医療費が増えても、医療の質が上がるとは限らない

エビデンス整理

支出とアウトカムの関係——国際的な知見

医療費と健康アウトカムの関係を検証した最初期の研究は、単純な相関の弱さを強調するものだった。1988年のOECDデータを用いた分析では、一人当たり医療費総額や外来・入院の利用量は健康アウトカムと関連せず、資源をどう配分するかの方が支出総額そのものより重要であると結論づけられている¹。

しかしその後のパネルデータ研究では、より頑健な関連が見出されるようになる。カナダ10州の15年間のデータでは、医療費支出の少ない州ほど乳児死亡率が有意に高く平均寿命が短いという関連が、経済・社会人口統計・生活習慣要因を調整してもなお残った²。EU15か国の1980-1995年の分析でも、医療費増加は乳児死亡率の改善と強く関連したが、平均寿命への寄与は限界的なものにとどまった³。より新しい38のOECD加盟国(1996-2020年)のパネル分析でも、政府医療支出は乳児死亡率の低下と平均寿命の上昇に有意に関連することが確認されている⁴。BRICS諸国(2000-2023年)を対象とした分析でも同様に、公的・現行医療支出の増加はSDG3(健康・福祉)の達成度を有意に押し上げたが、興味深いことに民間医療支出はむしろこれを押し下げる方向に働いていた⁵。「誰が」支出しているかも、支出が質に転化するかどうかを左右する変数のひとつだということになる。

もっとも、この関係は高所得国では逓減する。高所得国を対象とした最近の分析では、一人当たり支出が約500米ドルを超えると健康改善の速度が鈍化し、イタリア水準(約3400米ドル)を超えると追加支出による健康リターンはほぼ消失すると推計されている⁶。OECD38か国を対象とした別の分析でも、医療予算と総合的なシステムパフォーマンスの関係は対数的(限界効用逓減)であり、同一の予算規模でも国ごとの効率性のばらつき(残差)が大きいことが示されている⁷。ただし、この3,400米ドルという値をそのまま日本に当てはめることはできない^※訂正。これは一人当たり支出であって対GDP比ではなく、そもそも同論文自身が探索的分析（exploratory analysis）と位置づけている。普遍的な閾値として読むべき数字ではない。言えるのは「高所得国の支出水準では、追加支出とアウトカムの関連が非常に小さくなることを示した分析がある」までである。

支出の効果はまた、その国のガバナンスの質にも左右される。サブサハラアフリカ43か国を対象とした分析では、ガバナンスの質が高い国ほど、公衆衛生支出が乳幼児死亡率の低下や平均寿命の改善に及ぼす効果が約2倍大きいことが示されている⁸。支出額そのものよりも、その支出を実際の医療サービスへと変換する制度の質が結果を左右するという構図は、後述する日本のACSC研究とも通底する論点である。

回避可能死亡という指標とその限界

「支出が質に転化したか」を測る代表的なアウトカム指標のひとつが、回避可能死亡である。ただしこの語は一つではない^※訂正。OECDの現在の整理では avoidable mortality = preventable mortality（予防可能死亡）＋ treatable mortality（治療可能死亡）であり、従来 amenable mortality と呼ばれてきたものは、おおむね後者にあたる。両者は同義ではない。予防可能死亡まで含めると、喫煙政策や交通政策など医療提供の外側の影響がさらに大きく入る。本稿が主に念頭に置くのは、医療によって回避しうる部分（amenable / treatable）である。これは「タイムリーで効果的な医療があれば起こらなかったはずの死亡」を捉える指標で、医療の潜在的な弱点をスクリーニングする指標として位置づけられてきた——ただし、これ自体が医療の質の決定的な証拠になるわけではないという留保が、この分野の文献レビューでは繰り返し強調されている⁹。

7か国を対象とした検証研究では、医療技術の導入時期と回避可能死亡率の低下トレンドが一致した疾患は一部にとどまることが示され、国家間で回避可能死亡率の絶対水準を単純比較するのではなく、低下の速度やタイミングに着目する方が指標として有用である可能性が指摘されている¹⁰。実際、14か国の1996-2006年比較では、回避可能死亡率は年2.6-5.3%の速度で低下し、同時に医療費は年1.9-5.9%増加しており、交絡因子を調整してもなお支出増加と回避可能死亡率低下の間に有意な関連が残った¹¹。

