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2. DPCデータ分析

DPC Data Analysis


科目コード:9102 / 15時間

担当教員

名前分野・職名連絡先
科目責任者清水 沙友里国立病院機構本部総合研究センター
診療情報分析部 主任研究員
shimizu@ihep.jp
科目担当者伏見 清秀医療政策情報学分野 教授kfushimi.hci@tmd.ac.jp
新城 大輔d-shinjo@umin.ac.jp

主な講義場所・授業内容

回数授業日時授業内容及び開催場所担当教員
14月24日(月)18:00~21:10講義の進め方についての解説と簡単なデータ操作
各種マスタの理解
M&Dタワー21階 大学院講義室1
清水 沙友里
伏見 清秀
新城 大輔
24月25日(火)18:00~21:10分析手法の基本的な操作を習得
M&Dタワー21階 大学院講義室1
清水 沙友里
伏見 清秀
新城 大輔
34月26日(水)18:00~21:10パス分析、後発医薬品指数算出などの大課題に取り組む
M&Dタワー21階 大学院講義室1
清水 沙友里
伏見 清秀
新城 大輔
44月27日(木)18:00~21:10地域分析(SWOT分析、シェア分析など)を用いた問題解決型の課題を扱う
M&Dタワー21階 大学院講義室1
清水 沙友里
伏見 清秀
新城 大輔

授業目的・概要等

授業目的

1分析手法の基本的な操作。
2医療の課題に対し、分析計画を立てる。分析報告資料を作成する。
3分析報告会を開き、全員でディスカッションを行う。

概要

第1日
1. 実際のデータを触ってみる。(変数の定義と形式、縦持ち・横持ちデータ等、分析データの形式の理解。
  医薬品マ スタ、手術マスタ、ICD-10等の理解。DPC分科会公表データの理解。)
2. 小さな課題を解いてみる。(各自3問程度の実習用課題を分析-小テスト-)
3. 実習の解説とグループ分け(エクセルに慣れた学生を班長とする)

第2日
(2~3人の少人数グループによる実習)
中課題により、分析手法の基本的な操作を習得する。中課題は、病院評価指標作成、臨床指標作成等から基礎的なものを扱う。

第3日
(2~3人の少人数グループによる実習)
平均、最大値、最小値等を使いデータを俯瞰した後、パス分析、後発医薬品指数算出などの大課題に取り組む。

第4日
(2~3人の少人数グループによる実習)
平均、最大値、最小値等を使いデータを俯瞰した後、地域分析(SWOT分析、シェア分析など)を用いた、問題解決型の課題を扱う。

授業の到達目標

診療情報、統計情報等のデータマネジメントと活用方法を理解すること。
診療情報を活用した実習において、経営評価、診療評価等のための分析手法を身につけること。

授業方法

講義形式による。

成績評価の方法

グループでの作業参加状況(20%)、出席(40%)およびレポートの提出(40%)を総合的に評価する

準備学習等についての具体的な指示

本授業を受講するにあたり、Microsoft Excelを用いた基本的な分析等、本授業の前に受けた講義内容を復習しておくこと。

参考書

伏見清秀 監修・今井志乃ぶ 著 経営力・診断力を高めるDPCデータ活用術(日経ヘルスケア)

履修上の注意事項

本授業を受講するには、(1)医療データ分析概論で習得する傷病名コーディング、DPC・レセプトデータから取得できる医療情報に関する基本的な知識が必要である。

オフィスアワー

授業後