Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
アスピリンやβプロッカーなどの薬物治療を投入すると、multicollinearityが原因となって推定値を求めることができなかった。これは、前節で述べたMcClellan and Staiger（1999,2000）が指摘する通り、アスピリンやβプロッカーなどの薬物治療の選択が患者属性や施設属性に大きく依存する内因変数であることを示唆している。

## 3 - 4 生存期間分析の推計結果

図表2は推計結果を示している。まず、年間PTCA実施数による相違は統計学的に有意性が観察されなかった。しかし、これはランダム・サンプルによるデータに基づく結果ではないことに留意する必要がある。つまり、「融合データ」に含まれる医療施設が高度にハイテク化された施設であるとはいえ、施設間における治療の質には差が存在しないと断定することはできない。一方、高齢者、副疾患が陳旧性心筋梗塞あるいはKillip分類=1は統計的に有意である。つまりリスクや重症度の高い患者が死亡する確率が高く生存期間が短い傾向にあることがわかる。また、高脂血症が欠損値となっている患者の1年以内の死亡率が極端に高い一方で、高血圧が欠損値となっている患者では極端に低い。糖尿病と陳旧性心筋梗塞についても欠損値となっている患者の死亡率が3割程度低いことが確認された。

図表3は、図表2の結果に基づき、Killip分類別の生存関数を描いたものである。重症度の低いKillip分類=1及び2は生存関数がほぼ水平であるのに対し、重症度の高いKillip分類=3及び4は急速に右下がりの曲線となっている。Killip分類が欠損値の患者の生存関数は、その中間に位置している。

## 3 - 5 GMM 法の有効性

以上の結果から、「融合データ」に対しては GMM 推定法が有効である。第 1 に、「融合データ」には、CCP データのような詳細なカルテ・ベースの患者属性はなく、患者間のバリエーションによる直接的なリスク調整を行うことができないからである。とりわけ、副疾患および重症度に関する情報の有無について医療施設による偏りがあり、これを調整するためにも施設間のバリエーションを IV とする GMM 推定法が有効である。第 2 に、日本における PTCA の実施率は米国に比較すると非常に高く $ ^{14} $ 、本データの調査対象者も全て PTCA を実施された急性心筋梗塞疾患者であるからである。本論文は、むしろ入院時のアスピリンや $ \beta $ プロッカーなど、PTCA と併用された多様な薬物治療による医療評価が主眼となることから、複数の治療効果に対する同時推定を可能とした GMM 推定法が適している。
### 4. GMM による推定

## 4 - 1 GMM による推定法の定式化

本節では、McClellan and Staiger（1997、1999）による GMM 推定法について概観する。

この推定法は、患者レベル(patient - level)での各医療施設内(within - hospital)における属性のバリエーションではなく、医療施設間（between - hospital）におけるバリエーションをⅣとする2段階推定法をとる。

$$ (5)\quad Y_{ij}=T_{ij}\beta+X_{ij}\alpha+u_{j}+\varepsilon_{ij} $$

推定式(5)は、第j番目の医療施設に入院した第i番目の患者の治療成績 $ Y_{ij} $ は、当該医療施設においてその患者が受けた治療 $ (T_{ij}) $ および、入院時における患者属性 $ (X_{ij}) $ に依存していることを示している。 $ \beta $ と $ \alpha $ は推定すべきパラメータである。ここで、McClellan and Staigerは、誤差項を医療施設間 $ (u_{j}) $ と患者間 $ (\varepsilon_{ij}) $ における属性のバリエーションに起因する2つの部分に区別して定義している。ここで $ u_{j} $ と $ T_{ij} $ 、および、 $ \varepsilon_{ij} $ と $ X_{ij} $ とは相関がないが、 $ \varepsilon_{ij} $ は $ T_{ij} $ と相関があると仮定する。

次に、第j番目の医療施設に入院した第i番目の患者の治療選択に関する推定値については、患者属性、および、患者がどの医療施設に入院したかによって説明されるとする。

$$ (6)\quad T_{ij}=X_{ij}\gamma+\tau_{j}+\mathbf{v}_{ij} $$

推定式（6）において、$\tau_{j}$ は第$j$番目の医療施設におけるN種類の治療それぞれに関する集中度を示す固定効果(hospital fixed - effect)である。また、ここでも、入院時の患者属性$X_{ij}$ は誤差項$v_{ij}$ とは相関がないと仮定する。推定式（5）における$T_{ij}$ は内生変数であるので、推定式（5）に推定式（6）を代入することによって、推定式（7）が得られる。

