独学教育ツール
「健診データ集計と分析」編
健診データ集計と分析編には以下のファイルが含まれています。
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単年度版
・健診データ集計と分析 (ワード:11.2M)
・(実例)健診データ分析ツールVar7.15
(エクセル12.1M)
・(予備)健診データ分析ツールVar7.15
(エクセル6.3M)
・(実例)健診データ分析ツールVar8.00
(エクセル12.1M)
・健診データ集計演習(エクセル5.1M)
・健診データ集計演習の回答(エクセル7.5M) |
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経年版
・健診データ分析ツール9.15取説
(ワード:10.4M)
・(実例版)健診データ分析ツールVer9.15
(エクセル47.6M)
・(予備 )健診データ分析ツールVer9.15
(エクセル16.2M)
・基礎演習と回答 (エクセル7.8M)
・集計統合練習ファイル
:前々年度 (エクセル58K)
:前年度(エクセル74K)
:今年度(エクセル181K)
:集計データ(エクセル181K)
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データを前にして「とりあえず平均を出してみるか」と挑むと必ず行き詰まります。受講生の「健診データを舐めていた」とか「受講しなければ決して作ることは出来なかった」との感想からも伺えるように健診データ集計と分析は保健師にとってハードルの高いものです。
(ハードルの内容や留意する事などは「健診データ集計分析における留意点と手順」の項に詳細に書いていますので、そちらを参照して頂ければと思います。)
そのハードルを簡単にクリアーするのが、健診データ分析ツールです。使い方は自社の健診データを貼り付けた後1クリックでの更新作業を行うと、(必要なところは全て年齢調整された数値となって)自動的に厚労省及び健診協会公表データと比較された結果として約800個近くのグラフと表が作られそれが疾患ごとのカテゴリーに分類されて出てきます。
世の中、健診データを集計されたものを見ると、強引にクロス集計したものが殆どです。
グラフや表は多いけど、何が問題なのか、何が言いたいのか分からないものが殆どです。
健診データ集計の研修を始めた頃、ちゃんと統計的な処理を施したデータで比較しなければ意味がないと強調していましたが、これらを正しく処理するためには統計的な知識の他にかなりのエクセルの力量が求められます。グラフ作図1つにとってもデータの性質により使えるグラフが決まってきますし、それを効果的に訴求するためにビジュアル的に加工することも求められます。
集計技術は保健指導を行うもの(特に保健師)には必須となる基礎事項なのですが、ハードルは結構高いのです。
しかし、これらハードルは保健従事者の本来の専門域から離れたもので、専門職として求められる本質的なものではありません。
このハードルを簡単にクリアーして、本来の姿に戻ろうとして作り上げたのが健診データ分析ツールです。
本来、保健従事者としての仕事は、エビデンスに基づいた集計・分析結果から専門職にしかできない判断を下し、先々の指針を示すこと。なのですが、比較のための標準データの収集や集計・分析にかかるエクセル技術等に時間を取られ本業に費やす時間が少ないのが実情です。
分析ツールはエクセル技術や基礎データの収集等の上記のハードルをクリアするためのツールであり、保健従事者にしか出来ない本来の仕事への時間を大幅に増やすことが出来るように作成したツールです。
この「専門職にしかできない判断を下す」ということが非常に重要で、この時間を如何に多く持てるか、そして、場数を多くこなすことで専門職のレベルが大きく向上します。健診データ分析ツールは、作業を楽にするためのツールではなく、専門職のレベルアップを目的として作られたツールです。そのためレベルの向上とともに自在にカスタマイズできるようにエクセルファイルとして提供されているのです。
研修とは別に本業としてコンサルティング的な分析も行っています。
集計分析というのは年間を通して一定に依頼が来るものではなく、健診終了後や年度末近くとかに集中するもので、納期も集中します。本来ならばキャパにあった量だけを受注すればよいのですが、これまでの関係やしがらみ等で、時には10社以上を同時にこなす事になりますが1つ1つ処理するととても間に合いませんので、自社でシステム化したものを作り上げています。これをもとにしたものが健診データ分析ツールとして作られたもので、エクセルだけで動き、特にマクロやVBAを使わずに仕上げたものになっています。そして、これが保健医療従事者のスキルアップに大きく貢献していることを実感させられます。
健診データ分析ツールでは厚生労働省の公表しているデータの他に大規模健診団体からのデータを取り込んでおり、特定健診以外にも法定健診にも対応しています。
更にこれらのデータから生命表から平均寿命を算出するのと同じ手法で、累積リスクを計算し現在30歳の人(又は集団)の有所見率が40歳になったとき、50歳になったとき、・・・将来の有所見率を推定する事も行っています。
特定健診では、年齢制限による階層化が行われていますが、この年齢制限を取り払ったらどうなるでしょうか。つまり40歳以下の受診者が特保対象になったらどの様な支援形態になるのか、予備軍としての状況はどうなのか。
肥満が着目されているが、肥満でないがリスクを保有している人は結構います。現行の制度上漏れとなってしまう方々へ焦点を当てるためにはどこから見ていけばよいか。
このような要望に応えるためにも健診データ集計ツールではいろいろな角度から取り上げて分析出来るようにしています。
また、コンサルティングでは結果をもとに提案を行わなければならないのですが、改善に向けて健診データで一番悪いのから手をつけていくと思いますか?
