抄録
Disease Procedure Combination（DPC）データには臨床情報および詳細な輸血情報が含まれるため，輸血リスクを考慮した血液製剤使用量評価に利用できる可能性がある．われわれはDPCデータを利用して，73の急性期病院における血液製剤使用状況を調査し，血液製剤を多く消費する疾患や手術を検討した．また病院ごとの血液製剤使用量を予測する3つの重回帰分析モデルを作成し，R2値を使ってその予測能を評価した．最初のモデルは，病院機能に関する5つの変数（病床数，全身麻酔下手術数，心臓手術の実施，造血幹細胞移植の実施，血漿交換の実施）を予測因子とした．2つ目のモデルでは，年齢分布および血液製剤を多く使用する疾患・手術の年間1病床あたり件数を予測因子とした．3つ目のモデルはDPC診断群分類を利用して血液製剤の使用量を予測した．血液製剤の大部分が，特定の疾患・手術を受けた患者により消費されていた．診断群分類を用いた予測モデルは，輸血のリスクや血液製剤の使用量を診断群分類ごとに細やかに考慮できるために高い予測能を示した．一方，血液製剤の使用量が多い疾患や手術の症例数から使用量を予測するモデルも，比較的良好な予測能を示した．しかし病床数や全身麻酔下手術数は，血液製剤の使用量と関連しなかった．DPCデータを利用した血液製剤使用状況の解析は，少ない労力で大量のデータを処理でき，また各病院における疾患分布を考慮して血液製剤使用量を評価できる．
