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科学的介護情報システム(LIFE)関連加算 準備セミナー

SEMINAR

2021.04.07

令和3年度介護報酬改定により、利用者情報のデータ提出を行うことで算定できる新規加算が設立されました。

それに伴い、最近は
「そもそもLIFEってなに?」
「LIFE関連加算はどうすれば算定できるの?」
「どれくらい業務負担が増えるの?」

とのお声を多くお聞きします。

本セミナーでは、LIFEの基礎やLIFE関連加算の算定要件、施設内での必要な準備等について解説します。

【セミナー内容(動画再生時間:約60分)】
1.科学的介護情報システム(LIFE)とは何か?
2.新設加算(LIFE関連加算)の算定要件を確認しましょう
3.LIFE関連加算の算定のために何を準備すれば良いのか?
4.弊社のサービス「LIFE関連加算支援サポート」のご案内

※科学的介護推進加算は、施設サービスと通所サービスが算定対象です。

本Webセミナーは、ネクプロ社のセミナー配信サイトを使用します。
推奨環境や視聴テストは、こちらをご覧ください。

新型コロナウイルス感染症(COVID-19)に対する当研究所の執務対応の方法について

NEWS

2021.01.13

当研究所は、今般の「緊急事態宣言」及び東京都の「緊急事態行動」を踏まえて、新型コロナウイルス感染症(COVID-19)の感染予防及び拡散防止のため、一時的に当研究所内における執務を、可能な限り在宅勤務に切り替え、日本全国の出張業務を原則禁止することをもって鋭意対応いたします。
つきましては、在宅勤務の期間中における弊社宛のご連絡方法については以下のとおり実施いたします。

  • 電話及びメール
    当研究所医療ITソリューションセンター(営業:03-5511-8153、テクニカルサポート:03-6257-3903)、及びヘルスケア政策&マネジメントセンター コンサルティングGr(03-6257-3902)における電話対応は、自動音声によるご案内となる場合がございます。すぐに応答ができかねる場合がございますが、何とぞご理解くださるようお願いいたします。
    メールの運用は変わりませんので、ご用件の場合は、これまでと同様に各部署担当者宛にメール等にてご連絡ください。

  • ファックス
    ファックスは受信後確認され次第各担当者へメールにて転送する手順となりますことから、お急ぎの要件については各担当者のメールへ電子媒体にてお送りくださるようお願いいたします。

  • 郵便物
    確認が遅れる可能性がありますので、可能な限り、メール等電子媒体にて各担当者にお送りいただくようお願いいたします。
  • 何とぞご理解のほど宜しくお願い申し上げます。
      

    ※DPC調査事務局の取扱いは明言致しかねるため、調査専用の問合せ窓口(dpc@prrism.com)までお問い合わせください。なお、電話での対応は致しかねるため、メールにてご連絡くださいますようお願い申し上げます。

    ゼロから始めるDPCデータ活用⑫

    COLUMN

    2021.04.07

    最終回:コンサルタントが使っているデータ分析の視点

    本連載では第1回からDPCデータやその他の院内データを使用した分析・集計の手法や事例を解説してきました。今回はデータ分析に共通する「型」をお伝えしつつ、今までご紹介してきた事例をおさらいします。

    1.「分析」とは何か?

    みなさんは、「分析」という言葉を聞いてどのようなイメージを持たれるでしょうか。

    われわれは、データ分析における視点は2つあると考えています。1つ目が「分ける」という視点、2つ目は「比べる」という視点です。今後みなさんがデータ分析を行う際は、「分ける」という視点でデータを眺め、その数字がどのような要素で成り立っているのかを考えるとともに、比較対象を加えて「比べる」ことで数字に解釈を持たせるように意識しましょう。

    2.細かい要素に「分ける」

    病院のデータ分析という文脈において、「分ける」とはどういうことでしょうか。例として、医業収益を要素に分けてみます。

    医業収益はまず、入院診療収益外来診療収益に分解できます(さらに細かく分けると室料差額や自費診療分もありますが、今回は説明を簡略化するために入外別のみに分けます)。

