JPH10295647A - うっ血性心不全と診断される危険性のある患者を識別する方法およびシステム - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 危険なうっ血性心不全患者について、該患者
についての情報が請求のデータベース中のどこに存在す
るかを識別する手段を提供する。 【解決手段】 請求のデータベース中の患者の情報を処
理して、１つのグループのうっ血性心不全患者のための
請求情報を見つけて抽出し、これに基づいて解析ファイ
ルをつくり、これに基づいて、予測モデルをつくる。そ
して、該予測モデルを同一の又はその他のデータベース
に適用し、うっ血性心不全である、あるいは同様の不健
康成果を有していると診断される危険性のある患者を識
別する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】この発明は、データベースの
処理技術に関するものであり、より詳しくは、種々のデ
ータベース処理技術を用いた、非常に危険な不健康成果
を有しているうっ血性心不全患者の識別手法に関するも
のである。

【０００２】

【従来の技術】うっ血性心不全は、ポンプとして機能す
る心筋の末期的器官不全の症状のあらわれである。血液
をポンプ輸送する心臓の不全は、そこから血液がポンプ
輸送されるべきであった身体領域での流体の蓄積ないし
はうっ血につながる。右心室不全の場合は、しばしば末
梢部位（例えば、足根関節）における症状依存性水腫の
初期症状がでる全身水腫が、その結果として生じる。左
心室不全の場合は、肺に流体の蓄積が起こり、その初期
症状が呼吸困難である肺水腫の症状がでる。心臓の左位
の不全はより一般的であり、臨界状態にある器官に系統
的な循環を与えるといった生理的機能及びその相対的な
寸法のゆえに重要である。心不全（低拍出量不全）の第
１の基本的原因は、心筋梗塞及び心筋死につながる冠状
動脈疾患である。さらなる病理は、心筋症及び心筋炎、
弁機能不全、代謝及び内分泌の異常（例えば、甲状腺低
下、アルコール、Ｍｇ欠乏等）、心膜異常を含む。

【０００３】１９９２年において、うっ血性心不全（Ｃ
ＨＦ）の有病率は、総人口のおよそ１％、６５歳を超え
る患者の６.８％、そして医療管理人口（古参のメンバ
ーの活発な入会の前）の０.２％〜０.４％であると推定
された。メンバーの絶対数についていえば、これはアメ
リカ合衆国におよそ２７６万人の患者がいることを意味
する。厳しさで細分類すると、１０％は重症であり、４
０％は中程度であり、残りは軽症であると推定される。
ＣＨＦであると診断される新たな症例は、１９９２年に
は年間４９５７００人であったものが、２００７年には
年間６４２０００人へと、２９％増加するものと予測さ
れる。この増加は、医師の認識及び診断技術の向上のほ
か、住民の全体的な高齢化を含むいくつかの因子に帰す
ることができる。

【０００４】医療管理計画（ＭＣＯｓ）に登録している
古参者の数は著しく増加しつつある。いくつかの計画に
おいては、古参者は全登録の５０％までを占めていると
いうことができる。さらに、国民医療保障被保険者計画
に登録された古参者の数は、１９９５年の末までに２３
０万人にと、２８％の成長があるともくろまれている。
国民医療保障被保険者計画の成長は、古参者が保険計画
に参加することを促進するであろう国民医療保障再建法
案の予期される制定に起因して、継続することが予測さ
れる。また、登録された国民医療保障の患者に対する非
国民医療保障患者を登録することをＭＣＯｓに強制する
現行の５０／５０支給量は覆されるかもしれず、これは
計画が国民医療保障患者の集中を容易にするであろう。

【０００５】ＣＨＦを伴った患者は選択治療の増加に伴
ってより長く生存している。これは、ＭＣＯｓが、永久
的に増加する患者のために、ＣＨＦをコスト的に有効に
管理することができることを必要とするであろうことを
意味する。これは、その他のいくつかの事実により明ら
かにされている。ＣＨＦは、１９９２年においては、保
健治療財政局（ＨＣＦＡ）にかかる最も費用のかかる保
健治療問題であった。入院でおよそ５４.５億ドルが支
払われ、これは全診断関連グループ（ＤＲＧ）予算の
４.８％であった。ＣＨＦはまた、単独では６５歳以上
の人々の入院の最も大きい原因である。前記のとおり、
総人口の１％、換言すれば老齢者の６.８％がＣＨＦを
有しているものともくろまれている。おもしろいこと
に、古参者を活発に補充しないＭＣＯｓにおいてさえ
も、ＣＨＦは総ＭＣＯ医療損失比の２％を占めていると
いうことができる。

【０００６】

【発明が解決しようとする課題】ＣＨＦの治療は、３つ
の病態生理学のメカニズムを経由する主として症候性の
ものである。 １．後負荷整復−これに抗して心臓が血液をポンプ輸送
しなければならない抵抗の整復。重症の場合は大動脈の
カウンターパルセイションが用いられるが、主として薬
理的に実施される。 ２．心臓の変性（変力）状態−心筋層に直接作用する薬
理的な薬剤（例えば、心臓のグリコシド）による心臓の
効率の改善、室寸法の整復による安定した平衡系での整
復、及び冠状動脈の血液流の改善 ３．前負荷整復−心臓に入る血液の量の整復。これは薬
理的な介入（利尿薬、血管拡張薬）、食事（塩分及び水
分の制限）及び物理的な手段（回転止血帯、血管容量整
復）により達成されることができる。 それゆえ、１次的な薬理的な介入は、３つの第１次分類
からは薬剤、利尿薬、心臓グリコシド及びアンギオテン
シン変換酵素（ＡＣＥ）からなる。さらに、最近の研究
は、抗酸化性を備えたベータ遮断薬の使用が有益である
ことを証明した。最後に、心臓移植が、致命的な心不全
に対して代案を提供する。

【０００７】上記概要のように要求される治療の複雑さ
は、薬理的な介入の適切な選択及び使用と、介入から最
良の結果を得るための個人の生活様式の修正とを含む条
件の最適な管理における、実質的な医師及び患者の連携
が必要であることを示している。明らかに、ＣＨＦ疾患
管理計画の総括的な目的は、ＣＨＦを有する患者のため
の治療及び成果の質を高める一方、これと同時に費用の
低減を達成することであるべきである。そうすることに
おける重要なステップは、不健康成果にいたる危険性の
高い患者を識別し、これらの患者に「最良な診療」の治
療を保証することである。それゆえ、ＣＨＦのための入
院の危険性の高い患者を識別する実際の必要性がある。

【０００８】

【課題を解決するための手段】本発明は、請求のデータ
ベース中に存在する患者についての情報から、うっ血性
心不全であると診断される危険性のある患者を識別する
モデルをつくるための、コンピュータにより実行される
方法であって、１）予め設定された基準に基づいて、請
求のデータベース中の患者の情報を処理して、１つのグ
ループのうっ血性心不全患者についての請求情報を見つ
けて抽出し、２）請求のデータベース中で入手できる情
報を用いて、うっ血性心不全に関連する事象を定義し、
３）抽出された請求情報及び定義された事象を処理して
事象レベル情報を含むファイルをつくり、４）事象がこ
の後の処理で考慮されるべきかどうかを判定するもとに
なるタイムフレームを得るためのタイムウインドを定義
し、５）一組の変数をポテンシャル予測子と定義し、
６）タイムウインド及び上記一組の変数を用いて、事象
レベル情報を処理して分析ファイルをつくり、７）該分
析ファイルに統計解析を施して、上記一組の変数の関数
である予測モデルをつくるといった各ステップを含んで
いる方法を含んでいる。本発明のもう１つの態様は、一
般化されたモデルを用いて、うっ血性心不全と診断され
る危険のある患者を識別するための、コンピュータによ
り実行される方法であって、処理された請求のデータベ
ースに予測モデルを適用して、不健康成果を有している
可能性のある各患者をリストアップするファイルを識別
して出力するといった方法を含んでいる。

