【⼿順 2-11】で取り組んだことを総合的に、⼩地域ごとに性別・年代別・疾患別の特徴を⾊分けして、地図上に落としてみましょう【⼿順 2-13】。

【手順 2-13】：医療費・介護費・健診データの地区別での関係を把握する●情報源
国⺠健康保険特定健診結果、医療費、介護保険データ、KDB●必要な指標・統計データ
国⺠健康保険被保険者台帳（被保険者マスタ）に記載されている住所情報（郵便番号情報）と⼩学
校区などの⼩地区対応表
国⺠健康保険特定健診結果、医療費、介護保険データ、KDB●具体的⼿順
各情報源から得られる指標を性・年齢階級別、⼩地区別、疾患別に分析をして、地図上に⾒える化して関連性を検討します。

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51- -

健診・医療・介護等データ活⽤マニュアル

第２章活⽤事例集

事 例 ３：【生 習 】保 健 指 導 の効 果 を評 価 する
1. 具 体 例
・特定保健指導によってリスク因⼦の改善に効果があったかを、適切な対照群と⽐較して統計的に検証したい。

2. 必 要 な作 業
作業

⼿順№

分析する内容

順番

１

⼿順掲載
ページ

3-1

データの所在と構造を理解する。

55

3-2

ソフトを用いて特定保健指導の効果を確認する。

56

3. 読 み解 き⼿ 順（１） 健診データの分析方法と結果の⾒かたを確認しよう
図：分析⽅法の模式図

保健指導の効果を評価するためには、保健指導利⽤群（介⼊群）の翌年の体重減少と、保健指導の対象でありながら利⽤しなかった未利⽤群（対照群）の翌年の体重減少に、統計的に有意な差があるかどうかを確認します。つまり、未利⽤群における変化（体重減少）と利⽤群における変化の「差」を⾒ます。上図
でいうと⾚の⇔と⻘の⇔の⼤きさを⽐較します。

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52- -

事例３：【⽣習】保健指導の効果を評価する

このようなことをする理由は、保健指導の未利⽤群も翌年の体重は（増える⼈も減る⼈もいますが）平均
的には少し減少するからです。放っておいても上図の⾚の⇔で⽰された程度の体重が減少します。これよりも⻘の⇔で⽰される体重の減少幅が⼤きいときに初めて、保健指導が体重減少に効果的であったといえるからです。
放っておいても平均的には体重が減少するということに疑問を持たれる⽅も多いでしょう。それにはいくつか理由があります。
第⼀に、平均への回帰という現象です。上図でいう平成 26 年度に保健指導の対象になった⼈は、健診⽇の前⽇に⾷べすぎたり、偶然の体重変動で太めになったりした⼈が多く含まれています。つまり、たまたま少し体重が多めの時に健診を受けた⼈は保健指導の対象になりやすいのです。そのような⼈は次年度は普段の状態に戻っていることが多いので、平均体重は平均値に近づき減少します（＝平均への回帰）。
第⼆に、データのバイアス（偏り）が考えられます。そもそも平成 26 年度と 27 年度の両⽅に健診を受けた
⼈しか体重の減少幅は計算できません。「毎年、連続で健診を受ける⼈」とは、どのような⼈でしょうか。おそらく健康意識が⾼い⼈を多く含むでしょう。これらの⼈は平成 26 年度の健診結果を⾒て、保健指導の対象になる
くらい健診データが悪いと知ったら、当然体調に気を配るようになるでしょう。
これらの理由から、保健指導未利⽤群も翌年の体重は平均すると減少します。繰り返しになりますが、この減少幅よりも⼤きく体重が減少したとき、保健指導は効果的であったといえます。
【⼿順 3-1】【⼿順 3-2】に従って、「特定健診データ分析ソフトウェア」（以下、本ソフト）を⽤いることで、上記の計算は簡単にできます。下図はその出⼒例です。なお、本ソフトは随時改良していきますので、最新情報
は本ソフト付属のマニュアルを参照してください。
図：保健指導が効果的であった場合の例
mmHg

7
2
‐3
‐8
‐13
‐18
‐23

収縮期血圧

**
保健指導未利用

保健指導利用‐0.89‐11.543※mean±95％C.I**ｔ検定 p<0.05

実際に保健指導が収縮期⾎圧に対して効果的であった場合、上図のような結果が表⽰されます。棒グラフについている⿊い「エ」のような線は、95％信頼区間を⽰します（巻末 基礎知識「検定とは」「誤差と信頼区間」参照）。これは⾎圧低下の真の平均値が 95％の確からしさで「エ」で⽰される範囲のどこかにあることを⽰

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健診・医療・介護等データ活⽤マニュアル

第２章活⽤事例集

します。上図のケースでいうと、「保健指導を利⽤した⼈は平均 11.5ｍｍHg ほど収集区期⾎圧が下がった。
でも、今回は偶然⾎圧が下がりやすい⼈ばかり指導したかもしれないし、その逆も考えられる。そういった平均値の偶然によるばらつきを考慮にいれて、本当の平均値がどの範囲にあるかを計算すると、「エ」の上側-5mmHgと下側-18ｍｍHg の間に 95％の確からしさで存在することが分かる」という具合に読み取れます。同様に、未利⽤群の⾎圧低下の平均値は-0.89mmHg（上側+2mmHg、下側-4mmHg の間）です。利⽤群の⽅が平均値で⾒ても範囲でみても低い値ですので、「保健指導利⽤群の⽅が未利⽤群よりも、⾎圧がより⼤きく低下した」という解釈ができます。これはあくまで簡易的な⾒⽅で、厳密には図の右下に「**t 検定 p<0.05」と表⽰され、保健指導未利⽤と利⽤の棒の間に「**」印が付いていた場合にそのように解釈します。
体重に関しては、下図のような度数折れ線も表⽰されます。積極的⽀援の利⽤群は未利⽤群よりも分布が少し低い⽅に寄っていて平均値が低く、P 値(t 検定)が 0.039（p<0.05）なので利⽤群の⽅がよく低下したと解釈できます。⼀⽅、動機付け⽀援では明らかな違いが⾒られません。
図：積極的⽀援が効果的であった場合の例
保健指導実施による効果分析

保健指導実施による効果分析

積極的支援

動機付け支援体重の変化(kg)

利用23人
未利用77人P値(t検定)4.5＜

3.5～4.5

2.5～3.5

1.5～2.5

0.5～1.5‐0.5～0.5

未利用164人‐1.5～‐0.5‐2.5～‐1.5

0%

4.5＜

0%

3.5～4.55%

2.5～3.55%

1.5～2.510%

0.5～1.5

10%‐0.5～0.5

15%‐1.5～‐0.5

15%‐2.5～‐1.5

20%‐3.5～‐2.5

20%‐4.5～‐3.5

25%

≦‐4.5

25%

‐3.5～‐2.5

利用39人
30%

‐4.5～‐3.5

未利用77人

≦‐4.5

利用23人
30%

体重の変化(kg)

変化の平均-1.32 kg
-0.03 kg
0.039

利用39人
未利用164人
P値(t検定)変化の平均-0.15 kg
-0.28 kg
0.796

なお、中性脂肪、HDL、LDL は正規分布しない（ヒストグラムを作ったとき左右対称にならない）ので、本
ソフトでは値を補正するために「対数変換」という操作を加えています。そのため、単純に差をとって計算した平均値とは少し異なることに留意してください。

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事例３：【⽣習】保健指導の効果を評価する【手順 3-1】：データの所在と構造を理解する●情報源
特定健診等データ管理システムより、以下のファイル。
・受診券情報 FKAC161

・

特定健診結果 FKAC167（2 年分）

・

保健指導結果 FKAC165

・

判定結果（積極的・動機づけなど） FKAC131※詳細は「特定健診等データ管理システムインターフェース仕様書」を確認してください。市区町村の⽅であれば、国保担当課の⽅に聞けば所在が分かるはずです。
●具体的⼿順
まず、データの構造を理解しましょう。
図：国保データ構造●受診券情報（FKAC161）
国保の資格がある⼈のうち、受診券を発⾏した⼈の名簿です。国保の資格は、公務員になったり、転出したり、死亡したり、国籍を失うなどすれば名簿から削除されます。逆の場合は名簿に加えられます。注意すべき点は、何カ⽉もたってから事後的に変更されることです。国保の期限切れの保険証を使⽤した場合などに、このようなことが起こります。また、転出などの場合も、リアルタイムで更新されるわけではありません。上記のようなこと（転⼊出・転職・死亡など）が多い地域ではデータが遡及的に変更されることも増える可能性があるので、分析する地域の転⼊出状況などは、分析の前に把握しておいたほうがいいでしょう。
●特定健診データ（FKAC167）
このデータに関しては、国が定めた形式（XML 形式）に則っているため、全国共通でデータ形式が整っています。取り扱いしやすいデータです。データのフォーマットは特定健診等データ管理システムインターフェース
仕様書で確認してください。
●判定結果（FKAC131）
特定健診データの中にも判定結果（動機づけ⽀援、積極的⽀援等）のデータはありますが、判定結果が間違えている場合がしばしばあるのでこちらのデータを利⽤します。

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健診・医療・介護等データ活⽤マニュアル

第２章活⽤事例集●特定保健指導データ（FKAC165）
このデータも国が定めた形式に則っているため、全国共通でデータ形式が整っています。特定健診データと異なるのは、介⼊ごとにデータが増えていくことです。たとえば、積極的⽀援で初回、中間、最終と 3 回介⼊したとすれば、同じ⼈のデータが 3 回⽣じることになります。データはほとんど共通しているので、多くの場合は最終データのみを⽤いれば事⾜ります。あとで使⽤する分析ソフトでも、最終データを突合しています。
後述の「特定健診データ分析ソフトウェア」では、これら４種類のデータを「個⼈番号」の⾒出しが付いている列の値を⽤いて突合しています。各データの「個⼈番号」の列には重複のない、1 ⼈ひとつの番号を⼊⼒するようにしてください。

【手順 3-2】：ソフトを⽤いて特定保健指導の効果を確認する●情報源
地⽅⾃治体における⽣活習慣病関連の健康課題把握のための参考データ・ツール集
http://www.niph.go.jp/soshiki/07shougai/datakatsuyou/
特定健診データ分析ソフトウェア（特定保健指導の効果の評価）●基礎知識：（「巻末 基礎知識」参照）「検定とは」●具体的⼿順
上記 URL からソフトをダウンロードし、マニュアルに従って、以下の 5 ファイルをソフトで読み込み、結果を出⼒してください。
n 年度の特定保健指導の効果を確認する場合：
・

受診券情報 FKAC161（n 年度）

・

特定健診結果 FKAC167（n 年度、n+1 年度の 2 つ）

・

保健指導結果 FKAC165（n 年度）

・

判定結果（積極的・動機づけなど） FKAC131（n 年度）（２） 問診データの分析方法と結果の⾒かたを確認しよう
表 1 分析⽅法の背景(例)保健指導群

H27 年度

H26 年度 喫煙者

喫煙者
80

⾮喫煙者
16

5

200

⾮喫煙者

標準的な質問票のデータの場合、⾏動に変化があったものだけに注⽬します。表 1 でいえば、⾚く塗ったデー
タだけです（たばこを吸い始めた⼈と、吸うのをやめた⼈）。

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事例３：【⽣習】保健指導の効果を評価する

もし、保健指導に効果がなかったなら、たばこを吸い始めた⼈もやめた⼈も、同じような⼈数になると考えられます。逆に、保健指導に効果があったならば、たばこをやめた⼈数の⽅が多くなるはずです。
表 2 分析結果（例）
喫煙
吸い始めた

吸うのをやめた

マクネマー検定

1.保健指導利⽤

516

p=0.027

2.保健指導未利⽤

2725

p=0.890※表全体 χ⼆乗検定 p=0.028

表 2 を⾒ると、保健指導利⽤群では、吸い始めた⼈よりも吸うのをやめた⼈の⽅がかなり多いように⾒えます。
1 本下線を引いた部分の検定結果を⾒てください。これが 0.05 を下回っていたら（p<0.05）、たばこを吸い始めた⼈と、たばこをやめた⼈の数には統計的に有意な差があったと考え、利⽤群ではたばこをやめた⼈数が、たばこを吸い始めた⼈数よりも有意に多かったと解釈します。
⼀⽅、保健指導未利⽤群も同じように⾒ると、吸い始めた⼈よりも吸うのをやめた⼈も同じような⼈数です。
もし、未利⽤群でも吸い始めた⼈よりも吸うのをやめた⼈の⽅が多く、p<0.05 だったならば、保健指導の効果は少し疑わしくなります。何もしなくてもたばこをやめた⼈が統計的に有意に多いということは、たばこが値上がりした、肺がんに関する知識の普及が進んだなど、保健指導以外の要因でたばこをやめる⼈が増えた可能性が考えられるからです。
表 2 の例では、保健指導未利⽤群は特にたばこをやめた⼈と吸い始めた⼈とで違いがなく、保健指導利⽤
群ではたばこをやめた⼈が増えているので、保健指導の効果があったのかもしれません。これを最終的に判断するために、表全体のχ⼆乗検定の結果を⾒てください（⼀番下の⾏）。p<0.05 ならば利⽤群と未利⽤群の違いは偶然とは考えにくく、（この場合は p=0.028 なので）保健指導が効果的であったと推察できます。

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健診・医療・介護等データ活⽤マニュアル

第２章活⽤事例集

事 例 ４：【生 習 】健 康 問 題 に要 因 が与 える影 響 の大 きさを調 べる
1. 具 体 例
・ ⾼⾎圧対策を進めるにあたって、地域において肥満等の要因がどの程度⾎圧に⼤きく寄与しているのかを調べ、様々な要因への対策の重要度を考える。

2. 必 要 な作 業
作業

⼿順№

分析する内容

順番

1

⼿順掲載
ページ

4-1

健康問題に対するリスク因子の寄与の大きさを調べる（方法１）。

59

4-2

健康問題に対するリスク因子の寄与の大きさを調べる（方法２）。

60

3. 読 み解 き⼿ 順
（１）健康問題に要因が与える影響の大きさを考えよう
重篤な疾患（脳卒中、⼼筋梗塞等）の発症を予防するために、あるリスク因⼦（⾼⾎圧、脂質異常等）を低減することを⽬指し、そのリスク因⼦の背景にある⽣活習慣等（肥満、多量飲酒等）を改善することを考えます。
例えば、多量飲酒は⾼⾎圧の原因となることが知られていますので、多量飲酒者を減らせば⾼⾎圧者が減少するかもしれません。しかし、そもそも対象集団において多量飲酒者が少数しか存在していなければ、いくら
多量飲酒者対策に取り組んでも、（その少数の⼈しか改善しないので）集団全体では⾼⾎圧者の減少はご
くわずかにとどまるでしょう。このように、①⽣活習慣Ａがリスク因⼦Ｂと関係しており、かつ②⽣活習慣Ａを有する者の割合が⼤きい、の２条件が成り⽴つ場合に、⽣活習慣Ａへの対策によってリスク因⼦Ｂが⼤きく減ることが原理的には期待されます。
【⼿順 4-1】に⽰したのは、多量飲酒の有無と⾼⾎圧の有無のクロス表です。棒グラフの横軸は、左が多量
飲酒「なしの割合」、右が「有りの割合」で、縦軸はそれぞれの⾼⾎圧の割合を⽰します。棒グラフの上に突出した部分の⾯積がその要因による健康問題の過剰発⽣（その要因がなければ発⽣しなかったはずの健康問
題）の⼤きさを意味し、表下の「要因による健康問題の過剰発⽣の割合」がその割合（棒グラフの全⾯積に占める割合＝⼈⼝寄与危険度割合ともいう）です。例えば、この割合が 25%であれば、「全⾼⾎圧のうち１／４は飲酒による過剰発⽣と考えられる」と解釈します。図の上に表⽰されている「P=」は検定の P 値で、0.05 未満の場合は有意と判断します（巻末 基礎知識「検定とは」参照）。横断調査のデータなので、因果関係については断定できませんが、このような分析は、⽣活習慣への対策の重要度を検討する際の参考に

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58- -

事例４：【⽣習】健康問題に要因が与える影響の⼤きさを調べるなるでしょう。具体的な分析例は、⾼知市データヘルス計画（平成 27 年 7 ⽉作成）にも詳しく掲載されています。
【⼿順 4-2】を⽤いれば、必要な CSV ファイルを⽤意するだけで⾃動的に図表を作成することができます。ただし、扱うデータは特定健診に限定されます。

【手順 4-1】：健康問題に対するリスク因子の寄与の大きさを調べる（方法１）●情報源
健診データ、地域健康・栄養調査データなど●基礎知識：（「巻末 基礎知識」参照）「検定とは」●具体的⼿順
ある要因（例：多量飲酒）が健康問題（例：⾼⾎圧）に及ぼす影響の⼤きさを視覚的に検討します。⽤いるデータは、健診や地域健康・栄養調査など、同じ⼈で要因と健康問題の両⽅を調べてあるデータです。
以下の⼿順で分析⽤の図表を作成します。
1)

特定健診、地域健康・栄養調査など、要因と健康問題の両者を含む個⼈レベルのデータを⽤意して、要因と健康問題のクロス表を作成します。

2)

地⽅⾃治体における⽣活習慣病関連の健康課題把握のための参考データ・ツール集（http://www.niph.go.jp/soshiki/07shougai/datakatsuyou/）の「要因による健康問題の過剰発⽣の割合計算ツール」を⼊⼿し、１）で作成したクロス表の⼈数を、ツールに⼊⼒してください。（図）なお、年齢による交絡の影響を避けるため、年齢階級別に分析することをお勧めします。
年度：
年齢／性別：
人数：

