厚生労働統計協会シンポジウム「2025年に向けた医療・介護連携と地方自治体の役割」「医療圏データベースを活用した地域医療政策の評価」
2017年1月28日
国際医療福祉大学大学院教授
埴岡 健一

はじめに
2

問題意識

どうすれば、データに基づく政策立案／政策評価に到達できるか3

ビジョン：データに基づく政策評価へ
データに基づく政策評価

3～5年後？
確立へ
枠組みメド
工程にメド
活用法にメド
既存統計
DPCデータデータブック
可視化プロジェクト
NDBオープンデータ

10年前？

今：5合目。展望の確認と加速の機会

目標、工程、役割を明確化して加速
精度向上
項目補足
統合化
理解力向上

精度不足
項目不足
統合不足
理解力不足

4

課題の確認5

地域医療計画におけるPDCAサイクル管理
参考資料：医療計画、局長通知から①• 5疾病・5事業及び在宅医療については、全都道府県共通の、病期・医療機能及びストラクチャー・プロセス・アウトカムに分類した指標を用いることなどにより、地域の医療提供体制に関する調査を通じて現状を把握した上で、別に通知する指針で述べる5疾病・5事業及び在宅医療のそれぞれについて目指すべき方向の各事項を踏まえて、課題を抽出し、課題の解決に向けた数値目標の設定及び施策の明示、それらの進捗状況の評価等を実施する【指標の説明】○ストラクチャー指標：医療サービスを提供する物質資源、人的資源及び組織体制を測る指標○プロセス指標：実際にサービスを提供する主体の活動や、他機関との連携体制を測る指標○アウトカム指標：医療サービスの結果としての住民の健康状態を測る指標
出典：厚生労働省 医療計画
http://www.mhlw.go.jp/seisakunitsuite/bunya/kenkou_iryou/iryou/iryou_keikaku/
6地域医療計画におけるPDCAサイクル管理
参考資料：医療計画、局長通知から②• その際には、個々の施策が数値目標の改善にどれだけの効果をもたらしているか、また目指すべき方向の各事項に関連づけられた施策群が全体として効果を発揮しているかという観点も踏まえ、個々の施策や数値目標並びに目指すべき方向への達成状況の評価を行い、その評価結果を踏まえ、必要に応じて医療計画の見直しを行う仕組みを、政策循環の中に組み込んでいくことが必要となる出典：厚生労働省 医療計画
http://www.mhlw.go.jp/seisakunitsuite/bunya/kenkou_iryou/iryou/iryou_keikaku/
7各種指標の見直し• 次期医療計画における指標は、医療計画の実効性をより一層高めるために政策循環の仕組みを強化するとともに、共通の指標により現状把握を行うことで都道府県ごと、二次医療圏ごとの医療提供体制を客観的に比較できるようなものとするため、指標を見直すこととする。
• 「Ⅱ ５疾病・５事業及び在宅医療のそれぞれの医療提供体制等に関する事項」において、追加あるいは変更が必要と考えられる指標について、「指標の見直し（例）」として示す。
出典：医療計画の見直し等に関する意見のとりまめ
平成28年12月26日 医療計画の見直し等に関する検討会

8

地域医療計画実践コミュティー
ガイドライン○地域医療計画実践コミュニティー（RH-PAC）○東大公共政策大学院医療政策教育・研究ユニットが実施する医療政策実
践コミュニティー（HPAC）の修了生らによる協働作業○患者・住民／政策立案者／医療提供者／メディアの4つの立場の約100人○2014年12月に完成○47都道府県、全国保健所、全市町村に配布

9PDCAと指標対策の現状と課題

地域医療を動かす

RH-PAC• 社会保障制度改革国民会議• 「データによる制御」という考え方• 厚労省医政局長通知・指導課長通知
・PDCAサイクルの考え方、SPO指標の考え方、SPO指標セットを示している（S=ストラクチャー、P=プロセス、O=アウトカム）• 都道府県の地域医療計画で観察されたこと• アウトカム目標の設定が不十分• PDCAサイクルを回すには指標セットが未完成• 施策と、期待されるアウトカム（成果）の記述が弱い• 既存の指標もすべてはカバーされず、独自指標の開発も少ない• 評価をする組織を明示しているところは少なく。独立した組織による評価は極めて少ない。
2014年10月12日 HPU／H-PAC／RH-PACシンポジウム発表資料より

