JP2011150493A - Business analysis system and business analysis program - Google Patents
Business analysis system and business analysis program Download PDFInfo
- Publication number
- JP2011150493A JP2011150493A JP2010010501A JP2010010501A JP2011150493A JP 2011150493 A JP2011150493 A JP 2011150493A JP 2010010501 A JP2010010501 A JP 2010010501A JP 2010010501 A JP2010010501 A JP 2010010501A JP 2011150493 A JP2011150493 A JP 2011150493A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- care
- chi
- item
- business
- implementation
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
Images
Landscapes
- Medical Treatment And Welfare Office Work (AREA)
Abstract
Description
本発明は、例えば介護保険事業において実施される各業務の実施結果を分析することができる業務分析システム及び業務分析プログラムに関する。 The present invention relates to a business analysis system and a business analysis program that can analyze the results of each business performed in, for example, a long-term care insurance business.
ある共通の業務を複数のグループが実施する場合、これら複数のグループを管理監督する部門では、各グループの実施結果を把握しておく必要がある。このような共通の業務を複数のグループが実施する事業の一例として、全国的に実施されている介護保険事業がある。この介護保険事業は、各市区町村が保険者となり介護保険事業を運営している。 When a plurality of groups carry out a common task, it is necessary for the department that manages and supervises these groups to grasp the results of each group. As an example of a business in which a plurality of groups carry out such a common business, there is a nursing care insurance business implemented nationwide. In this long-term care insurance business, each municipality operates as a long-term care insurance business.
この介護保険事業は、図12で示すプロセスで実施されている。図の左側から順次その流れを説明すると、まず、市区町村の住民が介護サービスの利用を希望する場合、希望者は市区町村に要介護認定の申請を行う。申請があると、認定調査機関の認定調査員が身体状況などについて認定調査を行う。この認定調査は、調査員が要介護認定申請者を訪問し、予め設定された複数の認定調査項目について、各項目に設定された選択肢を選択することにより行う。また、各項目の選択肢では表現し切れないことについては、特記事項として調査員が自由記載を行う。同時に市区町村は主治医に意見書の作成を求める。 This long-term care insurance business is implemented by the process shown in FIG. The flow will be explained in order from the left side of the figure. First, when the residents of a municipality want to use a nursing care service, the applicant applies to the municipality for certification of nursing care. When an application is made, an authorized investigator from an accredited research institute conducts an accredited survey on physical conditions. This certification survey is performed by a surveyor visiting an applicant for certification for long-term care and selecting an option set for each item for a plurality of preset certification survey items. In addition, the investigator makes a free statement as a special note about the items that cannot be expressed in the choices of each item. At the same time, the municipality asks the attending physician to create a written opinion.
認定調査員は、厚労省発行の認定調査員テキストの理解・修得に基づき認定調査を行う必要がある。同一の心身状態(障害や認知症の状態等)を有する認定申請者に対しては、どの調査員が調査を行っても同一の調査結果が得られること(認定調査の平準化)が理想として求められる。また自治体(保険者)職員及び認定調査機関の代表者等は、各調査機関や各調査員の認定調査結果の状況や傾向等を定量的に把握した上で、上記調査方法の理解度向上と認定調査結果の平準化等に向けて、的確かつ効果的な教育・指導を行っていく必要がある。しかし現状は、上記のような状況・傾向把握や教育・指導が満足いく形で実施されているとは言えず、期待される成果も十分に上がっていない状況にある。 An authorized investigator must conduct an accredited survey based on an understanding and acquisition of the authorized investigator text issued by the Ministry of Health, Labor and Welfare. For accredited applicants who have the same mental and physical condition (disability, dementia condition, etc.), it is ideal that any investigator obtains the same survey results (leveling accreditation surveys) Desired. In addition, the local government (insurer) staff and representatives of accredited research organizations should improve the understanding of the above survey methods after quantitatively grasping the status and trends of the accredited survey results of each research organization and each researcher. It is necessary to provide accurate and effective education and guidance for leveling the results of accreditation surveys. However, at present, it cannot be said that the situation / trend grasp and education / guidance as described above are carried out in a satisfactory manner, and the expected results are not sufficiently improved.
認定調査結果はコンピュータに入力され、樹形図を用いた所定の一次判定プログラムにより要介護認定等基準時間が算出され、この算出された要介護認定等基準時間に基づく要介護度(非該当、要支援1、2、要介護1〜要介護5までの各段階)が一次判定結果として出力される。
The certification survey results are input to the computer, the standard time required for certification for long-term care is calculated by a predetermined primary judgment program using a tree diagram, and the degree of long-term care required based on the calculated standard time for certification for long-term care (not applicable,
この後、保健・医療・福祉の専門家からなる介護認定審査会で、一次判定結果、認定調査結果、主治医意見書及び特記事項の内容を総合的に確認し、二次判定が行われ、介護を要するかどうか、また、介護を要する場合はどの程度の介護を要するかについての判定を行う。そして、この介護認定審査会の判定に基づき、保険者である市区町村が要介護認定を行う(例えば、特許文献1参照)。 After this, at the nursing care certification committee consisting of specialists in health, medical care and welfare, the contents of the primary judgment results, certification survey results, doctor's opinion and special instructions are comprehensively confirmed, and secondary judgment is made. It is determined whether or not care is required, and if care is required, how much care is required. Then, based on the judgment of the care certification examination committee, the insurer city / town / village performs the care certification (for example, see Patent Document 1).
認定審査員は、厚労省発行の認定審査会委員テキストの理解・修得に基づき認定審査を行う必要がある。同一の心身状態(障害や認知症の状態等)を有する認定申請者に対しては、どの合議体(各認定審査会に出席する数名の審査員から構成されるグループ)が審査を行っても同一の認定審査結果が得られること(認定審査の平準化)が理想として求められる。また自治体(保険者)職員及び認定審査会委員長や合議体長は、各合議体や各審査員の認定審査結果の状況や傾向等を定量的に把握した上で、上記審査方法の理解度向上と認定審査結果の平準化等に向けて、的確かつ効果的な教育・指導を行っていく必要がある。しかし現状は、上記のような状況・傾向把握や教育・指導が満足いく形で実施されているとは言えず、期待される成果も十分に上がっていない状況にある。 Accredited auditors are required to conduct accreditation based on the understanding and acquisition of the text of accreditation committee members issued by the Ministry of Health, Labor and Welfare. For accredited applicants with the same physical and mental condition (disability, dementia, etc.), which panel (a group of several judges attending each accreditation examination committee) It is ideally required that the same certification examination result be obtained (leveling of certification examination). In addition, the local government (insurer) staff, the chairperson of the accreditation review committee, and the chairman of the board will improve the level of understanding of the above examination methods after quantitatively grasping the status and trends of the accreditation review results of each panel and each auditor. It is necessary to provide accurate and effective education and guidance for leveling the results of certification examinations. However, at present, it cannot be said that the situation / trend grasp and education / guidance as described above are carried out in a satisfactory manner, and the expected results are not sufficiently improved.
要介護認定が行われると居宅介護支援事業所や地域包括支援センターにより、認定された要介護度を含む心身状態や、介護力、経済力等を加味したケアプランが作成され、このケアプランに基づいてサービスの利用が開始される。すなわち、要介護認定において、介護が必要と認定された人は、要支援1、2と要介護1〜5の7つの区分(要介護度)のいずれかに認定され、この区分に応じたサービスを受けることができる。
When certification for long-term care is performed, a care plan that takes into account the mental and physical condition including the degree of long-term care required, nursing power, economic power, etc. is created by the Home Care Support Office and the Regional Comprehensive Support Center. Based on this, use of the service is started. That is, in the certification of long-term care, a person who is recognized as needing long-term care is recognized as one of the seven categories (degree of care required) of
居宅介護支援事業所や地域包括支援センターのケアマネージャは、厚労省発行のケアプラン作成テキスト等の理解・修得に基づきケアプランを作成する必要がある。同一の状態像(要介護度や心身状態(障害や認知症の状態等)、介護力、および経済力等の組み合わせ)を有するサービス利用希望者に対しては、どのケアマネージャがケアプランを作成しても同一のケアプランが作成されること(ケアマネジメントの平準化)が理想として求められる。また自治体(保険者)職員及び居宅介護支援事業所・地域包括支援センターの代表者等は、各ケアマネ機関(居宅介護支援事業所・地域包括支援センター)や各ケアマネージャのケアプランの作成状況や傾向等を定量的に把握した上で、上記ケアプラン作成方法の理解度向上とケアプランの平準化等に向けて、的確かつ効果的な教育・指導を行っていく必要がある。しかし現状は、上記のような状況・傾向把握や教育・指導が満足いく形で実施されているとは言えず、期待される成果も十分に上がっていない状況にある。 Care managers at home care support establishments and regional comprehensive support centers need to create care plans based on understanding and learning of care plan preparation texts issued by the Ministry of Health, Labor and Welfare. Which care manager prepares a care plan for those who want to use services that have the same status image (combination of the level of care required, psychosomatic state (disability and dementia status, etc.), nursing power, and economic power, etc.) Even so, the ideal care plan should be created (leveling care management). In addition, representatives of local government (insurers) staff, home care support establishments / comprehensive support centers, etc. are responsible for the preparation of care plans for each care management organization (home care support establishment / community support center) and each care manager. It is necessary to provide accurate and effective education and guidance to improve understanding of the above care plan creation method and level the care plan after quantitatively grasping the trends. However, at present, it cannot be said that the situation / trend grasp and education / guidance as described above are carried out in a satisfactory manner, and the expected results are not sufficiently improved.
サービス提供内容は、在宅介護サービス(訪問介護、訪問看護、通所介護等)、在宅予防サービス、施設サービス、地域密着サービス等からなり、その種類は50種類を超える。各サービス事業者は、ケアマネージャの作成したケアプランに忠実に従ってサービスを提供する。各サービスは給付明細コードという6桁のコードで細かく分類されており、そのコードの種類数は20,000を超える。たとえば在宅介護サービスの一つである訪問介護サービスの場合は、身体介護や家事援助等に分類され、さらにそれらのサービス提供時間ごとなどに細分類され、それぞれのサービス明細単位ごとに報酬単価(サービス提供事業者が月次請求して得られる報酬)が決められている。ケアマネージャは、サービス利用者の状態像(要介護度(要介護度ごとにサービス利用額上限が決まる)、心身状態、介護力、さらに経済力(自己負担限度額)等の組み合わせ)を参考にして、上記サービス明細単位ごとの合算費用がサービス利用限度額を超えないように考慮しながらケアプランの作成を行う。これに基づき各サービス提供事業者は、指定のサービス内容を忠実に提供することになる。 The contents of services provided include home care services (visiting care, home nursing, visiting care, etc.), home prevention services, facility services, community-based services, etc., and there are over 50 types. Each service provider provides services according to the care plan created by the care manager. Each service is subdivided into 6-digit codes called benefit detail codes, and the number of types of codes exceeds 20,000. For example, in the case of home care services, which are one of the home care services, they are classified into physical care and housework assistance, etc., and further subdivided according to their service provision time, etc. Remuneration obtained by monthly billing by the provider) is determined. The care manager refers to the status image of the service user (combination of the level of care required (the upper limit of the service usage amount is determined for each degree of care required), mental and physical condition, nursing power, and economic power (self-pay limit)). Thus, a care plan is created while considering that the total cost for each service detail unit does not exceed the service usage limit. Based on this, each service provider provides the designated service content faithfully.
同一の状態像(要介護度や心身状態(障害や認知症の状態等)、介護力、および経済力等の組み合わせ)を有するサービス利用者に対しては、ケアマネージャによらず同一のサービス内容が提供されること(サービス提供の平準化)が理想として求められる。また自治体(保険者)職員は、各種サービス提供事業者のサービス提供内容を定量的に把握(細分類内容レベルでの把握等)した上で、サービス提供の平準化等に向けて、的確かつ効果的な教育・指導を行っていく必要がある。しかし現状は、上記のような状況・傾向把握や教育・指導が満足いく形で実施されているとは言えず、期待される成果も十分に上がっていない状況にある。 For service users who have the same status image (combination of the level of care required, mental and physical conditions (states of disability and dementia, etc.), nursing power, economic power, etc.), the same service content regardless of the care manager Is ideally required (equalization of service provision). In addition, the local government (insurer) staff quantitatively grasps the service provision contents of various service providers (understanding at the level of detailed classification, etc.) and then achieves a precise effect for leveling the service provision. It is necessary to provide practical education and guidance. However, at present, it cannot be said that the situation / trend grasp and education / guidance as described above are carried out in a satisfactory manner, and the expected results are not sufficiently improved.
一方自治体(保険者)の介護保険部門の職員(主として計画担当)は、認定者(要介護認定された者)や受給者(介護保険サービスを利用している者で、認定者よりも数は少ない)の実態把握に努める必要がある。実態把握業務の具体的な内容としては、自治体全体や自治体の中の複数の生活圏域における、認定者/受給者の年齢・性別・要介護度・障害自立度・認知症自立度・介護力(世帯構成等)・経済力(保険料段階等)などの構成や、生活圏域間の比較、さらに経時変化等の把握を行う。また上記実態把握の結果については、次に説明する事業計画を策定する上での基本資料としても活用される。 On the other hand, the staff (mainly in charge of planning) of the long-term care insurance department of the local government (insurer) is an authorized person (person who is certified as requiring long-term care) or a recipient (a person who uses the long-term care insurance service). It is necessary to try to grasp the actual situation. Specific contents of the work to grasp the actual situation include the age, sex, degree of care required, degree of disability independence, degree of independence of the dementia, and ability of care in the entire municipality or in multiple living areas within the municipality. (Household composition, etc.) ・ Economic power (insurance premium level, etc.), comparison between living areas, and changes over time. In addition, the results of the above-mentioned grasp of the actual situation are also used as basic materials for formulating the business plan described below.
自治体職員は、自治体全体や生活圏域ごとに、認定者/受給者の年齢・性別・要介護度・障害自立度・認知症自立度・介護力・経済力などの構成に関して、その突出の有無やその具体的な箇所等についてタイムリーかつ定量的に把握した上で、事業計画の見直し等を的確かつ効果的に行っていく必要がある。しかし現状は、上記のような状況・傾向把握や事業計画へのフィードバック等が満足いく形で実施されているとは言えず、期待される成果も十分に上がっていない状況にある。 Local government staff have a prominence in the composition of the certified person / recipient's age, gender, degree of care required, degree of disability independence, degree of independence of dementia, nursing power, economic power, etc. It is necessary to accurately and effectively review the business plan, etc. after grasping timely and quantitatively about the specific location and the like. However, at present, it cannot be said that the situation / trend grasp and feedback to the business plan as described above are being carried out in a satisfactory manner, and the expected results are not sufficiently improved.
また事業計画業務としては、上記の実態把握の結果を踏まえて、自治体全体や各生活圏域について、介護保険サービスをサービスインフラとしてとらえて、各サービスをどのように整備していくか(サービス提供量とその事業費用等)の具体的な計画を立てる。介護保険では3年に一度事業計画を全自治体が策定し、各期に住民の中の被保険者から徴収する保険料を算定することになっている。具体的には、2000〜2002年度が第1期介護保険事業計画、2003〜2005年度が第2期、2006〜2008年度が第3期、2009〜2011年度が第4期となっている。 In addition, based on the results of the above-mentioned grasp of the actual situation, as a business planning work, how to develop each service by considering the nursing care insurance service as a service infrastructure for the whole local government and each living area (service provision A specific plan for the quantity and its operating costs). In the long-term care insurance, all local governments formulate a business plan once every three years and calculate the insurance premiums collected from the insured among the residents in each period. Specifically, the fiscal year 2002 to 2002 is the first nursing care insurance business plan, the fiscal year 2003 to 2005 is the second term, the fiscal year 2006 to 2008 is the third term, and the fiscal year 2009 to 2011 is the fourth term.
この事業計画策定にあたっては、保健医療福祉分野や社会経済分野等の有識者からなる審議会を組織する必要があり、実態把握結果等に基づき慎重な議論を重ねて策定を行う。また、各年度や半期ごとに各種サービスインフラの整備状況(事業実績)の進捗管理も行う必要があり、事業計画と事業実績とのずれの原因特定やその解消に向けても上記審議会にて審議していく必要がある。 In formulating this business plan, it is necessary to organize a council consisting of experts in the fields of health care and welfare, socio-economics, etc., and formulate it with careful discussion based on the results of actual conditions. In addition, it is necessary to manage the progress of the development status (business results) of various service infrastructures every fiscal year or semi-annual, and the above council will also identify and eliminate the cause of the difference between the business plan and business results. It is necessary to deliberate.
自治体職員は、自治体全体や生活圏域ごとに、サービス種類ごとの整備状況についてその進捗の遅れや過度な整備の有無等についてタイムリーかつ定量的に把握した上で、上記審議会への報告や事業計画の見直し等を的確かつ効果的に行っていく必要がある。しかし現状は、上記のような状況・傾向把握や審議会への的確な報告や事業計画へのフィードバック等が満足いく形で実施されているとは言えず、期待される成果も十分に上がっていない状況にある。 Local government officials should make timely and quantitative assessments of the status of maintenance for each type of service for the entire local government and living spheres, including the delay in progress and the presence or absence of excessive maintenance. It is necessary to review the business plan accurately and effectively. However, at present, it cannot be said that the situation / trends as described above, accurate reports to the council and feedback to the business plan are being implemented in a satisfactory manner, and the expected results have been sufficiently improved. There is no situation.
さらに、昨今の給付適正化の流れの中で、介護保険サービスの費用対効果を定量的に把握する必要も出てきている。具体的には、ある時点で「要支援」であった対象者を12ヶ月や24ヶ月にわたって追跡し、その経時変化の状況を「悪化率」として定義する。また、その間に利用されたサービス全体の「費用」を介護給付実績データ(レセプトデータ)から計算し、その比率を費用対効果(悪化率/費用)として算出する。費用対効果算出にあたっては、「要支援」だけでなく全ての要介護区分ごとに行ってもよいし、全区分や予防給付(要支援1・2)と介護給付(要介護1〜5)に分けて行ってもよい。これらの費用対効果について、自治体内の生活圏域ごと、居宅介護支援事業所や地域包括支援センターごと、さらにケアマネージャごとに比較分析し指導することができれば、より具体的な費用対効果の改善につなげられる可能性がある。
Furthermore, in the recent flow of optimizing benefits, it is necessary to quantitatively grasp the cost effectiveness of nursing care insurance services. Specifically, a subject who has been “supported” at a certain point in time is tracked for 12 months or 24 months, and the state of change over time is defined as a “deterioration rate”. Also, the “cost” of the entire service used in the meantime is calculated from the nursing care benefit result data (receipt data), and the ratio is calculated as cost effectiveness (deterioration rate / cost). In calculating the cost-effectiveness, it may be performed not only for “support required” but also for every category requiring care, and for all categories and preventive benefits (
自治体(保険者)職員は、生活圏域ごと、各ケアマネ機関(居宅介護支援事業所・地域包括支援センター)やケアマネージャごとに、介護保険サービスの費用対効果の状況や傾向等を定量的に把握した上で、費用対効果の高いケアプラン作成方法の抽出や標準化等に向けて、的確かつ効果的な教育・指導を行っていく必要がある。しかし現状は、上記のような状況・傾向把握や教育・指導が満足いく形で実施されているとは言えず、期待される成果も十分に上がっていない状況にある。 The local government (insurer) staff quantitatively assesses the cost-effectiveness situation and trends of care insurance services for each living area, and for each care management organization (home care support establishment / community support center) and care manager. After understanding, it is necessary to provide accurate and effective education and guidance for the extraction and standardization of cost-effective care plan creation methods. However, at present, it cannot be said that the situation / trend grasp and education / guidance as described above are carried out in a satisfactory manner, and the expected results are not sufficiently improved.
このような介護保険事業において、前述したように管理監督者である自治体(保険者)は、上述した認定調査業務、認定審査業務、ケアマネジメント業務、サービス提供業務、実態把握業務、事業計画業務、費用対効果分析業務等の実施結果について詳細に把握しておく必要がある。 In such a long-term care insurance business, as described above, the local government (insurer), who is the supervisor, supervises the above-mentioned accreditation survey work, accreditation examination work, care management work, service provision work, actual situation work, business planning work, It is necessary to know in detail the results of cost-benefit analysis work.
さらに、介護保険事業を統括する厚生労働省も、統括管理監督者として、各自治体の各事業実施結果(認定調査管理、認定審査管理、ケアマネジメント管理、サービス提供管理、実態把握、事業計画、費用効果分析等)を、詳細に把握しておく必要がある。 In addition, the Ministry of Health, Labor and Welfare, which oversees the long-term care insurance business, as the general manager and supervisor, each business implementation result of each local government (accreditation survey management, accreditation review management, care management management, service provision management, actual situation grasping, business planning, cost effectiveness Analysis etc.) must be understood in detail.
しかしながら、これまで共通の業務を複数の実施者が実施した場合に、これら複数の実施者の実施結果を客観的な立場から分析し、その内容を把握するようなシステムがなく、これら業務の結果分析が強く求められていた。また上記分析結果に基づき、各実施者に的確な形で教育・指導できる情報提供資料の作成についても強く求められていた。 However, when multiple implementers have performed common tasks so far, there is no system for analyzing the results of these multiple implementers from an objective standpoint and grasping their contents. There was a strong demand for analysis. In addition, based on the above analysis results, there was a strong demand for the creation of information-providing materials that can be used to provide education and guidance in a precise manner for each implementer.
情報提供資料の具体例として、認定調査業務に関しては、調査機関や調査員に対する認定調査結果(調査項目別選択結果分布等)の傾向分析に基づく教育・指導資料の作成が求められていた。認定審査業務に関しては、合議体や審査員に対する認定審査結果(重軽度変更率等)の傾向分析に基づく教育・指導資料の作成が求められていた。ケアマネジメント業務に関しては、ケアマネ機関(居宅介護支援事業所や地域包括支援センター)やケアマネージャに対するケアプラン作成結果(サービス種類別一人当たり平均給付額分布等)の傾向分析に基づく教育・指導資料の作成が求められていた。サービス提供業務に関しては、各サービス提供事業者対するサービス提供結果(各サービス種類の細分類サービス内容ごとの一人当たり平均給付額分布等)の傾向分析に基づく教育・指導資料の作成が求められていた。実態把握業務に関しては、自治体全体や生活圏域ごとの認定者/受給者の年齢・性別・要介護度・障害自立度・認知症自立度・介護力・経済力などの構成の傾向分析に基づく事業計画へのフィードバック資料等の作成が求められていた。事業計画関連業務に関しては、サービス種類ごとの整備状況についてその進捗状況等の分析に基づく審議会への報告資料や事業計画へのフィードバック資料等の作成が求められていた。費用対効果分析業務に関しては、生活圏域、ケアマネ機関(居宅介護支援事業所や地域包括支援センター)、及びケアマネージャに対する介護保険サービスの費用対効果(悪化率と費用の比率等)の傾向分析に基づく教育・指導資料の作成が求められていた。 As a specific example of information provision materials, for accredited survey work, it was required to prepare educational and instructional materials based on the trend analysis of accredited survey results (selection result distribution by survey item, etc.) for survey institutions and investigators. Regarding accreditation work, it was required to prepare educational and instructional materials based on a trend analysis of accreditation examination results (severity change rate, etc.) for the panel and jury. Regarding care management services, education and guidance materials based on trend analysis of care plan creation results (average distribution of benefits per person by service type, etc.) for care management organizations (home care support establishments and regional comprehensive support centers) and care managers Creation was sought. Regarding service provision work, it was required to prepare educational and instructional materials based on trend analysis of the service provision results for each service provider (average distribution of per-capita benefits for each service type subcategory service content, etc.) . Based on the trend analysis of the composition, such as age, gender, degree of care required, degree of care required, degree of disability independence, degree of independence of dementia, ability of care, and economic power of the whole municipality and living area for the grasp of the actual situation There was a need to create feedback materials for business plans. Regarding business plan related work, it was required to prepare report materials to the council and feedback materials to the business plan based on analysis of the progress of each service type. Regarding cost-effectiveness analysis, trend analysis of the cost-effectiveness (deterioration rate and cost ratio, etc.) of long-term care insurance services for living areas, care management institutions (home care support establishments and regional comprehensive support centers), and care managers There was a need to create educational and instructional materials based on.
さらに、介護保険事業を統括する厚生労働省においても、各自治体の各事業実施結果(認定調査管理、認定審査、ケアマネジメント管理、サービス提供管理、実態把握、事業計画、費用効果分析等)の傾向分析に基づく、各種業務適正化実現に向けての全自治体向け教育・指導資料の作成が求められていた。 In addition, the Ministry of Health, Labor and Welfare, which oversees the long-term care insurance business, analyzes the trend of each business implementation result (accreditation survey management, accreditation examination, care management management, service provision management, actual situation grasp, business plan, cost-effectiveness analysis, etc.). Based on the above, it was required to create educational and guidance materials for all local governments to realize various business optimization.
本発明の目的は、複数グループによる業務の実施結果を集計し、予め定めたモデルグループとの比較により、客観的な立場で各実施者の業務実績結果を分析して詳細に把握することができ、また上記分析結果に基づいて各実施者向けの的確な情報提供資料(教育・指導資料)の作成を行うことができる業務分析システム及び業務分析プログラムを提供することにある。 The purpose of the present invention is to aggregate the results of business operations by a plurality of groups, and by comparing with a predetermined model group, it is possible to analyze the results of business results of each implementer from an objective standpoint and to grasp in detail. Another object of the present invention is to provide a business analysis system and a business analysis program capable of creating accurate information provision materials (education / guidance materials) for each implementer based on the analysis results.
本発明の業務分析システムは、複数の実施者により実施される共通の業務について、この業務における複数の実施対象項目毎に、その実施結果をそれぞれ数値で表す複数の実施結果項目を、それぞれ前記実施者別に集計し、予め定めたモデル実施者グループとの比較により、その実施結果を分析する業務分析システムであって、過去に実施された前記業務の実施対象項目毎の各実施結果項目の数値が、前記モデル実施者グループ及び個別実施者別に集計された業務実施結果データを保持する業務実施結果データ記憶手段と、この業務実施結果データ記憶手段に保持された前記モデル実施者グループと個別実施者との前記実施対象項目毎の前記実施結果項目別の数値を用いて、前記モデル実施者グループと個別実施者との数値のずれの程度を表すカイ二乗値を各個別実施者についてそれぞれ求めるカイ二乗演算手段と、このカイ二乗演算手段で求められたカイ二乗値をあらかじめ設定された有意水準を用いて検定し、前記個別実施者毎に前記モデル実施者グループとのずれの程度をそれぞれ求めるカイ二乗検定手段とを備えたことを特徴とする。 The business analysis system according to the present invention is configured to execute a plurality of execution result items each representing a numerical result of an execution result for each of a plurality of execution target items in a common operation performed by a plurality of implementers. It is a business analysis system that aggregates by person and analyzes the execution result by comparison with a predetermined model implementer group, and the numerical value of each execution result item for each execution target item of the work performed in the past is The business execution result data storage means for storing the business execution result data aggregated by the model executioner group and the individual executioners, and the model executioner group and the individual executioners held in the business execution result data storage means, Using the numerical value for each execution result item for each execution target item, the degree of numerical deviation between the model implementer group and the individual implementer is expressed. Chi-square calculation means for obtaining each chi-square value for each individual practitioner, and chi-square value obtained by the chi-square calculation means are tested using a preset significance level, and the model is determined for each individual practitioner. Chi-square test means for determining the degree of deviation from the practitioner group is provided.
