社会医療診療⾏為別調査と⻭科疾患実態調査を用いた一人平均現在⻭数の将来予測

社会医療診療⾏為別調査と⻭科疾患実態調査を用いた一人平均現在⻭数の将来予測安藤雄

一Future Prediction of Mean Number of Present Teeth by using"Survey of Medical Care Activities in Public Health Insurance"and "Survey of Dental Diseases"
Yuichi Ando
キーワード:一人平均現在⻭数、将来予測、社会医療診療⾏為別調査、⻭科疾患実態調査
要 旨
社会医療診療⾏為別調査(以下「社調」)と⻭科疾患実態調査(以下、「⻭調」)を用いて一人平均現在⻭数の将来予測を⾏った。
予測に先⽴ち、2005〜 2014年における「社調」の年齢階級別(5才区分)抜⻭数を当該年の推計人口で除し、一人平均年間喪失⻭数の年齢階級別推移を確認し、2014 年の値を予測に用いることにした。この値(y)と「⻭調」の最新調査である 2011年における年齢階級別にみた一人平均現在⻭数(x)の関連をみたところ、両者の間に以下の直線関係が認められた: y=−0.0082x+0.3209(R2=0.8748)。
将来予測は、「⻭調」の最新調査である 2011年における年齢階級別(5才区分)一人平均現在⻭数を起点とし、これを同一出⽣集団と捉え、2051 年まで 5年ごとに予測値を推計した。具体的には、まず 2011 年「⻭調」の実績値から、2014年「社調」の一人平均年間喪失⻭数の 5年分の値を減じて、5年後(2016 年)の年齢階級における一人平均現在⻭数の予測値とした。次いで、この予測値から当該年度の予測値を上述した回帰式に代入して得られる一人平均年間喪失⻭数の 5年分を減じ、その 5年後(2021 年)の予測値を算出し、これを2051年まで繰り返した。
その結果、⾼齢者の一人平均現在⻭数は⼤幅に改善することが示され、予測値は 2011 年の 30年後である2041 年時点では全年齢階級で 20⻭以上、2051年時点では 22.7〜 24.5 ⻭であった。

はじめに⻭の保有状況は、⻭科保健医療にとって最も重【著者連絡先】〒351-0197 埼⽟県和光市南 2-3-6
国⽴保健医療科学院
安藤雄一
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E-mail: andoy@niph.go.jp

要な指標の一つであり 1)、これを測定する⽅法として静態統計と動態統計がある 2)。前者の静態統計は「⻭の保有」に関する対象者の状態を調査するもので、その代表例が⻭科疾患実態調査 3,4)(以下、「⻭調」)である。各地で同様の調査が広く⾏われており、古くから確⽴した調査⽅法といえる。
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⽅ 法

一⽅、動態統計は一定期間中における⻭の喪失を調査したもので、⻭の保有状況をみる統計とし1.データソースて確⽴したものとは言い難いが、社会医療診療⾏(a)社会医療診療⾏為別調査(社調)5)

為別調査 5)(以下、「社調」)における抜⻭数は利1999(平成 11)〜 2014(平成 26)年調査報告に用価値の⾼い動態統計による情報源と考えられおける⻭科診療の診療⾏為に関して最も細かい分る。その理由は、⻭の⼤半は⻭科診療室における類(1999 〜 2004 年は小分類、2005 年は基本分類、抜⻭処置を経て喪失に⾄ること、またわが国の抜2006 〜 2014 年は細分類)がなされている統計表

⻭処置の多くは保険診療として⾏われているためを用いた。

である。

社会医療診療⾏為別調査は、全国健康保険協会

筆者はこの「社調」の公表値を用いて 2005〜管掌健康保険(協会けんぽ)、組合管掌健康保険

2010 年におけるわが国の一人平均年間喪失⻭数の(組合健保)、共済組合等の保険(共済等)、国⺠推計を⾏い、本誌に報告した 。さらに、この報健康保険(国保)および後期⾼齢者医療制度(後告において、「⻭調」と「社調」を組み合わせて期⾼齢者医療)の下で⾏われている保険診療につ⻭の喪失状況に関する将来予測を⾏いたい旨も述いて、毎年 6⽉分のレセプト(診療報酬明細書)

べた。

について実施している抽出調査で、第1次抽出と6)