回避可能死亡をさらに精緻化する試みとして、GBD(世界疾病負担研究)はHAQ Index(Healthcare Access and Quality Index)を開発した。195か国・地域の回避可能死亡データに基づくこの指標(0-100点)は一人当たり総医療支出と正の相関を示す一方、特に低・中所得国では同水準の支出でも成績に大きなばらつきがあることを明らかにしている^12,13。この「同水準支出下でのばらつき」こそが、支出そのものではなく転化効率を問うべき理由である。低中所得国137か国を対象とした別の分析では、医療により回避可能な超過死亡860万人のうち500万人が、医療への未受診ではなく低質な医療の提供に起因すると推計されており、単純なカバレッジ拡大(≒支出拡大)だけでは不十分であることが示されている¹⁴。

ACSCと一次医療の機能

回避可能死亡がやや大きな粒度の指標であるのに対し、より一次医療の機能に直結した指標として近年広く用いられているのがACSC(Ambulatory Care Sensitive Conditions、外来ケア鋭敏疾患)による回避可能入院である。これは適切な外来診療があれば予防・管理できたはずの疾患(喘息、COPD増悪、糖尿病合併症、高血圧関連疾患など)による入院を指し、一次医療のアクセス・継続性・調整機能の弱さを映す間接指標として、研究者・政策立案者に広く用いられてきた¹⁵。

ただし、ACSCも万能の指標ではない。ACSC入院率は人口統計・併存疾患要因(分散の約4分の1)や地域の病院医療体制(最大で約3分の1)の影響を強く受けるため、施設・地域間のベンチマークに使う際にはこれらの調整が不可欠であると指摘されている¹⁶。より根本的な問題として、73件の系統レビュー対象研究(1994-2023年)を精査した分析では、ACSCの定義そのものが標準化されておらず(48.2%が米国AHRQの疾患リストを使用)、これが施設間・研究間・国家間の質比較の妥当性そのものを損なっていると報告されている¹⁷。ACSCを扱う際は、この定義の非統一性を常に念頭に置く必要がある。

こうした限界を踏まえてもなお、ACSCは政策的に「動かせる領域」を可視化する点で有用である。メキシコの公的医療制度では、2010-2017年にACSC回避可能入院が減少した(人口10万対の標準化率で638から503へ)一方、制度間・州間では960から101までという大きな格差が残存しており、サービス提供の不均衡を示唆している¹⁸。ラテンアメリカ8か国の公立病院を対象とした分析では、ACSCが入院件数・在院日数の17.4%を占め、そのうち慢性の非感染性疾患(NCD)が50.6%と過半を占めており、外来管理の改善によって病院資源を一次医療へ再配分できる余地が示唆されている¹⁹。

OECD HCQIと国際比較の作法

より広い枠組みで支出と質の関係を国際比較する試みが、OECDのHealth Care Quality Indicators(HCQI)プロジェクトである。OECD加盟国は当初、心疾患・糖尿病・精神保健・患者安全・プライマリケア/予防の5領域について86の指標を選定し、国際的なコンセンサスを形成した²⁰。重要なのは、このプロジェクトが「国別の総合順位を断定する道具」としてではなく、「国ごとの差の背景にある理由を掘り下げるための出発点」として設計されている点である。2015年の専門家パネルによる改訂では、既存の70指標が関連性・国際比較可能性・実行可能性・政策活用可能性の4基準で再検証され、21指標が除外された²¹。15か国を対象とした調査では、すべての国が国内モニタリングにおいてOECD HCQIの少なくとも1つを実際に使用していることが確認されている²²。