本発明の業務分析システムは、前記カイ二乗検定手段により検定された各実施者の、前記実施対象項目別のカイ二乗値のデータを用い、カイ二乗値が予め設定した有意水準の閾値を超える前記実施対象項目を特定するずれ項目特定手段を備えた構成でもよい。 The business analysis system of the present invention uses the chi-square value data for each execution target item of each performer tested by the chi-square test means, and the chi-square value exceeds a preset significance level threshold. The structure provided with the deviation item specific | specification means which pinpoints an implementation object item may be sufficient.
また、本発明の業務分析システムでは、前記カイ二乗検定手段には、値の異なる複数の有意水準が設定されており、検定対象のカイ二乗値が、これら複数の有意水準により定まる複数閾値範囲のいずれかに入るかを検定し、その結果に応じてずれの程度を求めるようにしてもよい。 In the business analysis system of the present invention, a plurality of significance levels having different values are set in the chi-square test means, and a chi-square value to be tested is a threshold value range determined by the plurality of significance levels. It may be determined whether it falls within any of the ranges, and the degree of deviation may be determined according to the result.
また、本発明の業務分析システムは、前記カイ二乗検定手段により検定された各実施者の、前記実施対象項目別のカイ二乗値のデータを用い、カイ二乗値が予め設定した複数の有意水準により定まる複数閾値範囲のいずれかに入っている前記実施対象項目をそれぞれ特定するずれ項目特定手段を備えた構成でもよい。 Further, the business analysis system of the present invention uses the chi-square value data for each execution target item of each of the performers tested by the chi-square test means, and the chi-square value is determined according to a plurality of significance levels set in advance. A configuration may be provided that includes deviation item specifying means for specifying each of the implementation target items that fall within any of a plurality of predetermined threshold ranges.
また、本発明の業務分析システムは、前記個別実施者の前記実施対象項目における各実施結果項目の、全実施結果項目の合計値に対する比率を、モデル実施者グループの対応する実施結果項目の、全実施項目の合計値に対する比率と対比させる項目対比手段を備えた構成でもよい。 Further, the business analysis system of the present invention provides the ratio of each execution result item in the execution target item of the individual implementer to the total value of all the execution result items, for all the execution result items corresponding to the model implementer group. The structure provided with the item contrast means to compare with the ratio with respect to the total value of an implementation item may be sufficient.
また、本発明の業務分析システムは、前記ずれ項目特定手段により特定された個別実施者の、前記実施対象項目における各実施結果項目の数値を、同じ個別実施者の、所定期間前に実施された同じ実施結果項目の数値と対比させる状態変化対比手段を備えた構成でもよい。 Further, the business analysis system of the present invention was implemented before the predetermined period of the same individual implementer for the numerical value of each implementation result item in the implementation target item of the individual implementer identified by the deviation item identifying unit A configuration provided with a state change comparison means for comparing with the numerical value of the same execution result item may be used.
また、本発明の業務分析システムは、前記複数の実施者が認定調査を運用管理する自治体、認定調査機関、および認定調査員のいずれかであり、共通の業務が認定調査であり、複数の実施対象項目が認定調査項目であり、その実施結果をそれぞれ数値で表す複数の実施結果項目が認定調査結果を表す選択肢である。 Further, the business analysis system of the present invention is any of a local government, a certified research institution, and a certified researcher who operate and manage a certification survey by the plurality of implementers, and a common task is a certification survey, and a plurality of implementations The target item is a certified survey item, and a plurality of implementation result items each representing the implementation result with a numerical value are options representing the certified survey result.
また、本発明の業務分析システムは、前記複数の実施者が認定審査を運用管理する自治体または合議体であり、共通の業務が認定審査であり、複数の実施対象項目が審査対象となる一次判定結果の区分で全区分、非該当、要支援1,2、要介護1,2,3,4,5のいずれかであり、その実施結果をそれぞれ数値で表す複数の実施結果項目が一次判定結果から二次判定結果への軽度変化件数、変更なし件数、重度変化件数である。
Further, the business analysis system of the present invention is a primary determination in which the plurality of implementers is a local government or a panel that operates and manages the certification examination, the common work is the certification examination, and the plurality of implementation target items are subject to examination. The result category is all categories, non-applicable,
さらに、本発明の業務分析システムは、前記複数の実施者がケアマネジメントを運用管理する自治体、ケアマネ機関(居宅介護支援事業者、地域包括支援センター)およびケアマネージャのいずれかであり、共通の業務がケアマネジメントであり、複数の実施対象項目が心身状態、介護力、および経済力の組み合わせからなる状態像であり、複数の実施結果項目がサービス種類または特定のサービス種類のサービス明細項目であり、その実施結果を表す数値が一人当たりの平均給付費分布である。 Furthermore, the business analysis system of the present invention is any one of a local government, a care management organization (home care support provider, regional comprehensive support center), and a care manager in which the plurality of implementers operate and manage care management. Is care management, a plurality of implementation target items is a state image consisting of a combination of psychosomatic state, nursing power, and economic power, and a plurality of implementation result items are service item items of a service type or a specific service type, The numerical value representing the result is the average benefit cost distribution per person.
さらに、本発明の業務分析システムは、前記複数の実施者がサービス提供を運用管理する自治体またはサービス提供事業者であり、共通の業務がサービス提供であり、複数の実施対象項目が心身状態、介護力、および経済力の組み合わせからなる状態像であり、複数の実施結果項目が特定サービス種類のサービス明細項目であり、その実施結果を表す数値が一人当たりの平均給付費分布である。 Furthermore, the business analysis system of the present invention is a local government or service provider in which the plurality of implementers operate and manage service provision, the common business is service provision, and the plurality of implementation target items are mental and physical states, care It is a state image consisting of a combination of power and economic power. A plurality of implementation result items are service item items of a specific service type, and a numerical value representing the implementation result is an average benefit cost distribution per person.
さらに、本発明の業務分析システムは、前記複数の実施者が実態把握を運用管理する自治体または自治体内の生活圏域であり、共通の業務が実態把握であり、複数の実施対象項目が年齢階級及び性別のいずれか、またはこれらの組み合わせであり、複数の実施結果項目が要介護区分、障害自立度区分、認知症自立度区分、介護力区分、経済力区分のいずれかであり、その実施結果を表す数値が上記各区分の対象者人数である。 Further, the business analysis system of the present invention is a local government or a living area within the local government where the plurality of implementers operate and manage the actual situation grasp, the common work is the actual situation grasp, and the plurality of implementation target items are age classes. And / or gender, or a combination of these, and the multiple implementation result items are any of the categories requiring long-term care, disability independence, dementia independence, long-term care, or economic power. The numerical value representing the number of subjects in each of the above categories.
さらに、本発明の業務分析システムは、前記複数の実施者が事業計画を実施する自治体または自治体内の生活圏域であり、共通の業務が事業計画であり、複数の実施対象項目が居宅介護サービス、予防サービス、または施設サービスいずれかを含むサービス大分類であり、複数の実施結果項目がサービス大分類別のサービス種類であり、その実施結果を表す数値がサービス種類別の回数または給付費の計画値に対する比率としての事業計画進捗率である。 Further, the business analysis system of the present invention is a local government or a living area within a local government where the plurality of implementers implement a business plan, a common business is a business plan, and a plurality of implementation target items are home care services , Preventive services, or facility services, and multiple implementation result items are service types for each service category, and the numerical value representing the implementation result is the number of times for each service type or planned benefit cost It is the business plan progress rate as a percentage of
さらに、本発明の業務分析システムは、前記複数の実施者が費用対効果分析を実施する自治体、ケアマネ機関(居宅介護支援事業者、地域包括支援センター)、およびケアマネージャのいずれかであり、共通の業務が費用対効果分析であり、複数の実施対象項目が年齢階級及び性別のいずれか、またはこれらの組み合わせであり、複数の実施結果項目が要介護区分別費用対効果分析項目であり、その実施結果を表す数値が評価開始時点における要介護区分別悪化率または悪化率の累積給付費に対する比率としての費用対効果である。 Furthermore, the business analysis system of the present invention is any of a local government, a care management organization (home care support provider, regional comprehensive support center), and a care manager in which the plurality of implementers perform cost-effectiveness analysis. Is a cost-effectiveness analysis, multiple items to be implemented are either age group and gender, or a combination of these, and multiple results items are cost-effectiveness analysis items by category of nursing care, The numerical value indicating the implementation result is the cost-effectiveness as a ratio of the deterioration rate or the rate of deterioration by cumulative long-term care costs at the start of evaluation.
本発明の業務分析プログラムは、複数の実施者により実施される共通の業務について、この業務における複数の実施対象項目毎に、その実施結果をそれぞれ数値で表す複数の実施結果項目を、それぞれ前記実施者別に集計し、予め定めたモデル実施者グループとの比較により、その実施結果を分析する機能をコンピュータに実現させる業務分析プログラムであって、過去に実施された前記業務の各実施結果項目の数値が、前記モデル実施者グループ及び個別実施者別に集計され、業務実施結果データ記憶手段に保持されたデータを用い、前記モデル実施者グループと個別実施者との前記実施対象項目毎の前記実施結果項目別の数値をカイ二乗演算手段に与えて、前記モデル実施者グループと個別実施者との数値のずれの程度を表すカイ二乗値を各個別実施者についてそれぞれ求めさせ、この業務実施結果データ記憶手段で求められたカイ二乗値を、カイ二乗検定手段に与えて、あらかじめ設定された有意水準による検定により、前記個別実施者毎に前記モデル実施者グループとのずれの程度をそれぞれ求めさせることを特徴とする。 The business analysis program of the present invention is configured to execute a plurality of execution result items each representing a numerical result of an execution result for each of a plurality of execution target items in a common operation performed by a plurality of implementers. This is a business analysis program that enables a computer to perform the function of analyzing the execution results by comparing with a model implementer group determined in advance, and numerical values for each execution result item of the business performed in the past However, the execution result item for each execution target item of the model implementer group and the individual implementer using data stored in the work execution result data storage means is aggregated by the model implementer group and the individual implementer. A chi-square value representing the degree of deviation of the numerical value between the model implementer group and the individual implementer by giving another numeric value to the chi-square calculating means. Each individual practitioner is obtained, and the chi-square value obtained by the work execution result data storage means is given to the chi-square test means, and the test is performed for each individual practitioner by a test based on a preset significance level. It is characterized in that the degree of deviation from the model implementer group is obtained.
本発明の業務分析プログラムは、前記カイ二乗検定手段により検定された各実施者の、前記実施対象項目別のカイ二乗値のデータを用い、カイ二乗値が予め設定した有意水準の閾値を超える前記実施対象項目をずれ項目特定手段で特定させるものでもよい。 The business analysis program of the present invention uses the chi-square value data for each execution target item of each performer tested by the chi-square test means, and the chi-square value exceeds a preset significance level threshold value. The implementation target item may be specified by the deviation item specifying means.
また、本発明の業務分析プログラムでは、前記カイ二乗検定手段は、値の異なる複数の有意水準が設定されており、検定対象のカイ二乗値が、これら複数の有意水準により定まる複数閾値範囲のいずれかに入るかを検定し、その結果に応じてずれの程度を求める機能を有する構成でもよい。 In the business analysis program of the present invention, the chi-square test means has a plurality of significance levels having different values, and the chi-square value to be tested is any of a plurality of threshold ranges determined by the plurality of significance levels. It may be configured to have a function of examining whether or not to enter and obtaining the degree of deviation according to the result.
また、本発明の業務分析プログラムは、前記カイ二乗検定手段により検定された各実施者の、前記実施対象項目別のカイ二乗値のデータを用い、カイ二乗値が予め設定した複数の有意水準により定まる複数閾値範囲のいずれかに入っている前記実施対象項目をずれ項目特定手段でそれぞれ特定させるものでもよい。 Further, the business analysis program of the present invention uses the chi-square value data for each execution target item of each performer tested by the chi-square test means, and the chi-square value is determined according to a plurality of significance levels set in advance. The implementation target item that falls within any of a plurality of fixed threshold ranges may be specified by the shift item specifying unit.
また、本発明の業務分析プログラムは、前記個別実施者の前記実施対象項目における各実施結果項目の、全実施結果項目の合計値に対する比率を、項目対比手段により、モデル実施者グループの対応する実施結果項目の、全実施結果項目の合計値に対する比率と対比させるものでもよい。 In addition, the business analysis program of the present invention is configured so that the ratio of each execution result item in the execution target item of the individual implementer to the total value of all the execution result items corresponds to the implementation of the model implementer group by the item comparison means. You may make it contrast with the ratio with respect to the total value of all the implementation result items of a result item.
さらに、本発明の業務分析プログラムは、前記ずれ項目特定手段により特定された個別実施者の前記実施対象項目における各実施結果項目の数値を、状態変化対比手段により、同じ個別実施者の所定期間前に実施された同じ実施結果項目の数値と対比させるものでもよい。さらに複数の分析対象期間ごとに履歴変化比較を行うものでもよい。 Furthermore, the business analysis program of the present invention uses the state change comparison unit to calculate the numerical value of each execution result item in the execution target item of the individual implementer specified by the deviation item specifying unit, for a predetermined period before the same individual implementer. It may be compared with the numerical value of the same implementation result item implemented in (1). Furthermore, a history change comparison may be performed for each of a plurality of analysis target periods.
本発明によれば、複数の実施者が実施した業務の実施結果を集計して予め定めたモデル実施者グループの実施結果と比較することにより、これら実施者の管理監督部門は、各実施者の業務実施内容を詳細に分析し具体的に把握することが可能となり、実施者に対する質と効率の高い指導・教育などが可能となる。 According to the present invention, by comparing the execution results of work performed by a plurality of implementers and comparing them with the implementation results of a predetermined model implementer group, the management supervisory department of these implementers It is possible to analyze the contents of the work in detail and grasp it in detail, and to provide guidance and education with high quality and efficiency for the implementer.
以下、本発明の一実施の形態について、図面を用いて詳細に説明する。 Hereinafter, an embodiment of the present invention will be described in detail with reference to the drawings.
図1は、この実施の形態における業務分析システムの構成を示している。この業務分析システムは、例えば、ある自治体が介護保険事業の保険者となり、その自治体が所管する認定調査機関や認定調査員が実施する認定調査、合議体が実施する認定審査、居宅介護支援事業者、地域包括支援センターおよびケアマネージャが実施するケアマネジメント、サービス提供事業者が実施するサービス提供、自治体(保険者)が自治体全体や生活圏域ごとに実施する実態把握や事業計画および費用対効果分析等の業務の実施結果を分析するものである。すなわち、これらの実施結果をそれぞれ数値で表す複数の実施結果項目を、それぞれ実施者別に集計し、予め定めたモデル実施者グループとの比較により、その実施結果を分析する業務分析システムである。 FIG. 1 shows the configuration of a business analysis system in this embodiment. This business analysis system is, for example, an insurer for a long-term care insurance business, an accredited survey conducted by an accredited research institution or accredited investigator, an accredited review conducted by a panel, a home care support business , Care management carried out by the Regional Comprehensive Support Center and Care Manager, service provision carried out by service providers, grasping the actual situation conducted by local governments (insurers) for each municipality and every living area, business plans and cost-effectiveness analysis Analyzing the results of such operations. In other words, this is a business analysis system in which a plurality of execution result items each representing the execution results are numerically counted for each implementer, and the implementation results are analyzed by comparison with a predetermined model implementer group.
以下、この業務分析システムの概略を説明する。ここでは、上述のように介護保険事業を例にとり、まず、複数の実施者により実施される共通の業務が、複数の認定調査機関により実施される認定調査である場合について説明する。この場合、この業務における複数の実施対象項目が認定調査項目であり、その実施結果をそれぞれ数値で表す複数の実施結果項目は、認定調査結果における選択肢別の件数となる。 The outline of this business analysis system will be described below. Here, taking the nursing care insurance business as an example as described above, first, a case where the common work performed by a plurality of practitioners is an accredited survey performed by a plurality of accredited survey institutions will be described. In this case, a plurality of implementation target items in this work are accreditation survey items, and a plurality of implementation result items each representing the implementation result by a numerical value is the number of cases for each option in the accreditation survey result.
なお、以下に説明する各手段は、コンピュータ及び記憶装置などの周辺機器により機能として実現され、予め設定されたプログラムにより、所定の処理が実行される。 Each unit described below is realized as a function by a peripheral device such as a computer and a storage device, and a predetermined process is executed by a preset program.
図1において、業務実施結果データ記憶手段11は、過去に実施された認定調査業務における認定調査項目毎の、調査結果である選択肢別の件数が、モデル調査機関グループ及びそれ以外の複数の個別調査機関別に集計されたデータを保持する。なお、モデル調査機関グループとは、例えば、調査員に対する教育指導が徹底され、適切な認定調査が行われていることが事前に検証されている調査機関であり、管理監督機関により予め選抜された調査機関のことである。 In FIG. 1, the work execution result data storage means 11 indicates that the number of cases for each option as the investigation result for each of the authorized investigation items in the authorization investigation work carried out in the past is the model investigation organization group and a plurality of other individual investigations. Retain data aggregated by institution. Note that the model research institution group is a research institution that, for example, has thoroughly instructed the investigator and verified in advance that an appropriate accreditation survey has been conducted. It is a research organization.
カイ二乗演算手段12は、この業務実施結果データ記憶手段11に保持されたデータ、すなわち、モデル調査機関グループと個別調査機関との調査項目毎の選択肢別の数値を用いて、モデル調査機関グループと個別調査機関との調査結果のずれの程度を調査項目別に表すカイ二乗値を、個別調査機関のそれぞれついて求める。 The chi-square calculation means 12 uses the data held in the work execution result data storage means 11, that is, the numerical value for each option for each survey item between the model research institution group and the individual research institution, Obtain a chi-square value that indicates the degree of deviation of the survey results from the individual survey organization for each survey item for each survey organization.
カイ二乗検定手段13は、カイ二乗演算手段12で求められたカイ二乗値をあらかじめ設定された有意水準を用いて検定し、個別調査機関毎にモデル調査機関グループとの調査結果のずれの程度をそれぞれ求める。また、このカイ二乗検定手段13に、複数の有意水準を設定しておけば、検定対象のカイ二乗値が、これら複数の有意水準により定まる複数の範囲のいずれかに入るかを検定し、その結果に応じてずれの程度を求めることができる。このカイ二乗検定手段13による検定結果は、カイ二乗検定結果記憶手段14に保持される。 The chi-square test means 13 tests the chi-square value obtained by the chi-square calculation means 12 using a preset significance level, and determines the degree of deviation of the survey results from the model research institution group for each individual research institution. Ask for each. In addition, if a plurality of significance levels are set in the chi-square test means 13, it is tested whether the chi-square value to be tested falls within one of a plurality of ranges determined by these plurality of significance levels, The degree of deviation can be determined according to the result. The test result by the chi-square test means 13 is held in the chi-square test result storage means 14.
ずれ項目特定手段15は、カイ二乗検定手段13により検定された各調査機関の、調査項目別のカイ二乗値のデータを用い、カイ二乗値が予め設定した有意水準の閾値を超える認定調査項目を特定する。また、このずれ項目特定手段15は、カイ二乗検定手段13により検定されたデータが、複数の有意水準により検定されたデータであれば、これら複数の有意水準により定まるずれの程度ごとに、それらの範囲に入っている認定調査項目をそれぞれ特定する機能を有する。
The deviation item specifying means 15 uses the chi-square value data for each survey item of each research institution verified by the chi-square test means 13 and uses the chi-square value to exceed the threshold value of the preset significance level. Identify. In addition, if the data tested by the chi-square test means 13 is data tested by a plurality of significance levels, the deviation
項目対比手段16は、個別調査機関の認定調査項目の選択肢別の、全選択肢の合計値に対する比率を、モデル調査機関グループの対応する認定調査項目の選択肢別の、全選択肢の合計値に対する比率と対比させる機能を有する。 The item comparison means 16 calculates the ratio of the accredited survey item of each individual research institution to the total value of all the options, and the ratio of the corresponding accredited survey item of the model research institution group to the total value of all the options. It has a function to compare.
状態変化対比手段17は、項目対比手段16により特定された認定調査項目の選択肢別の数値を、同じ個別調査機関の、所定期間前に実施された同じ認定調査項目の選択肢別の数値対比させる機能を有する。 The state change comparison means 17 is a function for comparing the numerical values for each option of the authorized survey item specified by the item contrast means 16 with the numerical values for each option of the same authorized investigation item that was conducted before a predetermined period of the same individual research organization. Have
前記カイ二乗検定結果記憶手段14、ずれ項目特定手段15、項目対比手段16、状態変化対比手段17からは、実施結果分析表18、ずれ項目一覧表19、モデルとの対比グラフ20、効果分析対比グラフ21をそれぞれデータ出力することができる。
From the chi-square test result storage means 14, the deviation
以下、詳細に説明する。保険者である各自治体には介護保険事業に関して過去に実施された各種業務のデータが蓄積されており、業務分析に当たっては、この蓄積データから分析対象のデータを収集する。次に、この収集されたデータに対してフィルタリングを行い、分析に適さないデータ、例えば、データ数が少ない実施者のデータ、介護保険対象者の年齢構成が特異なデータなどを除外する。 Details will be described below. Each local government, which is an insurer, accumulates data on various operations carried out in the past regarding the long-term care insurance business, and in analyzing the business, the data to be analyzed is collected from the accumulated data. Next, filtering is performed on the collected data to exclude data that is not suitable for analysis, for example, data of a practitioner with a small number of data, data that has a unique age structure of a care insurance subject, and the like.
このフィルタリングの過程を、認定調査を対象として、図4のフローチャートにより説明する。 This filtering process will be described with reference to the flowchart of FIG.
自治体(XX市とする)が保有する過去の介護保険事業に関する各種業務データから収拾した認定データについて、まず調査機関別にグループ分けを行なう(ステップ401)。ここで、調査機関が持つデータのサンプル数が少なかったり、調査対象者が著しく高齢であったりすると、これらに依存して突出値が発生する可能性がある。例えば、調査対象に高齢者が著しく多い場合、必然的に要介護認定基準時間が高くなることがあげられる。そこで、このようなデータは除外する。 First, the certification data collected from various business data related to the long-term care insurance business held by the local government (referred to as XX city) is grouped by surveying organization (step 401). Here, if the number of data samples held by the research institution is small or the survey subject is extremely old, there is a possibility that a prominent value may occur depending on these. For example, if the survey target includes a large number of elderly people, the certification time required for long-term care inevitably increases. Therefore, such data is excluded.
そのために、予めサンプル数の閾値をx件以上と設定し、各調査機関について認定データのサンプル数がx件以上か否かを判断する(ステップ402)。その結果、x件に満たない調査機関は除外する(ステップ402:No)。これに対し、x件以上と判断された(ステップ402:Yes)調査機関の認定データについては、年齢構成について除外対象かをチェックする。 For this purpose, the threshold value for the number of samples is set to x or more in advance, and it is determined whether or not the number of samples of authorized data is x or more for each research organization (step 402). As a result, survey institutions less than x are excluded (step 402: No). On the other hand, regarding the accreditation data of the research institution determined to be x or more (step 402: Yes), it is checked whether it is an exclusion target for the age structure.
先ず、65歳以上の人口比率及び標準測度を算出し(ステップ403)、図5で示すように、それらの一覧を作成する(ステップ404)。図5では、最上行において、XX市の特定年齢(ここでは65歳)以上の平均年齢と、特定年齢(65歳)以上の年齢階級毎の人口(件数)、及びその比率とが、それぞれ示されている。また、第2行以下は、XX市における各調査機関01〜20のデータが示されている。各調査機関01〜20についても、図示左側の欄から、特定年齢(65歳)以上の平均年齢、XX市の平均年齢と該当調査機関の平均年齢との平均比、該当調査機関の標準測度、特定年齢(65歳)以上の年齢階級別の人口(件数)及びその比率がそれぞれ示されている。なお、最下行の欄外には、各平均年齢に対する標準偏差の値が示されている。 First, a population ratio of 65 years old and over and a standard measure are calculated (step 403), and a list thereof is created as shown in FIG. 5 (step 404). In FIG. 5, in the top row, the average age of the specific age (65 years old) or higher in XX city, the population (number of cases) for each age group of specific age (65 years old) or higher, and the ratio are shown. Has been. In the second and following lines, data of each research organization 01 to 20 in XX city is shown. For each research institution 01-20, from the left column in the figure, the average age of a specific age (65 years old) or more, the average ratio of the average age of XX city and the average age of the relevant research institution, the standard measure of the relevant research institution, The population (number of cases) by age group over a specific age (65 years old) and the ratio are shown. In addition, the value of the standard deviation with respect to each average age is shown outside the bottom line.
各調査機関01〜20の標準測度は、次のようにして求める。すなわち、調査機関01〜20の平均年齢データ(xiとする。但し、i=1〜20)を用いて全調査機関(母集団)の平均値μを算出すると共に、標準偏差σを算出する。このようにして算出された全調査機関(母集団)の平均年齢μ及び標準偏差σと、各調査機関の平均年齢xiとから、下記式(1)により標準測度tiをそれぞれ算出する。 The standard measure of each research organization 01-20 is obtained as follows. That is, an average value μ of all survey institutions (populations) is calculated using the average age data (xi, where i = 1 to 20) of survey institutions 01 to 20, and a standard deviation σ is calculated. The standard measure ti is calculated by the following equation (1) from the average age μ and standard deviation σ of all survey institutions (populations) calculated as described above and the average age xi of each survey agency.
ti=(xi−μ)/σ ・・・(1)
次に、このようにして算出された各調査機関01〜20における標準測度tiが、予め設定した閾値の範囲外かを判断する(ステップ405)。すなわち、調査機関01〜20毎の平均年齢の標準測度tiを閾値(ここでは、±1.96σ)と比較し、予め設定した範囲から外れる標準測度tiの調査機関を、年齢構成が特異な調査機関として検出する。
ti = (xi−μ) / σ (1)
Next, it is determined whether the standard measure ti in each of the research institutions 01 to 20 calculated in this way is outside a preset threshold range (step 405). That is, the standard measure ti of the average age for each of the survey institutions 01 to 20 is compared with a threshold value (in this case, ± 1.96σ), and survey institutions whose standard measure ti is outside the preset range are surveyed with a unique age structure. Detect as an institution.
図5の例では、閾値±1.96σに対して、調査機関6が標準測度2.08であり、上方に外れており、調査機関18が標準測度−2.51であり、下方に外れておりこれらは除外される。
In the example of FIG. 5, with respect to the threshold value ± 1.96σ, the
上記の例では、年齢を例にとったが、それ以外の例として、性別を対象としても、また年齢と性別の組み合わせ等を対象としてもよい。 In the above example, the age is taken as an example, but as another example, the sex may be targeted, or a combination of age and sex may be targeted.
このようにして特異データを除外した認定データについて、図1で示した業務分析システムにより認定調査結果を分析する。したがって、図1における業務実施データ記憶手段11に保持されたデータは、特異データが除外された認定データである。 In this way, with respect to the authorization data excluding the specific data, the authorization investigation result is analyzed by the business analysis system shown in FIG. Therefore, the data held in the business execution data storage unit 11 in FIG. 1 is the authorization data from which the unique data is excluded.
ここで、認定調査は、前述のように、調査員が要介護認定申請者を訪問し、予め設定された複数の認定調査項目(認定2009では第1群から第5群までの55項目)について調査し、各項目に設定された選択肢を選択することにより行う。したがって、これらの認定調査項目別に各調査機関の調査結果(選択肢別の件数)をモデル調査機関グループとのずれの程度により分析する。ここでモデル調査機関グループとは、認定調査員マニュアルに精通し正しい認定調査ができる調査機関を選抜して登録するものとする。 Here, as described above, in the accreditation survey, the investigator visits the nursing care accreditation applicant, and a plurality of preset accreditation survey items (55 items from the first group to the fifth group in the accreditation 2009). Investigate and select options set for each item. Therefore, the survey results of each research institution (number of cases for each option) are analyzed according to the degree of deviation from the model research institution group for each of these accredited survey items. Here, a model research institution group shall select and register a research institution that is acquainted with the accredited researcher's manual and can conduct a proper accreditation survey.
