2026年11月12日
(院長の徒然コラム)
はじめに――歯科健診を受けると、全身の医療費まで変わるのでしょうか
歯科健診を受けることには、どのような意味があるのでしょうか。
虫歯を早く見つけること。歯周病の進行を確認すること。歯石やプラークの付着状態を調べ、必要な治療や口腔清掃指導につなげること。あるいは、年齢とともに変化する口腔機能を評価すること。
歯科医師として日常診療に携わっていると、こうした口腔内の問題がまず思い浮かびます。
ところが、歯科健診の価値を考えるうえで、もう一つ興味深い問いがあります。
歯科健診を継続的に受けている人は、受けていない人と比べて、歯科以外も含めた医療費の変化に違いがあるのでしょうか。
2026年11月3日、岡山大学などの研究チームが、この問題を検討した研究を国際学術誌『BMC Public Health』に発表しました。[1]
研究対象は30〜89歳の8,528人。自治体の歯科健診への参加記録と、医科・歯科の医療保険請求データを組み合わせ、2015年から2023年までの9年間に医療費がどのように変化したかを分析しています。
研究では、2013〜2023年の自治体歯科健診の累積参加回数によって、対象者を0回、1〜2回、3〜5回、6回以上という4群に分類しました。
その結果、6回以上受診した群では、受診記録が0回だった群に比べ、総医療費の経年的な減少傾向が統計学的に大きかったと報告されています。
その違いを表す交互作用係数は、β＝−0.507。p値は0.001未満でした。
なかなか興味深い数字です。
歯科健診を受けることで歯の健康状態が改善するかどうかではなく、医科と歯科を合わせた医療費の長期的な変化を調べているからです。
もし歯科健診によって全身の医療費まで減らせるのであれば、予防歯科の意味は、個々の患者の口腔健康管理だけにとどまりません。高齢化が進む日本の医療制度や、いわゆる国民皆歯科健診の費用対効果を考えるうえでも重要な意味を持つでしょう。
しかし、ここで注意しなければならないことがあります。
今回の研究は、歯科健診によって全身の医療費が減少したと証明した研究ではありません。
研究で確認されたのは、歯科健診への長期的な参加状況と、医療費の経年変化との間に統計学的な関連があったということです。
歯科健診そのものが医療費の減少を引き起こしたかどうかは、別の問題になります。
さらに原著論文を詳しく調べると、研究対象者の選び方、健診回数を集計した期間、医療費の統計処理、死亡や転居に伴う保険請求記録の扱いなど、結果を解釈するうえで見逃せない問題がいくつも存在しています。
特に注目したいのは、研究期間の終わりに医療費の記録がなくなった人をどのように扱うかによって、比較対象となる0回群の医療費の時間的な変化が大きく変わったことです。
今回の研究は、予防歯科の重要性を考えるうえで価値があります。しかし同時に、医療経済に関する観察研究を読むことが、いかに難しいかを示している研究でもあります。
歯科医療の価値を社会へ説明するためには、都合のよい数字だけを取り上げるわけにはいきません。
研究結果が支持していることと、まだ証明されていないことを区別する必要があります。
今回は、この8,528人研究を中心に、研究方法、主要な統計結果、感度分析、国内外の先行研究、2026年の日本の歯科保健政策まで詳しく検討してみたいと思います。
岡山大学などの研究チームは、何を調べたのでしょうか
2026年11月3日に公開された原著論文
今回の中心となる論文の正式名称は、次のとおりです。
Association between dental checkup frequency and longitudinal changes in total healthcare expenditures: a longitudinal cohort study
日本語にすると、「歯科健診の受診頻度と総医療費の縦断的変化との関連：縦断コホート研究」といった意味になります。
著者はNoriko Takeuchi、Norihumi Washio、Koichi Sawada、Daisuke Ekuniの4人です。
岡山大学の予防歯科学分野と、岡山県鏡野町の国民健康保険に関係する歯科医療機関に所属する研究者らによる共同研究です。[1]
原著では研究対象自治体を「Town A」と匿名化しています。研究費については鏡野町からの委託研究費による支援を受けたことが記載され、研究資金提供者は研究設計、データ収集・解析、論文作成、投稿判断に関与しなかったと説明されています。
また、岡山大学の倫理審査委員会による承認を受け、オプトアウト方式によって研究参加を拒否する機会が設けられています。
研究は2026年8月9日に投稿され、同年10月23日に受理されました。公開日は11月3日です。
この記事の執筆時点ではArticle in Pressとして公開されており、引用可能な査読済み論文ですが、編集済みの正式版へ置き換えられる可能性があります。
研究の目的は「医療費削減効果の証明」ではありません
研究の主たる目的は、自治体が実施する歯科健診への累積参加回数と、総医療費の経年変化との関連を調べることでした。
さらに医科医療費と歯科医療費を分けて分析し、年齢によって関連の現れ方が異なるかどうかも調べています。
研究デザインは、過去に記録されたデータを利用する後ろ向きコホート研究です。
研究者が対象者を無作為に歯科健診の参加群と非参加群へ割り付け、その後に医療費を比較したわけではありません。
また、歯科健診を6回受けるように指示した群と、一度も受けないように指示した群を比較したわけでもありません。
もともと存在していた受診記録を利用し、事後的に参加回数による群分けを行っています。
この点は、結果の解釈に直接関わります。
歯科健診へ積極的に参加する人は、参加しない人と健康意識や生活習慣、既存疾患、医療機関の利用方法が異なる可能性があります。
そのような違いを十分に調整できなければ、健診への参加と医療費に関連があったとしても、健診そのものの効果とは限りません。
この研究は、歯科健診の参加回数が多いほど医療費が減るという因果効果を測定するために、対象者を無作為化した研究ではないのです。
今回の歯科健診は、一般の歯科医院で受ける定期メンテナンスとは違います
自治体の総合健診に組み込まれた無料の歯科健診
まず、今回の研究でいう「歯科健診」がどのようなものだったのか確認しておきましょう。
研究対象となった自治体では、30歳以上の住民に対して年1回の総合健診が行われ、その一環として歯科健診も提供されていました。
歯科健診は無料で、総合健診と同じ日、あるいは指定された健診期間内の別の日に受診できる仕組みでした。
この制度は原則として毎年実施されていましたが、2020年には新型コロナウイルス感染症の影響で休止されています。
歯科健診は歯科医師によって行われ、口腔内の診査と個別の口腔保健指導が提供されていました。
評価項目には、う蝕経験を表すDMFT、歯周状態を評価するCPI、口腔衛生状態、自己申告による咀嚼機能などが含まれています。
DMFTは、う蝕歯、う蝕による喪失歯、処置歯を合計して、これまでのう蝕経験を表す指標です。
CPIは歯周状態を集団的に評価する際に用いられる指標で、歯肉の出血や歯周ポケットなどの情報を扱います。
また、健診に合わせて実施される医科の総合健診から、全身疾患や喫煙状態に関する情報を歯科医師が利用できる仕組みもありました。
診査後には、参加者に応じた口腔保健指導が行われ、歯科治療が必要と判断された場合には歯科医院への受診が勧められています。
歯科健診は、歯科治療そのものではありません
今回の自治体健診は、口腔健康状態の評価と保健指導を目的としたものです。
その場で歯周治療、根管治療、修復治療、補綴治療などを完結させる制度ではありません。
虫歯が見つかった人には、適切な診断や治療が必要になります。
歯周病が疑われる人には、歯周組織検査や画像検査などを踏まえた診断と治療計画が必要になる場合があります。
歯科健診は、そのような診療につながる入口の一つです。
したがって、今回の研究で関連が認められたとしても、どのような歯科治療が行われたことによって医療費が変化したのかは、別に検証しなければなりません。
自治体健診0回は、歯科医院に行かなかったという意味ではありません
さらに重要なのは、今回の研究で集計されたのが、自治体の歯科健診への参加回数だけだったことです。
一般の歯科医院で受けた定期健診やメンテナンスの受診歴は、この参加回数に含まれていません。
例えば、自治体健診には一度も参加していないものの、かかりつけの歯科医院で定期的なメンテナンスを受けていた人がいたとしても、研究上は0回群に分類されます。
一方、自治体健診に毎年参加していても、その後に必要な歯科治療を受けたかどうか、どの程度の口腔健康管理を継続したかについては、健診参加回数だけでは分かりません。
今回の研究は「歯科医院に通っている人」と「通っていない人」を比較した研究ではありません。
この違いを理解しておかないと、自治体健診6回以上という結果を、歯科医院でのメンテナンス回数や推奨受診間隔へ誤って置き換えてしまうことになります。
なお、国民皆歯科健診に向けて検討されている簡易スクリーニングと、歯科医師による専門的な診査の違いについては、当院の院長コラム「国民皆歯科健診」は何を変えるのか？でも詳しく説明しています。
研究対象の8,528人は、どのように選ばれたのでしょうか
最初の候補者は9,465人でした
今回の研究を理解するうえで、対象者の選定方法は非常に重要です。
原著のMethodsとFigure 1によると、最初に研究候補として特定されたのは、2014年を基準として30〜89歳だった9,465人です。
この人たちは、2013〜2023年に医科または歯科の診療を受けた記録があるか、2013年または2014年に自治体の歯科健診を受けた記録がある人たちでした。
ここでいう9,465人は、自治体の30〜89歳の住民から無作為に選んだ人たちではありません。
保険請求記録や健診参加記録を通じて研究対象となった集団です。
2013年または2014年に健診を受けた985人
研究者は、2013年または2014年に自治体健診を受けていた985人を、研究期間中の累積受診回数によって分類しました。
その内訳は次のとおりです。
- 1〜2回群：347人
- 3〜5回群：352人
- 6回以上群：286人
この3群の合計が985人です。
一方、2013年から2023年まで自治体歯科健診への参加記録がなかった人は、0回群として分類されています。
2015年以降に初めて健診を受けた937人は除外されています
研究者は、2013年または2014年には自治体健診を受けず、2015年以降になって初めて参加した937人を最終解析から除外しました。
その理由として、研究開始時点からの曝露状態を一貫して定義することが説明されています。
最終的な対象人数は8,528人になりました。
