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

利用医疗理赔大数据开发再入院预测模型和预防再入院策略

• 批准号: 20H03924
• 负责人: 光武 誠吾
• 金额: $ 11.32万
• 依托单位: Tokyo Metropolitan Geriatric Hospital and Institute of Gerontology
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
• 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
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-20H03924/
• 关键词: 再入院; ビッグデータ; 移行期ケア; リハビリテーション; 高齢者; 退院支援; 再入院予防; 老年医学; ヘルスサービスリサーチ; 再入院; ビッグデータ; 移行期ケア; リハビリテーション; 高齢者; 退院支援; 再入院予防; 老年医学; ヘルスサービスリサーチ

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。

康复服务（康复）由医疗保险和长期护理保险提供，因此，为了考虑出院后立即康复的有效性，有必要使用合并的医疗和长期护理数据库。我们已经在主要城市附近的城市A构建了一个为期三年的医疗和护理数据库（2012年4月至2015年3月），并在出院后立即检查了康复对与重新宿主相关的护理水平恶化的影响，这与重新主持有关。这表明，从医院出院后立即对需要护理的老年人进行排练，以防止所需的护理水平恶化。这项研究发表在康复医学领域的主要杂志《物理医学与康复档案》中。我们还使用住院治疗（DPC数据）的医疗数据来比较出院后立即避免的所有再入院和可避免的再入院预测模型的准确性。使用住院DPC数据的预测模型表明，可避免的再入院比出院后立即更准确。这项研究发现是在第22届世界老年学和老年医学杂志IAGG 2022上提出的，目前正在撰写论文。