図6は、認定調査における実施結果分布表(名称例として、「調査項目別・調査機関別調査結果分布表」と名付けられる)を表しており、認定調査項目のうちの一つである「移動」についての調査結果及びそのカイ二乗値を表している。すなわち、図6には図1で示したカイ二乗演算手段12による演算結果及びカイ二乗検定手段13による検定結果が示されているが、以下これらの演算過程及び検定過程を詳細に説明する。 FIG. 6 shows an implementation result distribution table (named “Survey Result Distribution Table by Survey Item / Surveying Organization” as an example name) in the accredited survey. "And the chi-square value thereof. That is, FIG. 6 shows the calculation result by the chi-square calculation means 12 and the test result by the chi-square test means 13 shown in FIG. 1, and these calculation processes and test processes will be described in detail below.
図1の業務実施データ記憶手段11に保持されたデータは、前述のように、過去に実施された認定調査業務における認定調査項目毎の、調査結果である選択肢別の件数が、モデル調査機関グループ及びそれ以外の複数の個別調査機関別に集計されたデータである。図6(a)の左から第1列は、分析対象である調査機関を示している。 As described above, the data held in the work execution data storage unit 11 in FIG. 1 is the number of cases according to the choices, which are the search results, for each authorized investigation item in the past authorized investigation work. And other aggregated data from multiple individual research institutions. The first column from the left of FIG. 6A shows the research institution that is the object of analysis.
この第1列において、モデル平均とは、複数のモデル調査機関グループの平均値を表す。モデル調査機関グループについては前述のとおり適切な認定調査が行われていることが事前に検証されている調査機関である。また、このモデル調査機関グループ以外の個別調査機関として、ここでは調査機関01から調査機関10を例示している。これら調査機関01から調査機関10は、前述した手法によって特異データ(特異な調査機関)を除外したものとする。このうち、調査機関01は、自治体が運営するいわゆる直営機関であり、調査機関02から調査機関10は民間の事業体が運営する民間機関である。 In the first column, the model average represents an average value of a plurality of model research institution groups. As mentioned above, the model research institution group is a research institution that has been verified in advance that an appropriate accreditation survey has been conducted. Further, as the individual research organizations other than the model research organization group, the research organizations 01 to 10 are illustrated here. Assume that these research institutions 01 to 10 exclude specific data (singular research institutions) by the above-described method. Of these, the research organization 01 is a so-called directly managed organization operated by the local government, and the survey organizations 02 to 10 are private organizations operated by private business entities.
自治体平均は、この自治体が管轄する調査機関01〜10の平均であり、上記調査機関01〜10の合計値が示される。また、民間平均は、直営の調査機関01を除いた民間の調査機関02〜10の平均であり、民間調査機関02〜10の合計値が示される。 The local government average is the average of the survey institutions 01 to 10 under the jurisdiction of the local government, and the total value of the survey institutions 01 to 10 is indicated. The private average is the average of the private research organizations 02 to 10 excluding the directly managed research organization 01, and the total value of the private research organizations 02 to 10 is shown.
図6の第2列には、上述した各機関における調査件数の合計値を示している。第3列乃至第10列には、実施結果項目である選択肢1〜4の調査結果の件数とその比率がそれぞれ示されている。図6では、実施対象項目である認定調査項目が「移動」であるため、実施結果項目である選択肢は、選択肢1が「介助されていない」であり、選択肢2が「見守り等」であり、選択肢3が「一部介助」であり、選択肢4が「全介助」である。そして、これら選択肢毎に、各調査機関の調査員が、要介護認定申請者に対して行った認定調査結果の件数とその比率が示されている。
The second column of FIG. 6 shows the total value of the number of investigations at each of the above-mentioned institutions. In the third column to the tenth column, the number of survey results of the
カイ二乗演算手段12は、これらの数値を図1の業務実施データ記憶手段11から読み出し、図2で示す演算機能により、図6の第11列に示すカイ二乗値を、分析対象である自治体平均、民間平均、及び各調査機関01〜10別に算出する。図2において、カイ二乗演算手段12は、業務実施データ記憶手段11から読み出したデータのうち、モデル調査機関グループ(モデル実施者グループ)実測データ(ここでは、モデル平均の各数値とする)と、分析対象である個別調査機関(個別実施者)の実測データ(ここでは、自治体平均、民間平均、調査機関01〜10の各数値)とを用いる。 The chi-square calculation means 12 reads these numerical values from the business execution data storage means 11 of FIG. 1, and calculates the chi-square values shown in the eleventh column of FIG. 6 by the calculation function shown in FIG. Calculated according to private average and each research organization 01-10. In FIG. 2, the chi-square calculation means 12 includes model survey organization group (model implementer group) actual measurement data (here, each numerical value of the model average) among the data read from the work execution data storage means 11; Actual measurement data (in this case, local government averages, private averages, and numerical values of the survey institutions 01 to 10) of the individual survey institutions (individual implementers) to be analyzed are used.
以下、カイ二乗値を演算する場合の基本機能を説明する。カイ二乗値を演算するに当たっては、実施結果項目である選択肢にそれぞれidを付与する。すなわち、ここではidは選択肢1、選択肢2、選択肢3、選択肢4となる。そして、このid別の発生度数(実測度数)と、理論度数とから、ずれの程度をカイ二乗値X^2として算出する。
Hereinafter, the basic function when calculating the chi-square value will be described. In calculating the chi-square value, an id is assigned to each option that is an execution result item. That is, here, id is
このとき、カイ二乗演算手段12は、まず、認定データ記憶手段11から読み出した個別実施者の実測データから、id別の実測度数抽出部121により、分析対象別に、id別の実測度数A[id]を抽出する。次に、モデル調査機関グループのid別実測度数を用いて、id別理論度数算出部122により、分析対象のid別の理論度数B[id]を算出する。
At this time, the chi-square calculating
ここで、理論度数B[id]とは、モデル調査機関グループのid別の実測度数(度数分布)の合計値を、比較対象となる対象調査機関のid別の実測度数A[id]の合計値に一致させることで算出される、分析対象の期待される度数分布である。この理論度数B[id]は次式(2)で求められる。 Here, the theoretical frequency B [id] is the sum of the actual measured frequencies (frequency distribution) for each ID of the model research institution group, and the total of the actual measured frequencies A [id] for each ID of the target research institution to be compared. This is the expected frequency distribution of the analysis target calculated by matching the value. This theoretical frequency B [id] is obtained by the following equation (2).
分析対象のid別理論度数B[id]=
分析対象のid別実測度数A[id]の合計値×
(モデル調査機関グループのid別実測度数/モデル調査機関グループのid別実測
度数の合計値) ・・・(2)
id別カイ二乗値算出部123は、上記id別の実測度数A[id]と、id別の理論度数B[id]とを用いて、id別カイ二乗値X^2[id]を次式(3)で算出する。
Theoretical frequency by analysis B [id] =
Total value of measured frequency A [id] by id of analysis target x
(Measurement frequency by ID of model research organization group / Measurement by ID of model research organization group
Total value of frequency) (2)
The id-specific chi-square value calculation unit 123 calculates the id-specific chi-square value X ^ 2 [id] by using the measured frequency A [id] for each id and the theoretical frequency B [id] for each id. Calculate in (3).
X^2[id]=(A[id]−B[id])^2/B[id] ・・・(3)
カイ二乗値算出部124は、上式(3)により求められたid別カイ二乗値X^2[id]を合計することにより、カイ二乗値X^2を得る。
X ^ 2 [id] = (A [id] -B [id]) ^ 2 / B [id] (3)
The chi-square value calculation unit 124 obtains a chi-square value X ^ 2 by summing the chi-square values X ^ 2 [id] for each id obtained by the above equation (3).
次に、このようなカイ二乗演算手段12の基本機能により、図6で示したモデル平均と、分析対象(カイ二乗値を算出する対象 である自治体平均、民間平均、調査機関01〜10)とのずれの程度を表すカイ二乗値を算出する場合を説明する。 Next, with such a basic function of the chi-square calculation means 12, the model average shown in FIG. 6 and the analysis target (local average, private average, which is the target for calculating the chi-square value, research institutions 01 to 10) A case where a chi-square value representing the degree of deviation is calculated will be described.
カイ二乗演算手段12は、図2で示したid別の実測度数抽出部121により、分析対象(例えば、調査機関02とする)におけるid別の実測度数A[id](選択肢1:664、選択肢2:177、選択肢3:83、選択肢4:147)を抽出する。また、モデル調査機関グループ(モデル平均)のid別実測度数(選択肢1:258、選択肢2:76、選択肢3:28、選択肢4:55)、モデル調査機関グループ(モデル平均)のid別実測度数の合計値:417、及び分析対象(調査機関02)のid別実測度数A[id]の合計値:1071を用いて、id別理論度数算出部122により、分析対象(調査機関02)のid別理論度数B[id]を、前述した式(2)で算出する。
The chi-square calculation means 12 uses the actually measured frequency extraction unit 121 for each id shown in FIG. 2 to determine the actually measured frequency A [id] for each id in the analysis target (for example, the research institution 02) (option 1: 664, option). 2: 177, option 3:83, option 4: 147) are extracted. In addition, the measured frequency by ID of the model research institution group (model average) (option 1: 258, option 2:76, option 3:28, option 4:55), and the actual frequency by ID of the model research institution group (model average) The total value of 417, and the total value of the measured frequency A [id] by id of the analysis target (surveying institution 02): 1071, the id of the theoretical
そして、id別カイ二乗値算出部123により、分析対象(調査機関02)におけるid別の実測度数A[id]と、id別の理論度数B[id]とを用いて、id別カイ二乗値X^2[id]を前述した式(3)で算出する。さらに、カイ二乗値算出部124により、id別カイ二乗値X^2[id]を合計することにより、分析対象(調査機関02)のカイ二乗値(ここでは、X^2:3.641134となる)を算出する。 Then, the chi-square value for each id is used to calculate the chi-square value for each id using the measured frequency A [id] for each id and the theoretical frequency B [id] for each id in the analysis target (surveying institution 02). X ^ 2 [id] is calculated by the aforementioned equation (3). Further, the chi-square value calculation unit 124 adds the chi-square value X ^ 2 [id] for each id to obtain the chi-square value of the analysis target (surveying organization 02) (here, X ^ 2: 3.641134). Calculated).
上記演算を他の調査機関01,03,〜10、自治体平均、及び民間平均のそれぞれについても行い、図6(a)の「カイ二乗値」の列に示す値を得る。
The above calculation is also performed for each of the
ここで、直営調査機関01は、調査結果が図6(a)で示すようにモデル平均と同じ値(ずれがない)であるものとする。このようにモデル平均とのずれがない場合はカイ二乗値は「0」となる。また、上述した民間調査機関02を含む民間平均のカイ二乗値は「28.37536」と比較的大きな値となる。自治体平均は、ずれのない直営調査機関01を含むためそのカイ二乗値は「26.20505」となり、民間平均よりやや小さな値となる。 Here, it is assumed that the directly managed research organization 01 has the same value as the model average (no deviation) as shown in FIG. 6A. In this way, when there is no deviation from the model average, the chi-square value is “0”. The chi-square value of the private average including the private research organization 02 described above is a relatively large value of “28.37536”. Since the local government average includes directly managed survey organizations 01 without any deviation, its chi-square value is “26.25055”, which is slightly smaller than the private average.
このようにして得られた各分析対象の、カイ二乗値は、カイ二乗検定手段13により、あらかじめ設定された有意水準を用いて検定され、個別調査機関である分析対象毎にモデル調査機関グループによるモデル平均とのずれの程度をそれぞれ求める。 The chi-square value of each analysis object obtained in this manner is tested by the chi-square test means 13 using a preset significance level, and is determined by the model research institution group for each analysis object that is an individual research institution. The degree of deviation from the model average is obtained.
カイ二乗検定手段13は、設定した仮説について検定をおこなう。仮説としては、帰無仮説(モデル調査機関グループと個別調査機関とにずれはない)と、対立仮説(モデル調査機関グループと個別調査機関とにずれが存在する)とが設定されており、モデル調査機関グループと個別調査機関との実施結果の分布にずれが存在するか、の検定を行う。すなわち、カイ二乗演算手段12によって、得られたデータが理論値とどの程度ずれているかをカイ二乗値X^2として算出しているので、その数値が発生する確率が極めて小さければ帰無仮説を棄却し対立仮説(証明したい仮説、本音)を採択する。 The chi-square test means 13 tests the set hypothesis. As hypotheses, the null hypothesis (there is no difference between the model research institution group and the individual research institution) and the alternative hypothesis (there is a difference between the model research institution group and the individual research institution), the model Test whether there is a discrepancy in the distribution of the results of the surveys between the survey groups and the individual survey organizations. That is, the chi-square calculating means 12 calculates how much the obtained data is deviated from the theoretical value as the chi-square value X ^ 2, so if the probability that the numerical value is generated is extremely small, the null hypothesis is obtained. Reject and adopt the alternative hypothesis (the hypothesis you want to prove, the real intention).
このカイ二乗検定手段13には、図3で示すように、自由度nと有意水準αとが設定される。自由度nは、とり得るカテゴリ数(ここでは、idの数)から−1した値である。すなわち、一方が決まった場合、残りの自由に動かせる数である。有意水準αは、上記自由度nによって決まるカイ二乗分布(図3中の曲線で表される。自由度nが変わればカイ二乗分布(曲線の形)も変わる)において、カイ二乗値X^2がどれくらいの確率で発生するかを判定する。すなわち、カイ二乗値X^2の発生確率が有意か(前記帰無仮説を採択する)、棄却するかを判断するための基準である。例えば、有意水準を1%(α=0.01)とした場合、横軸で表すカイ二乗値X^2が発生する確率が1%未満であれば帰無仮説は棄却される。すなわち、カイ二乗検定手段13は、カイ二乗演算手段12により求められたカイ二乗値X^2と、予め設定された有意水準αとから、モデル平均と分析対象とのデータにずれはあるか、を判断する。 As shown in FIG. 3, the chi-square test means 13 is set with a degree of freedom n and a significance level α. The degree of freedom n is a value obtained by subtracting −1 from the number of possible categories (here, the number of ids). That is, if one is decided, it is the number that can be moved freely. The significance level α is a chi-square value X ^ 2 in a chi-square distribution determined by the degree of freedom n (expressed by a curve in FIG. 3; if the degree of freedom n changes, the chi-square distribution (shape of the curve) also changes). The probability of the occurrence of. That is, this is a criterion for determining whether the probability of occurrence of the chi-square value X ^ 2 is significant (the null hypothesis is adopted) or rejected. For example, if the significance level is 1% (α = 0.01), the null hypothesis is rejected if the probability that the chi-square value X ^ 2 represented by the horizontal axis will occur is less than 1%. That is, the chi-square test means 13 determines whether there is a difference between the model average and the data to be analyzed from the chi-square value X ^ 2 obtained by the chi-square calculation means 12 and the preset significance level α. Judging.
カイ二乗検定手段13には、図3で示したように、自由度nと有意水準αとが設定されている。図6の例では、id(選択肢)の数が4個あるため自由度nは3となる。有意水準αは、25%(α=0.25)、10%(α=0.1)、5%(α=0.05)、1%(α=0.01)を設定し、それぞれの有意水準に対して、前記帰無仮説が棄却されるか、採択されるかを検定する。すなわち、分析対象のカイ二乗値が、これら有意水準と自由度により決まる閾値を超えると、帰無仮説「モデル調査機関グループと個別調査機関とにずれはない」は棄却され、対立仮説「モデル調査機関グループと個別調査機関とにずれが存在する」が採択される。また、対立仮説「モデル調査機関グループと個別調査機関とにずれが存在する」が採択された場合、どの有意水準の閾値を越えたかによりずれの程度が判明する。 As shown in FIG. 3, the chi-square test means 13 is set with a degree of freedom n and a significance level α. In the example of FIG. 6, since there are four ids (options), the degree of freedom n is 3. The significance level α is set to 25% (α = 0.25), 10% (α = 0.1), 5% (α = 0.05), 1% (α = 0.01), Test whether the null hypothesis is rejected or accepted against the significance level. That is, when the chi-square value of the analysis object exceeds the threshold determined by these significance levels and degrees of freedom, the null hypothesis “There is no difference between the model research institution group and the individual research institution” is rejected, and the alternative hypothesis “model research There is a discrepancy between the institution group and the individual research institution. In addition, when the alternative hypothesis “there is a gap between the model research institution group and the individual research institution” is adopted, the degree of the deviation is determined depending on which threshold level is exceeded.
ここで、自由度が3の場合、検定用の閾値は、有意水準が1%では11.34である。図6の例では、例えば、調査機関05のカイ二乗値は12.22375であり、上記閾値を超えているので対立仮説「モデル調査機関グループと個別調査機関とにずれが存在する」が採択される。この場合、カイ二乗値が出現する確率であるP値は0.7%であり、有意水準1%以下なので、P値が有意水準1%以下であること(予め設定した有意水準1%に対応したカイ二乗値の閾値を超えること)を表すマーク★1が付されている。調査機関08のカイ二乗値は16.30545であり、やはり上記閾値を超えているので上記対立仮説が採択される。そしてP値は0.1%で、有意水準1%より小さい(予め設定した有意水準1%に対応したカイ二乗値の閾値を超える)ので、同様にマーク★1が付されている。また、自治体平均、民間平均、調査機関03,04,09の各カイ二乗値は、上記閾値を大きく超えており、上記対立仮説が採択される。そしてP値は0.0%となるので、これらにもマーク★1が付されている。
Here, when the degree of freedom is 3, the threshold for testing is 11.34 when the significance level is 1%. In the example of FIG. 6, for example, the chi-square value of the research institution 05 is 12.2375 and exceeds the threshold value, so the alternative hypothesis “There is a difference between the model research institution group and the individual research institution” is adopted. The In this case, the P value, which is the probability that a chi-square value will appear, is 0.7%, and the significance level is 1% or less, so that the P value is 1% or less (corresponding to a preset significance level of 1%). The mark ★ 1 indicating that the threshold of the chi-square value is exceeded) is attached. The chi-square value of the research institution 08 is 16.30545, which also exceeds the threshold value, so the alternative hypothesis is adopted. The P value is 0.1%, which is smaller than the
調査機関10のカイ二乗値は10.6921であり、有意水準1%での閾値は超えていないが、有意水準5%での閾値7.815は超えているので、やはり対立仮説が採択される。また、P値は1.45%であり、P値が有意水準5%以下であること(予め設定した有意水準1%に対応したカイ二乗値の閾値と同5%の閾値の間にあること)を表すマーク★2が付されている。
The chi-square value of the
その他の調査機関01.02.06,07のカイ二乗値は、有意水準25%での閾値を超えないので、帰無仮説「モデル調査機関グループと個別調査機関とにずれはない」が採択される。すなわち、調査機関01.02.06,07とモデル平均との間にずれはないことが判明する。 The chi-square values of the other research institutions 01.02.06 and 07 do not exceed the threshold at the significance level of 25%, so the null hypothesis "There is no difference between the model research institution group and the individual research institution" was adopted. The That is, it turns out that there is no gap between the research institution 01.02.06, 07 and the model average.
図6(b)は、モデル平均、自治体平均、民間平均、10箇所の調査機関の選択肢比率を帯グラフ(図の下から選択肢1,2,3,4の順に配列)で表している。 これによって直感的にモデル平均と調査機関の分布の差を見ることができる。
FIG. 6B shows a model average, a local government average, a private average, and a ratio of options of 10 survey institutions in a band graph (arranged in the order of
上記説明は、実施対象項目である認定調査の「移動」について、その実施結果項目である選択肢別の調査結果を分析したが、認定調査項目は前述のように認定2009では第1群から第5群までの55項目あり、このような分析を55項目のすべてについておこなう。その結果、自治体は、所管する調査機関の調査内容を詳細に分析することができ、的確な指導助言を行うことができる。 In the above explanation, regarding the “movement” of the certification survey, which is the implementation target item, the survey results for each option, which is the implementation result item, were analyzed. There are 55 items up to the group, and such analysis is performed for all 55 items. As a result, the local government can analyze the survey contents of the research organization in charge in detail and can provide accurate guidance and advice.
図7は、ずれ項目特定手段15の出力データである、ずれ項目一覧表19(名称例として、「調査機関別・ずれ調査項目一覧表」と名付けられる)を示している。このずれ項目一覧表19は、認定調査項目の全て(認定2009では第1群から第5群までの55項目)についてカイ二乗値により分析した結果を纏めたもので、個別調査機関(調査機関01〜10)別に、モデル平均とのずれがあると検定された項目を抽出したものである。すなわち、ずれ項目特定手段15は、カイ二乗検定手段13により検定された各実施者(調査機関01〜10)の、実施対象項目(調査項目)別のカイ二乗値のデータを用い、カイ二乗値が予め設定した有意水準の閾値を超える実施対象項目を特定する。そして、この特定した項目を図7で示すようなずれ項目一覧表19として出力する。
FIG. 7 shows a deviation item list 19 (named as “name of survey organization / deviation survey item list” as a name example), which is output data of the deviation
ここで、カイ二乗検定手段13には、複数の有意水準(1%、5%、10%、25%)が設定されており、この有意水準(予め設定した有意水準に対応したカイ二乗値の閾値)に従って、有意水準1%以下(予め設定した有意水準1%に対応するカイ二乗値の閾値以上)を「ずれが極めて大」、有意水準5%以下(予め設定した有意水準1%に対応するカイ二乗値の閾値と同5%に対応する閾値の間にあること)を「ずれが大きい」、有意水準10%以下(予め設定した有意水準5%に対応するカイ二乗値の閾値と同10%に対応する閾値の間にあること)を「ずれあり」、有意水準25%以下(予め設定した有意水準10%に対応するカイ二乗値の閾値と同25%に対応する閾値の間にあること)を「少しずれあり」と区分し、検定対象のカイ二乗値が、これら複数の有意水準により定まる複数の閾値範囲のいずれかに入るかを検定するので、その結果に応じてずれの程度が判明する。したがって、ずれ項目特定手段15も、上述したいずれかの区分に収まる調査項目を、この区分別に特定し、図7のように出力している。 Here, a plurality of significance levels (1%, 5%, 10%, 25%) are set in the chi-square test means 13, and this significance level (the chi-square value corresponding to the preset significance level) is set. According to the threshold), the significance level is 1% or less (greater than or equal to the chi-square value threshold corresponding to the preset significance level of 1%), and the significance level is 5% or less (corresponds to the preset significance level of 1%). The difference between the threshold value of the chi-square value and the threshold value corresponding to the same 5%) is “significant” and the significance level is 10% or less (same as the threshold value of the chi-square value corresponding to the preset significance level of 5%) "There is a deviation" between the threshold corresponding to 10%) and the significance level is 25% or less (between the threshold of the chi-square value corresponding to the preset significance level of 10% and the threshold corresponding to 25%. Is classified as "Slightly misaligned" Lee square value, since the test whether entering into one of a plurality of threshold range defined by the plurality of significance level, the degree of deviation is found according to the result. Therefore, the deviation item specifying means 15 also specifies the survey items that fall in any of the above-mentioned categories for each category and outputs them as shown in FIG.
図7において、調査機関07は、調査項目1-3(第1群の3番目の項目を意味する:以下、他も同じ)「寝返り」はモデル平均との「ずれが極めて大」(有意水準1%以下=予め設定した有意水準1%に対応するカイ二乗値の閾値以上)であり、調査項目2-6「排便」はモデル平均と「ずれあり」(有意水準10%以下=予め設定した有意水準5%に対応するカイ二乗値の閾値と同10%に対応する閾値の間にある)であり、調査項目2-11「ズボン等の着脱」はモデル平均と「少しずれあり」(有意水準25%以下=予め設定した有意水準10%に対応するカイ二乗値の閾値と同25%に対応する閾値の間にある)であることを表している。
In FIG. 7, the
また、括弧内の数値及び符号は、ずれありと特定された調査項目の選択肢とモデル平均との差の方向を表している。例えば、調査機関03において「ずれが極めて大」と特定された調査項目2-2「移動」(2▲,3▲,4▽)では、選択肢2(見守り等)の件数比率がモデル平均の比率と比較して大きい、選択肢3(一部介助)の件数比率がモデル平均の比率と比較して大きい、選択肢4(全介助)の件数比率がモデル平均の比率と比較して小さい、ことを表している。
The numerical value and sign in parentheses indicate the direction of the difference between the choice of the survey item identified as being shifted and the model average. For example, in Survey Item 2-2 “Move” (2 ▲, 3 ▲, 4 ▽), which was specified by
なお、上記比較においては、大と小(以上と以下)を判断するための閾値比率をあらかじめ設定しておき、「以上」を判断するための閾値比率を超えたら▲、「以下」を判断するための閾値比率を下回ったら▽を出力させてもよい。 In the above comparison, a threshold ratio for determining large and small (above and below) is set in advance, and if it exceeds the threshold ratio for judging “above”, “under” is judged. If the threshold ratio is below the threshold ratio, ▽ may be output.
このようにデータを構成すると、管理監督者である自治体は、認定調査について、どの調査機関のどの認定調査項目がモデル平均に対してずれているのかが、ずれの程度とともに判明する。すなわち、各調査機関に対する指導対象調査項目を一覧で明確にすることができる。 When the data is configured in this way, the local government, which is a supervisor, can determine which accredited survey item of which survey organization is deviated from the model average with the degree of deviation. That is, the survey target survey items for each survey organization can be clarified in a list.
なお、有意水準やP値は「発生確率」を意味しており、本来「ずれ」の大きさを意味するものではない。しかし、図7、及び以下に説明する図8、図9、図11では、有意水準1%以下(★1マーク)を「ずれが極めて大(極大)」、同5%以下(★2マーク)を「ずれが大きい」、同10%以下(★3マーク)を「ずれあり」、同25%以下(★4マーク)を「少しずれあり」と表現している。これは、各有意水準に対応するカイ二乗値の閾値とP値に対応する個々のカイ二乗値との比較結果であると読み替えることで、またカイ二乗値自体は「ずれ」の大きさを表すことから、上記のような表現を採用している。また一方で、調査機関等の実施者に対して教育・指導する場合における理解の容易さ等を配慮しても、「発生確率」的な表現よりも「ずれ」という表現のほうが運用にあっていると考えられるためである。 The significance level and the P value mean “occurrence probability” and do not originally mean the magnitude of “deviation”. However, in FIG. 7, and FIG. 8, FIG. 9, and FIG. 11 described below, the significance level of 1% or less (★ 1 mark) is “extremely large (maximum)” and 5% or less (★ 2 mark). Is expressed as “deviation is large”, 10% or less (★ 3 mark) is “displaced”, and 25% or less (★ 4 mark) is expressed as “some deviation”. This is interpreted as a comparison result between the threshold value of the chi-square value corresponding to each significance level and the individual chi-square value corresponding to the P value, and the chi-square value itself represents the magnitude of “deviation”. Therefore, the above expression is adopted. On the other hand, even when considering the ease of understanding when educating and instructing the practitioners of research institutions, etc., the expression “deviation” is more effective than the expression “probability”. It is because it is thought that there is.
