DPCデータを用いた医療の質のアウトカムに関する研究

使用 DPC 数据研究医疗质量结果

基本信息

  • 批准号:
    20K18961
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 2.66万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    日本
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
  • 财政年份:
    2020
  • 资助国家:
    日本
  • 起止时间:
    2020-04-01 至 2024-03-31
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

最近ではDPCデータやレセプトデータ(診療報酬請求データ)の二次利用が、日本の医療を解析する手段として、その利用の研究が進んでいる。中でもDPCデータはレセプトデータに比べて臨床情報がより多く含まれその活用が注目されている。ただし、これらいずれの入手可能性も非常に厳しく制限されている。本研究では、厚生労働省DPCデータの利用を申請し、データ提供を受け、解析を行った。研究開始の2020年、予定通り厚生労働省DPCデータの利用を申請し、データの解析を実施した。2022年度は論文として成果をまとめ、厚生労働省の審査を受け、プレプリントとして公表後、査読付き雑誌への投稿し、査読を受けている。本申請時現在、査読中である。
Recent で は DPC デ ー タ や レ セ プ ト デ ー タ (diagnosis and reward request デ ー タ) の secondary use が, Japan の medical を parsing す る means と し て, そ の using が の research into ん で い る. In で も DPC デ ー タ は レ セ プ ト デ ー タ に than べ て clinical intelligence が よ り く more contain ま れ そ の use が attention さ れ て い る. Youdaoplaceholder0 ただ, されて れら ずれ ずれ ずれ the possibility of obtaining ただ is very に厳 く く the limit is されて る る. This study で は, health 労 働 province DPC デ ー タ の using を application し, デ ー タ provide を け, parsing line を っ た. The research began in <s:1> 2020, and the Ministry of Health, Labour and Welfare (DPC) of the ministry of Health, Labour and Welfare (デ デ タ タ) <e:1> was applied for by を, and デ タ タ was analyzed by を implementation by た. 2022 は paper と し て results を ま と め, health 労 働 province の review を け, プ レ プ リ ン ト と し て male after table, check 読 き 雑 tzu へ contribute の し, 読 を by け て い る. This application is made now, check 読 である.

项目成果

期刊论文数量(2)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
DPC データと医療の質
DPC 数据和护理质量
  • DOI:
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Hirono Otomaru;Johanna Beulah T Sornillo;Taro Kamigaki;Samantha Louise P Bado;Michiko Okamoto;Mariko Saito-Obata;Marianette T Inobaya;Edelwisa Segubre-Mercado;Portia P Alday;Mayuko Saito;Veronica L Tallo;Beatriz P Quiambao;Hitoshi Oshitani;Al;國澤進
  • 通讯作者:
    國澤進
自治体レベルでの将来人口推計の検証
地方政府层面未来人口预测的验证
  • DOI:
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Kishimoto Kenji;Kunisawa Susumu;Fushimi Kiyohide;Imanaka Yuichi;國澤進
  • 通讯作者:
    國澤進
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深層学習を用いた 電子カルテ医療情報の多角的解析
利用深度学习对电子病历医疗信息进行多方面分析
  • DOI:
  • 发表时间:
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  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    衛藤 亮太;松原 靖子;山下 和人;國澤 進;今中 雄一;櫻井 保志
  • 通讯作者:
    櫻井 保志
電子診療報酬データの多角的解析
电子医疗收费数据多方位分析
  • DOI:
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    衛藤 亮太;松原 靖子;山下 和人;國澤 進;今中 雄一;櫻井 保志
  • 通讯作者:
    櫻井 保志

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    2022
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  • 财政年份:
    2012
  • 资助金额:
    $ 2.66万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Encouragement of Scientists
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