10

PDCAと指標

アンケート結果から• 定量データから• 10ステップの十分さ• 「データの収集と分析」（不十分32％）• 「評価指標の作成」（不十分32％）• 他のステップは、不十分3～18％• PDCAと評価に関連する2ステップに困難感• 自由記載欄から• 「人材、予算、時間が不足」• 「評価・分析をいかに効率的に行うか」• 「協議のためにレセプト情報などからの客観的基準が必要」• 「調査のためのシステム構築費など財源をどうするのか」• 「データ収集と分析が不十分で数値目標が十分に作れない」
2014年10月12日 HPU／H-PAC／RH-PACシンポジウム発表資料より

11

PDCAと指標「PDCAもどき」「真のPDCA」
例１：緩和ケア分野

汗をかくなら、意味ある汗を・緩和ケア研修は、患者の痛みを減少すること、緩和ケアの質が高いことにつながったか。
・効果があったらもっと頑張ろう。なかったら、もっと効果をもたらす施策がないか、考えよう。

真のPDCA（目的の達成を追い続ける）
患者に意味がある？

医療者に意味がある？
緩和ケ
ア研修を実施する

緩和ケ
ア臨床を行う指標

指標

例：回数を2割増やす

緩和ケ
アの質が高い痛みが減少する指標

指標

例：痛みを2割減らす

PDCAもどき（手段が目的化）

・緩和ケア研修を10回開催する計画。結果は10回開催で達成した。
・好評だったし、来年はさらに目標を上げて12回開催したい。
12

2014年10月12日 HPU／H-PAC／RH-PACシンポジウム発表資料より

マップ活用 10のポイント⑦全体を何度か見直す④それに結びつく施策候補②それに結びつく
中間アウトカム

③あるべき指標⑧ないデータは開発を検討⑤中間アウトカム効果で優先付①分野アウトカムから考える

⑨情報源は医療
データと患者調査⑩数値目標は現状値を把握してから⑥つながりを確認する
13

2014年10月12日 HPU／H-PAC／RH-PACシンポジウム発表資料より

問題点1• しかし、このデータに基づく多様な関係者による議論という方法を進めていくには、克服しなければならない問題がある。その第1 は、医療や介護に関しては、医療や介護そのもの、及び医療・介護に関する制度・政策に関して、一定の専門知識がなければ内容のある議論に参加していくことが難しいということである。

出典：「在宅医療と介護の連携で築く2025年の地域医療～都道府県の特色ある取組と地域医療構想・医療計画～」（厚生労働統計協会）
14

問題点2
• 第2 は、参加者が医療・介護に関して一定の知識を持ったとしてもそれだけでは不十分であり、その地域の医療・介護に関するデータがどのようなところにあり、また、それがどのような状況を意味しているのかという、データのありかを知り、データを読み解く力が必要である、ということである。

出典：「在宅医療と介護の連携で築く2025年の地域医療～都道府県の特色ある取組と地域医療構想・医療計画～」（厚生労働統計協会）
15

求められる取り組み〇 医療や介護に関するデータベースの開発に取り組む事
業者や研究者等と協力して、医療・介護分野で講じられた各種施策と、住民の死亡率改善や患者・要介護高齢者のQOL の質の維持等との関係を把握する研究を進めることや、各地域における医療・介護の状況を総合的に、そして高齢者の状況を一体的に把握することができるようなデータベースの整備に貢献していく等、誰でもデータに基づく医療・介護の議論ができるような情報基盤をつくる取組を進めていくべきである。

出典：「在宅医療と介護の連携で築く2025年の地域医療～都道府県の特色ある取組と地域医療構想・医療計画～」（厚生労働統計協会）
16

課題解決のための検討17

がんの部位別対策のロジックモデル

個別施策

初期アウトカム

中間アウトカム

最終アウトカム（目指すべき姿）

たばこ対策など
生活習慣対策⑥予防対策の成果（② 罹患）② 罹患など検診の推進（アセスメント、マネジメント、検診率）など

早期受診の勧奨

①死亡
➆早期発見
対策の成果

④早期発見など➂生存標準治療実施率向上対策など
専門的医療従事者の充実など⑧医療の質対策の成果➄治療成績

出典：NPOがん政策サミット ウェブサイト

18

がん登録の発展もあって、ほぼロジックモデルに対応したデータが揃うようになってきた

ロジックモデルに対応したデータセット

ロジックモデルの柱に対応した指標

データ項目リスト

出典と留意点の表示

一部抜粋

イメージ

・異なる情報源からのデータを統合して「データベース」に・がん登録由来データがロジックモデルの中核を占める・これから活用可能なデータ項目はますます増える
・必要なデータ項目、必要な形での公表を求めるのもアドボケートの役割
・縦割りのデータを横軸を通してみることが課題解決策への架け橋
出典：NPOがん政策サミット