26 年度
60-69 歳／男性
1200 人飲酒量と高血圧との関係
高血圧分類
Ⅱ度以上 の割合

Ⅱ度未満 の割合

１合未満と１合～２合未満の
合計

40

6.3%

600

93.8%

640

53.3%

２～３合未満と３合以上の合
計

60

10.7%

500

89.3%

560

46.7%

合計
100
要因による健康問題の過剰発生の割合
P=

25.0%
0.007

健康問題
要因

合計

飲酒群の割合

飲酒量

1100

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1200

健診・医療・介護等データ活⽤マニュアル

第２章活⽤事例集

１合未満と１合～２合未満の合計

２～３合未満と３合以上の合計

12.0%

10.0%

Ⅱ
度
以
上
高
血
圧
の
割
合

過剰発生

8.0%

6.0%

4.0%

2.0%

0.0%
0%

10%

20%

30%

40%

50%

60%

70%

80%

90%

各飲酒群の割合【手順 4-2】：健康問題に対するリスク因子の寄与の大きさを調べる（方法２）●情報源
特定健診等データ管理システムの特定健診結果 FKAC167（CSV ファイル）●基礎知識：（「巻末 基礎知識」参照）「検定とは」●具体的⼿順
ある要因（例：多量飲酒）が健康問題（例：⾼⾎圧）に及ぼす影響の⼤きさを視覚的に検討します。【⼿順 4-1】ではクロス表の⼈数は⾃分で計算しておかなければなりませんでしたが、ここでは特定健診等データ管理システムの特定健診結果 FKAC167 を⽤いて⾃動的に計算する⽅法を説明します。
FKAC167 の詳細は「特定健診等データ管理システムインターフェース仕様書」を確認してください。地⽅⾃治体の⽅であれば、国保年⾦課の⽅に聞けば所在が分かるはずです。
以下の⼿順で分析⽤の図表を作成します。
1) 特定健診等データ管理システムより、分析に⽤いる年度の特定健診結果 FKAC167（CSV ファイ
ル）を出⼒し、エクセルで開きます。
2) 「地⽅⾃治体における⽣活習慣病関連の健康課題把握のための参考データ・ツール集」より、「要因による健康問題の過剰発⽣の割合計算ツール（⾃動計算版）」をダウンロードし、シート「健診データ」の E 列から上記特定健診データ（FKAC167）をコピー＆ペーストで貼りつけてください。⾚く塗ったシー
トに棒グラフや表が作成されます。各シートで表⽰させたい性別、年齢を指定してください（⻩⾊く塗ったセル B2:B3、D2）。

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事例５：【健増】健康増進計画等の数値⽬標の評価

事 例 ５：【健 増 】健 康 増 進 計 画 等 の数 値 目 標 の評 価
1. 具 体 例
・健康増進計画等で設定した数値⽬標（例：10 年間で集団全体の収縮期⾎圧の平均値を 136 mmHg
⇒ 132 mmHg へと 4 mmHg 下げる）の達成状況を評価する。

2. 必 要 な作 業
作業

⼿順№

⼿順掲載

分析する内容

順番

1

ページ

5-1

62

策定時と評価時の値を比較して今後の課題と対策を抽出する。

3. 読 み解 き⼿ 順
（１） 策定時と評価時の指標の値を比較して今後の課題と対策を抽出しよう
健康増進計画等の数値⽬標の評価では、計画策定時と評価時の指標の値（例：収縮期⾎圧の平均値、肥満者の割合、脳⾎管疾患年齢調整死亡率）を、地域健康・栄養調査や⼈⼝動態統計、その他の調査統計データを⽤いて把握し、計画策定時に定めた⽬標値と評価時の値を⽐較する（途中の経年的な推移も⾒ることがある）のが⼀般的です。具体的な⽐較⽅法は、「健康⽇本２１最終評価」が参考になるので、その⽅法に沿って説明します。
「健康⽇本２１最終評価」では全ての指標は統⼀された統計⼿法によって解析され、図．目標達成状況を複数のレベルで評価する

⽬標の策定時（策定時が⽐較困難な調査

Ａ 目標値に達した
目標に達したように見える、かつ偶然ではないの場合は中間評価時）と最終評価時との（片側P値（vs.目標値）<0.05）

値を⽐較して、評価結果が A〜D の複数レベルで⽰されました（図）。単に数値の⼤⼩関係だけで判定したのではなく、調査の誤差を考慮したうえで統計学的検定を⾏うなど

Ｂ 目標値に達していないが、改善傾向にある
改善したように見える、かつ偶然ではない
策定時（若しくは中間評価時）の値と直近値を比較（片側P値（vs.ベースライン時）<0.05）

Ｃ 変わらない
ちょっと変わったように見えたとしても偶然の範囲（ABDE以外）の科学的な⽅法が⽤いられたという点に留意

Ｄ 悪化している

してください。地⽅⾃治体でも同様の⽅法が悪化したように見える、かつ偶然ではない（片側P値（vs.ベースライン時）<0.05）

可能で、具体的な作業は【⼿順 5-1】のようＥ 中間評価時に新たに設定した指標又は把握方法が異なるため評価が困難に⾏います。「数値⽬標の評価⽤計算シート」の「（１）直近実績値に係るデータ分析」

そもそも比較できない調査。

欄には、検定結果を踏まえた値の増減について記述します。「（２）データ等分析上の課題」欄には、調査

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健診・医療・介護等データ活⽤マニュアル

第２章活⽤事例集

⽅法等に関して留意すべき点があれば記載します。「（３）その他データ分析に係るコメント」欄には、性・年齢別の特徴など関連する分析結果についても⽰します。「（４）最終評価」は、改善・悪化等を簡潔に記載します。
これらを踏まえて、「（５）今後の課題及び対策の抽出」に、今後強化・改善等すべきポイントを記載します。（１）〜（４）は集計結果を記述するだけですが、（５）は次期計画に向けた⾒直しのための考察ですから、時間をかけて丁寧に検討する必要があります。また、厚⽣労働省の「健康⽇本２１最終評価」に同様の評価シートが掲載されていますので参考にしてください。

【手順 5-1】：策定時と評価時の値を比較して今後の課題と対策を抽出する●情報源
地域健康・栄養調査、⼈⼝動態統計、特定健診、学校保健統計、その他（「健康⽇本２１（第２次）の推進に関する参考資料」の「（別表）地⽅⾃治体が活⽤可能な統計例参照」）●基礎知識：（「巻末 基礎知識」参照）「都道府県健康・栄養調査」、「検定とは」、「年齢調整とは」●具体的⼿順1） 数値⽬標の評価指標の値（例：収縮期⾎圧の平均値、肥満者の割合）を把握するための、地域
健康・栄養調査や⼈⼝動態統計、その他の調査統計データを⽤意します。
2） 「地⽅⾃治体における⽣活習慣病関連の健康課題把握のための参考データ・ツール集（http://www.niph.go.jp/soshiki/07shougai/datakatsuyou/）」の「健康増進計画等の数値⽬標の評価に役⽴つツール集」から、① 数値⽬標の評価⽤計算シート（簡易版）② 数値⽬標の評価⽤計算シート（詳細版）③ 地域健康・栄養調査基本集計④ 都道府県等における健康増進計画モニタリングのための健康・栄養調査の設計・解析・活⽤⑤ 健康増進施策推進・評価のための健康・栄養調査データ活⽤マニュアルを⼊⼿します。
3） 策定時と評価時の評価指標の値、および⽬標値を上記①または②の計算シートの説明に沿って⼊⼒します。単純に指標の値を⽐較するだけならば①でも可能ですが、②の⽅が年齢調整値や年齢別の図も表⽰されるので詳細な検討に便利です。指標が平均値の場合には⼈数と標準偏差（または標準誤差）、指標が割合の場合には⼈数も⼊⼒する必要があります。
その他、上記④⑤に健康増進計画の数値⽬標評価のための詳しい解説があるので参考にしてくださ
い。

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事例５：【健増】健康増進計画等の数値⽬標の評価① 数値目標の評価用計算シート（簡易版）
指標：

朝食を欠食する人の割合（２０歳代男性） （仮想例）

目標値：

15%

以下

年次
調査名

ベースライン時

中間評価時

最終評価時

平成9年

平成16年

平成21年

H9年○○県民健康・栄養調査 H16年○○県民健康・栄養調査 H21年○○県民健康・栄養調査

調査人数

500

600

550

割合

29.1%

30.2%

34.0%

標準誤差

2.0%

1.9%

2.0%

(25.8%, 32.4%)(27.1%, 33.3%)(30.7%, 37.3%)

片側P値（vs.目標値）

-

0.000

0.000

ベースライン時との差

-

1.1%

4.9%

2.8%

2.9%

90%信頼区間

標準誤差
90%信頼区間-(-3.4%, 5.6%)(0.2%, 9.6%)

片側P値（vs.ベースライン時）

-

0.345

0.044

（１）直近実績値に係るデータ分析
・直近実績値がベースライン値に対してどのような動きになっているか分析。
○有意に増加した（片側Ｐ値=0.044）。

（２）データ等分析上の課題
・調査・分析をする上での課題（調査手段、方法、分析材料等）がある場合、記載。
○欠食の定義について、策定時は「食事をしなかった場合」であるが、中間評価・直近実績値は「食事をしなかった場合」および「菓子、果物、乳製品、し好飲料などの食品のみ食べた場合」、「錠剤・カプセル・顆粒状のビタミン・ミネラル、栄養ドリンク剤のみの場合」の合計であるため、比較には注意を要する。
（３）その他データ分析に係るコメント○直近値の欠食の内訳をみると、「食事をしなかった」は20.5％、「菓子、果物、乳製品、嗜好飲料などの食品のみを食べた」は13.2％、主食をきちんととるなど食事内容を見直し、バランスのとれた内容に改善するための支援も必要である。
（４）最終評価
・最終値が目標に向けて、改善したか、悪化したか等を簡潔に記載。

D○悪化して30%を超えた。

（５）今後の課題及び対策の抽出
・最終評価を踏まえ、今後強化・改善等すべきポイントを簡潔に記載。
○習慣的に朝食を欠食している者では、朝食を食べない習慣が「小学校の頃から」又は「中学、高校生の頃から」と回答した人の割合は、男性で30.5％、女性で23.1％であることから、子どもの頃から正しい食習慣を身につける取組が重要である。
○習慣的に朝食を欠食している人で、朝食を食べるために必要な支援は、男女とも「早く寝る、よく眠る」が最も多く、男性は女性に比べ、「家族や周りの人の支援」、「残業時間の短縮など労働環境の改善」が高い。朝食を食べている人が食べ続けるための支援では、男性は「家族や周りの人の支援」、女性は「自分で朝食を用意する努力」が最も多いなど、朝食を食べている人と食べていない人、男性と女性で、支援内容が異なることから、社会環境要因も踏まえて対象に合わせた支援が必要である。

- -63
63- -

健診・医療・介護等データ活⽤マニュアル

第２章活⽤事例集② 数値目標の評価用計算シート（詳細版）
ベースラインの値
重み付けによる（性）年齢調整平均

5.50
4.80
5.10
5.80
5.40
5.10
5.30
-

0.24
0.19
0.20
0.20
0.19
0.19
0.08
0.08

552
722
688
914
871
1045
4792
-

9.80
9.90
10.90
11.40
12.00
10.80
10.90
10.80

3.80
4.00
4.30
4.40
4.80
4.60
4.40
-

0.16
0.15
0.16
0.15
0.16
0.14
0.06
0.06

8964
-

11.70
11.70

4.90
-

0.05
0.05

男性
16.00
14.00
平
12.00
均
値10.00と 8.00標
6.00
準
誤 4.00
差 2.000.00

ベースラインの値

評価時点の値

年齢調整値

11.70
12.00
12.70
13.40
13.50
12.30
12.70
12.61

全年齢

516
671
643
816
771
755
4172
-

70以上

標準
誤差

60～69

標準偏差

50～59

平均

40～49

男性
20～29
30～39
40～49
50～59
60～69
70以上
全年齢
年齢調整値
女性
20～29
30～39
40～49
50～59
60～69
70以上
全年齢
年齢調整値
男女計
全年齢
性年齢調整値

人数

30～39

※1

20～29

年齢階級

評価時点の値女性

重み付けによる（性）年齢調整平均
平均

標準偏差

標準
誤差

304
540
537
587
664
696
3328
-

11.40
11.30
11.70
12.60
12.60
11.90
12.00
11.92

4.50
4.40
4.40
5.00
5.10
4.70
4.70
-

0.26
0.19
0.19
0.21
0.20
0.18
0.08
0.08

361
661
570
681
762
846
3881
-

9.40
9.60
9.90
10.80
10.90
10.40
10.30
10.18

3.70
3.70
3.80
4.20
4.60
4.10
4.10
-

0.19
0.14
0.16
0.16
0.17
0.14
0.07
0.07

7209
-

11.10
11.05

4.50
-

0.05
0.05

14.00
12.00
平
均10.00
値 8.00と
標 6.00
準
4.00
誤
差 2.00

ベースラインの値

- -64
64- -

評価時点の値

年齢調整値

全年齢

70以上

60～69

50～59

40～49

0.00

30～39

男性
20～29
30～39
40～49
50～59
60～69
70以上
全年齢
年齢調整値
女性
20～29
30～39
40～49
50～59
60～69
70以上
全年齢
年齢調整値
男女計
全年齢
性年齢調整値

人数20～29

年齢階級※1

事例６：【介護】介護保険事業を数値化して評価し、⾼齢者地域保健活動(介護予防も含め)に役⽴てる

事 例 ６：【介 護 】介 護 保 険 事 業 を数 値 化 して評 価 し、高 齢 者 地 域 保 健
活 動 (介 護 予 防 も含 め)に役 ⽴ てる
1. 具 体 例
・介護保険事業にかかわるデータを活⽤して、各⾃治体の要介護認定状況や介護給付費について、他の地域と⽐較し、経年推移をみることで、地域の特徴を把握し、介護予防のための地域保健活動に役⽴てる。
・要介護者における有病割合の⼤きい疾病や有所⾒割合の⼤きい項⽬を確認し、⾼齢期の要介護状態と⽣活習慣病との関連（要介護状態に⾄ることや重症化の要因）を把握し、介護予防事業の展開につなげる。

2. 必 要 な作 業
作業

⼿順№

分析する内容

順番

⼿順掲載
ページ

1

6-1

2

6-2

3

6-3

4

6-4

要介護認定率、新規認定率の推移を把握する。

66

要介護認定率、新規認定率の推移を、県、同規模（人口規模が近い市

66町村）、国のデータと比較する。
介護給付費を、県、同規模（人口規模が近い市町村）、国のデータと

67

比較する。
要介護者の有病状況を把握する。

68

3. 読 み解 き⼿ 順
（１） 要介護（要支援）認定状況について、地域の特徴を把握しよう
⾃市町村における要介護認定状況の現状を確認するとともに【⼿順 6-1】、県、同規模（⼈⼝規模が近い市町村）、国との⽐較により【⼿順 6-2】、地域の位置づけを把握します。総数について全体像を捉えることも重要ですが、集団ごとの年齢構成の違いを考慮する必要があるため、年齢階層ごとに詳しくデータを分析することも必要になります。これは、例えば要介護認定者が著しく増加する後期⾼齢者の割合が⾼い地域では、総数でみると要介護認定者の割合が⾼くなり、逆に後期⾼齢者の割合が低い地域では、要介護認定者の割合が低くなるような年齢構成による影響が起きる場合があるためです。

- -65
65- -

健診・医療・介護等データ活⽤マニュアル

第２章活⽤事例集

次に、要介護認定状況の経年推移を確認するとともに、上記と同じように他の地域などと⽐較をしてみましょう【⼿順 6-2】。このデータでは、年齢階層ごとにグラフ化すると分かりやすくなります。要介護認定状況の経年推移について、⾃市町村に特徴があるかどうかを確認しましょう。

【手順 6-1】：要介護認定率、新規認定率の推移を把握する●情報源
KDB 帳票「医療・介護の突合（要介護認定率）」
要介護認定率および新規認定率が年度ごとに⽰され、年齢階層が選択できます。
●具体的⼿順
KDB 帳票「医療・介護の突合（要介護認定率）」によって、年齢階層を選択した後、⾃市町村の要介護認定率および新規認定率の直近の状況ならびに経年的推移を確認します。

（国保データベース（KDB）システム活⽤マニュアル（平成 28 年 3 ⽉）国⺠健康保険中央会 p.78）【手順 6-2】：要介護認定率、新規認定率の推移を、県、同規模（⼈⼝規模が近い市町村）、国のデータと比較する●情報源
KDB 帳票「医療・介護の突合（要介護認定率）」※要介護認定率および新規認定率について、⾃市町村、県、同規模（⼈⼝規模が近い市町村）、国のデータが、年度ごとに⽰され、年齢階層が選択できるようになっています。

- -66
66- -

事例６：【介護】介護保険事業を数値化して評価し、⾼齢者地域保健活動(介護予防も含め)に役⽴てる●具体的⼿順
KDB 帳票「医療・介護の突合（要介護認定率）」において、年齢階層を選択した後、⾃市町村の要介護認定率および新規認定率の経年推移を確認します。これらのデータについて、県、同規模、国のデータと⽐較して、⾃市町村の特徴を把握しましょう。データを分かりやすくするため、例として、図に 75-79 歳の各
グループの要介護認定率の経年推移をグラフ化して⽰しました。経年変化の特徴を他のグループと⽐較してください。
図：75-79 歳の要介護認認定率の経年推移
(%)
25.0

要
介
護
認
定

平成21年

20.0

平成22年

15.0

平成23年
平成24年

10.0

率

平成25年

5.0
0.0
地域
地域(地区)

県

同規模保険者

全国（２） 介護給付費について、地域の特徴を把握しよう
要介護(要⽀援)認定された⽅ 1 件当たりの介護にかかる費⽤について、現状を確認するとともに、県、同規
模（⼈⼝規模が近い市町村）、国との⽐較により、地域の位置づけを把握します。このデータを、性・年齢階
層別に分析してみましょう【⼿順 6-3】。これにより、介護給付費についての地域の特徴を把握し、介護給付費
が⾼い年齢階層や要介護度などがないかを確かめてみましょう。

【手順 6-3】：介護給付費を、県、同規模（⼈⼝規模が近い市町村）、国のデータと比較する●情報源
KDB 帳票「介護費の状況」※1 件当たりの介護給付費、要介護度別給付費の状況が、地域、県、同規模（⼈⼝規模が近い市町
村）、国の値ごとにグラフで⽰され、年齢階層が選択できるようになっています。
●具体的⼿順
KDB 帳票「介護費の状況」において、年齢階層を選択した後、⾃市町村の 1 件当たりの介護給付費を男⼥別に確認します。これらのデータについて、総数あるいは要介護度別に、県、同規模、国のデータと⽐較して、⾃市町村の介護給付費の特徴を把握しましょう。

- -67
67- -

健診・医療・介護等データ活⽤マニュアル

第２章活⽤事例集（国保データベース（KDB）システム活⽤マニュアル（平成 28 年 3 ⽉）国⺠健康保険中央会 p.35）（３） 要介護（支援）者の有病状況を把握しよう
要介護（⽀援）者における有病割合の⼤きい疾病や有所⾒割合の⼤きい項⽬を確認し、⾼齢期の要介
護状態と⽣活習慣病との関連（重症化や要介護状態に⾄る要因）を把握しましょう【⼿順 6-4】。さらに、軽度と中重度要介護状態で、割合が異なる疾患があるかどうかを確認しましょう。これにより、要介護度の程度にかかわらず共通して罹患している疾患、あるいは中重度要介護状態に頻度の⾼い疾患が明らかになります。

