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- 2. 2
- 3. 3 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。
- 5. 5 5 アジェンダ 1. 本勉強会の趣旨 2. Qlik Senseの概要 3. 前回の復習 4. 練習問題（応用編4~） 5. Q&A 6. ご参考情報と次回のテーマ
- 6. 6 1. 本勉強会の趣旨 • Qlik Sense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
- 8. 8 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
- 9. 9 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。
- 10. 10 3. 前回の復習
- 11. 11 医療機関でのデータ活用事例
- 13. 13 練習問題 応用編3 予定入院の患者には、できる限り入院前に必要な画像診断を実施しておきたいと思います。 何かいい方法はあるでしょうか？ A 入院初日に画像診断が多いMDC（主要診断群分類）を確認した上で、入院前に画像診断 を実施するクリニカルパスの作成が可能かどうかを検討していきましょう。 メモ： • まず関連するデータを並べて見てましょう • 入院年月日 • 実施年月日 • データ区分（70 画像診断） 再掲載 復習して みましょう
- 15. 15 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
- 17. 17 練習問題 応用編4 Hファイルにある重症度、医療・看護必要度のデータを基に、病棟ごとに効果的な看護師 の傾斜配置につなげたいと考えています。どういう手順で進めればいいでしょうか？ A 病棟ごとに、7対1入院基本料の要件である重症患者の割合がどうなっているかを確認して、業務 量に応じた適正な配置を考えましょう。 考え方： • 入院中、毎日、「重症度、看護必要度」を評価 • ASS0010、ASS0020、ASS0030の各項目を判定 • 各判定を点数換算し、重症患者かどうかを評価 • 病棟ごとに重症患者の割合を算出し、適正入配置について検討
- 18. 18 Hファイルとは ※平成２８年度 「ＤＰＣ導入の影響評価に係る調査」 実施説明資料 • ヘッダ部 • ペイロード部 一般病棟用、特定集中治療室用、ハイケアユニット用 の重症度、医療・看護必要度に関する情報
- 20. 20 Hファイルのコード（ASS0010のみ） ぺ番 項目名 内容 1. 創傷処置 0:なし、1:あり * 2. 呼吸ケア 0:なし、1:あり 3. 点滴ライン同時3本以上の管理 0:なし、1:あり 4. 心電図モニターの管理 0:なし、1:あり 5. シリンジポンプの管理 0:なし、1:あり 6. 輸血や血液製剤の管理 0:なし、1:あり 7. 専門的治療措置 0:なし、1:あり ** 8. 救急搬送後の入院 0:なし、1:あり *①~②に関して2桁の数字 **①~⑪に関して11桁の数字
- 21. 21 Hファイルのコード（ASS0020のみ） ぺ番 項目名 内容 1. 寝返り 0、1 、2 2. 移乗 0、1 、2 3. 口腔清潔 0、1 4. 食事摂取 0、1 、2 5. 衣服の着脱 0、1 、2 6. 診療・療養上の指示が通じる 0、1 7. 危険行動 0、1
- 22. 22 Hファイルのコード（ASS0030のみ） ぺ番 項目名 内容 1. 開頭手術（7日間） 0、1 2. 開胸手術（7日間） 0、1 3. 開腹手術（5日間） 0、1 4. 骨の手術（5日間） 0、1 5. 胸腔鏡・腹腔鏡手術（3日間） 0、1 6. 全身麻酔・脊椎麻酔の手術（2日間） 0、1 7. 救命等にかかる内科的治療（2日間） 0、1 *** ***①~③に関して3桁の数字
- 23. 23 テキストの手順：判定のための得点を計算する テキストでは、 1. 「ASS0010」「ASS0020」「ASS0030」等のコード別にシートを分割 2. 「ASS0010」で項目（1~8）に該当するかフラグを立てる 3. 複数桁の項目はif分を利用し判定 4. レコード毎に得点を付記（1~6は1点、7と8は2点） 5. 同様の手順で「ASS0020」「ASS0030」も繰り返す 6. 1日1患者ごとに得点を集計し、重症者のフラグを立てる 7. 1日1患者ごとに病棟コードを追記 8. 病棟ごとに重症者の割合を算出する 一般病棟用の評価では、いずれかを満 たせば重症患者に該当 • A項目2点以上かつB項目3点以上 • A項目3点以上 • C項目1点以上
- 25. 25 Qlik Sense でペイロード形式データを変換 【ステップ】 1. ヘッダ部、ペイロード部（20まで）をロード（一部形式変換） 2. ペイロード部を横持ちから縦持ちに変換 3. 点数換算（0か1か） 4. 病棟マスタの関連付け 【縦持ちに変換したイメージ】