【０００９】

【発明の実施の形態】本発明は、予め設定された人数の
うっ血性心不全患者について、不健康成果の危険性が高
い患者を識別するための装置及び方法で具体化される。
これらの危険性の高い患者の識別は、彼らの不健康成果
を防止し及び／又は改善するための試みの初期段階、例
えば目標介入である。

【００１０】まず、うっ血性心不全患者の最初の人数の
確認を可能にする、１つ又はこれより多い情報源が用い
られる。情報源の例は、患者のための記録をすべて保持
している、医師、病院、薬局などといった保健治療のプ
ロバイダを含む。しかしながら、これらの各プロバイダ
のための個々の記録は、散らばっており、アクセスする
のがむずしく、及び／又は多数の異なるフォーマットを
もっている。

【００１１】図を参照する。図１Ａは、本発明の典型的
な総合プロセスを示す高水準のフローチャートである。
図１に示されているように、「未加工」な請求の情報が
受け取られ、ブロック１１０によって示されたデータベ
ース（例えば、ＤＢ２フォーマット）に格納される。請
求の処理の分野では、「未加工」な情報のこのデータベ
ースが役立つことが可能になる前に、請求を拒絶し、多
重の請求を調製するなどといった処理を含む、ステップ
１１２の前処理が一般に実行される。ブロック１１４に
よって示されたこの前処理ステップの出力は、典型的な
実施の形態においては、ＳＡＳフォーマット中に格納さ
れた「よりクリーンな」データベースである。

【００１２】ＳＡＳは、ノースカロライナ州キャリーの
ＳＡＳインスティテュート社によってつくられた既知の
フォーマット及びソフトウエアパッケージである。当業
者によって真価を認められているようなものであれば、
その他のデータ処理及び格納フォーマットも、データの
格納及び処理に用いられることができるということが注
目されるべきである。

【００１３】ＳＡＳフォーマットのプログラミング技術
及び機能は、１９９０年に発行されたＳＡＳ／ＳＴＡＴ
ユーザー用ガイドのバージョン６の第４版の第１,第２
巻と、１９９０年に発行されたＳＡＳ言語参照書のバー
ジョン６の第１版とにより詳しく記載されているという
ことにも注目されるべきであり、これらは両方とも、Ｓ
ＡＳ言語、ＳＡＳプログラミング、機能及びフォーマッ
トについての教示のために、ここに参照用として編入さ
れている。

【００１４】さらに、本発明の一部として情報処理のた
めに用いられるＳＡＳルーチンは、コンピュータで実行
され、そして磁気テープ、ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ又は
格納及び／又は輸送性を目的とするその他の適切な媒体
などの格納媒体に格納されるコンピュータ操作のために
用いられる。格納されたソフトウエアは、この後ＰＣな
どのコンピュータとともに用いられることができる。供
益者の請求の記録は、重要な情報を含んでいるものの、
効果的な解析ができる仕様では系統化されないかもしれ
ない。かくして、次のステップは、ブロック１１６によ
って示されたもう１つの処理ステップ（例えば、うっ血
性心不全患者のためのスクリーニング、年齢等）を実行
して、「未加工」のデータをより適切で役に立つデータ
ベースに変換することである。すなわち、処理（例え
ば、抽出）ステップからの出力データは、「未加工」の
情報の下位集合であり、さらなる処理が実行されるうっ
血性心不全患者の初期領域をあらわしている。

【００１５】オプションである次のステップは、うっ血
性心不全患者の初期領域における「質検査」を実行する
ものである。このステップは、いくぶん個人的である。
ブロック１１８で示されたこの処理ステップは、例えば
抽出された情報中に不均衡が存在するかどうかをみる検
査により、中間の出力ファイルを用いて、抽出された情
報の精製を実施する。基本的には常識検査であるこのス
テップは、データベースのデータの保全を確実化するた
めに必要な多くの回数だけ実行されることができる。こ
の点では、データベースはのデータは請求レベルで存在
する。請求レベルで存在する情報は、未加工のデータ要
素の形態で種々の情報を提供する。請求レベルデータか
ら、ブロック１２０で示された次の処理ステップは、情
報を事象レベルフォーマットに再フォーマット化するこ
とにより新しいファイル（例えば、１次ファイル１及び
１次ファイル２）をつくる。これが起こる前に、うっ血
性心不全に関する１組の事象（例えば、心不全のための
往診）が、請求情報から入手可能な未加工のデータ要素
と、うっ血性心不全についての臨床知識の両方の組み合
わせを用いて定義される。これらの定義された事象でも
って、請求レベル情報が、請求ではなく事象に基づく新
しいファイルをつくるために用いられる。事象レベルの
フォーマット中に情報をもつことは、他のものの間でこ
の後の解析においてフレキシビリティを与えることを許
容するので、本発明の重要な態様である。

【００１６】ブロック１２２によって示されているよう
に、解析ファイルをつくるために、事象レベルデータに
さらなる処理が実行される。とくに、該処理は、複数の
変数と、スライドするタイムウインドをあらわす入力情
報とを用いて実行される。タイムウインド入力は１次フ
ァイルからの事象が考慮される期間を制限する。すなわ
ち、タイムウインドは解析領域と予測領域とを確認する
ために用いられ、ここでは解析領域における活動が、予
測領域において予め設定された結果を予測するために用
いられる。解析のための従属及び独立の両変数の選択
は、最終の予測モデルの精度にインパクトを与える重要
なステップである。従属変数は、所望の結果を代表し
（すなわち、予測される不利な健康結果）、他方独立変
数は代表的な予測子である。ステップ１２２のこの処理
ステップは、入力パラメータを経由して、種々の変数の
修正のほか種々のタイムウインドの調整のために容易に
再度プログラミングされることができる。このステップ
でつくられた解析ファイルは、メンバーによってブレイ
クダウンされることを意味するメンバーレベルファイル
である。

【００１７】手中の解析ファイルでもって、危険性の高
いサブグループを識別するためのモデルないしは技術が
決定される。すなわち、ステップ１２４に示されている
ように、解析ファイルは、プログラムされた初期変数の
部分集合を上記の処理ステップに編入する等式によって
あらわされる識別技術を進歩させるために用いられる。
結果として生じる部分集合は、不健康成果に対する相関
関係を最もよく反映させる変数であり、その結果保健治
療源泉（例えば、資金）の実質的な使用をもたらす。変
数がサブグループの識別の精度にかなりのインパクトを
与えるので、最終変数のほか初期変数の決定も本発明の
重要な態様であるということが注目されるべきである。
識別のための上記モデルは、ステップ１２４で、統計的
な技術を用いる種々の手法で展開されることができる。
該モデルをつくるための本発明の典型的な実施の形態に
おいて用いられる技術は、多重論理計算回帰である。図
１Ｂは、本発明の応用にかかる典型的なプロセスを示す
高水準のフローチャートである。図１Ａに示されている
ようにモデルを展開すれば、それはこの後ステップ１３
２で修正された請求データ、又はうっ血性心不全患者の
その他のデータベース（例えば、他の利益供与者のため
の請求情報）に応用されることができ、これはステップ
１３４でうっ血性心不全であると診断される危険のある
患者を識別して、保健治療源泉の効果的な配分を最大化
するほか、種々のタイプの目標介入が苦痛を受ける患者
を適切に治療するのを可能にするために行われる。

【００１８】本発明は、以下において、不健康成果に対
する危険性が高いうっ血性心不全患者を識別するための
方法及びシステムの特定の事例について図示され説明さ
れるが、本発明はここに示された詳細な記載に限定され
るものではない。むしろ、本発明の趣旨から逸脱するこ
となく、請求項と等価な視野及び範囲内において、種々
の修正が詳細になされてもよい。上記のとおり、本発明
は不健康成果の危険性が高いうっ血性心不全患者を識別
するためになされている。この危険性の高いサブグルー
プの識別は、異なる治療技術（例えば、目標介入）を試
みることができる点において、第１のステップである。