$$ (7)\qquad Y_{ij}=X_{ij}\boldsymbol{\eta}+\boldsymbol{\phi}_{j}+\boldsymbol{\omega}_{ij}\ \mathrm{where}\quad\boldsymbol{\eta}=\boldsymbol{\gamma}\boldsymbol{\beta}+\boldsymbol{\alpha};\boldsymbol{\phi}_{j}=\boldsymbol{\tau}_{j}\boldsymbol{\beta}+u_{j};\boldsymbol{\omega}_{ij}=\boldsymbol{v}_{ij}\boldsymbol{\beta}+\boldsymbol{\varepsilon}_{ij} $$

## 4 - 2 GMM による推定方法

まず、推定の第1段階として「融合データ」における全サンプルについて推定式（6）と（7）を最小2乗法により推定する。この患者レベルの回帰分析の結果から、医療施設間におけるバリエーションに注目し、治療成績と治療選択の固定効果の推定値（$\hat{\phi}_{j}$ と $\hat{\tau}_{j}$ ）を第$j$ 番目の医療施設について求める。具体的には、患者レベルのデータに基づき推定された回帰式（6）と（7）から推計される誤差項の平均値を各医療施設について求め、医療施設レベルのデータを求める。

(8) $ \phi_{j}=\tau_{j}\beta+u_{j} $
推定式（8）において、医療施設における治療選択の固定効果（$\tau_{j}$）は、観測されない医療施設間での属性バリエーション（$u_{j}$）から独立であると仮定する。

ここで、$\phi_{j}$ と $\tau_{j}$ が推定誤差なしに観察可能ならば、N種類の治療選択の固定効果を IV として投入し、第 j 番目の医療施設における患者の治療成績に対する回帰式（8）を、各医療施設の患者数（m）による加重回帰分析を用いて推定することができる。すなわち、$\beta=1/m\left(\hat{\tau}^{\prime}\hat{\tau}\right)^{-1}\left(\hat{\tau}^{\prime}\hat{\phi}\right)$ である。しかしながら、$\hat{\tau}_{j}$ には推定誤差が存在し、$1/m\left(\hat{\tau}^{\prime}\hat{\tau}\right)$ は、医療施設間における治療選択の分散

$(E(\tau^{\prime}) \equiv Var(\tau_{j}))$ に対して過剰推計であると考えられる。したがって、McClellan and Staiger は、この推定誤差を修正するモメント行列の推定値を用いた。すなわち、第 1 段階で求めた固定効果の推定ベクターから、医療施設間の治療選択について、$\hat{\tau}_{j}$ における推定誤差の不偏分散推定値を示す共分散行列（$\overline{\Psi}_{\tau}$）を求め、これを過剰推計された $1/m\left(\hat{\tau}^{\prime}\hat{\tau}\right)$ から差し引く（$1/m\left(\hat{\tau}^{\prime}\hat{\tau}\right)-\overline{\Psi}_{\tau}$）という方法である。

## 4 - 3 GMM 推定のための基本統計量

図表4は、GMM推定のための基本統計量を示している。経過指標と効果指標に関しては、推定式(6)と(7)の結果に基づき、医療施設ごとに治療選択( $ \hat{\tau}_{j} $ )と治療効果( $ \hat{\phi}_{j} $ )について固定効果の推定値を求め、さらに、年間急性心筋梗塞疾患者数により加重平均をとった数値である。

まず、経過指標をみると、ステントの使用率は約53％と非常に高いものの、標準偏差が32％ポイントと、施設間での格差が大きいことが分かる。薬物治療では、入院中または退院時のアスピリンや退院時におけるACE阻害剤の処方がそれぞれ、27%、52%、31%と高い。これらは、CCPによる研究結果に基づくCMS（Center for Medicare and Medicaid Services）の見解や米国循環器学会と米国心臓学会がまとめたガイドラインによっても有効な治療法であるとされている。しかし、標準偏差を見ると、アスピリンについてはいずれも約40％ポイント、ACE阻害剤についても約27％ポイントと病院間の格差が大きい（図表5-1～5-4参照）。同様に、有効性が高いとされる退院時におけるβ-プロッカーの処方率は10％と低い $ ^{15} $ ものの、アスピリンやACE阻害剤と比較すると医療施設間の格差は11％ポイントと小さい（図表5-5）。
次に効果指標をみると、入院後24時間以内、30日以内、1年以内の死亡率はそれぞれ、1%、6%、7％と、最初の1ヶ月間で急激に高まる。しかしそれ以降は変化しない。一方、標準偏差を見ると、入院後24時間以内の約3％ポイントから1年間で約16％ポイントまで、入院後の時間経過にしたがい医療施設間における死亡率の差が大きく拡大している（図表5-6～5-8参照）。また、平均医療支出は204万円（病院間格差が97万円）で、平均入院日数は21日（病院間格差が約7日）である（図表5-9～5-10参照）。