ここで考えておきたいのは、2015年以降に健診を受け始めた人たちも、実際には歯科健診という制度の重要な利用者だということです。
例えば、これまで歯科健診に参加していなかった人が、何らかのきっかけで健康意識を持ち、途中から受診するようになることは、予防政策として望ましい変化かもしれません。
しかし、今回の主要解析では、そのような937人が除外されています。
したがって、今回の結果は、自治体のすべての健診利用者の変化をそのまま表すものではありません。
最終的な4群の人数
最終解析で使用された人数は、0回群7,543人、1〜2回群347人、3〜5回群352人、6回以上群286人です。
合計8,528人となります。
ここで目を引くのは、人数の極端な違いです。
0回群だけで全体の約88.5％を占めます。
それに対して、6回以上群は約3.4％です。
研究対象者全体は8,528人と比較的大きいものの、最も注目されている6回以上群は286人でした。
全体の人数が大きいからといって、すべての群間比較や年齢別解析が同じ程度に精密になるわけではありません。
特に人数の少ない群をさらに年齢別に分ける場合、推定値の不確実性が大きくなる可能性があります。
「6回以上」は、医学的に決められた最適回数ではありません
ここで、群分けについてもう一つ確認しておきたいことがあります。
研究者は、健診参加者985人の累積受診回数の分布を参考に、33.3パーセンタイルと66.7パーセンタイルを区切りとして3群に分類しました。
その結果、1〜2回、3〜5回、6回以上という区分になっています。
つまり、6回以上という数字は、歯科健診の医学的な最適回数として事前に設定されたものではありません。
研究対象者の受診回数の分布から決められた区分です。
この点は、研究結果を臨床現場へ応用する際に特に重要です。
今回の結果から「歯科健診は6回受けると効果が現れる」「6回受ければ十分」「6回以上が最適」といった結論を導くことはできません。
また、研究期間は2013〜2023年の11年間ですが、2020年は健診が休止されているため、自治体健診の機会は最大10回でした。
6回以上という区分は、そのような長期的な参加状況を表しています。
一般の歯科医院における3か月ごと、6か月ごとといったメンテナンス間隔と混同しないことが必要です。
健診を受けた人と受けなかった人は、最初から同じ健康状態だったのでしょうか
対象者の平均年齢は68.1歳でした
今回の研究対象者全体の平均年齢は68.1歳、標準偏差は13.2歳です。
年齢別にみると、60〜69歳が2,496人、70〜79歳が2,598人、80〜89歳が1,733人でした。
60〜79歳だけで全体の約6割を占めています。
一方、30〜39歳は457人、40〜49歳は415人でした。
研究の対象年齢は30〜89歳と広いものの、若年成人を均等に代表した集団ではありません。
また、一般の会社員が加入する被用者保険ではなく、国民健康保険と後期高齢者医療制度のデータを利用しています。
したがって、今回の結果をそのまま全国の働き盛り世代に当てはめることにも慎重であるべきです。
年齢構成には群間差がありました
原著Table 2によると、各群の平均年齢は次のようになっていました。
- 0回群：68.5歳
- 1〜2回群：63.3歳
- 3〜5回群：64.3歳
- 6回以上群：68.1歳
年齢には統計学的に有意な群間差が認められています。
ただし、6回以上群は1〜2回群や3〜5回群より平均年齢が高く、健診回数が多いほど一律に若いという関係ではありません。
各群の年齢分布が異なることを理解したうえで、医療費の比較結果を見る必要があります。
CCIにも差がありました
研究では、2014年時点の併存疾患の負担を評価するため、Charlson Comorbidity Index（CCI）を使用しています。
CCIは、複数の疾患を重みづけして評価する指標です。
一般に数値が高いほど、併存疾患の負担が大きいことを表します。
今回の研究におけるCCI平均値は、0回群1.45、1〜2回群0.98、3〜5回群0.80、6回以上群1.09でした。
歯科健診を受けていた各群は、0回群よりCCIが低い傾向にありました。
つまり、研究の比較対象となる集団は、健診回数だけが違っていたわけではありません。
最初から年齢構成や併存疾患の負担に違いがあったのです。
CCIを調整しても、健康状態が完全にそろうわけではありません
もちろん、研究者はこの問題を理解しており、統計モデルでは年齢、性別、CCIを調整しています。
しかし、CCIは個人の健康状態をすべて表す万能の指標ではありません。
例えば、日常生活の自立度、身体活動、喫煙、食生活、経済状況、教育歴、医療機関へのアクセス、健康意識などは、今回の主要モデルに十分取り込まれていません。
こうした要因は、歯科健診への参加にも、医療費にも影響する可能性があります。
統計モデルでいくつかの変数を調整したことと、比較する集団の背景が完全に同じになったことは、同義ではありません。
この問題は、後ほどヘルシーユーザーバイアスとして詳しく取り上げます。
今回の研究でいう「総医療費」は、何を合計したものなのでしょうか
総医療費は医科医療費と歯科医療費の合計です
次に、今回の研究で評価した「医療費」の定義を確認します。
主要アウトカムは総医療費です。
これは、医科医療費と歯科医療費を合わせたものとして定義されています。
医科医療費には、保険請求データに記録された入院と外来の費用が含まれます。
歯科医療費には、保険診療として行われた歯科サービスの費用が含まれます。
研究者は2015年1月から2023年12月までの月次レセプトデータを利用し、1年間の医療費を集計しました。
そして9年間の経年変化を分析しています。
総医療費は、医科医療費だけを意味するわけではありません
今回のテーマでは「全身の医療費」という言い方をしていますが、研究でいう総医療費には歯科医療費も含まれています。
したがって、正確には次の3種類を区別する必要があります。
- 総医療費：医科医療費と歯科医療費の合計
- 医科医療費：医科の入院・外来医療費
- 歯科医療費：保険歯科診療に関する医療費
今回の研究では、この3種類をそれぞれ別のアウトカムとして分析しています。
この区別は重要です。
歯科医療費が減ったのか、歯科以外の医療費が減ったのか、それとも両方を合計した総医療費に変化が認められたのかによって、解釈が変わるからです。
健診事業の費用対効果を直接計算した研究ではありません
また、研究で用いた医療費には、自治体が無料で提供していた歯科健診そのものの実施費用が、独立した事業コストとして組み込まれているわけではありません。
健診会場の運営費、人件費、行政事務費、受診勧奨費用などを含めた政策事業全体の費用を集計したものではありません。
保険外診療の費用や、患者が通院に要する交通費・時間なども含まれていません。
さらに、介護保険費用や労働生産性の変化、生活の質を考慮した経済評価も行っていません。
したがって、今回の研究は医療保険請求データから医療費の経年変化を分析した研究であり、国民皆歯科健診を導入した場合の完全な費用対効果分析ではありません。
医療費はどのように統計処理されたのでしょうか
医療費の分布は、通常の左右対称な分布になりません
医療費を統計的に分析するときには、数字の分布に注意する必要があります。
ある年にほとんど医療機関を受診しなかった人の医療費は、ゼロまたは少額かもしれません。
一方、高額な入院治療や長期的な薬物療法を受けた人では、年間の医療費が非常に大きくなることがあります。
このようなデータは、少数の高額利用者によって右側に長く伸びた分布になりやすく、単純な正規分布を仮定しにくい特徴があります。
研究者は、このような医療費データの偏りに対応するため、対数変換を行いました。
使用されたのはlog（医療費＋1）です
今回の研究では、医療費に1を加え、その自然対数を取るという変換を使用しています。
ここで1を加えるのは、医療費がゼロの場合でも対数変換できるようにするためです。
ただし、対数変換した値と、実際の円単位の医療費は同じものではありません。
例えば、対数変換した医療費に対する回帰係数を、そのまま患者1人当たりの医療費の増減額として読むことはできません。
この点は、今回のβ＝−0.507という数字を理解するうえで欠かせません。
同じ人の9年間の記録を扱う混合効果モデル
今回の研究では、同じ人について2015年から2023年まで繰り返し記録された医療費を分析しています。
同じ人の複数年のデータは、互いに独立しているとは限りません。
例えば、糖尿病や心血管疾患などの慢性疾患がある人では、ある年の医療費が翌年の医療費と関係する可能性があります。
そのような個人内の相関を考慮するため、研究者は個人単位のランダム効果を含む混合効果モデルを使用しました。
時間は2015年を0、2016年を1、以後1年ずつ増加させ、2023年を8として扱っています。
そして、年齢、性別、2014年時点のCCIを調整しました。
重要なのは「健診回数と時間の交互作用」です
研究で特に注目されているのは、健診回数群と時間の交互作用です。
簡略化して言えば、研究者は「2015年時点の医療費水準に違いがあるか」と「その後の医療費の変化の傾きが群によって異なるか」を分けて評価しています。
例えば、2015年時点では健診参加群の医療費が高くても、その後の変化が0回群より大きく低下する場合があります。
反対に、最初の医療費が低い群でも、年を追って増加する可能性があります。
研究で報告された交互作用係数は、このような経年的な変化の違いを示すものです。
同じ医療費の研究でも、「最初の金額」と「時間による変化」を区別することが重要なのです。
総医療費の経年変化――最も注目されたβ＝−0.507とは
歯科健診の参加群では、時間との交互作用が負でした
それでは、研究の中心となる結果を確認しましょう。
原著Table 3によると、総医療費について、自治体健診0回群を基準とした時間との交互作用は、1〜2回群でβ＝−0.322、3〜5回群でβ＝−0.301、6回以上群でβ＝−0.507でした。
いずれもp＜0.001でした。
これらの係数は、健診に参加した群において、0回群とは異なる時間的な変化が認められたことを示しています。
特に6回以上群の係数は、3つの参加群の中で最も負の方向に大きい値でした。
6回以上群のexp(β)は0.602でした
回帰係数βを指数変換したexp(β)も報告されています。
6回以上群の総医療費については、exp(β)＝0.602でした。
95％信頼区間は0.561〜0.647です。
これは、対数変換した医療費を目的変数とするモデルにおける、1年当たりの変化倍率の群間比を表しています。
より具体的には、6回以上群のモデル上の1年当たりの変化倍率が、0回群の変化倍率の約0.602倍であるという意味です。
統計学的には、6回以上群と0回群の経年変化に差があるという結果でした。