【００１９】まず、うっ血性心不全患者の人数の確認を
可能にする情報源が必要とされる。このタイプの情報を
含む広範囲の情報源は、多数の供益者の健康治療の請求
記録中に存在する。よく知られているように、薬品、医
師及び病院のための請求は、支払い／払い戻しのために
受け取られ、処理される。本発明の典型的な実施の形態
においては、この請求情報は供益者のコンピュータシス
テム（図示せず）のＤＢ２データベースに入れられる。

【００２０】図２は、本発明に用いるのに適した３つの
典型的な情報源を示す高水準のブロック図である。図２
に示されているように、このような供益者の請求情報は
典型的には３つの情報源、すなわち薬局の請求（Ｒｘ）
２１０と、医師（ＤＲ）の請求２１２と病院（ＨＬ）の
請求２１４とを含んでいる。請求情報を示しているブロ
ックにリストアップされているように、薬品コード、薬
剤師の名前、診断コード、処置、種々の日付及びその他
の重要な情報を含む各請求から、多数のタイプの情報が
入手可能である。この情報の多くは、薬品コード、処置
コード及び病気コードなどのコードの使用に関連してい
る。付録I〜XIVは、本発明とともに用いられる種々のコ
ードの典型的なリストを示している。これらのコード
は、本発明の処理を行うために膨大なコード源から選択
され、そして当業者によって理解されるように、種々の
処理段階でより多く／より少なく役立つと思われるコー
ドを含み／除外するために修正されてもよい。

【００２１】アメリカ合衆国において実践されているよ
うな保健管理業においては、種々のコードが、どのよう
な処置、治療、診断、薬品等が請求されているのかを指
示するための請求情報の中に用いられている。本発明の
典型的な実施の形態に対しては、選択されたコードは付
録I〜XIVに示されている。これらのコードは、アメリカ
医学協会による医師の現行処置用語（ＣＰＴ、１９９５
年）と、セント・アントニーのＩＣＤ−９−ＣＭコード
ブックとの中で見いだされ、これらは両方とも、コード
及びコード源を教示するためにここに編入されている。
当業者によって理解されるであろうとおり、本発明での
使用に関連する種々の処置、治療、診断、薬品等をあら
わすコード集合は十分なものであろう。このようなコー
ドの参照はこの明細書全体で生じる。

【００２２】ＤＢ２データベースは、処理を必要とする
「未加工」のデータ要素の源泉をあらわしている。この
未加工データの処理における第１ステップは、データの
完全性の検査（例えば、拒絶又は調和された請求）を実
施することである。続いて、データは「調査」データベ
ースに定型的にダウンロードされる。調査データベース
は、ＳＡＳフォーマット中の請求レベルデータベースで
ある。調査データベース中に含まれる記録の、Ｒｘ、Ｄ
Ｒ及びＨＬの各請求のための典型的なフォーマットは図
３中に示されている。図３に示されているように、請求
は請求１から請求ｘまでリストアップされ、そして請求
されている特定の供益者（例えば、Ｒｘ）のための適切
な情報もまた示されている。ＳＡＳフォーマットにおい
ては一度だけ、ＳＡＳ処置が情報を処理して、１）うっ
血性心不全の患者を識別し（ステップ１１６）、２）請
求レベル情報を事象レベル情報に処理し（ステップ１２
０）、３）予め設定された変数及びタイムフレーム計画
を用いて解析を目的とする解析ファイルをつくり（ステ
ップ１２２）、そして４）不健康成果との相関関係を最
もよく反映するそれらの変数の関数であり予測モデルを
つくる（ステップ１２４）。

【００２３】統計的な見地からは、データ集合からの予
測モデルを展開する上において考慮されるべき重要なも
のはサンプルサイズであるというべきである。予測モデ
ルの完全性を最大にするためには、サンプルサイズは重
要な因子である。発明の背景の欄に記載されているよう
に、うっ血性心不全の罹患率はおよそ１％であると報告
されている。しかしながら、予測式を決定するのに用い
られる望ましいサンプルサイズは、変数間の関連性の大
きさに依存する。これらの関連性は最初は未知であるの
で、最初は各個の計画に入っているすべての患者が含ま
れる。

【００２４】うっ血性心不全の患者を抽出する第１ステ
ップ（ステップ１１６）は、どの患者が、全初期領域に
おいて考慮されるべきＣＨＦ患者に該当するかを定義す
るための種々のパラメータを用いる。例えば、本発明の
典型的な実施の形態においては、１）６カ月又はこれよ
り長く供益者に連続して登録されている患者と、２）３
０歳又はこれより年上でＣＨＦ又はＣＨＦに関係する投
薬の治療に対する最初の請求をしている患者とだけが選
ばれる。もちろん、これらの基準は典型的なものであっ
て、１２カ月又は３カ月の登録でよいとし、あるいは１
８歳でなければならないとするなどといったふうに修正
されることができる。本発明の典型的な実施の形態にお
いては、ステップ１１６の請求抽出ステップは、ＣＨＦ
（付録I参照）のための又はＣＨＦに関係する薬剤治療
（付録XIV参照）のためのいずれかの適切なコードを伴
った患者の全請求データを抽出する。

【００２５】請求抽出ステップに続いて、ステップ１１
８で、請求調整及び完全性の検査がオプションとして実
施される。そうするために、上で定義されたデータ集合
から、処理を目的とする情報を含む中間出力ファイルが
つくられる。本発明の典型的な実施の形態においては、
この後に続くアイテムのための情報が、中間データファ
イル内のデータが普通の医療の知識及び経験並びに事象
の頻度に関する文献証拠に一般的に合致するかどうか決
定する再調査のためにつくられる。

【００２６】Ａ）まず、メンバーのための登録期間数の
頻度カウントがつくられる。この後、少なくとも６カ月
の登録期間が重複しているメンバーに対して、各登録期
間にＣＨＦ診断が存在するかどうかが決定される。その
結果、ＣＨＦ診断のない登録期間は排除され、そしてＣ
ＨＦ診断を有している登録期間が重複しているメンバー
に対して、ＣＨＦ診断を含む最も新しい登録期間だけが
保持される。 Ｂ）すべての残っているメンバーのある登録期間に対し
て、全登録期間について該メンバーにかかる全コストが
識別される。全コストに対する完全なプロック・ユニバ
リエイトが、各計画に対して個別的に及び全計画に対し
て一括的に与えられる。「プロック・ユニバリエイト」
は記述的な統計資料（例えば、平均、標準偏差等）をつ
くるＳＡＳ処理手法であるということが注目されるべき
である。

【００２７】Ｃ）上で決定された全コストから、特定の
心臓血管（ＣＶ）コストであるコストが確認される。そ
うする上において、もしＤＲ又はＨＬのファイルからの
請求が第１又は第２の位置にＣＶのＩＣＤ−９コードを
有している場合は、コストはＣＶコストであると考えら
れる。もし、Ｒｘファイルからの請求が、治療分類０４
０００からのものであれば、ＣＶ要求であるとカウント
され、そしてＣＶコストとしてコストをカウントする。
ＣＶコストに対する完全なプロック・ユニバリエイトは
また、各計画に対して個別的に、かつ全計画に対して一
括的に与えられる。

【００２８】Ｄ）ＣＶコストから、特定のＣＨＦコスト
であるコストが識別される。もし、ＤＲ又はＨＬファイ
ルからの請求が、第１又は第２の位置にＣＨＦのＩＣＤ
−９コードを有している場合は、コストはＣＨＦコスト
であるものとされる。ＣＨＦコストに対する完全なプロ
ック・ユニバリエイトはまた、各計画に対して個別的
に、かつ全計画に対して一括的に与えられる。 Ｅ）残っている全メンバーの登録期間に対して、各計画
のための全メンバー月数が個別的及び一括的に計算され
る。そうする上において、それらが少なくとも１日は登
録された月間は登録されているものと考えられる。この
ため、完全なプロック・ユニバリエイトは、各計画に対
して個別的に、かつ全計画に対して一括的にメンバーの
月に与えられる。

【００２９】Ｆ）最後に、唯一のメンバーのカウント
が、残っている登録期間内ですべての患者に状態コード
＝２０が与えられる。状態コード＝２０は、患者が死亡
しているか又は回復しなかったということを示している
ことが注目されるべきである。コストの計算に関して、
本発明の典型的な実施の形態においては、以下の指針が
当てはまるということが注目されるべきである。