ここでいう将来予測は、静態統計より得られたして医療機関が選ばれ、第2次抽出として該当医各年齢階級の一人平均現在⻭数から、動態統計よ療機関のレセプトが選ばれる。⻭科診療所の場合、り得られた同じ年齢階級の一人平均年間喪失⻭数

2010 年までは第1次抽出率が 100 分の 1、第2次を減じて一人平均現在⻭数の予測値を推計するも抽出が 10 分の 1で、全体で 1000 分の 1 のレセプトのである。筆者は過去に同様の予測を⾏ったことが調査の対象であったが、2011 年から一次抽出率があり 7)、8020推進財団による「永久⻭の抜⻭原が⾼まった(2011 年: 45分の 1、2012年: 25分の因調査」から推計された一人平均年間喪失⻭数を

1、2013年: 22 分の 1、2014 年 14 分の 1)5,12)。二「⻭調」による一人平均現在⻭数から減じるかた

次抽出率は今までと同様10 分の 1であった。

ちで予測を⾏った。この予測では、一人平均年間本調査結果として公表されている統計表に示さ喪失⻭数を年齢階級ごとに固定した値として扱っれている数値は、抽出したサンプルにおける集計た。しかしながら、⻭の喪失の発⽣状況(incidence)値ではなく、上述した保険加入者全体におけるをみたコホート研究では、⻭の喪失が⽣じるか否1ヶ⽉間(6⽉)の全国推計値である。2005 年以

かはベースライン時の⻭の保有状況(prevalence)

降は、年齢階級別(5才区分)の情報が公表されに依存し、一定以上の現在⻭数を保有する人であるようになった。

れば現在⻭数が多いほど⻭の喪失リスクは低くなることが明らかである

統計表には、保険診療における請求項⽬(診療⾏8− 10)。この疫学的知見を踏為)の情報が実施件数・回数・点数として記されてまえると、筆者がかつて⾏った予測 7)では一人平いるが、このうち実施件数は当該診療⾏為に請求の均現在⻭数の値が改善しているにもかかわらず⻭あった人数、回数は当該診療⾏為が請求された回数、の喪失の発⽣状況に⻭であることを仮定した予測点数は当該診療⾏為の点数のことである。

であり、一人平均現在⻭数が過小評価されていた可能性が⾼い。

抜⻭についての診療⾏為は、乳⻭/前⻭/⾅⻭/難抜⻭/埋伏⻭/ヘミセクションに区分されそこで今回⾏う将来予測では、⻭の喪失の発⽣状況が⻭の保有状況に依存する関係にあることをている。
(b)⻭科疾患実態調査(⻭調)3,4)

考慮入れ、「社調」と「⻭調」の公表データを用い最新調査である 2011 年の調査結果 11)を用い、て一人平均現在⻭数の将来予測を⾏うことにした。

社会医療診療⾏為別調査と同様の年齢階級区分に

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社会医療診療⾏為別調査と⻭科疾患実態調査を用いた一人平均現在⻭数の将来予測よる一人平均現在⻭数のデータを予測に用いた。

調」と推計人口から算出した一人平均年間喪失⻭(c)推計人口数の 5年分の値を減じて、5年後(2016 年)の年

社会医療診療⾏為別調査で年齢階級別情報が公齢階級における一人平均現在⻭数の予測値とし開されるようになった 2005年から 2014年までの 6た。次いで、この予測値から当該年度の予測値を⽉ 1⽇現在における年齢階級別にみた推計人口上述した回帰式に代入して得られる一人平均年間データを用いた。

喪失⻭数の 5 年分を減じ、その 5 年後(2021 年)の予測値を算出し、これを2051 年まで繰り返した。

2.分析⽅法(a)「社調」による一人平均年間喪失⻭数の算出

結 果

一人あたり現在⻭数の予測値の算出に先⽴ち、

1.抜⻭数と一人平均年間喪失⻭数の推移

一人あたり年間喪失⻭数を既報 6)に準拠して算出した。

図 1 に 1999〜 2014 年の 6 ⽉一ヶ⽉間における抜⻭数全体の推移を示す。1999 〜 2002 年は約 140万

まず、社会医療診療⾏為別調査が組合健保を調本と変化がなかったが、それ以降は少しずつ減少査対象に含めるようになった 1999 年から最新のし、2011 年では 99.1 万本と 100 万本を下回ったが、2014 年における抜⻭数全体の推移をみた後、年齢その後は増加し、最新の 2014 年は 127.5 万本で階級別情報が公表されるようになった 2005年からあった。