しかし、この数字をそのまま「医療費が39.8％節約できた」と解釈することはできません。
その理由は、後ほど詳しく説明します。
受診回数が多いほど、必ず関連が強くなるわけではありません
もう一つ注目したいことがあります。
1〜2回群の交互作用係数は−0.322でしたが、3〜5回群は−0.301でした。
つまり、3〜5回群の方が受診回数は多いものの、交互作用係数は1〜2回群より負の方向に大きいわけではありません。
6回以上群の係数は最も負の方向に大きい結果でしたが、参加回数が増えるたびに効果が一定の割合で強くなるという単純な用量反応関係が、今回の解析から証明されたわけではありません。
また、各群間の係数の差について、すべての組み合わせを直接比較して統計学的に検証した結果が提示されているわけでもありません。
したがって、「健診を1回追加すると医療費が何％減る」という説明はできません。
今回の6回以上という数字は、最適な健診回数を決定した結果ではなく、研究対象者を分類するために使われた区分です。
6回以上群は、最初から医療費が低い集団ではありませんでした
2015年時点のモデル上の総医療費水準
今回の研究で、もう一つ興味深いのは、6回以上群の初期水準です。
2015年時点の総医療費に関する主効果は、6回以上群でβ＝0.817、exp(β)＝2.264でした。
p値は0.007です。
この結果は、モデル上の2015年時点の総医療費水準が、0回群よりも高い方向にあったことを示しています。
つまり、6回以上群は、少なくとも調整後モデルにおいて、最初から医療費が低い集団だったわけではありません。
むしろ、初期水準は高く、その後の時間的な変化が負の方向に強いという特徴が認められました。
初期水準と経年変化を混同してはいけません
例えば、A群の医療費が最初から低く、ほぼ変化しなかった場合と、B群の医療費が最初は高く、その後に大きく低下した場合とでは、研究期間全体の医療費の解釈が異なります。
今回の研究が示しているのは、単に「健診を受けている人は医療費が安い」という関係ではありません。
初期水準に違いがあり、その後の経年変化にも違いが認められたという結果です。
この点は、研究を紹介する際に省略すべきではないと思います。
なぜ最初の医療費が高かったのでしょうか
考えられる説明はいくつかあります。
例えば、定期的に健康診断を受ける人は、必要な医療サービスを積極的に利用している可能性があります。
また、健康状態を確認する機会が多いことによって、疾患が発見され、治療につながっている場合もあるでしょう。
その後、病状が安定すれば医療費が変化する可能性もあります。
しかし、今回の研究では、そのような診断や治療の経過を詳細に追跡していません。
医療費が高かった理由が、歯科健診を受けたことにあるのか、既存疾患や医療利用行動にあるのか、それとも別の要因によるのかは分かりません。
また、初期に高い値を示した集団で、その後の数値が平均的な方向に近づく「平均への回帰」の可能性も考慮する必要があります。
これも、今回のデータからその影響の大きさを確定できるわけではありません。
したがって、「歯科健診によって初期に必要な治療を行ったため、後の全身医療費が下がった」という説明は、現時点では仮説の域を出ません。
興味深い経過が観察されたことと、その原因が明らかになったことは違うのです。
医科医療費でも、同様の関連が認められました
総医療費だけではない結果
今回の研究では、医科医療費についても個別に分析しています。
これは、歯科健診と全身の医療費の関係を考えるうえで、特に重要な部分です。
もし総医療費の違いが歯科医療費の変化だけで説明できるのであれば、歯科以外の医療費との関係は十分に示されません。
しかし、原著Table 3では、医科医療費についても健診回数と時間の交互作用が負でした。
6回以上群の医科医療費の交互作用
医科医療費の交互作用係数は、1〜2回群でβ＝−0.316、3〜5回群でβ＝−0.292、6回以上群でβ＝−0.500でした。
いずれもp＜0.001です。
6回以上群のexp(β)は0.606で、95％信頼区間は0.565〜0.651でした。
総医療費における6回以上群のexp(β)＝0.602と近い値です。
つまり、今回の総医療費の関連は、少なくともモデル上では医科医療費にも表れていました。
どの病気の医療費が変わったのかは分かりません
ただし、この結果には重要な限界があります。
今回の研究では、医科医療費を入院と外来の合計として評価しています。
糖尿病、心血管疾患、肺炎、悪性腫瘍などの疾患別医療費を詳細に解析したものではありません。
例えば、歯周病と糖尿病には双方向の関連があり、歯周治療が血糖管理に与える影響については介入研究も行われています。
しかし、今回の研究から、歯科健診を継続したことで糖尿病患者の血糖管理が改善し、その結果として糖尿病医療費が減ったと結論することはできません。
同様に、心筋梗塞や脳卒中、肺炎などの発症が減ったために医療費が変化したと断定することもできません。
研究で測定したのは、医科医療費の総額の経年的な変化です。
そこに至る医学的な経路までは、今回の研究で確認されていないのです。
口腔と全身の健康を結ぶ具体的な医学的背景については、既存の院長コラム「医師はもっと口の中を診るべき？英国王立内科医協会の歯科特集と歯科医師が医学を学ぶ理由」でも解説しています。
歯科医療費は当初高かった――予防医療の費用をどう考えるべきでしょうか
歯科医療費の初期水準は、健診参加群の方が高い傾向でした
総医療費と医科医療費に続いて、歯科医療費の結果を確認します。
歯科医療費については、健診参加群で初期水準が高いという特徴がみられました。
特に6回以上群の主効果は、β＝1.376、exp(β)＝3.960、p＜0.001でした。
モデル上の初期水準は、0回群より高い方向にありました。
この数字についても、一般的な算術平均の歯科医療費が3.96倍だったと、そのまま言い換えることはできません。
対数変換されたアウトカムに対する統計モデルの結果だからです。
その後の時間的な変化は負の方向でした
歯科医療費における6回以上群の時間交互作用は、β＝−0.254、exp(β)＝0.776でした。
p値は0.001未満です。
これは、健診参加群と0回群の歯科医療費の差が、時間の経過とともに縮小する方向にあったことを示しています。
なお、0回群の歯科医療費自体は、モデル上では年間の時間係数が正でした。
したがって、健診参加群の歯科医療費が単純に増加し続けたとも、すべての群で一律に減少したとも説明できません。
歯科医療費が高いことは、必ずしも悪いことではありません
この結果を考えるうえで、予防医療の費用をどのように評価するかという問題が出てきます。
例えば、長期間歯科医院を受診していなかった患者が健診を受け、う蝕や歯周病を指摘されたとします。
その結果、必要な治療を受けることになれば、その年の歯科医療費は増える可能性があります。
しかし、それは必ずしも悪いことではありません。
必要な診断や治療が行われた結果だからです。
反対に、歯科医療費がゼロであったとしても、口腔内に問題がないとは限りません。
治療が必要なのに受診していないため、医療費が発生していない可能性もあります。
もっとも、今回の研究において、健診参加者の初期の歯科医療費が高かった理由が必要な治療へのアクセス改善だったと証明されているわけではありません。
ここでは、医療費だけで医療の質を判断することの難しさを考える必要があります。
医療費の少なさと、健康の良さは同じではありません
私は、医療費の分析ではこの点を常に意識する必要があると思います。
医療費が少ない理由には、病気がなく医療を必要としなかったという望ましい可能性があります。
しかし、必要な医療を受けられなかった、受診を先延ばしにした、あるいは保険請求データ上で観測されなくなったという可能性もあります。
一方、適切な治療によって患者の健康状態や生活の質が改善した場合、医療費は増加することがあります。
そのため、医療費の増減だけで、診療の価値を判断することはできません。
当院では以前、「歯科医療費3兆円は高いのか？国民医療費に占める割合が約7％まで低下した理由と治療・管理・連携へと変わる日本の歯科医療」という院長コラムで、日本の歯科医療費全体について考察しました。
今回の研究は、その議論を一歩進め、歯科健診への参加と、医科・歯科医療費の経年変化との関係を検討するものといえます。
原著Figure 2とFigure 3は、同じ医療費を描いていても意味が違います
Figure 2は統計モデルによる調整後の予測値です
原著には、医療費の時間的な変化を示す図が掲載されています。
Figure 2では、総医療費、医科医療費、歯科医療費について、健診参加回数別の経年変化が示されています。
この図は、混合効果モデルから推定された予測値に基づいています。
年齢、性別、CCIによる調整が行われています。
そして縦軸は、対数変換した医療費です。
したがって、Figure 2を見て、線の高さをそのまま円単位の医療費として読むことはできません。
また、線の傾きが異なることと、実際の1人当たり平均医療費が同じ割合で変化したことも同義ではありません。
Figure 3は観測された累積医療費です
一方、Figure 3は実際に観測されたデータから算出された累積医療費を示しています。
こちらは年齢、性別、CCIによるモデル調整を加えていない観測値です。
総医療費と医科医療費の累積額は0回群が高く、歯科医療費の累積額は6回以上群が高いという結果でした。
ただし、未調整の累積額を比較すると、年齢構成や既存疾患などの違いによる影響が含まれます。
そのため、Figure 3の線の差を読み取って、「6回以上歯科健診を受けると1人当たり何円の医療費が削減できる」と計算することは適切ではありません。
モデルによる関連と観測された金額差を分ける
研究では、調整済みの統計モデルと未調整の観測値が、異なる役割を持っています。
Figure 2は、指定された統計モデルのもとで、健診参加群と時間の関係を示します。
Figure 3は、実際に記録された累積医療費が各群でどのように積み上がったかを示します。
どちらも有用ですが、答えている問いは異なります。
この違いを理解しないまま図を比較すると、あたかも歯科健診によって一定額の医療費が節約されたかのような誤解が生じる可能性があります。
医療経済の研究では、統計モデルから推定された関連、観測された実際の金額、介入による因果効果を分けて考える必要があるのです。
β＝−0.507は「医療費50.7％削減」ではありません
今回の研究で最も誤解されやすい数字
今回の研究を紹介する際、最も注意すべき数字はβ＝−0.507だと思います。
この値だけを見ると、医療費が50.7％減少したように感じるかもしれません。
しかし、それは誤った読み方です。
