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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。

何とぞご理解のほど宜しくお願い申し上げます。
　　

第2回は「転倒転落によるインシデント影響度分類レベル『3b』以上の発生率」をテーマにお話しします。

前回は、転倒・転落発生率の意義と、病院事務職員がどのように関われるかをお話ししました。今回は、その一歩進んだ指標として、「転倒転落によって、どれだけ重い結果が生じたか」という視点に焦点を当ててみましょう。

1. なぜ「3b」以上が重要なのか？

前回のコラムで解説した「転倒・転落発生率」は、転倒・転落の発生頻度を示す指標です。しかし、転倒・転落の結果はケースによって様々です。患者さんが何事もなかった場合もあれば、骨折や出血を伴うような重篤な結果に至る場合もあります。

ここで登場するのが、医療安全の分野で広く使われている「インシデントの影響度分類」です。これは、ヒヤリハットやインシデントが発生した際に、患者さんに与えた影響の大きさを段階的に分類するものです。

分類の詳細は各施設で異なる場合がありますが、一般的には、以下のように、影響が大きくなるにつれてレベルが高くなっていきます。

レベル0：影響なし、ヒヤリハット
レベル1：観察、処置の必要なし
レベル2：経過観察、処置の必要あり（軽度）
レベル3a：経過観察、処置の必要あり（中程度）
レベル3b：経過観察、処置の必要あり（重度）
レベル4：永続的な障害が残る可能性
レベル5：死亡

この中で、特に注目すべきはレベル「3b」以上です。これは、転倒・転落によって骨折や入院期間の延長、手術の必要が生じるなど、患者さんに重篤な影響を与えたケースを指します。「転倒・転落発生率」が低くても、「3b」以上のケースが多ければ、病院の安全管理に大きな課題があることを示唆します。単に件数を減らすだけでなく、「重篤な転倒・転落を防ぐ」という視点が、質の高い医療を提供する上で重要になります。

2.指標の計算式

この指標は、以下の計算式で算出されます。

転倒転落によるインシデント影響度分類レベル「3b」以上の発生率（‰）＝（退院患者に発生したインシデント影響度分類レベル3b以上の転倒・転落の発生件数 / 退院患者の在院日数の総和） × 1000

3.指標を改善するための取り組み案

重篤な転倒・転落発生率を減らすためには、どのような取り組みが考えられるでしょうか。これは、前回のコラムで挙げた「転倒・転落発生率」を減らす取り組みと重なる部分もありますが、より「重篤な転倒・転落を防ぐ」という視点が加わります。

転倒・転落リスクの高い患者さんへの集中的な介入
リスクアセスメントを徹底し、ハイリスクと判断された患者さんに対しては、転倒予防マットやセンサーの導入、ナースコールへの迅速な対応など、より手厚いケアを提供します。
転倒リスクを高める可能性のある薬剤（睡眠薬、抗精神病薬など）の服用状況を医師や薬剤師が確認し、必要に応じて変更を検討します。

多職種連携による環境整備とケアの見直し
理学療法士や作業療法士が、患者さんの身体機能に合わせた歩行補助具やリハビリプランを提案します。
看護師や介護士が、ベッドサイドの環境（手すり、照明、ベッドの高さ）を患者さんの状態に合わせて調整します。
医療安全委員会で、過去のレベル「3b」以上の転倒・転落事例を分析し、再発防止策を多角的に検討します。

4.データ分析の視点：事務職員が果たす役割

前回に引き続き、データ分析の視点で、指標改善にどう貢献できるかを見ていきましょう。重篤な転倒・転落発生率の分析は、より専門的で、質的な分析が求められます。

①発生件数と入院関連指標との関連性分析
レベル「3b」以上の重篤な転倒・転落は、患者さんの入院期間を延長させたり、手術を必要としたりするため、DPCデータやレセプトデータを活用するのも選択肢の一つです。

インシデントデータとDPCデータを連携させて分析することで、「重篤な転倒・転落は、在院日数にどれだけ影響しているか」を数値で示すことができます。

②「3b」以上の転倒・転落に共通する要因の特定
過去のレベル「3b」以上と判断されたインシデントレポートを詳細に分析し、「発生時の時間帯は？」「使用していた薬剤は？」「どのような場所で発生したか？」など、複数の事例に共通する要因を見つけ出すことで、より効果的な対策の立案に貢献できます。

例えば、「夜間に睡眠薬を服用した患者さんが、トイレへ行こうとして転倒し、骨折する」というパターンが複数見つかったとします。このデータから、「夜間の見守り体制の強化」や「睡眠薬服用患者さんへのトイレ誘導の徹底」といった具体的な対策を提案できるでしょう。

5.おわりに

転倒転落によるインシデント影響度分類レベル「3b」以上の発生率は、単なる数値ではなく、「患者さんの安全」という最も大切なものが脅かされた事実を示しています。この重みを理解し、データを分析を活用することで、医療安全の最前線で働く医師や看護師を強力にサポートできます。

