日本における重度喘息に対するベンラリズマブ処方の地理的および経済的影響

国民健康保険制度とNDBオープンデータ

日本の医療制度は公的医療保険でカバーされており、患者の医療費負担は所得水準に応じて異なります。²³。 残りの費用は、各医療機関から 47 都道府県のそれぞれの請求審査・償還機関に請求されます。 さらに、診察、診断、治療の料金は全国で一律に規制されており、すべての医療機関はこの定められた料金で医療サービスを提供することを強いられています。²⁴。

NDBは「高齢者医療保障法」に基づいて2009年に創設された。 これは世界最大のデータベースの 1 つであり、2009 年以降は医療レセプトに関するデータを収集し、2008 年以降は対象を絞った健康診断とガイドラインのデータを収集しています。 データ利活用を促進するため、2016年に日本の医療実態や健康診断結果がNDBオープンデータとして初めて共有されました。 このオープンデータは、「医療行為」、「歯科行為」、「歯の傷害」、「医薬品」、「特定保健用具」、「特定健康診査（臨床検査値）」、「特定健康診断」の主要7項目を対象としています。 」。 データは無料で入手でき、会計年度ごとに整理されています。 2022年現在、2019年度までの情報を記載しています。

研究デザイン

この研究では、以前の研究で使用したのと同じ方法を使用して、州レベルでの生態調査アプローチを使用しました。²⁵。 ほぼすべての保険データから生成された内服薬の処方数に関するデータを使用して、州間の BRZ 処方傾向の違いを調べました。 各州の臨床資源（専門医や病院の数）や診断状況の違いが影響していることを示唆する傾向を検討した。

データソース

2020 年の BRZ およびオマリズマブ メポリズマブの SCR は、内閣府ウェブページ「医療提供状況の地域差」から取得しました。²⁶。 各都道府県の平均月収は厚生労働省の賃金構造基本統計調査より取得した。²⁷。 各州の 40 歳以上の肥満率と喫煙率は、第 7 回 NDB から取得されました。²⁸各州の大学進学率は学校基本調査より取得²⁹呼吸器専門医とアレルギー専門医の数は日本呼吸器学会と日本アレルギー学会のウェブサイトから入手しました。

指標

BRZ 医薬品の数の指標として、次の式を使用して標準化クレーム率 (SCR) を計算しました。¹⁴。

どこ \(A= 住民数\、\、各\、都道府県 \、\、年齢\、および \、性別\) \(B= 日本の\、年齢 \、および \,性別\ ごとの \,処方箋\の数 \) \(C= \,日本における\, 居住者\, \, 年齢\, and \,性別\ の数\)

SCRは、各州の年齢と性別構成の違いを調整するために使用され、スコアが100以上であれば、症例数が全国平均よりも高いことを示します。

BRZのSCRとオマリズマブとメポリズマブのSCRの相関関係、平均月収、40歳以上の喫煙率、40歳以上の肥満率（BMI≧25）、人口あたりの日本呼吸器学会認定呼吸器専門医数、各都道府県の人口当たりの日本アレルギー学会認定アレルギー専門医数、大学進学率、ステロイド要増悪率。

州ごとのベンラリズマブ標準化請求比率 (SCR) の視覚化

私たちは、Python と「Japanmap」および「matblotlib」ライブラリを使用して、日本の都道府県におけるベンラリズマブ標準請求率 (SCR) の地域分布を視覚化しました。 各州のベンラリズマブ SCR 値を含むデータセットは、一貫性と正確性を確保するために処理されました。 SCR 値を視覚的に区別するために「matplotlib」を使用してカラー マップが定義され、SCR 値を適切にスケーリングするために正規化技術が使用されました。 「JapanMap」ライブラリを使用して、各都道府県をSCR値に応じて色分けした日本地図を作成しました。 色の強度は SCR のレベルを示し、明るい色合いから暗い色合いへのグラデーションは、それぞれ低い SCR から高い SCR を示します。

統計的評価

統計的評価には、ＪＭＰ Ｐｒｏ １６ソフトウェア（ＳＡＳ Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ Ｉｎｃ．）を使用して統計解析を行った。 投薬パターンの違いは、各州の特徴を説明する記述統計を通じて評価されました。 さらに、重回帰分析を使用して、SCR と臨床的に重要な変数との関連を調べました。 ピアソンの相関係数 (R) と回帰係数 (B）も補助分析として計算されました。 連絡先は未定 \(\左|r\右|\) \(\left|r\right|\) \(\left|r\right|\) \(\left|r\right|\)。 統計的有意性の閾値は 5% レベルに設定されました。

倫理的配慮

この研究では、厚生労働省が提供する日本のNDBから匿名化されたレセプトデータを分析しました。 NDB データは匿名化されており、公開されているため、この研究は倫理ガイドラインに従ってインフォームド・コンセントや治験審査委員会の承認を求める必要がありませんでした。