図8は、各調査機関に対し、各認定調査項目がモデル平均の対応する項目とどのような関係になっているかを提示するデータを示している。すなわち、項目対比手段16の出力データである、モデル平均とのずれ項目対比グラフ20(名称例として、「個別調査機関向け・モデルとの調査結果対比資料」と名付けられる)を示している。項目対比手段16は、個別実施者(各調査機関)の、実施対象項目(認定調査項目)における各実施結果項目の数値、すなわち、各選択肢別の、全選択肢の合計件数に対する比率を、モデル実施者グループの対応する選択肢の、全選択肢の合計件数に対する比率と対比させている。 FIG. 8 shows data for each research institution showing how each accredited survey item is related to the corresponding item of the model average. That is, it shows a deviation item comparison graph 20 (named “individual survey organization / search result comparison document with model”) as a name deviation example, which is output data of the item comparison means 16. The item comparison means 16 implements the model of the numerical value of each implementation result item in the implementation target item (accredited survey item) of the individual implementer (each survey organization), that is, the ratio to the total number of all options for each option. This is compared with the ratio of the corresponding options of the group of workers to the total number of all options.
図8の例では、ある調査機関(例えば、図7における調査機関10とする)の、調査項目2-1「移乗」、調査項目5-3「日常の意思決定」、調査項目6-1「障害高齢者自立度」の各項目について、その各選択肢の、全選択肢の合計に対する比率を、モデル平均の対応する選択肢の、全選択肢の合計に対する比率と、円グラフ状に対応させている。また、各調査項目には、カイ二乗検定手段13により判定された、モデル平均とのずれの程度を表すマーク★1、★2、★3、★4が付されている。すなわち、調査項目2-1「移乗」は、モデル平均とのずれの程度が「ずれあり」であるためマーク★3が付され、調査項目5-3「日常の意思決定」は、モデル平均とのずれの程度が「ずれが大きい」であるためマーク★2が付され、調査項目6-1「障害高齢者自立度」は、モデル平均とのずれがないとカイ二乗検定されたため、何のマークも付されていない。 In the example of FIG. 8, the survey item 2-1 “transfer”, the survey item 5-3 “daily decision making”, the survey item 6-1 “ For each item of “independence degree of disabled elderly”, the ratio of each option to the total of all options is made to correspond to the ratio of the corresponding option of the model average to the total of all options in a pie chart. Further, each survey item is provided with marks ★ 1, ★ 2, ★ 3, and ★ 4 indicating the degree of deviation from the model average determined by the chi-square test means 13. In other words, the survey item 2-1 “transfer” is marked with “* 3” because the degree of deviation from the model average is “difference”, and the survey item 5-3 “daily decision making” is the model average. The mark ★ 2 is attached because the degree of deviation is “large deviation”, and the survey item 6-1 “Independence degree of the elderly with disabilities” was chi-square tested if there was no deviation from the model average. No mark is attached.
このようなデータ構成とすることにより、各調査機関に対し、その各調査項目についてモデル平均とのずれの有無、及びずれの程度を知らせることができ、しかも各選択肢の比率をモデル機関と対比させてグラフ状に提示できる。このため、細かな数値を検討するまでもなく、モデル平均とのずれの程度が一目瞭然となり、各調査機関に対する個別アドバイスを的確に行うことができる。 With this data structure, each research institution can be informed of the presence or absence of deviation from the model average and the degree of deviation for each research item, and the ratio of each option can be compared with the model institution. Can be presented in a graph. For this reason, it is not necessary to examine detailed numerical values, and the degree of deviation from the model average becomes clear at a glance, and individual advice for each research institution can be given accurately.
なお、図8は3つの調査項目について図示したが、もちろん他の調査項目についてもデータ出力することができる。すなわち、ある調査機関が実施した55の調査項目について、全てデータ出力してもよいし、或いは、ずれ項目特定手段15により特定された項目を中心にデータ出力してもよい。
Although FIG. 8 illustrates three survey items, it is of course possible to output data for other survey items. That is, all 55 survey items conducted by a certain survey organization may be output, or data may be output centered on the items specified by the deviation
図9は、状態変化対比手段17の出力データである、効果分析対比グラフ21(名称例として、「個別調査機関向け・適正化施策実施前後の調査結果効果分析対比資料」と名付けられる)の内容を示している。状態変化対比手段17は、ずれ項目特定手段15により特定された個別実施者(各調査機関)の実施対象項目(調査項目)における各実施結果項目の数値、すなわち、各選択肢別の、全選択肢の合計件数に対する比率を、同じ個別実施者(調査機関)の、所定期間前に実施された同じ選択肢別の、全選択肢の合計件数に対する比率と対比させる。このように対させると、適正化施策(調査機関又は調査員に対する教育や指導)の実施前と実施後をおける効果の度合いを分析することができる。
FIG. 9 shows the contents of the effect analysis comparison graph 21 (named as “name of the survey result effect analysis comparison material before and after the implementation of optimization measures” as an example), which is output data of the state change comparison means 17. Is shown. The state change comparison means 17 is a numerical value of each implementation result item in the implementation target item (survey item) of the individual implementer (each survey organization) identified by the deviation
図9の例では、調査機関10での、調査項目2-1「移乗」、調査項目5-3「日常の意思決定」、調査項目6-1「障害高齢者自立度」の各項目について、それぞれの選択肢の数値(比率)を、円グラフにより適正化施策実施前(図示左側)と実施後(図示右側)とについて対比している。また、モデル平均とのずれの程度を表すマーク★1、★2、★3、★4を図の例では、適正化施策実施前(図示左側)と実施後(図示右側)とにそれぞれ付し、ずれの程度の改善状態も表している。
In the example of FIG. 9, each item of the survey item 2-1 “transfer”, the survey item 5-3 “daily decision making”, and the survey item 6-1 “independence degree of the elderly with disabilities” in the
例えば、調査項目2-1「移乗」については、適正化施策実施前は、モデル平均とのずれの程度は「ずれがあり」のマーク★3が付されていたが、実施後では、モデル平均とのずれはないとカイ二乗検定されているため、ずれの程度を表すマークマークは付されていない。また、調査項目5-3「日常の意思決定」については、適正化施策実施前は、モデル平均とのずれの程度は「ずれが大きい」のマーク★2が付されていたが、実施後では、モデル平均とのずれの程度は「ずれが少しあり」のマーク★4が付されている。すなわち、これらの調査項目については、適正化施策実施後において、モデル平均とのずれが減少したり或いは無くなったりしているという改善が見られる。しかも、どの選択肢において改善されているかを確認することも可能となる。これらのことから、適正化施策が適切に実施されたことが判明する。 For example, for Survey Item 2-1 “Transfer”, the deviation from the model average was marked with “There is a deviation” * 3 before implementation of the optimization measure. Since the chi-square test is carried out if there is no deviation, no mark is given to indicate the degree of deviation. Regarding survey item 5-3 “Daily decision making”, the degree of deviation from the model average was marked with “Large deviation” * 2 before implementation of the optimization measures. The degree of deviation from the model average is marked with “a little deviation”. In other words, for these survey items, after the optimization measure is implemented, the deviation from the model average is reduced or eliminated. In addition, it is possible to confirm which option is improved. From these facts, it is clear that optimization measures were implemented appropriately.
これに対し、調査項目6-1「障害高齢者自立度」については、適正化施策実施前は、モデル平均とのずれがなしであったが、実施後では、モデル平均とのずれの程度は「少しずれあり」のマーク★4が付されている。すなわち、適正化施策実施後において、モデル平均とのずれが僅かではあるが増加していることが明らかとなる。
On the other hand, survey item 6-1 “independence degree of the elderly with disabilities” did not deviate from the model average before implementation of the optimization measures, but after implementation, the degree of deviation from the model average “Slightly misaligned”
これらのことから、図9で示すような効果分析データを出力することにより、適正化施策が適切に実施されたか、問題があるとすれば何かを具体的に分析することができる。 From these, by outputting the effect analysis data as shown in FIG. 9, it is possible to specifically analyze something if the optimization measure has been properly implemented or there is a problem.
以上は、業務実施者として認定調査機関を例にとったが、業務実施者を認定調査員とする場合についても、同様に適用することができる。 The above is an example of an accredited research institution as the practitioner, but the same applies to cases where the practitioner is an accredited researcher.
その場合には、業務実施者以外は全て認定調査機関と同一のものとなる。また各分析資料としては、それぞれ名称例として、実施結果分布表が「調査項目別・調査員別調査結果分布表」、ずれ項目一覧表が「調査員別・ずれ調査項目一覧表」、モデルとの対比資料が「個別調査員向け・モデルとの調査結果対比資料」、および効果分析対比資料が「個別調査員向け・適正化施策実施前後の調査結果効果分析対比資料」と名付けることができる。図13のA列にまとめを記載した。 In that case, all but the practitioner will be the same as the accredited research institution. In addition, as each analysis data, as a name example, the implementation result distribution table is "Survey item distribution table by survey item / surveyor", the deviation item list is "Survey item / deviation survey item list", model and Can be named “Individual investigator / model comparison result data” and effect analysis comparison data “Individual investigator / result analysis comparison data before and after implementation of optimization measures”. A summary is shown in column A of FIG.
これまでの説明は、介護保険事業における認定調査業務について分析した場合を説明したが、介護保険事業は図12で示したように、認定調査業務の他に認定審査業務、ケアマネジメント業務、サービス提供業務、実態把握業務、事業計画業務、費用対効果分析業務等があり、これの業務についても本業務分析システムは適用することができる。以上の対応関係を、図13(認定調査、認定審査)、図14(ケアマネジメント、サービス提供)、図15(実態把握、事業計画)および図16(費用対効果分析)に示す。 The explanation so far explained the case of analyzing the accreditation survey work in the long-term care insurance business, but as shown in Fig. 12, the long-term care insurance business provided accreditation examination work, care management work, and service provision as well as the accreditation survey work. There are business, actual condition grasping business, business planning business, cost effectiveness analysis business, etc., and this business analysis system can also be applied to these business. The above correspondence is shown in FIG. 13 (accreditation survey, accreditation examination), FIG. 14 (care management, service provision), FIG. 15 (actual situation grasp, business plan) and FIG. 16 (cost-effectiveness analysis).
図10及び図11は、本業務分析システムにより認定審査業務を分析する場合を示している。認定審査は、認定調査結果に基づいてコンピュータにより算出された要介護認定等基準時間に基づく要介護度(非該当、要支援1、2、要介護1〜要介護5までの各段階)の一次判定結果を審査して二次判定を行うものである。この審査は、保健・医療・福祉の専門家からなる介護認定審査会(以下、合議体と呼ぶ)で、認定調査結果、一次判定結果、主治医意見書及び特記事項の内容を総合的に確認し、介護を要するかどうか、また、介護を要する場合はどの程度の介護を要するかについての判定を行う。そして、この介護認定審査会の判定に基づき、保険者である自治体により要介護(要支援)認定が行われる。したがって、この認定審査業務は適切に行わなければならない。すなわち、合議体毎に審査結果がばらついたりすることのないように、その審査業務内容を分析し、分析結果によっては、合議体に対して、それを管理監督する立場の自治体から指導・助言を行うことも必要となる。
10 and 11 show the case where the certification examination work is analyzed by this work analysis system. The certification review is the primary level of care required (non-applicable, support required 1, 2, required
認定審査業務によって生じる結果としては、要介護度の一次判定結果がそのまま二次判定結果となる「変更なし」と、一次判定結果より二次判定結果の要介護度のほうが軽くなる「軽度変更」と、一次判定結果より二次判定結果の要介護度のほうが重くなる「重度変更」とがあり、これらの結果の件数が、合議体毎にばらつくことは好ましくない。 As a result of accreditation examination work, the primary judgment result of the degree of care required will be the secondary judgment result as it is “no change”, and the minor judgment required for the secondary judgment result will be lighter than the primary judgment result In addition, there is a “severe change” in which the degree of care required of the secondary determination result becomes heavier than the primary determination result, and it is not preferable that the number of these results varies for each panel.
ここで、これら「変更なし」、「軽度変更」、「重度変更」の判定結果は、一次判定結果の要介護度毎に生じる。すなわち、一次判定結果としては、前述のように、非該当、要支援1、2、要介護1〜要介護5までの各段階があり、「変更なし」、「軽度変更」、「重度変更」の判定結果は上記各段階でそれぞれ生じる。例えば、「変更なし」の判定結果は全ての段階で生じる可能性がある。また、「軽度変更」は、非該当を除く他の全ての段階で生じる可能性がある。さらに、「重度変更」は要介護度5を除く他の全ての段階で生じる可能性がある。
Here, the determination results of “no change”, “slight change”, and “severe change” occur for each degree of care required of the primary determination result. That is, as described above, as described above, there are stages from non-applicable,
そこで、一次判定結果である、非該当、要支援1、2、要介護1〜要介護5までの各段階及びこれらを合計した全区分のそれぞれについて、「変更なし」、「軽度変更」、「重度変更」の判定結果を合議体毎に集計し、これら合議体の値とモデル平均とのずれをカイ二乗検定することで、この認定審査業務を詳細に分析することが可能となる。なお、モデル平均とは、複数のモデル合議体の平均値を意味する。モデル合議体とは、例えば、審査員に対する教育指導が徹底され、適切な認定審査が行われていることが事前に検証されている合議体であり、管理監督機関により予め選抜された合議体のことである。
Therefore, for each of the stages from non-applicable,
なお、図10は認定審査における実施結果分布表(名称例として、「一次判定区分別・合議体別重軽度変更結果分布表」と名付けられる)を表しており、モデル平均の値として、便宜的に合議体01〜10の合計値を用いている。 In addition, FIG. 10 shows an implementation result distribution table (named as “severity change result distribution table by primary judgment category / consultation body” as an example of the name) in the accreditation review. The total value of the bodies 01 to 10 is used.
ここで、共通の業務である認定審査を実施する複数の実施者は複数の合議体である。図10の例では、個別実施者として合議体01〜10が示され、複数のモデル合議体の平均値がモデル平均として示されている。複数の実施対象項目は、審査対象となる一次判定結果の区分で全区分、非該当、要支援1,2、要介護1,2,3,4,5のいずれかである。図10の例では、実施対象項目が「一次判定:全区分」の場合が示されている。そして、その実施結果をそれぞれ数値で表す複数の実施結果項目としては、一次判定結果から二次判定結果への「軽度変更」件数、「変更なし」件数、「重度変更」件数、及びそれらの比率が、分析対象データとして、図1の業務実施結果データ記憶手段11からカイ二乗演算手段12に与えられる。
Here, a plurality of practitioners who carry out a certification examination, which is a common task, are a plurality of boards. In the example of FIG. 10, the committees 01 to 10 are shown as individual implementers, and an average value of a plurality of model committees is shown as a model average. The plurality of implementation target items are all categories, non-applicable,
カイ二乗演算手段12では、前述と同じ手法により、モデル平均と各合議体とのずれの程度を表すカイ二乗値を演算する。ずなわち、先ず、実施結果項目である「軽度変更」、「変更なし」、「重度変更」にそれぞれidを付与する。すなわち、ここではidは「軽度変更」、「変更なし」、「重度変更」となる。そして、このid別の発生度数(実測度数)と、理論度数とから、id別の実測度数A[id]を抽出する。次に、モデル平均のid別実測度数を用いて、分析対象のid別の理論度数B[id]を前記式(2)で算出する。 The chi-square calculating means 12 calculates a chi-square value representing the degree of deviation between the model average and each panel by the same method as described above. That is, first, an id is assigned to each of the implementation result items “slight change”, “no change”, and “severe change”. That is, here, id is “slight change”, “no change”, and “severe change”. Then, the actually measured frequency A [id] for each id is extracted from the occurrence frequency (measured frequency) for each id and the theoretical frequency. Next, the theoretical frequency B [id] for each id to be analyzed is calculated by the above equation (2) using the model average measured frequency for each id.
その後、id別の実測度数A[id]と、id別の理論度数B[id]とを用いて、id別カイ二乗値X^2[id]を前記式(3)で算出する。さらに、上式(3)により求められたid別カイ二乗値X^2[id]を合計することにより、合議体別のカイ二乗値X^2を得る。 Thereafter, by using the actually measured frequency A [id] for each id and the theoretical frequency B [id] for each id, a chi-square value X ^ 2 [id] for each id is calculated by the above equation (3). Further, the chi-square value X ^ 2 for each conference is obtained by summing the chi-square values X ^ 2 [id] for each id obtained by the above equation (3).
このようにして得られた各合議体01〜10のカイ二乗値は、カイ二乗検定手段13に送られ、あらかじめ設定された有意水準を用いて検定され、モデル平均とのずれの程度がそれぞれ求められる。 The chi-square values of the respective panels 01 to 10 thus obtained are sent to the chi-square test means 13 and tested using a preset significance level, and the degree of deviation from the model average is obtained. It is done.
カイ二乗検定手段13には、前述のようにように、自由度nと有意水準αとが設定される。自由度nは、idの数から−1した値であり、図10の例では、自由度nは2となる。有意水準αは、25%(α=0.25)、10%(α=0.1)、5%(α=0.05)、1%(α=0.01)を設定し、それぞれの有意水準に対して、帰無仮説が棄却されるか、採択されるかを検定する。 As described above, the chi-square test means 13 is set with the degree of freedom n and the significance level α. The degree of freedom n is a value obtained by subtracting −1 from the number of ids. In the example of FIG. 10, the degree of freedom n is 2. The significance level α is set to 25% (α = 0.25), 10% (α = 0.1), 5% (α = 0.05), 1% (α = 0.01), Test whether the null hypothesis is rejected or accepted against the significance level.
ここで、自由度が2の場合、閾値は、有意水準が1%では9.210である。図10の例では、例えば、合議体07のカイ二乗値は24.83491であり、上記閾値を超えているので対立仮説「モデル実施者グループと個別実施者とにずれが存在する」が採択される。この場合、カイ二乗値が出現する確率であるP値は0.0%であり、有意水準1%以下なので、P値が有意水準1%以下(予め設定した有意水準1%に対応したカイ二乗値の閾値以上)であることを表すマーク★1が付される。
Here, when the degree of freedom is 2, the threshold is 9.210 when the significance level is 1%. In the example of FIG. 10, for example, the chi-square value of the
自由度が2、有意水準が5%での閾値は、5.991である。合議体09のカイ二乗値は8.923228であり、有意水準1%での閾値は超えていないが、有意水準5%での閾値5.991は超えているので、やはり対立仮説が採択される。また、P値は1.2%であり、P値が有意水準5%以下であること(予め設定した有意水準1%に対応したカイ二乗値の閾値と同5%に対応する閾値の間にあること)を表すマーク★2が付される。 The threshold when the degree of freedom is 2 and the significance level is 5% is 5.991. The chi-square value of panel 09 is 8.923228, which does not exceed the threshold at the significance level of 1%, but exceeds the threshold of 5.991 at the significance level of 5%, so the alternative hypothesis is still adopted. . Further, the P value is 1.2%, and the P value is 5% or less (between the threshold of the chi-square value corresponding to the preset significance level of 1% and the threshold corresponding to 5%. The mark * 2 indicating that there is) is attached.
自由度が2、有意水準が10%での閾値は、4.605である。合議体08のカイ二乗値は5.392933であり、合議体10のカイ二乗値は5.376959である。これらは、有意水準5%での閾値は超えていないが、有意水準10%での閾値4.605は超えているので、やはり対立仮説が採択される。また、P値は6.7%、6.8%であり、P値が有意水準10%以下であること(予め設定した有意水準5%に対応したカイ二乗値の閾値と同10%に対応する閾値の間にあること)を表すマーク★3がそれぞれ付される。
The threshold when the degree of freedom is 2 and the significance level is 10% is 4.605. The chi-square value of the panel 08 is 5.392933, and the chi-square value of the
その他の調査機関01〜06のカイ二乗値は、有意水準25%での閾値を超えないので、帰無仮説「モデル実施者グループと個別実施者とにずれはない」が採択される。すなわち、合議体01〜06とモデル平均との間にずれはないことが判明する。 Since the chi-square values of the other research institutions 01 to 06 do not exceed the threshold value at the significance level of 25%, the null hypothesis “There is no difference between the model implementer group and the individual implementer” is adopted. That is, it turns out that there is no gap between the panel 01-06 and the model average.
図10(b)は、モデル平均、及び各合議体01〜10の認定審査結果を帯グラフ(図の下から「軽度変更」、「変更なし」、「重度変更」の順に配列)で表している。 これによって直感的にモデル平均と各合議体との分布の差を見ることができる。 Fig. 10 (b) shows the model average and the results of certification examination of each panel 01-10 in a band graph (arranged in the order of "Minor change", "No change", "Severe change" from the bottom of the figure). Yes. This makes it possible to intuitively see the difference in distribution between the model average and each panel.
上記説明は、実施対象項目が、認定審査の「全区分」であり、その実施結果項目である認定審査結果「軽度変更」、「変更なし」、「重度変更」を分析したが、認定審査は前述のように全区分だけではなく、非該当、要支援1,2、要介護1,2,3,4,5の項目があるので、このような分析を上記すべての項目についておこなう。その結果、自治体は、所管する認定審査機関の審査内容を詳細に分析することができ、的確な指導助言を行うことができる。
In the above explanation, the implementation target items are “all categories” of the certification examination, and the certification examination results “Minor change”, “No change”, “Severe change”, which are the implementation result items, were analyzed. As described above, since there are not only all categories but also non-applicable,
図11は、ずれ項目特定手段15の出力データである、ずれ項目一覧表19(名称例として、「合議体別・ずれ重軽度変更項目一覧表[一次判定区分]」と名付けられる)を示している。図7で示した調査項目の場合と同様に、一次判定区分である全区分、非該当、要支援1,2、要介護1,2,3,4,5の全てについてカイ二乗値により分析した結果を纏め、個別実施者(合議体)別に、モデル平均とのずれがあると検定された項目を抽出したものである。すなわち、ずれ項目特定手段15は、カイ二乗検定手段13により検定された各実施者(合議体01〜10)について、カイ二乗値が予め設定した有意水準に対応する閾値を超える実施対象項目(審査項目)を特定する。そして、この特定した項目を図11で示すようなずれ項目一覧表として出力する。
FIG. 11 shows a deviation item list 19 (named as “by conference type / deviation severity change item list [primary determination category]”) as output data, which is output data of the deviation
カイ二乗検定手段13には、複数の有意水準(1%、5%、10%、25%)が設定されており、この有意水準(予め設定した有意水準に対応したカイ二乗値の閾値)に従って、有意水準1%以下(予め設定した有意水準1%に対応したカイ二乗値の閾値以上)を「ずれが極めて大」、有意水準5%以下(予め設定した有意水準1%に対応したカイ二乗値の閾値と同5%に対応する閾値の間にあること)を「ずれが大きい」、有意水準10%以下(予め設定した有意水準5%に対応したカイ二乗値の閾値と同10%に対応する閾値の間にあること)を「ずれあり」、有意水準25%以下(予め設定した有意水準10%に対応したカイ二乗値の閾値と同25%に対応する閾値の間にあること)を「少しずれあり」と区分した。検定対象のカイ二乗値が、これら複数の有意水準により定まる複数の閾値の範囲のいずれかに入るかによって求まるずれの程度にしたがって、ずれ項目特定手段15では、上述したいずれかの区分に収まる審査項目を特定し、図11のように出力している。
A plurality of significance levels (1%, 5%, 10%, 25%) are set in the chi-square test means 13, and according to this significance level (threshold value of chi-square value corresponding to a preset significance level). ,
図11では、例えば、合議体06は、審査項目「非該当」がモデル平均との「ずれが極めて大」(有意水準1%以下)であり、審査項目「要介護5」はモデル平均との「ずれあり」(有意水準10%以下)であり、審査項目「要介護3」はモデル平均との「少しずれあり」(有意水準25%以下)であることを表している。
In FIG. 11, for example, in the panel 06, the examination item “non-applicable” is “the deviation is extremely large” from the model average (
また、括弧内の数値及び符号は、ずれありと特定された審査項目における審査結果「軽度変更」、「変更なし」、「重度変更」とモデル平均との差の方向を表している。例えば、合議体09において「ずれが極めて大」と特定された審査項目「非該当」での(変更なし▽、重度▲)は、「変更なし」の件数比率がモデル平均の比率と比較して小さい、「重度変更」の件数比率がモデル平均の比率と比較して大きい、ことを表している。 The numerical values and signs in parentheses indicate the direction of the difference between the examination results “Minor change”, “No change”, “Severe change” and the model average in the examination item specified as being shifted. For example, the review item “Not applicable” (No change ▽, Severity ▲) that was identified as “Excessive deviation” in the panel 09 is compared with the model average ratio of “No change”. This means that the ratio of the number of small “severe changes” is large compared to the ratio of the model average.
このようにデータを構成すると、管理監督者である自治体は、認定審査について、どの合議体のどの審査項目がモデル平均に対して、ずれているのかが、ずれの程度とともに判明する。すなわち、各合議体に対する指導対象審査項目を一覧で明確にすることができる。 When the data is configured in this way, the local government, which is a supervisor, can determine which examination item of which panel is deviating from the model average with respect to the degree of deviation. That is, the examination target examination items for each panel can be clarified in a list.
この他、図示しないが、各合議体に対し、図8で示したデータ構成と同様にして、各認定審査項目がモデル平均の対応する審査項目とどのような関係になっているかを、提示するデータを作成することができる。すなわち、項目対比手段16の出力データである、モデル平均とのずれ項目対比グラフ20(名称例として、「個別合議体向け・一次判定区分別・モデルとの重軽度変更結果対比資料」と名付けられる)を作成することができる。この場合、項目対比手段16は、個別実施者(各合議体)の、実施対象項目(認定審査項目)における各実施結果項目の数値、すなわち、各認定審査結果(「軽度変更」、「変更なし」、「重度変更」)別の比率を、モデル合議体グループの対応する各認定審査結果(「軽度変更」、「変更なし」、「重度変更」)比率と対比させている。
In addition to this, although not shown in the figure, to each panel, in the same way as the data structure shown in FIG. 8, the relationship between each certified examination item and the corresponding examination item of the model average is presented. Data can be created. That is, the
このようなデータ構成とすることにより、各合議体に対し、その各審査項目についてモデル平均とのずれの有無及びずれの程度を知らせることができ、しかも各審査項目の比率をモデル平均と対比させてグラフ状に提示できる。このため、細かな数値を検討するまでもなく、モデル平均とのずれの程度が一目瞭然となり、各合議体に対する個別アドバイスを的確に行うことができる。 By adopting such a data structure, it is possible to notify each panel of the existence of the deviation from the model average and the degree of deviation for each examination item, and to compare the ratio of each examination item with the model average. Can be presented in a graph. For this reason, it is not necessary to examine detailed numerical values, and the degree of deviation from the model average becomes clear at a glance, and individual advice for each panel can be given accurately.
同じく図示しないが、状態変化対比手段17の出力データである、効果分析対比グラフ21(名称例として、「個別合議体向け・一次判定区分別適正化施策実施前後の重軽度変更効果分析対比資料」と名付けられる)の内容を、前述した図9と同じデータ構成でつくることができる。この場合、状態変化対比手段17は、ずれ項目特定手段15により特定された個別実施者(各合議体)の実施対象項目(認定審査項目)における各実施結果項目の数値、すなわち、各認定審査結果(「軽度変更」、「変更なし」、「重度変更」)別の比率を、同じ個別実施者(合議体)の、所定期間前に実施された同じ認定審査結果(「軽度変更」、「変更なし」、「重度変更」)別の比率と対比させる。このように対比させると、適正化施策(合議体に対する助言や指導)の実施前と実施後をおける効果の度合いを分析することができる。そして、適正化施策が適切に実施されたか、問題があるとすれば何かを具体的に分析することができる。以上のまとめを、図13のB列に記載した。
Similarly, although not shown in the drawings, the effect
以上は、複数の実施対象項目として「一次判定区分」を例にとったが、実施対象項目を「申請区分(新規、更新、変更等)」や「現在の状況(居宅、施設等)」とする場合についても、同様に適用することができる。 In the above, “Primary judgment category” is taken as an example of multiple implementation target items, but the implementation target items are “application category (new, updated, changed, etc.)” and “current situation (home, facility, etc.)” The same can be applied to the case.