βは、対数変換した医療費を目的変数とする混合効果モデルにおける、健診回数と時間の交互作用係数です。
医療費の削減率そのものではありません。
指数変換したexp(β)は0.602です
β＝−0.507を指数変換すると、exp(β)は約0.602になります。
原著にもこの値が報告されています。
ここは、今回の研究を正しく理解するために、少し丁寧に説明したいと思います。
研究で使用された目的変数は、自然対数に変換した「医療費＋1」です。
時間は1年ずつ増える変数としてモデルに組み込まれています。
そのため、健診回数と時間の交互作用係数を指数変換したexp(β)は、「医療費＋1」のモデル上の1年当たりの変化倍率を、6回以上群と0回群で比較した比として解釈できます。
6回以上群のexp(β)＝0.602という値は、6回以上群のモデル上の1年当たりの変化倍率が、0回群の変化倍率の約0.602倍であることを意味しています。
ただし、これは円単位の年間平均医療費が39.8％少なかったという意味ではありません。
また、2015年から2023年までの9年間で、実際の医療費が39.8％減ったという意味でもありません。
さらに、歯科健診を実施することによって医療費が39.8％削減されるという因果効果を示したものでもありません。
対数変換したモデルの結果と、現実の平均医療費は異なります
今回の医療費データには、医療費ゼロの人や高額な医療費が発生した人が含まれています。
そのような分布に対して対数変換を行った場合、モデル上の変化倍率を、そのまま現実の円単位の医療費の算術平均へ置き換えることはできません。
実際の平均医療費の差を推定するのであれば、対象集団の医療費分布、モデルの予測値、元の尺度への変換方法などを考慮する必要があります。
しかも今回の研究では、医療費の経年変化に対する群間の関連を推定しているのであって、歯科健診の参加回数を増やすという介入の因果効果を推定しているわけではありません。
統計モデルの係数を適切に解釈することと、その係数を実際の政策効果として利用できることは、別の段階なのです。
統計学的に有意であることは、因果関係の証明ではありません
今回の研究ではp＜0.001という統計学的に有意な結果が認められました。
p値は、統計モデルの仮定のもとで、帰無仮説が正しい場合に、観測された結果と同程度以上に極端な統計量が得られる確率に関わる指標です。
p値が小さいことは、観測された関連について統計学的な証拠があることを示します。
しかし、交絡が存在しないことを保証するものではありません。
研究対象者の選択に偏りがないことを証明するものでもありません。
さらに、医療費の変化が歯科健診によって引き起こされたことを示すものでもありません。
何円節約できたかは、この係数だけでは分かりません
仮に、歯科健診の参加回数と医療費の経年変化に強い関連が認められたとしても、それだけで全国の医療費削減額を推計することはできません。
実際の円単位の費用差を評価するためには、モデルの予測値を適切に元の尺度へ戻し、費用の分布や共変量、対象集団を考慮した推定が必要になります。
さらに、医療費を削減した因果効果を求めるには、研究デザイン上の交絡や選択バイアスにも対応しなければなりません。
今回の研究結果から、「歯科健診6回以上で全身医療費39.8％削減」「歯科健診で50.7％節約」などと説明することはできません。
統計学的に有意な関連があること、実際の金額差が分かること、介入による節約効果が証明されることは、それぞれ異なる段階です。
歯科健診を受ける人は、もともと健康への関心が高いのではないでしょうか
ヘルシーユーザーバイアスという問題
予防医療の観察研究では、ヘルシーユーザーバイアスという問題が知られています。[11]
これは、予防的な医療サービスを積極的に利用する人と、利用しない人では、介入そのもの以外にも健康に関係する違いが存在する可能性があるという問題です。
例えば、歯科健診を毎年受ける人は、健康診断全般に積極的かもしれません。
禁煙に取り組んでいるかもしれません。
運動習慣があり、食事にも気を配っているかもしれません。
慢性疾患の薬をきちんと服用し、医師からの生活指導を継続している可能性もあります。
また、症状が軽いうちから医療機関を利用し、早期に治療へつながっている場合も考えられます。
そのような行動の違いが全身の健康状態や医療費に影響しているのであれば、歯科健診への参加は、それらの生活行動の一つの指標になっている可能性があります。
今回の研究で調整できなかった要因
原著では、年齢、性別、2014年のCCIを調整しています。
しかし、所得や教育歴などの社会経済的な情報は十分に利用できませんでした。
また、口腔健康状態や喫煙状態に関する情報は健診参加者については存在したものの、0回群には利用できなかったため、全対象者を含む調整モデルには投入されていません。
身体活動や食習慣、健康意識、医療機関へのアクセスなども、十分には把握されていません。
これは原著でも研究上の限界として明記されています。
歯科健診と医療費の関連は、別の要因で説明できる可能性があります
例えば、歯科健診へ継続的に参加する人が、医科の健康診断にも積極的だったとします。
その結果、生活習慣病が早期に発見され、適切な薬物療法や生活習慣の改善につながっていた可能性があります。
その場合、医療費の経年変化には、医科の健康管理による影響も含まれるかもしれません。
また、経済状況や医療アクセスが良い人ほど、歯科健診を継続でき、必要な医療を適切に受けられる可能性もあります。
こうした要因を十分に調整できなければ、歯科健診そのものの独立した影響を正確に取り出すことは難しくなります。
もちろん、だからといって今回の関連がすべて健康意識の違いによるものだと断定することもできません。
問題は、今回の研究からはその割合を分離して評価できないことです。
歯科健診そのものが何らかの健康上の利益をもたらしている可能性と、健診を受ける人の特性が結果に影響している可能性は、区別して検討する必要があります。
将来の歯科健診回数によって、過去の医療費まで分類している問題
健診回数の集計期間と医療費の評価期間が重なっています
今回の研究で、統計学的に特に重要だと思うのが、曝露とアウトカムの評価期間の重なりです。
研究では、2013年から2023年までの自治体健診の累積参加回数によって群分けを行っています。
一方、医療費の評価期間は2015年から2023年です。
つまり、健診参加回数を集計した期間と、医療費を評価した期間が大きく重なっています。
2020年以降に増えた受診回数も、2015年の群分けに使われます
例えば、2013年と2014年には健診へ参加したものの、2015年時点では累積受診回数が少なかった人がいたとします。
その人が2023年まで継続して健診を受け、最終的な累積受診回数が6回以上になった場合、研究では6回以上群に分類されます。
すると、2015年の医療費も、最終的な6回以上群のデータとして解析されます。
これは、将来の受診行動によって、過去の医療費データの所属群が決まるという構造です。
歯科健診への参加が先にあり、その後に医療費の変化が生じたという単純な時間的関係ではありません。
このような分類がなぜ問題になるのでしょうか
6回以上の健診を受けるためには、長期間にわたって自治体健診へ参加できる状態が必要です。
健康状態が悪化した人は、その後の健診に参加しにくくなるかもしれません。
転居や保険資格の変更によって、健診記録の追跡が難しくなる人もいるでしょう。
逆に、健康状態が比較的安定していた人ほど、毎年の健診へ継続して参加できた可能性もあります。
そのような場合、6回以上群に入ること自体が、生存や追跡可能性、健康状態の影響を受けます。
こうした問題は、生存者バイアスや、将来の情報を用いて曝露群を定義することによる選択バイアスと関係します。
逆因果の可能性もあります
今回の研究では、歯科健診が医療費の変化に影響したと考えたくなるかもしれません。
しかし、健康状態や医療費の変化が、その後の歯科健診への参加に影響した可能性もあります。
例えば、大きな病気を経験した後に健診を受けなくなる場合や、健康管理への意識が高まって受診を増やす場合が考えられます。
このような逆方向の関係を十分に分離できなければ、因果関係の解釈は難しくなります。
原著も、累積受診回数と医療費評価期間の重なりによって、生存者バイアス、逆因果、後ろ向きの曝露分類に伴うバイアスが生じ得ることを認めています。
今回の研究は、そのような限界を持つ、長期的な健診参加パターンと医療費の経年変化の記述的な関連分析として読むべきでしょう。
医療費がゼロだった年は、本当に医療機関を利用しなかったのでしょうか
レセプト記録がない年は医療費ゼロとされました
今回の研究を詳しく読むうえで、もう一つ重要な問題があります。
医療費の記録がない年の扱いです。
研究では、ある年に医科または歯科の保険請求記録が存在しない場合、その年の医療費をゼロとして解析しています。
本当に医療機関を利用しなかった場合であれば、医療費ゼロという記録は自然です。
しかし、レセプトが存在しない理由は、それだけとは限りません。
死亡、転居、保険資格喪失を区別できませんでした
原著では、利用したデータベースに死亡、転居、国民健康保険の資格喪失などの情報が含まれていなかったと説明されています。
そのため、ある年から医療費の記録がなくなった人について、本当に医療機関を利用しなくなったのか、それとも研究で利用した保険請求データから観測できなくなったのかを区別できませんでした。
例えば、ある人が別の自治体へ転居した場合、それまで利用していた自治体の保険請求データには、その後の医療費が記録されなくなる可能性があります。
また、死亡によって医療費が発生しなくなった場合と、健康状態が良好で医療機関を利用しなかった場合とでは、医学的な意味がまったく違います。
しかし今回の解析では、その区別ができませんでした。
医療費ゼロが連続すると、経年変化の評価に影響します
仮に、ある人の年間医療費がそれまで一定程度発生していたのに、追跡期間の途中からゼロとして記録され続けた場合を考えてみます。
その人の医療費の経年変化は、データ上では大きく低下する方向に見えます。
しかし、ゼロになった理由が、実際に医療を必要としなくなったためなのか、観測不能になったためなのかによって、その解釈は異なります。
今回の研究では、この区別ができなかったため、追跡期間の終わりに医療費ゼロが連続する人について追加の感度分析を行っています。
医療費の減少は、健康状態の改善を直接示すものではありません
これは、医療経済研究における非常に重要な問題です。
医療費が減少した理由として、病気の予防、治療の終了、病状の安定などの望ましい変化が考えられます。
一方、医療機関へのアクセスが悪化した場合や、必要な医療を受けられなかった場合も、保険請求額は小さくなる可能性があります。
さらに、死亡や転居などによってデータから観測できなくなった場合、記録上の医療費がゼロとして扱われることもあります。
