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様式1、統合EFファイル、Dファイルの結合
No. やること 補足
1 各ファイルの取り込み 様式1、統合EFファイル、DファイルをQlik Senseのデータマネジャーで取り込む
2 必要なデータのみの絞り込み
様式1の「統括診療情報番号」が「0」である親様式のレコード、様式1の「調査対
象となる一般病棟への入院の有無」が「1」のレコードを抽出
※”病院情報の公表”の集計方法にならう
where [統括診療情報番号]=0 and [調査対象となる一般病棟への入院の有無]=1
3 分析ID（キー）の作成
「施設コード+データ識別番号+入院年月日」を分析IDとする
患者を識別するだけならデータ識別番号でよいが、対象期間で複数回入院した患
者の識別を行うために「入院年月日」を、複数施設のデータを用いた分析を行うた
めに「施設コード」を分析IDに含める
4 結合（各ファイルの関連付け） データをロードして、3つのファイルが結合できたことを確認する
3つのファイルを結合し、データ分析ができるようにします。以下の手順で行ってみます。](https://image.slidesharecdn.com/qlik10202201-220126121152/85/Qlik-10-202201-16-320.jpg)
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分析しやすいように必要な加工を行う
No. やること 補足
1 MDC、DPC6桁を追加
Dファイルにある分類番号（DPCコード）からMDCとDPC6桁を抽出し、追加
• Dファイルの必要な項目のみを残す
• 分類番号の上2桁をMDC
• 分類番号の上2桁をDPC6
left([分類番号],2) as [MDC]
text(left([分類番号],6)) as [DPC6]
2 手術の有無を追加
分類番号の9桁目からの2桁が99であれば、手術無（「0」）、そうでなければ手術（「1」）
if(Mid([分類番号],9,2)='99',0,1) as [OPE]
3 年齢を追加
入院時の年齢を生年月日と様式1開始日から算出
floor(([様式1開始日]-[生年月日])/10000,1) as [年齢] もしくは
age(Date#([様式1開始日], 'YYYYMMDD') ,Date#([生年月日], 'YYYYMMDD') ) as [年齢]
4 年齢階級の追加 別に準備した年齢階級マスタと様式1を年齢をキーにして結合
5 65歳以上にフラグ付け 年齢が65歳以上に「1」、そうでなければ「0」
if(floor(([様式1開始日]-[生年月日])/10000,1)>=65,1,0) as [65歳以上高齢者]
6 在院日数を追加 様式1の開始日から終了日を在院日数とする
date#([様式1終了日],'YYYYMMDD')-Date#([様式1開始日],'YYYYMMDD') as [在院日数]
MDC、手術有無、年齢階級を追加し、分析するのに役立つデータ加工を行います。](https://image.slidesharecdn.com/qlik10202201-220126121152/85/Qlik-10-202201-17-320.jpg)
Qlikヘルスケア勉強会 第10回 202201
- 1.
- 2. 2 勉強会イベント運営について • 当イベントは録画して、YouTubeに資料とともに公開予定です。 • 参加者のかたは、ご発言・ご質問・ご要望がある場合、Zoom画面下のQA アイコンをクリックして入力をお願いします。 •また終了時にアンケートが表示されますので、感想や、テーマや運営について のご要望があれば、入力をお願いします。
- 3.
- 4. 4 1. 本勉強会の趣旨 2. QlikSenseの概要 3. 第9回の内容（振り返り） 4. こんなデータモデルをつくりました 5. DPCデータ分析 練習問題（基礎編） 6. Q&A 7. ご参考情報と次回のテーマ アジェンダ
- 5. 5 1. 本勉強会の趣旨 • QlikSenseを利用して医療関連データの扱い方を学ぶ • 参加者が活用事例等を共有し、医療データの活用方法を学ぶ • 参加者が情報交換できる場をご提供する
- 6.
- 7. 7 組織内外の膨大なデータを収集/統合/分析し、エビデンスに基づく意思決定を支援 データソース 社内システム クラウド CSV Excel DWH データレーク データ準備 インメモリエンジン 連想技術 拡張知能 データ準備 データ接続共用データ モデル ビジュアライゼーション 分析・共有 セキュリティ パフォーマンス 管理性 拡張性 再利用性（共有ライブラリ） 接続定義 拡張機能 軸・計算式 チャート データ加工 画面作成 Qlik Sense Qlik Senseの概要
- 8. 8 Qlik Senseの利用形態に応じた製品ラインアップ デスクトップ版 SaaS/クラウド版ソフトウェア版 Qlik Sense Desktop (QSD) Qlik Sense Business (QSB) Qlik Sense Enterprise SaaS Qlik Sense Enterprise Client-Managed 利用形態 製 品 名 ※QSDは他の製品/サービスを購入すると付属。
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- 10.
- 11. 11 参考図書を道標にして進めます 『すべてExcelでできる! 経営力・診療力を高めるDPC データ活用術 増補改訂版』 2017/5/26日経BP社 12,000+税 監修：伏見 清秀 執筆：今井 志乃ぶ 編集：日経ヘルスケア • 第1章”自院のDPCデータを活用する”をもとに進めます。 • 参考図書に添付のデモデータを利用しています。 再掲載
- 12.
- 13.
