JP4783318B2 - Reference index analysis system for certification of long-term care - Google Patents
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Description
本発明は、介護保険における要介護認定対象者に対する認定調査結果に基づく一次判定結果を用い、審査会により二次判定を決定する際に用いられる参考指標の分析システムに関する。 The present invention relates to a reference index analysis system used when a secondary judgment is determined by a review board using a primary judgment result based on a certification survey result for a person requiring nursing care certification in nursing care insurance.
2000年4月から介護保険制度が導入され、保険者である各市町村では「要介護認定業務」が実施されている。この要介護認定業務については既に特許提案(例えば、特許文献1参照)が行われている。この要介護認定に関する概要を以下説明する。 A long-term care insurance system was introduced in April 2000, and “nursing care certification work” is being implemented in each insurer. A patent proposal (for example, see Patent Document 1) has already been made for this nursing care certification task. An outline of this certification for long-term care is described below.
先ず、介護サービスの利用を希望する場合は、市町村に要介護認定の申請を行う。申請があると、市町村の担当者または市町村から委託を受けた居宅介護支援事業者等の介護支援専門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ものである。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、特許事項として調査員が自由記載を行う。同時に市町村は主治医に意見書の作成を求める。 First, if you wish to use the nursing care service, you must apply to the municipality for certification of nursing care. When an application is made, the person in charge of the municipality or a care support specialist such as a home care support company entrusted by the municipality conducts a certification survey on the physical condition. This accreditation survey is conducted by an investigator visiting a long-term care applicant and selecting an option set for each item for a plurality of preset accreditation survey items. In addition, the investigator makes a free statement as a patent matter that the choices of each item cannot be fully expressed. At the same time, the municipality asks the attending physician to prepare a written opinion.
上記認定調査結果はコンピュータに入力され、所定の認定プログラムにより要介護認定等基準時間が推計され、この推計された要介護認定等基準時間に基く要介護度が一次判定結果として出力される。 The certification survey result is input to a computer, and a standard time required for certification for long-term care is estimated by a predetermined certification program, and the degree of long-term care required based on the estimated standard time for certification for long-term care is output as a primary determination result.
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、上記一次判定結果を用い、これに主治医意見書及び特記事項さらには厚生労働省提示の参考指標の内容を総合的に確認し、二次判定が行われ、介護(支援)を要するかどうか、また、介護(支援)を要する場合はどの程度の介護(支援)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、市町村が要介護(要支援)認定を行う。
上記審査会は、多数の要介護認定申請に対して短時間で二次判定を行わなければならず、迅速・効率的な作業が求められている。また、認定された要介護度は、要介護申請者が受けられる介護サービスに直接関係するため、公平でなくてはならず、審査結果にばらつきが生じないことが重要である。 The above-mentioned examination committee has to make secondary judgments in a short time for a large number of certifications requiring long-term care, and prompt and efficient work is required. In addition, since the degree of nursing care required is directly related to the nursing care service that can be received by the applicant for nursing care, it must be fair and it is important that the examination results do not vary.
これまでの審査会は、一次判定結果を用い、これに主治医意見書及び特記事項さらには厚生労働省提示の参考指標の内容を総合的に確認して行われるが、各参考指標から二次判定候補を推定する手間が膨大で、審査に時間がかかったり、審査会毎の審査結果にばらつきが生じたりするおそれがあった。 The previous examination committees have used the primary judgment results and comprehensively confirmed the contents of the doctor's opinion, special notes, and reference indicators presented by the Ministry of Health, Labor and Welfare. There is a risk that estimation will be enormous, and it may take a long time for the examination, or the examination results may vary among examination committees.
本発明の目的は、一次判定結果に基づき、審査会により二次判定を行う際の明確な参考指標分析による二次判定候補を提供することができる要介護認定における参考指標分析システムを提供することにある。 An object of the present invention is to provide a reference index analysis system in certification for long-term care that can provide secondary determination candidates based on a clear reference index analysis when performing a secondary determination by a review board based on a primary determination result. It is in.
本発明の要介護認定における参考指標分析システムは、介護保険における要介護認定対象者に対する複数項目からなる認定調査結果に基づく一次判定結果を用い、審査会により二次判定を決定する際に用いられる参考指標の分析システムであって、前記認定調査により得られる認定対象者の障害自立度と認知症自立度との組み合わせにより、過去の要介護認定結果の統計データから、最も高い割合で認定される要介護度を選定して二次判定候補とする自立度組み合わせ分布分析手段と、過去の要介護認定結果から得られる、一次判定結果に対し二次判定結果が高い場合の重度変更と低い場合の軽度変更との統計結果を用い、認定対象者の一次判定結果と、この一次判定結果の要介護度毎に前記認定調査項目の中から予め選定した前記重度又は軽度変更に関係する項目の調査結果とから、前記認定対象者の一次判定結果の変更有無を判定して二次判定候補を決定する変更分析手段と、前記認定調査項目の調査結果に基づく認定対象者の状態像を用い、過去の要介護認定結果の統計データに基づく各要介護度別の複数の状態像例から、前記認定対象者の状態像に類似した複数の状態像例を抽出し、この抽出された各状態像例が属する要介護度から二次判定候補を求める類似状態像例分析手段と、前記認定調査項目を複数の群に区分して、群毎に前記認定対象者の調査結果の得点を集計し、この群毎に集計された得点と、過去の要介護認定結果の統計データから得られる各要介護度における各群の平均得点とを比較し、最も近い平均得点の群の数が最も多い要介護度を二次判定候補とする中間評価項目推計手段とを備えたことを特徴とする。 The reference index analysis system for long-term care certification according to the present invention is used when a secondary judgment is determined by a review board using a primary judgment result based on a certification survey result consisting of a plurality of items for a long-term care certification target person in long-term care insurance. It is a reference index analysis system, and it is certified at the highest rate from statistical data of past care-required certification results by the combination of disability independence and dementia independence obtained from the accreditation survey. Independence degree combination distribution analysis means to select the degree of care required as a secondary judgment candidate, and the severity change when the secondary judgment result is high relative to the primary judgment result obtained from the past nursing care certification result and the low case Using the statistical results with minor changes, the primary judgment result of the person to be authorized and the severity selected in advance from the certification survey items for each degree of care required of the primary judgment result or Change analysis means for determining whether or not the primary determination result of the subject person to be changed has been changed based on the survey result of the item related to the degree change, and determining the secondary determination candidate, and the certification target based on the survey result of the certified survey item Using a state image of the person, from a plurality of state image examples for each degree of care required based on the statistical data of the past certification for long-term care required results, extract a plurality of state image examples similar to the state image of the person to be certified, Similar state image example analyzing means for obtaining a secondary determination candidate from the degree of care required to which each of the extracted state image examples belongs, and dividing the accredited investigation items into a plurality of groups, and investigating the authorized person for each group The score of the result is totaled, and the score totaled for each group is compared with the average score of each group in each degree of care required obtained from the statistical data of past certification of long-term care required. The degree of need for nursing care with the most Characterized in that a between evaluation item estimation means.
また、本発明の記載の要介護認定における参考指標分析システムは、過去の要介護認定結果の統計データから、各要介護度について、前記認定調査項目の中から、その要介護度の特徴を表す項目をそれぞれ選定し、認定対象者に対する認定調査の結果、問題ありの状態を表す結果となった項目が、前記選定された項目の全てに該当している要介護度を抽出し、この抽出された要介護度のうちの最も高い要介護度を二次判定候補とする調査項目の傾向分析手段をさらに加えた構成でもよい。 Moreover, the reference index analysis system in the certification for long-term care described in the present invention represents the characteristics of the degree of long-term care required from among the above-mentioned certification survey items for each degree of long-term care based on statistical data of past certification for long-term care required. Each item is selected, and as a result of the certification survey on the subject of certification, the items that show the problem status are extracted the degree of care required corresponding to all of the selected items, and this is extracted. The survey item trend analysis means may be further added with the highest level of care required among the required levels of care required as a secondary determination candidate.
本発明によれば、一次判定結果に基づき、主治医意見書及び特記事項さらに厚生労働省提示の参考指標の内容を総合的に確認して二次判定を行う際に、その審査に対する明確な参考指標分析による二次判定候補を提供することができるので、審査が迅速・効率的になると共に、審査会毎の審査結果にばらつきが生じたりすることはなく、公平な審査を確実に行うことができる。 According to the present invention, based on the primary determination result, when performing a secondary determination by comprehensively confirming the contents of the doctor's opinion and special instructions and the reference index presented by the Ministry of Health, Labor and Welfare, a clear reference index analysis for the examination Can be provided, so that the examination can be performed quickly and efficiently, and the examination results for each examination committee do not vary, and the examination can be conducted fairly.
以下、本発明の要介護認定における参考指標分析システム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 a reference index analysis system for certification of long-term care according to the present invention will be described in detail with reference to the drawings.
はじめに、要介護認定の流れを図1によって説明する。図1において、要介護認定の申請があると(ステップ101)、前述したように、市町村の担当者または市町村から委託を受けた認定調査員が要介護認定申請者の身体状況などについて認定調査を行う(ステップ102)。この認定調査は、調査員が要介護認定申請者を訪問し、複数の認定調査項目について、予め各項目に設定された選択肢を選択することにより調査を行うものである。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、特許事項として調査員が自由記載を行う。同時に市町村は主治医に意見書の作成を求め、意見書を入手する(ステップ103)。 First, the flow of certification for long-term care will be described with reference to FIG. In FIG. 1, when there is an application for certification for long-term care (step 101), as described above, the person in charge of the municipality or an authorized investigator commissioned by the municipality conducts a certification survey on the physical status of the applicant for certification for long-term care. Perform (step 102). In this accreditation survey, an investigator visits an applicant for certification for long-term care and conducts an investigation by selecting an option set in advance for each item for a plurality of accredited survey items. In addition, the investigator makes a free statement as a patent matter that the choices of each item cannot be fully expressed. At the same time, the municipality asks the attending physician to create a written opinion and obtains the written opinion (step 103).
上記調査結果はコンピュータに入力され、所定の認定プログラムにより要介護認定等基準時間が推計され、この推計された要介護認定等基準時間に基く要介護度が一次判定結果として出力される(ステップ104)。 The survey result is input to a computer, and a standard time for certification of care required is estimated by a predetermined certification program, and the degree of care required based on the estimated standard time for certification of long-term care is output as a primary determination result (step 104). ).
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、上記一次判定結果を用い、これに主治医意見書及び特記事項さらには厚生労働省提示の参考指標の内容を総合的に確認し、二次判定が行われる。この場合、先ず、認定調査内容の確認が行われる(ステップ105)。すなわち、認定調査内容、特記事項、主治医意見書についてこれら相互の内容に矛盾(不整合)があるかを確認する(ステップ106)。その結果、矛盾あり(ステップ107)と、矛盾なし(ステップ108)とに別れ、矛盾有りの場合は、その程度により修正なし(ステップ109)、一部修正(ステップ110)、再調査(ステップ111)となり、これらを経て一次判定の結果が確定する(ステップ111)。矛盾なし(ステップ108)の場合はそのまま一次判定の結果が確定する(ステップ112)。 After that, at the nursing care certification committee consisting of health, medical and welfare specialists, the above primary judgment results were used to comprehensively confirm the contents of the doctor's opinion, special notes and reference indicators presented by the Ministry of Health, Labor and Welfare. Secondary determination is performed. In this case, first, the contents of the certification survey are confirmed (step 105). That is, it is confirmed whether or not there is any contradiction (inconsistency) among the contents of the authorized survey, the special remarks, and the opinion of the attending physician (step 106). As a result, there is a contradiction (step 107) and no contradiction (step 108). If there is a contradiction, there is no correction (step 109), partial correction (step 110), and reexamination (step 111). Through these, the result of the primary determination is determined (step 111). If there is no contradiction (step 108), the result of the primary determination is determined as it is (step 112).
次に、このようにして確定した一次判定結果を用い、前記特記事項、主治医意見書を用いて介護認定審査会にて審査が行われ、一次判定に対する変更有り(ステップ113)又は変更なし(ステップ114)とに分かれ、要介護認定区分等が決定される(ステップ115)。すなわち、介護(支援)を要するかどうか、また、介護(支援)を要する場合はどの程度の介護(支援)を要するかについての判定を行う。 Next, using the primary determination result determined in this way, the special remarks and the attending doctor's opinion are used for examination at the nursing certification examination committee, and there is a change to the primary determination (step 113) or no change (step) 114), and the certification required for long-term care and the like are determined (step 115). That is, it is determined whether or not care (support) is required, and if care (support) is required, how much care (support) is required.