【００３０】ａ．入院患者の入院、緊急サービス、医師
／外来患者及びその他の医療サービスのコストは、請求
あたりの基準では、 AMTPAID＋AMTCOPAY＋AMTRESERVE＋AMTDEDUCT であるとされる。 ｂ．薬剤のコストは AMTPAID＋AMTCOPAY であるとされる。

【００３１】コストのハイラキのために、本発明の典型
的な実施の形態においては次の規則が用いられたという
ことが注目されるべきである。 １．ＣＨＦのための入院だけが他の事象を生じさせるこ
とができる。 ２．病院のコストはすべてのＲｘ、処置、医師の費用を
含む ３．病院外来は、０に設定されたコストでもってＲｘ及
び処置の事象をつくることができる。（病院のコストに
含まれる） ４．病院外来は別個の医師外来事象をつくることができ
ない。 データの完全性についての予備評価の実施における使用
のための上記情報は典型的なものであり、本発明の趣旨
内においてより多く／より少なく役に立つことが証明さ
れたパラメータを含め／排除するために修正されること
ができる。

【００３２】この情報でもって、ＣＨＦ患者の初期領域
に「質検査」が実施され、最終結果すなわち予測モデル
が不均衡な入力情報に起因して不当にゆがめられないこ
とを確実にする。ブロック１１８のこの処理ステップ
は、中間出力ファイルを用いて、例えばほかの事情では
予測モデルの完全性を害するかもしれない不均衡が抽出
された情報中に存在するかどうかをみてチェックするこ
とにより、抽出された情報の精製を可能にする。典型的
な実施の形態においては、ステップ１１８は、中間出力
ファイルをみることによりマニュアル作業で実施され
る。しかしながら、種々のしきい値を用いて、この情報
は自動的に処理されてポテンシャルの不均衡を警告する
ことが可能であるということが注目される。

【００３３】後に続く処理の目的に関連すると考えられ
る種々の予め設定された基準にしたがって、請求情報を
抽出して精製すれば、該情報は事象レベルフォーマット
に変換される。とくに解析のためのタイムウインドを割
り当てる上において、処理にフレキシビリティを与える
ために、上記の第２のステップ（すなわち、請求レベル
情報を事象レベル情報に変換するステップ１２２）が、
解析ファイルがつくられることできるもとである２つの
１次データファイルをつくるために用いられる。

【００３４】本発明の典型的な実施の形態においては、
１次データファイル１はメンバーレベルファイルであっ
て、１）メンバーキー、２）誕生日、３）性別、４）登
録の最初の有効日（すなわち、データ集合の最初又は登
録日）、５）登録の最終データ（すなわち、データ集合
の最後又は登録の最終日）、６）最初のＣＨＦ診断の日
付（いずれかの位置にＩＣＤ−９コード）、７）最後の
ＣＨＦ診断の日付（いずれかの位置にＩＣＤ−９コー
ド）、８）最初のＣＨＦ入院の日付、９）最後のＣＨＦ
入院の日付、１０）最初の糖尿病事象の日付（いずれか
の位置に、治療分類０８１ｘｘｘ又はＩＣＤ−９コード
２５０ｘｘ）、１１）最初の律動異常事象の日付（いず
れかの位置に、治療分類０４７ｘｘｘ又はＩＣＤ−９コ
ード４２６ｘｘ〜４２７ｘｘ）、１２）最初の呼吸事象
の日付（いずれかの位置に、治療分類１５１ｘｘｘ又は
ＩＣＤ−９コード４９０ｘｘ〜４９６ｘｘ）、１３）患
者の状態コード＝２０となった日付、などといったすべ
ての固定的な（すなわち、時間には関連しない）特性の
データを含む。１次データファイル２は、メンバーによ
って指図された各事象のための記録を伴った事象レベル
ファイルであり、本発明においては事象の年代順の日付
が、降下順で事象の日付が示されている。

【００３５】ときどき挿話として参照される事象は、医
学的知識に基づいてＣＨＦに関連すると考えられる出来
事であるということが注目されるべきである。どのよう
な未加工のデータ要素が請求から入手可能であるかにつ
いての知識をもてば、事象が、個々のデータ要素、デー
タ要素の組み合わせ又は個々のもしくは複数のデータ要
素から誘導されるものを基礎とすることが可能なデータ
要素から、直接又は間接に事象の集合が定義される。

【００３６】図４は、１次ファイル２（事象レベルファ
イル）のためのフォーマット及び事象の典型的なリスト
である。図４に関して、本発明の典型的な実施の形態に
おいては、種々の事象にカウントを与えるために、次の
典型的な基本的ルールが定立される。 I．（第１及び第２の両方のＩＣＤ−９コードを用い
て）少なくとも１日の通算日付をもち、かつ０４の場所
コードを有する請求は、入院事象としてカウントする。
考慮中のサービスが発生した場所（例えば、緊急室、医
師の事務所等）の間では場所コードは別であるというこ
とが注目される。コストは第１ＩＣＤ−９コードのカテ
ゴリにだけゆくとうことが注目されるべきである。ま
た、もし前の入院からの解放から１日内に新しい入院が
発生すれば、２つの入院は１つにまとめられる。もし、
前の入院の後１日を越えて新しい入院が発生すれば、第
２の入院は新たな入院であるとされる。 II．（第１及び第２の両方のＩＣＤ−９コードを用い
て）０７、０８もしくは１０の場所コードをもつ請求、
又は病院普通処置コーディングシステム（ＨＣＰＣＳ）
のコードが供益者コード＝８１を伴ったＡ００１０〜Ａ
００７０、Ａ０２１５〜Ａ０２２５、Ａ０９９９である
請求は、ＥＲ外来事象としてカウントする。コストは第
１ＩＣＤ−９コードのカテゴリにだけゆくということが
注目されるべきである。 III．（１つのＩＣＤ−９コードのみを用いて）０１又
は０６の場所コードをもち、かつ唯一のサービス日付
（ＤＯＳ）をもつ請求は、オフィス外来事象としてカウ
ントする。しかしながら、同一のＤＯＳに異なる供益者
キーを許容し（もし同一のＤＯＳに同一の供益者キーが
あれば、同一のオフィス外来であるとする）、もしオフ
ィス外来事象が入院中に発生すれば、オフィス外来事象
はつくらない（この事象の全コストを入院に帰属させ
る）。また、ＨＣＰＣＳコードが供益者コード＝８１を
伴ったＡ００８０〜Ａ０２１０である請求は、オフィス
外来としてカウントする。その他のすべてのオフィス外
来事象については、コストは第１ＩＣＤ−９コードのカ
テゴリにだけゆく。１）２４（治療放射線）、２）３
４、３５（独立室）、３）５５（病院のo／pat室Ｘ線）
の供益者キーは別個のオフィス外来とはされず、もし存
在しても同一のＤＯＳで発生するオフィス外来にまとめ
られるべきであるということが注目されるべきである。

【００３７】上記の３つの事象の形態は、さらに次の関
連する診断（判別法）にしたがって定義される。もし、
第１又は第２のＩＣＤ−９コードが付録Iからのもので
あれば、うっ血性心不全（ＣＨＦ）病院、緊急室（Ｅ
Ｒ）又はオフィスの外来としてカウントする。（付録II
を参照して）もし第１又は第２の位置に次のＩＣＤ−９
コードの１つを伴った請求であれば、虚血性心臓疾患
（ＩＨＤ）の病院、ＥＲ又はオフィスの外来としてカウ
ントする。 下位分類 内 容 １．４１０ｘｘ 急性心筋梗塞 ２．４１１ｘｘ その他の急性及び亜急性の形態の虚血性心臓疾患 ３．４１２ｘｘ 古い心筋梗塞 ４．４１３ｘｘ 狭心症 ５．４１４ｘｘ その他の形態の慢性虚血性心臓疾患

