英文名 | Use of DPC data | |
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科目概要 | 未来工学研究科(修士課程)生命データサイエンス専攻修士2年前期、専門科目、選択、講義、1単位 | |
科目責任者 | 荒井 康夫 | |
担当者 | (※は実務経験のある教員) 荒井 康夫 | |
講義室 |
DPC(Diagnosis Procedure Combination; 診断群分類)とは、入院期間中に最も医療資源を投入した「傷病名」と、入院期間中に行った手術や処置、化学療法などの「診療行為」の組合せによる患者分類である。DPCは、医療の質を相対的に評価するために開発されたものであり、主に中規模の急性期病院において、このDPCに基づいて患者に提供された医療を分類し、入院医療の診療報酬額が決定されている。このような病院では、厚生労働省に対して、診療録情報やレセプト情報などを提出することとされており、これを「DPCデータ」と呼ぶ。DPCデータを用いた病院の診療機能や診療内容に関する基本的な分析手法について考察する。
DPCの基本構造とDPCコーディングの考え方について解説し、DPCデータ(匿名化されたリアルワールドデータ)を用いた演習も取入れた講義とする。
パワーポイントと配布資料、視聴覚メディアを活用しながら講義を行う。また、演習を取入れることでその理解をより深められるような授業とする。
小テスト等については、講義内で適宜解説を行う。レポート課題については、総評をフィードバックする。
DP1、DP2
回 | 項目 | 内容 | 担当者 | 日時 |
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1 | DPC概論 | DPC制度の成り立ちと仕組みについて解説する。 | 荒井 康夫 | 6/13② |
2 | DPCデータ | DPCデータの構造と特性について解説する。 | 荒井 康夫 | 6/20② |
3 | DPCコーディング | DPCコーディングについて解説する。 | 荒井 康夫 | 6/27② |
4 | DPCデータ分析・演習1 | 医療機関の診療機能の比較について解説し、データ分析の演習も取入れ、理解を深める。 | 荒井 康夫 | 7/4② |
5 | DPCデータ分析・演習2 | 疾患別の入院日数の年次比較について解説し、データ分析の演習も取入れ、理解を深める。 | 荒井 康夫 | 7/11② |
6 | DPCデータ分析・演習3 | 診療内容及び医療収入についてについて解説し、データ分析の演習も取入れ、理解を深める。 | 荒井 康夫 | 7/18② |
7 | DPCデータ分析・演習4 | 診療内容及び医療収入についてについて解説し、データ分析の演習も取入れ、理解を深める。 | 荒井 康夫 | 7/25② |
8 | DPCデータ分析・演習5 | 診療内容及び医療収入についてについて解説し、データ分析の演習も取入れ、理解を深める。 | 荒井 康夫 | 8/1② |
DPC(Diagnosis Procedure Combination:診断群分類)を用いた基本的な分析手法が理解できるようになる。
講義及び演習の理解度の小テスト(50%)、課題レポート(50%)から総合的に評価する。
【講義時間外に必要な学修時間:29時間】
予習:事前に配布する資料を確認し、疑問点等ある場合は明らかにしておくこと。
復習:講義・演習内容を踏まえ、DPC/PDPS 傷病名コーディングテキスト(厚生労働省)及び「DPC導入の影響評価に係る調査」実施説明資料を復習に使用してもらいたい。
【関連科目:医療の質可視化、医療情報管理学】
種別 | 書名 | 著者・編者 | 発行所 |
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教科書 | なし | ||
参考書 | DPC点数早見表 | 医学通信社 |