    次に、入院診療収益と外来診療収益は、それぞれ診療単価 × 延べ患者数という式に分解できます。延べ患者数については、実患者数 × 平均在院日数(外来であれば来院頻度)に分けられます。

    実患者数をさらに細かくすると、入院の場合は、救急、紹介、外来に分解でき、外来の場合は、時間内と時間外に分解できます(初診と再診といった分け方でもよいでしょう)。

    このように、何か問題解決を迫られたときは、まずは要素に切り分けて問題箇所を明らかにしてから、原因究明や改善策実行という次のステップに進みましょう。

    3.他と「比べる」

    先ほど、“要素に切り分けて問題箇所を明らかにして”と述べましたが、問題箇所はどうすれば発見できるでしょうか。そのときに使うのが「比べる」という2つ目の視点です。

    本稿では、問題とはあるべき姿と現実のギャップである、と定義します。あるべき姿には、目標値や過去の水準、類似病院の平均値などが挙げられますが、比較対象がなければ良し悪しや増減を判断できません。

    「今月の入院診療単価は60,000円でした」と言われても、診療単価の相場観を知らない人はその数字の良し悪しを解釈できず、建設的な議論に発展しないでしょう。

    今月の入院診療単価は60,000円という事実に、「前年同月の入院診療単価は50,000円だった」という情報が加われば、単価が上がったと解釈できます。

    さらに、「同規模同機能の他病院の平均単価は68,000円である」という比較対象が加われば、当院の診療単価は伸びているが更に伸びる余地がありそうだと判断できます。このように、比較によって数字に意味を持たせてこそデータ分析と言えます。

    4.「分けて」「比べる」ときの可視化パターン

    数値を要素に分解し、比較する際は表形式で見比べてもよいですが、グラフを使って可視化するとより直感的に把握できるようになり、多忙な病院経営者や医療従事者の印象に残りやすくなります。可視化にはいくつかのパターンがありますが、今回は優先的に習得していただきたい2つをご紹介します。1つ目が差異、2つ目が変化です。

    図1 「差異」と「変化」のグラフ例

    差異とは、ある要素同士を比べて数値の多寡を判断するグラフパターンです。病院、診療科、病棟、疾患などを横並びにして、収益、患者数、診療単価、平均在院日数などを比較し、○○と比べて多い(少ない)や長い(短い)、高い(低い)といった判断をします(図1左)。

    変化とは、数値を時系列に並べて、増えた、減った、変化なしの傾向を見るグラフパターンです。何か施策を打った後に数値が望ましい方向に変化したか、という効果測定にも利用できます(図1右)。

    図2 「差異の変化」と「変化の差異」のグラフ例

    さらに、差異と変化を組み合わせるグラフパターンもあります。図2左は、差異の変化を表したものです。数値同士を比較した結果(差異)を時系列に沿って確認する目的で使用します。

    例えば、収益を今年と前年で比較し、前年差異を月ごとに累積する使い方が挙げられます。その他、予実管理(目標と実績の差異管理)にも有効なグラフです。

    図2右は、変化の差異を表したものです。時系列の変化度合いを要素別に比べて特異的なトレンドを検知する目的で使用します。

    5.DPCデータを「数値」と「切り口」で考える

    ここまでのデータ分析の2つの視点と可視化の方法によって、データ分析の「型」を習得できました。それでは、実際のデータを取り扱ってみましょう。データを扱う際に意識していただきたいのが、「数値」と「切り口」という考え方です。ほとんどの集計表やグラフは、数値と切り口の2つの要素でできています。

    「数値」とは、「何の指標を見たいのか?」という視点です。例えば、患者数、平均在院日数、診療単価、収入などが挙げられます。

    「切り口」とは、「どの集計単位で見たいのか?」という視点です。例えば、診療科、病棟、疾患、診療行為、時系列(年、四半期、月、日)などが挙げられます。

    表1 DPCデータの数値と切り口の例

    DPCデータ分析業務に携わっている方や、これからDPCデータ分析を始めようと思っている方には、DPCデータに含まれる項目のうち、「数値」に使える項目は何か、「切り口」に使える項目は何か、という整理をすることをおすすめします。これまでの連載内容をベースに、DPCデータで集計可能な「数値(指標)」と「切り口(集計単位)」をまとめた表を示します(表1)。