【手順 6-4】：要介護者の有病状況を把握する●情報源
KDB 帳票「要介護(⽀援)者認定状況」、同「要介護(⽀援)者有病状況」、同「地域の全体像の把握」、
同「健診・医療・介護データからみる地域の健康課題」※要介護(要⽀援)者における有病状況ならびに有所⾒状況が、総数ならびに要介護度別に⽰されています。
●具体的⼿順
KDB 帳票「要介護(要⽀援)者認定状況」 によって、年齢階層ごとに有病割合や有所⾒割合の⼤きい
項⽬を確認します。同「要介護(要⽀援)者有病状況」によって、要介護度別に有病割合や有所⾒割合を確認します。さらに、同「要介護(要⽀援)者有病状況」のデータを⽤いて、1 号（2 号）被保険者について、要⽀援 1 から要介護 1(軽度)と要介護 2 以上(中重度)に分けて、有病状況ならびに有所⾒状況をグラフ化してみましょう。ここでは、KDB 帳票「要介護(要⽀援)者有病状況」の CSV を活⽤し加⼯をして、割合(%)を算出してください。軽度と中重度要介護状態で、異なる割合を⽰す疾患があるかどうかを確認しま

- -68
68- -

事例６：【介護】介護保険事業を数値化して評価し、⾼齢者地域保健活動(介護予防も含め)に役⽴てるしょう。下図に例を⽰しましたが、重度要介護者では、脳疾患、糖尿病、精神疾患の割合が⾼い傾向にあります。次に、KDB 帳票「地域の全体像の把握」、同「健診・医療・介護データからみる地域の健康課題」
によって、要介護者の有病状況ならびに有所⾒状況を、県、同規模（⼈⼝規模が近い市町村）、国と⽐較して、⾃市町村の状況を把握しましょう。
図：要介護度別の有病割合・有所⾒の割合

有
病

(%)

割 30.0合心疾患

・ 20.0
有

筋・骨疾患
脳疾患

所 10.0

糖尿病

⾒
の
割

精神疾患
0.0

合

総数

要支援1
～要介護1

要介護2～要介護5（４） 分析結果から問題点・課題を明らかにしよう
以上の分析結果を総括して、⾼齢者地域保健活動(介護予防)における問題点を明らかにし、課題を次の例のように抽出してみましょう。『他の地域に⽐べ、後期⾼齢者の要介護認定率の増加傾向が著しく、介護給付費も⾼い傾向にあり、また中重度要介護者において糖尿病有病率が特に⾼かった。従って、中年期、前期⾼齢者からの糖尿病対策が重要課題となる。』『他の地域に⽐べ、前期⾼齢者男性で、新規認定率がここ数年⾼い傾向を⽰し、中重度要介護者において⼼疾患、脳疾患の有病状況が⾼い傾向を⽰した。従って、男性では中年期からこれらの⽣活習慣病の発症、重症化予防対策が必要と考えられる。』このように、要介
護認定率、新規認定率について、現状、経年推移を把握し、さらに介護給付費も参考にして、要介護認定
状況における問題点を⾒つけてください。次に、要介護状態と⽣活習慣病との関連を詳しく分析し、予防対策を検討してください。

- -69
69- -

健診・医療・介護等データ活⽤マニュアル

第２章活⽤事例集

事 例 ７：【介 護 】地 域 における(新 )介 護 予 防 ・日 常 生 活 支 援 事 業 の評
価 を⾏ い、事 業 の展 開 を目 指 す

1. 具 体 例
・平成 27 年 4 ⽉の改正介護保険法の施⾏により、各⾃治体では、新しい「介護予防・⽇常⽣活⽀援総合事業（以下、総合事業）」の移⾏に向けた準備が進められ、平成 29 年 4 ⽉までに全ての市町村で実施されることになっています。そこで、改正された内容ならびに総合事業の評価法を理解し、得られたデータを活⽤した総合事業の展開を⽬指す。

2. 必 要 な作 業
作業

⼿順№

分析する内容

順番

⼿順掲載
ページ

1

7-1

介護予防・日常生活支援総合事業について確認する。

71

2

7-2

総合事業の評価方法・評価項目について確認する。

72

3

7-3

地域の総合事業の評価指標に関するデータを分析する。

73

4

6-1
6-2

総合事業の展開状況と要介護(要支援)認定状況の経年変化を比較検討

66

する。

66

7-4

『通いの場』への参加状況と要介護新規認定率との関係を調べる。

7553. 読 み解 き⼿ 順
（１） 総合事業について、特に現⾏の介護予防との違いについて理解しよう
新しい総合事業では、以下の三つの考え⽅を基に、多様な主体による重層的なサービスが提供され、介護予防効果が向上するよう⾒直されています：(1)機能回復訓練などの⾼齢者本⼈へのアプローチだけではなく、地域づくりなどの⾼齢者本⼈を取り巻く環境へのアプローチも含めたバランスのとれたアプローチができるように介護予防事業を⾒直す、 (2)年齢や⼼⾝の状況等によって分け隔てることなく、住⺠運営の通いの場を充実させ、⼈と⼈とのつながりを通じて、参加者や通いの場が継続的に拡⼤していくような地域づくりを推進する、(3)リハビリテーション専⾨職等を活かした⾃⽴⽀援に資する取り組みを推進し、介護予防を機能強化する【⼿順7-1】。
事業の主な変更点は、以下の内容となります。(1)現⾏の⼀次予防事業と⼆次予防事業を区別せずに、地域の実情に応じた効果的・効率的な取り組みを推進する観点から、総合事業の⼀般介護予防事業とされ

- -70
70- -

事例７：【介護】地域における(新)介護予防・⽇常⽣活⽀援事業の評価を⾏い、事業の展開を⽬指す

る、(2)従来、⼆次予防事業で実施していた運動器の機能向上プログラム、⼝腔機能の向上プログラムなどに相当する介護予防(通所型・訪問型介護予防事業)については、介護予防・⽣活⽀援サービス事業として介護予防ケアマネジメントに基づき、実施される、(3)介護予防を強化する観点から、(新)地域リハビリテーション
活動⽀援事業『通所、訪問、地域ケア会議、サービス担当者会議、住⺠運営の通いの場等へのリハビリテー
ション専⾨職等の関与を促進する』を追加する【⼿順 7-1】。
以上のような新しい介護予防の考え⽅と事業内容の変更を踏まえて、介護予防活動を実践していくことが望まれます。

【手順 7-1】：介護予防・日常生活支援総合事業について確認する●情報源
厚⽣労働省⽼健局. 介護予防・⽇常⽣活⽀援総合事業の基本的な考え⽅ p6 新しい介護予防事業(http://www.mhlw.go.jp/file/06-Seisakujouhou-12300000-Roukenkyoku/0000074692.pdf)●具体的⼿順図の上段に⽰されている新しい介護予防・⽇常⽣活⽀援総合事業(以下、総合事業)の三つの考え⽅を理解し、これに基づく介護予防事業を展開していくために、具体的に⾒直された事業とその内容を確認しましょう。

（介護予防・⽇常⽣活⽀援総合事業の基本的な考え⽅ 厚⽣労働省⽼健局 p.6）

- -71
71- -

健診・医療・介護等データ活⽤マニュアル

第２章活⽤事例集（２） 総合事業の内容に則した評価項目を確認し、全国の状況を把握しよう
まず、新しい介護予防事業を展開するうえで基盤となる地域づくりのための『介護予防に資する住⺠運営の通いの場(以下、通いの場)』の条件について理解しましょう。次に、『通いの場』の展開状況は、実施の有無、箇所数、地域住⺠の参加率によって評価できますので、これらについて全国の状況を把握してみましょう。さらに、⾃治体の住⺠運営の『通いの場』に対する⽀援状況を把握するために、市町村の財政⽀援状況、すなわ
ち財政⽀援の有無、内容、財源の詳細に関して全国の状況を確認しましょう【⼿順 7-2】。
専⾨職の関与、特にリハビリテーション職種の関与は、総合事業において重要視されています。総合事業全体ならびに『通いの場』における専⾨職の関与の状況について評価項⽬を整理し、全国の状況を把握しましょう【⼿順 7-2】。
現⾏の介護予防普及啓発事業および地域介護予防活動⽀援事業は、総合事業にも含まれています。これらについて、全国の状況を把握しましょう。また、介護予防・⽣活⽀援サービス事業(現⾏の通所型・訪問型
介護予防事業)について、全国の状況を把握しましょう【⼿順 7-2】。

【手順 7-2】：総合事業の評価方法・評価項目について確認する●情報源①厚⽣労働省⽼健局. 平成 26 年度介護予防事業及び介護予防・⽇常⽣活⽀援総合事業（地域⽀援事業）の実施状況に関する調査結果（概要）(http://www.mhlw.go.jp/file/06-Seisakujouhou-12300000-Roukenkyoku/0000077238_3.pdf)●具体的⼿順
情報源①の p13-19 の『4-(1)介護予防に資する住⺠運営の通いの場の概要』を参照してください。ここでは、通いの場の条件、実施の有無、実施箇所数、地域住⺠の参加率につて全国の状況が⽰されています。
①の P22-21『4-(3)通いの場に対する財政⽀援状況』を参照してください。ここでは、市町村の財政⽀援
状況、すなわち財政⽀援の有無、実施内容、財源に関する全国の状況を確認できます。
①の P20-21『4-(2)専⾨職の関与状況』を参照してください。ここでは、介護予防事業⼜は総合事業における専⾨職等の関与、『通いの場』における専⾨職等の関与について、全国の状況が⽰されています。両者とも、保健師、看護職員、理学療法⼠、作業療法⼠の関与の割合が⾼いことが分かります。
①の P10『2-(1)介護予防普及啓発事業の実施状況』、『2-(2)地域介護予防活動⽀援事業』を参照
してください。ここでは、実施数(市町村数)、全国市町村に占める実施した市町村の割合、開催回数、参加延⼈数が⽰されています。
①の P7『1-(4)予防サービス事業の実施状況』を参照してください。ここでは、全国の実施市町村数、実施箇所数、実施回数、利⽤者実⼈数が⽰され、実施市町村数と利⽤者実⼈数について、年次推移も⽰されています。
①の P9『1-(6)⽣活⽀援サービス事業の実施状況』では、実施市町村数、実施事業数、利⽤者実数が⽰されています。

- -72
72- -

事例７：【介護】地域における(新)介護予防・⽇常⽣活⽀援事業の評価を⾏い、事業の展開を⽬指す（３） 各自治体の総合事業の展開状況を評価してみよう
総合事業の評価項⽬の中で、各⾃治体のデータについて可能な範囲で集計してみましょう。活動内容別の『通いの場』の箇所数の経年変化を把握し、全国の状況と⽐較してみましょう。 また、『通いの場』への参加の現状、経年変化を集計し、県、全国の状況と⽐較してみましょう【⼿順 7-3】。
介護予防普及啓発事業および地域介護予防活動⽀援事業への参加率を集計し、経年変化を把握しましょう。介護予防・⽣活⽀援サービス事業の利⽤状況の経年変化を、全国データと⽐較しましょう【⼿順7-3】。

【手順 7-3】：地域の総合事業の評価指標に関するデータを分析する●情報源①厚⽣労働省⽼健局. 平成 26 年度介護予防事業及び介護予防・⽇常⽣活⽀援総合事業（地域⽀援事業）の実施状況に関する調査結果（概要）(http://www.mhlw.go.jp/file/06-Seisakujouhou-12300000-Roukenkyoku/0000077238_3.pdf)●具体的⼿順
各⾃治体の活動内容別の通いの場の箇所数を年度ごとに、グラフで表してみましょう。増加の傾向を、情報源①p14 の図 5-2-a の全国と⽐べてみましょう。
例１：A 市の活動内容別の通いの場の箇所数
体操(運動)
17

平成25年度

9

1 1 1

23

平成26年度
0

5

10

2
15

20

会食
茶話会

2 1

10

25

30

認知症予防
35

40

趣味活動

以下の計算式により、年度ごとに地域の『通いの場』(⽉ 1 回以上の開催あるいは、週 1 回以上開催)の参加率を計算し、平成 26 年度であれば①p16 の図 6-1、6-2 の県、全国のデータと⽐べてみましょう(次図)。
参加率＝参加者実⼈数÷高齢者⼈⼝

- -73
73- -

健診・医療・介護等データ活⽤マニュアル

第２章活⽤事例集（平成 26 年度介護予防事業及び介護予防・⽇常⽣活⽀援総合事業（地域⽀援事業）の実施状況に関する調査結果（概要）厚⽣労働省⽼健局

p.16）

同様の⽅法により、他の年度の参加率を計算し、県、全国のデータも含めて経年推移をグラフで表しましょう。平成 26 年度より以前の『介護予防事業及び介護予防・⽇常⽣活⽀援総合事業（地域⽀援事
業）の実施状況に関する調査結果』についても、厚⽣労働省のホームページで閲覧できます。
例２：A 市の『通いの場』(⽉ 1 回以上)の開催への参加率の経年推移
5（％）
4
3

平成24年

2

平成25年
平成26年

1
0
地域

県

全国

介護予防普及啓発事業ならびに地域介護予防活動⽀援事業の開催回数と参加延べ⼈数について、①p10 表 13、14 を参考にして年度ごとのデータを整理し、さらに経年推移を把握しましょう。予防サービス事業については、実施箇所数、実施回数、利⽤者実⼈数について①p7 表 9、10 を参考として整理し、さらに経年推移を把握しましょう。⽣活⽀援サービス事業の実施状況については、実施事業数、利⽤者実⼈
数について①p9 表 12 を参考として整理し、さらに経年推移を把握しましょう。

- -74
74- -

事例７：【介護】地域における(新)介護予防・⽇常⽣活⽀援事業の評価を⾏い、事業の展開を⽬指す（４） 総合事業の展開状況と要介護(要支援)認定状況の経年変化を比較検討しよう
総合事業の評価指標と要介護(要⽀援)認定状況の経年推移を⽐較し、総合事業の進展に伴い、要介護(要⽀援)認定状況の改善がみられるかどうかを確認しましょう【⼿順 6-1, 6-2】。介護予防事業の効果がでるまで時間がかかると考えられますが、アウトカム指標として要介護(要⽀援)認定状況は最も重要であるため、この関連性は注⽬する必要があります。

（５） 『通いの場』への参加状況と要介護新規認定率との関係を調べよう『通いの場』へ参加することにより、介護予防効果が現れるかどうかを確認するために、参加者と⾮参加者との間で、要介護新規認定率を⽐較します【⼿順 7-4】。この場合、『通いの場』への参加状況を確認するための期間や、参加の頻度、要介護新規認定状況を確認するための期間を考慮することが必要です。ここでは、
65 歳以上で要介護認定を受けていない⼈を対象とし、『通いの場』への参加状況の確認期間を 1 年間とし、
⽉ 1 回以上の参加を参加者と決め、参加状況と次の 1 年間の要介護新規認定状況(死亡も含めます)との関係を確認することにします。

【手順 7-4】：『通いの場』参加者と非参加者で要介護新規認定率を比較する●情報源①厚⽣労働省⽼健局. 平成 26 年度介護予防事業及び介護予防・⽇常⽣活⽀援総合事業（地域⽀援事業）の実施状況に関する調査結果（概要）(http://www.mhlw.go.jp/file/06-Seisakujouhou-12300000-Roukenkyoku/0000077238_3.pdf)●具体的⼿順平成 27 年度と平成 28 度の 2 年間の状況を例として説明します。
1） 平成 27 年度において要介護認定されていない⼈で、⽉ 1 回以上『通いの場』に参加した⼈を A 群、⾮参加者(参加しても⽉ 1 回より頻度が低い場合も含めます)を B 群とします。『通いの場』の条件については、情報源①の p13『介護予防に資する住⺠運営の通いの場』を参照してください。
2） A 群のうち、平成 28 年度においても参加した⼈を、A-A 群(ただし、平成 28 年度に新規に要介護認定された⼈でも認定される時点まで参加していれば A-A 群)とします。A 群のうち平成 28 年度に⾮参加者となった⼈は A-B 群とします。B 群のうち平成 28 年度においても⾮参加の場合は B-B 群とします。B 群のうち平成 28 年度に参加者となった⼈は B-A 群(ただし、平成 28 年度に新規に要介護認定された⼈でも認定された時点まで参加していれば B-A 群)とします。（次図：『通いの場』への参加状況のパター
ン）
3） A-A、A-B、B-A、B-B 群の間で、平成 28 年度における死亡あるいは要介護新規認定者の割合を、その次の図のように年齢階層別に、グラフで⽰してください。

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75- -

健診・医療・介護等データ活⽤マニュアル

第２章活⽤事例集

図：『通いの場』への参加状況のパターン
参加

A-A 群

死亡・要介護認定

A-B 群

⾮参加

死亡・要介護認定

B-A 群

死亡・要介護認定B-B 群

死亡・要介護認定0

平成 27 年度

1

平成 28 年度

2※右端まで続くグラフは、平成 28 年度末まで死亡していないこと、要介護認定を受けていないことを意味
し、右端まで続いていないグラフは、平成 28 年度に死亡・要介護認定を受けたことを意味します。

図：『通いの場』参加パターンごとの平成 28 年度の死亡・要介護新規認定者の割合
75 から 79 歳
4.0

(%)

A-A群

3.0

A-B群
B-A群

2.0

B-B群
1.0
0.0

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76- -

事例７：【介護】地域における(新)介護予防・⽇常⽣活⽀援事業の評価を⾏い、事業の展開を⽬指す「通いの場の費⽤対効果をみよう」「通いの場」の参加者の参加前後の医療費や介護給付費の変化をみることにより、通いの場の費⽤対効果を⾒ることができます。KDB では介護も突合しているので個⼈データを確認することができます。
KDB 帳票「被保険者管理台帳（40〜74 歳）健診・医療・介護の履歴」により、医療受診の有無を個⼈別に確認できますので、通いの場の参加者と名寄せを⾏い、同「個⼈別履歴」で通いの場参加前後の⽉を確認し、医療費を⽐較することが可能です。
定期的にサロンに通ったり、運動教室に通っている⼈の、「⾵邪にかからなくなった」「整形外科に通う回数が減った」「薬の量が減った」「階段の昇降が楽になった」などの効果が報告された場合、上記のような⽅法で個⼈データが確認できると、通いの場の費⽤対効果が分かり、施策に⽣かすことや事業の拡⼤につながるものと考えます。

（６） 分析結果から問題点・課題を明らかにしよう
以上の分析結果を総括して総合事業の展開状況を評価し、さらに総合事業の展開により要介護(要⽀援)認定状況に改善がみられかどうかを確認しましょう。改善がみられない場合は、総合事業の各項⽬の評価
結果を分析し、問題点を抽出し解決すべき課題を明らかにし、次の事業展開につなげていくようにしましょう。

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健診・医療・介護等データ活⽤マニュアル

第２章活⽤事例集

事 例 ８：【医 療 】地域における健康課題を医療費の観点から明らかにする
1. 具 体 例
・各市町村で、どのような疾患にどのくらいの医療費がかかっているかを把握したい。
・医療費適正化の観点からどのような疾患に中⼼的に取り組むべきかを明らかにしたい。