「融合データ」と McClellan and Staiger（1999）が用いた CCP ファイルとは質量共に全く異なったデータであり、そこから得られる結果を直接比較検証することは適当ではない。しかし、基本統計量から、以下、興味深い点を指摘することができる。

「融合データ」に含まれる50施設が、高度にハイテク化された病院であり、年間急性心筋梗塞受入患者数の平均が約100人（中央値243人）と規模が大きいのに対し、CCPは、PTCA実施率が約19%、年間急性心筋梗塞受入患者数の平均が45人（中央値28人）で、4,005もの多様な医療施設を含んでいる。したがって、「融合データ」は、CCPに比較すると、施設規模やハイテク機材などの面で施設間のバリエーションが小さく同質性が高いと考えられる。にもかかわらず、「融合データ」の結果は、経過指標、効果指標のいずれにおいても、CCPよりも医療施設間のバリエーションが大きい。確かに、CCPでは、入院中のアスピリンやβ-プロッカーの処方率がそれぞれ77%、44%と高く、標準偏差が12%~15%ポイントと医療施設間の格差はある。しかし、アスピリンに関しては、「融合データ」と比較するとその格差ははるかに小さい。また、時間経過による死亡率はCCPの方が高いものの、入院後24時間以内を除けば、医療施設による30日以内、1年以内の死亡率の差はそれぞれ、7%、9%と「融合データ」よりも小さい。

これらの基本統計による結果を踏まえ、次節では、GMM 推定法による分析結果を議論する。なお推定は GAUSS Version 3.2.54 により行った。

### 5. GMM 法による分析結果

## 5 - 1 経過指標における医療施設間の分散

第1に、図表6-1と6-2は、さまざまな治療の集中度および患者成績について医療施設間における分散をGMM法により推定した結果を示している。図表中の対角線上の数値は標準偏差の推定値を、対角線上以外の数値は2変数間での相関係数の推定値を表す。
図表6－1の経過指標をみると、対角線上にある医療施設間における各治療の実施率の推定標準偏差は非常に大きい。ハイテク治療に関わるステントの使用では、ベースラインの使用率53％に対して約13％ポイントとなっている。一方、入院時および退院時のアスピリン、退院時のßブロッカーとACE阻害剤それぞれのベースライン実施率27%、52%、10%、31％に対し、3.8％ポイント、8.4％ポイント、6.5％ポイント、10％ポイントとなっている。これらの薬物治療のコストは安く、急性心筋梗塞に有効性が高いとされている。こうした結果から、ハイテク治療であるか薬物治療であるか、あるいは、コストの高低に関わらず、治療を選択するパターンが、医療施設間で明らかに異なることがわかる。

GMM 法によって推定されたこれら治療実施率の推定標準偏差は、施設間における「真」の偏差を示している。図表4における各治療の標準偏差と比較すると、値が小さくなっているのは、前節で指摘したように、 $ \hat{\tau}_{j} $ の推定誤差による医療施設間における分散の過剰推計を、 $ \overline{\Psi}_{\tau} $ によって下方修正したためである。対角線上外の相関係数は、入退院時におけるある薬物治療に積極的な医療施設は、他の薬物治療についても同時に積極的であることを示している。

## 5 - 2 効果指標における医療施設間の分散

次に、図表6-2の効果指標をみると、やはり、対角線上にある医療施設間における死亡率の推定標準偏差は非常に大きい。入院後24時間以内、30日以内、1年以内それぞれのベースラインの死亡率1%、6%、7%に対し、標準誤差は2.2%ポイント、5.8%ポイント、7.1%ポイントとなっており、時間経過とともに医療施設間の格差が拡大する傾向にある。また、対角線上外の相関係数の結果から、入院後のさまざまな時点において、医療施設間における死亡率の分散は非常に高い相関関係にあることが分かる。すなわち、入院後短期間での死亡率が高い医療施設は、あらゆる時点での死亡率はやはり高い傾向にある。

