2020年度稼働の介護ケアデータベース【CHASE】、2019年夏までに初期仕様を固め、将来的な改善も検討―厚労省・科学的介護検討会

2019.5.10.（金）

　「●●状態の要介護高齢者に、〇〇ケアを提供すれば、◎◎という効果が得られた」というエビデンスを構築するために、新たなデータベース【CHASE】を2020年度から稼働させる。現在、データベースに格納するデータとして265項目があがっているが、▼信頼性・妥当性▼現場の負担▼国際的な比較可能性―という観点から、専門家の意見を踏まえて「優先順位」をつけ（いわば絞り込み）、夏までにデータベースの初期仕様を固める。その後、介護現場でモデル事業を実施し、その結果を踏まえてバージョンアップに向けた議論を行っていく―。

　5月9日に開催された「科学的裏付けに基づく介護に係る検討会」（検討会）で、こういった方向を固めました。

　

科学的な介護サービスに向け、介入や状態に関するデータベースを2020年度から稼働

　介護分野・領域においても、エビデンスに基づいた介護サービスを確立していくこと重視されています。「●●状態の要介護高齢者に、〇〇ケアを提供すれば、◎◎という効果が得られた」という知見に基づく介護サービスが確立されれば、▼自立支援に資するサービス提供▼介護現場の負担軽減（効率化）―が実現できると期待されるためです。

　厚生労働省では、すでに【介護保険総合データベース】（通称、介護DB：要介護認定情報、介護保険レセプト情報を格納する、2018年度より全保険者からデータを収集）と【通所・訪問リハビリテーションの質の評価データ収集等事業】（通称、VISIT：monitoring & evaluation for rehabilitation service for long term care：通所・訪問リハビリ事業所からのリハビリ計画書などの情報を格納、現在100か所弱の事業所から収集し、拡大予定）という2つのデータベースを構築していますが、さらに検討会では▼介入（どのようなケアを提供したか）▼状態―に関する新たなデータベース【CHASE】（Care, Health Status & Events）を構築し、エビデンスに基づく科学的な介護サービス提供を進める方針を固めています。

昨年（2018年）3月の検討会中間まとめでは、第3のデータベース【CHASE】には次のような265項目のデータを格納することになっています（関連記事はこちら）。

▽栄養マネジメントに関する情報：
　例えば、「血清アルブミン値」「食事摂取量」「食事の留意事項の有無」「食事時の摂食・嚥下状況」「水分摂取量」「握力」など

▽経口移行・維持に関する情報：
　例えば、「経口摂取の状況」「『食事を楽しみにしていない』などの気づいた点」「経口移行・維持に関する指導内容」など

▽口腔機能向上に関する情報：
　例えば、「『口のかわき』や『食べこぼし』などの課題」「30秒間の反復唾液嚥下回数（RSST）」「口腔機能向上に関する指導内容」など

▽個別機能訓練に関する情報：
　例えば、「自分でトイレに行く」「歯磨きをする」「友達とおしゃべりをする」「読書をする」「歌を歌う、カラオケをする」「体操・運動をする」ことなどをしているか、あるいは興味をもっているか、「食事や排泄などに課題はあるか」など

▽アセスメント等に関する情報：
　例えば、「排泄」「寝返り」「食事」などに課題はあるか、「自分の名前はわかるか」「長期記憶が保たれているか」「介護に対する抵抗はあるか」「過去3か月に入院をしたか」など

▽各アセスメント様式等に関する情報：
　例えば、「入浴」「排泄」「更衣」「寝返り」などに関する各アセスメント様式の評価結果

▽日常生活動作に関する情報：
　「BI（Barthel Index）」「FIM」の得点

▽認知症に関する情報：
　例えば「改定長谷川式認知症スケール」などに基づく評価結果、など

▽訪問介護におけるサービス内容に関する情報：
　例えば、「健康チェック」「おむつ交換」「食事介助」「洗髪」「掃除」「洗濯」「衣類の整理」など、どういった身体介護・生活援助を実施しているか