ウェブサイト19地域のばらつきが大きい。現在は都道府県別。将来は医療圏別分析へ。

死亡率と罹患・生存・治療成績の関係
死亡 早期発見率（男女）と死亡率（男） 大腸がん

罹患率と死亡率 大腸がん 男

死亡2525×20×20

R² = 0.1892

10510〇
罹患4025

死亡50607080901001105〇 早期発見率
303540455055

治療成績（限局）と死亡率（大腸がん 男）死亡が高い場合、罹患、早期発見、治療成績の3つのうち、いずれが問題なのか？ そして、３つの比重は？

20×15R² = 0.0628

105R² = 0.0068

1515889092949698

100〇 治療成績

出典：「がん対策地域別データ集」のデータを加工。
秋田県の治療成績データは県ウェブサイト掲載の数値を使用

出典：NPOがん政策サミット ウェブサイト

20

地域特性＝疾病別・部位別・男女別の改善余地（均てん化）余力（人数）が可視化できるように

将来像：力を入れるべき点が浮き彫りに●地域別「均てん化」（死亡削減）余力
各部位
合計

Aがん
合計

罹患

Bがん

早期発 治療成見績

合計

早期発 治療成
見績

罹患

A地区

400

300

50

10015010050500B地区

200505000

1500

100

50

C地区

100808000200020…
全国計
出典：NPOがん政策サミット

ウェブサイト21

脳卒中対策で想定されるロジックモデル
個別
施策

初期
アウトカム

中間
アウトカム

高血圧対策、健康増進対策など

予防
D
対策の成果

罹患救急搬送体制の充実対策など

救急搬送対策の成果

標準治療実施率向上対策など
専門的医療体制・従事者の充実など

質の高いリハ実施
率向上対策など質の高いリハチームの普及対策など

最終
アウトカム

医療の質

治療成績（急性期）

死亡対策の成果

⑧リハの質
D
対策の成果

治療成績（回復期等）
22

「全国地域別・病床機能情報等データベース」のＳＰＯ指標●SPO指標分類まとめ表2201
上記のような分類を行った結果、A表の2001個の指標は次のように分類されました。
分類個数
アウトカム（O）指標
191
プロセス（P）指標876
ストラクチャー（S）指標
1134
合計
2201
●分野別まとめ表
2201
A表の2001個の指標は次のように分類されました。
急性心筋がん
脳卒中
梗塞
地域情報
666
アウトカム（O）指標30
1918
プロセス（P）指標143
39
20
ストラクチャー（S）指標
154
61
14
合計
333
125
58

