Developing a prediction model of readmission and strategy for preventing readmission by using big medical claim data

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リハビリテーションサービス（リハ）は医療保険と介護保険の両方から提供されるため、退院直後のリハの効果を検討するには、医療・介護の連結データベースを活用する必要がある。大都市近郊A市における3年分の医療・介護連結データベース（2012年4月～2015年3月）を構築し、再入院の発生に関わる要介護度悪化に及ぼす退院直後のリハの効果を検証した。要介護高齢者が退院直後にリハを受けることで要介護度の悪化を抑制することを示した。この研究成果は、リハビリテーション医学分野におけるトップジャーナルである「Archives of Physical Medicine and Rehabilitation」に掲載された。また、入院時の医療データ（DPCデータ）を活用し、退院直後のすべての再入院と回避可能な再入院の予測モデルの精度について比較した。入院時のDPCデータを用いた予測モデルは、退院直後のすべての再入院よりも回避可能な再入院の方が精度が良いことが示された。本研究成果は、22nd World Congress of Gerontology and Geriatrics IAGG 2022で発表し、論文を執筆中である。