2. 必 要 な作 業
作業

⼿順№

分析する内容

順番

⼿順掲載
ページ

1

1-1

都道府県の特徴を確認する。

17

2

8-1

地域（対象集団）の医療費の概要を医療レセプトデータから把握する。

80

3

8-2

地域（対象集団）の疾患別医療費の状況を医療レセプトデータから把

82

4

8-3

握する。
生活習慣病関連の医療費の状況および医療対象者の状況を医療レセプ

84

トデータから把握する。

「医療と医療費というもの」『糖尿病性腎症による⼈⼯透析導⼊は医療費がかかりすぎているから問題』というのは果たして本当でしょうか。もし「医療費がかかり過ぎているから問題」だとすれば、「医療費があまりかからなければ問題ではない」ことになってしまいませんか。つまり、診療報酬改定で⼈⼯透析の医療費が例えば年間 1 万円まで下がった場合、「糖尿病性腎症による⼈⼯透析導⼊」は問題ではないことになってしまうということです。
「防げたかもしれない週 3 回の透析治療になってしまい⽣活に⽀障が出ること」は問題ではないでしょうか。
本当は、「糖尿病性腎症による⼈⼯透析導⼊は、本⼈の QOL を著しく低下させるばかりか医療費もかか
り過ぎており、しかもそれが防ぎ得るにもかかわらずなされていないから問題」なのです。⼀般的に課題とは、「あるべき姿と現状の差」を指します。ここで⼤切なのは、「誰にとってのあるべき姿なのか」ということです。例
えば、「30 歳代に糖尿病が多い」ことと「70 歳代に糖尿病が多いこと」は、対策を検討する中で対応する
優先順位が変わってきます。
医療費というのは、2 年ごとに改定される診療報酬制度によってその価格が定められています。よって、同じ状況であっても、医療費が変動する可能性があるのです。限りある資源を有効活⽤するという⽇本の社会保障制度において、医療費も重要ですが、それ以上に医療が何を成したかということの⽅が上位であることを常に念頭においてください。また、医療費というのは⾼齢化と医療技術の進歩によって、放っておい

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事例８：【医療】地域における健康課題を医療費の観点から明らかにするても上がります。とはいえ、財政状況の厳しい状況の中ですので、短期的には効率化できる対策を、中⻑期的には将来医療をあまり必要としなくなるような健康への投資を⾏っていくことが求められています。
そのような性質を持つ医療費ですが、データヘルス計画では最終的に保険者が対策を⽴てることも常に念頭に置く必要があります。よって、データを%で表すことは傾向をみるのには分かりやすいですが、⾃分たちが事業を⾏うことを考え、常に実数を前⾯に出すことをお勧めします。それを⾒ながら規模感を把握し、⾃分たちの資源（ヒト・モノ・カネ）と⽐較しながら対策検討を進めていくことになります。

3. 読 み解 き⼿ 順
（１） 県全体の特徴を確認しよう
市町村の⽅も、まず⾃県（都道府）全体が⽇本全国の中でどのような位置づけにあるのかを確認したうえ
で、⾃市町村が県全体のなかでどのような位置づけにあるかを順番にみていくと理解しやすいでしょう。
【⼿順 1-1】のように、上位・下位の関係を意識しながら、⾃県の平均寿命・健康寿命、死因別年齢調整
死亡率、⼊院・外来受療率、健診データ、⽣活習慣の特徴を確認してください。

（２） 地域の医療費の概要を把握しよう
医療費の分析のためには、レセプト（医療機関から保険者への請求書類）データの集計結果を活⽤しま
す。KDB では医療費に関する様々な帳票が出⼒されますので、これらを基に地域の状況を把握していきます。
【⼿順 8-1】のように、市町村の医療費の概要と特徴を確認してください。特に「１⼈当たり医療費」が他の市
町村と⽐べて⾼いのか低いのかを把握することが重要です。また医療費の３要素（「受診率」「１件当たり⽇数」「１⽇当たり医療費」）についても特徴を確認すると良いでしょう。
医療費の３要素（「受診率」「１件当たり日数」「１日当たり医療費」）についての留意点：
この 3 要素については、⼈⼝や年齢構成、疾患等によってその性格が⼤きく異なる点に留意が必要です。
ここでのポイントは、その 3 要素が⾼い場合の原因については介⼊によりコントロール可能なものと不可能なものが存在するため、保険者がそれを⾒極め、不可能なものについては余計な資源（時間・⾦・⼈）を使わない（やらないことを決める）という意思決定をすることです。限りある資源を投⼊するからには、①数の多いが実⾏可能な介⼊により⼀律に少しずつ下げることができるもの、②数は少ないが介⼊により⼤きく下げることが可能な⾼額レセプト、もしくは③地域社会にとって課題でありコントロール困難ではあるが介⼊が強く望まれるものという⼤きく 3 つが優先的な資源投⼊先と考えられます。
⼈⼝や年齢構成については、⾼齢化に伴う増加であればそれはコントロール不可能な問題となります。
これについては、【⼿順 8-2】【⼿順 1-3】にあるような KDB 帳票「疾患別医療費分析」の年齢調整ツール

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健診・医療・介護等データ活⽤マニュアル

第２章活⽤事例集（「地⽅⾃治体における⽣活習慣病関連の健康課題把握のための参考データ・ツール
http://www.niph.go.jp/soshiki/07shougai/datakatsuyou/」）を活⽤したり、KDB 帳票「健診・医療・介護データからみる地域の健康課題」や同「⼈⼝構成」、同「被保険者構成」からその⾼齢化率、国保加⼊率、男⼥別年齢階層別被保険者数構成割合ピラミッドなどを参考に検討し、説明できる資料を作成しておくことが望ましいかもしれません。また、⼈⼝が少ないと少数の⾼額レセプトに全体額が引き上げられる可能性があります。そういった場合には、⾼額レセプトの件数及び要因をしっかりと確認し、場合によっては⾼額レセプトを除いた場合の「1 ⼈当たり医療費」を算出することも必要となります。つまり、『⾼額レセプトへの対応次第で全体の医療費を下げることができるか否か』が分かり、資源の投⼊先を意思決定できるかもしれないということです。
次の項⽬になっている疾患についても、例えば⻄⽇本に多い C 型肝炎について、何名かの患者が⾼額な内服治療を継続的に受けたとしましょう。もしくは、糖尿病性腎症の悪化により何名かの患者が⼈⼯透析導⼊となり、透析治療を継続的に受けたとしましょう。両者は同じように「1 ⼈当たり医療費」が⾼くなるのですが、その意義は違います。前者は新たな治療法によって治療可能になった疾患です。ということは、
現在の医療費投⼊が投資的な役割を担っており、その後の肝臓がんや肝硬変による被保険者の QOL
低下や医療費増⼤を防ぐ可能性が⾼いのです。後者については、その多くが⼿前で予防可能であった、
すなわちコントロール可能なものです。だからこそ、その重症化予防には健康⾯においても⾦銭⾯においても取り組む意義が⼤きいのです。
以上のように、なぜ医療費が⾼いのかという疑問に対しては、「なぜ？」「なぜ？」を繰り返していく論理的思考⼒が重要となります。この作業は初期段階で⼀番労⼒がかかりますが、ここをしっかりと分析できていればその後の対策が⾮常に楽になります。くれぐれもこの作業を担当者 1 ⼈で⾏うことがないよう、しっかりと時間（複数回）と場所（ホワイトボードと議事録の⾒える化）と⼈（臨床現場、医事、地域保健など複数の視点）を確保することが管理監督者の役割と考えられます。

【手順 8-1】：地域（対象集団）の医療費の概要を医療レセプトデータから把握する●情報源
KDB 帳票「市区町村データ」●基礎知識：（「巻末 基礎知識」参照）「レセプト」●具体的⼿順
KDB 帳票「市区町村データ」に市区町村別の医療費に関するデータがあります。医療費を⾒る場合には、「１⼈当たり医療費」の指標を主として⽤います。「１⼈当たり医療費」は、「受診率」と「１件当たり⽇数」と「１⽇当たり医療費」の３つの積という形に分解できますので、それぞれの要素について⾒ていくことも
重要です。

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事例８：【医療】地域における健康課題を医療費の観点から明らかにする「１⼈当たり医療費」＝「受診率」×「１件当たり日数」×「１日当たり医療費」
ここでいう「受診率」とは被保険者千⼈当たりのレセプト件数のことです。他の市町村と⽐べて「受診率」が⾼い場合には、１年間に多くの⼈が医療機関にかかっていることを表します。「１件当たり⽇数」とはレセプ
ト１件当たりの受診⽇数を表しており、同じ患者が１ヶ⽉のうちにどのくらい同じ医療機関で受診しているかを表します。これが多いことは同じ医療機関に定期的に受診する⼈が多いといった状況が分かります。「１⽇当たり医療費」は診療をした⽇に１⽇平均どのくらいの医療費がかかっているかを表します。これが多いことは診療⽇に⾏う医療⾏為が多い、または単価の⾼い医療を提供していることを意味します。
１⼈当たり医療費が多い場合には、これらの要素の特にどれが多くなっているかを把握することが重要です。また、これらの指標は⼊院・外来別に把握することが可能です。⼊院に関しては⼀般に１件当たり⽇数が多いと１⽇当たり医療費が少なくなる傾向があり、この点にも注意が必要です。

（国保データベース（KDB）システム活⽤マニュアル（平成 28 年 3 ⽉）国⺠健康保険中央会 p.25）（３） 疾患別医療費の状況を把握しよう【⼿順 8-2】のように、KDB 等を使って疾患別の医療費の状況と特徴を確認してください。レセプトデータを⽤いた集計を利⽤します。疾患別医療費については、⼤分類・中分類・細⼩(82)分類での集計データがあります。
特にどのような疾患で医療費が多くかかっているかを総点数だけでなく、被保険者千⼈当たりレセプト件数およびレセプト１件当たり医療費でも確認し、把握してください。他の市町村と⽐べて特に医療費が多くかかっている疾患がある場合には、それが主にどの要素によるものか（患者数が多いのか１件当たり医療費が多いのか、あるいはその両⽅なのか）を把握することが重要です。これによりどのような対策を重点的に取るべきかを検討することができます。

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健診・医療・介護等データ活⽤マニュアル

第２章活⽤事例集

⼤分類や中分類の疾病項⽬別医療費統計では「当たりをつける」という視点が重要になります。最終的に被保険者に対して介⼊をしていくことを考えると、これらを、「患者数」×「患者１⼈当たり医療費」の 2×2 テー
ブルにプロットしてみましょう。患者数・１⼈当たり医療費が共に多い・⾼い疾患は、優先的にその課題設定や対策について検討することになります。共に少ない・低い疾患については、優先順位が低くなります。そしてどちらかだけ多い・⾼い疾患については、地域社会としての意義や疾患の性格（介⼊によりコントロール可能か否かなど）などを考慮し、個別に検討する必要が出てきます。
また、地域別の差が⼤きい疾患については、被保険者側の要因だけでなく、地域社会の⽂化的要因（例
えば⾷習慣が偏っている、近親者が多いなど）や、医療機関等による要因（例えば、予約が常に 2 回/⽉、1回当たりの医療資源投⼊量が多い、知名度や広報⼒等が⾼く集客⼒がすごいなど）などについても検討される可能性があります。対象が狭くなればなるほど、より対象がはっきりしてくるため、対策の有効性・効率性が増すということは、マーケティングの考え⽅に似ています。マーケティングだけでなく、広報や PR といったビジネスで広く使われている⼿法は地域への介⼊の際に⾊々と参考になります。

【手順 8-2】：地域（対象集団）の疾患別医療費の状況を医療レセプトデータから把握する●情報源①レセプト分析による医療費データ（KDB 帳票「疾病別医療費分析（⼤分類）」、同「疾病別医療費分析（中分類）」、同「疾病別医療費分析（細⼩（８２）分類）」、国保連合会等の独⾃分析、各保険者の独⾃分析）※①のＫＤＢ帳票「疾患別医療費分析」の年齢調整ツールは、「地⽅⾃治体における⽣活習慣病関連の健康課題把握のための参考データ・ツール集 http://www.niph.go.jp/soshiki/07shougai/
datakatsuyou/」から⼊⼿できます。
●基礎知識：（「巻末 基礎知識」参照）「年齢調整とは」●具体的⼿順
KDB 帳票「疾患別医療費（⼤分類）」には、疾患別医療費（⼤分類）に関するデータがあり総点数
だけでなく、被保険者千⼈当たりレセプト件数およびレセプト１件当たり医療費があります。患者数（被保険者千⼈当たりレセプト件数）が多いものとレセプト１件当たりの医療費が多いものでそれぞれ同規模地域と⽐べて多くなっているものを抽出していくことにより地域の特徴が把握できます。

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事例８：【医療】地域における健康課題を医療費の観点から明らかにする

同「疾患別医療費（中分類）」には中分類でのデータがありますので、⼤分類の集計で特徴的として抽出した疾患を中⼼にその中でどのような疾患が特に医療費がかかっているかを把握していきます。
さらに同「疾患別医療費（細⼩（８２）分類）」には細⼩(82)分類でのデータがありますので、同様に特徴を把握していてきます。

⼀般的には⼤分類からより細かな分類へと⾒ていった⽅が地域の特徴が分かりやすいでしょう。ただし、⼤分類の際には特徴的でなかった疾患でも分類を細かくすることにより、医療費が多くかかっているものが抽出される可能性もありますので、注意して⾒る必要があります。

（４） 生活習慣病関連の医療費の状況および医療対象者の状況を医療レセプトデータから把握しよう【⼿順 8-3】のように、KDB 等を使って⽣活習慣病の医療費および患者数の状況を把握することができます。
⽣活習慣病関連の疾患としては、糖尿病、⾼⾎圧症、脂質異常症といった１件当たり医療費は少ないが⽐較的受診者が多いものと、これらの疾患によって発症確率が⾼まる脳出⾎、脳梗塞、狭⼼症、⼼筋梗塞といった受診者は多くなくても１件当たり医療費が多くかかるものがありますので、それぞれの特徴を把握する必要があります。特に後者のタイプの疾患では、⼀般に⼊院医療費が多くかかる場合があるので、特に⼊院医療費について確認することが重要です。
⽣活習慣病関連の医療費が多くかかっている疾患が把握できたら、これらの疾患の医療対象者数を確認します。患者数を減少することができれば医療費適正化につなげることができます。介⼊すべき対象者の規模を把握したうえで、対策を検討し、患者数減少の⽬標を設定するなどして、取り組むことが重要です。
⽣活習慣病については、疾患ごとに健診データと合わせて「①健診未受診者」、「②要治療かつ医療機関
未受診者」、「③要治療かつ治療中断者」、「④治療中かつ健診データが悪化した者」などの分類とその男⼥
年齢構成や規模感の把握が重要です。そうすることにより、誰にどのような介⼊をするとどのような⾏動変容と結果が期待できるかがイメージしやすくなります。①や②であれば保険者からの受診勧奨、③であれば医療機関との連携やレセプト請求状況のチェック（特に重症な⼈）、④であれば医療機関や本⼈への働きかけなどという対策が考えられ、さらには男⼥年齢構成によってはそのアプローチの仕⽅（誰と協⼒するかなど）も変わってくると考えられます。

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健診・医療・介護等データ活⽤マニュアル

第２章活⽤事例集【手順 8-3】：生活習慣病関連の医療費の状況および医療対象者の状況を医療レセプトデータか
ら把握する
●情報源
疾患別医療費データ（KDB 帳票「疾病別医療費分析（⽣活習慣病）」、同 「厚⽣労働省様式（様式３－１）⽣活習慣病全体のレセプト分析」）●基礎知識：（「巻末 基礎知識」参照）「年齢調整とは」●具体的⼿順
KDB 帳票「疾病別医療費分析（⽣活習慣病）」に⽣活習慣病関連の医療費に関するデータがあります。疾患別医療費の場合と同様に、患者数（⼈⼝当たりレセプト件数）が多いものとレセプト１件当たりの医療費が多いものでそれぞれ同規模地域と⽐べて多くなっているものを抽出していきます。
⽣活習慣病関連の疾患としては、糖尿病、⾼⾎圧症、脂質異常症といった１件当たり医療費は少ないが⽐較的受診者が多いものと、これらの疾患によって発症確率が⾼まる脳出⾎、脳梗塞、狭⼼症、⼼筋梗塞といった受診者は多くなくても１件当たり医療費が多くかかるものがありますので、それぞれの特徴を把握する必要があります。特に後者のタイプの疾患では、⼀般に⼊院医療費が多くかかる場合があるので、特に⼊院医療費について確認することが重要です。

（国保データベース（KDB）システム活⽤マニュアル（平成 28 年 3 ⽉）国⺠健康保険中央会 p.47）

KDB 帳票「厚⽣労働省様式（様式３－１）⽣活習慣病全体のレセプト分析」では、⽣活習慣病関連の医療対象者数が分かります。⽣活習慣病関連の医療費の特徴が把握できたら、対策を取るべき対象者の規模や⽬標設定等を検討するために役⽴てることができます。

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事例８：【医療】地域における健康課題を医療費の観点から明らかにする（国保データベース（KDB）システム活⽤マニュアル（平成 28 年 3 ⽉）国⺠健康保険中央会 p.49）（５） 以上の分析結果の全体像を、図に整理しよう
地域の医療費の特徴として把握したものを図に整理しましょう。
（例）
KDBの分析をもとにした地域の医療費の特徴
概要
総数
入院
外来

１人当たり医療費 他市町村との比較
円 高い・平均的・低い
円 高い・平均的・低い
円 高い・平均的・低い

受診率

他市町村との比較
高い・平均的・低い
高い・平均的・低い
高い・平均的・低い

１件当たり日数 他市町村との比較 １日当たり医療費 他市町村との比較
日 高い・平均的・低い
円 高い・平均的・低い
日 高い・平均的・低い
円 高い・平均的・低い
日 高い・平均的・低い
円 高い・平均的・低い

疾病別
医療費が多くっかっている疾患
大分類

生活習慣病
医療費が多くかかっている疾患

中分類

小分類

医療対象者

対象者数が多い疾患
人
人
人
人
人
人

医療対象者
人
人
人
人
人
人

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85- -

健診・医療・介護等データ活⽤マニュアル

第２章活⽤事例集

事 例 ９：【医 療 】高 額 医 療 費 につながる疾 患 を予 防 する
1. 具 体 例
・⽣活習慣病に関連して発⽣する⾼額な医療費が発⽣している疾患の状況を把握したい。
・⾼額医療費につながる疾患の予防に取り組みたい。