きちんと統計処理をして有意差が出ており、そのP値が一番小さい順に手をつけていく。
これも正解ですが、実際に行ってみると色々な要素が絡み合っており単年度ではなかなか効果が出ない事が起こります。
コンサルティングでは常に一定期間内での成果を求められます。
皆さんも提案を行ったが成果が出せませんでしたでは次回の展開に上手くつなげることが出来ないでしょう。
一番悪いのから手を付けながら最も成果の上がる部分も組み合わせて遂行していく事が肝心です。
こういう事例はポートフォリオ分析を通して、最も効率が上がるものとP値を組み合わせて優先順位を決めていく手法が取られますが単年度版ではこれらもカバーした内容になっています。
テキストは健診データ分析ツールが使いこなせるよう全体の仕組みの解説から必要な基礎知識やカスタマイズが出来るように編集しており、内容は以下のようになります。
◎ 健診データ集計の基礎
・集計表における横%と縦%の使い方
・グラフの基本事項
・質問・回答形式によるグラフのパターン
◎ 集計表の設計
・IF関数の使い方
ネストの方法とコツ
・VLOOKUP関数の使い方
ネスト例
・ 集計ツールで用いられているその他の関数
◎ 健診データの分析
【ピボットテーブルを活用した集計技術と間接法による年齢調整】
・ ピボットテーブルの初期設定
・年齢調整と有意差判定
・ ピボットテーブルによるクロス集計
検査値平均値 全体人員構成 支社別人員構成 部署別人員構成 項目別全国ランキング
リスク個数 有所見率 総有所見数 性年代別有所見率 項目別有所見率
累積リスク・・・個人が該当疾患に所見する確率
累積有所見率・・集団が一定の年齢内に疾患を患う確率
平均リスク保有個数
◎ポートフォリオ分析による改善優先順位決定
◎ 箱ひげ図や健康分布図等統計グラフ作成と基本統計解析
・ 健康分布図 ⇒ 肥満が及ぼすリスク計算
◎ 特定保健指導を絡めた展開
自社のデータは特定健診データ以外のデータを含んでいるのが普通です。
特保という枠を越えて、もし特保に年齢制限がなかったら・・、肥満と判定されない対象者はどうなっているのか・・などいろいろな仮定を踏まえた集計分析を行います。
・服薬と肥満
・年代別支援形態内訳
・非・積極的支援リスク内訳 (特保以外も含む)
◎集計実例編
経年版では上記の内容に3年経年変化を加え(ただし、ポートフォリオ分析による改善優先順位決定は除きます。これは単年度版のみの機能です)指導対象者の明確化及び管理集計項目として、
・労働基準局定期健康診断報告書
・高血圧リスクツリーチャート
・脂質異常リスクツリーチャート
・肝機能異常リスクツリーチャート
・腎機能異常リスクツリーチャート
・動脈硬化リスクツリーチャート
・受診勧告者リスト
・パニック値該当者リスト
・3ヵ年有所見経過遷移図
・3ヵ年特定健診経過遷移図
・3ヵ年特定健診経過40歳未満遷移図
が出力され、各チャート内に算出された人数に対して全てリスト化できるようにしています。
これらは全てピボットテーブルで作成しており、ピボットテーブルの応用として最強の教材になります。
次項では、上記の主な機能を紹介しています。
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