その場合には、実施対象項目以外は全て前述と同一のものとなる。また各分析資料としては、それぞれ名称例として、実施結果分布表が「申請区分別・合議体別重軽度変更結果分布表」や「現在の状況別・合議体別重軽度変更結果分布表」、ずれ項目一覧表が「合議体別・ずれ重軽度変更項目一覧表[申請区分]」や「合議体別・ずれ重軽度変更項目一覧表[現在の状況]」、モデルとの対比資料が「個別合議体向け・申請区分別・モデルとの重軽度変更結果対比資料」や「個別合議体向け・現在の状況別・モデルとの重軽度変更結果対比資料」、および効果分析対比資料が「個別合議体向け・申請区分別適正化施策実施前後の重軽度変更効果分析対比資料」や「個別合議体向け・現在の状況別適正化施策実施前後の重軽度変更効果分析対比資料」と名付けることができる。図13のB列にまとめを記載した。 In that case, everything except the implementation target items is the same as described above. In addition, as each analysis document, as an example of the name, the implementation result distribution table is `` Severity change result distribution table by application category / panel '' or `` Severity change result distribution table by current situation / panel '', The list of deviation items is “List by Category / Minor severity change items [Application category]” or “List of severity change items by Council / Current situation]” For the panel, by application category, model comparison results for severe changes with models, for individual committees, by current status, model for comparison of results of minor changes with models, and for effect analysis comparison documents It can be named “Comparison Materials for Analyzing Severity Change Effect before and after Implementation of Optimization Measures by Body / Application Category” and “Comparison Materials for Analysis of Severity Change Effects before and after Implementation of Optimization Measures by Individual Situation”. . A summary is shown in column B of FIG.
次に、この業務分析システムを、ケアマネジメント業務の分析にも用いる場合を説明する。 Next, the case where this business analysis system is also used for analysis of care management business will be described.
ケアマネジメントは、認定された要介護度に基づいて居宅介護支援事業所や地域包括支援センター(以下、ケアマネ機関と呼ぶ)がケアプランを作成する。すなわち、要介護申請者の心身状態や介護力経済力の組合わせからなる状態像別に、「訪問介護」、「訪問入浴介護」、「訪問看護」、・・・などのサービスの要否及びその一人当たりのサービス利用費(給付費)を含むプランを作成する。居宅介護支援事業所や地域包括支援センターのケアマネージャは、厚労省発行のケアプラン作成テキスト等の理解・修得に基づきケアプランを作成する必要がある。同一の状態像(要介護度や心身状態(障害や認知症の状態等)、介護力、および経済力等の組み合わせ)を有するサービス利用希望者に対しては、どのケアマネージャがケアプランを作成しても同一のケアプランが作成されること(ケアマネジメントの平準化)が理想として求められる。また自治体(保険者)職員及び居宅介護支援事業所・地域包括支援センターの代表者等は、各ケアマネ機関(居宅介護支援事業所・地域包括支援センター)や各ケアマネージャのケアプランの作成状況や傾向等を定量的に把握した上で、上記ケアプラン作成方法の理解度向上とケアプランの平準化等に向けて、的確かつ効果的な教育・指導を行っていく必要がある。 In care management, a home care support establishment or a regional comprehensive support center (hereinafter referred to as a care management organization) creates a care plan based on the certified level of care required. That is, the necessity of services such as “visiting nursing care”, “visiting bathing nursing care”, “visiting nursing care”, etc., according to the state image consisting of a combination of the mental and physical condition of the applicant requiring nursing care and the financial power of nursing care Create a plan that includes service costs per person (benefits). Care managers at home care support establishments and regional comprehensive support centers need to create care plans based on understanding and learning of care plan preparation texts issued by the Ministry of Health, Labor and Welfare. Which care manager prepares a care plan for those who want to use services that have the same status image (combination of the level of care required, psychosomatic state (disability and dementia status, etc.), nursing power, and economic power, etc.) Even so, the ideal care plan should be created (leveling care management). In addition, representatives of local government (insurers) staff, home care support establishments / comprehensive support centers, etc. are responsible for the preparation of care plans for each care management organization (home care support establishment / community support center) and each care manager. It is necessary to provide accurate and effective education and guidance to improve understanding of the above care plan creation method and level the care plan after quantitatively grasping the trends.
これらを本業務分析システムに当てはめると、業務実施対象項目には状態像が該当し、業務実施結果項目には上述した各サービス項目が該当し、その結果を表す数値としては一人当たりの平均サービス利用費(平均給付費)を用いる。 When these are applied to this business analysis system, the status image corresponds to the work execution target item, each service item mentioned above corresponds to the work execution result item, and the average service usage per person is the numerical value representing the result. Expenses (average benefit costs) are used.
上記状態像は、心身状態や介護力および経済力の組合せからなるが、心身状態とは、要介護度、認知症高齢者自立度、障害高齢者自立度等からなり、介護力は、独居・高齢者夫婦のみ・同居家族の有無などにより決定され、経済力は予め定められた保険料段階等に基づき決定される。このような状態像を複数設定し、これら状態像毎に、図6及び図10と同様なデータ構成により、各ケアマネ機関と、複数のモデルケアマネ機関のモデル平均とのずれをカイ二乗演算手段12及びカイ二乗検定手段13により算出する。ここでモデルケアマネ機関グループとは、ケアプランマニュアルに精通し正しいケアプランが作成できるケアマネ機関を選抜して登録するものとする。 The above state image consists of a combination of psychosomatic state, nursing power and economic power.The psychosomatic state consists of the degree of care required, the degree of independence of the elderly with dementia, the degree of independence of the elderly with disabilities, etc. It is determined only by elderly couples and whether there is a family living together, etc., and economic power is determined based on a predetermined premium level. A plurality of such state images are set, and for each of these state images, the difference between each care management engine and the model average of the plurality of model care management engines is calculated using the chi-square calculation means 12 with the same data structure as in FIGS. And the chi-square test means 13. Here, the model care management organization group selects and registers a care management organization that is familiar with the care plan manual and can create a correct care plan.
すなわち、図6及び図10と同様に、状態像毎に、モデル平均(モデルケアマネ機関の平均値)と分析対象となるケアマネ機関とを縦軸にとり、横軸に「訪問介護」、「訪問入浴介護」、「訪問看護」、・・・などのサービス種類を配置し、モデル平均及び各ケアマネ機関の、前記サービス種類ごとの一人当たり平均給付費及びその比率をマトリックス上に配置したデータを用いる。そしてこのデータから、カイ二乗演算手段12により、モデル平均に対する各ケアマネ機関のカイ二乗値をそれぞれ算出する。 That is, as in FIGS. 6 and 10, for each state image, the model average (average value of the model care management organization) and the care management organization to be analyzed are plotted on the vertical axis, and “visiting care” and “visit bathing” on the horizontal axis. Service types such as “nursing care”, “visiting nursing”,... Are arranged, and the model average and the average benefit cost per person and the ratio of each care type of each care management organization are used arranged in a matrix. From this data, the chi-square calculating means 12 calculates the chi-square value of each care management engine with respect to the model average.
このようにして算出したケアマネ機関毎のカイ二乗値をカイ二乗検定手段13により、予め設定された有意水準と、サービス種類数から決まる自由度に基づき、モデル平均とのずれの有無、及びずれの程度をケアマネ機関毎にそれぞれ検定する。図6(a)(b)及び図10(a)(b)と同様な実施結果分布表(名称例として、「状態像別・ケアマネ機関別・サービス種類別一人当たり平均給付費分布表」と名付けられる)を得ることができる。 The chi-square value for each care management organization calculated in this way is determined by the chi-square test means 13 based on a preset significance level and the degree of freedom determined from the number of service types, and whether or not there is a deviation from the model average. The degree is examined for each care management organization. Implementation results distribution table similar to FIGS. 6 (a), 6 (b) and 10 (a) and 10 (b) (as example names, “average distribution of per-capita benefit costs by state image, care management organization, service type”) Named).
また、前述した認定調査及び認定審査と同様に、ずれ項目特定手段15により、ケアマネ機関毎のずれ項目(状態像)を一覧表示したずれ項目一覧表19(名称例として、「ケアマネ機関別・ずれサービス種類一覧表」と名付けられる)を出力したり、項目対比手段16によりモデル平均とのサービス項目別数値を比較したモデル平均との対比グラフ20(名称例として、「個別ケアマネ機関向け・モデルとのケアプラン結果対比資料[サービス種類版]」と名付けられる)を出力したり、状態変化対比手段17により同じケアマネ機関における適正化施策実施前と実施後におけるサービス項目別数値を対比した効果分析対比グラフ21(名称例として、「個別ケアマネ機関向け・適正化施策実施前後のケアプラン効果分析対比資料[サービス種類版]」と名付けられる)を出力したりすることができる。以上のまとめを、図14のC列に記載した。
Similarly to the above-described accreditation survey and accreditation examination, the deviation item specifying means 15 displays a
以上は、実施結果項目として「サービス種類」を例にとったが、実施結果項目を「サービス種類別サービス細分類項目(訪問介護の場合の身体介護、家事援助等)」とする場合についても、同様に適用することができる。 The above is an example of “service type” as an implementation result item. However, when the implementation result item is “service subcategory item by service type (physical care, home care, etc. in case of visiting care)” The same can be applied.
その場合には、実施結果項目以外は全て前述と同一のものとなる。また各分析資料としては、それぞれ名称例として、実施結果分布表が「状態像別・ケアマネ機関別・サービス種類別・サービス細分類項目別一人当たり平均給付費分布表」、ずれ項目一覧表が「ケアマネ機関別・サービス種類別・ずれサービス細分類項目一覧表」、モデルとの対比資料が「個別ケアマネ機関向け・モデルとのケアプラン結果対比資料[サービス細分類版]」、および効果分析対比資料が「個別ケアマネ機関向け・適正化施策実施前後のケアプラン効果分析対比資料[サービス細分類版]」と名付けることができる。図14のC列にまとめを記載した。 In that case, everything except the implementation result items is the same as described above. In addition, for each analysis material, as a name example, the implementation result distribution table is `` average benefit cost distribution table per person by state image, care management organization, service type, service subcategory item '', and the deviation item list is `` “List of Care Management Organizations, Service Types, Displacement Service Subcategory Items”, Model Comparison Materials for “Individual Care Manager Organizations / Model Care Plan Results Comparison Material [Service Subcategory Version]”, and Effect Analysis Comparison Material Can be named as “Care Plan Effect Analysis Comparison Material [Service Detail Classification Version]” before and after implementation of optimization measures for individual care management organizations. A summary is shown in column C of FIG.
さらに以上では、業務実施者としてケアマネ機関を例にとったが、業務実施者をケアマネージャとする場合についても、同様に適用することができる。以下でモデルとはモデルケアマネージャグループのことで、ケアプランマニュアルに精通し正しいケアプランが作成できるケアマネージャを選抜して登録するものとする。 Further, in the above, the care management organization is taken as an example of the business practitioner, but the same can be applied to the case where the business practitioner is the care manager. In the following, a model is a model care manager group, and care managers who are familiar with the care plan manual and can create a correct care plan are selected and registered.
その場合には、業務実施者以外は全てケアマネ機関と同一のものとなる。また各分析資料としては、それぞれ名称例として、実施結果分布表が「状態像別・ケアマネージャ別・サービス種類別一人当たり平均給付費分布表」や「状態像別・ケアマネージャ別・サービス種類別・サービス細分類項目別一人当たり平均給付費分布表」、ずれ項目一覧表が「ケアマネージャ別・ずれサービス種類一覧表」や「ケアマネージャ別・ずれサービス細分類項目一覧表」、モデルとの対比資料が「個別ケアマネージャ向け・モデルとのケアプラン結果対比資料[サービス種類版]」や「個別ケアマネージャ向け・モデルとのケアプラン結果対比資料[サービス細分類版]」、および効果分析対比資料が「個別ケアマネージャ向け・適正化施策実施前後のケアプラン効果分析対比資料[サービス種類版]」や「個別ケアマネージャ向け・適正化施策実施前後のケアプラン効果分析対比資料[サービス細分類版]」と名付けることができる。図14のC列にまとめを記載した。 In that case, all but the practitioner will be the same as the care management organization. In addition, for each analysis material, as an example of the name, the implementation result distribution table is "Average benefit cost distribution table per person by state image / care manager / service type" or "By state image / care manager / service type"・ Average benefit cost distribution per person by service subcategory item ”, deviation item list is“ by care manager / deviation service type table ”,“ by care manager / deviation service subcategory item list ”, and comparison with model Materials for “care plan result comparison material with individual care manager / model [service type version]” and “care plan result comparison material with individual care manager / model [service subcategory version]”, and effect analysis comparison material “For individual care managers / care plan effect analysis comparison materials [service type version] before and after implementation of optimization measures” and “individual care managers” It can be termed only-optimization measures carried out before and after care plan benefit analysis contrast material [service subdivision Edition] ". A summary is shown in column C of FIG.
次に、この業務分析システムを、サービス提供業務の分析にも用いる場合を説明する。 Next, a case where this business analysis system is also used for analysis of service provision business will be described.
サービス提供内容としては、在宅介護サービス(訪問介護、訪問看護、通所介護等)、在宅予防サービス、施設サービス、地域密着サービス等からなり、その種類は50種類を超える。各サービス事業者は、ケアマネージャの作成したケアプランに忠実に従ってサービスを提供する。各サービスは給付明細コードという6桁のコードで細かく分類されており、そのコードの種類数は20,000を超える。たとえば在宅介護サービスの一つである訪問介護サービスの場合は、身体介護や家事援助等に分類され、さらにそれらのサービス提供時間ごとに細分類され、それぞれのサービス明細単位ごとに報酬単価(サービス提供事業者が月次請求して得られる報酬)が決められている。ケアマネージャは、サービス利用者の状態像(要介護度(要介護度ごとにサービス利用額上限が決まる)、心身状態、介護力、さらに経済力(自己負担限度額)等の組み合わせ)を参考にして、上記サービス明細単位ごとの合算費用がサービス利用限度額を超えないように考慮しながらケアプランの作成を行う。これに基づき各サービス提供事業者は、指定のサービス内容を忠実に提供することになる。同一の状態像(要介護度や心身状態(障害や認知症の状態等)、介護力、および経済力等の組み合わせ)を有するサービス利用者に対しては、ケアマネージャによらず同一のサービス内容が提供されること(サービス提供の平準化)が理想として求められる。また自治体(保険者)職員は、各種サービス提供事業者のサービス提供内容を定量的に把握(細分類内容レベルでの把握等)した上で、サービス提供の平準化等に向けて、的確かつ効果的な教育・指導を行っていく必要がある。 Services provided include home care services (visiting care, home-visit nursing, outpatient care, etc.), home-prevention services, facility services, community-based services, etc., and there are over 50 types. Each service provider provides services according to the care plan created by the care manager. Each service is subdivided into 6-digit codes called benefit detail codes, and the number of types of codes exceeds 20,000. For example, in the case of a home care service, which is one of the home care services, it is classified into physical care and housework assistance, etc., and further subdivided according to the service provision time. Remuneration obtained by business operators for monthly billing) is determined. The care manager refers to the status image of the service user (combination of the level of care required (the upper limit of the service usage amount is determined for each degree of care required), mental and physical condition, nursing power, and economic power (self-pay limit)). Thus, a care plan is created while considering that the total cost for each service detail unit does not exceed the service usage limit. Based on this, each service provider provides the designated service content faithfully. For service users who have the same status image (combination of the level of care required, mental and physical conditions (states of disability and dementia, etc.), nursing power, economic power, etc.), the same service content regardless of the care manager Is ideally required (equalization of service provision). In addition, the local government (insurer) staff quantitatively grasps the service provision contents of various service providers (understanding at the level of detailed classification, etc.) and then achieves a precise effect for leveling the service provision. It is necessary to provide practical education and guidance.
これらを本業務分析システムに当てはめると、業務実施対象項目には状態像が該当し、業務実施結果項目には上述したサービス種類ごとのサービス細分類項目が該当し、その結果を表す数値としては一人当たりの平均サービス利用費(平均給付費)を用いる。 When these are applied to this business analysis system, the status image is applicable to the business execution target item, the service detailed classification item for each service type described above is applicable to the business execution result item, and a numerical value indicating the result is one. The average service usage cost (average benefit cost) per person is used.
上記状態像は、心身状態や介護力および経済力の組合せからなるが、心身状態とは、要介護度、認知症高齢者自立度、障害高齢者自立度等からなり、介護力は、独居・高齢者夫婦のみ・同居家族の有無などにより決定され、経済力は予め定められた保険料段階等に基づき決定される。このような状態像を複数設定し、これら状態像毎に、図6及び図10と同様なデータ構成により、各サービス提供事業者と、複数のモデルサービス提供事業者のモデル平均とのずれをカイ二乗演算手段12及びカイ二乗検定手段13により、算出する。ここでモデルサービス提供事業者グループとは、モデルケアマネ機関またはモデルケアマネージャのケアプランの下にほぼ全てのサービス提供がなされている事業者等を選抜して登録する。 The above state image consists of a combination of psychosomatic state, nursing power and economic power.The psychosomatic state consists of the degree of care required, the degree of independence of the elderly with dementia, the degree of independence of the elderly with disabilities, etc. It is determined only by elderly couples and whether there is a family living together, etc., and economic power is determined based on a predetermined premium level. A plurality of such state images are set, and for each of these state images, the difference between each service provider and the model average of the plurality of model service providers is determined by the same data structure as in FIGS. Calculation is performed by the square calculation means 12 and the chi-square test means 13. Here, the model service provider group selects and registers companies that provide almost all services under the care plan of the model care manager or model care manager.
すなわち、図6及び図10と同様に、状態像毎に、モデル平均(モデルサービス提供事業者グループの平均値)と分析対象となるサービス提供事業者とを縦軸にとり、横軸に訪問介護の場合であれば、「身体介護」、「家事援助」、・・・などのサービス細分類項目を配置し、モデル平均及び各サービス提供事業者の、前記サービス細分類項目ごとの一人当たり平均給付費及びその比率をマトリックス上に配置したデータを用いる。そしてこのデータから、カイ二乗演算手段12により、モデル平均に対する各ケアマネ機関のカイ二乗値をそれぞれ算出する。 That is, as in FIG. 6 and FIG. 10, for each state image, the model average (the average value of the model service provider group) and the service provider to be analyzed are plotted on the vertical axis and the visiting care is plotted on the horizontal axis. If so, arrange service subcategories such as “physical care”, “housekeeping assistance”, etc., and model averages and average per capita service costs for each service subcategory of each service provider And the data which arranged the ratio on the matrix are used. From this data, the chi-square calculating means 12 calculates the chi-square value of each care management engine with respect to the model average.
このようにして算出したサービス提供事業者毎のカイ二乗値をカイ二乗検定手段13により、予め設定された有意水準(有意水準に対応するカイ二乗値の閾値)と、サービス細分類項目数から決まる自由度に基づき、モデル平均とのずれの有無、及びずれの程度をサービス提供事業者毎にそれぞれ検定する。図6(a)(b)及び図10(a)(b)と同様な実施結果分布表(名称例として、「状態像別・サービス提供事業者別・サービス細分類別一人当たり平均給付費分布表」と名付けられる)を得ることができる。 The chi-square value for each service provider calculated in this manner is determined by the chi-square test means 13 from a preset significance level (threshold value of chi-square value corresponding to the significance level) and the number of service subclassification items. Based on the degree of freedom, each service provider verifies whether or not there is a deviation from the model average. Implementation result distribution table similar to FIGS. 6 (a), 6 (b) and 10 (a), 10 (b). As an example name, the distribution table of average benefit costs per person by state image, by service provider, and by service sub-category Can be obtained).
また、前述した認定調査及び認定審査と同様に、ずれ項目特定手段15により、サービス提供事業者毎のずれ項目を一覧表示したずれ項目一覧表19(名称例として、「サービス提供事業者別・ずれサービス細分類項目一覧表」と名付けられる)を出力したり、項目対比手段16によりモデル平均とのサービス細分類項目別数値を比較したモデル平均との対比グラフ20(名称例として、「個別サービス提供事業者向け・モデルとのサービス提供結果対比資料」と名付けられる)を出力したり、状態変化対比手段17により同じサービス提供事業者における適正化施策実施前と実施後におけるサービス細分類項目別数値を対比した効果分析対比グラフ21(名称例として、「個別サービス提供事業者向け・適正化施策実施前後のサービス提供効果分析対比資料」と名付けられる)を出力したりすることができる。図14のD列にまとめを記載した。
Similarly to the above-described certification survey and certification examination, the deviation item specifying means 15 displays a
次に、この業務分析システムを、自治体職員が行う実態把握業務の分析にも用いる場合を説明する。 Next, the case where this business analysis system is used also for the analysis of the actual condition grasp business which a local government employee performs is demonstrated.
自治体(保険者)の介護保険部門の職員(主として計画担当)は、認定者(要介護認定された者)や受給者(介護保険サービスを利用している者で、認定者よりも数は少ない)の実態把握に努める必要がある。実態把握業務の具体的な内容としては、自治体全体や自治体の中の複数の生活圏域における、認定者/受給者の年齢・性別・要介護度・障害自立度・認知症自立度・介護力(世帯構成等)・経済力(保険料段階等)などの構成や、生活圏域間の比較、さらに経時変化等の把握を行う。また上記実態把握の結果については、次に説明する事業計画を策定する上での基本資料としても活用される。自治体職員は、自治体全体や生活圏域ごとに、認定者/受給者の年齢・性別・要介護度・障害自立度・認知症自立度・介護力・経済力などの構成に関して、その突出の有無やその具体的な箇所等についてタイムリーかつ定量的に把握した上で、事業計画の見直し等を的確かつ効果的に行っていく必要がある。 Employees (mainly in charge of planning) of the long-term care insurance department of local governments (insurers) are certified persons (those who are certified as requiring long-term care) and beneficiaries (those who use long-term care insurance services) and are fewer than certified persons ) Needs to be understood. Specific contents of the work to grasp the actual situation include the age, sex, degree of care required, degree of disability independence, degree of independence of the dementia, and ability of care in the entire municipality or in multiple living areas within the municipality. (Household composition, etc.) ・ Economic power (insurance premium level, etc.), comparison between living areas, and changes over time. In addition, the results of the above-mentioned grasp of the actual situation are also used as basic materials for formulating the business plan described below. Local government staff have a prominence in the composition of the certified person / recipient's age, gender, degree of care required, degree of disability independence, degree of independence of dementia, nursing power, economic power, etc. It is necessary to accurately and effectively review the business plan, etc. after grasping timely and quantitatively about the specific location and the like.
これらを本業務分析システムに当てはめると、業務実施対象項目には年齢階級及びと性別のいずれか、またはそれらの組み合わせ等が該当し、業務実施結果項目には上述した要介護区分、障害自立度区分、認知症自立度区分、介護力区分、および経済力区分等が該当し、その結果を表す数値としては上述の各区分の対象者人数を用いる。 When these are applied to this work analysis system, the work execution target item corresponds to either age group and gender, or a combination of them, and the work execution result item includes the above-mentioned nursing care category and disability independence category. The dementia independence degree category, the nursing ability category, the economic category, etc. are applicable, and the number of persons in each category described above is used as a numerical value representing the result.
このような年齢階級と性別の組み合わせを複数設定し、これらの組み合わせ毎に、図6及び図10と同様なデータ構成により、自治体内の各生活圏域と、あらかじめ設定したモデルグループである自治体全体平均、所属都道府県平均、および全国平均のいずれかとのずれをカイ二乗演算手段12及びカイ二乗検定手段13により算出する。 A plurality of combinations of such age classes and genders are set, and for each of these combinations, each living area within the local government and the entire local government that is a pre-set model group are configured with the same data structure as in FIGS. A deviation from any one of the average, the assigned prefecture average, and the national average is calculated by the chi-square calculation means 12 and the chi-square test means 13.
すなわち、図6及び図10と同様に、年齢階級と性別の組み合わせ毎に、平均(自治体全体平均等)と分析対象となる生活圏域とを縦軸にとり、横軸に要介護区分であれば「非該当、要支援1,2、要介護1〜5」などの各区分、障害自立度であればその各区分、認知症自立度であればその各区分、介護力であれば「独居老人、高齢者夫婦のみ、高齢者以外の同居者あり」などの各区分、および経済力であれば保険料段階の各区分を配置し、平均及び各生活圏域の、各区分ごとの対象者人数及びその比率をマトリックス上に配置したデータを用いる。そしてこのデータから、カイ二乗演算手段12により、平均(自治体全体平均等)に対する各ケアマネ機関のカイ二乗値をそれぞれ算出する。
That is, as in FIG. 6 and FIG. 10, for each combination of age group and gender, the average (local average, etc.) and the living area to be analyzed are plotted on the vertical axis, and the care required category is plotted on the horizontal axis. “Non-applicable,
このようにして算出した生活圏域毎のカイ二乗値をカイ二乗検定手段13により、予め設定された有意水準と、各業務実施結果項目(要介護区分など)の区分数から決まる自由度に基づき、平均(自治体全体平均等)とのずれの有無、及びずれの程度を生活圏域毎にそれぞれ検定する。図6(a)(b)及び図10(a)(b)と同様な実施結果分布表(名称例として、「年齢階級&性別組合せ別・生活圏域別・要介護度分布表」、「年齢階級&性別組合せ別・生活圏域別・障害自立度分布表」、「年齢階級&性別組合せ別・生活圏域別・認知症自立度分布表」、「年齢階級&性別組合せ別・生活圏域別・介護力分布表」、および「年齢階級&性別組合せ別・生活圏域別・経済力分布表」などと名付けられる)を得ることができる。 The chi-square value for each living sphere calculated in this way is based on the degree of freedom determined by the chi-square test means 13 based on the preset significance level and the number of divisions of each work execution result item (care-requiring category, etc.). The existence of deviation from the average (average of the entire local government, etc.) and the degree of deviation are verified for each living area. Implementation results distribution table similar to FIGS. 6 (a), 6 (b) and 10 (a), 10 (b) (as examples of names, “By age group & gender combination / by life sphere / Nursing care degree distribution table”, “ Age group & gender combination / living sphere / disability independence distribution table ”, age group / gender combination / living sphere / dementia independence distribution table”, age group / gender combination / living sphere Area and care power distribution table ”and“ age class & gender combination / living area / economic power distribution table ”).
