レセプト情報・特定健診等情報データベース（NDB）の使用経験

2012年頃から，レセプト情報・特定健診等情報データベース（NDB）を活用した研究・教育に携わって参りました。NDBを活用する研究領域は，ブラックボックスの部分が多すぎて，「詐欺師の温床」と言っても過言ではありません。この研究領域を健全化するためには「情報共有」と「透明性の向上」が不可欠と考えています。このページでは，これまでの私が関与した解説資料や研究成果 (スライド版) を纏めていきます。

2011年10月診療分のサンプリングデータセットを活用して，どのようにレセプト情報のデータハンドリングを行うのか，解説しています。ここの資料では，調剤レセプトの処理が一部間違っているので，用量を計算をするときは留意ください。また，当然ながら2012年4月以降の算定日記載の対応をしていないことにも留意ください。何かの機会があるときに，この内容は更新したいと思っています。

NDBやJMDCデータベースなどのレセプト情報を活用して研究する際，どのような点に留意する必要があるのか，解説しています。できると思っていることが，それほど簡単ではないことをご理解いただけると思います。研究計画のときにご活用くださいますと幸いです。また，医薬経済のインタビューでは，研究体制を構築する困難さと，解決方法を述べています。しっかりした研究体制を構築することは，実施可能性を上げるために，最も大事な点だったりします。

ISPEの報告ガイドラインを基に，NDBやDPCデータなどを活用して論文を書く際，どのような点に留意する必要があるのか，解説しています。論文執筆だけではなく，査読にもご活用くださいますと幸いです。

向精神薬の処方パタンの探索的分析（サンプリングデータセット）

「統合失調症への向精神薬処方パターンの網羅的分析」では，2011年10月診療分のサンプリングデータセットを活用して，統合失調症患者における抗精神病薬の処方パターンを検討しました。この研究成果は，幸運にも平成26年度診療報酬改定にも影響したと聞いています。研究対象を抽出するまでの細かい定義やレセプトの限界を書き込めたのは，とても良い機会だったと思います。

また，荒川亮介先生との共同研究「抗不安薬・睡眠薬の処方実態」では，精神科外来と一般外来における抗不安・睡眠薬の処方実態を検討しました。単月のレセプト情報であっても，比較的簡単な切り口で意味のある成果となる経験を積めました。

過量服薬の再発予防に向けた大規模レセプト情報を活用した臨床疫学研究（特別抽出）

過量服薬による入院時点から自宅退院時点までを分析単位とする，という入院エピソードの解析を2つの研究で試みました。これらの研究では，入退院を同定する難しさを体感できました。特に，「過量服薬の再発リスク要因に関する研究」(Neuropsychiatric Disease and Treatment) では，退院後の処方状況を1日単位の粒度でみるという時間依存共変量の取り扱いや，処方継続や受診継続を定義するために猶予期間 (Grace Period) を導入することなどに挑戦できました。 DPCデータを活用した先行研究と比較することにより，NDBの強みを示すことができたと考えています。

子供，精神科入院，高齢者について，臨床評価指標を検討するという一連の研究を行いました。現場の先生方からクリニカルクエスチョンを募って，約20の研究計画を立案して，申請書を準備するという，腰を落ち着けた進め方をしました。ただ，データを入手した時点では，転職を余儀なくされたため，分析・執筆期間が半年に満たないという危険な状況に陥っていました。当初予定の研究計画が，時間の制約から，いくつか頓挫してしまいましたが，この厳しい状況で7編の研究成果を残せたことは，とてもいい経験になりました。技術的には，「子どもに対する抗精神病薬の処方前後における血糖・プロラクチン検査実施率に関する研究」(Journal of Child and Adolescent Psychopharmacology) が，最も複雑性があり，色々な領域の疫学者にご覧いただけるとありがたく存じます。「抗認知症薬の処方量に関する研究」 (International Journal of Geriatric Psychiatry) は，技術的に最も簡易でありながら，最もインパクトのある研究成果になったかと思います。また，切り口としては，病院単位のベンチマークを出した，「精神病床への新規入院患者における在院日数に関する研究」(Journal of Epidemiology) は，色々な領域で汎用性のあるNDBの活用法を提示できたのではないかと考えています。