したがって、医療費が低いことは、必ずしも健康状態が良いことを意味しません。
今回の研究では、医療費の経年変化を分析していますが、その減少が実際の健康改善を反映していたかどうかを、十分に確認できているわけではありません。
感度分析では、0回群の時間係数が負から正へ大きく変わりました
主要解析では0回群の時間係数が負でした
原著では、追跡期間の終わりに医療費ゼロが連続する人の扱いを変更した感度分析が行われています。
この結果は、今回の研究を評価するうえで重要です。
主要解析における0回群の総医療費の時間係数は、β＝−0.044でした。
95％信頼区間は−0.058〜−0.031です。
これは、主要モデルにおいて0回群の医療費が、対数変換された尺度で時間とともに負の方向へ変化する傾向を示したことになります。
解析対象を制限するとβ＝＋0.746になりました
研究者は、観察期間の終わりに医療費がゼロとなる年が何年間連続していたかに注目し、解析対象を段階的に変更しました。
最も制限の強い解析では、追跡期間末に連続したゼロ医療費期間がない人と、9年間を通じて医療費ゼロだった人を含めた集団が用いられています。
その条件では、0回群の総医療費の時間係数はβ＝＋0.746でした。
95％信頼区間は0.734〜0.759です。
主要解析の−0.044とは、符号も大きさも大きく異なります。
ここで何が起きているのでしょうか
注意したいのは、同じ対象者の医療費を単純に別の値へ置き換えた結果ではないということです。
感度分析では、終末期のゼロ医療費期間に応じて解析対象の構成が変わっています。
したがって、この違いには、観測不能の可能性だけでなく、解析対象者の選択による影響も含まれます。
しかし、それでも重要なのは、研究で推定された時間的な傾向が、どのような人を解析対象に含めるかによって大きく変化したという事実です。
これは、医療費の経年変化が、研究での観測可能性や解析対象の定義に敏感であったことを示しています。
健診回数と時間の交互作用は、追加解析でも負でした
一方、原著では、健診回数と時間の交互作用そのものは、追加の感度分析でも負の方向で統計学的に有意だったと報告されています。
その大きさは解析条件によって変化しましたが、関連の方向は維持されました。
これは、研究結果を評価するうえで無視できない点です。
医療費ゼロの扱いを変えたからといって、主要な群間の関連が完全に消失したわけではありません。
ただし、推定値の大きさが解析条件によって変化する以上、主要解析のβ＝−0.507を、安定した因果効果の大きさとして読むことはできません。
結果を過大評価も過小評価もしないために
ここでは二つのことを同時に認める必要があります。
一つは、歯科健診への参加回数と医療費の経年変化に、複数の解析で同じ方向の関連が認められたことです。
もう一つは、その関連の大きさや医療費全体の時間的な動きが、解析対象の選び方に影響されていたことです。
原著は、死亡や転居、保険資格喪失の情報がないため、医療費ゼロの原因を特定できず、それによって生じるバイアスの方向や大きさも確定できないと述べています。
この限界を考慮せず、「歯科健診で医療費が確実に減る」と結論することはできません。
個人固定効果モデルでも関連が残ったことを、どう評価するべきでしょうか
研究者は別の統計モデルでも確認しています
今回の研究では、主要解析に混合効果モデルを用いたほか、個人固定効果モデルによる感度分析も行われています。
固定効果モデルでは、同じ個人の繰り返し観測を利用し、時間とともに変化しない個人固有の特性の影響を考慮することができます。
例えば、追跡期間を通じて変化しない個人の特性が、健診への参加と医療費の双方に関係していた場合、その影響を取り除く方向に働きます。
原著では、この固定効果モデルでも、総医療費と医科医療費について健診回数と時間の交互作用が負であり、統計学的に有意だったと報告されています。
これは、主要解析の結果が特定のモデルだけに依存したものではない可能性を示す材料です。
固定効果モデルでも、すべての交絡を除去できるわけではありません
ただし、固定効果モデルを使用したからといって、因果関係が証明されるわけではありません。
固定効果モデルが主に扱うのは、時間によって変化しない個人の特性です。
一方、現実の健康状態や生活習慣は時間とともに変化します。
例えば、喫煙をやめた人、運動習慣が変わった人、仕事を退職した人、収入が変化した人、慢性疾患が進行した人などでは、医療費にも健診参加にも変化が生じる可能性があります。
こうした時間とともに変化する未測定の要因は、固定効果モデルだけでは十分に調整できません。
また、将来の累積受診回数で群分けするという研究デザイン上の問題が、固定効果モデルを使うことで自動的に解消されるわけでもありません。
2013〜2014年の受診歴を使った別の感度分析
研究者はさらに、2013年または2014年に自治体健診へ参加したかどうかを基準とする感度分析も実施しています。
この解析では、ベースライン期間中に1回以上受診した人と、研究期間を通じて自治体健診の参加記録がなかった人を比較しています。
結果は主要解析と整合する方向で、健診参加群において総医療費、医科医療費、歯科医療費の経年変化がより負の方向だったと報告されています。
この解析では、少なくともベースライン時点の健診参加歴を用いて群分けするため、主要解析の将来の累積回数による分類とは異なる視点から結果を確認できます。
しかし、2015年以降に新たに受診を開始した937人は、この比較にも含まれていません。
また、ベースラインの健診参加と、その後の医療費との間に存在する未測定交絡を、すべて除去できるわけではありません。
感度分析は、結果の頑健性を確認する手段です
感度分析で同じ方向の結果が得られたことは、研究の強みの一つです。
一方、感度分析を複数実施したことだけで、研究デザインに由来するすべてのバイアスが解消されたわけではありません。
今回の結果を評価する際には、主要解析で関連が認められたこと、複数の感度分析でも方向が維持されたこと、しかし因果関係の確定には至っていないことを、同時に伝える必要があります。
50〜79歳で関連が強かったという結果は、どう解釈するべきでしょうか
年齢によって関連の現れ方が異なりました
原著では、年齢による関連の違いも検討されています。
研究対象者を30〜39歳、40〜49歳、50〜59歳、60〜69歳、70〜79歳、80〜89歳という6つの年齢群に分け、健診回数、時間、年齢群の交互作用を評価しました。
その結果、50〜79歳では、歯科健診への参加と総医療費の経年変化との関連が、比較的負の方向に強く現れたと報告されています。
一方、80〜89歳では、一部の群で異なる方向の係数が認められ、推定値の一貫性が低かったとされています。
6回以上群の年齢別人数は均等ではありません
ここで、6回以上群286人の年齢構成を確認してみます。
30〜39歳は6人、40〜49歳は8人、50〜59歳は19人でした。
60〜69歳は109人、70〜79歳は127人、80〜89歳は17人です。
つまり、6回以上群の大部分は60〜79歳に集中しています。
それに対して、若い年齢層や80歳以上の人数は少数です。
このような人数構成で年齢別の交互作用を検討すると、一部の推定値は不安定になる可能性があります。
なぜ50〜79歳で関連が強かったのでしょうか
考えられる説明としては、健康状態の違い、健診参加の継続性、医療利用の特徴、社会経済的な要因などがあります。
また、退職や保険資格の変更が起こりやすい年齢であることも、国民健康保険データを利用した研究では注意すべき問題かもしれません。
しかし、今回の研究から、50〜79歳で関連が強く認められた理由を確定することはできません。
また、50歳になってから歯科健診を開始すれば医療費削減効果が高くなるということも証明されていません。
今回の年齢別解析は、年齢によって関連の現れ方が異なる可能性を示すものであって、年齢別の最適な受診回数を決定するものではありません。
原著の本文と図表には、いくつか確認を要する数値の不整合があります
0回群の人数が本文と図表で異なっています
今回、原著のMethods、Results、Figure 1、Table 2を照合したところ、いくつか数値や表記の不整合が確認できました。
まず、0回群の人数です。
Methods、Figure 1、Table 2では0回群が7,543人と記載されています。
しかし、Resultsの冒頭では7,547人と記載されています。
ほかの3群を合計すると、1〜2回群347人、3〜5回群352人、6回以上群286人です。
0回群を7,543人とすれば、全体の合計は8,528人になります。
一方、7,547人とすると8,532人になり、研究全体の人数と一致しません。
したがって、Results冒頭の7,547人は誤記である可能性が高いと考えられます。
年齢別割合にも計算が合わない部分があります
Table 2では、3〜5回群352人のうち、60〜69歳が105人と記載されています。
しかし、割合は33.81％とされています。
105人を352人で割ると約29.83％です。
同じ群の70〜79歳119人は33.81％なので、割合の表記が重複した可能性があります。
人数自体は他の表の合計と整合していますが、割合には確認が必要です。
健診回数の集計期間にも表現の違いがあります
原著Methodsでは、2013〜2023年の累積受診回数を使用したと説明されています。
一方、Figure 1の図中には2015年以降の受診回数を表す記載があります。
このため、各群の回数区分に2013年と2014年の受診回数がどのように含まれているのかについて、本文と図の記載が完全には一致していません。
研究の曝露定義に関係するため、この点は著者への確認や正式版での修正状況の確認が望まれます。
不整合があることと、研究全体が誤っていることは違います
ただし、ここで注意したいことがあります。
論文中に誤記と思われる箇所があることと、統計解析全体が誤っていることは同義ではありません。
今回確認された人数や割合の不整合だけを理由に、主要解析の結果が無効だと結論することはできません。
一方で、研究を紹介する側が、原著の数字を無批判に転記してよいわけでもありません。
特に研究対象者の人数や曝露の定義は、解析結果を理解するための基礎となる情報です。
今回の研究では、全体人数と整合する0回群7,543人を使用し、集計期間については本文Methodsの説明を優先して解釈することにします。
日本の先行研究でも、歯科健診と医療費の関連は報告されてきました
2022年の職域歯科健診・12年間追跡研究
歯科健診と医療費の関係を調べた研究は、今回初めて登場したわけではありません。
2022年には、Ichihashiらが日本の製造業従業員2,691人を対象とした研究を『BMJ Open』に発表しています。[2]