2. 必 要 な作 業
作業

⼿順№

分析する内容

⼿順掲載

順番

ページ

1

8-3

2

9-1

生活習慣病関連の医療費の状況および医療対象者の状況を医療レセプ

84

トデータから把握する。
高額レセプトおよび長期入院が発生している被保険者の状況を把握す

87る。

3. 読 み解 き⼿ 順（１） 生活習慣病関連の医療費の状況および医療対象者の状況を医療レセプトデータから把握しよう【⼿順書 8-3】のように、KDB 等を使って⽣活習慣病の医療費および患者数の状況を把握することができます。⽣活習慣病関連の疾患としては、糖尿病、⾼⾎圧症、脂質異常症といった１件当たり医療費は少ないが⽐較的受診者が多いものと、これらの疾患によって発症確率が⾼まる脳出⾎、脳梗塞、狭⼼症、⼼筋梗塞といった受診者は多くなくても１件当たり医療費が多くかかるものがありますので、それぞれの特徴を把握する必要があります。特に後者のタイプの疾患では、⼀般に⼊院医療費が多くかかる場合があるので、特に⼊院医療費について確認することが重要です。
⽣活習慣病関連の医療費が多くかかっている疾患が把握できたら、これらの疾患の医療対象者数を確認します。患者数を減少することができれば医療費適正化につなげることができます。介⼊すべき対象者の規模を把握したうえで、対策を検討し、患者数減少の⽬標を設定するなどして、取り組むことが重要です。
（２） 高額レセプトおよび⻑期⼊院が発生している被保険者の状況を把握しよう
⼀般に医療費としては、重篤な疾患に罹患した⼀部の被保険者によって⾼額な医療費が使われています。
そこで【⼿順 9-1】のように、KDB 等を使って⾼額レセプトが発⽣している被保険者および６ヶ⽉以上の⻑期⼊院となっている被保険者がどのような疾患を有しているかといった具体的な状況が分かります。

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事例９：【医療】⾼額医療費につながる疾患を予防する

現在、⾼額な医療費がかかっている被保険者について、すぐに医療費を削減することは必ずしも適切ではありませんが、どのような疾患に⾼額な医療費がかかっているかを把握することが重要です。⾼額な医療費が発⽣している疾患としては、例えば⾎友病などのように遺伝的な特性に起因するものや急性⼼筋梗塞のような循環器関連のイベントの発⽣に伴うものの場合があります。前者のような疾患については⽣活習慣の改善による医療費抑制はできませんが、後者のような⽣活習慣病に関連する重篤な合併症に伴う医療費については、イベントの発⽣そのものを抑制する対策をとることにより、医療費の抑制を図ることができる可能性があります。実際にそのようなイベントが発⽣した際にどのくらいの医療費がかかるのかを把握し、例えば⾼⾎圧症や脂質異常症を有する被保険者に対して、重篤な疾患の発⽣を抑制する対策を検討し、実⾏することが重要です。またイベントの抑制件数に関する⽬標を⽴てることにより、医療費の抑制効果を⾒積もることもできます。

【手順 9-1】：高額レセプトおよび⻑期⼊院が発生している被保険者の状況を把握する●情報源
⾼額レセプトおよび⻑期⼊院レセプトの⼀覧（KDB 帳票「厚⽣労働省様式（様式１－１）基準⾦額以上となったレセプト⼀覧（医療費の⾼い順）」、同「厚⽣労働省様式（様式２－１）6 ヶ⽉以上⼊院しているレセプトの⼀覧（⼊院⽉数の多い順）」）●具体的⼿順
KDB 帳票「厚⽣労働省様式（様式１－１）基準⾦額以上となったレセプト⼀覧（医療費の⾼い順）」に⾼額（基準⾦額は任意に設定可能）となったレセプトの⼀覧があります。対象となる被保険者の⽒名、年齢、性別といった情報のほか、どのような疾患を有していたかが分かります。

厚生労働省様式（様式１－１）基準金額以上となったレセプト一覧（医療費の高い順）（国保データベース（KDB）システム活⽤マニュアル（平成 28 年 3 ⽉）国⺠健康保険中央会 p.42）

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健診・医療・介護等データ活⽤マニュアル

第２章活⽤事例集

また、KDB 帳票「厚⽣労働省様式（様式２－１）6 ヶ⽉以上⼊院しているレセプトの⼀覧（⼊院⽉数の多い順）」には 6 ヶ⽉以上の⻑期⼊院となっている被保険者について同様に疾患の状況が把握できます。

（国保データベース（KDB）システム活⽤マニュアル（平成 28 年 3 ⽉）国⺠健康保険中央会 p.43）

現在、⾼額な医療費がかかっている被保険者について、すぐに医療費を削減することは難しく、また必要な医療は提供されるべきであるため、必ずしも削減が適切ということではありません。ただし、どのような疾患について多くの医療費がかかっているかを把握することは重要です。

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事例９：【医療】⾼額医療費につながる疾患を予防する

参考：

KDBからの出力帳票を用いて想定される医療費分析の流れ【⼿順 8-1】① 市区町村の医療費全体の特徴
4 市区町村別データ（１人当たり医療費、受診率、１件当たり医療費、１件当たり日数、１日当たり医療費）③ 医療費の経年変化② 疾患別医療費の特徴【⼿順 8-2】

42-1～8 疾患別医療費分析（大分類）（1000人当たりレセプト件数、レセプト１件当たり点数）
43-1～10 疾患別医療費分析（中分類）（1000人当たりレセプト件数、レセプト１件当たり点数）
44-1～10 疾患別医療費分析（細小分類）（1000人当たりレセプト件数、レセプト１件当たり点数）

52 医療費分析の経年比較（受診率、１件当たり点数）④ 高額レセプト

10 基準金額以上となった
レセプト一覧
11 6ヶ月以上入院している
レセプトの一覧⑤ 生活習慣病関連の医療費の特徴【⼿順 8-3】

45-1～6 疾患別医療費分析（生活習慣病）（1000人当たりレセプト件数、レセプト１件当たり点数）⑥ 生活習慣病関連の医療対象者
13 生活習慣病全体のレセプト分析（罹患患者数）⑦ 生活習慣病の対象者⑧ 合併症の対象者

14 糖尿病のレセプト分析（罹患患者数）17 虚血性心疾患のレセプト分析（罹患患者数）15 高血圧のレセプト分析（罹患患者数）18 脳血管疾患のレセプト分析（罹患患者数）16 脂質異常症のレセプト分析（罹患患者数）19 人工透析のレセプト分析（罹患患者数）⑨ 健診の有無別医療費
46 医療費分析（健診有無別）（１件当たり点数、１人当たり点数、１日当たり点数）

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89- -

【⼿順 9-1】

健診・医療・介護等データ活⽤マニュアル

第２章活⽤事例集

参 考 資 料 ：KDB 帳 票
参考資料 1：本「データ活⽤マニュアル」掲載の KDB 帳票 メニューからの⾏き方

⑩

①
②

⑪

④
⑥

③

⑦
⑧
⑤

⑫

⑨

⑬
⼿順№

KDB 帳票名

国保データベース（KDB）システム
メニューからの⾏き⽅【⼿順 1-3】

疾病別医療費分析（⽣活習慣病）⑨をクリック

疾病別医療費分析（細⼩(８２)分類）⑧をクリック

厚⽣労働省様式（様式６－２〜７）④をクリック→「厚⽣労働省様式」画⾯の様式６

健診有所⾒者状況（男⼥別・年代別）－２〜７健診有所⾒者状況（男⼥別・年代【⼿順 2-7】【⼿順 8-3】【⼿順 1-3】【⼿順 8-2】【⼿順 1-4】

別）をクリック【⼿順 1-5】

質問票調査の状況①をクリック→「地域の全体像の把握」画⾯の⽣活【⼿順 2-6】【⼿順 2-1】

習慣をクリック
地域の全体像の把握①をクリック【⼿順 2-6】

質問票調査の経年⽐較⑫をクリック【⼿順 2-8】

要介護（⽀援）者認定状況⑩をクリック

要介護（⽀援）者有病状況⑪をクリック【⼿順 6-4】【⼿順 6-4】【⼿順 2-9】【⼿順 6-4】

- -90
90- -

参考資料：KDB 帳票

⼿順№

KDB 帳票名

国保データベース（KDB）システム
メニューからの⾏き⽅【⼿順 2-9】

医療・介護の突合（有病状況）⑬をクリック→「医療・介護の突合の経年⽐較 介
護（要介護度別 1 件当たり給付費）－経年変化」画⾯の次の表へをクリック→「医療・介護の突合の経年⽐較 介護（要介護認定率）－経年変化」画⾯の次の表へをクリック【⼿順 6-1】

医療・介護の突合（要介護認定率）【⼿順 6-2】⑬をクリック→「医療・介護の突合の経年⽐較 介
護（要介護度別 1 件当たり給付費）－経年変化」画⾯の次の表へをクリック【⼿順 6-3】

介護費の状況

①をクリック→「地域の全体像の把握」画⾯の介護をクリック【⼿順 6-4】

健診・医療・介護データからみる地域の健②をクリック康課題【⼿順 8-1】

市区町村別データ③をクリック【⼿順 8-2】

疾病別医療費分析（⼤分類）⑥をクリック【⼿順 8-2】

疾病別医療費分析（中分類）⑦をクリック【⼿順 8-3】

厚⽣労働省様式（様式３－１）④をクリック→「厚⽣労働省様式」画⾯の様式３

⽣活習慣病全体のレセプト分析－１ ⽣活習慣病全体のレセプト分析をクリック

厚⽣労働省様式（様式１－１）④をクリック→「厚⽣労働省様式」画⾯の様式１

基準⾦額以上となったレセプト⼀覧－１ 基準⾦額以上となったレセプト⼀覧をクリック【⼿順 9-1】（医療費の⾼い順）【⼿順 9-1】

その他 P77

厚⽣労働省様式（様式２－１)④をクリック→「厚⽣労働省様式」画⾯の様式２

６ヶ⽉以上⼊院しているレセプトの⼀覧－１ ６ヶ⽉以上⼊院しているレセプトの⼀覧をク（⼊院⽉数の多い順）

リック

被保険者管理台帳（40〜74 歳）健⑤をクリック

診・医療・介護の履歴
その他 P77

個⼈別履歴⑤をクリック→「被保険者証記号番号 介護保険者被保険者番号」欄をクリック

その他 P80

⼈⼝構成①をクリック→「地域の全体像の把握」画⾯の⼈⼝構成をクリック

その他 P80

被保険者構成①をクリック→「地域の全体像の把握」画⾯の被保険者構成をクリック

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91- -

健診・医療・介護等データ活⽤マニュアル

第２章活⽤事例集

参考資料 2：国保データベース（KDB）システムの出⼒帳票（国保データベース（KDB）システム活⽤マニュアル（平成 28 年 3 ⽉）国⺠健康保険中央会 p.14〜17）

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参考資料：KDB 帳票

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健診・医療・介護等データ活⽤マニュアル

第２章活⽤事例集

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参考資料：KDB 帳票

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健診・医療・介護等データ活⽤マニュアル

第２章活⽤事例集

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第３章 健康課題の分析と優先順位づけの考え⽅について

第３章 健康課題の分析と優先順位づけの考え⽅について

１．健康課題の分析……… 98（１） 分析項⽬、指標の考え⽅……… 98（２） 既存資料で把握しうる分析項⽬と課題……… 101

２．優先課題の選定……… 103（１） 短期的、中期的、⻑期的にみた優先度の評価のあり⽅ ……… 103（２） 優先順位設定に関する考え⽅- 97 - 97 -……… 105

健診・医療・介護等データ活⽤マニュアル第３章 健康課題の分析と優先順位づけの考え方について根拠に基づく健康づくりの事業の展開の考え⽅は次のように整理できます。
１．どの健康課題が重要であるかを評価し、優先順位を決定する。
２．選択した健康課題に対して、その解決のために活⽤しうる健康サービスを把握する。
３．それぞれについて利益と危険の根拠を総合的に評価し、最⼤の健康改善が得られる健康サービスを選択する。
４．そのサービスにより達成可能な健康改善の⽬標を設定する。
５．選択した健康サービスを実⾏するとともに、どのようにサービスが実施されているか管理する。
６．最後に、⽬標がどの程度達成できたかを評価して、問題点を検討し、今後の管理⽅法の改善へとつなげていく。

１．健康課題の分析（ １ ） 分析項目、指標の考え方
健康課題の分析をする際に、情報は不可⽋です。分析においては、対象集団の健康に関する現状把握のための客観的な情報が必要です。科学的根拠に基づいた質の⾼い情報を効率的に⼊⼿するためには、戦略的な情報システムの確⽴が求められます。適切な利⽤が可能となるように、ばらばらではなく組織的に管理整備するべき情報には次のような情報が挙げられます。

ａ．死亡状況に関する情報
死亡に関する情報は、基幹統計である⼈⼝動態統計によって⼊⼿できます。特に全国との⽐較や地域間の⽐較に有⽤な情報として、５年に⼀度、厚⽣省⼤⾂官房統計情報部から「⼈⼝動態統計特殊報告」が出され、「都道府県別年齢調整死亡率」（直接法による年齢調整死亡率を算出するため集団の単位は⼤きく、都道府
県と 12 ⼤都市のみの結果が分かる）と「保健所市区町村別年齢調整死亡率」（間接法による標準化死亡⽐（SMR）を算出するため集団の単位は⼩さくなり、保健所単位、市区町村単位での結果が分かる）が報告されています。どちらも e-Stat や（財）厚⽣労働統計協会から⼊⼿可能です。（第２章 事例１参照）
また地⽅⾃治体においては、衛⽣年報や保健所年報などの資料編の充実を図り、死亡率の動向などをモニターできるようにしておく必要があります。保健情報担当部局においては、過去の⼈⼝動態統計の結果を２次加⼯- 98 - 98 -

第３章 健康課題の分析と優先順位づけの考え⽅についてできるように蓄積し、記述統計資料として、有効活⽤できるように情報の整備を図る必要があります。さらに、必要に応じて保健所にある死亡⼩票の解析により、⼩区域における健康問題の把握を進めることも重要です。

ｂ．疾病の発生状況に関する情報
最も重要な情報が、疾病の発⽣状況に関する情報、すなわち罹患に関する情報になります。感染症は、法的に発⽣動向把握のために罹患把握が可能となっていますが、⽣活習慣に関連した疾患では、国の法整備により疾病登録事業が⾏われているものは地域がん登録のみです。

ｃ．疾病・障害の保有状況に関する情報
医療の管理下にある患者数については、基幹統計である患者調査によって把握ができますが、３年に１回の頻度であること、抽出調査であるので、都道府県単位での推定値しか利⽤できないという制限があります。医療管理下に置かれていない⼈も含めた地域における疾病・障害の保有状況に関しては、国⺠⽣活基礎調査、国⺠健
康・栄養調査のほか、循環器疾患基礎調査、糖尿病実態調査（いずれも現在は国⺠健康・栄養調査に統合）などがありますが、いずれも都道府県レベルあるいは、もう少し⼤まかな地域ブロック単位での推定値となります。レ
セプト情報などの把握により、医療機関からの保険診療範囲の疾病の状況は推測することも可能です。診療⾏為の観点からは、社会医療診療⾏為別調査（⼀般統計調査）も活⽤できます。

ｄ．生活習慣に関する情報
飲酒、喫煙、運動等⽣活習慣に関する情報は、国⺠健康・栄養調査により地域ブロック単位の（拡⼤調査
年は都道府県別も）推定値は把握可能ですが、市区町村ごとには、ほとんど把握されていないのが現状です。特
定健康診査においては、問診票の項⽬として⽣活習慣に関した質問が挙げられています。

ｅ．危険因子の分布に関する情報
飲酒、喫煙、運動等⽣活習慣に関する情報と同様に、国⺠健康・栄養調査により地域ブロック単位の（拡⼤
調査年は都道府県別も）推定値は把握可能ですが、市区町村ごとには、ほとんど把握されていません。特定健康診査の結果を利⽤して、集団の健康状態の把握に利⽤する試みもようやく可能となってきましたが、多くの場合は保険者ごとの集計にとどまります。

ｆ．疾病や予防対策の知識等に関する情報
住⺠における、疾病やその予防対策などに関する知識の獲得状況や、住⺠が⾃分の状況（例：肥満度、⾎圧、⾎糖値、コレステロール値など）を知っているかどうか、望ましいレベルを知っているかどうか、把握されていないのが現状です。

- 99 - 99 -

健診・医療・介護等データ活⽤マニュアル

ｇ．保健サービスの利⽤に関する情報
保健サービスを利⽤する側である、住⺠におけるサービスの利⽤状況に関する情報は、国⺠⽣活基礎調査や保健福祉動向調査などの⼀部で把握されているものもありますが、継続的にはなされておらず、また地域の評価にも結びついていません。どういった保健サービスへのアクセスが最もしやすいのか、利⽤にあたりどのような希望、要望があるのか、地⽅⾃治体ごとに把握する必要があります。

ｈ．保健サービスの提供に関する情報
地⽅⾃治体による保健サービスの提供状況については、衛⽣⾏政業務報告（都道府県別）、保健所運営
報告（保健所別）、⽼⼈保健事業報告（市町村別）に報告されてきました。平成 9 年の地域保健法の実施により、保健所運営報告は、地域保健事業報告に改められ、市町村が⾏う事業についても把握ができるようになり、また平成 11 年度からは⽼⼈保健事業報告もこの地域保健事業報告に統合されています。

ｉ．⺠間において実施されている調査
⺠間で⾏われている調査も参考することができます。
地⽅⾃治体においては、こうした客観的な情報をばらばらではなく、総合的に集積してデータバンク化し、有機的な活⽤により地域集団の把握（地域診断）をすすめ、適切な施策の提⾔の根拠として動向をモニターできるようなシステムの整備をすすめていくことがとても重要です。

ｊ．障害
全年齢を通じた障害者⼿帳を有する障害者は約 782 万⼈であり、内訳は「知的障害」（約 74 万⼈）、「精神障害」（322 万⼈）、「⾝体障害」（386 万⼈）からなります。
中年期以降におこる⾝体障害は、主に脳卒中などの循環器疾患、⾻折・転倒によるものとなります。これらの⽣活習慣病に関連した障害の予防には、若年層からの⽣活習慣の是正などによる取り組みが必要となります。また
咀嚼機能に影響を与える⻭科疾患や視⼒低下などの視覚障害など、⽣活の質に最も影響を与える⽣涯は⾼齢期に多くなります。

ｋ．早世と障害を合わせた病気負担「早世と障害を合わせた」社会全体の疾患による負担を、近年開発された「障害調整⽣存年（DALY）」の簡便法によって測定することができます。