次回は「リスクレベルが『中』以上の手術を施行した患者の肺血栓塞栓症の予防対策の実施率」についてお話しします。

外来データ提出加算・在宅データ提出加算・リハビリテーションデータ提出加算（以下「外来データ提出加算等」といいます）の届出に向けて、「外来様式１を効率的に作成したい…」というお問い合わせを多く頂戴しています。

本コラムでは、弊社販売の外来様式１作成ソフト「外来データクリエイター」を用いて、外来様式１を効率的かつ正確に作成する方法をご紹介いたします。
具体的なデータの作成方法よりも、届出のフローや、加算概要を確認されたい方は、「外来医療、在宅医療、リハビリテーション医療の影響評価に係る調査」のホームページをご確認ください。

作業フロー

外来様式１作成対象患者の取り込み

外来様式１の作成は、作成対象となる患者を特定することから始まります。例えば外来データ提出加算においては生活習慣病（糖尿病、高血圧症、脂質異常症）を主病とする患者、在宅データ提出加算においては訪問診療を行っている患者が対象になっており、これらの対象患者を特定することは作成の上で煩雑な業務の一つです。
外来データクリエイターでは、この業務を簡易化するために医事会計システムや電子カルテシステムから出力した外来Eファイル・Fファイル、Kファイル生成用データを連携ファイルとして使用します。これらのデータは医事会計システムや電子カルテシステムの機種によらず共通のフォーマットとなるため、システム連携のための個別カスタマイズ作業は発生しないので、カスタマイズ費用や時間は必要ありません。

上述の連携ファイルを用いることにより、外来データクリエイターでは外来様式１の作成対象となる患者リストを自動的に生成します。患者リストの作成時に、連携ファイルから取得可能な外来様式１項目が自動的に取り込み設定されるため、手入力の手間も軽減できます。

取り込み以外の項目を入力

外来Eファイル・Fファイル、Kファイル生成用データから取得できない項目については、外来データクリエイターに直接入力していきます。外来様式１の項目を事前に確認し、入力が必要な項目のうち、情報の取得に不足が無いかを確認しておきましょう。不足がある場合は、「問診票の項目について見直しを行い、患者さんに記入してもらう。」等、誰が、いつ、どのような方法で情報を取得するのかを検討しましょう。外来様式１を一度作成した患者については、２回目以降の作成時は前回複写機能により入力作業を大幅に軽減できます。

効率的に入力するためのポイント

外来様式１の作成対象患者のリストは自動的に生成されるものの、外来Eファイル・Fファイル、Kファイル生成用データから取得できない項目をいかに効率的に入力できるかがポイントになります。

外来様式１項目の情報収集

外来データクリエイターのユーザー様の多くは、電子カルテシステム等を参照して、事務職の方が入力作業を行っています。入力を効率的に行うために、必要な項目は「どのような資料の、どのような場所を参照すれば良いのか？」を具体的に確認しておきましょう。参照にあたり、項目によっては、「月間の最終の情報を登録する。」「月間の累計を登録する。」などの条件もあります。

入力台数の検討

外来データクリエイターはオンプレミス型でのみ、ご利用可能です（クラウド型ではありません）。１台の端末のみで導入いただく事も可能ですが、入力作業を様々な職種の方で手分けをして行う事をご検討の場合など、２台以上で入力をなさる場合は、サーバ機をご準備いただく必要があります。なお、１台の端末に導入した後に複数台の構成に変更する事も可能です。

追加連携の活用

自動で作成された患者リストを外来データクリエイターから出力し、表計算ソフト等で加工、再取り込みが可能です。特に、前回複写機能を使用することが出来ない初回の入力作業を行う際に効果的です。また、電子カルテシステムや部門システム等から出力したデータを連携させたい場合は、取込ファイル定義書をご用意しております。

正確なデータを作成するために

ここまで外来様式１についてご紹介しましたが、作成したデータを提出する際には、「外来データ提出支援ツール」を用いて、各様式ファイルの単体エラー（入力の抜け漏れ、不正な値の登録等）と、各様式ファイル間の相関エラー（作成対象患者の過不足、ファイル間の不整合等）チェック作業が必要です（内容に応じて確認・修正作業が必要となります）。

エラーチェック

「外来データクリエイター」では、外来Eファイル・Fファイル、Kファイル生成用データを連携ファイルとして取り込みを行っているため、「外来データ提出支援ツール」でエラーチェックを行う前に、エラー内容の確認が可能です。外来様式１、外来様式３については、「外来データクリエイター」内で修正まで可能なため、「外来データ提出支援ツール」に取り込み後は、スムーズに提出データの作成ができます。

匿名化処理

各様式ファイルのうち、外来様式３を除くファイルについては患者別に作成します。その際、院内で既に使用している患者IDに相当する、個人の識別子として、「データ識別番号」を設定することが求められます。院内で既に使用している患者IDは、そのままデータ識別番号として提出してはいけないこととされており、院内で定めたルールで変換を行うのが一般的です。院内で既に使用している患者IDを、上記のように別の番号に変換することをここでは「匿名化」とします。
「外来データクリエイター」では、匿名化の対象となる各様式ファイルを一括で匿名化処理が出来るため、調査ルールに準拠したデータ作成が可能です。