この枠組みを用いた国際比較は、「高支出=高品質」という単純な等式が成り立たないことを繰り返し示してきた。象徴的なのが米国である。ただし、以下で引く二つの分析が測っているのは、狭い意味の医療の質ではない^※訂正。Commonwealth Fund のランキングはアクセス・ケアプロセス・行政効率・公平性・アウトカムを統合したシステム全体の成績であり、JAMA の平均寿命・乳児死亡率は人口の健康である。Commonwealth Fundの国際比較では、米国は11か国中で医療費が突出して高いにもかかわらず総合順位は最下位で、アクセス・行政効率・公平性・アウトカムのいずれの領域でも最下位かそれに近い順位だった²³。JAMAに掲載された比較分析でも、米国はGDP比17.8%を医療費に費やしながら平均寿命は比較対象国中で最短、乳児死亡率は最高であり、その主因は医療利用量の差ではなく、価格と管理コストの高さにあると結論づけられている²⁴。

一方、日本はこうした国際比較の中で相対的に良好な評価を得ることが多い。OECD諸国を対象としたDEA(包絡分析法)分析では、日本はスウェーデン・ノルウェー・カナダとともに、良好なアウトカムと高い技術効率性を両立する国として位置づけられている²⁵。G20諸国を34指標で評価した最近の分析でも、日本は韓国・オーストラリアとともに最上位パフォーマンス群を形成している²⁶。ただし、この「上位群」という評価には留保が必要である。日韓の介護制度を比較した研究では、両国とも社会保険方式の介護保険制度を採用しているにもかかわらず、財政・ガバナンス面の制度設計の違いから、日本がほとんどの指標で韓国のパフォーマンスを上回るという差が生じている²⁷。さらに、日韓はOECD屈指の平均寿命を誇る一方で、主観的健康感(自己評価による健康度)が良好だと答える人の割合は不釣り合いに低いという逆説的な傾向も報告されている²⁸。客観的な生存率と、当事者が実感する健康の質は、必ずしも同じ方向を向いていない。

日本国内における支出とアウトカムの実証

では日本国内では、支出と質の関係はどう検証されているのか。まず総論で確認した通り、日本の人口当たり医師数はOECD35位(2.6人/千人)にとどまる一方、年間受診回数はOECD2位(12.1回)という「医師不足なのに受診は多い」パラドックスがある²⁹。ただし、受診回数は利用量であって質ではない^※訂正。医師が少なくても受診回数が多いことは、診療時間が短い、医師一人当たりの患者数が多い、再診が多い、職種間の分担が違う、といった事情でも起こる。ここから言えるのは、医師数という投入量と受診回数という利用量の関係が単純ではない、というところまでである。質が保たれているかどうかは、別のアウトカムで確かめる必要がある。実際、費用抑制と医療の質が単純なトレードオフの関係にはないという指摘は、この論点が国際的に注目される以前から日本を対象になされてきた³⁰。

ACSCを用いた国内の実証研究は、この「不足しているのに質は保たれている(ように見える)」現象の内実を、より粒度の細かいレベルで明らかにしている。日本の大都市を対象とした分析では、ACSC入院は全入院の8.4%、入院医療費の5.8%を占め、男性が女性より高率で、年齢では0-4歳と70-74歳をピークとするU字型のパターンを示し、地域別では既存の住宅地で慢性ACSC入院率が高いことが確認された³¹。同じ著者らによる別の分析では、最寄りのクリニックまで1kmを超える住民は、0.3km未満の住民と比べてACSC入院率が32%高く、この傾向は女性・高齢者でより顕著だった³²。北海道の高齢者127万人を対象としたコホート研究でも、市区町村のクリニック数が多い地域ほどACSC入院リスクが低下する一方、独居高齢者の割合が高い地域では入院リスクが上昇することが示されている³³。

受診行動そのものの効果を見た研究もある。75-89歳の多疾患併存患者233万人超を対象とした分析では、受診する医療機関の数(多診受診)が多いほど死亡リスクは低下する一方、5施設以上になるとACSC入院リスクがかえって上昇し、両者を最適化する範囲は2-3施設だったと報告されている³⁴。「かかりつけ医」的な機能の集約が、多すぎても少なすぎても最適でないことを示す興味深い結果である。

