著者
Yasuyuki Okumura Naoya Sugiyama Toshie Noda Hisateru Tachimori
出版者
Japan Epidemiological Association
雑誌
Journal of Epidemiology (ISSN:09175040)
巻号頁・発行日
pp.JE20180096, (Released:2018-09-15)
参考文献数
27

Background: A better understanding of resource use of new psychiatric admissions is important for healthcare providers and policymakers to improve psychiatric care. This study aims to describe the pattern of new psychiatric admissions and length of stay in Japan.Methods: A retrospective cohort study was conducted using data from the National Database of Health Insurance Claims and Specific Health Checkups of Japan (NDB). All patients newly admitted to psychiatric wards from April 2014 through March 2016 were included and followed up until discharge to the community.Results: Our sample included 605,982 admissions from 1,621 hospitals over 2 years. The average monthly number of admissions was 25,024 in fiscal year 2014 and 25,475 in fiscal year 2015. There was a seasonal trend in the number of admissions, with a peak in summer (in July). The discharge rates within 90 days and 360 days were 64.1% and 85.7%, respectively, and varied by type of hospital fee and by hospital. For example, the range of hospital-level discharge rate within 90 days in psychiatric emergency units was 46.0–75.3% in the 1st (lowest) quintile, while it was 83.6–96.0% in the 5th (highest) quintile. The prefecture-level indicators in the NDB and the 630 survey had correlations of >0.70.Conclusions: Our study provides fundamental information on resource use of new psychiatric admissions in Japan. Although using the NDB has substantial benefits in monitoring resource use, the results should be interpreted with some caution owing to methodological issues inherent in the database.

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実に多様な精神科入院料。入院料の種別ごとに退院率は,ずいぶんと違う。もちろん人員配置標準も違うし,患者像も違うだろう。15対1入院基本料は,圧倒的パイの大きさと退院率の観点から,焦点化が必要なのかもしれない。… https://t.co/V8gEstrAlp
(承前)図の添付を忘れていた。累積退院率の自然・不自然さというのは,比較してみると一瞥してわかる。「臨床を歪め得る制度の影響」というのが表現として正しいかもしれない。政策担当者は,しっかりとデータに基づく認識をする必要があると思う… https://t.co/EMurJYttSy
入院エピソード単位の分析ができるのは,NDBの強みだ。何度,転院しても,地域に帰るまでを退院率と定義できる。まぁ,1施設内で完結することが多かったのだけれども。 https://t.co/e6Yg1Nnhog
よくある試みとしては,都道府県単位の分析でしょうか。山口県では360日以内の退院率は78%ですが,東京都では90%です。 https://t.co/Afk1qVDjgu https://t.co/W8YboSXiRt
入院料ごとの累積退院率も,試みとしては新しいのかと思います。例えば,スーパー救急病棟や精神科救急入院料病棟の退院率は90日前後で,不自然な曲線になっています。これは診療報酬制度による影響と予想されます。 https://t.co/Afk1qVDjgu
病院ごとの評価は,NDB活用の新しい方向性と思っています。例えば,スーパー救急病棟の131病院ごとに,90日以内の退院率を求めて,退院率が高い順から5群に分けています。すると退院率が高い病院群では84-96%は90日以内に退院しま… https://t.co/gQvZc7Rna5

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