    まずは、DPCデータで算出できる数値(指標)から見ていきましょう。

    実患者数や延べ患者数、平均在院日数はEFファイルまたは様式1ファイルで集計できます。EFファイルは退院済み患者および未退院患者の両方が含まれておりますが、様式1ファイルには退院済み患者しか含まれていませんので、目的に応じて使い分けましょう。

    収入や診療単価など金額に関する指標は、EFファイルやDファイルを使います。なお、DPCデータには保険診療の請求金額のみが記載され、自費分は含まれていないため注意が必要です。

    急性期一般入院基本料等の施設基準になっている重症度、医療・看護必要度の基準を満たす割合はHファイルとEFファイルで集計します。

    次に、切り口(集計単位)を確認しましょう。

    患者属性単位で集計をする場合は様式1ファイルを使うことをおすすめします。様式1ファイルの特徴は、多様な切り口を持っていることです。例えば、①性別や郵便番号、年齢といった患者属性情報、②入院経路や予定・救急区分などの入院情報、③退院先や退院時転帰などの退院情報、④傷病名情報、⑤手術情報、等が含まれており、これらの単位で患者数や平均在院日数の集計が行えます。

    診療科や病棟単位で集計をする際はEFファイルやDファイルを使います。例えば、診療科別の月次収入といった収入系の月次モニタリング資料はEFファイルまたはDファイルのみで作成できます。

    さらに、これら2つのファイルは集計単位として、診療行為情報や日別情報(入院経過日、外来受診日)を持っています。診療行為単位(例えば特定の術式や加算)の算定件数や算定点数の集計が行えるだけでなく、診療プロセスの可視化に基づくクリニカルパス作成にも活用できます。

    「予定・救急別の退院患者数」や「診療科別の収入」のように1つのファイルのみで完結する指標と切り口の組み合わせもありますが、複数のファイルを組み合わせることでさらに多様な視点での分析が可能です。

    例えば、重症度、医療・看護必要度の傾向分析をする際、基準を満たす割合の集計単位は、HファイルとEFファイルのみでは病棟単位または診療科単位が限界です。

    しかし、Dファイルを組み合わせることでDPCコード別という新たな切り口が加わります。DPCコードは、病棟や診療科と比べると細かい切り口であるため、より診療現場に近い単位で、看護必要度の評価のバラつきや在院日数長期化に伴う該当患者割合の低減などの傾向を把握できるようになります。

    6.おわりに

    われわれは、本連載のほかにも、経営アドバイザーやセミナー、システム販売などを通じて、病院事務職員の方のデータ分析スキル向上および組織力の底上げのための活動をしています。今後またみなさまのお力になれる機会があれば嬉しい限りです。

    本連載を通じてDPCデータに興味をお持ちいただき、データ分析に基づいた問題発見や問題解決、ひいては経営基盤強化の一助としてお役立ていただけますと幸いです。ご愛読いただきまして誠にありがとうございました。

    (産労総合研究所「病院羅針盤」掲載)

    リハビリテーション管理者セミナー
    (新人管理者でもわかる診療報酬と収入改善の事例)

    SEMINAR

    2021.04.06

    DPC請求をしていない病院はもちろんのこと、DPC請求病院においても出来高算定ができるリハビリテーション料や関連加算は、病院にとって貴重な収入源となっています。

    本セミナーでは、リハビリテーション部門において、加算や管理料を正確に算定するために検討すべきこと収入向上の事例をご紹介します。

    リハビリテーション部門の管理者やスタッフだけでなく、リハビリに関する診療報酬を学びたい事務職員にもおすすめです。

    ≪セミナー内容≫
    ■疾患別リハビリテーション料とは
    ■回復期リハビリテーション病棟と地域包括ケア病棟について
    ■リハビリテーション部門の加算や管理料の算定漏れを防止するための取り組み
    ■リハビリテーション部門の利益向上に向けた取得単位管理
    ■DPC/PDPS(DPC制度)とリハビリテーションについて
    ■リハビリテーション部門の在院日数管理

