レセプトデータの処方履歴を用いた死亡予測モデルの開発と妥当性検証
特定の疾患や病態をもつ患者群におけるアウトカム比較では，潜在的な患者の重症度を補正する手法が取られる。しかし，日本のデータベースに応用するための，日本で開発された手法はまだ少ない。そこで，我々は，患者の重症度を予測する手法の精度向上を目的に，多領域のアウトカム評価研究に利用可能な，日本の医薬品の情報を用いたメディケーションベースド・コモービディティー・インデックス：Japanese medication-based comorbidity index（JMCI）を開発し，その妥当性を検証した。国立病院機構143施設に受診した15歳以上成人のレセプト情報を対象とし，113,091症例（50％）を...
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| Published in | 医療と社会 Vol. 27; no. 2; pp. 251 - 259 |
|---|---|
| Main Authors | , , |
| Format | Journal Article |
| Language | Japanese |
| Published |
公益財団法人 医療科学研究所
2017
|
| Subjects | |
| Online Access | Get full text |
| ISSN | 0916-9202 1883-4477 |
| DOI | 10.4091/iken.2017.002 |
Cover
| Abstract | 特定の疾患や病態をもつ患者群におけるアウトカム比較では，潜在的な患者の重症度を補正する手法が取られる。しかし，日本のデータベースに応用するための，日本で開発された手法はまだ少ない。そこで，我々は，患者の重症度を予測する手法の精度向上を目的に，多領域のアウトカム評価研究に利用可能な，日本の医薬品の情報を用いたメディケーションベースド・コモービディティー・インデックス：Japanese medication-based comorbidity index（JMCI）を開発し，その妥当性を検証した。国立病院機構143施設に受診した15歳以上成人のレセプト情報を対象とし，113,091症例（50％）を開発群に，113,324症例（50％）を検証群にランダムに振り分けた。開発群において，指標医薬品群として，25薬効群（727品目）を採択した。同時に予測モデルを構築し，オッズ比に基づく重み付けによりJMCIを開発した。開発群，検証群のどちらも，JMCIと観測死亡のc統計量は，それぞれ0.767，0.770，予測死亡と観測死亡では，それぞれ0.808，0.807であった。本研究にて開発した予測モデルは適用可能であったが，JMCIが適用可能であったのは重症度が高い患者群であり，今後医薬品の選定方法や重み付けの方法を変更する必要があると考えられた。 |
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| AbstractList | 特定の疾患や病態をもつ患者群におけるアウトカム比較では，潜在的な患者の重症度を補正する手法が取られる。しかし，日本のデータベースに応用するための，日本で開発された手法はまだ少ない。そこで，我々は，患者の重症度を予測する手法の精度向上を目的に，多領域のアウトカム評価研究に利用可能な，日本の医薬品の情報を用いたメディケーションベースド・コモービディティー・インデックス：Japanese medication-based comorbidity index（JMCI）を開発し，その妥当性を検証した。国立病院機構143施設に受診した15歳以上成人のレセプト情報を対象とし，113,091症例（50％）を開発群に，113,324症例（50％）を検証群にランダムに振り分けた。開発群において，指標医薬品群として，25薬効群（727品目）を採択した。同時に予測モデルを構築し，オッズ比に基づく重み付けによりJMCIを開発した。開発群，検証群のどちらも，JMCIと観測死亡のc統計量は，それぞれ0.767，0.770，予測死亡と観測死亡では，それぞれ0.808，0.807であった。本研究にて開発した予測モデルは適用可能であったが，JMCIが適用可能であったのは重症度が高い患者群であり，今後医薬品の選定方法や重み付けの方法を変更する必要があると考えられた。 |
| Author | 今井, 志乃ぶ 堀口, 裕正 伏見, 清秀 |
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| DOI | 10.4091/iken.2017.002 |
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| Discipline | Public Health |
| EISSN | 1883-4477 |
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| PublicationTitle | 医療と社会 |
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| Publisher | 公益財団法人 医療科学研究所 |
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| References | Aizawa H, Imai S and Fushimi K（2015） “Factors Associated with 30-day Readmission of Patients with Heart Failure from a Japanese Administrative Database. BMC Cardiovascular Disorders. 15（1）：134. Elixhauser A, Steiner C, Harris DR and Coffey RM（1998） “Comorbidity Measures for Use with Administrative Data,” Medical Care. 36（1）：8-27. Yurkovich M, Avina-Zubieta JA, Thomas J, GorenchteinM and Lacaille D（2015） “A Systematic Review Identifies Valid Comorbidity Indices Derived from Administrative Health Data,” Journal of Clinical Epidemiology. 68（1）：3-14. Schneeweiss S, Wang PS, Avorn J and Glynn RJ（2003） “Improved Comorbidity Adjustment for Predicting Mortality in Medicare Populations,” Health Services Research. 38（4）：1103-1120. Gagne JJ, Glynn RJ, Avorn J, Levin R and Schneeweiss S（2011） “A Combined Comorbidity Score Predicted Mortality in Elderly Patients Better than Existing Sores,” Journal of Clinical Epidemiology. 64（7）：749-759. Quan H, Li B, Couris CM, Fushimi K, Graham P, Hider P et al.（2011） “Updating and Validating the Charlson Comorbidity Index and Score for Risk Adjustment in Hospital Discharge Abstracts Using Data from 6 Countries,” American Journal of Epidemiology. 173（6）：676-682. Quan H, Sundararajan V, Halfon P, Fong A, Burnand B, Luthi JC et al.（2005） “Coding Algorithms for Defining Comorbidities in ICD-9-CM and ICD-10 Administrative Data,” Medical Care. 43（11）：1130-1139. Charlson ME, Pompei P, Ales KL and MacKenzie CR（1987） “A New Method of Classifying Prognostic Comorbidity in Longitudinal Studies: Development and Validation,” Journal of Chronic Diseases. 