すべてExcelでできる!経営力・診療力を高めるDPCデータ活用術 増補改訂版 (スタートアップシリーズ) [単行本]

すべてExcelでできる!経営力・診療力を高めるDPCデータ活用術 増補改訂版 (スタートアップシリーズ) の 商品概要

• 要旨（「BOOK」データベースより）

  新たに始まった「病院情報の公表」「Ｈファイル」にも対応！実際に手を動かしながら自院の診療機能や医療圏を分析できる。第３章「病床機能報告など各種統計データを用いた分析」も追加。

• 目次

  序章 DPCの基礎知識とデータ活用の意義
  
  Ｉ. DPC制度の概要
  II. DPCデータの活用
  III. DPCデータ分析の実際
  　Column 2016年度診療報酬改定の概要と今後の方向性
  
  第1章　自院のDPCデータを活用する～まずは自院の特徴を知ろう
  Section1　データを用意して集計・分析にトライ
  　STEP1　データを準備する
  　STEP2　データを加工する
  　Column 関数を入力するときのポイント
  　STEP3　集計・分析にトライ
  　Column 「病院情報の公表」の概要
  　Column ピボットテーブル・ピボットグラフを使う利点
  
  Section 2　集計・分析の実際【基礎編】やってみよう！
  　Lesson1 MDC別手術の有無別患者数を集計⇒棒グラフで表示
  　Lesson2 MDC別手術実施率を集計⇒100％積み上げ棒グラフで表示
  　Lesson3 MDC別平均在院日数を集計⇒棒グラフで表示
  　Lesson4 退院経路と転院率を集計
  　Lesson5 65歳未満および65歳以上の患者における入院中の大腿骨骨折の発生率を集計
  　Lesson6 発症3日以内に入院した急性脳梗塞患者の入院死亡率を集計
  　Lesson7 診療科別症例数ベスト3の診断群分類における平均在院日数、転院率、平均年齢を集計
  　Column Excelで作れる様々なグラフ
  
  Section3　集計・分析の実際【応用編】その悩みに答えます！
  　Q1 当院は平均在院日数がなかなか短縮できません。どうすればいいでしょうか？
  　Q2 診療科別の主要手術トップ3の術式について、症例数、術前・術後日数、転院率、平均年齢を自院のホームページに掲載します。どういう手順で進めればいいでしょうか？
  　Q3 予定入院の患者には、できる限り入院前に必要な画像診断を実施しておきたいと考えています。何かいい方法はあるでしょうか？
  　Q4 Hファイルにある重症度、医療・看護必要度のデータを基に、病棟ごとに効果的な看護師の傾斜配置につなげたいと考えています。どういう手順で進めればいいでしょうか？
  　Column Hファイルはこのように活用できる
  　Q5 薬剤費の削減に向け、後発医薬品の使用を推進したいと考えています。効率の良い方法はありますか？
  　Q6 院内で急性心筋梗塞の診療ガイドラインがどれだけ遵守されているのか確認したいと考えています。何かいい方法はありませんか？
  　Q7 院内で作成した大腿骨頸部骨折のクリニカルパスの運用がうまくいっているのかを確認したいのですが、どういう手順で進めればいいでしょうか？
  
  第2章　厚生労働省のDPC公開データを活用する～自院の実力を把握しよう
  Section1　データを用意して集計・分析にトライ
  　STEP1　データを準備する
  　STEP2　データを加工する
  　STEP3　集計・分析にトライ
  Section2　集計・分析の実際【基礎編】やってみよう！
  　Lesson1 県内および同規模医療機関におけるMDC別平均在院日数の比較
  　Lesson2 二次医療圏内医療機関における胆管結石の手術実績と地域シェアの把握
  　Lesson3 県内医療機関（DPC III群病院のみを対象）における機能評価係数IIの経年比較
  Section3　集計・分析の実際【応用編】その悩みに答えます！
  　Q1 当院は複数の診療科を有しています。ただ、最近は経営環境が悪化しており、診療機能の絞り込みが避けられないと感じています。どうすれば効果的な経営戦略を立てられるでしょうか？
  　Q2 当院は脳神経外科の専門病院です。最近は患者数が伸び悩んでいることから、新規患者の獲得に向けて、どの地域にどんな営業をかけるべきなのかを探りたいと考えています。何かいい方法はあるでしょうか？
  　Column 様式1ファイルの郵便番号データを利用したマーケティング手法
  　Q3 当院は在院日数が短縮し効率化が進んだにもかかわらず、機能評価係数IIの効率性係数が下がりました。改善のための目標設定はどうしたらいいですか？
  　Q4 地方自治体の職員の者です。地域医療構想調整会議の資料を作成するため、県内二次医療圏内の急性期医療を手がける各病院の診療密度を把握したいと考えています。何かいい方法はありますか？
  