最新の 2014年における抜⻭数について年齢階級別

図 2は、2005 〜 2014 年における抜⻭数の推移をに推移をみた。さらに、各年の年齢階級別抜⻭数

年齢階級別にみたものである。年齢階級ごとの増を同年の推計人口で除し、一人あたり年間喪失⻭数として算出し、その推移をみた。
(b)一人平均現在⻭数の将来予測
将来予測の指標は一人平均現在⻭数とし、65歳以上の⾼齢者について将来予測を⾏った。
「⻭調」の最新調査が⾏われた 2011年における年齢階級別(5才区分)一人平均現在⻭数(x)と、2014年の「社調」と推計人口から得られた同じ年齢階級における一人平均年間喪失⻭数(y)を予測の起点となるデータとして扱った。さらに xと yについて散布図を作成して xと yの回帰式を求めた。その際、⻭の喪失の発⽣頻度が現在⻭数 15 本前後で図 1 抜⻭数の推移(社会医療診療⾏為別調査: 1999〜 2014 年)

ピークを示し、現在⻭数がこれより少なくなるほど、また多くなるほど発⽣頻度が低くなる 8− 10)という疫学知見を踏まえ、yは xが多いほど少ないという前提による説明が可能な年齢階級(20〜70 歳代)に絞ってxとyの散布図を作成した。
将来予測は、「⻭調」の最新調査である 2011年
における年齢階級別(5 才区分)一人平均現在⻭数を起点とし、これを同一出⽣集団と捉え、2051年まで 5 年ごとに予測値を推計した。具体的には、
まず 2011年「⻭調」の実績値から、2014年「社図 2 年齢階級別にみた抜⻭数の推移(2005 〜 2014 年)

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y= -0.0082x + 0.3209
y:一人平均年間喪失⻭数
x:一人平均現在⻭数
表 2 に一人平均現在⻭数の予測値を示す。たとえば 2011 年の 60-64歳を例にとると、5年後(2016年)の 65-69歳の一人平均現在⻭数は、5年前の値(22.53)から、この時の年間一人平均喪失⻭数の 5年分(0.154× 5)を減じた値が予測値として算出される(21.84)。さらにその 5 年後(2021 年)の
図 3 年齢階級別にみた一人平均年間喪失⻭数の推移(2005 〜 2014 年)

70-74歳では、5年前の予測値(21.84)から、この現在⻭数に応じて回帰式より算出される一人平均表1

将来予測の起点として用いった各年齢階級における一人平均年間喪失⻭数 #1 と一人平均現在⻭数 #2

減傾向をみると、図 1 のように 2010年頃まで減少し、その後増加傾向を示す年齢階級が多かったが、75 歳以上では一貫して増加傾向を示した。それに伴い、抜⻭数のピークとなる年齢階級が⾼齢者側にシフトする傾向も認められた。
図 3に一人あたり年間喪失⻭数の推移を示す。
44歳以下の若い年齢層では、やや不定なところはあるものの概ね横ばい傾向を示した。45〜 74歳
では 2005〜 2010年にかけて減少傾向を示したものの、その後、増加したが 2014年は 2005年に比べると低い値を示した。75歳以上では漸増傾向を示した。
2.一人平均現在⻭数の将来予測
表 1 に将来予測の起点として用いた各年齢階級における一人あたり年間喪失⻭数(2014社会医療)と一人あたり現在⻭数(2011⻭実調)を示す。図4は両者の関連をみたものであるが、80歳以上の年齢階級は一人平均現在⻭数が少なく一人平均年間喪失⻭数も少なく、「⻭を保有している人ほど⻭を喪失しにくい」という仮説が適用でないため、ここでは除外し、20 〜 70歳代に限定して散布図を作成した。その結果、以下の回帰式が得られ、説明⼒(R2)は 0.8748であった。

図 4 一人あたり年間喪失⻭数 #1 と一人あたり現在⻭
数 #2 の関連

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年 間 喪 失 ⻭ 数 の 5年 分 (( − 0.0082× 21.84+

考 察0.3209)× 5)を減じた値が予測値として算出され本稿では、静態統計である「⻭調」と動態統計る(21.14)。その結果、65 歳以上の一人平均現在である「社調」と推計人口データを用いて、2011