2020年度からの初期仕様、データ収集項目を「信頼性・妥当性」などの視点で絞り込み

　
　ところで、格納されるデータには「ブレ」があってはいけません。「同じ場面であれば、だれが評価しても、何度でも同じデータを収集できる」ことが求められます。また多忙な介護現場において「データ収集に大きな負担がかかる」こととなれば、十分なデータ収集が望めなくなってしまいます。

そこで検討会では、265項目について、次の観点から「優先順位」を設ける（絞り込み）方針を固めました。

（1）信頼性（同じ条件であれば、同じ結果が得られる）・妥当性（的確に必要なデータを収集できる）があり、科学的測定が可能なこと
（2）データ収集に新たな負荷がかからないこと（例えば、利用者の既往歴についてはほとんどの介護サービスですでに収集されており、新たな負担は発生しない。また加算の要件となっている項目（【ADL維持等加算】では「Barthel Index」の測定が要件）であれば、加算取得を目指す事業所では特別の負担は発生しない）
（3）国際的な比較が可能なこと（ADLであれば「Barthel Index」、栄養であれば「BMI」、認知機能であれば「MMSE」など）

　とくに（1）の信頼性・妥当性や（2）の現場負担について、検討会では近く専門家からヒアリングを行い、その意見を踏まえて、具体的な「優先順位」付け（絞り込み）を行う考えです。

　
　なお、現在、国会で審議中の健康保険法等改正案や介護保険法等改正案では、医療に関するNDB（National Data Base、医療レセプトと特定健康診査のデータを格納）と介護に関する介護DB（介護保険総合データベース、介護レセプトと要介護認定情報を格納）との連結解析を可能とする規定が盛り込まれています。将来的には、リハビリデータを格納した【VISIT】や、介入等データを格納した【CHASE】との連結解析も視野に入れられており、それをにらんだ仕掛け（例えば個人を特定できないように匿名加工を施したうえで、同一人物を紐づけできるような仕掛け）も行われます。このため、【CHASE】においても利用者の「介護保険被保険者番号」や「生年月日」などの情報を収集・格納することになります（関連記事はこちらとこちら）。

データの精度確保のため、介護ケアの「コード」化を研究・開発

　ところで、前述のように【CHASE】データベースには「介入」や「状態」のデータが格納されます。その際、「〇〇ケアを実施」とのデータがあったとして、A介護者が実施した介入行為と、B介護者が実施した介入行為とが同じ内容でなければ、適切なデータベースが構築されません。

このため厚労省は、WHOで開発中のICHI（International Classification of Health Interventions）なども踏まえて「介護関連のケアコード」を開発する必要があるとの考えを示しています。

この点に関連して、真田弘美構成員（東京大学大学院医学系研究科健康科学・看護学専攻 老年看護学／創傷看護学分野教授）は「例えば看護職と介護職では、同じ行為について用いる言葉が異なっている。例えば、自分自身で排尿できるようにするケアについて、看護職は『排尿自立』と言い、介護職は『おむつ外し』と言う」ことを紹介し、「共通用語の確立が必要ではないか」との考えを示しました。

ただし鳥羽研二座長（国立長寿医療研究センター理事長特任補佐）や慶應義塾大学医学部の宮田裕章教授は、「患者・利用者・家族の視点で、行為を紐づけていけばよいのではないか」と、非常に明快な解決策を提示しています。看護職・介護職・医療職の共通言語を新たに構築する手間は膨大ですが、ケア行為等について「患者・利用者・家族にどう説明しているか」を軸に紐づけを行い、そこにコードを付していけば、ブレなく、比較的簡便に「共通の理解」を実現できそうです。

将来「画像・動画データ」も格納し、褥瘡のステージ判定などの活用を目指してはどうか

　検討会では夏までに意見を取りまとめます。それをもとに【CHASE】のいわば初期仕様（version.1.0）が固められ、2020年度から稼働（データ収集の開始）することになります。