ここで、上記一次判定結果確定(ステップ111)後における審査過程では、上述のように一次判定結果、主治医意見書及び特記事項を審査資料として審査を行うが、本発明では、これらに加えて、要介護認定対象者に対して、最終的な要介護区分等を決定するための明確な参考指標分析による二次判定候補を提供することとした。 Here, in the examination process after the determination of the primary determination result (step 111), as described above, the primary determination result, the doctor's opinion and special notes are examined as examination materials, but in the present invention, in addition to these, We decided to provide candidates for secondary judgment based on a clear reference index analysis to determine the final category of long-term care required for those requiring long-term care.
この参考指標は、過去の要介護認定結果の統計データに基づき、これを要介護認定対象者(審査対象者)に当てはめて作成されたものである。すなわち、2000年4月に介護保険制度が導入されてからこれまでに膨大な数の要介護認定が行われており、その認定結果に関するデータは電子データとして蓄積されている。そこで、これらのデータを統計処理し、その統計結果に審査対象者のデータを当てはめることにより、審査対象者の要介護区分等の決定に関する明確な参考指標分析による二次判定候補を提供することができる。 This reference index is created based on the statistical data of past results of certification of long-term care required, and applied to persons requiring certification for long-term care (subjects of examination). That is, since the nursing care insurance system was introduced in April 2000, a large number of certifications requiring long-term care have been performed so far, and data relating to the certification results have been accumulated as electronic data. Therefore, by statistically processing these data and applying the data of the subject of examination to the statistical results, it is possible to provide secondary judgment candidates based on a clear reference index analysis regarding the decision of the subject of examination. it can.
この参考指標として、この実施の形態では、以下の4つの参考指標を用いることとした。 As this reference index, in this embodiment, the following four reference indices are used.
1.自立度組み合わせによる要介護度別分布(以下、第1の参考指標)
2.要介護度変更の指標(以下、第2の参考指標)
3.類似状態像例(以下、第3の参考指標)
4.要介護度別に見た中間表価項目の平均得点(以下、第4の参考指標)
上記自立度組み合わせによる要介護度分布による第1の参考指標では、先ず、認定調査により得られる認定対象者の障害自立度と認知症自立度との組み合わせを、過去の要介護認定結果の統計データに当てはめる。そして、この認定対象者の障害自立度と認知症自立度との組み合わせが、最も高い割合で認定される要介護度を選定し、これを二次判定候補としている。
1. Distribution according to the level of care required by the degree of independence (hereinafter referred to as the first reference index)
2. Indicator of change in need for nursing care (hereinafter referred to as second reference indicator)
3. Example of similar state image (hereinafter referred to as third reference index)
4). Average score of intermediate price items by degree of care required (hereinafter referred to as fourth reference index)
In the first reference index based on the degree of care required distribution by the above-mentioned independence degree combination, first, the combination of the degree of disability independence and the degree of dementia independence obtained by the accreditation survey is obtained as statistical data of past care-required certification results Apply to The combination of the degree of disability independence and the degree of independence of the dementia of the person to be authorized is selected as the degree of care required that is recognized at the highest rate, and this is set as a secondary determination candidate.
また、要介護度変更の指標による第2の参考指標では、過去の要介護認定結果から、一次判定結果に対し二次判定結果が変更される場合について統計を採ったデータを用いている。すなわち、二次判定結果が高い場合を重度変更とし、二次判定結果の方が低い場合を軽度変更とし、このような重度変更や軽度変更が生じる場合に、認定調査項目の中で悪い状態又はよい状態に選択されることが多い項目を、重度又は軽度変更に関係する項目として、一次判定結果の要介護度毎にいくつか選定しておく。そして、認定対象者の一次判定結果と、その認定調査結果が上記重度又は軽度変更に関係する項目にいくつ該当するかにより、認定対象者の一次判定結果の変更有無を判定して、二次判定候補を決定している。 Moreover, in the 2nd reference parameter | index by the parameter | index of a need-for-care level change, the data which took the statistics about the case where a secondary determination result is changed with respect to a primary determination result from the past required-of-care-certification result is used. In other words, when the secondary determination result is high, the change is severe, and when the secondary determination result is lower, the change is minor, and when such a severe change or minor change occurs, Some items that are often selected in a good state are selected for each degree of care required in the primary determination result as items related to the severe or mild change. Based on the primary determination result of the person to be certified and the number of items related to the above-mentioned severe or minor change in the result of the certification survey, it is determined whether or not the primary judgment result of the person to be certified has been changed. The candidate is determined.
また、類似状態像例による第3の参考指標では、過去の要介護認定結果の統計データを用いて、各要介護度について過去の認定調査結果に基づく状態像例をそれぞれ複数用意しておく。そして、今回の調査結果に基づく認定対象者の状態像を、各要介護度別に用意された複数の状態像例と比較し、類似した状態像例を所定数複数抽出する。さらに、この抽出された状態像例が属する要介護度をカウントし、抽出された状態像例が最も多く属する要介護度を二次判定候補としている。 In the third reference index based on similar state image examples, a plurality of state image examples based on past authorization survey results are prepared for each degree of care required using statistical data of past nursing care authorization results. Then, the state image of the person to be authorized based on the current survey result is compared with a plurality of state image examples prepared for each degree of care required, and a predetermined number of similar state image examples are extracted. Further, the degree of care required to which the extracted state image examples belong is counted, and the degree of care required to which the extracted state image examples belong most is set as a secondary determination candidate.
さらに、要介護度別に見た中間評価項目の平均得点による第4の参考指標では、認定調査項目を複数の群に区分しておき、認定対象者の調査結果の得点を、これら群毎に集計する。また、過去の要介護認定結果の統計データについても、要介護度毎に各群について平均得点を求めておく。そして、認定対象者の群毎に集計された得点と、過去の統計データから得られた要介護度毎の各群の平均得点とを比較し、それらの平均点が最も近い群を特定し、この特定された群の数が最も多い要介護度を二次判定候補とする。 Furthermore, in the fourth reference index based on the average score of intermediate evaluation items according to the degree of care required, the survey items for certification are divided into multiple groups, and the scores for the survey results of the subjects subject to certification are aggregated for each group. To do. In addition, regarding the statistical data of past care-required certification results, an average score is obtained for each group for each degree of care required. Then, compare the score totaled for each group of people to be certified with the average score of each group for each degree of care required obtained from past statistical data, identify the group whose average score is closest, The degree of care required with the largest number of identified groups is set as a secondary determination candidate.
図2は、このような4つの参考指標分析による二次判定候補を得るためのシステム構成を示している。図2において、10は要介護認定対象者データであり、一次判定結果11や認定調査データ12を有する。この要介護認定対象者データ10は、要介護認定対象者個人単位で作られ、図示しない要介護認定者用データベースに格納されている。13は過去の要介護認定結果の統計データであり、自立度組み合わせ14、重度・軽度変更指標15、要介護度別状態像例16、中間評価項目平均点17の各データを有し、サーバのデータベースにマスターデータとして格納されている。 FIG. 2 shows a system configuration for obtaining secondary determination candidates based on such four reference index analyses. In FIG. 2, reference numeral 10 denotes data requiring certification for long-term care, which includes a primary determination result 11 and certification survey data 12. This long-term care-required person data 10 is created for each long-term care-required person and is stored in a database for long-term care recipients (not shown). 13 is statistical data of past care-required certification results, each of which includes data on independence level combination 14, severe / mild change index 15, state image example 16 according to degree of care required, and intermediate evaluation item average score 17. Stored as master data in the database.
18は後述する各演算処理手段を実現するコンピュータであり、自立度組み合わせ分析手段19、変更分析手段20、類似状態像例分析手段21、中間評価項目分析手段22を機能として有する。これら各演算処理手段は、前述した各種データ11,12及び14〜17の対応するものを用いて所定の演算処理(詳細は後述する)を行い、前述した第1乃至第4の参考指標分析による二次判定候補を生成する。出力手段24は、上述した各演算処理手段19〜22の処理結果、すなわち、生成された第1乃至第4の参考指標分析による二次判定候補を、所定の表示形式により、帳票25及び画面26のいずれかまたは双方に出力する。 Reference numeral 18 denotes a computer that realizes each arithmetic processing means to be described later, and has a self-supporting degree combination analysis means 19, a change analysis means 20, a similar state image example analysis means 21, and an intermediate evaluation item analysis means 22 as functions. Each of these arithmetic processing means performs predetermined arithmetic processing (details will be described later) using the corresponding ones of the various data 11, 12, and 14 to 17, and the first to fourth reference index analyzes described above. A secondary determination candidate is generated. The output unit 24 displays the processing results of the above-described arithmetic processing units 19 to 22, that is, the generated secondary determination candidates by the first to fourth reference index analysis, in a form 25 and a screen 26 in a predetermined display format. To either or both.
27はキーボードやマウスなどによる入力操作部27であり、各演算処理手段19,20,21,22に対する演算指令等に用いられる。 Reference numeral 27 denotes an input operation unit 27 such as a keyboard or a mouse, which is used for calculation commands to the calculation processing means 19, 20, 21, and 22.
次に、上述した各種データ11,12及び14〜17と各演算処理手段19,20,21,22の詳細を説明する。 Next, details of the various data 11, 12, 14 to 17 and the arithmetic processing means 19, 20, 21, 22 will be described.
まず、一次判定結果11や認定調査データ12等で構成された要介護対象者データ10について図3a乃至第3図dを用いて説明する。この要介護対象者データは、No.1からNo.300までの項目を有する。このうちNo.1からNo.32までは、保険者番号や被保険者番号などの基本事項に関する項目である。 First, the care recipient data 10 composed of the primary determination result 11 and the authorized survey data 12 will be described with reference to FIGS. 3a to 3d. This data for those requiring nursing care is No. 1 to No. It has up to 300 items. Of these, No. 1 to No. Items up to 32 are items related to basic matters such as an insurer number and an insured number.
No.33からNo.38は、調査日など認定調査実施に関する項目である。 No. 33 to No. 38 is an item related to the implementation of the certification survey such as the survey date.
No.39からNo.100までは、一次判定結果など一次判定に関する項目であり、このうちNo.41からNo.49は、一次判定結果に直接的に関係する要介護認定等基準時間の項目である。また、No.50からNo.56は、第1群から第7群までの中間評価項目得点に関する項目であり、第3の参考指標を生成するための類似状態像例分析手段21における後述する処理や、第4の参考指標を生成するための中間評価項目推計手段22での後述する処理に用いられる。No.66からNo.97は、重度指標及び軽度指標に関する項目であり、第2の参考指標を生成するための変更指標分析手段20での後述する要介護度変更判定処理に用いられる。 No. 39 to No. Items up to 100 are items relating to primary determination such as primary determination results. 41 to No. 49 is an item of the reference time such as certification for long-term care that is directly related to the primary determination result. No. 50 to No. 56 is an item relating to the intermediate evaluation item score from the first group to the seventh group, and the later-described processing in the similar state image example analysis means 21 for generating the third reference index, and the fourth reference index It is used for the later-described processing in the intermediate evaluation item estimation means 22 for generating. No. 66 to No. 97 is an item related to the severe index and the mild index, and is used for a care level change determination process (to be described later) in the change index analysis means 20 for generating the second reference index.
No.101からNo.111までは、審査会など二次判定に関係する項目である。 No. 101 to No. Items up to 111 are items related to secondary determination such as a screening committee.
No.112からNo.232は、認定調査に関する項目であり、そのうちNo.149からNo.215は第1群から第7群の調査項目(67項目)であり、No.216からNo.227は、特別医療に関する調査項目(12項目)である。また、No.228,No.229は、障害自立度及び認知症自立度に関する項目であり、第1の参考指標生成するための自立度組み合わせ分布分析手段19での後述する判定処理に用いられる。さらに、No.230からNo.232は、平成18年度の法改正により新たに加わった調査項目である。 No. 112 to No. 232 is an item related to the accreditation survey. 149 to No. 215 is a survey item (67 items) of the first group to the seventh group. 216 to No. 227 is a survey item (12 items) related to special medical care. No. 228, no. 229 is an item relating to the degree of disability independence and the degree of independence of dementia, and is used for the determination process described later in the independence degree combination distribution analysis means 19 for generating the first reference index. Furthermore, no. 230 to No. 232 is a survey item newly added due to the 2006 revision of the law.
ここで、上述した第1群から第7群についてみると、第1群は「麻痺拘縮」に関する群で、No。149からNo.159の項目が該当する。第2群は「移動」に関する群で、No.160からNo.166の項目が該当する。第3群は「複雑動作」に関する群で、No.167からNo.169の項目が該当する。第4群は「特別介護」に関する群で、No.170からNo.176の項目が該当する。第5群は「身の回り」に関する群で、No.177からNo.186の項目が該当する。第6群は「意思疎通」に関する群で、No.187からNo.196の項目が該当する。第7群は「問題行動」に関する群で、No.197からNo.215の項目が該当する。 Here, looking at the first group to the seventh group described above, the first group is a group related to “paralysis contracture” and No. 149 to No. This corresponds to the item 159. The second group is related to “movement”. 160 to No. The item of 166 corresponds. The third group is related to “complex operation”. No. 167 to No. The item of 169 corresponds. The fourth group is related to “special care”. 170 to No. The item of 176 corresponds. The fifth group is related to “personal belongings”. 177 to No. The item of 186 corresponds. The sixth group is related to “communication”. No. 187 The item of 196 corresponds. The seventh group is related to “problem behavior”. No. 197 This corresponds to the item 215.
