NDB研究の限界と対応策

更新日：2024年1月15日

文献レビューより抽出した「NDB研究の限界と対応策」について、一覧表にまとめました。

　限界1）交絡因子、転帰、その他の臨床項目に関する情報の欠如
　限界2）NDB に含まれない患者情報に関する限界
　限界3）データの誤分類
　限界4）ユニークな個人ID・加入者台帳の欠如
　限界5）その他
　参照文献

（JMA Journal　Vol. 7, No. 1, 2024 （2024年1月15日号）より引用・改変）

限界1）交絡因子、転帰、その他の臨床項目に関する情報の欠如

患者背景情報（身長・体重、飲酒・喫煙、家族歴、社会経済状況など）
臨床情報（カルテ情報、検査データ、疾患の重症度、処置などの適用、医師の判断など）
その他診療情報（退院日、診療科・医師に関する情報など）
医療機関外の情報が記録されない（死亡、QOL、OTC医薬品、服薬アドヒアランスなど）

限界1）への対応策

他の情報で代用

・抗MRSA抗生物質に関する情報をもとにMRSA SSI症例を特定する[1]

・骨折の診断日の代替として入院日を用いる[2]

・抗インフルエンザ薬の処方によってインフルエンザを定義する[3]

他のコードの組み合わせで定義

・低血糖の診断コードと50%ブドウ糖の静脈注射により重症低血糖を定義[4]

・退院日の算出に、診療実日数と入院日、あるいは最後の治療を行なった日を用いる[5]

・骨折での初診日を傷病名と処置のレセプトデータを用いて定義[6]

・関連する情報を組み合わせて「死亡」を定義[7]

washout期間の設定

・入院前180日間の精神科入院の有無で精神科入院の既往歴を定義する[8]

研究デザイン・統計解析で対処

・DID analyses[9]

・Self-controlled case series study design[10]

・Case–crossover design[11]

・IV analysis[12]

・分析対象とする医療機関や患者を限定する[13]

・院内発症症例を定義する際に入院後の経過日数を変えて感度分析を行う[14]　　　　　　　　　

限界2）NDB に含まれない患者情報に関する限界

公費単独での情報が含まれない（生活保護、難病など）※2022年10月審査分から提供開始　　　
公的医療保険でカバーされない診療情報は含まれない

　　（労災、自賠責、妊娠・出産、ワクチン・健診等の予防医療、自由診療など）

医療機関を受診していない人の情報が含まれない
特定健診の受診率が低い
その他（紙レセプト、クリニックでの院内処方情報が調剤レセプトに含まれないなど）

限界2）への対応策

データを引用してディフェンス（結果への影響が少ない可能性を提示）

・生活保護世帯の割合[15, 16]

限界3）データの誤分類

請求コードと実際の診断との乖離

・臨床上の診断名ではなく、診療報酬請求を目的とした病名があり得る

・点数に反映されない病名が記録されないことがある

・包括支払制度（DPC）で検査や処方が過小報告されている可能性がある

・完治した病名が残っていることがある

レセプトの請求と実際の薬剤使用量との乖離

・薬剤のアドヒアランス

・実際の薬剤の使用量が1/2瓶の場合でも1瓶で請求される

・受診や処方がない患者を正確に把握できない

バリデーション研究が限られている

限界3）への対応策

変数の定義を丁寧に検討

・専門家が定義を検討[11, 17]

・2名の医師が独立して判断[2, 18]

・ガイドラインを参照[19]

・複数のコードを組み合わせる[6, 20-22]

複数の定義を作成して感度分析を実施[11, 16]
過去のバリデーション研究を引用[16, 20, 23-26]
他の疫学データと比較[3, 27]
臨床経験をもとに妥当性を補強

・安易につけない病名[15, 17, 28]

・PCI 後の再狭窄は通常治療後6か月以内に起こる[29]

使用するレセプトの種類や情報を限定

・病名のバリデーション研究があるためDPCのみ使用する[30, 31]

・包括支払で記録されないコードがあるためDPCデータを除外する（医療の質研究など）[32, 33]

その他

・疑い病名は除外する[34, 35]

・全対象者とサブグループの属性を比較して代表性を確認[36]

限界4）ユニークな個人ID・加入者台帳の欠如

ユニークな個人IDがない

・別の個人を同一人物にしてしまう可能性
（氏名と生年月日が同じ／被保険者番号（世帯）と生年月日が同じである場合）

・同じ人をダブルカウントしてしまう可能性
（保険者の変更、氏名の表記のゆれ、氏名の変更、資格喪失後の保険証の不正使用など）　　　　

・保険者と姓が同時に変わると追えない

被保険者台帳がない

・患者が毎月受診しなければ、被保険者の数を把握できない

・このことは対象集団の母数を設定するときに問題となる

NDBにおける2種類のID

ID1: 保険者番号・生年月日・性別を元に生成されるID

ID2: 氏名・生年月日・性別を元に生成されるID

※被保険者番号の履歴情報を元に生成したユニークな個人ID（ID5）の提供も
2022年6月審査分から開始

限界4）への対応策

ID1とID2の両方を使う

・ID1かID2のどちらかが一致する場合同一人物とみなす[5]

ID0を使用する[37, 38]
virtual patient identifier (vPID) を使用する[39]
分母となるポピュレーションを定義する[32, 34]
その他

・仕事が変わる割合を推計しディフェンス（結果への影響が少ない可能性を提示）[15, 17]

・対象者の人数を政府統計と比較する[28]

限界5）その他

種類の異なるレセプト間のリンケージ

・DPCと出来高の重複がある
・一連の入院エピソードの特定が課題

診療報酬・DPCの改定

・請求コードの改訂

・点数の改訂

診療報酬請求コードとICD10コードの対応

・1つのICD10コードに対して複数の診療情報請求コードがある

請求コードに詳細な情報が含まれない（部位の詳細、手術方式など）
その他運用上の問題

・NDBデータへのアクセス

・研究目的に対して必要最小限のデータしか提供されない

・10未満の症例に関しては公表できない

・バリデーション研究の実施が難しい

・医療機関コードの変更がある

限界5）への対応策

複数のコードを組み合わせて定義

・医科レセプトの最終診療日とDPC入院日の連続性を確認し一連の入院エピソードを特定する[5]
・診療報酬・薬価・材料に関しては全体的にネット改定率を使用する[40]

参照文献：

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Nishioka, Yuichi, Sadanori Okada, Tatsuya Noda, Tomoya Myojin, Shinichiro Kubo, Shosuke Ohtera, Genta Kato, Tomohiro Kuroda, Hitoshi Ishii, and Tomoaki Imamura. "Absolute Risk of Acute Coronary Syndrome after Severe Hypoglycemia: A Population-Based 2-Year Cohort Study Using the National Database in Japan." Journal of diabetes investigation 11, no. 2 (2020): 426-34.
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掲載日：2024年1月15日

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