【００３８】もし、第１又は第２のＩＣＤ−９コードが
付録IIIからのものであれば、糖尿病ぼ病院、緊急室又
はオフィスの外来としてカウントする。もし、第１又は
第２のＩＣＤ−９コードが付録IVからのものであれば、
律動異常の病院、ＥＲ又はオフィスの外来としてカウン
トする。もし、第１又は第２のＩＣＤ−９コードが付録
Vからのものであれば、高血圧の病院、ＥＲ又はオフィ
スの外来としてカウントする。もし、第１又は第２のＩ
ＣＤ−９コードが付録VIからのものであれば、生活様式
の病院、ＥＲ又はオフィスの外来としてカウントする。
もし、第１又は第２のＩＣＤ−９コードが付録VIIから
のものであれば、その他の心臓疾患の病院、ＥＲ又はオ
フィスの外来としてカウントする。

【００３９】もし、第１又は第２のＩＣＤ−９コードが
付録VIIIからのものであれば、呼吸疾患の病院、ＥＲ又
はオフィスの外来としてカウントする。もし、第１又は
第２のＩＣＤ−９コードが付録Xからのものであれば、
甲状腺中毒の病院、ＥＲ又はオフィスの外来としてカウ
ントする。もし、第１又は第２のＩＣＤ−９コードが付
録XIからのものであれば、肺塞栓症の病院、ＥＲ又はオ
フィスの外来としてカウントする。もし、第１又は第２
のＩＣＤ−９コードが付録XIIからのものであれば、貧
血の病院、ＥＲ又はオフィスの外来としてカウントす
る。もし、第１又は第２のＩＣＤ−９コードが付録XIII
からのものであれば、感染症の病院、ＥＲ又はオフィス
の外来としてカウントする。

【００４０】もし、第１又は第２のＩＣＤ−９コードが
上記の付録のいずれからのものでもなければ、その他の
疾患の病院、ＥＲ又はオフィスの外来としてカウントす
る。０２、０３、０４、又は０９の場所コードをもつい
ずれかの請求、及びその他のタイプの事象（ＥＲ、病院
又はオフィスの外来）の１つにリンクすることができな
いいずれかの請求は、雑医療事象としてカウントする。
本発明の典型的な実施の形態においては、雑医療事象の
下位分類はＣＶ又は非ＣＶを含む。ここで、もし第１又
は第２のＩＣＤ−９コードが付録IXからのものであれ
ば、ＣＶ雑事象としてカウントし、そしてもし第１又は
第２のＩＣＤ−９コードが付録IXからのものでなけれ
ば、非ＣＶ雑事象としてカウントする。

【００４１】さらに、次のコードの１つを伴ったいずれ
かの請求は、ルーチンＣＶ処置としてカウントする。 ＣＰＴ ８０１６２ ジゴキシンレベル ＣＰＴ ８０１９０ プロカインアミドレベル ＣＰＴ ８０１９４ キニジンレベル

【００４２】次の処置は、付録IXからのＣＶ診断に好ま
しく関連づけられ、ルーチンＣＶ処置とされる。 ＣＰＴ ８０００２〜８００１９ 自動血液検査 ＣＰＴ ９３０００〜９３０１４ ＥＣＧ関連 ＣＰＴ ９３０４０〜９３２７８ ＥＣＧ関連 ＩＣＤ−９ ８９５１〜８９５３ ＥＣＧ関連 ＣＰＴ ９３３０７〜９３３５０ ＥＣＨＯ関連 ＩＣＤ−９ ８９６８ ＥＣＨＯ関連 ＩＣＤ−９ ８９７２ ＥＣＨＯ関連 ＣＰＴ ７１０１０〜７１０３５ 胸部放射線 ＩＣＤ−９ ８７４４〜８７４９ 胸部Ｘ線

【００４３】次のコードの１つを伴ったいずれかの請求
は、中間ＣＶ処置としてカウントする。 ＣＰＴ ７１０９０ ペースメーカー ＣＰＴ ９３０１５〜９３０２４ ストレス検査 ＣＰＴ ７８４６０〜７８４８９ ＣＶ放射線 ＣＰＴ ７８４０１〜７８４１２ （ＣＶ放射線用の旧コード） ＣＰＴ ９３５０１〜９３５７０ 心臓カテーテル ＩＣＤ−９ ３７２１〜３７２３ 心臓カテーテル ＣＰＴ ９３６００〜９３６６０ ＥＰＳ ＩＣＤ−９ ３７２６〜３７２７ ＥＰＳ ＣＰＴ ９３７２０〜９３７９９ その他

【００４４】次のコードの１つを伴ったいずれかの請求
は、臨界ＣＶ処置としてカウントする。 ＣＰＴ ９２９５０〜９２９９６ ＣＰＲ等 ＩＣＤ−９ ３７９１ ＣＰＲ等 ＣＰＴ ３３９６０〜３３９７８ 心臓補助

【００４５】次のコードの１つを伴ったいずれかの請求
は、ＣＶ手術としてカウントする。 ＣＰＴ ３３０１０〜３３１００ 心膜処置 ＣＰＴ ３３２００〜３３２６１ ペースメーカー ＩＣＤ−９ ３９６４ ペースメーカー ＣＰＴ ３３４００〜３３４９２ 弁手術 ＩＣＤ−９ ３５ｘｘ 弁手術 ＣＰＴ ３３５１０〜３３５６０ ＣＡＢＧ ＩＣＤ−９ ３６１ｘｘ ＣＡＢＧ ＩＣＤ−９ ３６０ｘｘ 血管形成 ＣＰＴ ３３６００〜３３８５５ 先天性疾患手術 ＣＰＴ ３３９３０〜３３９５０ 心臓（肺）移植 ＣＰＴ Ｖ４２１ 心臓移植 ＩＣＤ−９ ３７５ｘ 心臓カテーテル ＩＣＤ−９ ３３６ｘ 心肺組み合わせ移植

【００４６】処置のコストは、該処置が発生するＥＲ、
医師オフィスの外来又は入院に割り当てられるというこ
とが注目されるべきである。もし、処置がこれらの事象
の割り当てられた場所コードの外部で発生すれば、該処
置はＣＶ雑医療事象とした上で、これに従ってコストを
割り当てる。 ＡＣＥ抑制因子に関して （ａ）ＡＣＥ抑制因子治療分類０４５４００ （ｂ）もし病院の請求からつくられれば、コスト＝０ （ｃ）カテゴリインディケータ＝月間のＡＣＥ抑制因子
の数Ｒｘ ループ利尿薬に関して （ａ）ループ利尿薬治療分類０４３１００ （ｂ）もし病院の請求からつくられれば、コスト＝０ （ｃ）カテゴリインディケータ＝月間のループ利尿薬の
数ｒｘ その他の利尿薬に関して （ａ）その他の利尿薬治療分類０４３２００及び０４３
３００ （ｂ）もし病院の請求からつくられれば、コスト＝０ （ｃ）カテゴリインディケータ＝月間のその他の利尿薬
の数ｒｘ ジゴキシンに関して （ａ）ジゴキシン治療分類０４１０００ （ｂ）もし病院の請求からつくられれば、コスト＝０ （ｃ）カテゴリインディケータ＝月間のジゴキシンの数
ｒｘ ベータ遮断薬に関して （ａ）ベータ遮断薬治療分類０４４０００ （ｂ）もし病院の請求からつくられれば、コスト＝０ （ｃ）カテゴリインディケータ＝月間のベータ遮断薬の
数ｒｘ カルシウムチャンネル遮断薬に関して （ａ）カルシウムチャンネル遮断薬治療分類０４２００ （ｂ）もし病院の請求からつくられれば、コスト＝０ （ｃ）カテゴリインディケータ＝月間のカルシウムチャ
ンネル遮断薬の数Ｒｘ その他のＣＶ薬剤に関して （ａ）その他のＣＶ薬剤治療分類０４０００（但し、分
類０４１０００、０４２０００、０４３１００、０４３
２００、０４３３００、０４４０００、０４５４００で
はない） （ｂ）もし病院の請求からつくられれば、コスト＝０ （ｃ）カテゴリインディケータ＝月間のその他のＣＶ薬
剤の数ｒｘ 非ＣＶ薬剤に関して （ａ）その他の非ＣＶ薬剤治療分類０４０００、１１１
２００、０８３０００、１３４０００又は１３７０００
ではない （ｂ）もし病院の請求からつくられれば、コスト＝０ （ｃ）カテゴリインディケータ＝月間の非ＣＶ薬剤の数
ｒｘ Ｎａ／Ｈ₂Ｏの貯留に関して （ａ）その他のＮａ／Ｈ₂Ｏ貯留（ＮＳＡＩＤ−分類１
１１２００、ステロイド−分類０８３０００、エストロ
ゲン分類−１３４０００及び１３７０００） （ｂ）もし病院の請求からつくられれば、コスト＝０ （ｃ）カテゴリインディケータ＝月間のＮａ／Ｈ₂Ｏの
数ｒｘ