これらの各項目には、「ない」「ある」や「できる」「つかまれば可」「できない」などの選択肢が設定されており、これら選択肢のいずれかが調査結果として選択されている。 In each of these items, options such as “No”, “Yes”, “Yes”, “Yes if caught”, “No” are set, and one of these options is selected as a survey result.
また、No.228の障害自立度の項目には、ランクJ,A,B,Cの4段階の判定基準(平成3年11月18日厚生省大臣官房老人保健福祉部長通知)のいずれかが選択されており、No.229は、ランクI,II,III,IV,Mの5段階の判定基準(平成5年10月26日厚生省老人保健福祉局長通知)のいずれかが選択されている。 No. In the item of 228 disability independence, one of the four criteria of rank J, A, B, C (November 18, 1991, Minister of Health and Welfare Secretary of Health and Welfare for the Elderly) is selected. No. For 229, any one of ranks I, II, III, IV, and M of five criteria (notified by the Ministry of Health and Welfare, Geriatric Health and Welfare Bureau Director) is selected.
なお、その他の項目については説明を省略する。 Description of other items is omitted.
各演算処理手段19,20,21,22の処理内容を説明する。なお、これら各演算処理手段19,20,21,22の演算結果は出力手段24により帳票25や画面26に表示出力されるが、ここでは帳票25に出力される場合を例にとって説明を行う。 The processing content of each arithmetic processing means 19, 20, 21, 22 will be described. The calculation results of these calculation processing means 19, 20, 21, and 22 are displayed and output on the form 25 and the screen 26 by the output means 24. Here, the case where the calculation results are output to the form 25 will be described as an example.
先ず、帳票25の表示内容を図4により概略説明する。図4で示す帳票(参考指標分析票)25において、25Aは基本情報欄であり、要介護認定対象者個人に関する各種情報項目が掲載される。25Bは参考指標分析結果欄であり、要介護認定対象者の一次判定結果と、各演算処理手段19,20,21,22により分析された二次判定候補(要介護度)とがそれぞれ掲載される。 First, the display contents of the form 25 will be schematically described with reference to FIG. In the form (reference index analysis form) 25 shown in FIG. 4, reference numeral 25A denotes a basic information column on which various information items relating to individuals who are subject to certification for long-term care are posted. Reference numeral 25B is a reference index analysis result column, which lists the primary determination result of the person requiring long-term care certification and the secondary determination candidate (degree of care required) analyzed by each arithmetic processing means 19, 20, 21, 22 The
以下の欄は、上記参考指標分析結果欄25Bに掲載された各参考指標の分析内容がそれぞれ個別に掲載されている。すなわち、25Cは自立度組み合わせによる要介護度別分布欄であり、自立度組み合わせ分析手段19による分析内容及び分析結果が掲載される。25Dは要介護変更の指標欄であり、変更分析手段20の分析内容及び分析結果が掲載される。25Eは類似状態像例欄であり、類似状態像例分析手段21の分析内容及び分析結果が掲載される。25Fは要介護度別に見た中間評価項目の平均得点欄であり、中間評価項目推計手段22の分析内容及び分析結果が掲載される。 In the following columns, the analysis contents of each reference index listed in the reference index analysis result column 25B are individually listed. That is, 25C is a distribution column according to the level of care required by the combination of independence, and the analysis contents and analysis results by the independence combination analysis means 19 are posted. Reference numeral 25D denotes an index field for change in nursing care, in which the analysis content and analysis result of the change analysis means 20 are posted. Reference numeral 25E denotes a similar state image example column, in which the analysis contents and analysis results of the similar state image example analysis means 21 are posted. 25F is an average score column of the intermediate evaluation items viewed according to the degree of care required, and the analysis contents and analysis results of the intermediate evaluation item estimation means 22 are posted.
最下欄25Gには、上記各参考指標についての、二次判定候補推計ロジックがそれぞれ掲載されている。 In the bottom column 25G, the secondary determination candidate estimation logic for each of the reference indices is listed.
参考指標分析による二次判定候補を生成する場合、操作者は入力操作部27から該当する要介護認定対象者のデータ10、すなわち、一次判定結果11と認定調査データ12とをコンピュータ18に入力させる。 When generating the secondary determination candidate by the reference index analysis, the operator causes the computer 18 to input the data 10 of the person requiring nursing care certification, that is, the primary judgment result 11 and the certification survey data 12 from the input operation unit 27. .
自立度組み合わせ分布分析手段19は、図3で示した要介護認定対象者データ10のうち、図3dで示したNo.228及びNo.229のデータ、すなわち、認定調査により入手した認定対象者の障害自立度と認知症自立度のデータを取り込む。また、過去の要介護認定結果の統計データ13から、自立度組み合わせデータ14を取り込む。そして、認定調査により入手した認定対象者の障害自立度と認知症自立度との組み合わせを、過去の要介護認定結果の統計データ13の自立度組み合わせデータ14にあてはめ、最も高い割合で認定される要介護度を選定して二次判定候補とする。 The independence degree combination distribution analysis means 19 is the No. 1 shown in FIG. 228 and No. 229 data, that is, data on the degree of independence of the person to be certified and the degree of independence of dementia obtained by the certification survey are captured. Moreover, the independence degree combination data 14 is taken in from the statistical data 13 of the past nursing care certification result. Then, the combination of the degree of disability independence and the degree of dementia independence obtained from the accreditation survey is applied to the independence degree combination data 14 of the statistical data 13 of the past nursing care accreditation results, and the combination is certified at the highest rate. Select the level of care required as a candidate for secondary determination.
例えば、認定対象者の障害自立度がB1、認知症自立度IIIaとする。自立度組み合わせデータ14は、図5で示すように、複数の認知症自立度(自立、及びランクI,II,III,IV,M)別に、各障害自立度(自立、及びランクJ,A,B,C)における要介護度(自立、要支援1、要介護1相当、要介護2、要介護3、要介護4、要介護5)の認定割合(%)を定めたテーブルをそれぞれ有している。そこで、図5で示すデータに認定対象者の障害自立度B1、認知症自立度IIIaを当てはめてみる。この場合、認知症自立度IIIのデータテーブルを用い、その障害自立度Bの縦列を見ると、最も認定割合の高い要介護度は、認定割合60%の要介護4となる。したがって、この場合は、要介護度4が二次判定候補(第1の参考指標)となる。 For example, assume that the degree of independence of the person to be authorized is B1, and the degree of independence of dementia IIIa. As shown in FIG. 5, the independence degree combination data 14 is divided into a plurality of dementia independence levels (independence and ranks I, II, III, IV, and M). B, C) each has a table that defines the authorization ratio (%) for the degree of care required (independence, support 1 required, equivalent to care 1 required, care required 2, care required 3, care required 4, care required 5) ing. Therefore, the data shown in FIG. 5 are applied with the disability independence degree B1 and the independence degree IIIa of the person to be authorized. In this case, using the data table of the degree of independence of dementia III and looking at the column of the degree of independence of disability B, the degree of need for nursing care with the highest accreditation rate is the need for nursing care 4 with an accreditation rate of 60%. Therefore, in this case, the degree of care 4 is a secondary determination candidate (first reference index).
なお、認知症自立度IIIで、障害自立度がBの場合のように、最も認定割合の高い要介護度は、認定割合50%の要介護4、要介護度5の2つとなる。このように複数の要介護度が選定された場合は、選定された複数の要介護度を二次判定候補(第1の参考指標)とする。 In addition, as in the case of dementia independence degree III and the degree of disability independence is B, the degree of need for nursing care with the highest accreditation rate is two, requiring care 4 with an accreditation rate of 50% and requiring care 5. When a plurality of nursing care levels are selected in this way, the selected plurality of nursing care levels are set as secondary determination candidates (first reference indicators).
このようにして求められた第1の参考指標(ここでは「要介護度4」とする)は、図示しない参考指標分析による二次判定候補データベースに保存される。 The first reference index thus determined (here, “care required level 4”) is stored in a secondary determination candidate database by reference index analysis (not shown).
図4で示した帳票25の自立度組み合わせによる要介護度別分布欄25Cでは、認定対象者の障害自立度B1、認知症自立度IIIaと、この組み合わせに対応する図5で示した認知症自立度IIIのデータテーブルの障害自立度B列の各要介護度毎の認定割合(%)が表形式で表示され、その中で「要介護度4」が最も高い認定割合であることを、表示形態を反転させて表している。 In the distribution column 25C according to the degree of care required by the combination of independence of the form 25 shown in FIG. 4, the independence degree B1 and the independence degree IIIa of the person to be certified and the dementia independence shown in FIG. 5 corresponding to this combination Approval rate (%) for each degree of care required in column B of the degree III disability independence degree data table is displayed in a table format. Among them, “Need for care 4” is the highest approval rate. The form is shown inverted.
変更指標分析手段20は、要介護認定対象者データ10から認定対象者の一次判定結果(図3aのNo.40のデータ)と、認定調査項目の中から予め選定した重度又は軽度変更に関係する項目の調査結果(図3bのNo.66からNo.97のデータ)とを取り込む。また、過去の要介護認定結果の統計データ13として、重度・軽度変更指標15を取り込む。この重度・軽度変更指標15は、過去の要介護認定結果から、一次判定結果に対し二次判定結果が高い場合の重度変更と低い場合の軽度変更とに着目し、これらの変更が最も多い項目を一次判定結果の要介護度毎に定めて変更指標としたものである。変更指標分析手段20は、この変更指標15を用い、認定対象者の一次判定結果と認定対象者の重度又は軽度変更に関係する項目の調査結果から、認定対象者の一次判定結果の変更有無を判定して二次判定候補を決定する。 The change index analysis means 20 relates to the primary determination result (data of No. 40 in FIG. 3a) from the certification subject for long-term care 10 and the severe or mild change selected in advance from the certification survey items. The item survey results (data from No. 66 to No. 97 in FIG. 3B) are taken in. In addition, a severe / mild change index 15 is taken in as statistical data 13 of past certification for long-term care requirements. This severe / mild change index 15 focuses on the severe change when the secondary determination result is high relative to the primary determination result and the mild change when the secondary determination result is low, based on the past certification for long-term care, and items with the most changes. Is determined for each degree of care required of the primary determination result as a change index. The change index analysis means 20 uses this change index 15 to determine whether or not the primary determination result of the certification target person has been changed from the primary judgment result of the certification target person and the survey results of items related to the severe or mild change of the certification target person. Judgment is made to determine secondary determination candidates.
すなわち、過去の要介護認定結果の統計データ13から求めた重度・軽度変更指標15は、図6aで示すように、一次判定による要介護度がより軽度に変更される場合に最も多く軽方向(よい状態)に選択されている調査項目(軽度変更に関係する項目)を、一次判定による要介護度毎に例えば3項目ずつ選定している。また、図6bで示すように、一次判定による要介護度がより重度に変更される場合に最も多く重方向(悪い状態)に選択されている調査項目(重度変更に関係する項目)を、一次判定による要介護度毎に例えば4項目ずつ設定している。 That is, as shown in FIG. 6a, the severe / mild change index 15 obtained from the statistical data 13 of the past certification of long-term care required results in the lightest direction when the degree of long-term care required by the primary determination is changed more mildly ( Survey items (items related to minor changes) selected in the “good state” are selected, for example, three items for each degree of care required by the primary determination. In addition, as shown in FIG. 6b, when the degree of care required by the primary determination is changed more severely, the survey items (items related to the severe change) selected most frequently in the heavy direction (bad state) For example, four items are set for each degree of care required by determination.
変更指標分析手段20は、このように過去の要介護認定結果の統計データから、一次判定結果の要介護度毎に、重度変更又は軽度変更に関係する項目を所定数設定した図6a、図6bで示すデータテーブルを取り込んでおり、これに認定対象者の一次判定結果(図3aのNo.40のデータ)と認定調査結果(図3bのNo.66からNo.97のデータ)とを当てはめる。そして、認定調査結果が重度変更又は軽度変更に関係する項目に該当する数を求め、前記重度変更に該当する項目数と軽度変更に該当する項目数との差を求め、その差が予め設定した値以上であれば認定対象者の一次判定結果の要介護度を、重度又は軽度に1段階変更して二次判定候補とする。 The change index analysis means 20 thus sets a predetermined number of items related to the severe change or the minor change for each degree of care required of the primary determination result from the statistical data of the past nursing care authorization result as shown in FIGS. 6a and 6b. The primary determination result (data No. 40 in FIG. 3a) and the certification survey result (data No. 66 to No. 97 in FIG. 3b) are applied to this data table. Then, the number of items corresponding to the item related to the severe change or the minor change is obtained, and the difference between the number of items corresponding to the severe change and the number of items corresponding to the minor change is obtained, and the difference is set in advance. If the value is greater than or equal to the value, the degree of care required in the primary determination result of the person to be authorized is changed by one level to severe or mild and set as a secondary determination candidate.