## 5 - 3 構造指標が経過指標及び効果指標に与える影響

図表 7 は、年間の PTCA 実施回数と許可病床数を構造指標として、経過指標及び効果指標に対する効果を GMM 法で推定した結果を示している。ここでは、PTCA 実施回数と許可病床数を入院患者の属性とは独立した外生変数として扱った。これによると、年間の PTCA 実施回数の増加は、退院時硝酸剤の処方と一過性ペースメーカーの使用を除き、全ての薬物治療に対しマイナスの影響があることが分かる。これは、ハイテク治療に特化した医療施設であるほど、薬物治療には消極的な傾向にあることを示している。PTCA 実施回数と許可病床数の効果指標に対する影響に、ほとんど有意性は観測されなかったものの、年間 PTCA 実施回数の多い医療施設ほど、平均入院日数がわずかに短い。
最後に、図表8は、経過指標の効果指標に対する効果を検証するため、 $ \hat{\tau}_{j} $ の推定誤差を修正するモメント行列を用いて、各医療施設の年間急性心筋梗塞疾患者受入数により加重回帰分析を行った回帰式（8）の結果を示している。「融合データ」には退院後の予後追跡調査による情報は含まれておらず、退院後の患者成績を検証することはできない。したがって、 $ \hat{\tau}_{j} $ として入院中のステント使用と薬物治療（アスピリン、血栓溶解剤、昇圧剤）を回帰分析に投入した。

これによると、次の3つのことがわかる。第1に、年間PTCA実施回数の増加が入院後90日および1年以内の死亡率を若干下げ、平均入院日数を短期化する傾向にある。第2に、ステントの使用が平均入院日数を約9日間短くし、統計学的有意性はあまり高くはないものの入院費用を引き下げている。第3に、「融合データ」に含まれる医療施設間における治療選択パターンの大きな分散は、効果指標に代表される患者の治療成績に対し有意な影響をもたない。

### 6. 結論

本論文は、内閣府経済社会総合研究所が収集した「ESRI・急性心筋梗塞患者データ 2003」を用い、PTCA 実施後の急性心筋梗塞疾患者に対する医療施設間の治療選択パターンや治療成績の分散を定量的に検証した。本データの調査対象者は全てPTCAを実施された急性心筋梗塞疾患者であるため、本論文は、PTCAと併用された多様な薬物治療による医療評価を主眼とした。そのため、複数の治療法同士の内生性を排除してそれらの同時推定を可能とするGMM推定法を適用した。

実証分析の結果、以下の点が明らかになった。本データに含まれる50施設は高度にハイテク化された大病院であり、規模や機材、人材など構造指標の面で施設間の分散が小さく同質性が高い。しかし、実際は、治療選択のパターンや患者の治療結果が医療施設間で明らかに異なり、非常に多様な医療施設を含むCCPとほぼ同程度のちらばりが観測された。たとえば、入退院時におけるある特定の薬物治療に積極的な医療施設は他の薬物治療についても積極的である。また、年間のPTCA実施回数が多い施設ほど薬物治療に対しては消極的な傾向にあった。患者の死亡率については、時間経過とともに医療施設間の格差が拡大する傾向にある。

しかし、「融合データ」における医療施設間の治療選択のばらつきは、PTCA実施時のステント使用が若干平均入院日数を短縮する傾向にあったものの、死亡率や入院費用については統計学的に有意な結果はほとんど観察されなかった。

今後更にデータ収集を行うことによって、規模、技術水準、人材などの点で多様な医療施設を対象に分析を行った場合、日本の場合米国よりも大きな医療サービスの「質」の格差が観察されることは容易に予想できる。これは、おそらく日米両国における医療サービスの標準化やEBM（evidence based medicine）
の、社会に対する浸透の度合いの違いが影響している。

医療施設間における医療サービスの「質」の格差を縮小し、効率的な医療供給体制を確立するためには、医療サービスの標準化やEBMに対する社会的コンセンサスが不可欠である。しかし、その一方で、個々の患者の状態やニーズを無視した形で、医療サービスのガイドライン化が急速にかつ無批判に進むことはかえって医療サービスの質の低下につながりかねない。

したがって、医療サービスの標準化と個々の患者のニーズとのバランスをとりながら、公正なリスク調整が可能となる統計学的手法の確立と検証が十分に有効性を持ちうるようなデータ集積を行う必要があろう。

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図表1：PTCAを実施された急性心筋梗塞疾患者間における属性のバリエーション