また、前述した認定調査及び認定審査と同様に、ずれ項目特定手段15により、生活圏域毎のずれ項目(年齢階級と性別の組み合わせ別の要介護区分、障害自立度区分、認知症自立度区分、介護力区分、および経済力区分)を一覧表示したずれ項目一覧表19(名称例として、「生活圏域別・ずれ年齢階級&性別組合せ&ずれ要介護区分一覧表」、「生活圏域別・ずれ年齢階級&性別組合せ&ずれ障害自立度区分一覧表」、「生活圏域別・ずれ年齢階級&性別組合せ&ずれ認知症自立度区分一覧表」、「生活圏域別・ずれ年齢階級&性別組合せ&ずれ介護力区分一覧表」、および「生活圏域別・ずれ年齢階級&性別組合せ&ずれ経済力区分一覧表」などと名付けられる)を出力したり、項目対比手段16により平均(自治体全体平均等)との要介護区分別などの対象者人数を比較した平均との対比グラフ20(名称例として、「個別生活圏域向け・自治体全平均との年齢階級&性別組合せ別・要介護区分対比資料」、「個別生活圏域向け・自治体全平均との年齢階級&性別組合せ別・障害自立度対比資料」、「個別生活圏域向け・自治体全平均との年齢階級&性別組合せ別・認知症自立度対比資料」、「個別生活圏域向け・自治体全平均との年齢階級&性別組合せ別・介護力対比資料」および「個別生活圏域向け・自治体全平均との年齢階級&性別組合せ別・経済力対比資料」などと名付けられる)を出力したり、状態変化対比手段17により同じ生活圏域における各区分の対象者人数の最新事業計画期間と前回事業計画期間を対比した効果分析対比グラフ21(名称例として、「個別生活圏域向け・年齢階級&性別組合せ別・要介護区分の履歴変化資料」、「個別生活圏域向け・年齢階級&性別組合せ別・障害自立度の履歴変化資料」、「個別生活圏域向け・年齢階級&性別組合せ別・認知症自立度の履歴変化資料」、「個別生活圏域向け・年齢階級&性別組合せ別・介護力の履歴変化資料」および「個別生活圏域向け・年齢階級&性別組合せ別・経済力の履歴変化資料」などと名付けられる)を出力したりすることができる。以上のまとめを、図15のE列に記載した。
In addition, as in the above-described accreditation survey and accreditation examination, the deviation
次に、この業務分析システムを、自治体職員が行う事業計画業務の分析にも用いる場合を説明する。 Next, a case where this business analysis system is also used for analysis of business planning work performed by local government staff will be described.
事業計画業務としては、上記の実態把握の結果を踏まえて、自治体全体や各生活圏域について、介護保険サービスをサービスインフラとしてとらえて、各サービスをどのように整備していくか(サービス提供量とその事業費用等)の具体的な計画を立てる。介護保険では3年に一度事業計画を全自治体が策定し、各期に住民の中の被保険者から徴収する保険料を算定することになっている。具体的には、2000〜2002年度が第1期介護保険事業計画、2003〜2005年度が第2期、2006〜2008年度が第3期、2009〜2011年度が第4期となっている。事業計画策定にあたっては、保健医療福祉分野や社会経済分野等の有識者からなる審議会を組織する必要があり、実態把握結果等に基づき慎重な議論を重ねて策定を行う。また各年度や半期ごとに各種サービスインフラの整備状況(事業実績)の進捗管理も行う必要があり、事業計画と事業実績とのずれの原因特定やその解消に向けても上記審議会にて審議していく必要がある。自治体職員は、自治体全体や生活圏域ごとに、サービス種類ごとの整備状況についてその進捗の遅れや過度な整備の有無等についてタイムリーかつ定量的に把握した上で、上記審議会への報告や事業計画の見直し等を的確かつ効果的に行っていく必要がある。 In business planning, based on the results of the above-mentioned grasp of the actual situation, how to develop each service by considering the nursing care insurance service as a service infrastructure for the whole local government and each living area (service provision amount) And a specific plan for the project cost). In the long-term care insurance, all local governments formulate a business plan once every three years and calculate the insurance premiums collected from the insured among the residents in each period. Specifically, the fiscal year 2002 to 2002 is the first nursing care insurance business plan, the fiscal year 2003 to 2005 is the second term, the fiscal year 2006 to 2008 is the third term, and the fiscal year 2009 to 2011 is the fourth term. When formulating a business plan, it is necessary to organize a council consisting of experts in the fields of health and welfare and socio-economic fields, etc., and formulate it with careful discussion based on the results of grasping the actual situation. In addition, it is necessary to manage the progress of various service infrastructure developments (business results) every fiscal year or semi-annual, and the above council discusses the cause of the difference between the business plan and business results and the resolution. There is a need to continue to. Local government officials should make timely and quantitative assessments of the status of maintenance for each type of service for the entire local government and living spheres, including the delay in progress and the presence or absence of excessive maintenance. It is necessary to review the business plan accurately and effectively.
これらを本業務分析システムに当てはめると、業務実施対象項目にはサービス大分類(居宅介護サービス、予防サービス、施設サービスなど)が該当し、業務実施結果項目には上述した各サービス大分類別のサービス種類項目が該当し、その結果を表す数値としてはサービス種類別の回数または給付費の実績値の事業計画値に対する比率としての事業進捗率を用いる。 When these are applied to this business analysis system, the service implementation items correspond to service major categories (home care services, preventive services, facility services, etc.), and the business implementation result items include the service types for each service major category described above. As the numerical value representing the result, the business progress rate as the ratio of the actual value of the service cost or the actual value of the benefit cost to the business plan value is used.
これらのサービス大分類毎に、図6及び図10と同様なデータ構成により、各サービス種類別の回数または給付費の事業計画値に対する比率としての事業進捗率と、事業計画上の理想的な進捗率(100%)とのずれをカイ二乗演算手段12及びカイ二乗検定手段13により、算出する。 For each of these major service categories, the same data structure as in FIGS. 6 and 10, and the business progress rate as a ratio of the number of times for each service type or the benefit plan to the business plan value, and the ideal progress in the business plan The deviation from the rate (100%) is calculated by the chi-square calculation means 12 and the chi-square test means 13.
すなわち、図6及び図10と同様に、サービス大分類毎に、理想的進捗状況と分析対象となる生活圏域とを縦軸にとり、横軸に「訪問介護」、「訪問入浴介護」、「訪問介護」、・・・などのサービス種類項目を配置し、理想的な進捗率(100%)及び各生活圏域の、前記サービス種類別の回数または給付費の実績値とそれらの事業計画に対する比率としての事業進捗率をマトリックス上に配置したデータを用いる。そしてこのデータから、カイ二乗演算手段12により、理想進捗率に対する各生活圏域のカイ二乗値をそれぞれ算出する。 That is, as in FIG. 6 and FIG. 10, for each major service category, the vertical axis indicates the ideal progress status and the life zone to be analyzed, and the horizontal axis indicates “visiting nursing care”, “visiting bathing nursing care”, “ Service type items such as “visiting nursing care”, etc. are arranged, and the ideal progress rate (100%) and the number of times for each service type or the actual value of benefit costs and their business plans for each service area The data that arranges the business progress rate as a ratio on the matrix is used. From this data, the chi-square calculating means 12 calculates the chi-square value of each living area with respect to the ideal progress rate.
このようにして算出した生活圏域毎のカイ二乗値をカイ二乗検定手段13により、予め設定された有意水準と、サービス種類数から決まる自由度に基づき、理想進捗率とのずれの有無、及びずれの程度を生活圏域毎にそれぞれ検定する。図6(a)(b)及び図10(a)(b)と同様な実施結果分布表(名称例として、「サービス大分類別・生活圏域別・サービス種類別事業計画進捗率分布表」と名付けられる)を得ることができる。 Based on the chi-square test means 13 for the chi-square value calculated for each living area in this way, based on a preset significance level and the degree of freedom determined from the number of service types, Test the degree of deviation for each living area. Implementation results distribution table similar to FIGS. 6 (a), 6 (b) and 10 (a) (b) (as example names, “Business plan progress rate distribution table by service major category, life zone, service type”) Named).
また、前述した認定調査及び認定審査と同様に、ずれ項目特定手段15により、生活圏域毎のずれ項目(進捗の遅れたサービス種類等)を一覧表示したずれ項目一覧表19(名称例として、「生活圏域別・サービス大分類別・ずれサービス種類一覧表」と名付けられる)を出力したり、項目対比手段16により理想進捗率(事業計画値)とのサービス種類別進捗率を比較した対比グラフ20(名称例として、「個別生活圏域向け・サービス大分類別・事業計画値との対比資料」と名付けられる)を出力したり、状態変化対比手段17により同じ生活圏域における事業計画適正化施策実施前と実施後におけるサービス種類別進捗率を対比した効果分析対比グラフ21(名称例として、「個別生活圏域向け・サービス大分類別・サービス種類別回数/費用の履歴変化資料」と名付けられる)を出力したりすることができる。以上のまとめを、図15のF列に記載した。
Similarly to the above-described certification survey and certification examination, the deviation item specifying means 15 displays a deviation item list 19 (as an example of name) that displays a list of deviation items (service types, etc. whose progress has been delayed) for each living area. Comparison graph comparing output rate by service type with ideal progress rate (business plan value) by item comparison means 16 20 (named as “Examples for individual life spheres, classified by service majors / comparison with business plan values”), or by means of state change comparison means 17 for business plan optimization measures in the same life sphere Effect
次に、この業務分析システムを、自治体職員が行う費用対効果分析業務の分析にも用いる場合を説明する。 Next, the case where this business analysis system is used also for the analysis of the cost-effectiveness analysis business which a local government employee performs is demonstrated.
昨今の給付適正化の流れの中で、介護保険サービスの費用対効果を定量的に把握する必要が出てきている。具体的には、ある時点で「要支援」であった対象者を12ヶ月や24ヶ月にわたって追跡し、その経時変化の状況を「悪化率」として定義し、またその間に利用されたサービス全体の「費用」を介護給付実績データ(レセプトデータ)から計算し、その比率を費用対効果(悪化率/費用)として算出する。費用対効果算出にあたっては、「要支援」だけでなく全ての要介護区分ごとに行ってもよいし、全区分や予防給付(要支援1・2)と介護給付(要介護1〜5)に分けて行ってもよい。またこれらの費用対効果について、自治体内の生活圏域ごと、居宅介護支援事業所や地域包括支援センターごと、さらにケアマネージャごとに比較分析し指導することができれば、より具体的な費用対効果の改善につなげられる可能性がある。自治体(保険者)職員は、生活圏域ごと、各ケアマネ機関(居宅介護支援事業所・地域包括支援センター)やケアマネージャごとに、介護保険サービスの費用対効果の状況や傾向等を定量的に把握した上で、費用対効果の高いケアプラン作成方法の抽出や標準化等に向けて、的確かつ効果的な教育・指導を行っていく必要がある。
In the current trend of optimizing benefits, it is necessary to quantitatively grasp the cost effectiveness of nursing care insurance services. Specifically, the subjects who were “supported” at a certain point in time were tracked for 12 months or 24 months, and the status of changes over time was defined as the “deterioration rate”. “Cost” is calculated from long-term care benefit data (receipt data), and the ratio is calculated as cost effectiveness (deterioration rate / cost). In calculating the cost-effectiveness, it may be performed not only for “support required” but also for every category requiring care, and for all categories and preventive benefits (
これらを本業務分析システムに当てはめると、業務実施対象項目には年齢階級と性別の組み合わせ等が該当し、業務実施結果項目には要介護区分別費用対効果分析項目が該当し、その結果を表す数値としては評価開始時点における要介護区分ごとの所定評価期間における悪化率や費用対効果(=悪化率/累積給付費)を用いる。なお下記において、「/」の区切りごとにそれぞれの内容が対応しているものとする。 When these are applied to this work analysis system, the work execution target item corresponds to the combination of age group and gender, etc., and the work execution result item corresponds to the cost-effectiveness analysis item for each type of care required, and represents the result. As numerical values, the deterioration rate and cost-effectiveness (= deterioration rate / cumulative benefit cost) in the predetermined evaluation period for each category requiring care at the start of evaluation are used. In the following, it is assumed that each content corresponds to each “/” delimiter.
年齢階級と性別の組み合わせ毎に、図6及び図10と同様なデータ構成により、自治体内の各生活圏域/各ケアマネ機関/ケアマネージャと、自治体全体平均/複数のモデルケアマネ機関のモデル平均/複数のモデルケアマネージャのモデル平均とのずれをカイ二乗演算手段12及びカイ二乗検定手段13により算出する。 For each combination of age group and gender, the same data structure as in FIG. 6 and FIG. 10 is used, and each living area / each care management organization / care manager in the local government and the average for the whole local government / model average for multiple model care management organizations / Deviations from the model average of a plurality of model care managers are calculated by the chi-square calculating means 12 and the chi-square test means 13.
すなわち、図6及び図10と同様に、年齢階級と性別の組み合わせ毎に、自治体全体平均/モデルケアマネ機関平均/モデルケアマネージャ平均と分析対象となる生活圏域/ケアマネ機関/ケアマネージャとを縦軸にとり、横軸に「全区分」、「予防給付」、「介護給付」、「要支援1、2」、「要介護1〜5」などの要介護区分等を配置し、自治体全体平均/モデルケアマネ機関平均/モデルケアマネージャ平均及び各生活圏域/各ケアマネ機関/各ケアマネージャの、評価開始時点における要介護区分ごとの所定評価期間における悪化率や費用対効果(=悪化率/累積給付費)をマトリックス上に配置したデータを用いる。そしてこのデータから、カイ二乗演算手段12により、自治体全体平均/モデルケアマネ機関平均/モデルケアマネージャ平均に対する各生活圏域/各ケアマネ機関/各ケアマネージャのカイ二乗値をそれぞれ算出する。
That is, as in FIG. 6 and FIG. 10, for each combination of age group and gender, the municipal average / model care management organization average / model care manager average and the analysis target living area / care management organization / care manager are Along the axis, the horizontal axis shows “all categories”, “preventive benefits”, “nursing care benefits”, “
このようにして算出した生活圏域/ケアマネ機関/ケアマネージャ毎のカイ二乗値をカイ二乗検定手段13により、予め設定された有意水準と、要介護区分数から決まる自由度に基づき、自治体全体平均/モデルケアマネ機関平均/モデルケアマネージャ平均とのずれの有無、及びずれの程度を生活圏域/ケアマネ機関/ケアマネージャ毎にそれぞれ検定する。図6(a)(b)及び図10(a)(b)と同様な実施結果分布表(名称例として、実施結果を表す数値が悪化率の場合には、「年齢階級&性別組合せ別・生活圏域別・評価開始時点における要介護区分別悪化率分布表」、「年齢階級&性別組合せ別・ケアマネ機関別・評価開始時点における要介護区分別悪化率分布表」、および「年齢階級&性別組合せ別・ケアマネージャ別・評価開始時点における要介護区分別悪化率分布表」などと名付けられ、また実施結果を表す数値が費用対効果の場合には、「年齢階級&性別組合せ別・生活圏域別・評価開始時点における要介護区分別費用対効果分布表」、「年齢階級&性別組合せ別・ケアマネ機関別・評価開始時点における要介護区分別費用対効果分布表」および「年齢階級&性別組合せ別・ケアマネージャ別・評価開始時点における要介護区分別費用対効果分布表」などと名付けられる)を得ることができる。 The chi-square value for each living area / care management organization / care manager calculated in this way is calculated by the chi-square test means 13 based on the significance level set in advance and the degree of freedom determined from the number of nursing care categories. / Model care management organization average / Model care manager average presence / absence of deviation and degree of deviation are verified for each living area / care management organization / care manager. 6 (a) (b) and FIG. 10 (a) (b), an implementation result distribution table (for example, when the numerical value representing the implementation result is a deterioration rate, “by age group & gender combination. “Deterioration rate distribution table by long-term care at the start of evaluation by life sphere”, “Deterioration rate distribution table by age group & gender combination, by care manager, and by long-term care required by evaluation start”, and “Age class & If the numerical value representing the results of the implementation is cost-effective, such as “gender combination / care manager / care manager classification at the start of evaluation”, etc. "Cost-effectiveness distribution table by nursing care category at the start of evaluation by sphere", "Cost-effective distribution table by nursing care category by age group & gender combination, by care management organization" and "Age class & Gender combination Care Segment cost-effective distribution tables in by manager and evaluation start time "named etc.) can be obtained.
また、前述した認定調査及び認定審査と同様に、ずれ項目特定手段15により、生活圏域/ケアマネ機関/ケアマネージャ毎のずれ項目(年齢階級と性別の組み合わせ別の要介護区分等)を一覧表示したずれ項目一覧表19(名称例として、実施結果を表す数値が悪化率の場合には、「生活圏域別・ずれ年齢階級&性別&ずれ要介護区分一覧表[悪化率]」、「ケアマネ機関別・ずれ年齢階級&性別&ずれ要介護区分一覧表[悪化率]」、および「ケアマネージャ別・ずれ年齢階級&性別&ずれ要介護区分一覧表[悪化率]」などと名付けられ、また実施結果を表す数値が費用対効果の場合には、「生活圏域別・ずれ年齢階級&性別&ずれ要介護区分一覧表[費用対効果]」、「ケアマネ機関別・ずれ年齢階級&性別&ずれ要介護区分一覧表[費用対効果]」および「ケアマネージャ別・ずれ年齢階級&性別&ずれ要介護区分一覧表[費用対効果]」などと名付けられる)を出力したり、項目対比手段16により自治体全体平均/モデルケアマネ機関平均/モデルケアマネージャ平均との要介護区分別数値を比較した対比グラフ20(名称例として、実施結果を表す数値が悪化率の場合には、「個別生活圏域向け・自治体平均との年齢階級&性別別・要介護区分別悪化率対比資料」、「個別ケアマネ機関向け・モデルとの年齢階級&性別別・要介護区分別悪化率対比資料」、および「個別ケアマネージャ向け・モデルとの年齢階級&性別別・要介護区分別悪化率対比資料」などと名付けられ、また実施結果を表す数値が費用対効果の場合には、「個別生活圏域向け・自治体平均との年齢階級&性別別・要介護区分別費用対効果対比資料」、「個別ケアマネ機関向け・モデルとの年齢階級&性別別・要介護区分別費用対効果対比資料」および「個別ケアマネージャ向け・モデルとの年齢階級&性別別・要介護区分別費用対効果対比資料」などと名付けられる)を出力したり、状態変化対比手段17により同じ生活圏域/ケアマネ機関/ケアマネージャにおける適正化施策実施前と実施後における要介護区分別数値を対比した効果分析対比グラフ21(名称例として、実施結果を表す数値が悪化率の場合には、「個別生活圏域向け年齢階級&性別別・要介護区分別悪化率の履歴変化資料」、「個別ケアマネ機関向け・適正化施策実施前後の年齢階級&性別別・要介護区分別悪化率の履歴変化資料」、および「個別ケアマネージャ向け・適正化施策実施前後の年齢階級&性別別・要介護区分別悪化率の履歴変化資料」などと名付けられ、また実施結果を表す数値が費用対効果の場合には、「個別生活圏域向け年齢階級&性別別・要介護区分別費用対効果の履歴変化資料」、「個別ケアマネ機関向け・適正化施策実施前後の年齢階級&性別別・要介護区分別費用対効果の履歴変化資料」および「個別ケアマネージャ向け・適正化施策実施前後の年齢階級&性別別・要介護区分別費用対効果の履歴変化資料」などと名付けられる)を出力したりすることができる。以上のまとめを、図16のG列に記載した。
In addition, similar to the above-mentioned certification survey and certification examination, the deviation item specifying means 15 displays a list of deviation items for each living area / care management organization / care manager (classification of care required for each age group and gender combination). Displacement item list 19 (As a name example, if the numerical value indicating the result of the implementation is a deterioration rate, “List by life sphere / displacement age class & gender & displacement care need category list [deterioration rate]”, “care manager” It is named as “Institutional / Miscellaneous Age Class & Gender & Misalignment of Long-Term Care Required List [Deterioration Rate]”, “By Care Manager / Miscellaneous Age Class & Gender & Misalignment of Long-Term Care Required List [Deterioration Rate]”, etc. If the figures representing the results of the implementation are cost-effective, “Separate Age Group & Gender & Deviation Care Category List [Cost-Effective]”, “Care Management Institution / Shift Age Class & Gender & List of necessary care category Cost effective ”and“ care manager / deviation age class & gender & deviation care need list [cost effectiveness] ”, etc., or by means of item comparison 16 Comparison chart 20 comparing numerical values for each nursing care category with the institutional average / model care manager average (for example, if the numerical value representing the implementation result is a deterioration rate, “the age of the individual living area / local average” "Deterioration rate comparison data by class & gender / care-required category", "Individual care manager organization / model and age group & gender / deterioration rate comparison data by long-term care category", and "For individual care manager / model" Names such as age group & gender / deterioration rate comparison data by long-term care need ”, etc., and when the numerical value representing the implementation results is cost-effective, Cost-effectiveness comparison materials by age group & gender / care-requiring category, “Cost-effectiveness comparison materials by age group & gender / care-required category for individual care management organization” and “Individual care manager model” Before the implementation of optimization measures in the same living area / care manager / care manager by means of state change comparison means 17). And the effect
以上これらの結果、管理監督者である自治体は、現場部門である認定調査機関や認定調査員、認定審査を行う合議体、ケアマネ機関やケアマネージャ、サービス提供事業者、また自身の実態把握、事業計画、費用対効果分析等の各業務実施結果をそれぞれ詳細に分析することができ、その分析結果にしたがって教育・指導・助言などの適正化施策を適切に実施することができる。 As a result of the above, the local government, which is a supervisory supervisor, is the accredited research institute and accredited investigator who is the on-site department, the panel that conducts the accreditation review, the care management institution and care manager, the service provider, Each work execution result such as planning and cost-benefit analysis can be analyzed in detail, and appropriate optimization measures such as education, guidance and advice can be appropriately implemented according to the analysis result.
なお、以上の発明の説明は、管理監督者が自治体であり、その傘下の現場部門の業務実施結果を分析し、現場部門への教育・指導向け資料を作成するものとしたが、介護保険事業を統括する厚生労働省を管理監督者とし、各自治体の事業実施結果を分析し、全自治体への教育・指導向け資料を作成することも可能である。管理監督者が厚生労働省の場合の、各介護保険事業における本発明に係る対応関係を、図17(認定調査、認定審査)、図18(ケアマネジメント、サービス提供)、図19(実態把握、事業計画)および図20(費用対効果分析)に示す。 In the explanation of the above invention, the supervisor is a local government and analyzes the results of business operations in the departments under its control, and creates materials for education and guidance to the field departments. The Ministry of Health, Labor and Welfare, which supervises the management, can also be used as a supervisor to analyze the results of project implementation in each local government and create materials for education and guidance for all local governments. FIG. 17 (accreditation survey, accreditation examination), FIG. 18 (care management, service provision), FIG. 19 (understanding of actual conditions, business), when the supervisor is the Ministry of Health, Labor and Welfare. Plan) and FIG. 20 (cost-effectiveness analysis).
以下では、この業務分析システムを、厚労省が行う全自治体(全保険者)が運用管理する認定調査業務の全体分析や教育・指導にも用いる場合を説明する。 In the following, a case will be described in which this business analysis system is also used for overall analysis, education and guidance of accredited survey work operated and managed by all local governments (all insurers) conducted by the Ministry of Health, Labor and Welfare.
各自治体では、前述のように、認定申請があると、認定調査機関の認定調査員が身体状況などについて認定調査を行う。その際、厚労省の所轄部門においては、これらの全自治体の認定調査業務に対する運用管理状況や傾向等を定量的に把握した上で、認定調査の理解向上と適正化(平準化等)に向けて、全自治体に対して的確かつ効果的な教育・指導を行っていく必要がある。 As described above, in each local government, when an application for certification is made, a certified researcher of a certified research organization conducts a certification survey on the physical condition. At that time, the Ministry of Health, Labor and Welfare's jurisdiction will improve the understanding and optimization (leveling, etc.) of the qualification survey after quantitatively grasping the operational management status and trends for the qualification survey work of all local governments. Therefore, it is necessary to provide accurate and effective education and guidance to all local governments.
これらを本業務分析システムに当てはめると、業務実施対象項目には認定調査項目(認定2009では第1群から第5群までの55項目)/障害自立度/認知症自立度/一次判定等が該当し、業務実施結果項目には上述した各認定調査結果を表す選択肢/2つの自立度の各区分/一次判定の各区分が該当し、その結果を表す数値としては認定調査結果の選択肢別/2つの自立度区分/一次判定区分の各件数を用いる。
When these are applied to this business analysis system, the items subject to work are accredited survey items (55 items from
これらの認定調査項目の各選択肢や2つの自立度または一次判定の各分毎に、図6及び図10と同様なデータ構成により、各自治体と、複数のモデル自治体のモデル平均とのずれをカイ二乗演算手段12及びカイ二乗検定手段13により、算出する。モデル自治体とは、自治体担当職員全体が認定調査業務に精通し、管轄下の認定調査機関や認定調査員への指導教育等が徹底されている自治体を選抜して登録する。 For each option of these certified survey items and each minute of the two independence or primary judgments, the difference between each municipality and the model average of a plurality of model municipalities is determined by the same data structure as in FIGS. Calculation is performed by the square calculation means 12 and the chi-square test means 13. A model local government selects and registers local governments who are familiar with accredited survey work and who have thorough instructional training for accredited survey institutions and authorized surveyors under their jurisdiction.
すなわち、図6及び図10と同様に、認定調査項目/2つの自立度/一次判定毎に、モデル平均(モデル自治体の平均値)と分析対象となる各自治体とを縦軸にとり、横軸に所定認定調査項目の選択肢/2つの自立度や一次判定の各区分を配置し、モデル平均及び各自治体の、前記選択肢や区分ごとの件数及びその比率をマトリックス上に配置したデータを用いる。そしてこのデータから、カイ二乗演算手段12により、モデル平均に対する各自治体のカイ二乗値をそれぞれ算出する。 That is, as in FIG. 6 and FIG. 10, the vertical axis represents the model average (the average value of the model local government) and each local government to be analyzed for each authorized survey item / two degree of independence / primary determination, and the horizontal axis The choices of the predetermined authorized survey items / two categories of independence and primary determination are arranged, and data in which the model average and the number of cases and the ratio of each choice and category of each municipality are arranged on a matrix are used. Then, from this data, the chi-square calculating means 12 calculates the chi-square value of each local government with respect to the model average.
このようにして算出した自治体毎のカイ二乗値をカイ二乗検定手段13により、予め設定された有意水準と、各調査項目の選択肢数/2つの自立度や一次判定の区分数から決まる自由度に基づき、モデル平均とのずれの有無、及びずれの程度を自治体毎にそれぞれ検定する。図6(a)(b)及び図10(a)(b)と同様な実施結果分布表(名称例として、「調査項目別・自治体別調査結果分布表」と名付けられる)を得ることができる。 The chi-square value for each municipality calculated in this way is converted into a degree of freedom determined by the chi-square test means 13 based on a preset significance level and the number of choices for each survey item / 2 independent degrees and the number of primary judgment categories. Based on this, each municipality is tested for the presence or absence of deviation from the model average and the degree of deviation. An implementation result distribution table similar to FIGS. 6 (a), 6 (b) and 10 (a), 10 (b) can be obtained (named as “survey result distribution table by survey item / local government” as an example). .
また、ずれ項目特定手段15により、自治体毎のずれ項目を一覧表示したずれ項目一覧表19(名称例として、「自治体別・ずれ調査項目一覧表」と名付けられる)を出力したり、項目対比手段16によりモデル平均との認定調査項目別/2つの自立度や一次判定別の数値を比較したモデル平均との対比グラフ20(名称例として、「個別自治体向け・モデルとの調査結果対比資料」と名付けられる)を出力したり、状態変化対比手段17により同じ自治体における適正化施策実施前と実施後における認定調査項目別/2つの自立度や一次判定別の数値を対比した効果分析対比グラフ21(名称例として、「個別自治体向け・適正化施策実施前後の調査結果効果分析対比資料」と名付けられる)を出力したりすることができる。以上のまとめを、図17のA列に記載した。
Further, the deviation item specifying means 15 outputs a deviation item list 19 (named as “local government / deviation survey item list” as a name example) that lists deviation items for each municipality, and item comparison means 16
次に、この業務分析システムを、厚労省が行う全自治体(全保険者)が運用管理する認定審査業務の全体分析や教育・指導にも用いる場合を説明する。 Next, a case will be described in which this business analysis system is also used for overall analysis, education and guidance of accreditation examination business operated and managed by all local governments (all insurers) conducted by the Ministry of Health, Labor and Welfare.