- 14. 14 毎月生成されるデータを蓄積し活用 QVD QVD QVD QVD 様式1 Dファイル EFファイル Hファイル x月 y月 z月 x月y月 z月 x月 y月 z月 x月 y月 z月 某月のファイル QSに取り込み QSでチャート作成 QSでQVD化 • QSの独自形式のフォーマット • 通常の読み込みの10~100倍高速 • 各ファイル毎に蓄積 再掲載
- 15.
- 16. 16 様式1、統合EFファイル、Dファイルの結合 No. やること 補足 1各ファイルの取り込み 様式1、統合EFファイル、DファイルをQlik Senseのデータマネジャーで取り込む 2 必要なデータのみの絞り込み 様式1の「統括診療情報番号」が「0」である親様式のレコード、様式1の「調査対 象となる一般病棟への入院の有無」が「1」のレコードを抽出 ※”病院情報の公表”の集計方法にならう where [統括診療情報番号]=0 and [調査対象となる一般病棟への入院の有無]=1 3 分析ID（キー）の作成 「施設コード+データ識別番号+入院年月日」を分析IDとする 患者を識別するだけならデータ識別番号でよいが、対象期間で複数回入院した患 者の識別を行うために「入院年月日」を、複数施設のデータを用いた分析を行うた めに「施設コード」を分析IDに含める 4 結合（各ファイルの関連付け） データをロードして、3つのファイルが結合できたことを確認する 3つのファイルを結合し、データ分析ができるようにします。以下の手順で行ってみます。
- 17. 17 分析しやすいように必要な加工を行う No. やること 補足 1MDC、DPC6桁を追加 Dファイルにある分類番号（DPCコード）からMDCとDPC6桁を抽出し、追加 • Dファイルの必要な項目のみを残す • 分類番号の上2桁をMDC • 分類番号の上2桁をDPC6 left([分類番号],2) as [MDC] text(left([分類番号],6)) as [DPC6] 2 手術の有無を追加 分類番号の9桁目からの2桁が99であれば、手術無（「0」）、そうでなければ手術（「1」） if(Mid([分類番号],9,2)='99',0,1) as [OPE] 3 年齢を追加 入院時の年齢を生年月日と様式1開始日から算出 floor(([様式1開始日]-[生年月日])/10000,1) as [年齢] もしくは age(Date#([様式1開始日], 'YYYYMMDD') ,Date#([生年月日], 'YYYYMMDD') ) as [年齢] 4 年齢階級の追加 別に準備した年齢階級マスタと様式1を年齢をキーにして結合 5 65歳以上にフラグ付け 年齢が65歳以上に「1」、そうでなければ「0」 if(floor(([様式1開始日]-[生年月日])/10000,1)>=65,1,0) as [65歳以上高齢者] 6 在院日数を追加 様式1の開始日から終了日を在院日数とする date#([様式1終了日],'YYYYMMDD')-Date#([様式1開始日],'YYYYMMDD') as [在院日数] MDC、手術有無、年齢階級を追加し、分析するのに役立つデータ加工を行います。
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- 21. 21 分析の基礎編1~7 0. 年齢階級別患者数 • 棒グラフで表示 1.MDC別手術の有無別患者数を集計 • 棒グラフで表示 2. MDC別手術実施率を集計 • 100%積み上げ棒グラフで表示 3. MDC別平均在院日数を集計 • 棒グラフで表示 まずは、1~3をやってみます
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- 23. 23 分析の基礎編1~7 4. 退院経路と転院率を集計 • ストレートテーブル 5.65歳未満65歳以上の患者における入院中の大腿骨骨折（ICD-10がS72$$）の発生率を 集計 • ピボットテーブル 6. 発症3日以内に入院した急性脳梗塞患者の入院死亡率を集計 • ピボットテーブル 7. 診療科別症例数ベスト３の診断群分類における平均在院日数、転院率、平均年齢を集計 • ピボットテーブル 続けて、4~7をやってみます
- 24. 24 今後 1. DPCデータ分析（続き） • 応用編 •プロセスマトリクスチャート 2. 今後の検討 • 令和2年度 DPC公開データ • SCR（標準化レセプト出現比）を使った分析 • 医療データの統計分析（QlikとR等の連携） • QS活用事例セッション 次回 検討 3/30?
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- 27. 27 Qlik Japan Healthcareコミュニティ https://community.qlik.com/t5/Japan-Healthcare/gh-p/japan-healthcare-group 【最近の投稿】 1/13 【1/26（水）Qlik ヘルスケア勉強会】DIYでDPCデータを活用~ 様式1、EFファイルで作るセルフメイドダッシュボード 第3回 12/10 【12/22（水） Qlik ヘルスケア勉強会】DIYでDPCデータを活用 ~様式1、EFファイルで作るセルフメイドダッシュボード 第2回 11/15 11/27~28開催 第16回医療の質・安全学会学術集会でのミニレ クチャー 11/15 11/25開催 アシスト社主催 第3回医療情報活用ウェビナー 11/9 【11/24（水） Qlik ヘルスケア勉強会】DIYでDPCデータを活用 ~様式1、EFファイルで作るセルフメイドダッシュボード 10/8 【10/27（水） Qlik ヘルスケア勉強会】NDBオープンデータの活用 ＋病床機能報告データの加工
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- 29. 29 Qlik TECH TALK TECHPLAYのQlikコミュニティサイト: https://techplay.jp/community/qlik イベントの最新情報をお届けしま すので、Qlikのイベントコミュニ ティを是非フォローください。
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Editor's Notes
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