~2018/03/09公開データを使った病院の状況把握DPC公開データに簡易分析用の計算式の埋め込みをしていた。様々な病院の概況を把握する目的で使っているグラフの例を下に示す。(先日の日経ヘルスケアのセミナーでも使ったグラフで、昨年のSSKのセミナーではこの分析ファイル自体を配布したはず)DPC病院II群(2016年度データなので、まだII群と呼ぶべきだと思われる)の中で、病院全体の在院日数の指標が高い(≒疾患ごとの相対評価で在院日数が短い)病院をピックアップしてみた。赤点線より右側に大半の疾患が来ている。ほとんどの疾患で在院日数が短いことを意味している。大学病院でも同様のところをピックアップした。この2病院はかなりすごいと思う。逆に大学病院で低いところもグラフにしてみた。ほとんどの疾患が赤点線の左側に来た。在院日数が長いということになる。偶然だと思うが、ピックアップした大学病院の4病院のうち3病院は旧六、1病院は旧帝大だった。旧六だから在院日数が短いor長い等の偏りがあるわけではなさそうだ。在院日数の指標が高すぎて他病院とスケールが異なる。このグラフで大まかな課題を把握し、必要に応じて詳細な疾患別データや病院情報の公表データの分析を行い、想定されるアクションを整理する、というのが、個別病院を訪問する際の一連の流れだ。資料作成がなければ10分もかからず大体見られる。資料作成する場合でも30分を目標にまとめたいと思っている(実際は、地域特性の把握など色々欲が出て、数時間~半日くらいかかってしまうが)。※いずれの病院のグラフも自動で作っている。医療版減反政策なのか?という話題を書いた。減反政策は、米の生産効率向上と消費量の減少により需給バランスが取れなくなってきたときに、バランスを取り、特に小規模農家を守るために、作付制限をし協力した場合には補助金を出していた。(10)このブログを。