例えば、認定対象者の一次判定結果(図3aのNo.40のデータ)が「要介護4」であり、調査項目(図3bのNo.66からNo.97のデータ)のうちの「日課理解」が軽方向(できる)に選択され、「座位保持」が重方向(できない)に選択されているものとする。これらを図6a、図6bに当てはめてみると、図6aにおいて、一次判定が「要介護4」の場合に、軽度変更に関係する項目として設定された3つの項目に対し、認定対象者の調査結果「日課理解」の軽度選択(できる)が1つ該当しており、軽度変更に該当する項目数(白丸の数)は「1」となる。また、図6bにおいて、一次判定が「要介護4」の場合に、重度変更に関係する項目として設定された4つの項目に対し、認定対象者の調査結果「座位保持」の重度選択(できない)が一つ該当しており、重度変更に該当する項目数(黒丸の数)は「1」となる。 For example, the primary determination result (data of No. 40 in FIG. 3A) is “care required 4”, and “daily comprehension” in the survey items (data of No. 66 to No. 97 in FIG. 3B). "Is selected in the light direction (can), and" hold sitting "is selected in the heavy direction (cannot). When these are applied to FIGS. 6a and 6b, in FIG. 6a, when the primary determination is “care required 4”, for the three items set as items related to the minor change, the investigation of the person to be certified As a result, one mild selection (can do) of “understand daily routine” is applicable, and the number of items corresponding to the minor change (number of white circles) is “1”. Further, in FIG. 6B, when the primary determination is “care required 4”, for the four items set as the items related to the severe change, the seriousness selection (not possible) of the survey result “sitting position” of the person to be authorized is not possible. Corresponds to one, and the number of items corresponding to the severe change (number of black circles) is “1”.
さらに、重度変更に該当する項目数(黒丸の数)と軽度変更に該当する項目数(白丸の数)との差を求める。上記例では、「1−1=0」であるため、一次判定結果は変更されず、一次判定結果の要介護度がそのまま二次判定候補となる。 Further, the difference between the number of items corresponding to the severe change (number of black circles) and the number of items corresponding to the minor change (number of white circles) is obtained. In the above example, since “1-1 = 0”, the primary determination result is not changed, and the degree of care required of the primary determination result is directly used as a secondary determination candidate.
これに対し、その差が予め設定した値、例えば「3」以上であれば、認定対象者の一次判定結果の要介護度を、重度又は軽度に1段階変更して二次判定候補とする。例えば、認定対象者の調査結果「座位保持」「飲水」「食事摂取」「えん下」4項目が重度選択(できない、全介助等)の場合は、図6(b)において、一次判定結果が「要介護4」であれば、重度変更に関係する項目として設定された4つの項目に全て該当しており、重度変更に該当する項目数(黒丸の数)は「4」となる。この場合、重度変更に該当する項目数(黒丸の数)と軽度変更に該当する項目数(白丸の数)との差は、「4−1=3」となる。このため、一次判定結果の「要介護4」は、より重度に1段階変更され、二次判定候補は「要介護5」となる。 On the other hand, if the difference is a preset value, for example, “3” or more, the degree of care required in the primary determination result of the person to be certified is changed by one step to severe or mild and set as a secondary determination candidate. For example, in the case where 4 items of the survey results of “reserved sitting”, “drinking water”, “meal intake”, and “swallowing” are severely selected (impossible, all assistance, etc.), the primary determination result in FIG. If it is “care-requiring 4”, it corresponds to all four items set as items related to the severe change, and the number of items (the number of black circles) applicable to the severe change is “4”. In this case, the difference between the number of items corresponding to the severe change (number of black circles) and the number of items corresponding to the minor change (number of white circles) is “4-1 = 3”. For this reason, the primary determination result “care required 4” is changed more seriously by one step, and the secondary determination candidate becomes “care required 5”.
図4で示した帳票25の要介護度の変更指標の欄25Dには、過去の要介護認定結果の統計処理に基づき、予め選定された軽度変更に関係する項目のすべてと、重度変更に関係する項目の全てとが、それぞれ表示されている。また、これら項目に対する調査結果の該当項目(軽度変更は「日課理解」、重度変更は「座位保持」)及びその数(いずれも「1」)が、それらの差の数(「0」)とともに表示され、さらに、二次判定候補となる「要介護4」が表示されている。 In the column 25D of the change index of the degree of care required in the form 25 shown in FIG. 4, all items related to the mild change selected in advance based on the statistical processing of the certification result of past care required and related to the severe change All of the items to be displayed are displayed. In addition, the corresponding items of the survey results for these items (light changes are “daily comprehension”, severe changes are “sitting position”) and the number (all are “1”), together with the number of differences (“0”) Further, “Need Care 4” which is a secondary determination candidate is displayed.
類似状態像例分析手段21は、要介護認定対象者データ10から認定調査項目の調査結果(図3c、図3dのNo.149からNo.215のデータ)を入手し、第1群から第7群を構成する67項目の調査結果に基づく認定対象者の状態像を把握する。また、過去の要介護認定結果の統計データ13から要介護度別状態像例16を取り込み、この各要介護度の複数の状態像例から、認定対象者の状態像に類似した状態像例を所定数抽出する。そして、この抽出された各状態像例が最も多く属する要介護度を二次判定候補とする。 The similar state image example analysis means 21 obtains the investigation results of the authorization investigation items (data from No. 149 to No. 215 in FIGS. 3c and 3d) from the nursing care authorization subject data 10, and from the first group to the seventh The state image of the person to be authorized based on the survey results of 67 items constituting the group is grasped. Moreover, the state image example 16 classified by the degree of care required is taken in from the statistical data 13 of the past care-required authorization result, and the state image example similar to the state image of the person to be authorized is obtained from the plurality of state image examples of each degree of care required. A predetermined number is extracted. Then, the degree of care required to which the extracted state image examples most frequently belong is set as a secondary determination candidate.
ここで、要介護度別状態像例16は、過去の要介護認定結果の統計データ13に基づき、図7で示すように、各要介護度(要支援1、要介護1相当、要介護2、要介護3、要介護4、要介護5)について、第1群から第7群を構成する67項目による状態像例をそれぞれ複数(この実施の形態では10個)用意している。図7は、要介護4の10個の状態例のうち、後半の5個(要介護4−6、要介護4−7、要介護4−8、要介護4−9、要介護4−10)の状態像例を示している。 Here, the state image example 16 according to the level of long-term care required is based on the statistical data 13 of the past required long-term care authorization results, as shown in FIG. In addition, for the need for nursing care 3, the need for nursing care 4, and the need for nursing care 5), a plurality of (10 in this embodiment) state image examples are prepared for 67 items constituting the first group to the seventh group. FIG. 7 shows the last five out of 10 state examples of the care-required 4 (care-required 4-6, care-required 4-7, care-required 4-8, care-required 4-9, care-required 4-10. ) Shows an example of a state image.
類似状態像例分析手段21は、認定対象者の状態像と、これら用意された各状態像例(合計60個)とを比較して、この60個の状態像例から認定対象者の状態像に類似した所定数(例えば、上位10個)の類似状態像例を抽出する。 The similar state image example analysis means 21 compares the state image of the person to be authorized with each of the prepared state image examples (60 in total), and the state image of the person to be authorized is obtained from the 60 state image examples. A predetermined number of similar state image examples (for example, the top 10) are extracted.
この抽出アルゴリズムは、状態像例を形成する前記67項目について、認定対象者の状態像と60個の状態像例とを個別に比較し、状態像例毎にデータ内容が一致する項目数を求め、この一致数が予め設定した数(閾値)以上の、上位10個の状態像例を類似状態像例として抽出する。そして、この抽出された類似状態像例が属する要介護度の数が最も多い要介護度を二次判定候補とする。 This extraction algorithm compares the state image of the person to be certified with the 60 state image examples individually for the 67 items forming the state image examples, and obtains the number of items whose data contents match for each state image example. The top 10 state image examples whose number of matches is equal to or greater than a preset number (threshold value) are extracted as similar state image examples. Then, the degree of need for nursing care having the largest number of degree of care required to which the extracted similar state image example belongs is set as a secondary determination candidate.
図4の帳票25の類似状態像例欄25Eの例では、認定対象者の今回の状態像と類似する状態像例(一致項目数が例えば閾値40個以上の状態像例)として、60個の状態像例の中から、「要介護4」の4つの状態像例「要4−9」「要4−6」「要4−8」「要4−7」と「要介護5」の3つの状態像例「要5−7」「要5−10」「要5−8」とを抽出している。 In the example of the similar state image example column 25E of the form 25 of FIG. 4, as the state image example similar to the current state image of the person to be authorized (the state image example in which the number of matching items is, for example, 40 or more threshold values), From the state image examples, four state image examples “4-9,” “4-6,” “4-8,” “4-7,” and “5, need 5” Three state image examples “required 5-7”, “required 5-10”, and “required 5-8” are extracted.
なお、抽出数は、本来は上位10個であるが、上記の例では、一致数が閾値:40個以上の状態像例が計7個しかなかったため、抽出した7つの状態像例を示している。 The number of extractions is originally the top ten. However, in the above example, there are only seven state image examples with the number of matches equal to or more than the threshold value: 40. Yes.
そして、この抽出された類似状態像例が最も多く属する要介護度を二次判定候補とする。上記例では、4つの状態像例「要4−9」「要4−6」「要4−8」「要4−7」が属する「要介護4」が、3つの状態像例「要5−7」「要5−10」「要5−8」が属する「要介護5」より多いので、「要介護4」が二次判定候補となる。 Then, the degree of care required to which the extracted similar state image examples most frequently belong is set as a secondary determination candidate. In the above example, four state image examples “Necessary 4-9”, “Necessary 4-6”, “Necessary 4-8”, “Necessary 4-7” belong to “Necessary care 4”. Since “−7”, “Necessary 5-10”, and “Necessary 5-8” are more than “Needing care 5”, “Necessary nursing 4” is a secondary determination candidate.
ここで、前記第1群から第7群には、それらを構成する各項目の選択肢に対し、各群についてそれぞれ最高100点、最低0点となるように中間評価項目得点の点数が割り付けられている。したがって、各群を構成する項目の調査結果(選択された選択肢)を集計することにより各群の合計得点を得ることができる。この各群の合計得点は図3aのNo.50からNo.56に格納されている。 Here, in the first group to the seventh group, the score of the intermediate evaluation item score is assigned so that the maximum of 100 points and the minimum of 0 points are assigned to each of the choices of the respective items constituting them. Yes. Therefore, the total score of each group can be obtained by counting the survey results (selected options) of the items constituting each group. The total score for each group is shown in No. 3 of FIG. 50 to No. 56.
そこで、類似状態像例分析手段21は、認定対象者の状態像として図3aのNo.50からNo.56のデータ、すなわち、第1群から第7群の中間評価項目得点を取り込み、これら各群の得点を放射状に描いたレーダチャートの画像データを作成する。このレーダチャートは、抽出された各状態像例「要4−9」「要4−6」「要4−8」「要4−7」「要5−7」「要5−10」「要5−8」についても、それぞれ67個の基本調査項目を7群に区分して、群毎に各項目の得点を集計することにより、同様に作ることができる。 Therefore, the similar state image example analyzing means 21 uses No. 3 in FIG. 50 to No. The data of 56, that is, the intermediate evaluation item scores of the first group to the seventh group are taken in, and the image data of the radar chart in which the scores of these groups are drawn in a radial pattern is created. This radar chart shows the extracted state image examples "4-9", "4-6", "4-8", "4-7", "5-7", "5-10", " “5-8” can also be made in the same manner by dividing 67 basic survey items into 7 groups and totaling the score of each item for each group.
図4の帳票25の類似状態像例欄25Eの例では、認定対象者の今回の状態像(7群のレーダチャート像)と共に、抽出された類似状態像例「要4−9」「要4−6」「要4−8」「要4−7」「要5−7」「要5−10」「要5−8」の類似状態像例(7群のレーダチャート像)がそれぞれ表示されている。 In the example of the similar state image example column 25E of the form 25 in FIG. 4, the extracted similar state image examples “required 4-9” and “required 4” together with the current state image (seven groups of radar chart images) of the person to be authorized. Similar state image examples (seven groups of radar chart images) of “−6”, “4-8”, “4-7”, “5-7”, “5-10”, and “5-8” are displayed respectively. ing.