⻭数の予測値は、2041 年の時点で全ての年齢階級年における 5 才区分でみた各年齢階級一人平均現で 20 ⻭以上となり、2051年度時点では 22.7 〜 24.5

在⻭数から、同一出⽣集団の一人あたり年間喪失本と予測された。図 5は 65歳以上の一人平均現在⻭数を減じていくという⼿法により、一人あたり⻭数について⻭科疾患実態調査の実績値と今回予現在⻭数の将来予測を⾏ったものである。さらに、測された数値をつないで図示したものである。

今回の予測では、⻭の喪失状況は⻭の保有状況に

表2

一人平均現在⻭数の予測値

図 5 ⾼齢者(65 歳以上)の一人あたり現在⻭数の実績値# 1 と予測値# 2
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ヘルスサイエンス・ヘルスケア Volume 15,No.2(2015)

影響されるという疫学的知見 8 − 10)を踏まえ、一反映できると考えられる。

人あたり年間喪失⻭数が一人あたり現在⻭数に依⻭の保有状況を⾼めることは⻭科保健医療の達存する関係が確認されたので(表 1、図 4)、これ成⽬標であり、⻭の保有状況は⻭科保健医療の最を考慮に入れた推計を⾏った。

重要な指標である 1)。⻭科の受診率にも強く影響

その結果、⾼齢者の一人平均現在⻭数は⼤幅に改善し、2011年の 30年後である 2041年時点で全するので、受診率の将来予測をする際には⻭の喪失状況の予測が必須である。ての年齢階級で 20⻭以上となることが予測された。

このように今回提示した予測モデルは、重要と考えられるので、内容の吟味を図り、より精度の「⻭調」のような静態統計では対象者が過去に⾼いものにしていきたいと考えている。

経験した⻭の喪失の蓄積が prevalence として示されるので、現状における⻭の喪失状況(incidence)

文 献に関する情報が不⾜し、とくに将来予測を⾏う際

1)公益財団法人 8020推進財団指定研究 研究報告書.
⻭科口腔保健法に基づく「保健と医療のベストミックス」に関する政策提言と今後の優先順位の⾼い研究課
題.2013年.には弱点となる。しかしながら、「社調」による抜⻭の現状を incidence 情報として活用できれば、現状における⻭の喪失状況が反映されるので、前述した静態統計のみによる⽅法の弱点を補うことができる。
前回、筆者 6)が 2005〜 2010年の「社調」と同年の人口推計データを用いて一人平均年間喪失⻭数を算出したところ、75歳以上では増加傾向だったものの 45〜 74歳では一貫して減少傾向にあった。しかしながら、今回、それに続く期間のデータを追加して推移をみたところ、75歳以上では引き続き増加傾向にあったが、45〜 74歳では 2005〜2010年の減少傾向から微増に転じていた(図2)。
この変化が⽣じた理由として、2011年から社会医療診療⾏為別調査における⻭科医療機関の一次抽出率が⾼まった 5,12)影響があるかもしれないが、確認は困難と思われる。社会医療診療⾏為別調査
は 2015年から NDBを用いた全数に近いサンプルとなり、名称も社会医療診療⾏為別統計に変わった 13)。データとしては安定する⽅向に向かうと思われるので、今後、注視していく必要がある。
今回⾏った予測では、⻭科診療室での抜⻭処置を通じて喪失に⾄ることを前提として、⻭科医院での保険診療による抜⻭件数から⻭の喪失状況を把握したが、抜⻭処置を経ずに自然脱落する場合もあり 14)、このようなケースは除かれてしまう。
頻度はそれほど⾼くないと思われるが、全国的な実態が不明なので、これが明らかになれば予測に̶ 53 ̶