【００４７】図１のステップ１２０に対応する、上記の
教示及びルールを用いて２つの１次ファイルをつくった
後、ステップ１２２で事象レベルデータにさらなる処理
が実施されて解析ファイルがつくられる。該解析ファイ
ルのための典型的なフォーマットが図５に示されてい
る。図示されているように、解析ファイルのフォーマッ
トは表の最初の欄にメンバーのリストを含んでいる。表
の頂部を横切って、以下で詳細に説明する変数のリスト
が存在する。そして、表の本体部はリストアップされた
変数に対するメンバーの関係に関する指示を与える。と
くに、１次ファイルから解析ファイルへの処理は、部分
的に、タイムウインドと複数の変数とによって定義され
るアルゴリズムを含んでいる。該アルゴリズムは、変数
の修正のほか、種々のタイムウインドの調整のために再
度プログラミングされることができる。このステップで
つくられる解析ファイルは、メンバーレベルファイル
（すなわち、メンバーに関して体系化される）である。
主解析ファイルは、１次ファイル中の情報から誘導され
たメンバーレベルファイルである。

【００４８】各主解析ファイルは、検閲された事象の単
一の参照タイムウインドと該ファイルに関連する予測ウ
インドとを考慮してつくられる。典型的な実施の形態に
おいては、データに対して適用される新しいタイムウイ
ンドのそれぞれは、他の主解析ファイルを用いる。解析
ファイルをつくるために、複数の変数を用いて、タイム
ウインド計画が事象レベルデータに適用される。まず変
数について論ずれば、該処理には独立変数及び従属変数
の両方が含まれる。独立変数は不健康成果のポテンシャ
ル予測子をあらわし、他方従属変数は予測された不健康
成果をあらわす。ステップ１２２のための典型的な独立
変数を決定するために、ＣＨＦについて何も仮定するこ
となく、可能な限り多数のオリジナルのデータ要素が用
いられる。この後、医学知識に基づいて、さらに変数が
つくられる。さらに、データ要素及び／又は変数の組み
合わせ変数として用いられる。最後に、ポテンシャルユ
ーティリティに基づいていくつかの変数がつくられ、病
気管理におけるてこ点として用いられる。

【００４９】本発明の典型的な実施の形態においては、
事象ファイル中の各アイテムに加えて、解析ファイルを
つくるためのＳＡＳルーチン中のステップ１２２によっ
て現に用いられる複数の変数が表１に示されている。図
４中の各事象は、自動的に処理のための独立変数とみな
されるということが注目される。

【００５０】

【表１】 関連のある付加の独立変数 １．年齢（最初のＣＨＦ診断、又は薬剤治療のとき−３
種のうちの１つ） ２．性別（Ｍ／Ｆ） ３．ＨＭＯ会員資格（特定のＨＭＯの確認） ４．最初のＣＨＦ診断の場所（場所コード） ５．虚血性心臓疾患（Ｙ／Ｎ） ６．糖尿病 ７．不利な生活様式診断（Ｙ／Ｎ） ８．不整脈（Ｙ／Ｎ） ９．その他の心臓疾患（Ｙ／Ｎ） １０．高血圧疾患（Ｙ／Ｎ） １１．共存症疾患の数（０〜ｘ） １２．ＡＣＥ抑制因子処方箋の数（０〜ｘ） １３．ジゴキシン処方箋の数（０〜ｘ） １４．ループ利尿薬処方箋の数（０〜ｘ） １５．その他のＣＶ処方箋の数（０〜ｘ） １６．非ＣＶ処方箋の数（０〜ｘ） １７．薬剤所持率（承諾度合い） １８．ＣＨＦ入院の数 １９．ＣＨＦ緊急サービスの数 ２０．医師のオフィス訪問 ２１．全コスト 入院患者の病院コスト 緊急室コスト 医師コスト 薬剤コスト ２２．心臓血管コスト 入院患者の病院コスト 緊急室コスト 医師コスト 薬剤コスト ２３．ＣＨＦコスト 入院患者の病院コスト 緊急室コスト 医師コスト

【００５１】従属変数に目を転ずれば、この発明の使用
を経て予測される結果となるが、それらは例えば以下の
ものを含む。 １．ＣＨＦのための入院（ＨＬ）。これは、もし入場が
あればＨＬ＝１であり、ほかの場合は指標が０になる２
値性の変数である。 ２．高コスト。例えば、高コスト指標は、最高でドル換
算における利用源泉の１０％で定義されてもよい。源泉
は、最初のＣＨＦ診断の頂部１０％のコストの時間、又
は最初のＣＨＦに関連する薬剤（記録中の）＋１、３及
び６月−各期間に対する個別の解析からカウントした。
再び、これは、もし患者が例えば頂部の１０％の中にあ
れば高コスト＝１であり、その他の場合は高コスト＝０
となる高コスト指標である２値性の変数である。典型的
な実施の形態においては、高コスト指標はまた、予測領
域（ＢないしＣ）におけるメンバー一人当たりの全コス
トの分布（ＰＭＰＭ）として定義されることができる。
コスト指標は、全コスト分布中における最高のＰＭＰＭ
を伴った１０％のメンバーに対しては１が設定され、そ
の他のすべてのメンバーには０が設定される。 ３．あるいは、死亡。

【００５２】上には３つの従属変数だけがリストアップ
されているが、当業者であれば、本発明の目的と合致す
るその他の既知の又はまだ未知の変数もまた、本発明の
範囲内において従属変数として適切に用いることができ
るということを理解するであろう。解析ファイルの作成
におけるタイムウインドの態様に目を転ずれば、選択さ
れた各メンバーに対して１つの解析記録が存在するとい
うことが注目されるべきである。

【００５３】本発明においては、以下で説明されるよう
な計画が、予測ゾーンを定義するとともにデータを検閲
して解析ファイルをつくるために展開された。タイムウ
インドは、基本的には、予測ゾーン又は領域６１０と、
事象ウインド（解析領域）とを定義し、ここから活動が
予測ゾーン内の何かを予測するために用いられる。図６
Ａを参照すれば、当業者は、付加のタイムウインド計画
もまた本発明に適切に用いることができることを理解す
るであろう。

【００５４】さらに説明すれば、請求の履歴がカバーす
る時間は、ある点「Ａ」で始まり、点「Ｃ」で終わるタ
イムウインドということである。時間の間隔は、Ａ＜Ｂ
＜Ｃとなるように、点「Ｂ」によって解析領域と予測領
域とに分けられる。かくして、「Ｂ」は現在をあらわ
し、「Ａ」は最も遠い過去の事象をあらわし、そして
「Ｃ」は最も遠い将来の事象をあらわす。

【００５５】具体例をあげれば、ジェーン・ドウ分析記
録は、１／１／９１から６／３０／９３までの請求に基
づいている。それゆえ、Ａ＝１／１／９１であり、Ｃ＝
６／３０／９３であり、そしてＢは１２／３１／９２な
どといった両者間のどこかに選択されることができる。
一般には、Ａはデータ抽出プロトコルに基づいて定義さ
れ（すなわち、データが入手可能なときから）、そして
Ｃは、該メンバーがまだ登録されていてサービスを受け
る資格がある最終日によって定義される。本発明の範囲
内において、このような一般的な点の定義の変形例が選
択可能であることはもちろんである。「Ｂ」を定義する
ことが重要である。この発明においては、予測モデルの
精度を最高に高めるためにＢの２つの基本的な定義が考
案された。当業者によって理解されるであろうが、これ
に代わるＢの定義もまた用いられることができる。