このように7群のレーダチャートをそれぞれ表示することにより、項目の一致数と共に、レーダチャートの形状の類似性を目視確認することができ、状態像例の類似性判断をより確実なものにすることができる。 By displaying each of the seven groups of radar charts in this way, it is possible to visually confirm the similarity of the shape of the radar chart as well as the number of coincidence of items, and to make the similarity determination of the state image example more reliable. be able to.
なお、類似状態像例分析手段21における類似状態像例を抽出するための抽出アルゴリズムは、状態像例を形成する前記67項目の一致数により判断することに限定されるものではない。 In addition, the extraction algorithm for extracting the similar state image example in the similar state image example analyzing unit 21 is not limited to the determination based on the number of matches of the 67 items forming the state image example.
例えば、過去の要介護認定結果の統計データ13から得られた各状態像例(合計60個)のパターンと認定対象者の状態像のパターンとの類似度を、各パターンを形成する67個の認定調査項目の得点を用いて、以下の(1)式により最小二乗法で算出する。そして、算出された類似度が予め設定した値以下(パターンの差が少ない)の状態像例を類似状態像例として抽出し、この抽出された類似状態像例が最も多く属する要介護度を二次判定候補としてもよい。
上記(1)式では、状態像例を形成する67項目について、最小2乗法でパターンの類似度を算出したが、以下の(2)式で示すように、前述した7群のレーダチャートに着目し、最小2乗法によりその類似度を算出するようにしてもよい。すなわち、認定対象者の中間評価項目得点と、60パターンある状態像例の各中間評価項目得点を、1〜7群すべてについて、最小2乗法により類似度を算出する。
中間評価項目推計手段22は、67個の基本調査項目を7群に区分して、群毎の各項目について調査結果を集計した中間評価項目得点を用いるもので、認定対象者の調査結果の得点として、図3aのNo.50からNo.56のデータを取り込む。一方、過去の要介護認定結果の統計データ13として中間評価項目平均点17を取り込む。この中間評価項目平均点のデータ17は、図8で示すように、各要介護度(自立、要支援1、要介護1相当、要介護2、要介護3、要介護4、要介護5)ごとの10個の状態像例における各群の平均得点をまとめたものである。中間評価項目推計手段22は、認定対象者の群毎の得点と状態像例から得られる各要介護度における各群の平均得点とを比較し、最も近い平均得点の群を要介護度毎に推計し、推計された群の数が最も多い要介護度を二次判定候補とする。 The intermediate evaluation item estimation means 22 divides 67 basic survey items into seven groups, and uses the intermediate evaluation item scores obtained by collecting the survey results for each item for each group. No. of FIG. 50 to No. 56 data are captured. On the other hand, the intermediate evaluation item average score 17 is taken in as the statistical data 13 of the past nursing care certification result. As shown in FIG. 8, the intermediate evaluation item average score data 17 indicates the degree of care required (independence, support 1 required, equivalent to care 1, care required 2, care required 3, care required 4, care required 5). The average score of each group in each 10 state image examples is summarized. The intermediate evaluation item estimation means 22 compares the score for each group of the person to be authorized with the average score of each group in each degree of care required obtained from the state image example, and the group with the closest average score is determined for each degree of care required. Estimate the degree of need for nursing care with the largest number of estimated groups as the secondary determination candidate.
図4の帳票25の要介護度別に見た中間評価項目の平均得点欄25Fの例では、認定対象者の調査結果である各群の今回の得点と、状態像例から得られる各要介護度における各群の平均得点とが、表形式で表示出力されている。図では、第1群の今回の得点に最も近い平均点が要支援1であること、第2群の今回の得点に最も近い平均点が要介護5であること、第3群の今回の得点に最も近い平均点が要介護5であること、第4群の今回の得点に最も近い平均点が要介護3であること、第5群の今回の得点に最も近い平均点が要介護5であること、第6群の今回の得点に最も近い平均点が要介護5であること、第7群の今回の得点に最も近い平均点が要介護3であることを表している。この結果、認定対象者の今回の得点に最も近い平均得点の群の数が最も多い要介護度は「要介護5」であり、これを二次判定候補とする。 In the example of the average score column 25F of the intermediate evaluation items seen according to the degree of care required in the form 25 of FIG. 4, the current score of each group, which is the survey result of the person to be certified, and each degree of care required obtained from the state image example The average score of each group is displayed and output in a tabular format. In the figure, the average score closest to the current score of the first group is support 1 required, the average score closest to the current score of the second group is 5 requiring care, and the current score of the third group The average score closest to is the need for long-term care 5, the average score closest to the current score of the fourth group is the need for long-term care 3, and the average score closest to the current score of the fifth group is the need for long-term care 5 In other words, the average score closest to the current score of the sixth group is 5 requiring care, and the average score closest to the current score of the seventh group is 3 requiring care. As a result, the degree of care required with the largest number of groups of average scores closest to the current score of the person to be certified is “care required 5”, which is set as a secondary determination candidate.
このようにして、各演算処理手段19,20,21,22により求められた二次判定候補は、前述のように、図示しない参考指標分析による二次判定候補データベースに蓄積され、出力手段24により図4で示す帳票25又は画面26などに出力される。 In this way, the secondary determination candidates obtained by the respective arithmetic processing means 19, 20, 21, and 22 are accumulated in the secondary determination candidate database by reference index analysis (not shown) as described above, and are output by the output means 24. It is output to the form 25 or the screen 26 shown in FIG.
出力手段24は、各演算処理手段19,20,21,22により求められた各指標による要介護度の二次判定候補を、図4の帳票25における二次判定候補欄25Bに、一次判定結果と共に出力する。すなわち、前述した演算処理の結果、第1の参考指標である自立度組み合わせによる二次判定候補は「要介護4」であり、第2の参考指標である変更の指標による二次判定候補は「要介護4」であり、第3の参考指標である類似状態像例による二次判定候補も「要介護4」であり、第4の参考指標である中間評価項目による二次判定候補は「要介護5」であることが表示される。 The output unit 24 stores the secondary determination candidates for the degree of care required by the respective indexes obtained by the respective arithmetic processing units 19, 20, 21, and 22 in the secondary determination candidate column 25B in the form 25 of FIG. And output. That is, as a result of the arithmetic processing described above, the secondary determination candidate based on the independence degree combination that is the first reference index is “care-required 4”, and the secondary determination candidate based on the change index that is the second reference index is “ The secondary determination candidate based on the similar reference image example as the third reference index is “care required 4”, and the secondary determination candidate based on the intermediate evaluation item as the fourth reference index is “necessary. “Care 5” is displayed.
審査委員は、この二次判定候補欄25Bの出力内容を見て、二次判定候補として最も多く出力された要介護度を最終的な二次判定結果とする。上記例では二次判定候補として「要介護4」が3つ出力され、「要介護5」がひとつ出力されているので、二次判定結果は「要介護4」とする。 The examiner looks at the output content of the secondary determination candidate column 25B, and sets the degree of care required that is output most frequently as the secondary determination candidate as the final secondary determination result. In the above example, three “care-required 4” are output as secondary determination candidates and one “care-required 5” is output, so the secondary determination result is “care-required 4”.
このように、一次判定結果「要介護4」に対し、4つの参考指標のうち3つの参考指標の二次判定候補が「要介護4」であることを示している。このことから、二次判定結果を迅速かつ公平に「要介護4」と判定することができる。すなわち、これら4つの参考指標は膨大な量の過去の要介護認定結果を統計処理したデータに基づいていることから、客観的な参考指標であり、審査会が異なっても一定の結果が得られ、審査会毎に審査結果がばらつくことを確実に抑制できる可能性がある。 Thus, it is shown that the secondary determination candidate of three reference indices among the four reference indices is “Need Care 4” for the primary determination result “Nursing Care 4”. From this, it is possible to quickly and fairly determine the secondary determination result as “care required 4”. In other words, these four reference indicators are objective reference indicators because they are based on data obtained by statistically processing a huge amount of past nursing care certification results. , There is a possibility that it can be surely suppressed that the examination results vary from one examination committee to another.
また、出力手段24は、図4の自立度組み合わせによる要介護度別分布欄25Cに、図2で示した自立度組み合わせ分布分析手段19で用いられた認定対象者の障害自立度と認知症自立度、及び該当する障害自立度と認知症自立度での各要介護度の認定割合の数値を表形式で出力している。このように出力することにより、二次判定候補がどのような自立度の組み合わせにより「要介護4」となったのかが明確になる。 Further, the output means 24 displays the disability independence degree and the dementia independence of the person to be authorized used in the independence degree combination distribution analysis means 19 shown in FIG. And the numerical value of the accreditation ratio of each degree of care required for the degree of independence and the degree of independence of the corresponding dementia are output in a table format. By outputting in this way, it becomes clear what combination of independence the secondary determination candidate has become “care-required 4”.
また、出力手段24は、図4の要介護変更の指標欄25Dに、基本調査項目の中から統計結果に基づいて選定された軽度変更に関係する全ての項目、及び重度変更に関係する全ての項目をそれぞれ表示させている。この軽度変更に関係する項目のうち、認定対象者に対する基本調査結果が、「自立」又は「できる」などの良好状態を選択した項目については表示形態を変化させている。また、重度変更に関係する項目のうち、認定対象者に対する基本調査結果が、「見守り等」「一部介助」「できない」などの問題あり状態を選択した項目についても表示状態を変化させている。そして、これら軽度変更で表示状態が変化した項目数と重度変化で表示状態が変化した項目数との差を数値表示させ、この差に基づいて変更した要介護度を二次判定候補として表示させている。 Further, the output means 24 displays all items related to the mild change selected from the basic survey items based on the statistical results and all the items related to the severe change in the index field 25D of the change in care required in FIG. Each item is displayed. Among the items related to the mild change, the display form is changed for the items for which the basic survey result for the authorized person selects a good state such as “independence” or “can”. In addition, among items related to severe changes, the display status is also changed for items for which the basic survey results for the subject of certification have selected problematic states such as “watch, etc.”, “partial assistance”, “impossible”, etc. . Then, the difference between the number of items whose display state has changed due to the minor change and the number of items whose display state has changed due to the severe change is displayed numerically, and the degree of care required changed based on this difference is displayed as a secondary determination candidate. ing.
このように表示させることにより、どのような要因により重度変更や軽度変更が生じるかを明確に把握することができ、認定作業を確実なものにすることができる。 By displaying in this way, it is possible to clearly grasp what causes the severe change or the minor change due to the cause, and the certification work can be ensured.
また、出力手段24は、類似状態像例欄25Eに、図2で示した類似状態像例分析手段21が作成した認定対象者の状態像、及びこの状態像に類似するとして抽出された各状態像例の項目一致数やレーダチャートをそれぞれ表示させている。このため、審査委員は、項目一致数による類似度に加えて、7群のレーダチャートの形状をも考慮して類似度を判別できるので、より適切な類似度判定を行うことができる。 Further, the output unit 24 extracts the state image of the person to be authorized created by the similar state image example analysis unit 21 shown in FIG. 2 in the similar state image example column 25E and each state extracted as similar to this state image. The number of matching items in the image example and the radar chart are displayed. For this reason, in addition to the degree of similarity based on the number of matching items, the judging committee can determine the degree of similarity in consideration of the shape of the seven groups of radar charts.
また、出力手段24は、要介護度別に見た中間評価項目の平均得点欄25Fに、状態像例における1〜7群の平均得点を各要介護度別に表形式にしてそれぞれ表示させている。そして、これら表示された各群の平均得点のうち、認定対象者の調査結果である各群の得点に最も近い平均得点の表示形態を変化させ、かつこの表示変化した平均得点が最も多く存在する要介護度を二次判定候補として表示変化させている。 Moreover, the output means 24 displays the average score of 1-7 groups in the state image example in the form of a table for each degree of care required in the average score column 25F of the intermediate evaluation items viewed according to the degree of care required. And among the displayed average scores of each group, the display form of the average score that is closest to the score of each group that is the survey result of the authorized person is changed, and there are the most average scores that have changed this display. The degree of care required is changed as a secondary determination candidate.
このように表示させることにより、認定対象者の各群における中間評価項目の得点と状態像例の中間評価項目の平均得点と要介護度別の対応状態がわかるので、認定対象者の状態を的確に把握した上で、二次判定候補の要介護度を決めることができる。 By displaying in this way, it is possible to know the score of the intermediate evaluation items in each group of the certification target person, the average score of the intermediate evaluation items in the state image example, and the corresponding status according to the degree of care required. It is possible to determine the degree of care required for the secondary determination candidate after grasping the above.