http://www.8020zaidan.or.jp/pdf/jigyo/kenkyuuh25_
bestmix.pdf (2015年12⽉10 ⽇アクセス)2)安藤雄一.統計における動と静.The Quintessence
2014 ;33(4):816-817.
3)厚⽣労働省.⻭科疾患実態調査.
http://www.mhlw.go.jp/toukei/list/62-17.html(2015年12⽉10⽇アクセス)4)⻭科疾患実態調査 <CD-ROM>統計表データ(全 9回調査分)第 1回調査(昭和 32年)−第 9回調査(平成 17年)
.口腔保健協会編.⼭⼿情報処理センター作成.2009.
5)厚⽣労働省.社会医療診療⾏為別調査.
http://www.mhlw.go.jp/toukei/list/26-19_old.html(2015年12⽉ 10⽇アクセス)
6)安藤雄一.社会医療診療⾏為別調査を用いた⻭の喪
失状況の現状把握.ヘルスサイエンス・ヘルスケア
2011;11(1):15-21.
http://www.fihs.org/volume11_1/articles3.pdf(2015 年12⽉10⽇アクセス)
7)(財)8020推進財団(作業班:安藤雄一,相⽥ 潤,森⽥ 学,青⼭ 旬,増井峰夫).永久⻭の抜⻭原因調査 報告書.2005.
http://www.8020zaidan.or.jp/pdf/jigyo/bassi.pdf(2015年12⽉10⽇アクセス)
8)安藤雄一,葭原明弘,清⽥義和,宮崎秀夫.成人における⻭の喪失リスク要因に関する研究 地域住⺠を対象とした 3年間の縦断調査.口腔衛⽣学会雑誌
2001;51(3):263-274.
9)近藤隆⼦,葭原明弘,清⽥義和,宮崎秀夫.70 歳
地域在住⾼齢者の⻭の喪失リスク要因に関する研究
5年間のコホート調査結果.口腔衛⽣学会雑誌 2009 ;社会医療診療⾏為別調査と⻭科疾患実態調査を用いた一人平均現在⻭数の将来予測

59(3): 198-206.

13)厚⽣労働省.社会医療診療⾏為別統計(旧:社会医10)吉野浩一,櫻井美和,村松康⼦,⽥邉吉彦,鏡 宣昭,杉原直樹,松久保隆.現在⻭数別にみた喪失⻭数の推計 ⻭科疾患実態調査を用いた解析.口腔衛⽣学会雑誌 2009 ;59(3):159-164.
11)(一社)⽇本口腔衛⽣学会編.平成 23年⻭科疾患実態調査報告.
(一社)口腔保健協会.東京.2013.
12)恒石美登里.
「1 ⽇当たり点数」の増加と「1 件当た療診療⾏為別調査).
http://www.mhlw.go.jp/toukei/list/26-19.html(2015 年12⽉10⽇アクセス)
14)⼭本龍⽣,恒石美登里,村上千春,渡邊達夫.8-10
年間のメインテナンス患者における⻭の喪失状況と喪失 に 関 連 す る 要 因 . 口 腔 衛 ⽣ 学 会 雑 誌 2007; 57(5): 632--639.

り⽇数」の減少.⽇本⻭科評論 2015; 75(8):152-153.

Future Prediction of Mean Number of Present Teeth by using"Survey of Medical Care Activities in Public Health Insurance"and "Survey of Dental Diseases"
Yuichi Ando
(National Institute of Public Health)

Key Words : Mean number of present teeth, Future prediction, Survey of Medical Care Activities in
Public Health Insurance, Survey of Dental Diseases

I attempted to predict mean number of present teeth of old age groups for the period between 2011 to2051 by using“Survey of Medical Care Activities in Public Health Insurance”(SMCAPHI) and“Survey ofDental Diseases”.
Prior to a prediction, mean number of extracted teeth per year was calculated by dividing total number of
tooth extraction in SMCAPHI by estimated population during the period between 2005 to 2014, and thevalue in 2014 was used as parameter of the prediction. This value (y) was highly correlated with mean number of present teeth (x) in 2011: y = -0.0082x + 0.3209 (R2=0.8748).
Based on the value of mean number of present teeth in each five year age group, I regarded this age
group as birth cohort and estimated predicted value of mean number of present teeth in each birth cohort
until 2051. Predicted value in 2016 was estimated by subtracting mean number of extracted tooth per five
year from mean number of present teeth in same birth cohort. Predicted value in 2021 was estimated bysubtracting mean number of extracted tooth per five years calculated by regression formula as referredabove from predicted value in previous predicted year. After 2026, predicted value was estimated by same
method until 2051.
The results showed remarkable improvement of mean number of present teeth. Predicted values in all
old age groups exceeded twenty in 2041, and reached 22.7 - 24.5 in 2051.
Health Science and Health Care 15(2):48 − 54,2015

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