【００５６】図６Ｂは典型的なタイムウインド計画であ
り、図４に示された事象レベルファイルからのデータを
処理する上で用いるための計画１ということである。計
画１においては、事象予測領域は、該解析における全メ
ンバーに対してＢ＝Ｃ−（月数ｘ）となるようにして、
ＢからＣまでの間に設定される。例えば、もし６カ月Ｃ
ＨＦ入院（ＨＬ）モデル（すなわち、ＨＬが従属変数と
して用いられる）が定立されることになっているとすれ
ば、Ｂ＝Ｃ−（６カ月）である。ジェーン・ドウの具体
例においては、Ｂは１２／３１／９２と等しいであろ
う。それゆえ、ＡからＢまでをカバーするデータのみが
（１／１／９１〜１２／３１／９２）、「次の６カ月」
におけるＣＨＦを予測するのに用いられる。この文脈に
おいて、「次の６カ月」という語句は、時点Ｂが「現
在」であり、これより後の時点は将来であり、これより
前の時点は過去であるということを意味する。これは、
計画１のキーとなる概念であり、予測モデルの実施及び
応用を理解するために重要なことである。

【００５７】これに代わる実施の形態においては、予測
される事象との密接性を反映する分析加重値が用いられ
ることができ、これはｘが３カ月内では１であり、ｘが
３〜６カ月では０.７５であり、ｘが６〜９カ月では０.
５であり、ｘが９〜１２カ月では０.２５であり、ｘが
１２カ月を越えていれば０.１２５である。その他の適
切な加重手法も、当業者によって理解されるであろう。
例えば、負の加重値も用いられることができる。本発明
の典型的な実施の形態においては、実際に用いられる加
重値因子は、１／ｅ−ｘであり、ここでｘは各事象に対
する点Ｂからの月数である。

【００５８】それゆえ、選択されたタイムウインド計画
と予め設定された適切な変数の集合とが与えられれば、
処理ステップ１２２は解析ファイルをつくる。解析ファ
イルを用いて、この後識別／予測のためのモデルが、統
計技術を用いる種々の手法でもって展開される。とく
に、メンバーレベルの解析ファイルは、ＳＡＳ中で入手
可能な統計機能を用いて処理される。本発明の典型的な
実施の形態においては、予測モデルをつくるために実施
される統計処理は、多重記号論理回帰である。当業者に
よって理解されるであろうとおり、その他の統計技術も
また本発明での使用に適しているでろう。

【００５９】典型的な実施の形態においては、統計処理
は、解析ファイルに適用されたときには、予め設定され
たレベルの重要度（例えば、確率値＜０.０５）にかな
う変数を確認する。これらの変数は、この後、次のよう
な形態の数式である予測モデルを形成する。 Logit（p）＝a＋bx１＋cx２…＋zxｉ ここで、ｘ１…ｘｉは識別された変数であり、ａ…ｚは
評価パラメータである。考慮されている結果に対する個
々の確率（ｐ）は、この後次の式を用いて決定される。 ｐ＝ｅ−logit（p）／（１＋ｅ−logit（p））

【００６０】上記のステップを用いていくつかの実験が
行われた。１つの実験においては、計画１とすべての商
業上のメンバーとに基づき、ＨＬ指標を従属変数として
用いているモデルに対する結果が以下にリストアップさ
れている。結果として得られる、不健康成果を最もよく
予測すると思われる独立変数は、１）ＣＨＦの入院、
２）ループ利尿薬−服用日数、３）高血圧のための入院
−滞在期間、４）ＣＨＦのための医師外来、５）ＭＩの
ために医師外来、及び６）ＡＣＥ抑制因子の所有（負の
指標）であった。

【００６１】もう１つの実験においては、計画１と以前
にＣＨＦ入院がないすべての商業上のメンバーとに基づ
き、ＨＬ指標を従属変数として用いているモデルに対す
る結果が以下にリストアップされている。結果として得
られる、不健康成果を最もよく予測すると思われる独立
変数は、１）ループ利尿薬−服用日数、２）ＣＨＦのた
めの医師外来、３）ＩＨＤのための入院、４）ＩＨＤの
ための医師外来、５）糖尿病のための緊急室外来、６）
高血圧のための入院−滞在期間、７）生活様式のための
緊急室外来、８）その他の心臓疾患のための入院、９）
肺の状態のための医師外来、１０）貧血のための医師訪
問／貧血のための緊急室訪問、及び１１）「その他の」
ＣＶ薬剤のための処方箋（Ｒｘ）であった。

【００６２】さらにもう１つの実験においては、計画１
と医療補助メンバーとに基づき、ＨＬ指標を従属変数と
して用いているモデルに対する結果が以下にリストアッ
プされている。結果として得られる、不健康成果を最も
よく予測すると思われる独立変数は、１）ＣＨＦのため
の入院、２）ループ利尿薬−服用日数、３）ＣＨＦのた
めの医師外来、及び４）糖尿病のための緊急室外来であ
った。各実験結果は、特定の予測モデルのために用いら
れる異なる数の独立変数を示しているということが注目
されるべきである。そして、所望のモデルの予測に依存
して、より多くの又はより少ない独立変数が、それらの
個々の能力に基づいて、選択された従属変数を正確に予
測するために用いられることができる。

【００６３】次に、決定されたモデルがデータに対して
適用される。決定されたモデルは、実在するデータ、規
則的に更新されたデータ又はその他の供益者のためのそ
の他の請求のデータベースに対して適用されることがで
きる。そうするためには、関連する決定された独立変数
のみが処理される必要がある。もちろん、新しい請求の
データベースが解析されるのに伴って、その他の変数が
より良い指標であるかどうかを決定するために、全処理
が繰り返されて新しいモデルがつくられることができ
る。モデルを適用することによりつくられた出力は、該
患者が不健康成果（すなわち、従属変数によって定義さ
れる経験）を有しているであろうとの可能性をあらわす
指標によって調製された全ＣＨＦ患者のリストを含んで
いるファイルである。このリストは、この後、不健康成
果をもつであろう５％又は１０％の患者の増加幅のサブ
グループに分けられることができる。モデルの性能は、
５％又は１０％の各サブグループに対して、予測ウイン
ド中に発生する実際の不健康成果の数を決定することに
よって評価されることができる。

【００６４】該モデルをＣＨＦ患者の将来の請求データ
又はその他のデータベースに適用し、あるいは上記のよ
うに新しいデータベースにおいて新しいモデルを定立す
れば、高い危険性のあるＣＨＦ患者が種々のタイプの介
入を許容しつつ識別されることでき、ＣＨＦ識別のため
の保険源泉の効果的な配分を最大にすることができる。
このような介入は、１）特定の症例管理、２）サブグル
ープの特性に基づく新しい介入、３）危険性の高い介
入、４）高コスト（比較的）の介入、又は５）計画の修
正の形態をとることができ、これらはすべて、最良の実
施指針に付帯するのはもちろんである。

【００６５】付録I〜XIVは以下のとおりである。 付 録 I うっ血性心不全診断ＩＣＤ−９コード ３９８.９１ リューマチ熱を伴ったＣＨＦ、不活性 ４０２.０１ ＣＨＦを伴ったＨＴＮ心臓疾患、悪性 ４０２.１１ ＣＨＦを伴ったＨＴＮ心臓疾患、良性 ４０２.９１ ＣＨＦを伴ったＨＴＮ心臓疾患、不特定 ４０４.０１ ＣＨＦを伴ったＨＴＮ心臓及び腎臓疾患、悪性 ４０４.０３ ＣＨＦを伴ったＨＴＮ心臓及び腎臓疾患、及び腎不全、悪性 ４０４.１１ ＣＨＦを伴ったＨＴＮ心臓及び腎臓疾患、良性 ４０４.１３ ＣＨＦを伴ったＨＴＮ心臓及び腎臓疾患、及び腎不全、良性 ４０４.９１ ＣＨＦを伴ったＨＴＮ心臓及び腎臓疾患、不特定 ４０４.９３ ＣＨＦを伴ったＨＴＮ心臓及び腎臓疾患、及び腎不全、不特定 ４２８ｘｘ 心不全

