日本における重度喘息に対するベンラリズマブの処方に対する地理的および経済的影響

国民健康保険制度とNDBオープンデータ

日本の医療制度は公的医療保険に基づいており、患者の医療費負担は所得水準に応じて異なります。23残りの費用は、各医療機関から日本の 47 都道府県にあるそれぞれの請求審査・償還機関に請求され、請求の有効性が確認された後に支払われます。 さらに、診察、診断、治療の料金は日本全国で一律に規制されており、すべての医療機関は定められた料金で医療サービスを提供することが義務付けられています。24

NDBは「高齢者医療保険法」に基づいて2009年に設立されました。 2009年からはレセプトデータ、2008年からは対象となる健康診断やカウンセリングのデータを収集してきた世界最大級のデータベースです。データ利活用を促進するため、オープンNDBとして初めて日本の医療状況や健康診断結果を共有しました。このオープンデータには、「医療行為」、「歯科行為」、「歯科の外傷と疾患」、「医薬品」、「特定医療機器」、「特定健康診査(臨床検査値)」の7つの主要セクションが含まれています。そして「特定健康診断」。 データは無料で利用でき、会計年度ごとに整理されています。 2022 年には、2019 会計年度までの情報が含まれます。

研究デザイン

この研究では、前回の研究で使用したのと同じ方法論を使用して、都道府県レベルでの生態学的研究アプローチを使用しました。25。 ほぼすべての保険データから得られる内服薬処方数データを用いて、都道府県間のBRZ処方傾向の違いを検討した。 また、各都道府県の医療資源(専門医数や病院数)や診断時の状況の違いが処方傾向に与える影響についても検討した。

データソース

2020年のBRZとオマリズマブ・メポリズマブのSCRは内閣府ホームページ「医療提供状況の地域差」より取得26各都道府県の平均月収は厚生労働省の賃金構造基本統計調査より取得しています。27第7回NDBより各都道府県の40歳以上の肥満率と喫煙率を取得28各都道府県の大学進学率は学校基本調査より求めた29呼吸器専門医とアレルギー専門医の数は日本呼吸器学会と日本アレルギー学会のウェブサイトから取得した。

指標

BRZ処方箋数の指標として、標準化請求比率(SCR)を以下の式で算出しました。14

$$SCR= \frac{実際の\処方箋の数}{予想される\処方箋の数} \times 100,$$

$$予想される処方箋数 = \frac{A \times B}{C},$$ の合計

または \(A=各都道府県の年齢・性別別住民数) \(B=日本の年齢性別別処方箋枚数) \(C= 日本の\、年齢\、および\,性別\別の居住者\の数\)

SCRは各都道府県の年齢や性別構成の違いを調整するもので、100点以上は全国平均より感染者数が多いことを示す。

また、BRZのSCRとオマリズマブおよびメポリズマブのSCRとの相関関係、平均月収、40歳以上の喫煙率、40歳以上の肥満率(BMI≧25)、数値との相関も調査した。各都道府県における日本呼吸器学会認定呼吸器専門医の人口当たりの人数、日本アレルギー学会認定のアレルギー専門医の人口当たりの人数、大学進学率、ステロイドを必要とする増悪の割合。

都道府県別のベンラリズマブの標準化請求比率(SCR)の可視化

日本の都道府県全体のベンラリズマブ標準化請求比率 (SCR) の地域分布を視覚化するために、Python と「japanmap」および「matplotlib」ライブラリを使用しました。 各都道府県のベンラリズマブ SCR 値を含むデータセットは、一貫性と正確性を確保するために処理されました。 SCR 値を視覚的に区別するために「matplotlib」を使用してカラー パレットが定義され、SCR 値を適切にスケールするために正規化技術が適用されました。 「japanmap」ライブラリを使用して、SCR値に基づいて各都道府県を色分けした日本地図を生成しました。 色の強度は SCR の大きさを表し、明るい色合いから暗い色合いへの勾配は、それぞれ低い SCR から高い SCR を示します。

統計的評価

統計的評価には、JMP Pro 16ソフトウェア(SAS Institute Inc.)を使用して統計解析を行った。 処方パターンの違いは、各都道府県の属性をプロファイルした記述統計を使用して評価されました。 さらに、重回帰分析を使用して、SCR と臨床的に重要な変数との関係を調査しました。 ピアソン相関係数 (L) と回帰係数 (b)も補足分析として計算されました。 相関関係が確認されなかったとき \(\左|r\右|\) < 0.2、0.2 ≤ の場合は相関が低い \(\左|r\右|\)< 0.4、0.4 ≤ の場合の相関 \(\左|r\右|\)< 0.7、0.7 ≤の場合に強い相関\(\左|r\右|\)統計的有意性の閾値は 5% に設定されました。

倫理的配慮

この研究では、厚生労働省から提供された日本の匿名化されたNDBレセプトデータを分析しました。 NDB データは匿名化されて公開されていたため、この研究は倫理ガイドラインに従ってインフォームド・コンセントまたは治験審査委員会の承認の要件から免除されました。

Kase Haruki

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