上記実施の形態では、4つの参考指標を提供していたがこれに加え、第5の参考指標として調査項目の傾向を提供するようにしてもよい。図9は、この場合のシステム構成例を示し、図10は、出力帳票35の例を示す。 In the above embodiment, four reference indicators are provided, but in addition to this, a trend of survey items may be provided as a fifth reference indicator. FIG. 9 shows an example of the system configuration in this case, and FIG. 10 shows an example of the output form 35.
この場合、図9で示すように、過去の要介護認定結果の統計データ13として、要介護度別特徴項目のデータ30を用いる。この要介護度別特徴項目30は、図11で示すように、各要介護度(要支援1、要介護1相当、要介護2、要介護3、要介護4、要介護5)について、基本調査項目の中から、その要介護度の特徴を表す項目を統計結果からそれぞれ選定している。また、演算処理手段として、傾向分析手段31を設ける。 In this case, as shown in FIG. 9, the data 30 of the characteristic item for each degree of care required is used as the statistical data 13 of the past recognition result of need for care. As shown in FIG. 11, the feature item 30 according to the level of care required is basically for each level of care required (support 1, need 1 need, need 2, need 3, need 4, need 5). From the survey items, items representing the characteristics of the degree of care required are selected from the statistical results. Moreover, the trend analysis means 31 is provided as a calculation processing means.
出力帳票35は図10で示すよう構成されている。帳票35において、35Aは基本情報欄であり、要介護対象者個人に関する各種情報項目が掲載される。35Bは参考指標分析結果欄であり、要介護対象者の一次判定結果と、各演算処理手段19,20,21,22,31により分析され、生成された二次判定候補(要介護度)とが、集約されてそれぞれ掲載される。 The output form 35 is configured as shown in FIG. In the form 35, reference numeral 35A denotes a basic information column on which various information items related to the individual requiring care are posted. 35B is a reference index analysis result column, and the primary determination result of the person requiring nursing care and the secondary judgment candidate (degree of nursing care required) analyzed and generated by each arithmetic processing means 19, 20, 21, 22, 31 Are consolidated and posted.
以下の欄は、上記参考指標分析結果欄35Bに掲載された各参考指標の分析内容がそれぞれ個別に掲載されている。35Cは自立度組み合わせによる要介護度別分布欄であり、図2で示した要介護度別分布欄25Cと同様に、自立度組み合わせ分析手段19による分析内容及び分析結果が掲載される。35Dは要介護変更の指標欄であり、図2における欄25Dと同じく変更分析手段20の分析内容及び分析結果が掲載される。35Eは類似状態像例欄であり、類似状態像例分析手段21の分析内容及び分析結果が、状態像例、項目の一致数、類似度について表形式でそれぞれ数値表示されている。35Fは要介護度別に見た中間評価項目の平均得点欄であり、図2の欄25Fと同じく中間評価項目推計手段22の分析内容及び分析結果が掲載される。 In the following columns, the analysis contents of each reference index listed in the reference index analysis result column 35B are individually listed. 35C is a distribution column according to the level of care required by the combination of independence levels, and the analysis contents and analysis results by the independence level combination analysis unit 19 are posted in the same manner as the distribution column 25C according to the level of care required shown in FIG. 35D is an index column for change in care required, and the analysis content and analysis result of the change analysis means 20 are posted in the same manner as the column 25D in FIG. 35E is a similar state image example column, and the analysis contents and analysis results of the similar state image example analysis means 21 are numerically displayed in tabular form for the state image example, the number of matching items, and the similarity. 35F is an average score column of the intermediate evaluation items viewed according to the degree of care required, and the analysis contents and analysis results of the intermediate evaluation item estimation means 22 are posted as in the column 25F of FIG.
35Hは調査項目の傾向欄であり、傾向分析手段31による分析内容及び分析結果が掲載される。 35H is a trend column of survey items, and the analysis contents and analysis results by the trend analysis means 31 are posted.
最下欄35Gには、上記各参考指標についての、二次判定候補推計ロジックがそれぞれ掲載されている。 In the lowermost column 35G, secondary determination candidate estimation logic for each of the reference indices is listed.
上記構成において、傾向分析手段31は、要介護認定対象者データ10から認定調査データ12を取り込むと共に、過去の要介護認定結果の分析データ13の要介護度別特徴項目のデータ30を取り込む。そして、認定対象者に対する基本調査の結果、「自立」または「できる」など以外の問題ありの状態を表す選択肢が選択された項目が、各要介護度に対して設定した特徴を現す項目に該当するかを判定する。 In the above configuration, the trend analysis means 31 captures the certification survey data 12 from the long-term care-required subject data 10 and also captures the data 30 of the characteristic item for each degree of care required in the analysis data 13 of the past long-term care-required certification result. As a result of the basic survey on the subject of certification, an item for which an option indicating a problem other than “independence” or “capable” is selected corresponds to an item that represents the characteristics set for each degree of care required. Judge whether to do.
図10の調査項目の傾向欄35Hは、この判定状態を表している。すなわち、要介護度(要支援1、要介護1相当、要介護2、要介護3、要介護4、要介護5)別に、その特徴を表す項目として予め選定された項目が表形式で掲載されている。これらの項目のうち、認定対象者に対する基本調査の結果、「自立」または「できる」など以外の問題ありの状態を表している項目の有無が調べられ、有りの場合はその項目が黒字白抜き文字として異なる表示形態で出力される。 The survey item trend column 35H in FIG. 10 represents this determination state. In other words, items selected in advance as items representing their characteristics are listed in tabular form according to the degree of care required (support 1, need 1 need, need 2, need 3, need 4, need 5). ing. Among these items, as a result of the basic survey on the subject of certification, the presence or absence of items indicating a problem condition other than “independence” or “capable” is examined. It is output in different display forms as characters.
図の例では、「要支援1」の特徴を表すものとして選定された3つの項目は、認定対象者に対する調査結果で、いずれもが「自立」または「できる」など以外の問題状態を表す選択肢が選択されているので、その項目は黒字白抜き文字となっている。また、「要介護3」では、その特徴を表すものとして選定された2つの項目は、認定対象者に対する調査結果で、いずれもが「自立」または「できる」など以外の問題状態を表す選択肢が選択されている。すなわち、「要支援1」「要介護3」は、特徴を表すものとして選定されたすべての項目が、問題ありの選択肢を選択している。 In the example in the figure, the three items selected to represent the characteristics of “Need Support 1” are the survey results for the subject of authorization, all of which are options that represent a problem state other than “independence” or “capable” Is selected, the item is a black and white character. In “Need Care 3”, the two items selected to represent the characteristics are the survey results for the person to be certified, and there are options that indicate problem states other than “independence” or “capable”. Is selected. In other words, “support 1 required” and “care required 3” have selected problems with all items selected to represent features.
これに対し他の要介護度は、特徴を表すものとして選定されたすべての項目が、問題ありと選択されていない。このような帳票の出力結果を見た審査委員は、選定されたすべての項目が、問題ありと選択されて要介護度で、要介護度のランクが高い方、この場合は「要介護3」を、第5の参考指標(調査項目の傾向)での二次判定候補とする。 On the other hand, with regard to the other care-requiring levels, all items selected as representing characteristics are not selected as problematic. The jury who looked at the output result of such a form, if all the selected items are selected as problematic and the level of care required is high, in this case "care required 3" Are secondary determination candidates in the fifth reference index (investigation of survey items).
出力手段24は、図10で示した調査項目の傾向欄35Hに上述のような出力を行うため、図9で示した傾向分析手段31が、過去の要介護認定結果の統計データ13に基づき、図8で示したように各要介護度について、その要介護度の特徴と表すものとして基本調査の項目のなかから選定した項目を、該当する要介護度に対応させて表形式でそれぞれ表示させている。そして、この表示させた項目のうち、認定対象者に対する基本調査の結果が、「自立」または「できる」など以外の問題ありと選択された項目について、その表示状態をそれぞれ黒字白抜き文字変化させている。 Since the output means 24 performs the above-described output to the survey item trend field 35H shown in FIG. 10, the trend analysis means 31 shown in FIG. As shown in Fig. 8, for each degree of care required, the items selected from the basic survey items as the characteristics of the degree of care required are displayed in a table format corresponding to the corresponding degree of care required. ing. Among the displayed items, for the items for which the results of the basic survey for the subject of certification are selected as having problems other than “independence” or “capable”, the display state is changed to black characters. ing.
このように表示させることにより、審査委員は二次判定結果以外の他の要介護度を含め、全体的な調査項目の傾向を把握することができ、的確な審査を行うことができる。 By displaying in this way, the judging committee can grasp the tendency of the overall survey items including the degree of care required other than the secondary determination result, and can perform an appropriate examination.
このようにして、傾向分析手段31により求められた第5の参考指標の二次判定候補は、他の各演算処理手段19,20,21,22により求められた二次判定候補と共に、図示しない参考指標分析による二次判定候補データベースに蓄積され、出力手段24により図10で示した帳票35又は画面26などに出力される。 Thus, the secondary determination candidate of the fifth reference index obtained by the trend analysis unit 31 is not shown together with the secondary determination candidates obtained by the other arithmetic processing units 19, 20, 21, and 22. The data is accumulated in the secondary determination candidate database by reference index analysis, and is output to the form 35 or the screen 26 shown in FIG.
図10の帳票35における二次判定候補欄35Bには、各演算処理手段19,20,21,22、31により求められた各指標による要介護度の二次判定候補が、出力手段24により一次判定結果と共に出力される。すなわち、図の例では、一時判定結果は「要介護4」である。また、前述した演算処理の結果である、第1の参考指標である自立度組み合わせによる二次判定候補は「要介護4」であり、第2の参考指標である変更の指標による二次判定候補は「要介護4」であり、第3の参考指標である類似状態像例による二次判定候補も「要介護4」であり、第4の参考指標である中間表格好目による二次判定候補は「要介護5」であり、第5の参考指標である調査項目の傾向は「要介護3」であることが表形式によりそれぞれ表示される。 In the secondary determination candidate column 35B in the form 35 of FIG. 10, secondary determination candidates for the degree of care required by each index obtained by the respective arithmetic processing means 19, 20, 21, 22, 31 are displayed by the output means 24. It is output together with the judgment result. That is, in the example of the figure, the temporary determination result is “Need Care 4”. Further, the secondary determination candidate based on the combination of independence that is the first reference index, which is the result of the arithmetic processing described above, is “care-required 4”, and the secondary determination candidate based on the change index that is the second reference index. Is “Need Care 4”, the secondary reference candidate based on the similar state image example that is the third reference index is also “Need Care 4”, and the secondary reference candidate based on the intermediate table appearance that is the fourth reference index Is “care required 5”, and the tendency of the survey item, which is the fifth reference index, to be “care required 3” is displayed in a table format.
図4で説明した実施の形態では、二次判定候補欄25Bに各参考指標による二次判定候補をそれぞれ表示させ、審査委員がこの出力内容を見て、二次判定候補として最も多く出力された要介護度を最終的な二次判定結果としていたが、この実施の形態では、上述のように各参考指標による二次判定候補として一次判定に最も近いものを唯一つ選んで表示させた後、最終的な二次判定候補としても、最も多く出力された二次判定候補の中から一次判定結果に最も近い二次判定候補を選定するものとする。 In the embodiment described with reference to FIG. 4, secondary determination candidates based on each reference index are displayed in the secondary determination candidate field 25 </ b> B, respectively, and the judging committee sees the output contents and outputs the most as secondary determination candidates. Although the degree of care required was the final secondary determination result, in this embodiment, after selecting and displaying the one closest to the primary determination as the secondary determination candidate by each reference index as described above, As the final secondary determination candidate, the secondary determination candidate closest to the primary determination result is selected from the most frequently output secondary determination candidates.
このため出力手段24は、一次判定結果と、各演算処理手段19,20,21,22、31により求められた各指標による要介護度の二次判定候補とを表示させると共に、これら二次判定候補のうち、一次判定結果に最も近い要介護度を最終的な二次判定候補として出力させる。 For this reason, the output unit 24 displays the primary determination result and the secondary determination candidate of the degree of care required by each index obtained by the respective arithmetic processing units 19, 20, 21, 22, 31, and these secondary determinations Among candidates, the degree of care required closest to the primary determination result is output as a final secondary determination candidate.
図の例では一次判定結果が「要介護4」であり、5つの指標による二次判定候補は「要介護3」「要介護4」「要介護5」の3種である。この場合、「要介護4」の二次判定候補が最も多いため、この「要介護4」が最終的な二次判定候補となる。 In the example of the figure, the primary determination result is “care required 4”, and the secondary determination candidates based on the five indexes are three types of “care required 3”, “care required 4”, and “care required 5”. In this case, since there are the most secondary determination candidates of “care required 4”, this “care required 4” is the final secondary determination candidate.