- 26. 26 ステップ１ ヘッダ部、ペイロード部（20まで）をロード（一部形式変換） • まずは単純にロード • その際に、「分析用ID」「日毎ID」 を作成 • 日付の形式を変換 • ペイロード項目の前0が消えないよ うにtext化 • 種別によってペイロード項目の数は 異なるが、気にしなくてよい
- 28. 28 ステップ３ 重症度判定に使用するために換算値（0か1か）を追加 データ 種別 考え方 ロードスクリプトで実施すること 1桁で0か1 ASS0010の7以外、 ASS0030の7以外 そのまま数字として計算(1は1、0は0) 値から0を取り去って、残りの桁数が0より大きけ れば1、0なら0とする 2桁以上で0か1 ASS0010の7、ASS0030の7 1がひとつでもあれば1、なければ0として計算 1桁で0か1か2 ASS00020 そのまま数字として計算 そのまま使用する。ただし前段でテキスト変換し ているので数字に戻す • データは3パターン • 文字を取り去る PurgeChar(元の文字列, 取り除く文字列) • 長さを求める Len（項目） • テキストを数値に変換 Num#
- 31. 31 スクリプト側とチャート側で役割分担 スクリプト側 • 日別患者別に各項 目の回答を換算 チャート側 • 重症患者かどうかを 判定するための得点 を算出 • 今回のはひとつの例です。 • 目的に合わせて変更しても。
- 32. 32 項目別の回答の換算 ぺ番 項目名 内容 1. 創傷処置 0、1 * 2. 呼吸ケア 0、1 3. 点滴ライン同時3本以上の管理 0、1 4. 心電図モニターの管理 0、1 5. シリンジポンプの管理 0、1 6. 輸血や血液製剤の管理 0、1 7. 専門的治療措置 0、1 ** 8. 救急搬送後の入院 0、1 1~6に該当すれば 1点、7~8に該当すれば 2点が加算 ぺ番 項目名 内容 1. 寝返り 0、1 、2 2. 移乗 0、1 、2 3. 口腔清潔 0、1 4. 食事摂取 0、1 、2 5. 衣服の着脱 0、1 、2 6. 診療・療養上の指示が通じる 0、1 7. 危険行動 0、1 ぺ 番 項目名 内容 1. 開頭手術（7日間） 0、1 2. 開胸手術（7日間） 0、1 3. 開腹手術（5日間） 0、1 4. 骨の手術（5日間） 0、1 5. 胸腔鏡・腹腔鏡手術（3日間） 0、1 6. 全身麻酔・脊椎麻酔の手術（2日間） 0、1 7. 救命等にかかる内科的治療（2日間） 0、1 *** 【A モニタリング及び処置等】 【B 患者の状況等】 【C 手術等の医学的状況】 １～７それぞれ0点~2点の加算 １～７それぞれ0点~1点の加算
- 33. 33 重症患者の判定を行うー各得点の計算 A得点 Sum({<種別コード={'ASS0010'},番号-={'7','8'}>} [換算 値]) + Sum({<種別コード={'ASS0010'},番号={'7','8'}>} [換 算値])*2 ※項目7,8以外はそのまま集計、項目7,8 は2倍して集計する。 B得点 Sum({<種別コード={'ASS0020'}>}換算値) ※単純に和する。 C得点 Sum({<種別コード={'ASS0030'}>}換算値) ※単純に和する。 A得点、B得点、C得点はマスターアイテムに登 録すると、重症患者の判定式にもう一度計算式 をかかずに済みます。
- 34. 34 重症患者の判定を行うー得点をもとに計算 〇重症患者 Sum(if(Aggr(A得点>=2 and B得点>=3 Or A得 点>=3 Or C得点>=1,[日毎ID]),1,0)) ※次ページで解説。 〇延べ患者数 Count(distinct [日毎ID]) ※日毎IDをカウント。 重症患者 • A項目2点以上かつB項目3点以上 • A項目3点以上 • C項目1点以上
- 35. 35 重症患者の判定に利用した数式の解説 Sum(if(Aggr(A得点>=2 and B得点>=3 Or A得点>=3 Or C得点>=1,[日毎ID]),1,0)) ※ラベンダーはマスターアイテム 重症患者 • A項目2点以上かつB項目3点以上 A得点>=2 and B得点>=3 • A項目3点以上 A得点>=3 • C項目1点以上 C得点>=1 これを単純に if(A得点>=2 and B得点>=3 Or A得点>=3 Or C得点>=1,1,0) と書くと、 日毎IDについては正しい結果となるが、病棟別に集計すると、病棟全体の得点で判 断し、結果は1 となる そこでAggr
- 36. 36 重症患者の判定に利用した数式の解説 Sum(If(Aggr(A得点>=2 and B得点>=3 Or A得点>=3 Or C得点>=1,[日毎ID]),1,0)) Aggr(A得点>=2 and B得点>=3 Or A得点>=3 Or C得点>=1,[日毎ID]) Aggrは仮想テーブルを作ります。 軸：日毎ID メジャー：A得点>=2 and B得点>=3 Or A得点>=3 Or C得点>=1 001035559420160502 偽 001035559420160503 偽 001035559420160504 偽 001035559420160505 偽 001035559420160506 真 001035559420160507 真 ： If(Aggrの結果が真,1,0)) Ifの結果を集計