変数の定義	平均値 (N=3,238)	標準偏差 (N=3,238)
1. 構造指標
年間PTCA実施回数(中央値=243)	335.860	(207.760)
2. 患者属性
男性ダミー	0.754	(0.431)
年齢	66.150	(12.553)
3. 副疾患及び重症度
高血压(収縮期血压>140mg以上または拡張期血压>90mg以上、または両方)	0.134	(0.341)
高血压欠損ダミー	0.786	(0.410)
高脂血症(総コレステロール値220mg/dl以上)	0.113	(0.317)
高脂血症欠損ダミー	0.786	(0.410)
糖尿病(空腹期血糖140mg/dl以上または75g-GTTで2時間値200mg/dl)	0.145	(0.352)
糖尿病欠損ダミー	0.692	(0.462)
陳旧性心筋梗塞(old myocardial infarction)	0.085	(0.279)
陳旧性心筋梗塞欠損ダミー	0.467	(0.499)
Killip分類=1;重症度非常に低い	0.145	(0.352)
Killip分類=2;重症度低い	0.009	(0.095)
Killip分類=3;重症度重い	0.007	(0.081)
Killip分類=4;重症度非常に重い	0.007	(0.084)
Killip分類欠損ダミー(レフェレンス変数)	0.832	(0.374)
4. 効果指標
入院後1年以内の死亡(censoring index)	0.094	(0.292)
最終追跡日までの日数	35.524	(583.664)
図表2：構造指標及び患者属性の1年以内生存確率に対する影響（Weibull分布）

Weibull分布を仮定したParametric Loglinear Survival推定法(N=3,238)
係数	標準誤差
1. 構造指標
年間PTCA実施回数(中央値=243)	0.9995	(0.0004)
2. 患者属性
男性ダミー	0.968	(0.132)
年齢	1.040	*** (0.006)
3. 副疾患及び重症度
高血压(収縮期血压>140mg以上または拡張期血压>90mg以上、または両方)	1.621	(0.791)
高血压欠損ダミー	0.038	*** (0.036)
高脂血症(総コレステロール値220mg/dl以上)	1.221	(0.519)
高脂血症欠損ダミー	117.849	*** (99.009)
糖尿病(空腹期血糖140mg/dl以上または75g-GTTで2時間値200mg/dl)	0.901	(0.235)
糖尿病欠損ダミー	0.656	*** (0.131)
陳旧性心筋梗塞(old myocardial infarction)	1.569	*** (0.297)
陳旧性心筋梗塞欠損ダミー	0.725	*** (0.118)
Killip分類=1;重症度非常に低い	0.387	*** (0.170)
Killip分類=2;重症度低い	0.408	(0.432)
Killip分類=3;重症度重い	1.350	(0.874)
Killip分類=4;重症度非常に重い	3.002	*** (1.450)
Killip分類欠損ダミー(レフェレンス変数)
Log-likelihood	-1128.683

注）

注）

a/Killip分類については最も重症度の低いKillip分類=1をレフェレンス変数とした。***、**、*はそれぞれ5%、10%、15%の有意水準を示す。
图表 3: K illip 分类别生存曲線
図表4：GMM推定のための基本変数の推計値

変数の定義	平均値 ( N = 50 )	標準偏差 ( N = 50 )
1. 構造指標
年間PTCA実施回数(中央値=243)	264.077	(161.806)
許可病床数(中央値=518.676)	542.548	(262.285)
年間急性心筋梗塞疾患患者数(中央値=96)	99.747	(51.685)
2. 経過指標 a/
ステント使用	0.527	(0.322)
入院中アスピリン使用	0.272	(0.399)
入院中血栓溶解剤使用	0.047	(0.081)
入院中昇圧剤使用	0.103	(0.181)
退院時アスピリン処方	0.523	(0.397)
退院時ベータ・プロッカー処方	0.103	(0.114)
退院時ACE阻害剤処方	0.305	(0.272)
退院時硝酸剤処方	0.181	(0.299)
退院時カルシウム・チャンネル・プロッカー処方	0.054	(0.089)
退院時ワーファリン処方	0.043	(0.069)
退院時チクロビシン処方	0.157	(0.247)
退院時一過性ペースメーカー	0.003	(0.022)
3. 効果指標 a/
入院後24時間以内の死亡	0.013	(0.026)
入院後7日以内の死亡	0.030	(0.035)
入院後30日以内の死亡	0.060	(0.129)
入院後90日以内の死亡	0.067	(0.157)
入院後1年以内の死亡	0.069	(0.158)
平均医療支出(万円)	204.836	(97.196)
平均入院日数(日)	20.624	(6.703)