支出水準と個別疾患のアウトカムの関係を直接検証した国内研究も存在する。京都府の脳梗塞患者データを用いた分析では、医療費支出が最も少ない市町村は大半のプロセス指標(治療の手順に関する指標)で成績が有意に悪かったが、院内死亡率そのものには有意差が見られなかった³⁵。院外心停止を対象とした別の分析では、生存率・神経学的転帰は低支出地域で有意に悪かったが、中支出地域と高支出地域の間には有意差がなかった³⁶。両研究に共通するのは、「一定水準以下の支出は明確にアウトカムを悪化させるが、一定水準を超えると追加の支出はアウトカムをそれ以上改善しない」という、前節で見た国際的な「逓減」の構図と整合的なパターンである。

地域間の支出格差そのものについても、国内でいくつかの分析がある。75歳以上の入院医療費の地理的なばらつきのうち57.3%は、二次医療圏・都道府県レベルの医療資源配置によって説明されるという分析があり³⁷、都心部と郊外を比較した研究では、都心部の医療費指数は有意に高い一方、千葉県郊外では女性の平均寿命が有意に短く、周産期死亡率も有意に高いことが示されている³⁸。支出の多寡と健康状態の良さが、地理的にすら一致していない例である。

支出の「質への転化」がショックによって損なわれる局面を捉えた研究もある。COVID-19の緊急事態宣言後、急性期ACSCによる院内死亡は66%増加し、入院から24時間以内の死亡も有意に増加したことが報告されており³⁹、ただし「連携が崩れた」と断定することはできない^※訂正。受診控え、入院閾値の変化、症例構成の重症化、病床の制約、COVID-19そのもの、診断・搬送の遅延——これらが同時に起きている。言えるのは、システムに強い負荷がかかった局面でACSC患者のアウトカムが悪化した、ということである。糖尿病領域では、日本・シンガポール・香港・北京近郊の4地域をプールした分析で、外来受診頻度が高い患者ほど翌年の回避可能入院リスクが低く、回避可能入院を経験した患者の年間医療費は経験しなかった患者の6-20倍に達することが示された(ただしこれは4地域を合わせた結果であり、日本単独の数値ではない点に注意が必要である)⁴⁰。地域の診療所医師のFTE(常勤換算)が多い地域では、65歳以上のACSC患者の30日・90日再入院率が有意に低いという分析もあり⁴¹、レセプトデータを用いた観察研究では、2型糖尿病患者のうち定期的な歯周病管理を受けていた群で、3年目の調整後医療費が4%低く、全死因入院のオッズも10%低いことが報告されている^42※訂正。介入研究ではなく観察研究であり、著者らの結論も「関連していた」である。それでも、個別の臨床的な管理の有無が医療費という形に現れうることを示す例ではある。

支出とアウトカムを結ぶ基盤は、まだ断片的である

ここまでの国内実証研究は、いずれも英語論文として国際的な学術データベースで発見できたものである。しかし、日本語文献に当たり直すと、この分野固有の、より根本的な問題が浮かび上がってきた。

財務省財務総合政策研究所が公表した分析は、この記事の議論そのものの土台を揺るがす指摘をしている。日本には施設別の治療アウトカム指標(死亡率、再入院率など)がほぼ公開されておらず、米国・英国・フランスなどが個別医療機関の重症度調整済みアウトカムを開示しているのとは対照的に、DPC対象病院についてすら部分的なデータしか存在しない。しかも症例数が少ない場合はデータそのものが「マスキング」される仕組みになっており、施設レベルでの検証はさらに困難になっている。この分析は端的に、「支出の水準が各機関の治療の質に見合ったものであるかどうかを検証する」ための基盤情報が、日本にはそもそも整っていないと指摘している⁴³。

厚生労働科学研究費による調査では、NDB(National Database)のレセプトデータからOECD HCQI相当のACSC指標(喘息・COPD・心不全・高血圧・糖尿病等の回避可能入院)を算出するためのアルゴリズム開発が、2020年度の時点ではまだ検証段階にあると報告されている⁴⁴。