糖尿病
69121744

精神疾患 救急医療66182656

周産期医療608338127

出典：「分野別指標ミニリスト／分野別コンパクトデータセット」の「説明」から抜粋・一部改変

68244684

小児医療 在宅医療
60115301516531947933223

急性期に関する4つのP指標と6つのS指標をセット化。SMR順に並べ替え。黄色は低値

24344医療圏において最終アウトカムの格差は大きい
脳梗塞 女 SMR 北から順
180160140120

R² = 0.1985

10080604025

急性期のアウトカム指標とプロセス指標の関係（死亡率とケアユニット管理料件数）
総数SMR男×ケアユニット管理料
4035302520151050

R² = 0.0157

6080

10012014016018026

急性期のアウトカム指標とストラクチャー指標の関係（死亡率と脳神経外科専門医数）
総数SMR男×脳神経外科専門医
2520151050

R² = 0.0285

6080

10012014016018027

2×2の視点ばらつきが大きい。左上に収れんすることが重要地域によって、例えば4つのパタンに分けられる。対策や推奨は異なる○O指標 良O 良い
S 低い

O 良い
S 高い

O 悪い
S 低い

O 悪い
S 高い

主たる仕事

×O指標 悪〇S指標 低い×S指標 高い28

がんのロジックモデルに沿った指標を多変量解析することで政策評価が可能となっていく

個別施策

初期アウトカム

中間アウトカム

最終アウトカム（目指すべき姿）

たばこ対策など
生活習慣対策⑥予防対策の成果（② 罹患）② 罹患など検診の推進（アセスメント、マネジメント、検診率）など

早期受診の勧奨

①死亡
➆早期発見
対策の成果

④早期発見など➂生存
標準治療実施率向上対策など専門的医療従事者の充実など

⑧医療の質
対策の成果

➄治療成績

必要なこと：
精度向上
時系列データ
医療圏単位化
欠損データ生成・・・など
29

統計分析によって、それぞれの関連性、寄与度、隠れた経路が分かれば、政策に役立つ
現在、チームメンバーが多変量解析（重回帰分析、パス解析、共分散構造分析）を作業中

予防対策
係数

罹患係数

検診対策
早期発見係数死亡係数
係数
生存医療資源係数

治療の質係数係数

治療成績係数30

多変量解析チームによる分析の初期的結果①①都道府県データ（大腸がん）予防対策 から 罹患率・死亡率 への影響
死亡率

E1.20

罹患率-.54*

野菜摂取量-.35*

喫煙率

Χ２=1.28, d.f.=3, p=.73
NFI=.95, RMSEA=.00

E2.04

歩数
* p < .0531

多変量解析チームによる分析の初期的結果②②都道府県データ（大腸がん）

早期発見対策 から 5年相対生存率への影響
5年相対生存率

E1-.15
早期発見限局-.14
E3

精検受診率

E2.27*-.33**

Χ２=2.43, d.f.=2, p=.30
NFI=.79, RMSEA=.07

受診率** p < .05* p < .1032

加速化に向けて33

今後の進め方（ポイント）• データに基づく政策評価へ、「5合目」まで来た• 精度の高いデータが増えるなどすれば、実現する• その際、ロジックモデルを基本に据えること• ×「漫然としたデータ収集→あるデータの分析」➡〇「見たい結果を設定→必要なデータを収集」• 県単位データから医療圏単位データへ• 定期的な多変量解析による分析結果の、定点観測的フィードバック• アウトカム評価による本物のPDCAにより、データに基づく政策評価。改善の加速へ
34

ロジックモデルに沿った共通フォーマットでのデータ収集が必要

ロジックモデルの共有で「アウトカム向上の加速」
分野：がん対策

【国】

脳卒中対策

施策
1

心疾患対策
〇〇対策

施策

施策

施策

指標
【××％】

分野アウトカム
分野アウトカム①

指標
【××％】

指標
【××％】

【××％】

分野アウトカム②
【××％】

【××％】

【47沖縄県】【・・・県】【1北海道】

中間アウトカム
中間アウトカム①

11

中間アウトカム2
中間アウトカム①

中間アウトカム2中間アウトカム①

指標
3
【××％】

分野アウトカム
4
分野アウトカム①【××％】

指標
【××％】

分野アウトカム【××％】
分野アウトカム①

分野アウトカム【××％】
分野アウトカム①

指標
【××％】
【××％】

1

中間アウトカム2中間アウトカム①

指標
3
【××％】

指標
中間アウトカム② 【××％】
分野アウトカム②【××％】【××％】 【××％】

2

3

4
【××％】

4

…
5中間アウトカム②【××％】
分野アウトカム②【××％】【××％】【××％】

5中間アウトカム②…
【××％】【××％】【××％】5
中間アウトカム②
【××％】
【××％】
【××％】
分野アウトカム②

【××％】
【××％】

【××％】

【××％】

【××％】

好事例
3

【××％】
【××％】

事例
4

5

…

…

今年

【××％】

【××％】

3年前 5年前

【××％】

【××％】

・今の医療計画は県間を比べにくい・47県のロジックモデルがあれば、・比較（ベンチマーキング）ができる・好事例を早く発見し、共有できる・全県の対策が加速する・患者に幸せ（アウトカム）をもたらす

出典：がん政策サミット資料を一部改変

35

各ステークホルダーに期待されること（順不同）【国】〇医政局長通知にアウ
トカム評価と明示〇ロジックモデルをフォーマットに使用〇「情報支援センター」の設置【住民・患者】〇データによる地域診断の確認〇データに基づく政策提言の強化〇市民データサイエン
ティストの育成【医療介護等提供者】〇ロジカルシンキングの強化〇職能を超えた地域の課題解決のための議論〇課題解決のための横断チーム活動けん引【都道府県等】〇「アウトカム評価」の実施〇ロジックモデルに基づく政策立案〇均てん化余地の大きいところへの注力【メディア】〇統計に関する研修の実施〇メディア・ドクター（データ編）の実施〇「データ・ジャーナリズム」の展開【データ専門家】〇ロジックモデルの上にデータを乗せる〇O中心OPSCソース横断データセットの提供〇指標データ多変量解
析で政策評価の支援
36

データに基づく政策評価によって均てん化を早期実現するには情報支援センターの設置がカギ

地域医療計画情報支援センター

出典：RH-PACガイドライン

37ありがとう、ございました
ロジックモデル×医療圏別データ×多変量解析＝
質の高い政策立案（評価）⇒迅速な均てん化（患者・現場・地域のために）