この研究では、2002〜2014年度の職域歯科健診への参加状況をもとに、年1回受診する群、少なくとも2年に1回程度受診する群、不定期に受診する群を比較しました。
その結果、年1回の定期受診群では、不定期受診群に比べて累積歯科医療費に有利な関連が認められました。
調整後のオッズ比として報告された値は0.87、95％信頼区間は0.81〜0.93でした。
この研究では、累積歯科医療費の評価に歯科健診費用も含めています。
研究対象全体では医科医療費との有意な関連はありませんでした
一方、研究対象全体では、歯科健診の参加間隔と累積医科医療費との間に統計学的に有意な関連は認められませんでした。
つまり、歯科医療費との関連が認められたことと、医科医療費にまで関連が認められたことは、区別する必要があります。
ただし、ここで一つ重要な補足があります。
この研究では、医科医療費についてすべての解析で関連が認められなかったわけではありません。
20〜39歳では、一部の受診群で医科医療費にも有意な関連がありました
原著Table 3の年齢層別解析では、20〜39歳の準定期受診群について、不定期受診群より累積医科医療費が低いという関連が認められています。
準定期受診群とは、少なくとも2年に1回程度、職域歯科健診を受けた群です。
この群の調整後指標は0.85、95％信頼区間は0.76〜0.94、p＝0.003でした。
一方、20〜39歳の定期受診群については、同じ医科医療費の比較で統計学的な有意差は認められていません。
つまり、医科医療費の結果は、全体解析と年齢層別解析、さらに受診間隔の区分によって異なっていました。
この結果を「若い人では歯科健診が医療費を確実に減らす」と解釈することはできません。
また、年1回受診する群よりも、2年に1回程度の群の方が医学的に優れていると証明したわけでもありません。
観察研究における群間の関連であり、受診間隔そのものの因果効果とは区別する必要があります。
2024年の企業従業員2,104人研究
2024年には、持田らが企業従業員2,104人を対象とした縦断研究を『口腔衛生学会雑誌』に報告しています。[3]
この研究では、事業所での集団歯科健診と、歯科医院での個別歯科健診への参加状況を調べ、外来歯科医療費や診療実日数との関連を検討しました。
2014〜2018年度の5年間に集団歯科健診を4〜5回受けた人は、健診を一度も受けなかった人に比べ、年平均外来歯科医療費のrate ratioが0.87でした。
95％信頼区間は0.77〜0.98です。
年平均外来歯科診療実日数についても、4〜5回群ではRR＝0.86という関連が認められています。
ただし、研究の対象は企業従業員で、平均年齢は37.9歳でした。
今回の8,528人研究とは、年齢構成も、健康保険の種類も、評価した医療費の範囲も異なります。
2022年の口腔保健プログラム研究
Mochidaらは2022年、企業の口腔保健プログラム参加と、その後の医科・歯科医療費の関係についても報告しています。[4]
この研究では、2,545人の従業員を対象に、2017年度以前の口腔保健プログラム参加歴と、2018年度の医科・歯科医療費を比較しました。
プログラムに2回以上参加した人では、参加しなかった人に比べて医科医療費が低い方向の関連が認められ、調整後のrate ratioは0.85、95％信頼区間は0.75〜0.97でした。
ただし、これは自治体の歯科健診への参加ではなく、企業の口腔保健プログラムに関する研究です。
参加者は自らプログラムを利用した集団であり、健康行動や医療利用の違いが結果に影響する可能性があります。
こうした研究を合わせて考えると、職域の歯科健診や口腔保健プログラムへの参加と、歯科・医科医療費との関連を示す報告は、以前から存在していました。
今回の研究は何を新しく示したのでしょうか
今回の2026年研究の特徴は、企業従業員ではなく、自治体の国民健康保険などのデータを利用し、30〜89歳の住民8,528人について、9年間の総医療費の経年変化を分析したことです。
また、歯科医療費だけではなく、医科医療費と総医療費にも関連が認められました。
ただし、先行研究との結果の違いをもって、以前の研究が間違っていたと考える必要はありません。
研究対象者、参加する健診の内容、曝露の定義、医療費の評価期間、調整変数、統計モデルが異なります。
それぞれの研究が、異なる条件で異なる問いを検証しているのです。
歯科健診と医療費については、当院の既存コラム「歯科医療費3兆円は高いのか？」でも先行研究を紹介しています。
今回の記事では、それらを繰り返すだけでなく、2026年の新しい研究が加えた知見と、依然として残る不確実性を考えることに意味があると思います。
歯科治療によって全身の医療費は減るのか――2018年の系統的レビュー
過去の研究をまとめても、結果は一貫していませんでした
歯科医療と全身医療費の関係については、個別の観察研究だけでなく、複数の研究をまとめて評価した系統的レビューも存在します。
2018年、Elaniらは『Journal of the American Dental Association』に、歯科治療が全身の医療費へ与える影響を検討した系統的レビューを発表しました。[5]
このレビューでは、慢性疾患を持つ患者や妊娠中の患者に対する歯科治療と、全身の医療費との関連を調べた研究を検索しています。
最終的に採用されたのは、医科・歯科の保険請求データを使用し、歯周治療と全身医療費を検討した3研究でした。
そのうち2研究では医療費の減少が報告されましたが、1研究では増加が報告されていました。
著者らは、研究数が少なく結果も一貫していないことから、歯科的介入が全身医療費を減らすと判断するには、さらに質の高い研究が必要だと結論しています。
2018年のレビューは、その後の研究を含んでいません
ただし、このレビューの文献検索は2017年5月までです。
したがって、2022年以降に発表された日本の職域研究や、今回の2026年研究は含まれていません。
そのため、2018年のレビューだけをもって、現在の研究状況をすべて判断することはできません。
一方で、歯科治療と全身医療費の関係が単純ではないことを考えるうえでは、現在でも重要な背景資料だと思います。
関連があることと、介入による効果があることは違います
今回の8,528人研究では、歯科健診への参加回数と医療費の経年変化との間に有意な関連が認められました。
しかし、歯科健診への参加と、歯周治療を受けることは同じではありません。
また、歯周治療を受けた患者の医療費が変化したという観察結果と、歯周治療そのものが医療費を変化させたという因果関係も区別する必要があります。
歯科医療の価値を説明するためには、このような証拠の段階を混同しないことが重要です。
研究が増えることは望ましいことですが、研究数が増えただけで因果関係の証明が完成するわけではありません。
どのような研究デザインで、何を評価し、どのような交絡因子を調整できたのか。
その内容を一つずつ検証していく必要があります。
約30万人の高齢者研究では、歯科受診と急性期入院にも関連が認められています
北海道の高齢者を対象とした研究
医療費だけでなく、具体的な全身疾患の発症や入院を評価した日本の研究も存在します。
Mitsutakeらは2023年、北海道の75歳以上の高齢者について、歯科受診と急性疾患による入院との関連を検討した研究を発表しました。[6]
この研究は、医科・歯科のレセプトデータを利用し、傾向スコアマッチングによって歯科受診あり群となし群を比較しています。
マッチング前の解析対象者は432,292人でした。
マッチング後は約30万人を対象とする比較が行われています。
なお、ここには原著資料と日本語総説の間で確認を要する点があります。
Mitsutakeらの原著抄録では、傾向スコアマッチング後の人数が149,289組と記載されています。
一方、石崎による2024年の日本語総説では、148,032組、合計296,064人と報告されています。[7]
両者の人数表記は一致していません。そのため、ここでは約30万人という概数を用い、厳密な人数については資料間の相違があることを明示しておきます。
肺炎、尿路感染症、脳卒中の入院割合に差がありました
石崎による2024年の日本語総説で紹介された結果では、肺炎による急性期入院の発生割合は、歯科受診あり群4.9％、なし群5.8％でした。
尿路感染症では2.2％と2.5％、脳卒中では2.1％と2.2％でした。
これらの疾患では、歯科受診あり群の方が急性期入院の発生割合が低いという統計学的に有意な関連が認められました。
一方、急性冠症候群では両群とも5.0％で、有意差は認められませんでした。
なお、これらの具体的な発生割合は、日本語総説の表に基づくものです。原著抄録と総説でマッチング後の人数が一致していないため、数値の出典を区別して扱う必要があります。
この研究は、歯科受診と具体的な疾患による入院との関連を考えるうえで興味深いものです。
なぜ尿路感染症にも差が認められたのでしょうか
ここで考えてみたいのが、尿路感染症の結果です。
肺炎については、口腔内の微生物や誤嚥、口腔衛生状態との関係が研究されています。
一方、尿路感染症については、口腔状態から直接的な因果経路を説明することは容易ではありません。
もちろん、全身の炎症や健康状態を通じた関係が存在する可能性を完全に否定することはできません。
しかし、生活機能、糖尿病などの既存疾患、水分摂取、医療利用行動など、歯科受診の有無とは別の要因が関係している可能性も考えなければなりません。
研究者も、生活習慣や生活機能を十分調整できなかったことを限界として挙げています。
傾向スコアマッチングを行っても、測定されていない交絡因子が完全に除去されるわけではありません。
今回の8,528人研究との違い
北海道の研究が評価したのは、歯科受診の有無と急性期入院の発生割合です。
今回の8,528人研究が評価したのは、自治体歯科健診への累積参加回数と医療費の経年変化です。
同じ「歯科と全身の健康」に関する研究でも、評価しているものは異なります。
したがって、北海道研究の結果を利用して、今回の医療費の変化が肺炎や脳卒中の減少によって引き起こされたと説明することはできません。
ただし、医療費だけでは分からない具体的な健康アウトカムを調べることの重要性を示す先行研究として、参考になると思います。
歯科受診と介護費の関係――JAGESの8,429人研究
医療費とは別に、介護保険費用を調べた研究があります
高齢化が進む日本では、医療費だけでなく介護保険費用も重要な社会的課題です。
2024年、Kiuchiらは日本老年学的評価研究（JAGES）のデータを用い、歯科受診と累積介護保険費用との関連を検討した研究を発表しました。[8]
対象は2010年時点で65歳以上だった8,429人です。
