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抗不安薬・睡眠薬の投薬とウェアラブル端末で取得された睡眠・活動量データに関するデータベース研究
睡眠の質を知るにはポリソムグラフィー検査などが一般的であるが、日常環境での睡眠を評価できないことが課題だった。
本研究では、健康保険加入者が利用するウェアラブルデバイスから取得した睡眠・歩数などのデータと、レセプトから得る薬剤処方状況を組み合わせ、精神薬の有効性の検証を試みた。
関節リウマチ患者における検査値を用いた治療実態、及び個別治療フロー分析
JMDCが保有する医療機関/臨床検査値DBにて、抗CCP抗体等の臨床検査値を使用し関節リウマチ患者における治療実態分析、個別の治療フロー分析を行った。
１）関節リウマチ患者の年齢分布、病床規模別患者数割合
２）関節リウマチ患者の治療薬処方割合
３）新規関節リウマチ診断時における抗CCP抗体陽性率
４）新規関節リウマチ診断時における抗CCP抗体結果別の薬剤処方割合
５）関節リウマチ患者の治療フロー例
タイムラグ3日のデータで捉える、 コロナ第6波の影響
速報性の高い調剤データベースにより、2022年2月末までを含めて新型コロナウイルスの影響による受診行動変化の実態を分析した。
１）受診行動変化の全容
２）病床規模別での受診行動の分析
３）年齢階層別での受診行動の分析
４）地域別での受診行動の分析
５）2022年2月26日までの週ごとの受診行動の分析
NASH患者における治療実態及び個別治療フロー分析
JMDCが保有する医療機関/臨床検査値DBを使用し、現在適応薬剤が無い非アルコール性脂肪肝炎領域における治療実態分析、個別の治療フロー分析を行った。
１）NASH患者の年齢分布、病床規模別患者数割合
２）NASH患者の併存疾患割合
３）糖尿病×NASH併発患者の糖尿病治療薬処方割合
４）NASH患者の治療フロー例
患者数だけじゃない！
適切なデータベース選定のポイント
疾患の”クセ”に着目して、保険者データベース、医療機関データの両方の視点から疾患を分析した。
片方のデータベースからでは見えないそれぞれのデータベースの裏側が見える。
１）潰瘍性大腸炎（UC）領域の施設規模 (HP/GP) 別分析_保険者データベース
２）潰瘍性大腸炎（UC）領域の年齢別分析_医療機関データベース
乳がん患者における術後のレジメン分析及び
CA15-3値の推移と治療フロー
JMDCが保有する医療機関/臨床検査値DBを使用し、乳がんの代表的腫瘍マーカーであるCA15-3を活用した個別治療フロー分析、また術後乳がん患者のレジメン分析を行った。
１）乳がん患者の年齢分布、がんステージ別患者数割合
２）術後乳がん患者のステージ別治療割合
３）術後乳がん患者のレジメン分析
４）乳がん患者の治療フロー例
レセプトとアンケートから見る疾患別QOLの変化
JMDCではヘルスケアプラットフォーム Pep Upを通し、健保加入者に定期的なQOL調査を行っている。
アンケート結果だけでなくレセプトも見ることで、より正確に疾患や治療状況を把握できる。
今回は2021年2月から6月にかけてのQOLの変化を疾患別に分析した。
医療機関DBを活用した病床規模別の処方パターン分析
JMDCが保有する医療機関DBから、病床規模別の処方パターン分析とSGLT-2阻害薬処方患者における併病割合を分析した。
１）糖尿病患者の病床規模別処方パターン（ATC分類別）
２）糖尿病患者の病床規模別処方パターン（成分別）
３）SGLT2-阻害薬処方患者における病床規模別併病割合（ICD10分類別）
４）糖尿病患者全体における病床規模別併病割合（ICD10分類別）
データセット分析のすすめ
オンコロジー/希少疾病/新薬発売直後など、
患者理解が乏しい領域における分析手法として、データセット分析の利点をまとめた。
１）アドホック分析とデータセット分析の違い
２）データセット分析の作成方法と集計事例
PSA値で見る
前立腺癌患者の治療実態
JMDCが保有する臨床検査値DBから前立腺癌の指標であるPSA値を活用し、前立腺癌患者の治療実態、薬剤別PSA値の推移、個別ペイシェントジャーニー分析を行った。
１）新規前立腺癌患者のPSA値分布
２）新規前立腺癌患者の治療割合、及び製品群別シェア
３）前立腺癌患者の新規処方薬剤別、PSA変化率
４）新規前立腺癌患者の個別ペイシェントジャーニー例