注）

a/ 経過指標及び効果指標については、患者属性（年齢及び性別）、副疾患の有無、

重症度（Killip分類）により調整し、医療施設ごとの固定効果を計測した推定結果である。
図表5-1：50医療施設における施設別PTCA実施患者に対するステント使用率 (Adjusted stent use rate)

図表5-2：50医療施設における施設別PTCA実施患者に対する入院中アスピリン使用率 (Adjusted aspirin use rate during stay)
図表5-3：50医療施設における施設別PTCA実施患者に対する退院時アスピリン使用率 (Adjusted aspirin use at discharge)

図表5-4：50医療施設における施設別PTCA実施患者に対する退院時ACE阻害剤使用率 (Adjusted ace inhibitor use at discharge)
図表5-5：50医療施設における施設別PTCA実施患者に対する退院時βプロッカー使用率(Adjusted beta-blocker use at discharge)

図表5-6：50医療施設における施設別PTCA実施患者入院後24時間以内の死亡率(Adjusted 1-day mortality rate)
図表5-7：50医療施設における施設別PTCA実施患者入院後30日以内の死亡率 (Adjusted 30-day mortality rate)

図表5-8：50医療施設における施設別PTCA実施患者入院後1年以内の死亡率 (Adjusted 365-day mortality rate)
図表5-9：50医療施設における施設別PTCA実施患者医療支出 (Adjusted hospital expenditure)

図表5-10：50医療施設における施設別PTCA実施患者入院日数 (Adjusted length of hospital stay)
図表6-1：GMM法による経過指標の相関関係

入院中の使用	退院時の処方
ステント	アスピリン	血栓溶解剤	昇圧剤	アスピリン	$ \beta \cdot $ プロッカー	ACE阻害剤	硝酸剤	カルシウム・チャンネル・プロッカー	ワーファリン	チクロビシン	一過性
ペース
メーカー
入院中の使用	ステント	0.129
(0.0073)
アスピリン	0.3605
(0.10998)	0.0379
(0.0040)
血栓溶解剤	0.2340
(0.56214)	0.6954*
(0.51398)	0.0352
(0.0038)
昇圧剤	-0.2245
(0.25332)	-0.3403
(0.30238)	-0.2544
(0.06342)	0.0305
(0.0036)
退院時の処方	アスピリン	0.2306
(0.11516)	0.5273*
(0.12439)	0.3896
(0.02750)	0.2324
(0.06459)	0.0835
(0.0059)
ベータ・プロッカー	0.1144
(0.41087)	0.4294
(0.46206)	0.2260
(0.10164)	0.1921
(0.22775)	0.5794*
(0.41548)	0.0653
(0.0052)
ACE阻害剤	0.2644
(0.16665)	0.7797*
(0.13386)	0.5506*
(0.03639)	-0.0148
(0.09695)	0.7648*
(0.13722)	0.4970*
(0.05288)	0.1049
(0.0066)
硝酸剤	0.3950
(0.14471)	0.9075*
(0.08184)	0.6929*
(0.02866)	-0.3500
(0.08280)	0.4914*
(0.16909)	0.1620
(0.05482)	0.7198*
(0.09230)	0.0587
(0.0049)
カルシウム・チャンネル・プロッカー	0.3734
(0.48971)	0.8835*
(0.30586)	0.6833*
(0.09724)	-0.3388
(0.27868)	0.4770*
(0.57183)	0.2564
(0.17995)	0.6979*
(0.31914)	0.8965*
(0.21651)	0.0506
(0.0046)
ワーファリン	0.0397
(0.68239)	0.5826*
(0.68661)	0.3695
(0.16010)	-0.2020
(0.37531)	0.3256
(0.79584)	0.4134
(0.21931)	0.5207*
(0.49217)	0.3879
(0.58285)	0.4976*
(0.16369)	0.0262
(0.0033)
チクロビシン	0.4048
(0.17399)	0.8761*
(0.11348)	0.6367*
(0.03702)	-0.3123
(0.10143)	0.4571
(0.20858)	0.3084
(0.06384)	0.6492*
(0.12218)	0.8457*
(0.09403)	0.8796*
(0.02501)	0.4484
(0.03633)	0.0731
(0.0055)
一過性ペースメーカー	-0.0071
(2.14837)	-0.0338
(2.65619)	-0.1652
(0.53455)	0.1304
(1.19523)	-0.1343
(2.62397)	0.2801
(0.72738)	-0.1225
(1.79993)	-0.2364
(1.93297)	-0.1560
(0.58638)	-0.0289
(0.45869)	-0.0841
(1.64112)
注）