なお、上記例において、各参考指標による二次判定候補に「要介護4」がなく、「要介護3」と「要介護5」だけの場合、これらは一次判定結果「要介護4」との差がそれぞれ1ランクであり、違いが生じない。このような場合は、例えば上位ランクのものを最終的な二次判定候補とするなどのルールを設定しておけばよい。 In the above example, if there is no “care required 4” as the secondary determination candidate by each reference index, but only “care required 3” and “care required 5”, these are the primary determination results “care required 4”. Each difference is one rank, and no difference occurs. In such a case, for example, a rule may be set such that, for example, a higher rank is used as a final secondary determination candidate.
このように、一次判定結果に最も近い要介護度を最終的な二次判定候補とする場合であっても、各参考指標による二次判定候補は、やはり膨大な量の過去の過去の要介護認定結果を統計処理したデータに基づいていることから、客観的な参考指標であり、審査会が異なっても一定の結果が得られ、審査会毎に審査結果がぶれることを確実に防止できる。 In this way, even if the degree of care required closest to the primary determination result is the final secondary determination candidate, the secondary determination candidate based on each reference index is still an enormous amount of past past care needs. Since it is based on data obtained by statistically processing the certification results, it is an objective reference index. Even if the examination committees are different, a certain result is obtained, and it is possible to reliably prevent the examination results from being blurred for each examination committee.
上記説明は、各演算処理手段19,20,21,22、31により求められた各指標による要介護度の二次判定候補を、出力手段24により帳票25または35に出力するものとして説明してきたが、出力手段24に公知の画面制御機能を持たせることにより、画面26上に画像表示させることができる。画面表示内容は図4および図10で説明した帳票と同等の画像を表示してもよいが、画面の特性を生かした独自の画面構成により表示することができる。 In the above description, the secondary determination candidate for the degree of care required by each index obtained by each arithmetic processing means 19, 20, 21, 22, 31 has been described as being output to the form 25 or 35 by the output means 24. However, by providing the output means 24 with a known screen control function, an image can be displayed on the screen 26. The screen display content may be an image equivalent to the form described with reference to FIGS. 4 and 10, but can be displayed with a unique screen configuration utilizing the characteristics of the screen.
例えば、図12は審査会用の基本画面を表しており、画面上部の表示エリア40には認定対象者に関する基本情報と共に一次判定結果(図の例では数値3これは「要介護3」を意味する)や各参考指標による二次判定候補(要介護度を表す数値)が太枠内に表示され、さらに、その隣には最終的な二次判定結果の表示部などが設けられている。これ以外の表示エリア41は、基本調査(認定調査)結果や特許事項、意見書、等の表示部となっている。図の例では基本調査が選択され、7群67調査項目の得点(群毎の集計得点が、それぞれ最高100点、最低0点となるように配分された項目毎の得点)、及び特別な医療に関する12調査項目や、その他の各調査項目の調査結果が横向きの棒グラフ形式で表示されている。 For example, FIG. 12 shows the basic screen for the examination committee, and the display area 40 at the top of the screen displays the primary determination result (the numerical value 3 in the example of the figure means “care required 3”) together with the basic information on the person to be certified. 2) and secondary determination candidates (numerical values indicating the degree of care required) by each reference index are displayed within a thick frame, and a display section for a final secondary determination result is provided next to the thick frame. The display area 41 other than this is a display section for basic survey (authorization survey) results, patent matters, opinion documents, and the like. In the example of the figure, the basic survey is selected, the score of the 67 groups survey items in 7 groups (the score for each item allocated so that the total score for each group is 100 points maximum and 0 points respectively), and special medical care 12 survey items and survey results of other survey items are displayed in a horizontal bar graph format.
前記太枠内の各二次判定候補の表示部は、それ自体が対応する参考指標画面を呼び出すボタンとして機能する。 The display part of each secondary determination candidate in the thick frame functions as a button for calling a corresponding reference index screen.
例えば「状態像」ボタンを操作すると、図13で示す、類似状態像例に関する画面が表示される。この画面には、図2及び図9で示した類似状態像例分析手段21の処理結果が表示される。 For example, when the “state image” button is operated, a screen related to a similar state image example shown in FIG. 13 is displayed. On this screen, the processing result of the similar state image example analysis means 21 shown in FIGS. 2 and 9 is displayed.
類似状態像例分析手段21は、前述のように、要介護認定対象者データ10から基本調査項目の調査結果(図3c、図3dのNo.149からNo.215のデータ)を入手し、第1群から第7群を構成する67項目の調査結果に基づく認定対象者の状態像を把握する。また、過去の要介護認定結果の統計データ13から、各要介護度(要支援1、要介護1相当、要介護2、要介護3、要介護4、要介護5)について、図7で示したように、第1群から第7群までの67項目の調査結果に基づく状態像例を10個ずつ、合計60個取り込む。そして、この各要介護度についての60個の状態像例から、認定対象者の状態像例に類似した複数の状態像例を抽出し、この抽出された各状態像例が属する要介護度から二次判定候補を求める。 As described above, the similar state image example analysis means 21 obtains the survey results of the basic survey items (data from No. 149 to No. 215 in FIG. The state image of the person to be authorized is grasped based on the investigation results of 67 items constituting the first group to the seventh group. Moreover, it shows in FIG. 7 about each degree of care required from the statistical data 13 of the past required care certification result (support 1, need 1 need, need 2, need 3, need 4, need 5). As described above, a total of 60 state image examples are fetched by 10 based on the investigation results of 67 items from the first group to the seventh group. Then, a plurality of state image examples similar to the state image examples of the person to be certified are extracted from the 60 state image examples for each degree of care required, and from the degree of care required to which each of the extracted state image examples belongs. Find secondary decision candidates.
すなわち、認定対象者の状態像と、過去の要介護認定結果の統計データ13に基づく60個の状態像例とを比較して、認定対象者の状態像に類似した上位10個の類似状態像例を抽出する。この抽出アルゴリズムは、状態像を形成する前記67項目について、認定対象者の状態像と60個の状態像例とを個別に比較し、状態像例毎にデータ内容が一致する項目数を求め、この一致数が予め設定した数(閾値)以上で上位10個の状態像例を類似状態像例として抽出する。 That is, the state image of the person to be authorized is compared with the 60 state image examples based on the statistical data 13 of the past nursing care authorization result, and the top 10 similar state images similar to the state image of the person to be authorized are compared. Extract examples. This extraction algorithm compares the state image of the person to be certified with the 60 state image examples individually for the 67 items forming the state image, and determines the number of items whose data contents match for each state image example. The top 10 state image examples whose number of matches is equal to or greater than a preset number (threshold) are extracted as similar state image examples.
図13の画面では、上部右側の表示エリア42が、上位10個の類似状態例を示す部分となる。図の例では、閾値異常の状態例が7つしかなかったので7つの状態例、すなわち「要介護4」の4つの状態像例「要4−9」「要4−6」「要4−8」「要4−7」と「要介護5」の3つの状態像例「要5−7」「要5−10」「要5−8」とが、それらの項目一致数や別途算出される類似度などと共に表形式で示される。この表示された類似状態像例を要介護度別にカウントすると、「要介護4」のほうが多いので、該当する状態像例の表示色を変化させ、「要介護4」が二次判定候補となったことを表している。 In the screen of FIG. 13, the display area 42 on the upper right side is a portion showing the top ten similar state examples. In the example of the figure, since there are only seven cases of threshold abnormality, seven state examples, that is, four state image examples “required 4-9”, “required 4-6”, “required 4- The three status image examples “5-7”, “5-10”, and “5-8” of “8”, “4-7”, and “care-required 5” are calculated separately and the number of matching items. Are displayed in tabular form along with similarities. When the displayed similar state image examples are counted according to the level of care required, “Need Care 4” is more frequent, so the display color of the corresponding state image example is changed, and “Need Care 4” becomes a secondary determination candidate. It represents that.
また、状態像を形成する第1群から第7群には、それらの調査項目の調査結果を集計した最高100点、最低0点となる中間評価項目得点が得られるので、これら各群の中間評価項目得点を、認定対象者の状態像と、比較対象の60個の状態像例とについて、それぞれ求める。 Further, since the first group to the seventh group forming the state image can obtain intermediate evaluation item scores that are 100 points maximum and 0 points minimum for the survey results of those survey items. Evaluation item scores are obtained for the status image of the person to be certified and the 60 status image examples to be compared.
図13の画面では、下部の表示エリア43が、認定対象者の状態像と、比較対象の60個の状態像例との中間評価項目得点を表形式で表示する部分である。なお、60個の状態像例の中間評価項目得点を同時に表示することはスペース上困難であるため、スクロールなどにより順次複数状態例を表示するように構成する。 In the screen of FIG. 13, the lower display area 43 is a part that displays the intermediate evaluation item scores between the status image of the authorized person and the 60 status image examples to be compared in a tabular format. Since it is difficult to display the intermediate evaluation item scores of the 60 state image examples at the same time, a plurality of state examples are sequentially displayed by scrolling or the like.
さらに、図13の上部左側のエリア44は、上記7群の中間評価項目得点により形成されるレーダチャートの表示部分である。すなわち、認定対象者のレーダチャートaと、60個の状態像例の中から指定され状態像例bとを重畳して表示できるように構成した。この表示により、両レーダチャートによる状態像例パターンの類似度を比較することができる。なお、比較対象の状態像例bは、下部表示エリア43に表形式で表示された複数の状態像例から任意に選択できるように構成する。 Further, an upper left area 44 in FIG. 13 is a display portion of a radar chart formed by the above-mentioned seven groups of intermediate evaluation item scores. In other words, the radar chart a of the authorized person and the state image example b designated from the 60 state image examples can be displayed in a superimposed manner. By this display, it is possible to compare the degree of similarity of the state image example patterns by both radar charts. The state image example b to be compared is configured to be arbitrarily selected from a plurality of state image examples displayed in the lower display area 43 in a table format.
このように表示することにより、項目の一致数と共に、レーダチャートの形状の類似性を目視確認することができ、状態像例の類似性判断をより確実なものにすることができる。 By displaying in this way, the similarity of the shape of the radar chart can be visually confirmed together with the number of matching items, and the similarity determination of the state image example can be made more reliable.
また、図12の「傾向」ボタンを操作すると、図14で示す、調査項目の傾向に関する画面が表示される。この画面には、図9で示した傾向分析手段31の処理結果が表示される。 Further, when the “trend” button in FIG. 12 is operated, a screen related to the trend of survey items shown in FIG. 14 is displayed. On this screen, the processing result of the trend analysis means 31 shown in FIG. 9 is displayed.
傾向分析手段31は、前述のように、要介護度(要支援1、要介護1相当、要介護2、要介護3、要介護4、要介護5)別に、その特徴を表す項目として予め選定したマスタデータである要介護度別特徴項目30を取り込み、これに認定対象者に対する基本調査の結果を当てはめ、前記選定された要介護度の特徴を表す項目に該当する認定対象者の調査項目が、「自立」または「できる」など以外の問題ありの状態を選択しているかを判断する。 As described above, the trend analysis means 31 is selected in advance as an item representing its characteristics according to the degree of care required (support 1, need 1 need, need 2, need 3, need 4, need 5). The feature item 30 according to the degree of care required, which is the master data, is applied to the result of the basic survey for the person to be authorized, and the investigation item of the person to be authorized corresponding to the item representing the characteristic of the selected degree of care required is , It is determined whether a problem state other than “self-supporting” or “capable” is selected.
図14の画面では、上述した要介護度(要支援1、要介護1相当、要介護2、要介護3、要介護4、要介護5)別に、その特徴を表す項目として予め選定された項目が表形式で表示されている。これらの項目のうち、認定対象者に対する基本調査の結果、「自立」または「できる」など以外の問題ありの状態が選択された項目については表示色を変化させる。 In the screen of FIG. 14, items selected in advance as items representing the characteristics according to the degree of care required (support 1, need 1 need, need 2, need 3, need 4, need 5). Is displayed in tabular form. Among these items, the display color is changed for items for which a problem state other than “independence” or “capable” is selected as a result of the basic survey on the person to be certified.
図の例では、太枠で囲んだ「要支援1」から「要介護3」までの、特徴を表すものとして選定された項目は、表示色が変化している。これは認定対象者に対する調査結果で、いずれもが「自立」または「できる」など以外の問題ありの状態が選択されていることを表している。これに対し他の要介護度は、一部の項目が、問題ありと選択されていない。 In the example in the figure, the display colors of the items selected as representing features from “support 1 required” to “care required 3” surrounded by a thick frame are changed. This is a result of the survey on the person to be certified, and all indicate that a problem state other than “independence” or “capable” is selected. On the other hand, as for the degree of other care required, some items are not selected as problematic.