- 38. 38 項目名の追加 項目名マスタを読み込む（手作り） 種別コード 番号 内容 ASS0010 1 創傷処置 ASS0010 2 呼吸ケア（喀痰吸引のみの場合を除く） ASS0010 3 点滴ライン同時３本以上の管理 ASS0010 4 心電図モニターの管理 ASS0010 5 シリンジポンプの管理 ASS0010 6 輸血や血液製剤の管理 ASS0010 7 専門的な治療・処置 ASS0010 8 救急搬送後の入院 ASS0020 1 寝返り ASS0020 2 移乗 ASS0020 3 口腔清潔 ASS0020 4 食事摂取 ASS0020 5 衣服の着脱 ASS0020 6 診療・療養上の指示が通じる ASS0020 7 危険行動 ASS0030 1 開頭手術（7日間） ASS0030 2 開胸手術（7日間） ASS0030 3 開腹手術（5日間） ASS0030 4 骨の手術（5日間） ASS0030 5 胸腔鏡・腹腔鏡手術（3日間） ASS0030 6 全身麻酔・脊椎麻酔の手術（2日間） ASS0030 7 救命等に係る内科的治療の手術（2日間） • 種別コードと番号で内容がきま るので、種別コード&番号で Hfileと関連付けます。 • 項目名マスタの読込 • Hファイルにキーを追加（「ペイロード」という文字を削除） Hファイルから種別コードと番号を除外します。
- 39. 39 （番外編）Hファイルはこのように活用できる 1. 診断群分類別、重症患者の割合を集計 2. 入院日数別の延べ患者数と重症患者数を集計 3. 病棟単位の看護必要度を満たす割合の箱ひげ図 4. 病棟単位の日ごとの患者数と看護必要度を満たす割合 5. ある病棟の曜日別の看護必要度を満たす割合
- 43. 43 今後 1. DPCデータ分析 • 応用編の残り • プロセスマトリクスチャート 2. 今後の検討 • 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） • 病床機能報告 • ゲスト 次回 検討
- 44. 44 5. Q&A
- 48. 48 医療学会への参加（検討中） 第24回 日本医療マネジメント学会学術総会 2022年7月8日~9日、 兵庫県神戸市 第58回 日本赤十字社医学会総会 2022年10月6日~7日、北海道旭川市 第42回 医療情報学連合大会 2022年11月17日~20日、北海道札幌市 出展 確定 出展 調整中 個人 参加
- 49. 49 技術イベントを開催しています！ Qlik Japanプリセールスチームではオンラインの技術情報提供を推進しています。 セミナー トレーニング LT形式のTips共有 技術イベント https://techplay.jp/community/qlik フォローしていただくと通知が届きます。
- 50. 50 Webセミナー過去動画 YouTubeのプレイリストをご覧ください。 YouTube プレイリスト： TECH TALK YouTube プレイリスト： Qlik Replicate 基礎から学ぶ勉強会 Qlik Japan Youtubeチャンネル チャンネルの登録をお 願いします。
- 52. 52 その他の情報 Qlik Community Japan セミナー動画・事例紹介・デモ動画 新機能紹介動画 Qlik Japan Youtube 製品・技術Q&A、製品関連資料 Qlik Showcase 日本語アプリの公開 Qlik Japan Blog 製品・技術情報の公開
- 53. 53 Qlik Senseの書籍ご紹介 Qlik Sense ユーザーのためのデータ分析実践バイブル ■仕様等 ・判型：B5 変 ・総ページ数：500ページ程度 ・価格：4,200円 (+税) ・刊行日：2020年9月 • QlikSpaceの記事をベースに、書籍用に大幅にカスタマイズ＆加筆 • 1 冊でQlik Sence の基本をマスターし（＝基本編）、ニーズの高い 分析例（＝応用編）をできるだけ丁寧に紹介
- 55. 55 Qlik Sense でペイロード形式データを変換 【ステップ】 1. ヘッダ部、ペイロード部（20まで）をロード（一部形式変換） 2. ペイロード部を横持ちから縦持ちに変換 3. ペイロードキーの作成（種別コードと番号を合成） 4. 換算値（0か1か） 5. 項目マスタ、病棟マスタの関連付け 【縦持ちに変換したイメージ】
- 56. 56 ステップ３ ペイロードキーの作成（種別コードと番号を合成） • 再度ロード • その際に、「ペイロードキー」を 作成 • PurgeChar関数を使いxxx 黄色分修正
Notes de l'éditeur
- ian