- 100 - 100 -第３章 健康課題の分析と優先順位づけの考え⽅について（ ２ ） 既存資料で把握しうる分析項目と課題
健康対策指標を「対策の基盤となる資源状況（ストラクチャー）」、「サービス提供実績（プロセス）」、「最終的な成果（アウトカム）」さらに「全体効果（インパクト）」の４レベルに分類しましょう。
１. ストラクチャー（対策の基盤となる資源状況）：⼈員、施設整備、資⾦等
２. プロセス（サービス提供実績）：⼈的資源、薬剤などの必要な物資の供給体制や実際の活動等
３. アウトカム（最終的な成果）：介⼊によって恩恵を受けた⼈々の割合、⾏動変容のあった⼈の割合
４. インパクト（全体効果）：罹患率や有病率、⽣活の質の変化等

ストラクチャーのレベルの指標が、プロセス、またはアウトカムのレベルの指標とどのように関連するか、またはプロセスのレベルの指標がアウトカムのレベルの指標とどのように関連するか、地域の代表値を⽐較する⽣態学的研究（地域相関研究）の⼿法による検討は容易ではありません。現時点では、そのような評価はこれまで⾏われておらず、また知⾒が得られたとしても因果関係の推論に際しては多くの問題（因果関係の逆転性、交絡因⼦の存在、⽣態学的偽相関などの可能性）があります。プロセスのレベルの指標とアウトカムのレベルの指標については、⽣態学的研究だけではなく、コホート研究や介⼊研究などの分析疫学による検討も可能ですが、現時点でそのような実際の報告は限られています。
各レベル内の指標の関連は、疾病の⾃然史を基本として、地域における健康増進、予防、保健活動から医療、介護、そして死亡への連携を想定したものです。このうち、アウトカムのレベルにおいては、これまでの介⼊研究を含む疫学的知⾒の蓄積により、明らかにされた指標相互の関連が反映されています。

ａ．指標全体のフレームの考え方①⽣活習慣病の⾃然史に沿った指標
糖尿病、⾼⾎圧、脂質異常症、脳卒中、⼼筋梗塞等の⽣活習慣病は、不健康な⽣活習慣の継続により「⽇頃の⽣活習慣」→「予備群（境界領域期）」→「メタボリックシンドロームとしての⽣活習慣病（糖尿病、⾼⾎圧症、脂質異常症等）」→「重症化・合併症（脳卒中、⼼筋梗塞、糖尿病性腎症等」（⽣活機能の低下・要介護状態を含む）→「死亡」へと段階的に進⾏していきます。この段階ごとに指標を検討することができます。
②指標の性質、関連の明確化
指標は、その各段階において、どのようなサービス提供体制となっているかを⽰す「対策の基盤となる資源の状況（ストラクチャー）」、どのようなサービスをどれくらい提供したかを⽰す「サービス提供実績（プロセス）」、そしてそれらの結果どのような成果であったかを⽰す「最終的な成果（アウトカム）」の３つの側⾯に分けて検討します。

- 101 - 101 -健診・医療・介護等データ活⽤マニュアル

さらに、これらの⽣活習慣病対策のみならず他の多くの要因が関係しますが、それらの改善が望まれる社会的⽬標というべき寿命、健康寿命等について、「他要因の影響の⼤きいが⽬指すべき成果(インパクト)」を検討します。

ｂ．把握すべき概念の整理
指標全体のフレームに従い、⽣活習慣病対策の⽴案、分析、評価等を⾏うための概念には次のようなものがあります。
最終的な成果（アウトカム）においては、各⽣活習慣病対策の発展段階における実際の⽣活習慣や、疾患の発症・死亡レベルを把握すべき概念。
サービス提供実績（プロセス）においては、主に①サービスの拡がりを⽰す健診受診率、保健指導利⽤率、



有病者の受診率等、②サービスの質を⽰す健診の精度管理、効果的な保健指導の利⽤割合等、③サービスの利⽤しやすさを⽰す健康づくりのアクセス、効果的な保健指導のアクセス等に分けて把握すべき概念。
対策の基盤となる資源の状況（ストラクチャー）においては、それぞれ⼈的資源、物的資源を把握すべき

概念。
必ず把握すべき概念に対する指標の考え方
必ず把握すべき概念に対して、適切な指標の選定をする際には、次の点に考慮して検討しましょう。
1.

妥当性：必ず把握すべき概念に⼀致した指標であることが望ましい。特に対象者が偏ることなく、都道
府県住⺠の代表性があるかどうかが重要である。

2.

信頼性：複数回の測定によって測定値に変動が少なく、安定していることが望ましい。信頼性に影響する要因は、サンプルサイズや調査の⼿法が標準化されていることなどがある。平均値や⽐率が、都道府県単位で算出されることになるが、誤差範囲（95％信頼区間が分かりやすい）があることを⼗分留意
して、測定値を評価する必要がある。

3.

実現可能性：既存の統計調査によって得られる指標で、今後も継続して実施される調査から安定して得られる指標であることが望ましい。新規の調査を実施するには、コストがかかり、各都道府県で安定して得られることが担保されないことが多い。

4.

代表性：類似の指標を検討し、より代表性が⾼い指標を検討する。また重複した指標は選ばないよう
にする。

5.

理解しやすさ：⽣活習慣病の対策の指標として、都道府県住⺠にとって、理解しやすい指標であることが重要である。

6.

公平性：都道府県によって算出や解釈の困難さなどに⼤きな差がでないような指標を優先する。

こうした視点から、主に厚⽣労働省などの既存調査から、都道府県単位の指標として⼊⼿しやすい指標を選定するとよいでしょう。

- 102 - 102 -第３章 健康課題の分析と優先順位づけの考え⽅について

２．優先課題の選定（ １ ） 短期的、中期的、⻑期的にみた優先度の評価のあり方
根拠に基づいた計画の策定、根拠となる情報の共有化、⽬標管理、その評価が、組織的に進められることが重要です。

ａ．目標設定と評価の枠組み
国⺠の健康寿命の延伸と⽣活の質の向上に向けて、健康課題の優先順位の決定からその管理までを総合的に実施する必要があります。具体的には、次の６段階の枠組みからなります。
① どの健康課題が重要であるかを評価し、優先順位を決定する。
② 選択した健康課題に対して、その解決のために活⽤しうる健康サービスを把握する。
③ それぞれについて利益と危険の根拠を総合的に評価し、最⼤の健康改善が得られる健康サービスを選択する。
④ そのサービスにより達成可能な健康改善の⽬標を設定する。
⑤ 選択した健康サービスを実⾏するとともに、どのようにサービスが実施されているか管理する。
⑥ 最後に、⽬標がどの程度達成できたかを評価して、問題点を検討し、今後の管理⽅法の改善へとつなげていく。

ｂ．健康課題の選定
健康と⽣活の質を改善するためには、それらを阻害している疾患と障害に焦点を当てることが必要となります。健康課題の優先順位を決定するためには、次の３つの代表的なアプローチがあります。
① 疾病負荷：集団における⽣活の質も含めた健康障害あるいは費⽤負担の⼤きさが、そのまま健康課題（健康サービス提供）の重要性を⽰すと考えられる。疾病負荷指標としては、疾患の罹患率、有病率、死亡率、⽣活の質の低下、障害調整⽣存年（DALY）、無疾患⽣存年（DFLY）、疾患の費⽤などが挙げられる。
② 健康改善の可能性：健康改善に寄与する健康サービスの有効性の根拠を評価し、それにもとづいたサービスの計画を⽴案し、健康改善の到達⽬標を明確にすることが必要となる。
③ 経済的効率：健康サービスが健康改善に与える利益と、それに要する社会的資源のコストを総合的に評価することも重要である。複数の健康課題の優先順位あるいは利⽤する健康サービスの内容をきめる
際に、期待される利益に対して、要する社会的資源のコスト負担の⼤きさを参考にすることができる。ただし、特定の⼈が不利にならないようにする公正の観点からの配慮も必要になる。

- 103 - 103 -健診・医療・介護等データ活⽤マニュアル

ｃ．目標の設定
具体的な⽬標値を設定するためには、まず対象集団の健康状態の客観的な把握（地域診断）が重要です。
そして、健康改善の可能性の評価、対象や領域の種類と規模、健康サービスの提供状況などの現状を客観的に把握することが⼤切になります。
① 対象集団の健康状態の現状把握：対象となる集団の性・年齢階級別、地域・職域・学校・家庭などの領域別に、健康状態、危険因⼦の分布などについて、疾患の罹患率、有病率、死亡率、健康診査結果などの客観的な指標を⽤いて記述疫学的⼿法を⽤いて把握する。策定する対策が効果的であったかどうか、これらの指標をモニターすることで、評価が可能であるようにするためにも、まず現状把握が最も重要である。
② 健康改善の可能性の評価：特定の健康問題を改善するうえで利⽤可能な複数の健康サービスについて次の４項⽬を中⼼に評価することが重要となる。
i.

働きかけの内容：実際に提供可能な保健サービスの内容を保健指導（集団、個別）、スクリーニングなど具体的な内容をリストアップする。

ii.

根拠の質：健康改善、健康増進のためにそれぞれの保健サービスが、科学的に有効であるかどうか、明確な基準で評価し、分類することが求められる。わが国における保健サービスの有効性に関する知⾒はあまり科学的に集積されていないのが実情であるが、諸外国の例などを参考にしたり、専⾨家の⾒解や地域での経験例を検討したりすることになる。

iii.

効果の予測：保健サービスの実施によって、5 年間、10 年間に、課題に設定した疾病の罹患率、有病率、死亡率の減少や危険因⼦の分布の改善、⽣活の質の向上がどのくらい達成されるかについて予測する。この予測のためには、介⼊研究の結果を利⽤したり、専⾨家に予測試算を依頼することが必要
となる。

iv.

費⽤対効果：ある効果を得るために保健サービスを実施するにあたって要する費⽤（⼈、物、時間）を推定し、さらに他の保健サービスを利⽤した場合についても同様に費⽤を⾒積もり、費⽤対効果の観点から、効率的な保健サービスの提供を検討する。

③ 目標値の設定：これらで得られた情報をもとに総合的に⽬標値を設定する。具体的には、年齢、領域別に把握した対象⼈⼝と保健サービスにより予測される効果を掛け合わせて総計することによって、地域全体における効果が予測できる。その結果と現状値とを⽐較して引き算することで、実現可能な⽬標値の設定が可能となる。ただし、最終的な⽬標値の設定については、こうした情報を基礎として、参加者あるいは利害関係者による討議と合意形成が必要となる。⽬標値の設定には、必要な情報が必ずしも⼗分に利⽤できるわけではなく、様々な不確実な事柄に対処しなければならない⾯もあるからである。また、⽬標値を設定したのちには、経年的に健康課題に関する客観的な指標の動向をモニターすることがなによりも重要である。

- 104 - 104 -第３章 健康課題の分析と優先順位づけの考え⽅について

ｄ．目標達成の評価
⽬標達成の評価をするためには、把握する現状値と⽐較可能な情報を収集できるような仕組みを整備する必要があります。そのためには、⽬標値を設定する段階で、⽬標に関する情報の内容と収集⽅法をあらかじめ決めておくことが重要となります。既存の資料として利⽤可能な情報には、⼈⼝動態統計など様々なものがありますが、⼗分に活⽤されていなのが現状です。また健診データも⼊⼒管理して、地域の危険因⼦の分布の客観的評価の指標として役⽴てることが重要です。

（２）優先順位設定に関する考え方
１. 疾病、その他の健康問題の優先順位づけ
２. 危険因⼦の優先順位づけ
３. 介⼊の優先順位づけ
４. ⽅策の優先順位決定づけ【参考資料】●平成 17 年度 厚⽣労働科学研究 特別研究
「新たな公衆衛⽣の潮流に即した地域保健計画及び関連指針等の策定に資する研究」
主任研究者 林 謙治 国⽴保健医療科学院次⻑
Ⅲ．保健分野に共通して使⽤する「健康課題の分析及び優先課題の選定に係る技術指針」
の考え⽅
⽔嶋 春朔

国⽴保健医療科学院 ⼈材育成部

津下 ⼀代

あいち健康の森健康科学総合センター岡

⼭⼝県宇部環境保健所

紳爾●RA Spasoff（著）／上畑鉄之丞（監訳）；⽔嶋春朔、中⼭健夫、望⽉友美⼦（訳者代表）；
⽔嶋春朔、吉岡京⼦、中⼭健夫、内藤真理⼦、三砂ちづる、野⼝真貴⼦、柏樹悦郎、
望⽉友美⼦、曽根智史、吉池信男（訳）．
根拠に基づく健康政策のすすめ⽅：政策疫学の理論と実際、医学書院、東京、2003．
●⽔嶋春朔（著）：地域診断のすすめ⽅：根拠に基づく⽣活習慣病対策と評価 第２版、
医学書院、2006- 105 - 105 -健診・医療・介護等データ活⽤マニュアル- 106 - 106 -第４章 データ活⽤を⾏い、保健事業を PDCA サイクルに沿って進めるための体制づくり

第４章
データ活⽤を⾏い、保健事業を PDCA
サイクルに沿って進めるための体制づくり- 107 - 107 -健診・医療・介護等データ活⽤マニュアル

第４章 データ活用を⾏い、保健事業を PDCA サイクルに沿って進めるための体制づくり

平成 25 年度から「健康⽇本 21（第⼆次）」への取り組みが始まり、地域住⺠の健康の増進のために、⾃治体において健康増進計画の策定が推進されています。健康増進計画は、地域の実態を把握し、課題を明確にし、評価⽅法を含む計画とすることが必要です。
平成 20 年 4 ⽉より特定健診・特定保健指導制度が開始され、メタボリックシンドロームをはじめ、⽣活習慣病予防に関する対策が進められてきています。平成 25 年 4 ⽉に「標準的な健診・保健指導プログラム【改訂版】」
が⽰され、特定健診・特定保健指導の第 2 期がスタートし、より充実した事業展開が期待されています。この【改訂版】には、医療保険者における健診・保健指導の実施・評価について記されており、データ分析・集計に関する具体的な様式も⽰されています。さらに、平成 25 年 6 ⽉には、⽇本再興戦略等の指針が⽰され、医療保険者
はレセプト等のデータの分析結果に基づき、データヘルス計画の⽴案の必要性が記されており、データに基づく計画の⽴案、実施、評価に取り組むことが求められています。そして、平成 25 年 10 ⽉からは、国保データベース（KDB）システムが稼働し、従前以上に定量的データの分析・活⽤がしやすい環境整備が進められてきています。
市区町村においては、特定健診・保健指導、レセプト、介護保険のデータを１つのデータベースで管理することができ、全国、都道府県等と⽐較することが可能となり、定量的なデータを活⽤することで、よりその⾃治体にあった保健事業を展開できることが期待されています。
このようなデータの活⽤がなされるには、その⾃治体として取り組む体制づくりが重要です。PDCA サイクルに基づく保健事業を展開するうえでデータを効果的に活⽤している⾃治体への本研究班のインタビュー調査から、体制づ
くりにおける所属内外の条件として、以下の点が重要であることが⽰唆されました。
1.

予算の獲得において関係者からの合意を得やすくするために、分析したデータを説明⽤の資料に活⽤する。

2.

データを分析することと分析したデータを事業へ活⽤できるしくみとなるよう、担当部署の連携を意識して体制を構築していく。

3.

協⼒医療機関との継続的な取り組み体制を維持していけるよう、制度開始時だけでなく、毎年、協⼒医
療機関の医師および事務職にも説明し、関係者間のコミュニケーションや納得に着⽬し、プロセスを重視
した合意形成を図っていく。

4.

業務を委託している場合、委託業務に関するモニタリングを⾏うだけでなく、その委託機関の従事者にも⼀翼を担っているというオーナーシップを引き出せるように、分析したデータの提⽰等により情報の共有を図る。

- 108 - 108 -第４章 データ活⽤を⾏い、保健事業を PDCA サイクルに沿って進めるための体制づくり

各⾃治体における体制づくりのモデルとして図を⽰します。KDB システムをはじめ、健診データ、医療費データ、
介護保険データ等を集計、分析し課題を抽出するには、保健師等専⾨職だけでなく、データを集計する事務職との協働といった課内の連携は必須です。その⾃治体の保健衛⽣担当部署、国⺠健康保険担当部署、介護保険担当部署と⾼齢者福祉担当部署といった庁内の連携体制を構築することは、それぞれの部署が所掌する業務を遂⾏するうえで重要な点です。さらに医師会や協⼒医療機関、都道府県や保健所、都道府県国⺠健康保険団体連合会といった、外部の機関との庁外連携体制も積極的に構築していくことにより、より充実した事業展開が期待できると考えます。⽣活習慣病対策を推進する体制づくりには、関係者間の問題認識の共有、あるべき⽅向
性の合意形成が必要です。こうした体制づくりを推進していく際にも、分析したデータを積極的に活⽤することで、効果的・効率的な体制づくりの推進につなげることができます。

庁内連携
庁外連携
保健衛生
担当部署
介護保険
担当部署

高齢者福祉
担当部署
国保
担当部署

医師会（医療機関）
歯科医師会（歯科医療機関）
薬剤師会（薬局等）
医学・看護学等保健
医療系大学
等

都道府県・保健所
都道府県国保連合会
保険者協議会

図：⾃治体におけるデータを活⽤し保健事業を推進する体制づくりのモデル- 109 - 109 -健診・医療・介護等データ活⽤マニュアル- 110 - 110 -巻末：基礎知識

巻末 基礎知識◆統計編◆●疾病頻度の表し⽅……… 112●平均余命、平均寿命……… 112●健康寿命……… 113●将来推計⼈⼝……… 114●⼈⼝動態調査……… 115●年齢調整とは……… 115●標準化死亡⽐（ＳＭＲ）、標準化⽐……… 115●偏差値とＺ(ゼット)スコア……… 116●検定とは……… 116●誤差と信頼区間……… 117●患者調査……… 118●国⺠⽣活基礎調査……… 119●国⺠健康・栄養調査……… 120●都道府県健康・栄養調査……… 121●e-Stat とは……… 122◆その他◆●評価の基本……… 124●問題と課題の違い……… 125◆⾒ておきたい参考資料◆……… 127- 111 - 111 -健診・医療・介護等データ活⽤マニュアル

統計編●疾 病 頻 度 の表 し⽅
地域の健康課題の明確化のためには、様々な疾病頻度についても調べます。以下は、そのために知っておくべき疾病頻度に関する基本⽤語です。
（１）有病率–

ある１時点において病気である者の割合（点有病率）。

–

例）平成 22 年Ｂ県健康・栄養調査によると 40 歳以上男性の⾼⾎圧有病率は 40%。

（２）罹患率（届出の義務がない疾患では把握は難しい）–

ある観察期間（例えば１年間）の間に、新しく病気になった⼈数÷⼈⼝。

–

例）平成 22 年のＡ市の脳卒中罹患率は、⼈⼝ 10 万⼈あたり年間 150 ⼈（⼈⼝ 10 万対 150）。

（３）死亡率（⼈⼝動態調査等）–

ある観察期間（例えば１年間）の間に、死亡した⼈数÷⼈⼝。

–

例）平成 22 年⼈⼝動態調査によると、Ａ市の脳卒中死亡率は、⼈⼝ 10 万⼈あたり年間 100 ⼈（⼈⼝ 10 万対 100）。
罹患率や死亡率は％ではなく「（１年間に）⼈⼝ 10 万対 100」のような表現を⽤いることが多い。

