第 1 週 (1 月 9 日 ( 土 )~17 日 ( 日 )) DPC データを ACCESS に読込み,Excel のピボットテーブルで処理する第 2 週 (1 月 16 日 ( 土 )~24 日 ( 日 )) 協会けんぽの統計サイトより医療費, 調剤, 加入者情報を ACCESS に読み取り

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きみおたけすえ
5 years ago
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1 レセプト DPC データ分析法科目責任者担当者岡本悦司 ( 統括研究官 ) 藤井仁 ( 政策技術評価研究部 ) 科目内容概略ならびに一般目標行動目標科目内容概略電子レセプトを Excel, ACCESS のような既存ソフトで処理し様々な評価分析を行える技能を習得する e-learning システムを通じてサンプルデータに SQL 等の言語を使って実習してゆく一般目標 (GIO) 保険者の職員や研究者等がみずからレセプトデータを分析し, 評価分析を行う能力を育成する行動目標 (SBO) 1) 協会けんぽが公表する集計されたレセプトデータを Excel ピボットテーブルで分析する 2)DPC データに含まれる情報 ( 診療行為, 医療資源病名, 転帰等 ) を理解する 3) 電子レセプトデータ (csv) のフォーマットをマニュアルを参照しつつ処理できる 4) ACCESS の SQL 言語を用いて傷病, 薬剤マスターファイルと結合し傷病, 薬効分類別の分析ができるチャプター名と各チャプターの目標原則として 1 週間を 1 チャプターとし, 土日は前後チャプターの移行期とする 1 週目は DPC の影響評価調査として公開されている DPC データを Excel ピボットテーブルを用いて分析することを学ぶ 2 週目は全国健康保険協会が公開しているレセプト集計データを ACCESS 及 Excel ピボットテーブル等で分析する後半 3 週目以降は, 社会保険診療報酬支払基金が公開しているサンプルレセプトデータを ACCESS で分析を行う 3 週目は医科レセプトより傷病名を抽出し, 傷病別医療費推計を行う ( 主傷病法,PDM( 比例配分 ) 法 ) 第 4 週は調剤レセプトのしくみとフォーマットを理解し, たとえば向精神薬といった薬効分類別の服用状況を分析する各週の始めに課題を示し, それに対するレポートを e-learning システムの課題提出機能を用いて提出する原則として各週の週末を締め切りとするが 2015 年 2 月 15 日の最終締め切りまでに全週分のレポート提出を修了要件とする

2 第 1 週 (1 月 9 日 ( 土 )~17 日 ( 日 )) DPC データを ACCESS に読込み,Excel のピボットテーブルで処理する第 2 週 (1 月 16 日 ( 土 )~24 日 ( 日 )) 協会けんぽの統計サイトより医療費, 調剤, 加入者情報を ACCESS に読み取り SQL で処理する第 3 週 (1 月 23 日 ( 土 )~1 月 31 日 ( 日 )) 支払基金サイトより医科のサンプルレセプトを読込み SQL で前処理した後, 傷病別あるいは診療行為別分析を行う第 4 週 (2 月 1 日 ( 土 )~2 月 7 日 ( 日 )) 支払基金サイトより調剤のサンプルレセプトを読込み SQL で前処理した後薬効分類別の分析する受講資格保険者 ( 市町村, 全国健康保険協会, 各種保険組合 ), 保健所, 保健センターならびに審査支払機関 ( 国民健康保険団体連合会, 支払基金 ) に属する職員で保健事業もしくはレセプト分析に関係する者, レセプトデータ分析に関心のある研究者などで, レセプトに関する基本的な知識があり ACCESS,Excel 等ソフトを初心者以上に使いこなせる者募集定員 20 人受講者の職種制限の有無職種制限はありませんスクーリングの有無行なわない単位数 1 単位修了認定の方法週ごとに一回以上クラスルームに書き込みをし, かつ所定のレポートを翌 2016 年 2 月 14 日 ( 日 ) までに提出することレポートとクラスルームでの書き込み内容が評価対象となる留意点本研修は, 各保険者の職員等が自らレセプト情報を分析し, 研究や統計資料作成に活用することを目的としていますが, 実際に受講者が学習した技能を自身が属する保険者のレセプトデータ分析に活用するにあたってはデータ管理者 ( 市町村の場合は個人情報管理者等 ) と十分協議した上で行うようお願い申し上げますレセプト情報特定健診等情報データベースの研究利用が可能となりましたが, 本研修はその研究利用の申出や審査とは無関係であり, 本研修の受講は申出のための条件ではなく, また受講したからといって有利な扱いを受けることはありませんあくまで他の国立保健医療科学院の遠隔研修と同じく皆様の知識と技術の向上のみを目的とするもので

