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資料３ 介護情報の考え方（島田構成員） (24 ページ)
出典
| 公開元URL | https://www.mhlw.go.jp/stf/shingi2/0000198094_00056.html |
| 出典情報 | 健康・医療・介護情報利活用検討会 介護情報利活用ワーキンググループ（第2回 11／7）《厚生労働省》 |
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医療データベースを活用した研究例
イングランドにおける医療データベースの報告
Hospital Frailty Risk Scoreの得点で、低リスク(<5
点)、中程度リスク(5~15点)、ハイリスク(>15点)で分類す
ることによって、入院後30日死亡率（左図）、長期入院
（中図）、緊急再入院（右図）のリスクを分類できることが
示唆された。
(Gilbert T. Lancet. 2018)
Hospital Frailty Risk Score
日常診療の中で、診断名に付与するICD-10コード
医療データ
介護データ
（フレイル関連する109コード）に重みづけされた点数
が振られており、合計得点を算出する。（0～99点）
24
医療データと介護データの有機的な連携の好例
イングランドにおける医療データベースの報告
Hospital Frailty Risk Scoreの得点で、低リスク(<5
点)、中程度リスク(5~15点)、ハイリスク(>15点)で分類す
ることによって、入院後30日死亡率（左図）、長期入院
（中図）、緊急再入院（右図）のリスクを分類できることが
示唆された。
(Gilbert T. Lancet. 2018)
Hospital Frailty Risk Score
日常診療の中で、診断名に付与するICD-10コード
医療データ
介護データ
（フレイル関連する109コード）に重みづけされた点数
が振られており、合計得点を算出する。（0～99点）
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医療データと介護データの有機的な連携の好例