–（４）受療率（患者調査）（⇒「●患者調査」参照）
患者調査の調査⽇（10 ⽉の平⽇ 1 ⽇）当⽇に⺟集団（全国、都道府県等）で受療した患者数–

÷⼈⼝。外来受療率と⼊院受療率とがある。
患者は毎⽇医療機関を受診しているわけではないので、調査⽇当⽇に外来を受療した患者数は継続–的に医療機関にかかっている患者数よりもかなり少ないので注意。
例）平成 20 年患者調査によるＢ県の糖尿病の外来受療率は、⼈⼝ 10 万対 200。

–

（５）総患者数（患者調査）（⇒「●患者調査」参照）
患者調査の調査⽇現在において、継続的に医療を受けている者の推計数（調査⽇に受診しなかった–者を含む）。⼈⼝で除すると、有病率に近い指標になる（受療していない患者は含まれないので厳密には有病率ではない）。
例）平成 20 年患者調査によるＢ県の糖尿病の総患者数は、5 万⼈。

–●平 均 余 命 、平 均 寿 命（１）平均余命•ある年齢まで⽣きた⼈が、今後⽣存することが期待される平均年数であり、⽣命表に基づいて計算される。

•

例えば、40 歳平均余命のように表現する。

（２）平均寿命•

出⽣直後における平均余命（0 歳平均余命）のこと。

- 112 - 112 -巻末：基礎知識•

平均寿命・平均余命はその年次における死亡状況が将来に渡って⼀定不変という仮定のもとでの期
待⽣存年数であり、実際に⽣存した期間を表しているわけではないことに注意を要する。

•

今後も医学・公衆衛⽣が向上し続ければ、現在の 0 歳児は現在の平均寿命よりも⻑く⽣きるはず（そうならないと困る）。

（３）生命表•その年次における死亡状況が将来に渡って⼀定不変と仮定したときに、ある仮想的な出⽣児 10 万⼈の集団が死亡してゆく状況を記述したもの。完全⽣命表（国勢調査⼈⼝を使⽤、確定版だが公表が遅い）と簡易⽣命表（推計⼈⼝を使⽤、公表が早く⼗分に正確）が作成される。

•

これに基づいて平均余命・平均寿命が計算される。

•

国勢調査年の⼈⼝と前後計３カ年の死亡数等を⽤いて、都道府県や市町村別の⽣命表も作成される。→都道府県・市区町村別平均寿命●健 康 寿 命（１）定義•

健康上の問題で⽇常⽣活が制限されることなく⽣活できる期間。

（２）健康日本２１（第二次）での指標•

国⺠⽣活基礎調査データをもとにして計算（サリバン法による障害のない平均余命の考え⽅）。

•

都道府県別に計算（厚労科研：健康寿命における将来予測と⽣活習慣病対策の費⽤対効果に関する研究（代表：橋下修⼆））。
–•

健康寿命のページ http://toukei.umin.jp/kenkoujyumyou/

主指標–

客観性の強い「日常生活に制限のない期間の平均」（あなたは現在、健康上の問題で⽇常⽣活に何か影響がありますか。）

•

副指標
–

主観性の強い「自分が健康であると自覚している期間の平均」（あなたの現在の健康状態はいかがですか。）•

市区町村での健康寿命–•

介護保険の要介護２以上を「不健康（要介護）な状態」として計算。

目標値の設定–平均寿命と健康寿命との差に着⽬（次図）。これは、⽇常⽣活に制限のある「不健康な期間」を意味する。

- 113 - 113 -健診・医療・介護等データ活⽤マニュアル●将 来 推 計 ⼈ ⼝•

目的–

将来の出⽣、死亡、ならびに国際⼈⼝移動について仮定を設け、これらに基づいてわが国の将来の⼈⼝規模、ならびに年齢構成等の⼈⼝構造の推移について推計を⾏う。

•

⽅法
–

将来の出⽣、死亡等の推移は不確実であることから、複数の仮定に基づく複数の推計を⾏い、これらにより将来の⼈⼝推移について⼀定幅の⾒通しを与える。

–

⼈⼝変動要因である出⽣、死亡、国際⼈⼝移動について男⼥年齢別に仮定を設け、コー
ホート要因法により将来の男⼥別年齢別⼈⼝を推計。

–

⼀般的に将来推計⼈⼝と呼ばれているのは、出⽣中位、死亡中位の仮定に基づくものを指すことが多い。

–

国⽴社会保障⼈⼝問題研究所 http://www.ipss.go.jp/ から、おおむね５年に１度程度公表される（最新版は、「⽇本の将来推計⼈⼝（平成 24 年 1 ⽉推計）」2011〜2060年）。

–

都道府県・市区町村についても推計（「⽇本の地域別将来推計⼈⼝（平成 25 年 3 ⽉推計）」）。

- 114 - 114 -巻末：基礎知識●⼈ ⼝ 動 態 調 査（１）目的•

⼈⼝の動きに関連する、出⽣・死亡・死産・婚姻・離婚の５つの届出票に基づき、⼈⼝動態事象を把握し、⼈⼝および厚⽣労働⾏政施策の基礎資料を得る。

•

粗死亡率（必要な医療資源の量に関係）と年齢調整死亡率（死亡しやすさの指標）の使い分け
が重要。

（２）⽅法
•

市区町村⻑がこれらの届出票に基づいて⼈⼝動態調査票を作成し、保健所・都道府県などを経て厚⽣労働省に集められ、⼤⾂官房統計情報部において集計され、⽉報および年報として公表される。

•

都道府県別年齢調整死亡率のように特定のテーマ（年次によって異なる）についても、⼈⼝動態統計特殊報告として集計がおこなわれる。

•

市町村では、標準化死亡⽐（SMR）またはその経験ベイズ推定（EBSMR）が⽤いられることが多い。（⇒「標準化死亡⽐」参照）●年 齢 調 整 とは•

⾼齢者ほど⾼⾎圧の割合が⾼いことはよく知られています。Ａ地区よりもＢ地区の⽅が⾼⾎圧者の割合が多かったとしても、Ｂ地区の⽅が⾼齢者の割合が多ければ、Ａ地区よりもＢ地区の⽅が（⾼齢者が多いので）⾼⾎圧の割合が多くてあたりまえとも考えられるので、⾎圧の状態に地区間の差があるかどうか判断できません。そこで、どちらの地区も年齢構成が同⼀だった場合に期待される⾼⾎圧者割合（＝年齢調整割合）を計算して⽐較することが⾏われます。⾎圧の平均値で⽐較する場合も同様で、年齢調整平均を計算して⽐較します。同様に、死亡率や医療費など、年齢によって異なる指標の特徴について、地域間・年次間の差や変化を⽐較する場合には、年齢調整したうえで⽐較する必要があります。

•

ただし、医療費の総額のように、年齢構成にかかわらず必要な医療資源の量の将来予測などを考えるときには、年齢調整しない⽅が理にかなっています。

•

健康状態の⽐較では年齢調整を⾏い、必要な医療資源の絶対量を検討する際には年齢調整を⾏
わないというように、⽬的に応じて両者を使い分けましょう。

●標 準 化 死 亡 比 （ＳＭＲ）、標 準 化 比•「年齢調整とは」で解説したように、死亡率など年齢によって異なる指標について、地域間・年次間の差や変化を⽐較する場合には、年齢調整したうえで⽐較する必要があります。

•

標準化死亡比（ＳＭＲ）は、全国を基準（＝100）とした場合に、その地域での年齢を調整した
うえでの死亡率（死亡しやすさ）がどの程度⾼い（低い）のかを表現します。例えば、ＳＭＲ=120
ならば、全国に⽐べてその地域の死亡しやすさは 1.2 倍⾼いことを意味し、ＳＭＲ=80 ならば、死亡しやすさは 0.8 倍である（つまり低い）ことを意味します。国の⼈⼝動態統計特殊報告では全国を基- 115 - 115 -健診・医療・介護等データ活⽤マニュアル

準（＝100）としてＳＭＲを計算していますが、各県で独⾃に計算するときには、県を基準（＝100）
としても構いません。
•

標準化該当比はＳＭＲと同じ計算⽅法で、リスク因⼦該当者の割合を、各都道府県や国を基準とした⽐で表現したものです。基準が「県」の場合、県全体を 100 とした場合の各市区町村の該当割合を意味します。例えば、男性の腹囲≧85cm の標準化該当⽐がＡ市で 110 だとすると、県全体に⽐べて腹囲≧85cm の割合が 1.10 倍⾼いと解釈できます。本書では標準化該当⽐を単に標準化比と呼ぶこともあります。

•

年齢調整の⽅法には、「直接法」と「間接法（標準化死亡⽐、標準化該当⽐）」があります。⼀般に、数値の安定性等の理由により、全国や都道府県のように⼈数が多い場合は「直接法」、市区町村のように⼈数が少ない場合は「間接法（標準化死亡⽐、標準化該当⽐）」を使います。

●偏 差 値 とＺ(ゼット)スコア
学校の試験の成績で「偏差値」という⾔葉を聞いたことがあるでしょう。偏差値というのは、集団全体の中で（例えばその学年の⽣徒全員の中で）、成績が相対的にどの程度の位置にいるのかを表す指標で、偏差値 50 が全体の真ん中（平均）くらい、偏差値 60 だと上位 1/6、偏差値 70 だと上位 2〜3%（ほとん
どトップ）を意味します。統計学では、偏差値の計算原理になっている「Z スコア」という指標を⽤いることがよ
くあり、本「データ活⽤マニュアル」にも 47 都道府県間の相対位置を表すためにＺスコアが登場します。「偏差値＝Z スコア×10+50」なので、偏差値 50=Z スコア 0、偏差値 60= Z スコア 1、偏差値 70= Z スコア 2、と覚えておくと、各都道府県の全国における位置づけが感覚的に理解しやすいでしょう。

●検 定 とは健診データを⽤いて、肥満者と普通体重の者の⾎圧を⽐較することを考えます。肥満群 20 ⼈の収縮期
⾎圧は平均 130mmHg、普通体重群 30 ⼈は 120mmHg であったとします。この結果から、肥満者は普通体重の者よりも⾎圧が⾼いと「⼀般化して」いえるでしょうか？
調査⼈数が少ないので、「たまたま」⾎圧が⾼めの⼈が肥満群に多めに含まれていた

図 検定の原理
肥満群だけかもしれない、とも考えられるし、平均で

普通体重群

母集団

母集団

血圧未知

血圧未知

標本20例
平均=130mmHg

標本30例
平均=120mmHg

10mmHg も異なるのだから、「たまたま」ではなくてやはり太っている⼈は⾎圧が⾼い、とも考えられるでしょう。いったいどちらなのかの判断を科学的に⾏うために、検定という⽅法があります。⾔い換えると、検定とは「観察された差が偶然によるものか否かを判断する⽅法」です。
具体的には肥満群と普通体重群で観帰無仮説（ＡＡとＢＢで母集団の血圧の平均は同じ）が正しい場合に標本平均に10mmHgの差が生じる確率は？
→ ｔ検定で1%(P=0.01)と計算された。
→ 帰無仮説が正しければめったに生じない現象がおきたといえる。
従って、たぶん帰無仮説は正しくないのだろう。
→ 対立仮説（肥満群と普通体重群で母集団の血圧の平均は異なる）を採用。

察された 10mmHg の差が偶然である確率（P 値という）を計算し、その確率が⼗分に⼩さければ- 116 - 116 -巻末：基礎知識（P<0.05 を基準とすることが多い）、10mmHg の差が偶然で（たまたま）⽣じる可能性は⾮常に⼩さいので、肥満群と普通体重群では本当に体重が異なるのだと判断します。「P<0.05 ならば、観察された差は偶然ではないだろうと判断する」と覚えておきましょう。
P 値を計算するために、t 検定（平均値の⽐較）やカイ 2 乗検定（割合の⽐較）などの⽅法があります。

●誤 差 と信 頼 区 間
Ａ市住⺠全体の収縮期⾎圧の平均値を知りたいとします。住⺠全員の⾎圧を測定すれば分かりますが、現実には⼀部の⼈だけしか測定できません。⼀部の⼈たちだけを測定すると、その平均値は、全員を測定した場合に得られる平均値（住⺠全体の真実の平均値）から多少ずれます。この“ずれ”のことを調査における“誤差”といいます。平均値に“ずれ”が⽣じる理由には⼤きく次の２種類があります。①⼀部の⼈しか調べていないので、たまたま⾼めの⼈（や低めの⼈）が多く含まれたために、偶然ずれた。②測定できた⼈（例
えば健診受診者）は健康意識が⾼いために⾎圧が低めだったという特別な理由により、低めにずれた。この
うち、②のように特別な理由で⼀定⽅向に⽣じる“ずれ”のことを“偏り”または“バイアス”ともいい、どれくらいずれるかは誰にも分かりません。⼀⽅、①のように偶然によって⽣じるずれの⼤きさは、統計理論を⽤いることで推定でき、具体的な幅を⽰すことができます。
例えば、Ａ市住⺠の⼀部だけを調べて、住⺠全体の収縮期⾎圧の平均値を、130 mmHg（127〜
133 mmHg）というように幅を持って⽰すのです。この幅のことを⼀般に信頼区間と呼び、真実の（住⺠全体の）平均値がどの範囲にあるかを意味します。また、幅の信頼の程度を付記して、95%信頼区間（確からしさが 95%である）のように表現するのが普通で、その場合、Ａ市住⺠全体の平均値は 95%の確からしさで 127〜133 mmHg の範囲内にあると解釈します。
死亡データについても同様に信頼区間が⽰されます。例えば、Ａ市の⼼筋梗塞 SMR が 110 だったとしま
す（「標準化死亡⽐（ＳＭＲ）、標準化⽐」参照）。Ａ市では⼼筋梗塞で「死亡しやすい」といえるでしょうか？ 何倍程度死亡しやすいのかというと、SMR=110 なので 1.10 倍と考えられますが、もしもＡ市の⼈⼝が少ないと、死亡数が１⼈変わっただけで SMR はかなり変動しますので、真実の「死亡しやすさ」はちょう
ど 1.10 倍ではなくて、「1.10 倍前後」と表現する⽅が適切です。さらに、「1.10（1.02〜1.18）倍」というよ
うに具体的に幅を持って表現できればより科学的に解釈できます。この幅（1.02〜1.18）も平均値の場合と同様に信頼区間といい、95%信頼区間（95%の確からしさで死亡しやすさは 1.02〜1.18 倍の範囲にある）で表現するのが普通です。
⼀般に、⼈数が少ないほど調査の誤差は⼤きくなり、真実の値からずれやすくなります。⼈数が少ないと95%信頼区間が広がり、⼈数が多いと 95%信頼区間が狭くなります。平均値や割合、SMR などを⾒る時には、どの程度の誤差があるのかに注意して解釈しましょう。

- 117 - 117 -健診・医療・介護等データ活⽤マニュアル●患 者 調 査（１）概要•

患者調査は厚⽣労働省が３年に１度、全国の医療機関に対して⾏う標本調査です。「受療率」は、調査⽇（１⽇）において、当該疾病で医療機関を受療した⼈数（推計患者数）を⼈⼝ 10 万⼈
あたりで表したもので、⼊院受療率と外来受療率があります。都道府県別にも計算されます。これを⾒ることで、当該疾病で受療している⼈の頻度が分かります。ただし、受療率はあくまでも医療機関を受療した⼈だけを数えますので、受療せず放置している⼈は把握されないという点に注意しましょう。また、
推計患者数は調査⽇（１⽇）に受療した⼈だけを数えますので、他の⽇に受療した⼈をも含めた患者数（「総患者数」といいます）の⽅が実態に合っています。推計患者数と総患者数の違いを正しく理解してください。

（２）目的•

医療施設（病院と⼀般・⻭科診療所）を利⽤する患者について、その傷病状況等の実態を明らかにし、医療⾏政の基礎資料を得る。医療施設の側からみた傷病統計という位置づけ。

（３）⽅法
•

３年に１度、10 ⽉の平⽇１⽇。（退院患者は 9 ⽉の１ヶ⽉）•

全国の医療施設を利⽤する患者が対象。

•

層化無作為抽出した医療施設における外来・⼊院・退院患者が客体。

•

性別、出⽣年⽉⽇、患者の住所、⼊院・外来の種別、受療の状況等について調査を⾏い、以下のような指標を、傷病分類別、性年齢階級別に推計する。

（４）推計患者数•

調査⽇当⽇に⺟集団で受療した患者数を推定。

（５）受療率•

推計患者数を⼈⼝で除したもの。

•

⼊院・外来別（⼊院受療率・外来受療率）。

•

調査⽇における受療状況なので、実態（有病率）とは⼤きく異なるが、誤差が⼩さめで、よく使われる。

•

⼀般的な公表値は年齢調整されていないので都道府県⽐較には注意。

- 118 - 118 -巻末：基礎知識

平成２３年患者調査 受療率（糖尿病）
350
300
250
200

外来

150

入院

100
50

長崎
高知
熊本
徳島
愛媛
鹿児島
福岡
山口
北海道
大分
富山
和歌山
石川
香川
宮崎
広島
岡山
島根
大阪
京都
兵庫
福井
青森
岩手
滋賀
沖縄
秋田
佐賀
栃木
奈良
東京
岐阜
群馬
愛知
茨城
静岡
宮城
三重
長野
新潟
山梨
埼玉
千葉
鳥取
山形
神奈川
全国

0

平成２３年患者調査 年齢調整受療率（糖尿病）
350
300
250
200

外来

150

入院
100
50

長崎
熊本
徳島
高知
福岡
愛媛
鹿児島
北海道
大分
山口
石川
富山
和歌山
香川
大阪
宮崎
広島
京都
岡山
兵庫
沖縄
滋賀
福井
島根
岩手
青森
東京
栃木
佐賀
愛知
奈良
秋田
茨城
宮城
群馬
岐阜
埼玉
神奈川
千葉
静岡
三重
山梨
長野
新潟
山形
鳥取
全国

0

（６）総患者数（傷病別）
調査⽇現在において、継続的に医療を受けている者の推計数（調査⽇に受診しなかった者を含•む）。
実態（実際の患者数）に⽐較的近いが、誤差が⼤きめなので注意。

•（７）その他•

退院患者の平均在院⽇数•⼊院の状況・⼼⾝の状況•

診療費等⽀払⽅法●国 ⺠ 生 活 基 礎 調 査（１）目的•

保健、医療、福祉、年⾦、所得等国⺠⽣活の基礎的事項を調査し、厚⽣労働⾏政の企画及び運営に必要な基礎資料を得ること。世帯（国⺠）の側からみた傷病統計という意味合いもある。