    本Webセミナーは、ネクプロ社のセミナー配信サイトを使用します。
    推奨環境や視聴テストは、こちらをご覧ください。

    届出のチャンスは残り3回!データ提出加算準備セミナー

    SEMINAR

    2021.03.22

    ゼロから始めるDPCデータ活用⑪

    COLUMN

    2021.03.17

    第11回:DPCデータと地域連携データを活用した集患対策

    本連載では第1回からDPCデータを使用した分析・集計の手法や事例を解説してきました。今回はDPCデータと他の院内データを組み合わせた分析事例として、地域連携データ分析とそれらを活用した集患対策についてご紹介します。具体的には、①DPCデータと地域連携データの結合イメージ、②地域連携データ分析により得られる示唆、③地域連携・集患対策の要諦、の3つです。

    1.DPCデータと地域連携データの結合イメージ

    今まで本連載でご紹介してきたように、DPCデータを活用することで経営改善に資する様々な分析が可能です。ただし、DPCデータは院内に存在するすべての情報を網羅的にデータ化しているわけではありません。例えば、検査値、診療を実施した場所情報、患者の待ち時間、患者紹介を受けた医療機関名称や紹介患者数はDPCデータには含まれていません。

    それらDPCデータには存在しない情報の中で、われわれが特に重要と感じているのが「地域連携に関する情報」です。入院に至るルートは①救急、②紹介、③外来に分けられ、紹介患者増加に向けた取り組みは経営上の重要課題です。取り組みの効果を高めるために紹介患者や逆紹介患者の動向分析は必須と考えます。

    地域連携システムは様々な企業が販売しており、データ出力できる情報はシステムによって異なります。そのため、今回はわれわれが分析に使用している最低限の項目を挙げます。それは、①患者ID(DPCデータと同様の規則で付けられたもの)、②紹介日、③紹介元(紹介先)医療機関名称の3項目です。以後、地域連携データと呼ぶ場合は、この3項目を指します。

    最近の地域連携システムは紹介患者数や逆紹介患者数の傾向分析機能を実装しているものが多いようですが、より多くの示唆を得るため、さらに収入情報と組み合わせた分析を推奨します。地域連携システムに収入情報が登録されていなくても、紹介/逆紹介データを出力してDPCデータと結合させれば、収入・診療科・疾患・紹介元(紹介先)医療機関等を総合的に分析できます。

    2.地域連携データ分析により得られる示唆

    では、地域連携データとDPCデータを組み合わせて具体的にどのような集計・分析を行っているのかを紹介します。弊社のコンサルティングポリシーは、最終的に病院職員のアクションに繋がる分析結果を提供することにありますので、例えば、地域連携データ分析の場合は「地域連携室が近隣の医療機関訪問をする際、優先的に訪問すべき医療機関はどこか」をご提案します。

    地域連携データ分析の際に、われわれが着目するのは以下のランキングや図表です。

    ○ 紹介患者数の多い医療機関TOP10
    ○ 紹介から入院へ至った患者数が多い医療機関TOP10
    ○ 紹介からの入院率が高い医療機関TOP10
    ○ 紹介入院(外来)患者の平均単価の高い医療機関TOP10
    ○ 紹介患者数の時系列変化

    注:バブルの大きさは紹介から入院へ至った患者数

    直感的に理解しやすいように、①~③の指標をバブルチャートにしたものが上図です。

    上図を4つのエリアに分けて説明します。まず右上のエリアに位置している医療機関は紹介患者数が多く入院率も高いため、自院にとって入院患者数への影響度が高い医療機関と判断できます。これらの医療機関に対しては、丁寧かつ迅速な返書や逆紹介を通して連携を強固に維持する必要があるでしょう。

