データ科学・疫学・臨床医学の融合による日本の保険診療情報（ＮＤＢ）の全解析

（１）医療レセプトと介護レセプト連結における名寄せの検討 本研究では、奈良県のKDBを用いて、医療レセプトと介護レセプトの連結を試みた。KDB 被保険者マスタに登録されるKDB個人番号等と、保険者番号・被保険者番号等を用いて作成した統合ID（GID）を用いることにより、一定数の追跡精度を得ることができ、GIDに基づく1患者DBを構築した。（２）医療レセプトと介護レセプト連結による健康寿命の検討健康寿命の主な代理指標として、医療レセプトからの死亡と介護保険データから要介護２以上になるまでの期間を活用することで健康寿命を積算することを検討した。また、要介護２以上となった医学的要因を探索するために、要介護認定から遡って6か月以内に入院を必要とした主傷病と手術を分析した。新たに要介護２以上と認定された要介護者の大部分が後期高齢者であった。要介護認定の6カ月以内に発生した入院主傷病としては脳血管疾患と骨折の頻度が高く、骨折に対しては手術介入されているケースが多かった。（３）在宅医療や訪問診療の実態把握と将来予測KDBを用いて、在宅医療利用患者（以下、在宅患者）の実態を性・年齢階級、市町村別に明らかにするとともに、2045年までの将来需要を推計した。その結果、90歳以上の患者数の増加が顕著であり、2040年まで総数の増加は続き奈良県全体では最大で26,312人となった。しかし、その後は2040年をピークに全体の数は減少することが推計された。また、推計結果を二次医療圏別で比較すると、五つの二次医療圏のうち一つの医療圏では、2040年まで在宅患者数はほとんど横ばいであり、他の医療圏とは異なる傾向が示された。

（１）医療レセプトと介護レセプト連結における名寄せの検討 本研究では、奈良県のKDBを用いて、医療レセプトと介護レセプトの連結を試みた。KDB 被保険者マスタに登録されるKDB個人番号等と、保険者番号・被保険者番号等を用いて作成した統合ID（GID）を用いることにより、一定数の追跡精度を得ることができ、GIDに基づく1患者DBを構築した。（２）医療レセプトと介護レセプト連結による健康寿命の検討健康寿命の主な代理指標として、医療レセプトからの死亡と介護保険データから要介護２以上になるまでの期間を活用することで健康寿命を積算することを検討した。また、要介護２以上となった医学的要因を探索するために、要介護認定から遡って6か月以内に入院を必要とした主傷病と手術を分析した。新たに要介護２以上と認定された要介護者の大部分が後期高齢者であった。要介護認定の6カ月以内に発生した入院主傷病としては脳血管疾患と骨折の頻度が高く、骨折に対しては手術介入されているケースが多かった。（３）在宅医療や訪問診療の実態把握と将来予測KDBを用いて、在宅医療利用患者（以下、在宅患者）の実態を性・年齢階級、市町村別に明らかにするとともに、2045年までの将来需要を推計した。その結果、90歳以上の患者数の増加が顕著であり、2040年まで総数の増加は続き奈良県全体では最大で26,312人となった。しかし、その後は2040年をピークに全体の数は減少することが推計された。また、推計結果を二次医療圏別で比較すると、五つの二次医療圏のうち一つの医療圏では、2040年まで在宅患者数はほとんど横ばいであり、他の医療圏とは異なる傾向が示された。