図表6-2：GMM法による効果指標の相関関係

入院後24時間 以內の死亡	入院後7日 以內の死亡	入院後30日 以內の死亡	入院後90日 以內の死亡	入院後1年 以內の死亡
入院後24時間以內の死亡	0.0218
(0.0030)
入院後7日以內の死亡	0.6723*
(0.0798)	0.0415
(0.0042)
入院後30日以內の死亡	0.5538*
(0.0242)	0.4818*
(0.0344)	0.0578
(0.0049)
入院後90日以內の死亡	0.5315*
(0.0203)	0.4474*
(0.0289)	0.9846*
(0.0211)	0.0687
(0.0053)
入院後1年以内の死亡	0.5345*
(0.0201)	0.4619*
(0.0286)	0.9825*
(0.0223)	0.9984*
(0.0083)	0.0709
(0.0054)

経過指標及び効果指標については、患者属性（年齢及び性別）、副疾患の有無、重症度（Killip分類）により調整し、医療施設ごとのfixed-effectを計測した推定結果である。対角線上の数値は、標準偏差を、（）内は標準誤差を示す。 $ ^{*} $ はそれぞれ5%の有意水準を示す。
図表7：GMM法による経過指標及び効果指標に対する構造指標の効果 a/

従属変数の定義	Adjusted R-Square	年間PTCA数	説明変数	定数項
係数	標準誤差	係数	標準誤差	係数	標準誤差
2. 経過指標 b/
ステン使用	0.101	-0.000488	(0.000361)	-0.000303	*	(0.000195)	0.851323	***
入院中アスピリン使用	0.134	-0.000786	***	(0.000225)	-0.000175	(0.000153)	0.578015	***
入院中血栓溶解剤使用	0.107	-0.000150	***	(0.000063)	-0.000016	(0.000033)	0.100416	***
入院中昇圧剤使用	0.064	-0.000242	***	(0.000109)	-0.000055	(0.000086)	0.201075	***
退院時アスピリン処方	0.185	-0.000966	***	(0.000211)	-0.000083	(0.000233)	0.824682	***
退院時ベータ・プロッカー処方	0.140	-0.000221	***	(0.000085)	0.000040	(0.000055)	0.150897	***
退院時ACE阻害剤処方	0.192	-0.000651	***	(0.000150)	-0.000260	***	(0.000128)	***
退院時硝酸剤処方	0.079	0.181295	***	(0.000179)	-0.000164	(0.000113)	0.383205	***
退院時カルシウム・チャンネル・プロッカー処	0.109	-0.000152	***	(0.000050)	-0.000035	(0.000031)	0.112041	***
退院時ワーファリ処方	0.116	-0.000121	***	(0.000056)	-0.000031	*	(0.000021)	***
退院時チクロビシン処方	0.110	-0.000424	***	(0.000129)	-0.000082	(0.000081)	0.307599	***
退院時一過性ペースメーカー	0.012	-0.000001	(0.000026)	0.000011	(0.000014)	(0.0001688)	0.001688	(0.008991)
3. 効果指標 b/
入院後24時間以内の死亡	0.013	-0.000017	*	(0.000024)	0.000001	(0.000016)	0.019483	*
入院後7日以内の死亡	0.077	-0.000043	(0.000026)	0.000013	(0.000019)	0.036185	***
入院後30日以内の死亡	0.025	-0.000079	(0.000094)	0.000037	(0.000028)	0.061735	**
入院後90日以内の死亡	0.045	-0.000137	(0.000106)	0.000045	(0.000034)	0.079061	**
入院後1年以内の死亡	0.047	-0.000146	(0.000105)	0.000041	(0.000035)	0.085268	**
平均医療支出 (万円)	0.110	0.180129	***	(0.157584)	0.018641	(0.049287)	138.213300	***
平均入院日数 (日)	0.184	-0.014973	(0.005907)	0.001159	(0.003160)	23.819990	***