40（5）：373-383. Van Walraven C, Austin PC, Jennings A, Quan H and Forster AJ（2009） “A Modification of the Elixhauser Comorbidity Measures into a Point System for Hospital Death Using Administrative Data,” Medical Care. 47（6）：626-633. Von Korff M, Wagner EH and Saunders K（1992） “A Chronic Disease Score from Automated Pharmacy Data,” Journal of Clinical Epidemiology. 45（2）：197-203. Akazawa M and Fukuoka K（2013） “Economic Impact of Switching to Fixed-dose Combination Therapy for Japanese Hypertensive Patients: A Retrospective Cost Analysis,” BMC Health Services Research. 13：124. Kaneko T, Hirakawa K and Fushimi K（2014） “Relationship between Peri-operative Outcomes and Hospital Surgical Volume of Total Hip Arthroplasty in Japan,” Health Policy. 117（1）：48-53. 厚生労働省（2016）「平成28年度診療報酬改定の概要（DPC制度関連部分）」<http://www.mhlw.go.jp/file/06-Seisakujouhou-12400000-okenkyoku/0000115023.pdf> 2016年12月18日アクセス |
| References_xml | – reference: 厚生労働省（2016）「平成28年度診療報酬改定の概要（DPC制度関連部分）」<http://www.mhlw.go.jp/file/06-Seisakujouhou-12400000-okenkyoku/0000115023.pdf> 2016年12月18日アクセス – reference: Elixhauser A, Steiner C, Harris DR and Coffey RM（1998） “Comorbidity Measures for Use with Administrative Data,” Medical Care. 36（1）：8-27. – reference: Gagne JJ, Glynn RJ, Avorn J, Levin R and Schneeweiss S（2011） “A Combined Comorbidity Score Predicted Mortality in Elderly Patients Better than Existing Sores,” Journal of Clinical Epidemiology. 64（7）：749-759. – reference: Aizawa H, Imai S and Fushimi K（2015） “Factors Associated with 30-day Readmission of Patients with Heart Failure from a Japanese Administrative Database. BMC Cardiovascular Disorders. 15（1）：134. – reference: Akazawa M and Fukuoka K（2013） “Economic Impact of Switching to Fixed-dose Combination Therapy for Japanese Hypertensive Patients: A Retrospective Cost Analysis,” BMC Health Services Research. 13：124. – reference: Charlson ME, Pompei P, Ales KL and MacKenzie CR（1987） “A New Method of Classifying Prognostic Comorbidity in Longitudinal Studies: Development and Validation,” Journal of Chronic Diseases. 40（5）：373-383. – reference: Schneeweiss S, Wang PS, Avorn J and Glynn RJ（2003） “Improved Comorbidity Adjustment for Predicting Mortality in Medicare Populations,” Health Services Research. 38（4）：1103-1120. – reference: Quan H, Sundararajan V, Halfon P, Fong A, Burnand B, Luthi JC et al.（2005） “Coding Algorithms for Defining Comorbidities in ICD-9-CM and ICD-10 Administrative Data,” Medical Care. 43（11）：1130-1139. – reference: Van Walraven C, Austin PC, Jennings A, Quan H and Forster AJ（2009） “A Modification of the Elixhauser Comorbidity Measures into a Point System for Hospital Death Using Administrative Data,” Medical Care. 47（6）：626-633. – reference: Von Korff M, Wagner EH and Saunders K（1992） “A Chronic Disease Score from Automated Pharmacy Data,” Journal of Clinical Epidemiology. 45（2）：197-203. – reference: Kaneko T, Hirakawa K and Fushimi K（2014） “Relationship between Peri-operative Outcomes and Hospital Surgical Volume of Total Hip Arthroplasty in Japan,” Health Policy. 117（1）：48-53. – reference: Quan H, Li B, Couris CM, Fushimi K, Graham P, Hider P et al.（2011） “Updating and Validating the Charlson Comorbidity Index and Score for Risk Adjustment in Hospital Discharge Abstracts Using Data from 6 Countries,” American Journal of Epidemiology. 173（6）：676-682. – reference: Yurkovich M, Avina-Zubieta JA, Thomas J, GorenchteinM and Lacaille D（2015） “A Systematic Review Identifies Valid Comorbidity Indices Derived from Administrative Health Data,” Journal of Clinical Epidemiology. 68（1）：3-14. |
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| SubjectTerms | メディケーションベースドコモービディティーインデックス レセプトデータ 死亡率 重症度 |
| Title | レセプトデータの処方履歴を用いた死亡予測モデルの開発と妥当性検証 |
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| ispartofPNX | 医療と社会, 2017/09/29, Vol.27(2), pp.251-259 |
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