【００６６】付 録 II ４１０ｘｘ 急性心筋梗塞 ４１１ｘｘ その他の急性及び亜急性の形態の虚血性
心臓病 ４１２ｘｘ 古い心筋梗塞 ４１３ｘｘ 狭心症 ４１４ｘｘ その他の形態の慢性虚血性心臓病

【００６７】付 録 III糖尿病ＩＣＤ−９コード ２５０ｘｘ 真性糖尿病ＤＭ治療クラスコード ０８１１００ インスリン ０８１２００ 経口低血糖薬

【００６８】付 録 IV 不整脈コード不整脈ＩＣＤ−９コード ４２６ｘｘ 伝導障害 ４２７ｘｘ 不整脈不整脈治療 分類コード ０４７１００ 分類I−膜安定化 ０４７１１０ 分類Iａ ０４７１２０ 分類Iｂ ０４７１３０ 分類Iｃ ０４７３００ 分類III ０４７５００ その他の抗不整脈

【００６９】付 録 V 高血圧症ＩＣＤ−９コード ４０１ｘｘ 本態性高血圧 ４０２ｘｘ 高血圧性心臓病 ４０３ｘｘ 高血圧性腎臓病 ４０４ｘｘ 高血圧性心臓及び腎臓病 ４０５ｘｘ ２次高血圧

【００７０】付 録 VI 不利な生活様式ＩＣＤ−９コード ２７８０ｘ 肥満 ３０３ｘｘ アルコール依存症 ３０５０ｘ アルコールの乱用 ３０５１ｘ 喫煙障害 ２７２ｘｘ 脂質障害

【００７１】付 録 VII その他の心臓病ＩＣＤ−９コード ３９１ｘｘ 心臓欠陥を伴ったリューマチ熱 ３９３−３９８ｘｘ 慢性リューマチ性心臓病 ４２１ｘｘ 急性及び亜急性 ４２２ｘｘ 急性心筋炎 ４２４ｘｘ 膜障害（心内膜のその他の病気） ４２５ｘｘ 心筋症 ４２９０ｘ 心筋炎 ４２９１ｘ 心筋変質 ４２９２ｘ 心臓血管の病気、不特定 ４２９３ｘ 心臓肥大

【００７２】付 録 VIII 慢性呼吸疾患ＩＣＤ−９コード ４９０ｘｘ 気管支炎、急性又は慢性は不特定 ４９１ｘｘ 慢性気管支炎 ４９２ｘｘ 気腫 ４９３ｘｘ 喘息 ４９４ｘｘ 気管支拡張症 ４９５ｘｘ 外因性アレルギー性肺胞炎 ４８６ｘｘ 慢性気道閉塞、その他には分類されない

【００７３】付 録 IX すべての心臓血管の病気ＩＣＤ−９コード ０９３−０９３ｘ 心臓血管梅毒 ０９８８３−０９８８５ 淋菌性心臓病 ２７４８２ 心臓の痛風結節 ３９０−４２９９ｘ 循環系の病気 ７４５−７４６９ｘ 心臓奇形 ７８５−７８５３ｘ 心臓血管系症 ９９７１ 心臓合併症

【００７４】付 録 X 甲状腺中毒 ２４２ｘｘ 甲状腺腫を伴った又は伴わない甲状腺中
毒

【００７５】付 録 XI 肺塞栓症 ４１５１ｘ 肺塞栓症及び梗塞

【００７６】付 録 XII 貧血ＩＣＤ−９コード ２８０ｘｘ 鉄欠乏性貧血 ２８１ｘｘ その他の欠乏性貧血 ２８２ｘｘ 遺伝性溶血性貧血 ２８３ｘｘ 後天性溶血性貧血 ２８４ｘｘ 形成不全貧血 ２８５ｘｘ その他の不特定の貧血

【００７７】付 録 XIII 感染ＩＣＤ−９コード ００１ｘｘ−１３９ｘｘ 感染症及び寄生虫病

【００７８】付 録 XIV うっ血性心不全の薬剤治療２重治療（治療クラス） ジゴキシン及びループ利尿剤（０４１０００及び０４３
１００） ジゴキシン及びＡＣＥ抑制因子（０４１０００及び０４
５４００） ＡＣＥ抑制因子及びループ利尿剤（０４５４００及び０
４３１００）３重治療（治療クラス） ジゴキシン及びループ利尿剤並びにＡＣＥ抑制因子（０
４１０００及び０４３１００並びに０４５４００）

【図面の簡単な説明】

【図１】 Ａは、本発明の典型的な総合プロセスを示す
高水準のフローチャートである。Ｂは、本発明の典型的
な応用プロセスを示す高水準のフローチャートである。

【図２】 本発明で用いるのに適した３つの典型的な情
報源を示す高水準のブロック図である。

【図３】 その中に図２の情報源からの情報が調査デー
タベースに格納される、典型的なフォーマットを示すデ
ータ構成図である。

【図４】 図１中に示されたプロセスの処理時につくら
れる事象レベルファイルのための典型的なフォーマット
を示すデータ構成図である。

【図５】 部分的に、図４中に示された事象レベルファ
イルからつくられ、かつ図１中に示されたプロセスの処
理時につくられる解析ファイルのための典型的なフォー
マットを示すデータ構成図である。

【図６】 Ａは、本発明で使用される予測ゾーン及び解
析の概念を示す単純な風船状の図である。Ｂは、部分的
に、図４中に示された事象レベルファイルからつくられ
る、データ処理における使用に適した第１の典型的なタ
イムウインド計画を示す時間線図である。

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【手続補正書】

【提出日】平成１０年３月１７日

【手続補正１】

【補正対象書類名】図面

【補正対象項目名】全図

【補正方法】変更

【補正内容】

【図１】

【図２】

【図３】

【図５】

【図４】

【図６】

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (71)出願人 597104938 ディバーシファインド・ファーマシューテ ィカルズ・サービシーズ・インコーポレイ テッド ＤＩＶＥＲＳＩＦＩＥＤ ＰＨＡＲＭＡＣ ＥＵＴＩＣＡＬＳ ＳＥＲＶＩＣＥＳ アメリカ合衆国55435ミネソタ州サウス・ エディナ、フランス・アベニュー7760番 (72)発明者 ブルース・ウォン アメリカ合衆国19087ペンシルベニア州ラ ドナー、ガルフ・クリーク・ドライブ1254 番 (72)発明者 フェリックス・フリードマン アメリカ合衆国55344ミネソタ州エデン・ プレアー、グリアー・レイン8662番

Claims (1)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 請求のデータベース中に存在する患者に
   ついての情報から、うっ血性心不全であると診断される
   危険性のある患者を識別するための、コンピュータによ
   り実行される方法であって、 予め設定された基準に基づいて、請求のデータベース中
   の患者の情報を処理して、１つのグループのうっ血性心
   不全患者についての請求情報を抽出し、 請求のデータベース中で入手できる情報を用いて、うっ
   血性心不全に関連する１組の事象を定義し、 抽出された請求情報及び定義された事象を、事象レベル
   情報を含むファイルに変換し、 定義された事象の特定のものがこの後の処理で考慮され
   るべきかどうかを判定するもとになるタイムフレームを
   得るためのタイムウインドを定義し、 １組の変数をポテンシャル予測子と定義し、 タイムウインド及び上記１組の変数を用いて、事象レベ
   ル情報を処理して解析ファイルをつくり、 該解析ファイルに統計解析を施して、うっ血性心不全で
   あると診断される危険性のある患者の識別に用いるため
   に、上記１組の変数の下位集合の関数である予測モデル
   を生成するといった各ステップを含んでいる方法。