ただし、これを現在形で「日本には測定インフラが無い」と読むのは誤りである^※訂正。その後、測る部品はかなり揃ってきた。

• OECDの Health at a Glance には、日本の質指標が実際に掲載されている。回避可能入院、急性心筋梗塞の30日死亡率、脳卒中の30日死亡率などが国際比較の対象になっている
• 医療の質可視化プロジェクト（日本医療機能評価機構）では、DPCデータ等から転倒・転落、肺塞栓予防、血液培養2セット、褥瘡、身体拘束など9指標を共通計測しており、663病院の結果が集計されている
• 2024年度の診療報酬改定で、この参加がDPC機能評価係数Ⅱの評価対象になった。測ること自体に、診療報酬が付いている

だから問いは「測っていない」ではない。問いは、こうである。

データはかなり集まり始めた。だが、医療機関や地域ごとの「支出」と、リスク調整済みの「アウトカム」を継続的に結び付け、value for money を検証できる仕組みは、まだ断片的である。

本稿がここまで参照してきたACSCや回避可能死亡を、支出と並べて医療圏・都道府県単位で継続的に追う——その接続の部分が、まだ組み上がっていない。

測定インフラの欠如は、支出と質の因果関係そのものを見誤らせる可能性もある。日本医師会総合政策研究機構(日医総研)が都道府県データを分析したところ、健康寿命は一人当たり医療費とむしろ弱い負の相関(r=-0.359)を示した——支出が多い都道府県ほど健康であるとは限らない、という結果である⁴⁵。内閣府の分析でも、都道府県の健康寿命が1年延びると一人当たり医療費が約3.1万円下がるという回帰関係が示されている⁴⁶。これらは「支出が質(健康)を生む」のではなく、「健康であることがそもそも医療費を抑える」という、本稿がここまで前提としてきた因果の向きとは逆方向の関係を示唆している。医療費と健康の相関を見るとき、どちらが原因でどちらが結果なのかは、実は自明ではない。

具体的な格差の大きさを示す報道もある。日本経済新聞の分析では、市区町村別に、がんの死亡率で最大2.30倍、心疾患の死亡率で最大10.89倍の格差が確認されており、医療費支出の多寡と死亡率の低さは必ずしも一致しないことが、具体的な数値とともに示されている⁴⁷。より最近の分析では、平均在院日数について高知県41.5日に対し東京都23.2日という大きな地域差があり、症例構成の違いだけでは説明しにくく、病床稼働率を維持するための在院日数管理が行われている可能性が指摘されている⁴⁸。シンクタンクの分析では、都道府県の一人当たり医療費と人口当たり病床数の相関がR=0.9028という極めて強い値を示している^49※訂正。ただしこれは単純相関であって、病床数が医療費を因果的に説明する割合ではない。高齢化、疾病構造、都市の性格、供給誘発需要——いずれも両方に影響しうる。同分析は病床供給の適正化により医療費を約2兆円圧縮できるとする試算も示しているが、これも同じ留保の下にある。

それでも、医療費の地域差の少なくとも一部が、住民の疾病構造や受けている医療の質の違いというより、供給側の要因と強く相関していることは示唆される。

こうした状況を受けて、国内の政策論議も変化しつつある。日本医療政策機構(HGPI)は2026年、医療費論議を「抑制するか拡大するか」という二項対立ではなく、低価値医療(low-value care)を保険給付の対象から外し、必要度の高い医療に資源を集中する「価値」への再フレーミングを提言している⁵⁰。国内の医療経済学者からも、個別技術の費用対効果(ミクロ)と制度全体の持続可能性(マクロ)を混同する「木を見て森を見ない」議論の傾向への批判が出ている⁵¹。実務レベルでは、外来の診療報酬設計そのものがACSC入院に影響しうることを示す国内データもある。高血圧・糖尿病・脂質異常症の患者を対象に、包括的な生活習慣病管理を行った群と疾患別に個別管理した群を比較した研究では、慢性ACSC入院率がそれぞれ11.0%、14.7%と有意差があり、外来での診療報酬の設計そのものが、入院という形で跳ね返る医療費に影響していることを示している⁵²。