この場合、選定されたすべての項目が、問題ありと選択された要介護度で、ランクがもっとも高い要介護度、この場合は「要介護3」を、第5の参考指標(調査項目の傾向)での二次判定候補とする。 In this case, all the selected items are the level of care required that has been selected as problematic, and the highest level of need for care, in this case “Need Care 3”, is the fifth reference indicator (trend of survey items) ) As a secondary determination candidate.
このように表示させることにより、審査委員は二次判定結果以外の他の要介護度を含め、全体的な調査項目の傾向を把握することができ、的確な審査を行うことができる。 By displaying in this way, the judging committee can grasp the tendency of the overall survey items including the degree of care required other than the secondary determination result, and can perform an appropriate examination.
図12の「中間点」ボタンを操作すると、図15で示す、中間評価項目得点に関する画面が表示される。この画面には、図2及び図9で示した中間評価項目推計手段22の処理結果が表示される。 When the “middle point” button in FIG. 12 is operated, a screen relating to the intermediate evaluation item score shown in FIG. 15 is displayed. On this screen, the processing result of the intermediate evaluation item estimation means 22 shown in FIGS. 2 and 9 is displayed.
中間評価項目推計手段22は、図8で示したように、過去の要介護認定結果の統計データから得られる各要介護度(自立、要支援1、要介護1相当、要介護2、要介護3、要介護4、要介護5)における各群の平均得点を用い、これを認定対象者の調査結果の群毎の得点と比較し、最も近い平均得点の群の数を要介護度毎に推計し、推計された群の数が最も多い要介護度を二次判定候補とする。 As shown in FIG. 8, the intermediate evaluation item estimation means 22 has each degree of care required obtained from statistical data of past care-required certification results (independence, support 1 required, equivalent to care 1, care required 2, care required 3, using the average score of each group in need of nursing care 4, need of nursing care 5), and comparing this with the score for each group of the survey results of the subject of certification, the number of groups with the closest average score for each degree of care required Estimate the degree of need for nursing care with the largest number of estimated groups as the secondary determination candidate.
図15の画面は、認定対象者の今回の調査結果である各群の得点と、過去の要介護認定結果の統計データから得られる上述した各要介護度における各群の平均得点とを、表形式で表示している。図の例では、第1群の今回の得点に最も近い平均点が要支援1であること、第2群の今回の得点に最も近い平均点が要介護5であること、第3群の今回の得点に最も近い平均点が要介護5であること、第4群の今回の得点に最も近い平均点が要介護3であること、第5群の今回の得点に最も近い平均点が要介護5であること、第6群の今回の得点に最も近い平均点が要介護5であること、第7群の今回の得点に最も近い平均点が要介護3であることを表している。この結果、認定対象者の今回の得点に最も近い平均得点の群の数が最も多い要介護度は「要介護5」であり、これを二次判定候補とする。 The screen of FIG. 15 shows the score of each group that is the current survey result of the person to be certified, and the average score of each group in each degree of care required described above obtained from the statistical data on the results of certification of long-term care required. It is displayed in the format. In the example of the figure, the average score closest to the current score of the first group is support 1 required, the average score closest to the current score of the second group is 5 requiring care, and the current time of the third group The average score closest to the score of 5 is the need for long-term care, the average score closest to the current score of the fourth group is the need for long-term care 3, and the average score closest to the current score of the fifth group is the need for long-term care 5 indicates that the average score closest to the current score of the sixth group is 5 requiring care, and the average score closest to the current score of the seventh group is 3 requiring care. As a result, the degree of care required with the largest number of groups of average scores closest to the current score of the person to be certified is “care required 5”, which is set as a secondary determination candidate.
このように表示させることにより、認定対象者の各群における中間評価項目の得点と過去の中間評価項目の平均得点との、要介護度別の対応状態がわかるので、認定対象者の状態を的確に把握した上で、二次判定候補の要介護度を決めることができる。 By displaying in this way, it is possible to know the correspondence status of the intermediate evaluation items in each group of certified subjects and the average score of past intermediate evaluation items by the degree of care required. It is possible to determine the degree of care required for the secondary determination candidate after grasping the above.
図12の「自立度」ボタンを操作すると、図16で示す、自立度組合せに関する画面が表示される。この画面には、図2及び図9で示した自立度組み合わせ分布分析手段19の処理結果が表示される。 When the “independence degree” button in FIG. 12 is operated, a screen related to the independence degree combination shown in FIG. 16 is displayed. On this screen, the processing result of the independence degree combination distribution analysis means 19 shown in FIGS. 2 and 9 is displayed.
自立度組み合わせ分布分析手段19は、前述のように、過去の要介護認定結果の統計データ13から、図5で示した自立度組み合わせデータテーブル14を取り込み、これに基本調査により得られる認定対象者の障害自立度と認知症自立度障害との組み合わせを当てはめ、最も高い割合で認定される要介護度を選定して二次判定候補とする。 As described above, the independence degree combination distribution analysis means 19 takes in the independence degree combination data table 14 shown in FIG. 5 from the statistical data 13 of the past nursing care authorization result, and obtains the person to be authorized obtained by the basic survey. By applying the combination of the degree of disability independence and the degree of independence of dementia, select the degree of care required that is certified at the highest rate and select it as a secondary determination candidate.
図16の画面では、上部表示エリア45により認定対象者の障害自立度がB1、認知症自立度IIIaであることが表示されている。また、下部表示エリア46には、この自立度組み合わせに対応する、図5で示した認知症自立度IIIのデータテーブルを用いての分析状態が表示されている。すなわち、認知症自立度IIIにおける各障害自立度(自立、及びランクJ,A,B,C)別の要介護度(自立、要支援1、要介護1相当、要介護2、要介護3、要介護4、要介護5)の認定割合(%)が表示され、その中で、認定対象者の障害自立度がBランクであることから、障害自立度B列の各要介護度別の認定割合(%)の中で「要介護度4」が最も高い認定割合であることを表示している。 In the screen of FIG. 16, the upper display area 45 displays that the disability independence of the person to be authorized is B1 and the independence degree of dementia IIIa. In the lower display area 46, the analysis state using the data table of the degree of independence of dementia III shown in FIG. 5 corresponding to this combination of independence is displayed. That is, the degree of care required for each degree of disability independence in Dementia Independence III (independence and ranks J, A, B, and C) (independence, support 1 required, equivalent to care 1 equivalent, care required 2, care required 3, Approval ratio (%) of care required 4 and care required 5) is displayed, and among them, the degree of disability independence of the person being certified is B rank, so the accreditation for each degree of care required in the disability independence degree B column Among the percentages (%), “Necessary care level 4” is the highest certified percentage.
このように表示することにより、どのような要因により重度変更や軽度変更が生じるかを明確に把握することができ、認定作業を確実なものにすることができる。 By displaying in this way, it is possible to clearly grasp what causes the severe change or the minor change due to the cause, and the certification work can be ensured.
さらに、図12の「変更」ボタンを操作すると、図2及び図9で示した変更分析手段20の処理結果を表示する画面が表示される。この画面については特に提示しないが、例えば、図4の帳票25における要介護殿変更指標の欄25Dと同趣旨の表示内容を実現する画面を用いればよい。 Further, when the “change” button in FIG. 12 is operated, a screen for displaying the processing result of the change analysis means 20 shown in FIGS. 2 and 9 is displayed. Although this screen is not particularly presented, for example, a screen that realizes the display content having the same meaning as that of the column 25D of the nursing care change index in the form 25 of FIG. 4 may be used.
上記実施の形態は、いずれも、要介護対象者データ10や過去の要介護認定結果の統計データ13などをデータベース化して保持し、コンピュータ18によりこれらデータを取り込んで各演算処理手段により所定の演算を施し、出力手段24から帳票25,35や画面26に表示出力するように構成していたが、本発明はこのような構成に限定されるものではない。 In any of the above-described embodiments, the care-required person data 10 and the statistical data 13 of the past care-required certification results are stored in a database, and these data are captured by the computer 18 and predetermined computations are performed by the respective computation processing means. However, the present invention is not limited to such a configuration.
例えば、上述した各種データ(一次判定データや認定調査データ等)をファイル(例えば、CSV)で保持し、このファイルをコンピュータに入力することにより、参考指標分析による二次判定候補をファイル(同じく例えばCSV)で出力するようにしてもよい。このようにすれば、得られた参考指標分析による二次判定候補をファイルとして管理できるので、どのような形での利用にも対応することができる。 For example, the above-described various data (primary determination data, certification survey data, etc.) are held in a file (for example, CSV), and this file is input to a computer, whereby secondary determination candidates based on reference index analysis are stored in a file (also for example, (CSV). In this way, since the obtained secondary determination candidates based on the reference index analysis can be managed as a file, it can be used in any form.
10 要介護認定対象者データ
11 一次判定結果
12 基本調査データ
13 過去の要介護認定結果の統計データ
14 自立度組合せデータテーブル
15 重度・軽度変更指標
16 要介護度別状態像例
17 中間評価項目平均点
18 コンピュータ
19 自立度組み合わせ分布分析手段
20 変更指標分析手段
21 類似状態像例分析手段
22 中間評価項目推計手段
24 出力手段
25,35 帳票
26 画面
27 入力操作部
30 要介護度別特徴項目
31 傾向分析手段
10 Persons requiring certification for long-term care 11 Primary determination results 12 Basic survey data 13 Statistical data of past results of certification for long-term care 14 Independence degree combination data table 15 Severe / light change indicators 16 Examples of status according to the degree of care required 17 Average of intermediate evaluation items Point 18 Computer 19 Independence degree combination distribution analysis means 20 Change index analysis means 21 Similar state image example analysis means 22 Intermediate evaluation item estimation means 24 Output means 25, 35 Form 26 Screen 27 Input operation unit 30 Characteristic items according to the degree of care required 31 Trend Analytical means
Claims (18)
前記認定調査により得られる認定対象者の障害自立度と認知症自立度との組み合わせにより、過去の要介護認定結果の統計データから、最も高い割合で認定される要介護度を選定して二次判定候補とする自立度組み合わせ分布分析手段と、
過去の要介護認定結果から得られる、一次判定結果に対し二次判定結果が高い場合の重度変更と低い場合の軽度変更との統計結果を用い、認定対象者の一次判定結果と、この一次判定結果の要介護度毎に前記認定調査項目の中から予め選定した前記重度又は軽度変更に関係する項目の調査結果とから、前記認定対象者の一次判定結果の変更有無を判定して二次判定候補を決定する変更指標分析手段と、
前記認定調査項目の調査結果に基づく認定対象者の状態像を用い、過去の要介護認定結果の統計データに基づく各要介護度別の複数の状態像例から、前記認定対象者の状態像に類似した複数の状態像例を抽出し、この抽出された各状態像例が属する要介護度から二次判定候補を求める類似状態像例分析手段と、
前記認定調査項目を複数の群に区分して、群毎に前記認定対象者の調査結果の得点を集計し、この群毎に集計された得点と、過去の要介護認定結果の統計データから得られる各要介護度における各群の平均得点とを比較し、最も近い平均得点の群の数が最も多い要介護度を二次判定候補とする中間評価項目推計手段と、
を備えたことを特徴とする要介護認定における参考指標分析システム。 A reference index analysis system used when a secondary judgment is decided by a review board using a primary judgment result based on a certification survey result consisting of a plurality of items for a subject requiring certification for long-term care insurance,
Based on the combination of disability independence and dementia independence obtained by the above-mentioned accreditation survey, the degree of long-term care required that is certified at the highest rate is selected from the statistical data of past accreditation of long-term care required. Independence degree combination distribution analysis means as a determination candidate,
Using the statistical results of the severe change when the secondary determination result is high and the mild change when the secondary determination result is low compared to the primary determination result, obtained from the past certification for long-term care, the primary determination result of this person and the primary determination Secondary determination by determining whether or not the primary determination result of the person to be certified is changed from the survey result of the item related to the severe or mild change previously selected from the certified survey items for each degree of care required Change indicator analysis means for determining candidates,
Using the status image of the person to be certified based on the survey results of the certification survey items, the status image of the person to be certified from a plurality of status image examples for each degree of care required based on the statistical data of the past nursing care certification results Similar state image example analysis means for extracting a plurality of similar state image examples and obtaining secondary determination candidates from the degree of care required to which each of the extracted state image examples belongs,
The accredited survey items are divided into a plurality of groups, and the scores of the survey results of the persons to be accredited are totaled for each group, and the scores obtained for each group and the statistical data of the past certification results requiring care are obtained. Intermediate evaluation item estimation means that compares the average score of each group in each degree of care required and sets the degree of care required with the largest number of groups with the closest average score as a secondary determination candidate,
Reference index analysis system for certification of long-term care, which is characterized by having
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