  第3章　DPC以外の各種統計データを知る～より深い分析にチャレンジ
  Section1　各種統計データの入手法と指標が示す意味
  　病床機能報告／医療施設（静態・動態）調査、病院報告／患者調査／医師・歯科医師・薬剤師調査／医療費の地域差分析／介護保険事業状況報告／日本の地域別将来推計人口
  Section2　集計・分析の実際～統計データからできる分析
  　Q1 自院の平均在院日数削減に向けて、退院部門の人員体制を強化したいと思います。どの職種を増やすか検討する材料として、県内病院の退院部門の人員体制と平均在院日数の関連性を把握する良い方法はありますか？
  　Q2 当院はリハビリテーションに力を入れています。地域の病院の中で、自院の実力がどれくらいあるのか知りたいのですが、どんな方法があるでしょうか？
  　Q3 患者マーケット・シェア分析により、MDC10について自院の受け入れ機能を増強する方針が固まりました。そこで今後、地域でMDC10の患者がどれだけ増減するのか、推計する方法はありますか？
  
  【巻末付録】
  DPC調査提出データ一覧
  様式1（2016年度）
  様式1（2014年度）
  Dファイル
  EF統合ファイル
  Hファイル
  
  【付録CD-ROM 収載データ】
  ●デモデータ
  　FF1（txt,xlsx）
  　Dfile（txt,xlsx）
  　EF（txt,xlsx）
  　Hfile（txt,xlsx）
  ●各種マスタ類
  　後発医薬品のある先発医薬品マスタ
  　スタチンマスタ
  　抗生物質マスタ
  ●DPC調査対象病院リスト
  ●新様式1を旧様式1に変換するマクロ
  （2014年度改定対応版、2016年度改定対応版）
  ●サンプル分析用コマンド集

• 著者紹介（「BOOK著者紹介情報」より）（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）

  伏見 清秀(フシミ キヨヒデ)
  東京医科歯科大学大学院教授。１９６０年生まれ。東京医科歯科大学医学部卒業後、東京医科歯科大学医学部附属病院、厚生省保健局医療課医療指導監査室を経て、２０１０年より東京医科歯科大学医療政策情報学分野教授に就任、国立病院機構本部総合研究センター診療情報分析部長を併任している。厚生労働科学指定研究ＤＰＣ研究班主任研究者、中央社会保険医療協議会診療報酬調査専門組織（ＤＰＣ評価分科会）委員、内閣府社会保障制度改革推進本部「医療・介護情報の活用による改革の推進に関する専門調査会」構成員
  
  今井 志乃ぶ(イマイ シノブ)
  国立病院機構本部総合研究センター。１９７３年生まれ。北里大学薬学部卒業後、東京大学医学部附属病院にて薬剤師として勤務。２００６年東京医科歯科大学大学院医療政策管理学（ＭＭＡ）コース修了、２０１１年同大学院医療政策情報学分野博士課程修了。東京大学医学部附属病院国立大学病院データベースセンター、ヨーテボリ大学（スウェーデン）客員研究員を経て、現在（独）国立病院機構本部総合研究センター診療情報分析部にて、病院経営分析、診療機能分析等を担当

• 出版社からのコメント

  「これ以上やさしくできないDPC分析の指南書」が最新制度に対応！Excelを活用して集計分析のコツを解説。
  

• 内容紹介

  「これ以上やさしくできないDPC分析の指南書」が最新制度に対応！
  
  医療政策が「データ重視」で決まる時代において、存在感を増しているDPCデータ。ただ、DPCと聞いただけで、「難しい」「よく分からない」といったアレルギー反応が現場にはつきものです。しかし、診療プロセスや患者属性の情報が集まるDPCデータは、病院マネジメントにとっても宝の山。本書はそんなDPCデータを、Excelのみを使って集計・分析し、徹底的に使いこなすコツを詳しく解説しています。2016年度診療報酬改定で導入された「Hファイル」を用いた重症度把握、2017年度から始まった「病院情報の公表」への対応、「病床機能報告」など各種統計データを組み合わせた分析など、最新制度に対応した内容を大幅加筆してパワーアップしました。
  
  ★本書のポイント★
  ◎DPCデータの基礎知識からExcelを使ったデータ分析手法まで徹底指南
  ◎実際に手を動かしながら自院の診療機能や医療圏を分析できる
  ◎付録CD-ROMには、二次医療圏コード付きDPC調査対象病院リストを収載
  ◎第3章「病床機能報告など各種統計データを用いた分析」も追加
  
  ★貴院の課題、DPCデータ分析でズバリ解決！★
  ●平均在院日数を短縮できない
  ●診療行為にばらつきがある
  ●「病院情報の公表」に用いるデータを自前で集計したい
  ●各病棟の重症度、医療・看護必要度に応じて看護師の傾斜配置をしたい
  ●薬剤費の節減に向け、後発医薬品の使用を進めたい
  ●受療動向を踏まえ、効果的な患者確保策を練りたい
  ●二次医療圏単位で各病院の診療密度を把握したい

すべてExcelでできる!経営力・診療力を高めるDPCデータ活用術 増補改訂版 (スタートアップシリーズ) の商品スペック