3 す受講条件インターネットへのアクセスとメール環境があること, ならびに Excel( 表計算ソフト ) と ACCESS( データベースソフト ) を備えたパソコンが使用できること (Excel はマイクロソフト社の OFFICE というハッケーシで販売されているが,ACCESS は OFFICE standard には含まれておらず,OFFICE professional にしか含まれていないので注意また OFFICE, Excel, ACCESS 等は 2010 年版以降を有していること ) パソコンの基本操作に習熟しており,Excel で表計算やグラフ作成ができる程度,ACCESS については以下の SQL が理解できる程度に習熟していること訂正の ACCESS,Excel の実行結果をは ACCESS の実行結果をと訂正します (Excel で SQL は使えませんが,Excel でたとえば VLOOKUP やピボットテーブルで処理したファイルをカット & ペーストしてもかまわないという意味です ) 問題下記のレセプト, 傷病という二つのテーブルに下記のSQL 文を実行した結果を記入せよ ACCESS, Excelの実行結果をカット & ペーストしても, 手作業で計算した結果を筆記してもよいテーブル名 : レセプトテーブル名 : 傷病患者 ID 性年齢傷病名点数傷病名傷病大分類 1 女 6 心奇形 3100 心奇形循環器疾患 2 男 57 心筋梗塞 6800 心筋梗塞循環器疾患 3 男 36 肺がん 9300 不整脈循環器疾患 4 男 49 不整脈 6200 肺がん悪性新生物 5 女 67 心筋梗塞 700 胃がん悪性新生物 6 女 62 胃がん男 44 肺がん女 51 不整脈女 47 心筋梗塞男 59 胃がん 5600 SQL 文 Select 傷病. 傷病大分類, SUM( レセプト. 点数 ) from レセプト inner join 傷病 on レセプト. 傷病名 = 傷病. 傷病名 group by 傷病. 傷病大分類応募方法科学院遠隔教育共通の書式に加えて上記の SQL の基礎知識を問う添付書類 ( 本ファイルの末尾 ) を記入して添付してください本コースでは SQL 言語を使用することから SQL の基礎知識の理解を評価するためです教育方法支払基金が公開しているサンプルレセプトデータ等を処理しながら技術を習得する下記の支払基金サイトより以下の文献およびサンプルデータを開講までにダウンロードしてください研修の進行によってはサンプルデータそのものではなく加工したデータを e-learning システム上で配付することもあり電子レセプト作成てびき ( 医科, 調剤,DPC) 各種マスターファイル ( 研修で使用するサンプルデータは 2012 年度のものなので, マス

4 ターファイルも下記の 2012 年度のものをダウンロードしてください ) 参考最新(2014 年度 ) のマスターファイル社会保険診療報酬支払基金が提供するサンプルレセプトデータ ( 医科, 調剤,DPC)[2012 年度のファイルなのでフォーマットや医薬品コード等は最新のものとはやや異なるので注意 ] 全国健康保険協会の統計情報 ( 医療費基本情報を ACCESS ファイルにしたものを第 1 週に使用します ) 受講料と修了認定受講は無料です受講に必要なパソコンやソフトならびにインターネット接続経費は各自負担となります 4 週間の開講期間中, 各週に最低一回クラスルームで発言 ( 書き込み ) し, 修了後にレポート提出し, 合格と判定された方には修了証が交付されます開講期間 2016 年 1 月 9 日 ( 土 )~2 月 7 日 ( 日 ) 受付期間 2015 年 11 月 30 日 ( 月 )~12 月 11 日 ( 金 ) 参考図書上記のダウンロード可能なファイルの他, コースに必要な資料は e-learning システムを通じて配布するので購入は必要ないただ,ACCESS と SQL 用語等のマニュアルはあった方が便利である接続環境動画等を使用する場合もあるので,Windows Media Player をマイクロソフト社サイトよりインストールしておいてくださいその場合スピーカー ( あるいはヘッドホン ) も必要です ( たいていのパソコンにはついていますがない方はつけてください )

5 SQL の基礎知識に関する添付書類問題下記のレセプト, 傷病という二つのテーブルに下記のSQL 文を実行した結果を記入せよ ACCESS, Excelの実行結果をカット & ペーストしても, 手作業で計算した結果を筆記してもよいテーブル名 : レセプトテーブル名 : 傷病患者 ID 性年齢傷病名点数傷病名傷病大分類 1 女 6 心奇形 3100 心奇形循環器疾患 2 男 57 心筋梗塞 6800 心筋梗塞循環器疾患 3 男 36 肺がん 9300 不整脈循環器疾患 4 男 49 不整脈 6200 肺がん悪性新生物 5 女 67 心筋梗塞 700 胃がん悪性新生物 6 女 62 胃がん男 44 肺がん女 51 不整脈女 47 心筋梗塞男 59 胃がん 5600 SQL 文 Select 傷病. 傷病大分類, SUM( レセプト. 点数 ) from レセプト inner join 傷病 on レセプト. 傷病名 = 傷病. 傷病名 group by 傷病. 傷病大分類

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