    次に右下のエリアです。これらは、入院率は高いものの紹介患者数そのものの数は多くない医療機関です。医療機関の規模にもよりますが、今以上に紹介患者数を増やせる余地があるかどうかの検討をしましょう。病床の空き状況を随時お知らせする等の対策により、紹介をいただける頻度を増やす対応が効果的です。

    次に左上のエリアです。ここに位置する医療機関は、紹介患者数の総数は多いですが入院率が低いため入院患者数よりも外来患者数への影響度が高いと判断できます。紹介いただいた患者の外来フォローを続けながら適切なタイミングで逆紹介を行い、関係性を継続したい連携先と言えます。

    最後に左下のエリアは、紹介患者数、入院率ともに低い医療機関が該当します。このエリアに位置する医療機関については、時系列で紹介患者数の推移を確認することをおすすめします。

    時間軸を加えることで、「半年前に開業したばかりで現在は紹介患者が少ないだけ」といった理由や、「以前は紹介患者数が多かったが、昨年の夏あたりから紹介件数が減っている」といった気づきが得られることでしょう。得られた理由や気づきをもとに新たな改善策を考え、徐々に自院の方針に沿った別のエリアに移行させれば良いのです。

    他の指標の具体例も紹介します。⑤の紹介患者数の時系列変化は、グラフにすると直感的にわかりやすく、紹介患者数の急落や連続した落ち込みを早期に発見できます。また、訪問実績や勉強会の開催実績をコメント入力することで、実行した施策に対する効果が可視化され、担当者の達成感やモチベーション向上に繋がります(上図)。

    3.地域連携・集患対策の要諦

    データ分析の目的は、示唆を得て次のアクションに移すことにあり、データ分析を行うだけでは紹介患者は増えません。すべての経営改善策に共通することですが、最終的に人が動いてこそ分析の意味があります。

    また、経営改善には決して魔法の杖があるわけではなく、起こすべきアクションは聞けば当たり前と思うことが大半です。その当たり前のことの積み上げこそが重要です。実際、地域連携において継続的に紹介患者数を維持・増加させている医療機関には以下のような特徴があります。

    ○ 患者を抱え込まない(逆紹介を積極的に行う)
    ○ 返書内容を丁寧に書く
    ○ 適切なタイミングで返書を出す
    ○ 訪問する際は先方に有益な情報(紹介して貰った患者の近況など)を持っていく
    ○ 訪問する際は自院の用件だけでなく、先方の要望や困っていることをヒアリングする
    ○ ヒアリングした内容は関係者にフィードバックし真摯に改善に取り組む

    上記の特徴から判断するに、地域連携においては、連携先との日頃のコミュニケーションを通じて信頼関係を築くことが大前提となるのではないでしょうか。

    (産労総合研究所「病院羅針盤」掲載)

    患者満足度・職員満足度対応セミナー

    SEMINAR

    2021.03.16

    患者さんに選んでいただける病院を目指すうえで、患者満足度の向上は重要な取り組みの一つです。また同時に、患者サービスの質を向上させるには、自院で働く職員のやりがいやモチベーションを高める施策も大切です。

    ところが、患者満足度や職員満足度の調査を行っている病院の方から、「調査をすることが目的になってしまい改善に活かせていない」、「調査結果をどのように改善に結びつければよいかわからない」という声を聴くことも少なくありません。

    本セミナーでは、患者満足度・職員満足度調査における結果の活かし方などをわかりやすく解説します。

    ※本セミナーは弊社サービスのプロモーションを含みます。

    ≪セミナー内容≫
    ■患者・職員満足度を向上させるには?
    ■病院機能評価への活かし方
    ■調査項目の作り方
    ■調査結果から問題点を抽出
    ■問題点を改善するためには
    ■弊社の満足度調査サービスについて

    本Webセミナーは、ネクプロ社のセミナー配信サイトを使用します。
    推奨環境や視聴テストは、こちらをご覧ください。