HOME > データヘルス研究ユニットの活動

データヘルス研究ユニットの活動

政策提言、制度動向など

データヘルスに関する研究

受診控えは本当に医療費削減になったのか？ 880万人のレセプトデータが明かす「見せかけの節約」
Hiramatsu Y, Frui Y, Ide H.
Medical care cost dynamics during COVID-19 pandemic: financial implications for Japanese health insurance system.
Health economics review. 2026;16(1):51.
研究成果から読み解くシリーズ
【第1回】市町村のデータヘルス業務に役立つポイント
国民健康保険におけるデータヘルス計画標準化の現状と課題分析.
自治医科大学紀要. 2025;48:61-69
データヘルスで進める「攻めの予防医療」
古井祐司
2026データヘルス・シンポジウム基調講演.
国保新聞2026年4月1日掲載
地域・職域連携で求められる自治体の役割とは
古井祐司, 水本理恵
自治体の役割と地域・職域連携の推進.
公衆衛生情報 2024;88(9):6-7
データヘルス計画の標準化を先行する健保組合のデータで新たな知見を同定．
中尾杏子，井出博生，古井祐司．
健康保険組合における特定保健指導の実施率・改善率と内臓脂肪症候群該当者割合との関連．
厚生の指標 = Journal of health and welfare statistics. 2023;70(15):15-19.
日本の中高年におけるメタボリックシンドロームの性・年齢別の有病割合の検証．
Yuji Hiramatsu, Hiroo Ide & Yuji Furui
Differences in the components of metabolic syndrome by age and sex: a cross-sectional and longitudinal analysis of a cohort of middle-aged and older Japanese adults.
BMC geriatrics. 2023;23(1).
BMIと血圧に最も影響する生活習慣は？
Hiramatsu Y, Ide H, Furui Y.
Associations of Lifestyle-Related Factors With Body Mass Index and Blood Pressure in the Middle-Aged and Older Population-Based Cohort in Japan: A Longitudinal Study.
Asia-Pacific journal of public health. 2023:10105395231175568.
ビックデータで医療費の構造を可視化．
Hiramatsu Y, Ide H, Tsuchiya A, Furui Y.
Examining proximity to death and health care expenditure by disease: a Bayesian-based descriptive statistical analysis from the National Health Insurance database in Japan.
Health Economics Review. 12(6):187–196.
働き方に応じた介入策が効果的．
Hamamatsu Y, Ide H, Kakinuma M, Furui Y.
Maintaining Physical Activity Level Through Team-Based Walking With a Mobile Health Intervention: Cross-Sectional Observational Study.
JMIR mHealth and uHealth. 2020;8(7):e16159.
肥満は伝染する！？
Kakinuma M, Ide H, Nakao K, Ichikawa D, Nagai R, Furui Y.
Metabolic syndrome: Association between prevalence and risk at worksites.
Archives of environmental & occupational health. 2020;75(4):226-34.

健康投資に関する研究

その他の研究

Back to top