研究では、過去6か月間に予防目的または治療目的で歯科を受診したかどうかを調べ、その後8年間の介護保険費用を評価しました。
今回の8,528人研究と同じく、日本の高齢者を対象とした縦断研究ですが、評価しているアウトカムは異なります。
予防目的の歯科受診群では、予測累積介護費が低い結果でした
解析では、予防目的の歯科受診があった人について、受診がなかった人に比べ、8年間の予測累積介護保険費用が1人当たり1,089.9米ドル低いという関連が報告されました。
95％信頼区間は−1,888.5〜−291.2米ドルでした。
ここで示されているのは、統計モデルから推定された介護保険費用の差です。
歯科受診によって実際に1人当たり1,089.9米ドル節約できたという因果効果を証明したものではありません。
また、米ドル表記は研究内の換算に基づくものであり、現在の為替レートで日本円に換算して比較することは適切ではありません。
医療費と介護費は分けて考える必要があります
今回の岡山大学などの研究では、医科と歯科の保険診療費を評価しました。
一方、JAGES研究では介護保険費用を評価しています。
介護保険サービスの利用には、身体機能、認知機能、生活環境、家族による支援など、多くの要因が関係します。
歯科受診と介護費の関連が認められたとしても、その理由が歯の保存や咀嚼機能の維持によるものなのか、歯科を受診できる人の健康状態や生活習慣の違いによるものなのかを区別する必要があります。
著者らも、歯科受診を行う人の健康リテラシーや生活習慣などによる未測定交絡が残る可能性を認めています。
この研究は、歯科医療の価値を医療費だけでなく介護費まで広げて考えるための資料ですが、介護費の削減が歯科受診の因果的な効果として確定したわけではありません。
口腔の健康を評価する指標は一つではありません
ここまでの研究では、歯科健診回数、歯科受診の有無、医療費、急性期入院、介護保険費用など、さまざまな指標が使われています。
これらは互いに関係する可能性がありますが、同じものではありません。
歯科医療が患者の健康に与える影響を評価するためには、どの段階で何を測定したのかを区別する必要があります。
歯科受診の価値は、医療費以外の健康アウトカムからも評価できます
静岡県6,829人の咀嚼状態研究
2025年には、佐藤らが静岡県の国保データベースを利用した後ろ向きコホート研究を『口腔衛生学会雑誌』に発表しています。[9]
研究対象は、2019年度の特定健診で咀嚼状態が不良と回答し、その時点で歯科受診歴がなかった40〜73歳の6,829人です。
2020年度の歯科受診の有無と、2021年度の咀嚼状態の改善との関連を検討しました。
歯科受診あり群では1,803人中625人、34.7％で咀嚼状態が改善していました。
一方、歯科受診なし群では5,026人中1,384人、27.5％でした。
調整後のリスク比は1.26、95％信頼区間は1.17〜1.36でした。
傾向スコアを用いた感度分析でも、近い結果が報告されています。
この研究で重要なのは、評価したものが医療費ではないことです
この研究が扱っているのは、自己申告による咀嚼状態の改善です。
噛みにくい状態から改善したという変化は、患者にとって日常生活上の意味を持つ可能性があります。
例えば、食事のしやすさや、食品を選ぶ際の不便さに関係するかもしれません。
ただし、自己申告による改善が認められたことと、客観的な咀嚼能率や栄養状態、生活の質が同じ程度に改善したことは、別に考える必要があります。
また、この研究でも歯科受診への参加は無作為に割り付けられたものではないため、因果関係を確定できません。
それでも、医療費とは異なる評価指標から歯科受診の価値を検討する研究として重要です。
東京都5,163人の歯周状態と糖尿病発症研究
2023年には、谷らが東京都の成人歯科健診データと医科レセプトデータを利用し、歯周ポケットの深さと糖尿病の新規発症との関連を調べています。[10]
研究対象は成人5,163人でした。
歯周ポケットが健全な群と比較すると、6mm以上の群では糖尿病発症の調整ハザード比が1.44、95％信頼区間は1.04〜2.00でした。
40歳以上の対象者では、調整ハザード比1.55という結果も報告されています。
ただし、この研究が評価したのは歯周ポケットの深さと糖尿病発症の関連です。
歯科健診を受けたことで糖尿病の発症が予防されたと証明した研究ではありません。
また、歯周病治療によって糖尿病医療費が削減されたと結論することもできません。
健康アウトカムを一つの数字にまとめてはいけません
ここまでの研究を振り返ると、歯科健診や歯科受診に関する研究が評価しているものは非常に多様です。
歯科医療費。
医科医療費。
総医療費。
急性期入院。
介護保険費用。
咀嚼状態。
糖尿病の発症。
歯の喪失。
生活の質。
これらは、いずれも患者の健康や医療制度に関係する重要な指標ですが、同じものではありません。
異なるアウトカムを測定した研究の結果を単純に合算し、「歯科健診の総合的な効果が証明された」と考えることは適切ではありません。
むしろ、それぞれの研究が何を測定し、どの段階まで明らかにしたかを区別することによって、歯科健診や歯科医療の価値をより正確に理解できるのではないでしょうか。
歯科健診から全身の医療費まで、どのような経路が考えられるのでしょうか
歯科健診を受けるだけでは、すべての問題が解決するわけではありません
ここまで見てきた研究を整理すると、歯科健診と全身医療費の間には、いくつもの段階が存在すると考えられます。
まず、歯科健診を受けること。
次に、口腔内の問題やリスクが発見されること。
必要に応じて歯科医院を受診すること。
適切な診断と治療が行われること。
治療後の状態を維持するための口腔健康管理につながること。
その結果として、う蝕や歯周病の重症化が抑えられたり、咀嚼機能が維持されたりする可能性があります。
さらに、口腔健康状態の変化が全身の健康に関係し、医科医療費にも影響するという仮説が考えられます。
しかし、それぞれの段階が実証されているわけではありません
今回の8,528人研究では、自治体の歯科健診への参加回数と医療費の経年変化が測定されています。
一方、健診後にどのような疾患が発見され、どのような治療が行われ、口腔状態がどの程度改善し、その結果として全身疾患の発症や進行がどう変化したかについては、十分に評価されていません。
したがって、「健診を受けた→歯周病が改善した→糖尿病が改善した→医科医療費が減った」という一連の経路を、今回の研究から確定することはできません。
健診と診療をつなぐことの重要性
ただし、臨床的な視点から考えれば、健診で問題が見つかった後に必要な診療へつながることは重要です。
例えば、歯周病の疑いがあっても、適切な歯周組織検査や治療へつながらなければ、健診だけで病状が改善するとは限りません。
虫歯を指摘されても、その後の診断や治療が行われなければ、病変が進行する可能性があります。
一方、健診で自分の口腔状態を知り、適切な清掃方法や生活習慣を理解し、必要な医療へつながることで、将来の口腔健康状態が変わる可能性はあります。
問題は、その過程を研究としてどのように測定し、検証するかです。
歯科健診を何回実施したかという数だけでなく、健診後に何が起きたかを追跡する必要があります。
2026年の厚生労働省委託調査は、歯科メインテナンスと医療費について何を示したのでしょうか
令和7年度のJMDCによる分析報告
今回の研究を日本の歯科保健政策と結びつけて考えるうえで、2026年に公表された別の重要な資料があります。
厚生労働省の令和7年度委託事業である「全世代向けモデル歯科健康診査等実施事業（レセプトデータを活用した歯科健診の評価分析事業）」です。[13]
この事業では、株式会社JMDCがレセプトデータなどを利用し、歯科メインテナンスや残存歯数と、口腔・全身の健康、医療費との関連を分析しています。
2026年3月27日に報告書が作成され、同年7月にはJMDCから結果の概要が公表されています。
ただし、この調査は主に被用者保険の加入者を対象としたデータ分析です。
今回の岡山大学などの研究とは対象となる保険制度や年齢構成が異なるため、結果をそのまま同一の集団へ当てはめることはできません。
64,391人ずつを比較した歯科メインテナンス分析
この分析では、傾向スコアマッチングにより、歯科メインテナンス受療あり64,391人と、受療なし64,391人を比較しました。
歯科メインテナンスの受療判定期間は2020年度で、2021〜2024年度のアウトカムが評価されています。
ここでいう歯科メインテナンスは、歯科疾患管理料の算定やスケーリングなどの処置を伴う保険診療の情報を基に定義されています。
自治体で受ける歯科健診とは異なり、保険診療としての管理や処置を含む点に注意が必要です。
歯科疾患重症化率は3.9ポイント低い結果でした
メインテナンス受療あり群では、2021〜2024年度の歯科疾患重症化率が32.6％、受療なし群では36.5％でした。
群間差は3.9ポイントで、統計学的に有意な差が認められています。
また、2024年度の残存歯減少数は、メインテナンス受療あり群が平均0.14本、受療なし群が0.17本でした。
受療あり群の方が0.03本少ない結果で、こちらも統計学的に有意でした。
「歯科疾患重症化率」は、研究上の複合指標です
ただし、ここで一つ重要な点を確認しておきたいと思います。
JMDC報告書でいう「歯科疾患重症化率」は、実際にすべての対象者の口腔内を直接診査し、歯科疾患の新たな進行を確認した割合ではありません。
これは、保険請求データに記録された傷病名や診療行為、処方情報などを基に定義された、研究上の複合指標です。
報告書の付録では、例えば歯髄に至るう蝕であるC3以上を想定した傷病名と診療行為の組み合わせ、進行した歯周病に対応すると想定される歯周外科手術などの診療行為、歯肉・歯周組織の急性炎症に関連する情報などが定義されています。
こうした診療情報から一定の条件に該当する人を抽出しているため、実際の口腔内診査で測定した重症度とは必ずしも一致しません。
例えば、同じような病変が存在しても、歯科医院を受診して診断・治療を受けた人と、受診していない人では、レセプト上に残る情報が異なる可能性があります。
また、歯周外科手術の算定情報から進行した歯周病が存在した可能性を推定できたとしても、研究期間中に歯周組織の状態がどの程度変化したかを、その情報だけで詳細に把握できるわけではありません。
したがって、メインテナンス受療群で歯科疾患重症化率が3.9ポイント低かったことは重要な結果ですが、その3.9ポイントを、臨床的に確認された歯科疾患進行の絶対的な予防効果と解釈してはいけません。
また、残存歯数もレセプト情報から推定されたものであり、すべての対象者に対する口腔内診査によって確認した実際の歯数とは異なる可能性があります。
この点は、研究者らも報告書の限界として認めています。
歯科医療費は、メインテナンス受療あり群の方が高い結果でした