注）
說明变数

従属変数の定義	Adjusted R-Square	年間PTCA数	許可病床数	ステント使用	入院中アスピリン使用
係数	標準誤差	係数	標準誤差	係数	標準誤差	係数	標準誤差
入院後24時間以内の死亡	0.137	0.000065	(0.000066)	0.000022	(0.000015)	-0.013523	(0.027804)	0.000597	(0.021472)
入院後7日以内の死亡	0.139	-0.000023	(0.000024)	0.000008	(0.000019)	0.009338	(0.018761)	0.020930	(0.017947)
入院後30日以内の死亡	0.069	-0.000201	(0.000157)	-0.000019	(0.000062)	0.023998	(0.101146)	-0.055728	(0.093304)
入院後90日以内の死亡	0.093	-0.000282	*	(0.000188)	-0.000033	(0.000076)	0.054073	(0.124874)	-0.086778
入院後1年以内の死亡	0.117	-0.000288	*	(0.000186)	0.000015	(0.000073)	0.026274	(0.129643)	-0.080199
平均医療支出(万円)	0.210	0.140109	***	(0.154373)	-0.011212	(0.045739)	-82.164130	*	31.542760
平均入院日数(日)	0.446	-0.012063	***	(0.005308)	0.000006	(0.002715)	-8.655436	***	6.769013

說明变数

従属変数の定義	Adjusted R-Square	入院中血栓溶解剤使用	入院中昇圧剤使用	定数項
係数	標準誤差	係数	標準誤差	係数	標準誤差
入院後24時間以内の死亡	0.137	0.006677	(0.053950)	0.010541	(0.037777)	0.010317	(0.018936)
入院後7日以内の死亡	0.139	-0.066287	(0.054387)	0.031115	(0.040426)	0.033754	*
入院後30日以内の死亡	0.069	-0.258384	*	-0.150099	(0.178880)	0.190627	(0.131335)
入院後90日以内の死亡	0.093	-0.278906	(0.251111)	-0.286738	(0.229661)	0.242908	*
入院後1年以内の死亡	0.117	-0.314700	(0.258197)	-0.286327	(0.233103)	0.239772	*
平均医療支出(万円)	0.210	167.855700	***	(65.520300)	-77.062140	(68.124480)	210.561100
平均入院日数(日)	0.446	7.348609	(12.819590)	2.930859	(5.653729)	25.948730	***

注）

a/ 各医療施設の年間急性心筋梗塞疾患者数を比重としたweighted regression法に基づく推定結果。
Detailed Information 1 Insured Person, Eligible Person, Premium Burden, Levy, and Collection Methods

Primary insured	Secondary insured
Covered	Persons aged 65 or older	Persons aged 40-64 who are participants of medical insurance
Eligible	·Persons requiring long-term care (such as bedridden, dementia)·Persons requiring support (such as infirmity)	The case is limited where a condition of need for Long-Term Care or for a Needed Support Condition is due to disease (specified disease) caused by aging such as terminal cancer and rheumatoid arthritis, etc.
Premium burden	Collected by municipalities	Medical insurers collect the premiums as medical insurance premiums and pay in lump-sum
Levy and collection methods	·Fixed premium in accordance with income level (to ease the burden on the people with low income)·Special collection (deduction from the pension) for the insured receiving ¥180,000 or more benefits from the Old-Age Pension (*) annually. For others, ordinary collection.	·Health care insurance: standard remuneration and standard bonus x long-term care insurance contribution (borne partly by business operators)·National Health Insurance: Divided proportionally by income or on a per capita basis (borne partly by the National Treasury)

* Disability Pension and Survivors' Pension are also included in subjects since April 2006.

## Detailed Information 2 Premiums

1. In order to require the burden bearing according to the ability to bear for the premium of the primary insured persons, a fixed premium will be set by each municipality in accordance with the income level of the insured. The burden of the people with low income will be eased, while the burden of the people with high income will be incurred according to the income of the insured persons.

Level	Eligible persons	Premium	(Reference) Number of the insured (FY2012)
Level 1	·Beneficiary of public assistance·The insured receiving Old-age Welfare Pension in the municipal-tax exempt household	Standard amount x 0.5	2.8%
Level 2	The insured with the total income including the pension income of ¥800,000 or less in the municipal-tax exempt household	Standard amount x 0.5	16.1%
Level 3	The insured in the municipal-tax exempt household who is not in the Level 2 category	Standard amount x 0.75	13.0%
Level 4	The insured exempt from municipal-tax	Standard amount x 1	29.7%
Level 5	The insured subject to municipal-tax (total income of the insured is less than ¥1.90 million)	Standard amount x 1.25	23.7%
Level 6	The insured subject to municipal-tax (total income of the insured is ¥1.90 million or more)	Standard amount x 1.5	14.6%

* The table above shows standard levels. Municipalities can flexibly set the number of levels by Municipal Ordinance. In the meantime, municipalities can set the factors to be multiplied by the standard amount of the premiums for each level.