各自治体における認定審査は、前述のように、保健・医療・福祉の専門家からなる介護認定審査会で、一次判定結果、認定調査結果、主治医意見書及び特記事項の内容を総合的に確認し、二次判定が行われ、介護を要するかどうか、また、介護を要する場合はどの程度の介護を要するかについての判定を行う。その際、厚労省の所轄部門においては、これらの全自治体の認定審査業務に対する運用管理状況や傾向等を定量的に把握した上で、認定審査の理解向上と適正化(平準化等)に向けて、全自治体に対して的確かつ効果的な教育・指導を行っていく必要がある。 As described above, the certification review in each local government is a care certification review committee consisting of health, medical and welfare specialists, which comprehensively confirms the contents of the primary judgment results, certification survey results, doctor's opinion, and special instructions. A secondary determination is made to determine whether care is required, and if care is required, how much care is required. At that time, the Ministry of Health, Labor and Welfare's competent department will quantitatively grasp the operational management status and trends of these all local governments for accreditation examination work, and then improve the understanding and optimization (leveling etc.) of the accreditation examination. Therefore, it is necessary to provide accurate and effective education and guidance to all local governments.
これらを本業務分析システムに当てはめると、業務実施対象項目には一次判定区分(全区分、予防給付区分、介護給付区分、要支援1・2、要介護1〜5)/申請区分(新規、更新、変更)/現在の状況(居宅、施設等)等が該当し、業務実施結果項目には上述した重軽度変更項目が該当し、その結果を表す数値としては軽度変更件数/変更無し件数/重度変更件数を用いる。 When these are applied to this business analysis system, the items subject to business execution are primary judgment categories (all categories, preventive benefit categories, long-term care benefits categories, support needs 1 and 2, long-term care needs 1 to 5) / application categories (new, updated) Change) / current situation (home, facility, etc.), etc., the above-mentioned minor change items correspond to the work execution result items, and the numerical value indicating the result is the number of minor changes / number of no changes / severity Use the number of changes.
上記の業務実施対象項目(一次判定区分、申請区分、現在の状況等)毎に、図6及び図10と同様なデータ構成により、各自治体と、複数のモデル自治体のモデル平均とのずれをカイ二乗演算手段12及びカイ二乗検定手段13により、算出する。モデル自治体とは、自治体担当職員全体が認定審査業務に精通し、管轄下の合議体への指導教育等が徹底されている自治体を選抜して登録する。 The difference between each municipality and the model average of multiple model municipalities is determined by the same data structure as in FIG. 6 and FIG. 10 for each of the above-mentioned work execution target items (primary judgment category, application category, current situation, etc.). Calculation is performed by the square calculation means 12 and the chi-square test means 13. A model local government selects and registers a local government where all staff in charge of the local government are familiar with accreditation examination work and thorough instructional education for the committee under its jurisdiction.
すなわち、図6及び図10と同様に、上記の業務実施対象項目毎に、モデル平均(モデル自治体の平均値)と分析対象となる自治体とを縦軸にとり、横軸に「軽度変更」、「変更無し」、「重度変更」などの重軽度変更項目を配置し、モデル平均及び各自治体の、前記重軽度変更項目ごとの件数及びその比率をマトリックス上に配置したデータを用いる。そしてこのデータから、カイ二乗演算手段12により、モデル平均に対する各自治体のカイ二乗値をそれぞれ算出する。 That is, as in FIG. 6 and FIG. 10, the model average (average value of the model local government) and the local government to be analyzed are plotted on the vertical axis and “Minor change”, “ Severity change items such as “no change” and “severe change” are arranged, and data in which the model average and the number and ratio of each municipality change item of each municipality are arranged on a matrix are used. Then, from this data, the chi-square calculating means 12 calculates the chi-square value of each local government with respect to the model average.
このようにして算出した自治体毎のカイ二乗値をカイ二乗検定手段13により、予め設定された有意水準と、重軽度変更項目数(上記例では3個)から決まる自由度(2=3−1)に基づき、モデル平均とのずれの有無、及びずれの程度を自治体毎にそれぞれ検定する。図6(a)(b)及び図10(a)(b)と同様な実施結果分布表(名称例として、「一次判定区分別・自治体別重軽度変更結果分布表」、「申請区分別・自治体別重軽度変更結果分布表」および「現在の状況別・自治体別重軽度変更結果分布表」などと名付けられる)を得ることができる。 The chi-square value calculated for each municipality in this way is determined by the chi-square test means 13 and the degree of freedom (2 = 3-1) determined from the preset significance level and the number of severity change items (three in the above example). ), Each municipality is tested for the presence or absence of deviation from the model average and the degree of deviation. Implementation results distribution table similar to FIGS. 6 (a), 6 (b) and 10 (a) (b) (as examples of names, “Distribution table of severity change results by primary judgment category / local government”, “ “Distributed distribution table of severity change results by local government” and “distribution distribution table of severity change results by current situation / local government”).
また、前述した認定調査と同様に、ずれ項目特定手段15により、自治体毎のずれ項目を一覧表示したずれ項目一覧表19(名称例として、「自治体別・ずれ一次判定区分別&ずれ重軽度変更項目一覧表」、「自治体別・ずれ申請区分別&ずれ重軽度変更項目一覧表」および「自治体別・ずれ現在の状況別&ずれ重軽度変更項目一覧表」などと名付けられる)を出力したり、項目対比手段16によりモデル平均との重軽度変更項目別数値(比率等)を比較したモデル平均との対比グラフ20(名称例として、「個別自治体向け・一次判定区分別・モデルとの重軽度変更結果対比資料」、「個別自治体向け・申請区分別・モデルとの重軽度変更結果対比資料」および「個別自治体向け・現在の状況別・モデルとの重軽度変更結果対比資料」などと名付けられる)を出力したり、状態変化対比手段17により同じ自治体における適正化施策実施前と実施後における重軽度変更項目別数値(比率等)を対比した効果分析対比グラフ21(名称例として、「個別自治体向け・一次判定区分別適正化施策実施前後の重軽度変更効果分析対比資料」、「個別自治体向け・申請区分別適正化施策実施前後の重軽度変更効果分析対比資料」および「個別自治体向け・現在の状況別適正化施策実施前後の重軽度変更効果分析対比資料」などと名付けられる)を出力したりすることができる。以上のまとめを、図17のB列に記載した。 Similarly to the above-described accreditation survey, the deviation item specifying means 15 displays a deviation item list 19 that displays a list of deviation items for each municipality (for example, “By municipality / deviation primary judgment category & deviation severity change” "Item list", "Local government / deviation application category & deviation severity change item list" and "Local government / deviation current situation & deviation severity change item list") The comparison graph 20 with the model average comparing the numerical value (ratio, etc.) by item comparison means 16 with the severity change item with the model average (for example, “For individual local governments, by primary judgment category, severity with model "Comparison data for change results", "Comparison data for individual municipalities / by application category / model, and comparison data for minor changes with models" and "Comparison data for individual municipalities / by current status / comparison with results of severity change" The effect analysis comparison graph 21 (as an example of the name, comparing the numerical values (ratio, etc.) by the severity change items before and after the implementation of the optimization measures in the same local government by the state change comparison means 17 Material for comparative analysis of severity changes before and after implementation of optimization measures for individual municipalities / primary judgment categories ”,“ Material for comparative analysis of severity changes before and after implementation of optimization measures for individual municipalities ”and“ For individual municipalities ”・ It is possible to output “Severe change effect analysis comparison materials before and after implementation of optimization measures according to current situation”. The above summary is shown in column B of FIG.
次に、この業務分析システムを、厚労省が行う全自治体(全保険者)が運用管理するケアマネジメント業務の全体分析や教育・指導にも用いる場合を説明する。 Next, a case will be described in which this business analysis system is used for overall analysis, education and guidance of care management business operated and managed by all local governments (all insurers) conducted by the Ministry of Health, Labor and Welfare.
各自治体におけるケアマネジメントは、前述のように認定された要介護度に基づいて居宅介護支援事業所や地域包括支援センター(以下、ケアマネ機関と呼ぶ)がケアプランを作成する。その際、厚労省の所轄部門においては、これらの全自治体のケアマネジメント業務に対する運用管理状況や傾向等を定量的に把握した上で、ケアマネジメントの理解向上と適正化(平準化等)に向けて、全自治体に対して的確かつ効果的な教育・指導を行っていく必要がある。 As for care management in each local government, a home care support establishment or a regional comprehensive support center (hereinafter referred to as a care management organization) prepares a care plan based on the degree of care required as described above. At that time, the Ministry of Health, Labor and Welfare's jurisdiction department will quantitatively grasp the operational management status and trends for the care management work of all local governments, and then improve the understanding and optimization (leveling etc.) of care management. Therefore, it is necessary to provide accurate and effective education and guidance to all local governments.
これらを本業務分析システムに当てはめると、業務実施対象項目には状態像が該当し、業務実施結果項目には上述した各サービス種類が該当し、その結果を表す数値としては一人当たりの平均サービス利用費(平均給付費)を用いる。 When these are applied to this business analysis system, the status image is applicable to the work execution target item, each service type described above is applicable to the work execution result item, and the average service usage per person is the numerical value representing the result. Expenses (average benefit costs) are used.
上記状態像は、心身状態や介護力および経済力の組合せからなるが、心身状態とは、要介護度、認知症高齢者自立度、障害高齢者自立度等からなり、介護力は、独居・高齢者夫婦のみ・同居家族の有無などにより決定され、経済力は予め定められた保険料段階等に基づき決定される。なお現在、介護力や経済力は認定データとして厚労省へ送信されていないが、将来送信される場合を想定する。 The above state image consists of a combination of psychosomatic state, nursing power and economic power.The psychosomatic state consists of the degree of care required, the degree of independence of the elderly with dementia, the degree of independence of the elderly with disabilities, etc. It is determined only by elderly couples and whether there is a family living together, etc., and economic power is determined based on a predetermined premium level. At present, care power and economic power are not transmitted to the Ministry of Health, Labor and Welfare as certification data, but it is assumed that they will be transmitted in the future.
このような状態像を複数設定し、これら状態像毎に、図6及び図10と同様なデータ構成により、各自治体と、複数のモデル自治体のモデル平均とのずれをカイ二乗演算手段12及びカイ二乗検定手段13により、算出する。モデル自治体とは、自治体担当職員全体がケアマネジメント業務に精通し、管轄下のケアマネ機関(居宅介護支援事業所や地域包括支援センター)やケアマネージャへの指導教育等が徹底されている自治体を選抜して登録する。 A plurality of such state images are set, and for each of these state images, the difference between each local government and the model average of the plurality of model local governments is calculated using the chi-square calculation means 12 and the chi-square. Calculated by the square test means 13. Model local governments are selected from local government staff who are well versed in care management work and have thorough instruction and training for the care manager organizations (home care support offices and regional comprehensive support centers) and care managers under their jurisdiction. And register.
すなわち、図6及び図10と同様に、状態像毎に、モデル平均(モデル自治体の平均値)と分析対象となる自治体とを縦軸にとり、横軸に「訪問介護」、「訪問入浴介護」、「訪問介護」、・・・などのサービス種類を配置し、モデル平均及び各自治体の、前記サービス種類ごとの一人当たり平均給付費及びその比率をマトリックス上に配置したデータを用いる。そしてこのデータから、カイ二乗演算手段12により、モデル平均に対する各自治体のカイ二乗値をそれぞれ算出する。 That is, as in FIG. 6 and FIG. 10, for each state image, the vertical axis represents the model average (average value of the model local government) and the local government to be analyzed, and the horizontal axis represents “visit nursing care” and “visit bathing nursing care”. , “Visiting care”,... Are arranged, and the model average and the average benefit cost per person for each service type and the ratio of each municipality on the matrix are used. Then, from this data, the chi-square calculating means 12 calculates the chi-square value of each local government with respect to the model average.
このようにして算出した自治体毎のカイ二乗値をカイ二乗検定手段13により、予め設定された有意水準と、サービス種類数から決まる自由度に基づき、モデル平均とのずれの有無、及びずれの程度を自治体毎にそれぞれ検定する。図6(a)(b)及び図10(a)(b)と同様な実施結果分布表(名称例として、「状態像別・自治体別・サービス種類別一人当たり平均給付費分布表」と名付けられる)を得ることができる。 The chi-square value for each municipality calculated in this way is determined by the chi-square test means 13 based on a preset significance level and the degree of freedom determined from the number of service types, and whether or not there is a deviation from the model average. For each municipality. Implementation result distribution table similar to FIGS. 6 (a), 6 (b) and 10 (a) (b) (name example: “Distribution table of average benefits per person by state image, by local government, by service type”) Can be obtained).
また、前述した認定調査及び認定審査と同様に、ずれ項目特定手段15により、自治体毎のずれ項目を一覧表示したずれ項目一覧表19(名称例として、「自治体別・ずれサービス種類一覧表」と名付けられる)を出力したり、項目対比手段16によりモデル平均とのサービス種類別数値を比較したモデル平均との対比グラフ20(名称例として、「個別自治体向け・モデル自治体とのケアプラン結果対比資料[サービス種類版]」と名付けられる)を出力したり、状態変化対比手段17により同じ自治体における適正化施策実施前と実施後におけるサービス種類別数値を対比した効果分析対比グラフ21(名称例として、「個別自治体向け・適正化施策実施前後のケアプラン効果分析対比資料[サービス種類版]」と名付けられる)を出力したりすることができる。以上のまとめを、図15のC列に記載した。
Similarly to the above-described certification survey and certification examination, the deviation item specifying means 15 displays a
以上は、実施結果項目として「サービス種類」を例にとったが、実施結果項目を「サービス種類別サービス細分類項目(訪問介護の場合の身体介護、家事援助等)」とする場合についても、同様に適用することができる。 The above is an example of “service type” as an implementation result item. However, when the implementation result item is “service subcategory item by service type (physical care, home care, etc. in case of visiting care)” The same can be applied.
その場合には、実施結果項目以外は全て前述と同一のものとなる。また各分析資料としては、それぞれ名称例として、実施結果分布表が「状態像別・自治体別・サービス種類別・サービス細分類項目別一人当たり平均給付費分布表」、ずれ項目一覧表が「自治体別・サービス種類別・ずれサービス細分類項目一覧表」、モデルとの対比資料が「個別自治体向け・モデル自治体とのケアプラン結果対比資料[サービス細分類版]」、および効果分析対比資料が「個別自治体向け・適正化施策実施前後のケアプラン効果分析対比資料[サービス細分類版]」と名付けることができる。図18のC列にまとめを記載した。 In that case, everything except the implementation result items is the same as described above. In addition, each analysis document has an implementation result distribution table as `` Actual benefit cost distribution table per person by state image, by local government, by service type, by service subcategory item '', "By Service Type, Disparity Service Subcategory List", Model Comparison Material is "For Individual Local Governments / Care Plan Result Comparison Material with Model Local Government [Service Subcategory Version]", and Effect Analysis Comparison Material is " It can be named “care plan effect analysis comparison material [service sub-classification version]” before and after implementation of optimization measures for individual local governments. A summary is shown in column C of FIG.
次に、この業務分析システムを、厚労省が行う全自治体(全保険者)が運用管理するサービス提供業務の全体分析や教育・指導にも用いる場合を説明する。 Next, a case will be described in which this business analysis system is also used for overall analysis, education and guidance of service provision business operated and managed by all local governments (all insurers) conducted by the Ministry of Health, Labor and Welfare.
サービス提供内容は前述のとおりであるが、その際、厚労省の所轄部門においては、これらの全自治体のサービス提供業務に対する運用管理状況や傾向等を定量的に把握した上で、サービス提供の理解向上と適正化(平準化等)に向けて、全自治体に対して的確かつ効果的な教育・指導を行っていく必要がある。 The contents of service provision are as described above. At that time, the department in charge of the Ministry of Health, Labor and Welfare quantitatively grasps the operational management status and trends, etc. for the service provision work of all local governments, and then provides the service provision. It is necessary to provide accurate and effective education and guidance to all local governments in order to improve understanding and optimize (leveling, etc.).
これらを本業務分析システムに当てはめると、業務実施対象項目には状態像が該当し、業務実施結果項目には上述したサービス種類ごとのサービス細分類項目が該当し、その結果を表す数値としては一人当たりの平均サービス利用費(平均給付費)を用いる。 When these are applied to this business analysis system, the status image is applicable to the business execution target item, the service detailed classification item for each service type described above is applicable to the business execution result item, and a numerical value indicating the result is one. The average service usage cost (average benefit cost) per person is used.
上記状態像は、心身状態や介護力および経済力の組合せからなるが、心身状態とは、要介護度、認知症高齢者自立度、障害高齢者自立度等からなり、介護力は、独居・高齢者夫婦のみ・同居家族の有無などにより決定され、経済力は予め定められた保険料段階等に基づき決定される。上述のケアマネジメントと同様に、現在介護力や経済力は認定データとして厚労省へ送信されていないが、将来送信される場合を想定するものとする。 The above state image consists of a combination of psychosomatic state, nursing power and economic power.The psychosomatic state consists of the degree of care required, the degree of independence of the elderly with dementia, the degree of independence of the elderly with disabilities, etc. It is determined only by elderly couples and whether there is a family living together, etc., and economic power is determined based on a predetermined premium level. As in the case of the care management described above, the current nursing care power and economic power are not transmitted to the Ministry of Health, Labor and Welfare as certification data, but it is assumed that they will be transmitted in the future.
このような状態像を複数設定し、これら状態像毎に、図6及び図10と同様なデータ構成により、各自治体と、複数のモデル自治体のモデル平均とのずれをカイ二乗演算手段12及びカイ二乗検定手段13により、算出する。モデル自治体とは、自治体担当職員全体がサービス提供業務に精通し、管轄下のサービス提供事業者への指導教育等が徹底されている自治体を選抜して登録する。ケアマネ業務のモデル自治体としてもよい。 A plurality of such state images are set, and for each of these state images, the difference between each local government and the model average of the plurality of model local governments is calculated using the chi-square calculation means 12 and the chi-square. Calculated by the square test means 13. A model local government selects and registers a local government in which all staff in charge of the local government are familiar with service provision work and thorough instructional education for the service provider under their jurisdiction. It may be a model local government for care management.
すなわち、図6及び図10と同様に、状態像毎に、モデル平均(モデル自治体グループの平均値)と分析対象となる自治体とを縦軸にとり、横軸に訪問介護の場合であれば、「身体介護」、「家事援助」、・・・などのサービス細分類項目を配置し、モデル平均及び各自治体の、前記サービス細分類項目ごとの一人当たり平均給付費及びその比率をマトリックス上に配置したデータを用いる。そしてこのデータから、カイ二乗演算手段12により、モデル平均に対する各自治体のカイ二乗値をそれぞれ算出する。 That is, as in FIG. 6 and FIG. 10, for each state image, the model average (average value of the model local government group) and the local government to be analyzed are taken on the vertical axis, and in the case of visiting care on the horizontal axis, Service sub-category items such as “physical care”, “household assistance”,... Are arranged, and the average average per capita and the ratio of each model for each service sub-category of the model average and each local government are arranged on a matrix. Use data. Then, from this data, the chi-square calculating means 12 calculates the chi-square value of each local government with respect to the model average.
このようにして算出した自治体毎のカイ二乗値をカイ二乗検定手段13により、予め設定された有意水準(有意水準に対応するカイ二乗値の閾値)と、サービス細分類項目数から決まる自由度に基づき、モデル平均とのずれの有無、及びずれの程度を自治体毎にそれぞれ検定する。図6(a)(b)及び図10(a)(b)と同様な実施結果分布表(名称例として、「状態像別・自治体別・サービス細分類別一人当たり平均給付費分布表」と名付けられる)を得ることができる。 The chi-square value for each municipality calculated in this way is set to a degree of freedom determined by the chi-square test means 13 based on a preset significance level (threshold value of chi-square value corresponding to the significance level) and the number of service sub-classification items. Based on this, each municipality is tested for the presence or absence of deviation from the model average and the degree of deviation. Implementation results distribution table similar to FIGS. 6 (a), 6 (b) and 10 (a) (b) (name example: “Distribution table of average benefit costs per person by state image, by local government, by service sub-category”) Can be obtained).
また、前述した認定調査、認定審査およびケアマネジメントと同様に、ずれ項目特定手段15により、自治体毎のずれ項目を一覧表示したずれ項目一覧表19(名称例として、「自治体別・ずれ状態像別&ずれサービス細分類項目一覧表」と名付けられる)を出力したり、項目対比手段16によりモデル平均とのサービス細分類項目別数値を比較したモデル平均との対比グラフ20(名称例として、「個別自治体向け・モデル自治体とのサービス提供結果対比資料」と名付けられる)を出力したり、状態変化対比手段17により同じ自治体における適正化施策実施前と実施後におけるサービス細分類項目別数値を対比した効果分析対比グラフ21(名称例として、「個別自治体向け・適正化施策実施前後のサービス提供効果分析対比資料」と名付けられる)を出力したりすることができる。以上のまとめを、図18のD列に記載した。
Similarly to the above-described accreditation survey, accreditation examination, and care management, the deviation item specifying means 15 displays a
次に、この業務分析システムを、厚労省が行う全自治体(全保険者)が運用管理する実態把握業務の全体分析や教育・指導にも用いる場合を説明する。 Next, a case will be described in which this business analysis system is used for overall analysis, education, and guidance of the actual state grasping business operated and managed by all local governments (all insurers) conducted by the Ministry of Health, Labor and Welfare.
自治体(保険者)の介護保険部門の職員(主として計画担当)は、前述のように、認定者(要介護認定された者)や受給者(介護保険サービスを利用している者で、認定者よりも数は少ない)の実態把握に努める必要がある。その際、厚労省の所轄部門においては、これらの全自治体の実態把握業務に対する運用管理状況や傾向等を定量的に把握した上で、実態把握の理解向上と適正化(平準化等)に向けて、全自治体に対して的確かつ効果的な教育・指導を行っていく必要がある。 The staff (mainly in charge of planning) of the nursing care insurance department of the local government (insurer), as mentioned above, is a certified person (person who is certified as requiring nursing care) or a beneficiary (a person who uses the nursing care insurance service. It is necessary to make an effort to grasp the actual situation. At that time, the Ministry of Health, Labor and Welfare's jurisdiction will quantitatively grasp the operational management status and trends for the actual state grasping work of all local governments, and then improve understanding and optimization (leveling etc.) of the actual state grasping Therefore, it is necessary to provide accurate and effective education and guidance to all local governments.
これらを本業務分析システムに当てはめると、業務実施対象項目には年齢階級と性別の組み合わせ等が該当し、業務実施結果項目には上述した要介護区分、障害自立度区分、認知症自立度区分、介護力区分、および経済力区分等が該当し、その結果を表す数値としては上述の各区分の対象者人数を用いる。上述のケアマネジメントやサービス提供と同様に、現在介護力や経済力は認定データとして厚労省へ送信されていないが、将来送信される場合を想定するものとする。 When these are applied to this work analysis system, the work execution target items correspond to the combination of age group and gender, etc., and the work execution result items include the above-mentioned nursing care category, disability independence category, dementia independence category, Nursing power classification, economic power classification, and the like are applicable, and the number of persons in each classification described above is used as a numerical value representing the result. As in the case of the care management and service provision described above, it is assumed that the nursing care power and economic power are not currently transmitted to the Ministry of Health, Labor and Welfare as authorized data, but will be transmitted in the future.
このような年齢階級と性別の組み合わせを複数設定し、これらの組み合わせ毎に、図6及び図10と同様なデータ構成により、自治体と、あらかじめ設定したモデルグループとしての所属都道府県平均および全国平均等とのずれをカイ二乗演算手段12及びカイ二乗検定手段13により、算出する。 A plurality of combinations of such age classes and genders are set, and for each of these combinations, the local government and the prefecture average and national average as a model group set in advance by the same data structure as in FIG. 6 and FIG. Is calculated by the chi-square calculating means 12 and the chi-square test means 13.
すなわち、図6及び図10と同様に、年齢階級と性別の組み合わせ毎に、各平均(所属都道府県平均および全国平均等)と分析対象となる自治体とを縦軸にとり、横軸に要介護区分であれば「非該当、要支援1,2、要介護1〜5」などの各区分、障害自立度であればその各区分、認知症自立度であればその各区分、介護力であれば「独居老人、高齢者夫婦のみ、高齢者以外の同居者あり」などの各区分、および経済力であれば保険料段階の各区分を配置し、各平均及び各自治体の、各区分ごとの対象者人数及びその比率をマトリックス上に配置したデータを用いる。そしてこのデータから、カイ二乗演算手段12により、各平均(所属都道府県平均および全国平均等)に対する各自治体のカイ二乗値をそれぞれ算出する。
That is, as in FIG. 6 and FIG. 10, for each combination of age group and gender, the vertical axis represents each average (affiliated prefecture average, national average, etc.) and the municipality to be analyzed, and the horizontal axis represents the nursing care category. If it is "not applicable,
このようにして算出した自治体毎のカイ二乗値をカイ二乗検定手段13により、予め設定された有意水準と、各業務実施結果項目(要介護区分など)の区分数から決まる自由度に基づき、各平均(所属都道府県平均および全国平均等)とのずれの有無、及びずれの程度を自治体毎にそれぞれ検定する。図6(a)(b)及び図10(a)(b)と同様な実施結果分布表(名称例として、「年齢階級&性別組合せ別・自治体別・要介護度分布表」、「年齢階級&性別組合せ別・自治体別・障害自立度分布表」、「年齢階級&性別組合せ別・自治体別・認知症自立度分布表」、「年齢階級&性別組合せ別・自治体別・介護力分布表」および「年齢階級&性別組合せ別・自治体別・経済力分布表」などと名付けられる)を得ることができる。 The chi-square value calculated for each municipality in this way is calculated based on the degree of freedom determined by the chi-square test means 13 based on the preset significance level and the number of divisions of each work execution result item (such as a long-term care category). Each municipality is tested for whether or not there is a deviation from the average (prefectural average, national average, etc.). Implementation results distribution table similar to FIGS. 6 (a), 6 (b) and 10 (a) (b) (as name examples, “Age group & gender combination / locality / care level distribution table”, “Age class” & Gender Combination / Locality / Disability Independence Distribution Table ”,“ Age & Gender Combination / Local Government / Dementia Independence Distribution Table ”,“ Age & Gender Combination / Locality / Nursing Care Distribution Table ” And “named by age group & gender combination / local government / economic power distribution table”).
また、前述と同様に、ずれ項目特定手段15により、自治体毎のずれ項目(年齢階級と性別の組み合わせ別の要介護区分、障害自立度区分、認知症自立度区分、介護力区分、および経済力区分)を一覧表示したずれ項目一覧表19(名称例として、「自治体別・ずれ年齢階級&性別組合せ&ずれ要介護区分一覧表」、「自治体別・ずれ年齢階級&性別組合せ&ずれ障害自立度区分一覧表」、「自治体別・ずれ年齢階級&性別組合せ&ずれ認知症自立度区分一覧表」、「自治体別・ずれ年齢階級&性別組合せ&ずれ介護力区分一覧表」および「自治体別・ずれ年齢階級&性別組合せ&ずれ経済力区分一覧表」などと名付けられる)を出力したり、項目対比手段16により各平均(所属都道府県平均および全国平均等)との要介護区分別などの対象者人数を比較した平均との対比グラフ20(名称例として、「個別自治体向け・年齢階級&性別組合せ別・要介護度対比資料」、「個別自治体向け・年齢階級&性別組合せ別・障害自立度対比資料」、「個別自治体向け・年齢階級&性別組合せ別・認知症自立度対比資料」、「個別自治体向け・年齢階級&性別組合せ別・介護力対比資料」および「個別自治体向け・年齢階級&性別組合せ別・経済力対比資料」などと名付けられる)を出力したり、状態変化対比手段17により同じ自治体における各区分の対象者人数の最新事業計画期間と前回事業計画期間を対比した効果分析対比グラフ21(名称例として、「個別自治体向け・年齢階級&性別組合せ別・要介護度分布の履歴変化資料」、「個別自治体向け・年齢階級&性別組合せ別・障害自立度分布の履歴変化資料」、「個別自治体向け・年齢階級&性別組合せ別・認知症自立度分布の履歴変化資料」、「個別自治体向け・年齢階級&性別組合せ別・介護力の履歴変化資料」および「個別自治体向け・年齢階級&性別組合せ別・経済力の履歴変化資料」などと名付けられる)を出力したりすることができる。以上のまとめを、図19のE列に記載した。
In addition, as described above, the deviation
次に、この業務分析システムを、厚労省が行う全自治体(全保険者)が運用管理する事業計画業務の全体分析や教育・指導にも用いる場合を説明する。 Next, a case will be described in which this business analysis system is also used for overall analysis, education, and guidance of business planning work managed and managed by all local governments (all insurers) conducted by the Ministry of Health, Labor and Welfare.
