新たに逆紹介に対応! 地域連携分析「逆紹介」機能をリリース!!

DBχワンポイントレッスン用見出し

 今回のワンポイントレッスンは、病院ダッシュボードχ(カイ)の集患(増患)を支援する機能「地域連携分析」に追加された「逆紹介分析」を紹介します。

 「地域連携分析」は2018年11月にリリース。これまでは自院への紹介状況を分析する機能のみでした。2019年4月24日に逆紹介データの分析機能が搭載されたことで、紹介・逆紹介それぞれの視点で分析できるようになり、さらに分析の幅が広がりました。

 ご利用には、別途、「地域連携データ」を提出していただく必要があり、本分析による逆紹介とは各医療機関から提出された逆紹介データがもとになっています。

 以下の「逆紹介分析」の7つの機能を活用して、自院からの逆紹介の状況、逆紹介先の施設の傾向や、 紹介状況と逆紹介状況とのバランスを可視化し、各施設との連携強化を目指しましょう。

「逆紹介分析」:7つの機能

① 逆紹介件数分析:逆紹介の件数をグラフ化し、全体感を把握
② 逆紹介分析:医療機関別・診療科別・医師別・疾患別での詳細を分析
③ 診療情報提供分析:DPCデータから診療情報提供料の算定状況を可視化
④ 疾患別退院先分析:DPCデータから疾患別に退院先(自院外来割合)を分析
⑤ スコア分析:逆紹介患者数を施設別にスコア化し、地図上にマッピング
⑥ 紹介・逆紹介分析:紹介・逆紹介のデータから、施設別の特徴を分析
⑦ 施設別分析票:施設別に、紹介件数・逆紹介件数の変動を分析し個票に出⼒


① 逆紹介件数分析

 件数分析は、逆紹介件数の月別推移、診療科別比較、医師別比較など全体感を把握する機能です。ベンチマークにも対応していて100床あたりの逆紹介件数も比較できます。

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② 逆紹介分析

 更に、逆紹介先施設別、診療科別、医師別、疾患別にまで掘り下げて、逆紹介を可視化することができます。

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③ 診療情報提供分析

 本機能は、逆紹介データではなくDPCデータを使った分析で、退院時の診療情報提供書算定状況を示しています。地域連携強化のためにも更なる情報提供が評価される、退院時診療状況添付加算算定率の可視化は重要です。

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④ 疾患別退院先分析

 本機能も、逆紹介データではなくDPCデータを使った分析で、退院時にどのくらい地域に逆紹介しているのかを、疾患別、年月別、診療科別に示します。

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⑤ スコア分析

 スコア分析は、逆紹介先をスコア化し、地域連携の活動全体を俯瞰した上で次に取るべき行動の優先順位を付ける機能です。

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⑥ 紹介・逆紹介分析

 本機能は、紹介データと逆紹介データをもとに、紹介件数と逆紹介件数のバランスを施設別・医師別・診療科別に分析しています。各施設との連携強化のためにも、紹介と逆紹介の適切なバランスを目指しましょう。

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⑦ 施設別分析票

 紹介・逆紹介の結果を1枚の分析票にまとめました。件数の増減、月別の変動や、各種数値が施設別に「⇒(矢印)」を使って一目で確認ができます。

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 今年3月の分析塾では、昨年11月にリリースした「紹介分析機能」を活用した事例を発表いただき非常に活発な討議ができました(関連記事『激戦区でも患者3割増の大原綜合、強み明確化で上昇気流の名古屋掖済会―GHCが地域連携の特別講座開催』)。今回の逆紹介分析機能と合わせて地域連携強化を目指した活動を募集します。「こんな活用をした」「こんな使い方ができた」――といった事例があれば是非、ご紹介ください。

解説を担当したコンサルタント 塚越 篤子(つかごし・あつこ)

snakamura テンプル大学教養学部経済学科卒業。医療の標準化効率化支援、看護部活性化、病床管理、医療連携、退院調整などを得意とする。全国の医療機関のコンサルティングを務め、改善事例多数。コンサルティング部門のチームリーダーのほか、若手の育成や人事担当なども務める。「LEAP JOURNAL」担当責任者。