•

都道府県別健康寿命算出の基礎データともなる（⇒「健康寿命」参照）。

（２）⽅法
•

全国の国勢調査区を抽出単位とした層化無作為抽出（クラスター抽出）で、抽出された国勢調査
区内の全世帯に調査を⾏う。

•

３年ごとに⼤規模、中間年は⼩規模で簡易な調査を実施。

•

平成 25 年は、⼤規模調査を実施。

（３）調査事項（平成 25 年＝⼤規模年）•

世帯票、健康票–•

5,510 地区内の全ての世帯および世帯員が対象。

介護票- 119 - 119 -健診・医療・介護等データ活⽤マニュアル–•

同地区から無作為抽出した 2,500 地区内の要介護者・要⽀援者を対象。

貯蓄票、所得票–前期 2,500 地区に設定された単位区から無作為抽出した 2,000 単位区内の全ての世帯および世帯員が対象。

•

⼩規模年は、世帯票と所得票だけで、客体数も少ない。

●国 ⺠ 健 康 ・栄 養 調 査（１）目的•

健康増進法（平成 14 年法律第 103 号）に基づき–

国⺠の⾝体の状況、栄養摂取量及び⽣活習慣の状況を明らかにし、国⺠の健康増進の総合的な推進を図るための基礎資料を得ることを⽬的とする。

•「健康⽇本２１」計画においては–

国⺠の健康や⽣活習慣の実態をモニタリングするための主要調査の⼀つとして位置づけられている。

（２）調査項目•

１）⾝体状況調査票–

⾝⻑、体重（満１歳以上）、腹囲（満６歳以上）、⾎圧（満 20 歳以上）［２回測定］、⾎液検査（満 20 歳以上）、問診（満 20 歳以上）、服薬（⾎圧、不整脈、⾎糖、脂質、貧⾎）、糖尿病治療有無、運動禁⽌の有無、運動習慣•

２）栄養摂取状況調査票（満１歳以上）–

世帯状況：⽒名、⽣年⽉⽇、性別、妊婦（週数）・授乳婦別、世帯主との続柄、 仕事
の種類

•

–

⾷事状況：家庭⾷・調理済み⾷・外⾷・給⾷・その他の区分–

⾷物摂取状況：料理名、⾷品名、使⽤量、廃棄量、世帯ごとの案分⽐率–

１⽇の⾝体活動量〈歩数〉（満 20 歳以上）

３）⽣活習慣調査票（満 20 歳以上）–

⾷⽣活、⾝体活動、休養（睡眠）、飲酒、喫煙、⻭の健康等に関する⽣活習慣全般（３）調査客体•

国⺠⽣活基礎調査により設定された単位区から無作為抽出した 300 単位区内の世帯及び当該世帯員を調査客体として、毎年 11 ⽉中に調査を実施。全国で合計 300 単位区なので、1〜2 単位区
しか調査しない県も多く、単年分のデータでは（東京都以外は）客体数が少なすぎて道府県別集計や⽐較は困難。

•

平成 24 年は都道府県間の⽐較ができるように、規模を拡⼤して各道府県で 10 国勢調査区ずつ（東京都のみ 15 国勢調査区）の調査が実施された。平成 28 年も拡⼤調査の予定。

（４）調査⽅法•

１）⾝体状況調査

- 120 - 120 -巻末：基礎知識

調査対象者を会場に集めて、調査員である医師，保健師，臨床（衛⽣）検査技師等が調査項
⽬の計測及び問診を実施した。
•

２）栄養摂取状況調査
世帯毎に調査対象者が摂取した⾷品を秤量記録（秤量困難なもの等は⽬安量）することにより実施し、調査員である管理栄養⼠等が調査票の説明、回収及び確認を⾏った。

•

３）⽣活習慣調査
留め置き法による⾃記式質問紙調査を実施した。

（５）健康日本２１（第二次）で国⺠健康・栄養調査がデータソースとなっている目標項目• 循環器疾患– ⾼⾎圧の改善（収縮期⾎圧の平均値の低下）– 脂質異常症の減少• 糖尿病– 治療継続者の割合の増加– 糖尿病有病者の増加の抑制• ⾼齢者の健康– 低栄養傾向（BMI20 以下）の⾼齢者の割合の増加の抑制• 栄養・⾷⽣活– 適正体重を維持している者の増加（肥満（BMI25 以上）、やせ（BMI18.5 未満）の減
少）– ⾷塩摂取量の減少– 野菜と果物の摂取量の増加• ⾝体活動・運動– ⽇常⽣活における歩数の増加– 運動習慣者の割合の増加• 休養– 睡眠による休養を⼗分とれていない者の割合の減少• 飲酒– ⽣活習慣病のリスクを⾼める量を飲酒している者（⼀⽇当たりの純アルコール摂取量が男性
40g 以上、⼥性 20g 以上の者）の割合の減少• 喫煙– 成⼈の喫煙率の減少（喫煙をやめたい者がやめる）– 受動喫煙（家庭・職場・飲⾷店・⾏政機関・医療機関）の機会を有する者の割合の減少• ⻭・⼝腔の健康– ⼝腔機能の維持・向上（60 歳代における咀嚼良好者の割合の増加）– 過去 1 年間に⻭科検診を受診した者の割合の増加●都 道 府 県 健 康 ・栄 養 調 査
国⺠健康・栄養調査は、全国推計を主⽬的としており、道府県別推計のためには⼗分な精度がないた
め、ほとんどの道府県では、独⾃に健康・栄養調査を実施している（東京都は国⺠健康・栄養調査の東
京都調査分等を毎年集計）。国⺠健康・栄養調査の拡⼤調査でも、各都道府県内での詳細な分析までは想定していないため、独⾃に標本数を上乗せするなどの⼯夫が必要。調査⽅法は国⺠健康・栄養調
査に準じ、内容を若⼲追加することが多い。
都道府県における健康増進施策、⽣活習慣病対策等に関する基礎資料を得ること等を⽬的とする。通常は市町村別の⽐較は困難。

- 121 - 121 -健診・医療・介護等データ活⽤マニュアル●e-Stat とは（１）政府統計の総合窓⼝（e-Stat）（総務省統計局）
http://www.stat.go.jp/info/guide/public/kouhou/estat.htm
総務省統計局では、各府省の実施する⾏政（政府）統計に関する統計データを⼀つにまとめ、利⽤者
にとってニーズの⾼い提供機能を備えた、統計データのポータルサイト「政府統計の総合窓⼝（e-Stat）」を提供しています。

各種⾏政統計を探すのにとても便利です。
「統計データを探す」、「地図や図表で⾒る」、「調査項⽬を調べる」の３つのアプローチができます。必要なデータを活⽤して、指標の推移や現状の課題について調べてみましょう。
例えば「キーワード検索」に「国勢調査」と⼊⼒すると次のように該当するデータ⼀覧が表⽰されます。

- 122 - 122 -巻末：基礎知識（２）厚⽣労働省の各種統計調査
http://www.mhlw.go.jp/toukei_hakusho/toukei/

厚⽣労働省が⾏っている統計調査結果をみることができます。
（３）厚⽣労働省の⽩書、年次報告書
http://www.mhlw.go.jp/toukei_hakusho/hakusho/

厚⽣労働省が発⾏している⽩書、年次報告書などをみることができます。

- 123 - 123 -健診・医療・介護等データ活⽤マニュアル

その他●評 価 の基 本
施策や事業の評価は、それまでの取り組みの問題点と課題を明確化し、よりよい取り組みに改善（⾒直し）していくことを⽬的とします。これは PDCA サイクルでいうところの、C⇒A に相当しますので、評価は必ず⾒直しにつなげるように考えましょう。⼀⼝で評価といっても様々な評価がありますので、まず、「評価の対象」と「評価の観点」の２つに⼤別して頭の中を整理するとよいでしょう。
（１）評価の対象：
・個人
・・・個人レベルでどう改善したか
・集団
・・・集団レベルでどう改善したか
・個別事業 ・・・事業の効果はあったのか
・全体計画 ・・・最終目標に近づいたのか（２）評価の観点：
・「ストラクチャー(構造)」・・・・誰が、どういう体制で・「プロセス(過程)」・・・・どのように・「アウトプット（事業実施量）」 ・・・・どれだけやって・「アウトカム（結果）」・・・・その結果どうなったか（１）評価の対象
評価の対象は、個⼈、集団、事業、全体計画の４種類に分けて考えます。つまり、「個」から「全体」のそれぞれの段階での評価があります。評価の⽬的は、よりよい取り組みに改善していくことですから、下図に整理したように、各対象での評価は必ず改善につなげるように考えましょう。
例（健診・保健指導の場合）
個⼈

•

–

リスク要因（肥満度、検査データ）の変化–

⾏動変容ステージ・⽣活習慣の改善状況⇒保健指導⽅法をより効果的なものに改善するために活⽤•集団（市町村・保険者単位）–

健診結果・⽣活習慣の改善度を集団として評価–

集団間・対象特性別（年齢別など）⽐較により、効果の上がっている集団を判断。
⇒保健指導⽅法・事業の改善につなげる

•

事業
–

費⽤対効果、対象者の満⾜度、対象者選定の適切さ、プログラムの組み⽅は効果的か⇒効果的・効率的な事業実施の判断•

全体計画（⻑期的な最終評価）–

全体の健康状態の改善度（死亡率、要介護率、有病率等）–

医療費（２）評価の観点
評価の観点には、ストラクチャー・プロセス・アウトプット・アウトカムの４つがあります。例えば、「⽣活習慣病の有病者を減らす」のように最終的に得たい成果を「アウトカム（結果）」といいます。望ましいアウトカムを- 124 - 124 -巻末：基礎知識得るためには、⼗分な⼈数の対象者に対して、適切な⽅法で働きかける必要があります。どれだけ⼤勢の⼈に働きかけたか（あるいはどれだけ多くの事業を実施したか）を、「アウトプット（実施量）」といいます。単に⼤勢に働きかければよいというものではなく、適切な⼿段や内容で働きかける必要があり、どのように⾏ったかを「プロセス（過程）」といいます。また、そもそも、⼈員や予算などの体制が充実していなければ適切なプ
ロセスも⼗分なアウトプットも⾒込むことができないでしょう。従って、「ストラクチャー（体制）」が⼗分にできているかも評価の観点として重要です。これら４つの段階での評価を⾏えば、アウトカムが得られなかった場
合にどこに問題があるのかを発⾒し、改善していていくため（PDCA の C⇒A）に役⽴ちます。
例（健診・保健指導の場合）
ストラクチャー（構造）•–

実施の仕組みや体制（職員の体制、予算、施設・設備状況、他機関との連携体制、社会
資源の活⽤状況等）

プロセス（過程）•–

健診の実施・通知、保健指導の実施過程（情報収集、アセスメント、問題の分析、⽬標の設定、指導⼿段［コミュニケーション、教材を含む］、⾏動変容ステージ・⽣活習慣の改善、実施者の態度、記録状況、対象者の満⾜度等）

アウトプット（事業実施量）

•

–

健診受診率

–

保健指導実施率・継続率

アウトカム（結果）•–

保健指導前後のリスク要因の変化–

翌年のリスク要因の変化–

⻑期的な合併症の発⽣率低下、医療費の変化、など。

●問 題 と課 題 の違 い
“課題”とは、「問題を解決するためになすべきこと（問題を解決する為の⼿段）」であり“問題”とは異なります。“問題”は具体的な事象を指し、“課題”は問題を解決するための取り組み対象を指します。
“問題”は「あるべき姿」と「現状」とのギャップとして把握することができ、その”問題”を引き起こしている要因を明らかにすることが必要です。アセスメントしていくとたくさんの原因が⾒つかりますが、「すべての原因に対し、あらゆる⼿を打とう」と考えるのは間違いです。どこから対策を⽴てて取り組んでいくことが効果をあげるかを⾒極めることが重要です。それができてはじめて“課題（問題を解決するために何をすべきか）”が明らかになります。
また、“課題”は、問題を引き起こしている原因の⼀つずつに設定されることは少なく、いくつかの重要な原因に対して設定されます。
例）＜事実＞特定健診受診率（⽬標：平成 24 年度における特定健康診査の実施率 70％以上、実情：平成 20 年度（19.0％）、22 年度（26.6％）、24 年度（28.9％）、26 年度- 125 - 125 -健診・医療・介護等データ活⽤マニュアル（33.4%）と少しずつではあるが上昇している。年齢別では、40 代・50 代の受診率が低くとどまっている。
＜アセスメント＞特定健診の受診率は少しずつ上昇しているが⽬標値の 50.6%にとどまっており、特に、
40 代・50 代の受診率が低く、平成 29 年度までに 70%を達成することが困難である。
＜原因＞①広く浅い視点でのキャンペーン
②国保、被⽤者保険被扶養者、40 代・50 代の受診率が低い③保健指導の技術不⾜④２ヶ⽉間と限られた健診の実施などなど・・・・＜問題＞40 代、50 代の受診率の低さによる経年的受診率の伸び悩み＜課題＞健診の必要性に関する啓発、受診率の低い層への働きかけを⼀層強化することが必要である。
＜目標＞国保、被⽤者保険被扶養者、40 代・50 代が気軽に特定健診を受けることができる。
特定健診を受けた者が、⾃ら⾏動変容をすることができる。

- 126 - 126 -巻末：基礎知識

⾒ておきたい参考資料
・

厚⽣労働科学研究費補助⾦（循環器疾患・糖尿病等⽣活習慣病対策総合研究事業）「健診・医療・介護等データベースの活⽤による地区診断と保健事業の⽴案を含む⽣活習慣病対策事業を担
う地域保健⼈材の育成に関する研究」．【市町村を⽀援する⽅々のための】健診・医療・介護等のデータを活⽤した効果的な⽣活習慣病対策の⽴案・実施・評価のための⼈材育成プログラム・実践ガイド．
平成 28 年 3 ⽉．

・厚⽣労働省健康局．標準的な健診・保健指導プログラム【改訂版】．平成 25 年 4 ⽉．

・国⺠健康保険中央会．国保データベース（KDB）システム活⽤マニュアル．平成 28 年 3 ⽉．

・厚⽣労働省⽼健局⽼⼈保健課．平成 26 年度介護予防事業及び介護予防・⽇常⽣活⽀援総合事業（地域⽀援事業）の実施状況に関する調査結果（概要）．

・

厚⽣科学審議会地域保健健康増進栄養部会・次期国⺠健康づくり運動プラン策定専⾨委員会．
健康⽇本２１（第２次）の推進に関する参考資料．平成 24 年 7 ⽉．

・厚⽣労働科学研究費補助⾦循環器疾患等⽣活習慣病対策総合研究事業「健康増進施策推進・評価のための健康・栄養モニタリングシステムの構築」研究班．健康増進施策推進・評価のための健康・栄養調査データ活⽤マニュアル．平成 23 年 11 ⽉．

・厚⽣労働科学研究費補助⾦循環器疾患・糖尿病等⽣活習慣病対策総合研究事業．健康⽇本
21（第⼆次）地⽅計画推進のために－地⽅⾃治体による効果的な健康施策展開のための既存データ（特定健診データ等）活⽤の⼿引き．平成 25 年 3 ⽉．

- 127 - 127 -健診・医療・介護等データ活⽤マニュアル- 128 - 128 -自治体における生活習慣病対策推進のための健診・医療・介護等データ活⽤マニュアル
厚⽣労働科学研究費補助⾦（循環器疾患・糖尿病等⽣活習慣病対策総合研究事業）「健診・医療・介護等データベースの活⽤による地区診断と保健事業の⽴案を含む
⽣活習慣病対策事業を担う地域保健⼈材の育成に関する研究」（H25－循環器等（⽣習）－⼀般－014）（五⼗⾳順）◆研究代表者◆◎ 横⼭ 徹爾

国⽴保健医療科学院⽣涯健康研究部◆研究分担者◆

川崎 千恵

国⽴保健医療科学院⽣涯健康研究部○ 杉⽥由加⾥千葉⼤学⼤学院看護学研究科○ 福⽥ 敬国⽴保健医療科学院医療・福祉サービス研究部○ 堀井 聡⼦

国⽴保健医療科学院⽣涯健康研究部○ ⽔嶋 春朔

横浜市⽴⼤学⼤学院医学研究科疫学・公衆衛⽣学

⽶澤 純⼦

東京家政⼤学看護学部（H25）◆研究協⼒者◆

勝⼜ 浜⼦

公益社団法⼈⽇本看護協会○ 鎌形喜代実

公益社団法⼈国⺠健康保険中央会○ 齋藤 京⼦横浜市⽴⼤学⼤学院医学研究科疫学・公衆衛⽣学菅原 久美

公益社団法⼈国⺠健康保険中央会○ 成⽊ 弘⼦

国⽴保健医療科学院統括研究官○ 成瀬沙弥華公益社団法⼈国⺠健康保険中央会○ 伴 正海横浜市⽴⼤学⼤学院医学研究科疫学・公衆衛⽣学○ 藤井 仁国⽴保健医療科学院政策技術評価研究部○ 松本 珠実

国⽴保健医療科学院⽣涯健康研究部

⽔野 智⼦

元埼⽟県⽴⼤学保健医療福祉学部看護学科○ 森永裕美⼦

国⽴保健医療科学院⽣涯健康研究部○ 守屋 信吾

国⽴保健医療科学院⽣涯健康研究部

⼭崎⾐津⼦

全国健康保険協会○ 吉葉かおり公益社団法⼈地域医療振興協会○ ⽶澤 千加

公益社団法⼈国⺠健康保険中央会○ 六路 恵⼦

全国健康保険協会○…健診・医療・介護等データ活⽤マニュアルワーキンググループメンバー◎ …ワーキンググループ取り纏め

⾃治体における⽣活習慣病対策推進のための健診・医療・介護等データ活⽤マニュアル
平成 28 年 3 ⽉ 31 ⽇ 発⾏

監修：
厚⽣労働科学研究費補助⾦（循環器疾患・糖尿病等⽣活習慣病対策総合研究事業）「健診・医療・介護等データベースの活⽤による地区診断と保健事業の⽴案を含む⽣活習慣病対策事業を担う地域保健⼈材の育成に関する研究」（H25－循環器等（⽣習）－⼀般－014）
研究代表者 横⼭徹爾
E-mail：tyokoya@niph.go.jp
発⾏所： 国⽴保健医療科学院 ⽣涯健康研究部〒351-0197
埼⽟県和光市南 2-3-6℡：048-458-6128 Fax：048-458-6714
編集 島村眞⼸

本書（PDF）は国立保健医療科学院ホームページよりダウンロード可能
ダウンロードはこちら→http://www.niph.go.jp/soshiki/07shougai/datakatsuyou/
今後各種データベース等の更新にともない、本「データ活用マニュアル」も随時改訂していく予定です。