まとめ

本コラムでは「外来データクリエイター」を用いた外来様式１の作成方法についてご紹介いたしました。円滑に外来データ提出加算等の届け出、継続的なデータ提出に向けた一助となれば幸いです。

※本コラムは、2025年度の「外来医療、在宅医療、リハビリテーション医療の影響評価に係る調査」および、2025年10月1日時点の「外来データクリエイター」の仕様をもとに作成しています。
※外来様式１の作成ソフトについては、外来調査事務局のホームページからダウンロード可能な「外来様式１入力支援ソフト」をはじめ、様々な選択肢があります。
※本コラムは、外来調査事務局とは関係ありません。

この連載では、「病院情報の公表」における医療の質指標の意味、改善策、そしてデータ分析を通じて事務職員がどのように貢献できるかを解説します。

第1回は、医療安全の重要な指標である「転倒・転落発生率」について取り上げます。

1. 転倒・転落発生率から見えてくること

転倒・転落は、患者さんの安全を脅かす身近なインシデントです。特に高齢者や身体機能が低下している患者さんにとっては、骨折や頭部外傷といった重篤な合併症のリスクがあります。

転倒・転落発生率を把握することは、単に件数を数えるだけでなく、院内の安全管理体制がどれくらい機能しているかを評価する上で重要です。

もし、この指標が高い場合は、「病室の環境に問題はないか？」「スタッフの配置は適切か？」「転倒リスクの高い患者さんへのケアは十分か？」など、様々な側面から改善点を探るきっかけとなります。

2.指標の計算式

転倒・転落発生率は、以下の計算式で算出されます。

転倒・転落発生率（‰）＝（退院患者に発生した転倒・転落件数 / 退院患者の在院日数の総和） × 1000

3.指標を改善するための取り組み案

転倒・転落発生率を減らすための取り組みは多岐にわたりますが、代表的なものをいくつかご紹介します。

■ 転倒・転落リスク評価の徹底：入院時に、患者さんの過去の転倒歴や身体機能、服用薬などを総合的に評価し、ハイリスクな患者さんを特定します。

■ 安全な環境の整備：ベッドの高さを調節できる電動ベッドの導入、手すりの設置、滑りにくい床材の使用など、物理的な環境を改善します。

■ 多職種連携による介入：医師、看護師、理学療法士、薬剤師など、様々な職種が連携し、患者さん一人ひとりに合わせた転倒予防策を講じます。

4.データ分析の視点：事務職員が果たす役割

さて、ここが病院事務職員の方々に最も知っていただきたいポイントです。転倒・転落発生率の改善に、事務職員はどのように貢献できるでしょうか？

事務職員は、病院運営に関するさまざまなデータを扱うプロフェッショナルとして、データを活用することで医療の質改善に貢献できます。

①指標の「見える化」とトレンド分析
転倒・転落発生率を、月ごと、病棟ごと、時間帯ごとなどにグラフや表にまとめ、「見える化」します。これにより、医療従事者が直感的に現状を把握しやすくなります。
「特定の時期に件数が増えている」「特定の病棟で発生率が高い」といったトレンドを分析することで、改善活動の焦点を絞り込むことができます。

②他のデータとの関連性分析
転倒・転落発生率を、他のデータと組み合わせて分析してみましょう。
○年齢層との関連性：特定の年齢層で発生しやすいか？
○疾患との関連性：どのような疾患を持つ患者さんに多いか？
○入院期間との関連性：入院後何日目に発生しやすいか？
このような分析は、医療従事者がより効果的な対策を立てる上で、重要な情報となります。

③改善活動の効果測定
新しい転倒予防策（例：センサーマットの導入）を導入した場合、導入前と後で転倒・転落発生率がどのように変化したかをデータで示します。これにより、その施策の有効性を客観的に証明できます。

5.おわりに

転倒・転落発生率という指標は、単なる数字ではなく、患者さんの安全や医療従事者の努力を可視化するものです。事務職員は、この数字を正確に集計・分析し、そこから見えてくる事実を具体的な改善策につなげる役割を担っています。 次回は「転倒転落によるインシデント影響度分類レベル『3b』以上の発生率」についてお話しします。

2024年度診療報酬改定にて、入院料の通則に「身体的拘束最小化の基準」が追加され、今年5月31日にその経過措置が終了しました。

「身体的拘束最小化の基準」を満たすことができない医療機関は、所定点数から１日につき40点を減算することになっており、仮に適時調査にて不適当と指摘された場合、経営的に大きな影響を受けることになります。

また現在は、認知症ケア加算と看護補助体制充実加算にて、身体的拘束の実施に着目した評価が設けられており、次回改定においても、身体的拘束に関連した新規加算や減算ルールが導入される可能性が議論されております。

本セミナーでは、主に以下のテーマを掘り下げて、身体的拘束への理解を深めるとともに、身体的拘束の最小化に向けた取り組みについて考えていきます。

■ 入院料通則の「身体的拘束最小化の基準」の要点（適時調査対策）
■ 身体的拘束の基本理解
■ 身体的拘束を避けるための取り組み
■ 身体的拘束の最小化に関するデータ活用の可能性

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