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ニュース

病院経営基礎セミナー(webセミナー)

SEMINAR

2020.07.02

機能評価係数Ⅱ対策セミナー (webセミナー)

SEMINAR

2020.07.02

8月手上げ対象!データ提出加算準備セミナー(ウェブセミナー)

SEMINAR

2020.07.01

データ提出加算を算定するためには、DPCデータ作成、院内体制の整備、診療録管理体制加算の届出など、限られたマンパワーの中でやらなくてはならない事が数多くあります。本セミナーでは、8月手上げ(8月22日までに【様式40の5】の提出)をご検討の病院様、届出に向けた具体的な運用を検討したい病院様に向けて、様式1クリエイター(当社システム)を使用し、正確かつ円滑にデータ提出加算を算定する方法をご説明いたします。

ホームページリニューアルのお知らせ

NEWS

2020.06.25

株式会社健康保険医療情報総合研究所(以下弊社)のホームページへアクセスいただき誠にありがとうございます。

この度、弊社ホームページをリニューアルしましたことをお知らせいたします。
今回のリニューアルでは、ご利用される皆様にとって、より情報が探しやすいよう構成やデザインを刷新いたしました。

弊社ではこれからもホームページの内容の充実を図るとともに、最新の情報を発信してまいります。

今後とも何卒よろしくお願い申し上げます。

隙間時間に読める!DPCデータの一言コラム
第2回 DPCデータの種類 その2

COLUMN

2020.06.20

前回に引き続き、DPCデータの内容をご紹介します。(第1回はこちら

DPCデータには現在7種類のファイルが存在しています。前回は様式1ファイル、EFファイル、Dファイル、様式4ファイルまで説明しました。今回はHファイルから始めましょう。

Hファイル

「重症度、医療・看護必要度の情報」です。電子カルテから出力できますが、看護必要度を紙で評価・測定している病院ではHファイル作成ソフトを使います。

Hファイルには、評価項目別・評価日別に看護師等が評価したスコアが掲載されます。そのため、重症度、医療・看護必要度Ⅰの基準該当割合の計算が可能です。様式1ファイルと組み合わせることで疾患別の基準該当割合を算出することもできます。

2020年度診療報酬改定以前は、看護必要度Ⅰを採用している場合、Hファイル単体で基準該当割合を算出できましたが、2020年度診療報酬改定にて、A項目の一部とC項目はレセプト電算コードでの評価に変更になったため、EFファイルと結合させないと看護必要度ⅠもⅡも基準該当割合が計算できなくなりました。

様式3ファイル

医療機関別の病床数、入院基本料等に係る加算の算定状況及び各病棟の主たる算定入院料状況、重症度、医療・看護必要度に係る入院患者の状況及び病棟コードの設定状況を把握するためのファイルです。

厚労省が配布する専用のExcelファイルに情報を入力して作成します。一般的には分析に使用しないファイルです。

Kファイル

2020年度診療報酬改定により新設されたファイルです。筆者もまだ実物を見たことがありません。公開されている情報をまとめると以下のようになります。

■ 医療保険レセプト情報等のデータベース(NDB)、介護保険レセプト情報等のデータベース(介護DB)とDPCデータの連結解析をするためのファイルである。
■厚労省が配布するソフトで作成する。
■ただし、Kファイルのもととなるデータ(Kファイル生成用データ)を医事会計システム等から吐き出す必要がある。

レイアウトイメージはこちらです。

Kファイルを作成するためのソフトは配布されますが、そのソフトに投入する元データが必要とのことです。こちらも公開されている情報をまとめたものが以下です。

■ 入院EFファイルに存在する患者について、以下のデータを作成する必要がある。
■ すべて半角。カナ氏名の間のスペースなし。
■ 不明や空白は認められない。

Kファイル生成用データのイメージはこちらです。

データ集計の視点では、Kファイルそのものは各病院では開けない仕様のようです。したがいまして、個別病院が分析する際には使わない(使えない)ファイルということになります。

‣これからDPCデータを作り始める病院様向け「DPCデータ提出サポート」

作成したDPCデータを分析してみたい病院様向け「DPC Bakery」

DPC Bakeryを導入されたお客様の声

NEWS

2020.06.12

4月1日にリリースしましたDPCデータ変換ツール「DPC Bakery」を現在多くの病院様に導入いただいております。
今回は、導入病院様のお声を紹介いたします。

■EFファイルから看護必要度に必要な情報(薬剤や手術)を拾う際に活用しています
■疾病統計や収入分析など様々な場面で活用できそうです
■Excelの操作に不安がありましたが、分析レシピやサポートが充実しているため安心して導入しました
■看護必要度のⅠとⅡの差異分析ができる点が魅力です

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