もっとも、「現時点では収集へのハードルがあるが、今後のICT技術革新などによって収集が容易となる有用なデータ」などもあると考えられます。このため、検討会での意見取りまとめの後に、厚労省は「モデル事業」等を実施する考えも示しています。将来、このモデル事業の結果を踏まえて、【CHASE】の将来仕様（version.2）に向けた議論が改めて行われることになります。

この「将来仕様」に関連して、厚労省の松本純夫顧問（国立病院機構東京医療センター臨床研究センター名誉院長）は「画像」や「動画」の収集・格納を強く提案しています。

例えば、介護現場では「褥瘡」対策が大きな課題となります。医療職・看護職は「褥瘡」の程度（真皮の部分欠損（ステージII）にとどまるのか、骨などが露出してしまっている（ステージIV）のか、など）を的確に把握（データ収集）できますが、介護職では的確な把握が困難なケースも少なくありません。

その際、褥瘡の患部を撮影し、それをデータベースに合わせて格納すれば、仮に介護職の記載が誤っていても、後に修正することも可能となります。さらに、最近ではAI技術が発展し、「画像データをもとに褥瘡の大きさを測定できる」システムが開発されており、近く「画像をもとに褥瘡のステージを的確に判別できる」ことも期待されます。こうしたシステムが確立すれば、介護職が患部を撮影し、画像データを格納すれば、自動的に「褥瘡のステージ」データなどがデータベースに格納されるという仕組みの構築も可能となることでしょう（褥瘡評価の手間が1つ減ることになる）。

また将来的には、動画ファイルをもとに、利用者の表情や話し方などから「認知機能」などを測定できる可能性もあるでしょう。

このような「拡張性」も視野に入れ、今後、検討会で新たなデータベース【CHASE】の将来仕様に関する議論も積極的に行われる見込みです。

　
　

　

【関連記事】

介護保険利用者の日常生活動作データなど集積し、報酬改定にも活用―厚労省・科学的介護検討会
科学的介護の確立に向けて収集すべき事項を2観点で整理―厚労省・科学的介護検討会
介護のエビデンス構築に向けたデータ提出、当面は事業所を限定―厚労省・科学的介護検討会
利用者の状態、介入方法と効果の情報を収集し、データベースを構築—科学的介護検討会
集合住宅への訪問介護など、減算対象を拡大へ―介護給付費分科会（2）
「ある状態の要介護者にどの介護サービスが効果的か」などのエビデンスを構築—厚労省・科学的介護検討会

2018年度同時改定、「対面診療と遠隔診療の組み合わせ」や「自立支援に効果ある介護」を評価—未来投資会議
2018年度診療報酬改定、効果的・効率的な「対面診療と遠隔診療の組み合わせ」を評価—安倍内閣が閣議決定
遠隔診療の取扱い明確化し、2018年度改定でICT活用した生活習慣病管理など評価せよ―規制改革会議
2018年度診療報酬改定で、オンライン診療を組み合わせた生活習慣病対策などを評価—未来投資会議

【18年度介護報酬改定答申・速報1】長時間の通所リハなど、基本報酬引き下げ―介護給付費分科会

　
科学的介護に向けたデータ収集、評価者間のブレがなく、生活機能変化を把握できる指標とせよ―全老健

オンライン資格確認や支払基金支部廃止などを盛り込んだ健保法等改正案―医療保険部会
NDB・介護DBの連結方針固まる、「公益目的研究」に限定の上、将来は民間にもデータ提供―厚労省・医療介護データ有識者会議
NDB・介護DBの連結運用に向け、審査の効率化、利用者支援充実などの方向固まる―厚労省・医療介護データ有識者会議
NDB・介護DBの連結、セキュリティ確保や高速化なども重要課題―厚労省・医療介護データ有識者会議
NDB・介護DBからデータ提供、セキュリティ確保した上でより効率的に―厚労省・医療介護データ有識者会議
NDB・介護DBの利活用を促進、両者の連結解析も可能とする枠組みを―厚労省・医療介護データ有識者会議
NDB・介護DB連結、利活用促進のためデータベース改善やサポート充実等を検討—厚労省・医療介護データ有識者会議