各自治体における事業計画業務としては、前述のように、上記の実態把握の結果を踏まえて、自治体全体や各生活圏域について、介護保険サービスをサービスインフラとしてとらえて、各サービスをどのように整備していくか(サービス提供量とその事業費用等)の具体的な計画を立てる。その際、厚労省の所轄部門においては、これらの全自治体の事業計画業務に対する運用管理状況や傾向および進捗状況等を定量的に把握した上で、事業計画の理解向上と適正化(平準化等)に向けて、全自治体に対して的確かつ効果的な教育・指導を行っていく必要がある。 As described above, as a business plan operation in each local government, based on the results of the above-mentioned grasp of the actual situation, how to develop each service by considering the nursing care insurance service as a service infrastructure for the entire local government and each living area Make a specific plan for how much you want to do (service provision and business costs, etc.). At that time, the Ministry of Health, Labor and Welfare's competent department quantitatively grasps the operational management status, trends, and progress of these local governments' business plan operations, and then improves understanding and optimization (leveling) of business plans. It is necessary to provide accurate and effective education and guidance to all local governments.
これらを本業務分析システムに当てはめると、業務実施対象項目にはサービス大分類(居宅介護サービス、予防サービス、施設サービスなど)が該当し、業務実施結果項目には上述した各サービス大分類別のサービス種類項目が該当し、その結果を表す数値としてはサービス種類別の回数または給付費の実績値の事業計画値に対する比率としての事業進捗率を用いる。 When these are applied to this business analysis system, the service implementation items correspond to service major categories (home care services, preventive services, facility services, etc.), and the business implementation result items include the service types for each service major category described above. As the numerical value representing the result, the business progress rate as the ratio of the actual value of the service cost or the actual value of the benefit cost to the business plan value is used.
これらのサービス大分類毎に、図6及び図10と同様なデータ構成により、各サービス種類別の回数または給付費の事業計画値に対する比率としての事業進捗率と、事業計画上の理想的な進捗率(100%)とのずれをカイ二乗演算手段12及びカイ二乗検定手段13により、算出する。 For each of these major service categories, the same data structure as in FIGS. 6 and 10, and the business progress rate as a ratio of the number of times for each service type or the benefit plan to the business plan value, and the ideal progress in the business plan The deviation from the rate (100%) is calculated by the chi-square calculation means 12 and the chi-square test means 13.
すなわち、図6及び図10と同様に、サービス大分類毎に、理想的進捗状況と分析対象となる自治体とを縦軸にとり、横軸に「訪問介護」、「訪問入浴介護」、「訪問介護」、・・・などのサービス種類項目を配置し、理想的な進捗率(100%)及び各自治体の、前記サービス種類別の回数または給付費の実績値とそれらの事業計画に対する比率としての事業進捗率をマトリックス上に配置したデータを用いる。そしてこのデータから、カイ二乗演算手段12により、理想進捗率に対する各自治体のカイ二乗値をそれぞれ算出する。 That is, as in FIG. 6 and FIG. 10, for each service major classification, the ideal progress status and the municipality to be analyzed are plotted on the vertical axis, and “visit nursing care”, “visit bathing nursing care”, “visit nursing care” are plotted on the horizontal axis. Service type items such as “,” and so on, and the ideal progress rate (100%) and the number of times for each service type or the actual value of the benefit cost of each local government and the business as a ratio to their business plan Data with progress rates arranged on a matrix is used. And from this data, the chi-square calculating means 12 calculates the chi-square value of each local government with respect to the ideal progress rate.
このようにして算出した自治体毎のカイ二乗値をカイ二乗検定手段13により、予め設定された有意水準と、サービス種類数から決まる自由度に基づき、理想進捗率とのずれの有無、及びずれの程度を自治体毎にそれぞれ検定する。図6(a)(b)及び図10(a)(b)と同様な実施結果分布表(名称例として、「サービス大分類別・自治体別・サービス種類別事業計画進捗率分布表」と名付けられる)を得ることができる。 The chi-square value for each municipality calculated in this way is determined by the chi-square test means 13 based on the preset significance level and the degree of freedom determined from the number of service types, and whether or not there is a deviation from the ideal progress rate. The degree is verified for each municipality. Implementation result distribution table similar to FIGS. 6 (a), 6 (b) and 10 (a), (b) (named as “Example of business plan progress rate distribution table by major service category / local government / service type”) ) Can be obtained.
また、前述と同様に、ずれ項目特定手段15により、自治体毎のずれ項目(進捗の遅れたサービス種類等)を一覧表示したずれ項目一覧表19(名称例として、「自治体別・サービス大分類別・ずれサービス種類一覧表」と名付けられる)を出力したり、項目対比手段16により理想進捗率(事業計画値)とのサービス種類別進捗率を比較した対比グラフ20(名称例として、「個別自治体向け・サービス大分類別・事業計画値との対比資料」と名付けられる)を出力したり、状態変化対比手段17により同じ自治体における事業計画適正化施策実施前と実施後におけるサービス種類別進捗率を対比した効果分析対比グラフ21(名称例として、「個別自治体向け・サービス大分類別・サービス種類別回数/費用の履歴変化資料」と名付けられる)を出力したりすることができる。以上のまとめを、図19のF列に記載した。
In addition, as described above, the deviation item specifying means 15 displays a
次に、この業務分析システムを、厚労省が行う全自治体(全保険者)が運用管理する費用対効果分析業務の全体分析や教育・指導にも用いる場合を説明する。 Next, a case will be described in which this business analysis system is used for overall analysis, education and guidance of cost-effectiveness analysis business operated and managed by all local governments (all insurers) conducted by the Ministry of Health, Labor and Welfare.
各自治体では、前述のように、ある時点で「要支援」であった対象者を12ヶ月や24ヶ月にわたって追跡し、その経時変化の状況を「悪化率」として定義し、またその間に利用されたサービス全体の「費用」を介護給付実績データ(レセプトデータ)から計算し、その比率を費用対効果(悪化率/費用)として算出する。その際、厚生労働省(以下、「厚労省」と記す)の所轄部門においては、これらの全自治体の費用対効果分析業務に対する運用管理状況や傾向等を定量的に把握した上で、費用対効果分析の理解向上と適正化(平準化等)に向けて、全自治体に対して的確かつ効果的な教育・指導を行っていく必要がある。 As described above, each local government tracks the target who was “necessary to support” at a certain point in time for 12 months or 24 months, defines the status of the change over time as “deterioration rate”, and is used during that time. The “cost” of the entire service is calculated from the long-term care benefit performance data (receipt data), and the ratio is calculated as cost effectiveness (deterioration rate / cost). At that time, the department in charge of the Ministry of Health, Labor and Welfare (hereinafter referred to as the “Ministry of Health, Labor and Welfare”) quantitatively grasps the operational management status and trends for the cost-benefit analysis work of all local governments, It is necessary to provide accurate and effective education and guidance to all local governments in order to improve understanding and optimization (leveling, etc.) of effect analysis.
これらを本業務分析システムに当てはめると、業務実施対象項目には年齢階級と性別の組み合わせ等が該当し、業務実施結果項目には要介護区分別費用対効果分析項目が該当し、その結果を表す数値としては評価開始時点における要介護区分ごとの所定評価期間における悪化率や費用対効果(=悪化率/累積給付費)を用いる。なお下記において、「/」の区切りごとにそれぞれの内容が対応しているものとする。 When these are applied to this work analysis system, the work execution target item corresponds to the combination of age group and gender, etc., and the work execution result item corresponds to the cost-effectiveness analysis item for each type of care required, and represents the result. As numerical values, the deterioration rate and cost-effectiveness (= deterioration rate / cumulative benefit cost) in the predetermined evaluation period for each category requiring care at the start of evaluation are used. In the following, it is assumed that each content corresponds to each “/” delimiter.
年齢階級と性別の組み合わせ毎に、図6及び図10と同様なデータ構成により、各自治体と、全国平均/所属都道府県平均/同一人口クラスに所属する自治体グループ平均/同一高齢化率クラスに所属する自治体グループ平均、あるいはモデル自治体(モデル保険者)グループの平均(モデル平均)とのずれをカイ二乗演算手段12及びカイ二乗検定手段13により算出する。モデル自治体とは、自治体担当職員全体がケアマネジメント業務に精通し、管轄下のケアマネ機関(居宅介護支援事業所や地域包括支援センター)やケアマネージャへの指導教育等が徹底されている自治体を選抜して登録する。 For each combination of age group and gender, with the same data structure as in FIGS. 6 and 10, each local government belongs to the national average / affiliated prefecture average / local population group average / same aging rate class The deviation from the average of the local government group or the average of the model local government (model insurer) group (model average) is calculated by the chi-square calculating means 12 and the chi-square test means 13. Model local governments are selected from local government staff who are well versed in care management work and have thorough instruction and training for the care manager organizations (home care support offices and regional comprehensive support centers) and care managers under their jurisdiction. And register.
すなわち、図6及び図10と同様に、年齢階級と性別の組み合わせ毎に、全国平均/所属都道府県平均/同一人口クラスに所属する自治体グループ平均/同一高齢化率クラスに所属する自治体グループ平均、あるいはモデル自治体(モデル保険者)グループの平均(モデル平均)と分析対象となる自治体とを縦軸にとり、横軸に「全区分」、「予防給付」、「介護給付」、「要支援1、2」、「要介護1〜5」などの要介護区分等を配置し、上記各種平均及び各自治体の、評価開始時点における要介護区分ごとの所定評価期間における悪化率や費用対効果(=悪化率/累積給付費)をマトリックス上に配置したデータを用いる。そしてこのデータから、カイ二乗演算手段12により、上記各種平均に対する各自治体のカイ二乗値をそれぞれ算出する。 That is, as in FIG. 6 and FIG. 10, for each combination of age group and gender, the national average / affiliated prefecture average / local government group average belonging to the same population class / local government group average belonging to the same aging rate class, Or, the average of the model local government (model insurer) group (model average) and the local government to be analyzed are plotted on the vertical axis, and “All categories”, “Preventive benefits”, “Care benefits”, “Support required 1, 2 ”,“ Needs for Long-Term Care 1-5 ”, etc. are arranged, and the above-mentioned averages and local governments' deterioration rate and cost-effectiveness (= deterioration) in the predetermined evaluation period for each long-term care category at the start of evaluation (Rate / cumulative benefit cost) is used on the matrix. And from this data, the chi-square calculating means 12 calculates the chi-square value of each local government for the various averages.
このようにして算出した自治体毎のカイ二乗値をカイ二乗検定手段13により、予め設定された有意水準と、要介護区分数から決まる自由度に基づき、上記各種平均とのずれの有無、及びずれの程度を自治体毎にそれぞれ検定する。図6(a)(b)及び図10(a)(b)と同様な実施結果分布表(名称例として、実施結果を表す数値が悪化率の場合には、「年齢階級&性別組合せ別・自治体別・評価開始時点における要介護区分別悪化率分布表」と名付けられ、また実施結果を表す数値が費用対効果の場合には、「年齢階級&性別組合せ別・自治体別・評価開始時点における要介護区分別費用対効果分布表」と名付けられる)を得ることができる。 The chi-square value for each municipality calculated in this way is determined by the chi-square test means 13 based on the preset significance level and the degree of freedom determined from the number of nursing care categories, and whether or not there are deviations from the above various averages. The level of each is verified for each municipality. 6 (a) (b) and FIG. 10 (a) (b), an implementation result distribution table (for example, when the numerical value representing the implementation result is a deterioration rate, “by age group & gender combination. Named “Deterioration rate distribution table by nursing care category at the start of evaluation by local government” and when the numerical value representing the implementation result is cost-effective, “By age group & gender combination, by local government, at the start of evaluation Named “Cost-effectiveness distribution table by type of long-term care”).
また、前述と同様に、ずれ項目特定手段15により、自治体毎のずれ項目(年齢階級と性別の組み合わせ別の要介護区分等)を一覧表示したずれ項目一覧表19(名称例として、実施結果を表す数値が悪化率の場合には、「自治体別・ずれ年齢階級&性別&ずれ要介護区分一覧表[悪化率]」と名付けられ、また実施結果を表す数値が費用対効果の場合には、「自治体別・ずれ年齢階級&性別&ずれ要介護区分一覧表[費用対効果]」と名付けられる)を出力したり、項目対比手段16により上記各種平均との要介護区分別数値を比較した対比グラフ20(名称例として、実施結果を表す数値が悪化率の場合には、「個別自治体向け・各種平均との年齢階級&性別別・要介護区分別悪化率対比資料」と名付けられ、また実施結果を表す数値が費用対効果の場合には、「個別自治体向け・モデル自治体との年齢階級&性別別・要介護区分別費用対効果対比資料」と名付けられる)を出力したり、状態変化対比手段17により同じ自治体における適正化施策実施前と実施後における要介護区分別数値を対比した効果分析対比グラフ21(名称例として、実施結果を表す数値が悪化率の場合には、「個別自治体向け・年齢階級&性別別・要介護区分別悪化率の履歴変化資料」と名付けられ、また実施結果を表す数値が費用対効果の場合には、「個別自治体向け・年齢階級&性別別・要介護区分別費用対効果の履歴変化資料」と名付けられる)を出力したりすることができる。以上のまとめを、図20のG列に記載した。
In addition, as described above, the deviation
以上これらの結果、管理監督者である厚生労働省は、介護保険の保険者である自治体が運営・管轄する認定調査業務、認定審査業務、ケアマネジメント業務、サービス提供業務、実態把握業務、事業計画業務および費用対効果分析業務等の各運営・管轄状況をそれぞれ詳細に分析することができ、その分析結果にしたがって全自治体に対して教育・指導・助言などの適正化施策を適切に実施することができる。 As a result of the above, the Ministry of Health, Labor and Welfare, who is the supervisor of management, has been certified and conducted by the local government that is the insurer for long-term care insurance, accredited examination work, care management work, service provision work, actual situation work, business planning work. In addition, each operation and jurisdiction situation such as cost-effectiveness analysis work can be analyzed in detail, and appropriate optimization measures such as education, guidance and advice can be appropriately implemented for all local governments according to the analysis results it can.
また以上の管理監督者が厚労省の場合は、複数の実施者として自治体のみを対象とした。自治体が保有する各種データ(認定調査の場合の認定調査機関データや認定調査員データ、認定審査の場合の合議体データ、ケアマネジメントや費用対効果分析の場合のケアマネ機関(居宅介護支援事業所や地域包括支援センター)データやケアマネージャデータ、サービス提供の場合のサービス提供事業者データ、および実態把握・事業計画・費用対効果分析の場合の自治体内の生活圏域データなど)が、厚労省に対して漏れなく送信される(集積される)ものと想定できる場合には、自治体が管理監督者の場合の図13乃至図16で記載した分析資料が、厚生労働省レベルでも提供できることになる。 In addition, when the above supervisor was the Ministry of Health, Labor and Welfare, only local governments were targeted as multiple implementers. Various data held by local governments (accredited research institution data and accredited investigator data in the case of accredited surveys, board data in the case of accredited examinations, care management organizations in the case of care management and cost-effectiveness analysis (home care support establishments and Regional Comprehensive Support Center) data, care manager data, service provider data in the case of service provision, and living area data in local governments in the case of actual grasping, business planning, cost-effectiveness analysis, etc.) Therefore, the analysis materials described in FIGS. 13 to 16 in the case where the local government is a supervisory supervisor can be provided even at the Ministry of Health, Labor and Welfare level.
さらに、介護保険分野に限定して説明を行ったが、その他の分野(医療保険、健康診断、生活保護、民間保険、教育、農業、環境、および行政や企業による各種提供サービスなど)において、複数の実施者や実施対象が共通業務を展開する全てのケースについて、それらの適正化(平準化等)の実現を支援する手段として、同様に適用が可能である。 Furthermore, the explanation was limited to the field of long-term care insurance, but in other fields (medical insurance, health examination, welfare, private insurance, education, agriculture, environment, various services provided by the government and companies, etc.) As a means for supporting the realization of such optimization (leveling, etc.), all the cases where the implementer or the implementation target of the project implements a common business can be similarly applied.
11…業務実施結果データ記憶手段
12…カイ二乗演算手段
13…カイ二乗検定手段
14・・・カイ二乗検定結果記憶手段
15・・・ずれ項目特定手段
16・・・項目対比手段
17・・・状態変化対比手段
DESCRIPTION OF SYMBOLS 11 ... Work execution result data storage means 12 ... Chi-square calculation means 13 ... Chi-square test means 14 ... Chi-square test result storage means 15 ... Deviation item specification means 16 ... Item comparison means 17 ... State Change contrast means
Claims (19)
過去に実施された前記業務の実施対象項目毎の各実施結果項目の数値が、前記モデル実施者グループ及び個別実施者別に集計された業務実施結果データを保持する業務実施結果データ記憶手段と、
この業務実施結果データ記憶手段に保持された前記モデル実施者グループと個別実施者との前記実施対象項目毎の前記実施結果項目別の数値を用いて、前記モデル実施者グループと個別実施者との数値のずれの程度を表すカイ二乗値を各個別実施者についてそれぞれ求めるカイ二乗演算手段と、
このカイ二乗演算手段で求められたカイ二乗値をあらかじめ設定された有意水準を用いて検定し、前記個別実施者毎に前記モデル実施者グループとのずれの程度をそれぞれ求めるカイ二乗検定手段と、
を備えたことを特徴とする業務分析システム。 For a common task performed by a plurality of implementers, for each of a plurality of implementation target items in this task, a plurality of implementation result items each representing the implementation result as a numerical value are tabulated for each implementer and determined in advance. A business analysis system that analyzes the results of the implementation by comparing with a group of modelers,
Work execution result data storage means for holding the work execution result data in which numerical values of each execution result item for each execution target item of the work carried out in the past are tabulated according to the model performer group and individual performers;
Using the numerical value for each execution result item for each execution target item of the model performer group and the individual implementer held in the work execution result data storage means, the model implementer group and the individual implementer Chi-square calculation means for obtaining a chi-square value representing the degree of deviation of numerical values for each individual implementer,
Chi-square test means for testing the chi-square value obtained by the chi-square calculation means using a preset significance level, and obtaining the degree of deviation from the model performer group for each individual implementer,
Business analysis system characterized by having
過去に実施された前記業務の各実施結果項目の数値が、前記モデル実施者グループ及び個別実施者別に集計され、業務実施結果データ記憶手段に保持されたデータを用い、前記モデル実施者グループと個別実施者との前記実施対象項目毎の前記実施結果項目別の数値をカイ二乗演算手段に与えて、前記モデル実施者グループと個別実施者との数値のずれの程度を表すカイ二乗値を各個別実施者についてそれぞれ求めさせ、
この業務実施結果データ記憶手段で求められたカイ二乗値を、カイ二乗検定手段に与えて、あらかじめ設定された有意水準による検定により、前記個別実施者毎に前記モデル実施者グループとのずれの程度をそれぞれ求めさせる、
ことを特徴とする業務分析プログラム。 For a common task performed by a plurality of implementers, for each of a plurality of implementation target items in this task, a plurality of implementation result items each representing the implementation result as a numerical value are tabulated for each implementer and determined in advance. It is a business analysis program that allows a computer to realize the function of analyzing the execution result by comparing with the model implementer group,
The numerical value of each execution result item of the work carried out in the past is aggregated for each model implementer group and individual implementer, and the data stored in the work execution result data storage means is used to individually A numerical value for each execution result item for each execution target item with the practitioner is given to the chi-square calculation means, and a chi-square value representing the degree of deviation of the numerical value between the model practitioner group and the individual practitioner is individually set. Ask each practitioner,
The chi-square value obtained by the work execution result data storage means is given to the chi-square test means, and the degree of deviation from the model performer group for each individual performer by a test based on a preset significance level. Ask for each
A business analysis program characterized by this.
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2010010501A JP5422409B2 (en) | 2010-01-20 | 2010-01-20 | Business analysis system and business analysis program |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2010010501A JP5422409B2 (en) | 2010-01-20 | 2010-01-20 | Business analysis system and business analysis program |
Publications (3)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2011150493A true JP2011150493A (en) | 2011-08-04 |
JP2011150493A5 JP2011150493A5 (en) | 2012-05-10 |
JP5422409B2 JP5422409B2 (en) | 2014-02-19 |
Family
ID=44537413
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2010010501A Active JP5422409B2 (en) | 2010-01-20 | 2010-01-20 | Business analysis system and business analysis program |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP5422409B2 (en) |
Cited By (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2013171499A (en) * | 2012-02-22 | 2013-09-02 | Toshiba Corp | Nursing care insurance task analysis system |
JP2017215787A (en) * | 2016-05-31 | 2017-12-07 | 株式会社東芝 | Community-based integrated care service system and community-based integrated care service promotion method |
JP2017215874A (en) * | 2016-06-01 | 2017-12-07 | 株式会社東芝 | Community-based integrated care service system |
JP2018018520A (en) * | 2016-07-14 | 2018-02-01 | 株式会社東芝 | Community comprehensive care business system |
JP2020191087A (en) * | 2019-05-17 | 2020-11-26 | 株式会社東芝 | Comprehensive community care business system |
CN112185355A (en) * | 2020-09-18 | 2021-01-05 | 马上消费金融股份有限公司 | Information processing method, device, equipment and readable storage medium |
JP2021043555A (en) * | 2019-09-06 | 2021-03-18 | 株式会社エクサウィザーズ | Information processor, method, and program |
JP7440858B2 (en) | 2019-07-01 | 2024-02-29 | 一般社団法人気づきデータ解析研究所 | How to support skill improvement |
Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2005149034A (en) * | 2003-11-13 | 2005-06-09 | E Falcon:Kk | Method, apparatus and program for presenting condition for guiding individual to success |
JP2009289094A (en) * | 2008-05-30 | 2009-12-10 | Hitachi Ltd | Keyword comparison system, keyword comparison method and keyword comparison program |
JP2009289258A (en) * | 2008-04-30 | 2009-12-10 | Toshiba Corp | Business activity analysis and evaluation system and business activity analysis and evaluation program |
-
2010
- 2010-01-20 JP JP2010010501A patent/JP5422409B2/en active Active
Patent Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2005149034A (en) * | 2003-11-13 | 2005-06-09 | E Falcon:Kk | Method, apparatus and program for presenting condition for guiding individual to success |
JP2009289258A (en) * | 2008-04-30 | 2009-12-10 | Toshiba Corp | Business activity analysis and evaluation system and business activity analysis and evaluation program |
JP2009289094A (en) * | 2008-05-30 | 2009-12-10 | Hitachi Ltd | Keyword comparison system, keyword comparison method and keyword comparison program |
Cited By (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2013171499A (en) * | 2012-02-22 | 2013-09-02 | Toshiba Corp | Nursing care insurance task analysis system |
JP2017215787A (en) * | 2016-05-31 | 2017-12-07 | 株式会社東芝 | Community-based integrated care service system and community-based integrated care service promotion method |
JP2017215874A (en) * | 2016-06-01 | 2017-12-07 | 株式会社東芝 | Community-based integrated care service system |
JP2018018520A (en) * | 2016-07-14 | 2018-02-01 | 株式会社東芝 | Community comprehensive care business system |
JP2020191087A (en) * | 2019-05-17 | 2020-11-26 | 株式会社東芝 | Comprehensive community care business system |
JP7159241B2 (en) | 2019-05-17 | 2022-10-24 | 株式会社東芝 | Regional Comprehensive Care Business System |
JP7440858B2 (en) | 2019-07-01 | 2024-02-29 | 一般社団法人気づきデータ解析研究所 | How to support skill improvement |
JP2021043555A (en) * | 2019-09-06 | 2021-03-18 | 株式会社エクサウィザーズ | Information processor, method, and program |
CN112185355A (en) * | 2020-09-18 | 2021-01-05 | 马上消费金融股份有限公司 | Information processing method, device, equipment and readable storage medium |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JP5422409B2 (en) | 2014-02-19 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
JP5422409B2 (en) | Business analysis system and business analysis program | |
Gihleb et al. | Industrial robots, workers’ safety, and health | |
Kash et al. | Effect of staff turnover on staffing: A closer look at registered nurses, licensed vocational nurses, and certified nursing assistants | |
Hurst et al. | Temporary nursing staff–cost and quality issues | |
JP5366644B2 (en) | Business activity analysis evaluation system | |
Maina et al. | Evaluating the foundations that help avert antimicrobial resistance: performance of essential water sanitation and hygiene functions in hospitals and requirements for action in Kenya | |
JP6925896B2 (en) | Community comprehensive care business system | |
Beyanga et al. | Implementation of the laboratory quality management system (ISO 15189): experience from Bugando Medical Centre Clinical Laboratory–Mwanza, Tanzania | |
Lai et al. | Importance of hospital facilities management performance indicators: Building practitioners’ perspectives | |
Kang et al. | Job analysis of clinical research coordinators using the DACUM process | |
Endriyas et al. | Decentralizing evidence-based decision-making in resource limited setting: A case of SNNP region, Ethiopia | |
Rauch et al. | Laboratory accreditation and inspection | |
Bray et al. | The Cost of Employee Assistance Programs (EAPs) Findings from Seven Case Studies | |
Zaadoud et al. | Do performance measurement models have any impact on primary health care? A systematic review | |
Nemenqani et al. | Competency assessment in laboratory medicine: Standardization and utility for technical staff assessment and recertification in Saudi Arabia | |
Korneeva | The job performance of fly-in-fly-out workers in industrial enterprises (on the example of oil and gas production, diamond mining production, and construction) | |
Lewis et al. | Getting the measure of outcomes in clinical practice | |
Gibson et al. | Proceedings of the 2012 University of California Center for Laboratory Safety Workshop | |
Ndegwa | Perceptual measures of determinants of implementation of Occupational safety and health programmes in the manufacturing sector in Kenya | |
Mersha | Output and performance measurement in outpatient care | |
Lalande et al. | Measuring the impact of career services: Current and desired practices | |
Afiyah et al. | Factors Influencing The Implementation Of Health Service Quality Governance In Puskesmas: Systematic Review | |
Contencin et al. | Review of performance assessment and improvement in ambulatory medical care | |
Jegede et al. | Laboratory quality audit in 25 anti-retroviral therapy facilities in North West of Nigeria | |
Rantala et al. | Digital skills and application use among Finnish home care workers in the eldercare sector |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A521 | Written amendment |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20120319 |
|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20120319 |
|
A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20130416 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20130423 |
|
A521 | Written amendment |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20130614 |
|
TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20131029 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20131125 |
|
R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 5422409 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |
|
S531 | Written request for registration of change of domicile |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R313531 |
|
R350 | Written notification of registration of transfer |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R350 |
|
S533 | Written request for registration of change of name |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R313533 |
|
R350 | Written notification of registration of transfer |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R350 |