興味深いことに、同じ分析では歯科医療費について逆方向の結果が認められました。
2021〜2024年度の1人当たり年平均歯科医療費は、メインテナンス受療なし群が約33,300円、受療あり群が約46,900円でした。
受療あり群の方が約13,600円高く、統計学的に有意な差が認められています。
つまり、歯科メインテナンスを受けていた人では、レセプト上の歯科疾患重症化率や推定残存歯減少数に有利な関連が認められた一方、歯科医療費は高かったのです。
これは、歯科医療費の増加と、口腔健康状態に関する有利な関連が同時に存在し得ることを示しています。
もちろん、傾向スコアマッチングを行った観察研究であるため、メインテナンスそのものによる因果効果を完全に確定できたわけではありません。
医科・調剤医療費には有意な差が認められませんでした
ここで、JMDC報告書のもう一つ重要な結果にも注目したいと思います。
歯科メインテナンス受療あり群となし群の医科・調剤医療費を比較すると、2021〜2024年度の1人当たり年平均額は、受療なし群が約176,900円、受療あり群が約178,700円でした。
受療あり群の方が約1,800円高い結果でしたが、統計学的に有意な差は認められませんでした。
さらに、2型糖尿病医療費や生活習慣病関連医療費などを分けた分析でも、統計学的に有意な差は認められていません。
つまり、この分析では、歯科メインテナンスとレセプト上の歯科疾患重症化率との間に有利な関連が認められた一方、医科・調剤医療費の明確な低下は確認されなかったことになります。
これは、今回の8,528人研究と比較するうえで重要です。
岡山大学などの研究では、自治体歯科健診への参加回数と医科医療費の経年変化に統計学的な関連が認められました。
一方、JMDCのメインテナンス研究では、医科・調剤医療費について有意な群間差が認められていません。
ただし、両研究は対象者、曝露の定義、医療費の集計範囲、評価期間、統計モデルが異なります。
今回の8,528人研究は医療費の時間的な変化を評価しているのに対し、JMDCの分析は一定期間の平均医療費を群間比較しています。
したがって、結果が異なるからといって、どちらか一方が誤っているとは限りません。
むしろ、歯科健診や歯科メインテナンスと全身医療費との関係が、研究条件によって異なる結果を示し得ることを理解する必要があります。
残存歯数24本以上と全身医療費の関連
同じJMDC報告書では、残存歯数24本以上の30,175人と、24本未満の30,175人を比較した分析も行われています。
その結果、残存歯数24本以上群では、9年間の1人当たり年平均医科・調剤医療費が、24本未満群より約17,000円低いという関連が報告されています。
ここで注意したいのは、残存歯数24本以上という分類は、すべての歯が残っていることを意味しないという点です。
報告書では、残存歯数24本以上を便宜的に「欠損歯なし」、24本未満を「欠損歯あり」と分類しています。
これは研究上の操作的な定義であり、実際に歯の欠損が1本も存在しないという意味ではありません。
また、歯の本数が多い人と少ない人では、年齢、生活習慣、既存疾患、社会経済的な状況などが異なる可能性があります。
傾向スコアマッチングで測定された交絡因子を調整していても、未測定交絡が残る可能性は否定できません。
今回の8,528人研究とは、評価したものが異なります
JMDCの分析では、歯科メインテナンスの受療や残存歯数を指標としています。
一方、今回の岡山大学などの研究では、自治体歯科健診への累積参加回数を指標としています。
歯科メインテナンスを受けたことと、自治体健診を受けたことは同じではありません。
また、残存歯数が24本以上であることと、歯科健診を6回以上受けたことも別の情報です。
医療費の集計方法や評価期間にも違いがあります。
したがって、これらの結果を単純に並べて、共通の医療費削減率を計算することはできません。
しかし、日本国内で歯科保健と医療経済を結びつける分析が蓄積されていることは重要です。
それぞれの研究の特徴と限界を理解し、共通している結果と異なる結果を整理していくことが、今後の歯科保健政策につながると考えます。
国民皆歯科健診は、医療費削減を目的とした制度なのでしょうか
生涯を通じた歯科健診の推進
日本では、2022年の「経済財政運営と改革の基本方針」において、生涯を通じた歯科健診、いわゆる国民皆歯科健診に向けた取り組みの推進が明記されました。
その後も歯科健診の機会を拡大するための検討が続いています。
特に、学校歯科健診を受ける機会がある児童生徒とは異なり、成人期には継続的な歯科健診の機会が十分確保されていない人が存在します。
職域や自治体での健診制度をどのように整備し、歯科医院での診療につなげるかは、重要な政策課題です。
2024年の歯科健診受診割合は63.8％
厚生労働省の2024年歯科疾患実態調査では、過去1年間に歯科検診・健診を受けた人の割合は、全国補正値で63.8％でした。[14]
前回の2022年調査では58.0％でした。
ただし、2024年の63.8％は、各都道府県の人口規模が反映されるように調整された全国補正値であり、単純な回答者数の割合ではありません。
そのため、前回調査との数値の比較には調査方法や補正方法の違いも考慮する必要があります。
また、これは自治体が実施する歯周病検診の受診率だけを示したものではありません。
一般の歯科医院で受ける健診なども含めた調査指標です。
そのため、今回の8,528人研究で用いた自治体健診への参加割合と直接比較することはできません。
2026年7月の検討会中間とりまとめ
厚生労働省の「歯科健診等のあり方等に関する検討会」は、2026年7月31日に中間とりまとめを公表しました。[15]
そこでは、特に働き盛り世代への歯科健診機会の拡大や、簡易な口腔スクリーニングの活用などが議論されています。
簡易な検査を活用することにより、これまで歯科健診を受ける機会が少なかった人へ口腔健康管理の入口を広げることが期待されています。
一方、簡易スクリーニングは、歯科医師による専門的な診断をそのまま代替するものではありません。
検査を受けた後に、必要な人が適切な歯科医療へ到達できることが重要です。
制度の成果を受診人数だけで評価するべきではありません
仮に全国規模で歯科健診の機会が拡大されたとしても、実際に何人が受診するかは別の問題です。
また、健診を受けた人がどの程度歯科治療へつながり、どのような口腔健康管理を継続するようになったかも重要になります。
例えば、健診を実施した人数が増えても、要治療者が歯科医院へ受診しなければ、期待された健康上の利益が十分得られない可能性があります。
逆に、健診をきっかけに口腔疾患が発見され、必要な治療が行われれば、短期的には歯科医療費が増加する可能性があります。
それを単純に制度の失敗と評価するべきではないでしょう。
制度として重要なのは、検査を何回実施したかだけではなく、その後にどのような診断・治療・予防管理が行われ、患者の健康状態がどう変化したかです。
当院の既存コラム「国民皆歯科健診」は何を変えるのか？でも、簡易スクリーニングを診断と混同しないことや、実際の歯科医療へつなぐ重要性について説明しています。
歯科健診の費用対効果を、本当に評価するには何が必要なのでしょうか
医療費削減と費用対効果は同じではありません
ここで、医療経済学的な観点から整理してみます。
医療費削減という言葉は、ある介入によって医療に必要な支出が少なくなることを意味します。
一方、費用対効果を評価する場合には、費用だけでなく、得られた健康上の利益も考慮します。
例えば、ある予防介入によって医療費が増加したとしても、その介入によって大きな健康上の利益が得られるのであれば、費用対効果が良好と判断される場合があります。
反対に、医療費が少なくなったとしても、その結果として患者が必要な医療を受けられなくなり、健康状態が悪化したのであれば、望ましい医療政策とは言えません。
QALYという評価指標
医療経済評価では、QALY（Quality-Adjusted Life Year：質調整生存年）という指標が用いられることがあります。
これは、生存期間と健康関連の生活の質を組み合わせて考える指標です。
例えば、単に生存期間が長いかどうかだけでなく、その期間にどの程度の健康状態で生活できたかを評価しようとする考え方です。
歯科医療でも、歯の保存、咀嚼機能、疼痛、社会生活、生活の質など、多様なアウトカムを考慮する必要があります。
ただし、今回の8,528人研究ではQALYを測定していません。
そのため、今回の結果から歯科健診の費用対QALYを直接計算することはできません。
健診事業そのものの費用も評価する必要があります
国民皆歯科健診の費用対効果を考えるなら、健診を実施するための費用も必要です。
歯科医師や歯科衛生士などの人件費、検査機器や材料、会場の確保、行政事務、対象者への通知、結果の管理、受診勧奨など、多くの費用が発生します。
健診で要精査となった人が歯科医院を受診すれば、必要に応じて追加の検査や治療も行われます。
それらの費用を含めたうえで、将来の医療費や健康状態がどう変化したかを評価する必要があります。
医療費だけでなく、口腔内で何が起きたかを追跡する
歯科健診の効果を検証するためには、受診回数だけでなく、健診で何が発見されたかを知る必要があります。
う蝕が発見されたのか。
歯周炎が疑われたのか。
咀嚼機能に問題が認められたのか。
その後、どのような歯科診療が行われたのか。
治療後に歯周状態や口腔機能は改善したのか。
長期的に歯を保存できたのか。
こうした情報があれば、歯科健診と健康アウトカムとの関係を、より具体的に評価できる可能性があります。
将来の研究に必要な設計
今回の研究で明らかになった限界を踏まえると、今後は研究開始時点の健診参加状況を明確にし、その後の参加を時間依存の曝露として扱う解析が考えられます。
また、途中から健診を始めた人を適切に評価することも重要です。
死亡、転居、保険資格喪失を把握し、観測できなくなった人を適切に扱うことも必要でしょう。
所得、喫煙、身体活動、健康意識、歯科医療へのアクセスなどの交絡因子を可能な限り収集することも望まれます。
さらに、健診後の治療内容や口腔健康状態の変化を追跡し、医科医療費だけでなく入院や疾病の発症、健康関連QOLなども評価する必要があります。
政策の導入時期や対象者の条件を利用した準実験的な研究デザインなども、因果関係を検討する方法の一つになります。
もちろん、どの研究方法にも限界があります。
重要なのは、研究で明らかにしたい問いに応じて適切な方法を選び、どのような不確実性が残るかを明示することです。
小坂による2024年の総説でも、歯科健診の効果を検証するためには、ランダム化比較試験だけでなく、大規模コホート研究やレセプトデータの解析、必要に応じたシミュレーションなどを組み合わせ、疾病の減少、QOLの向上、医療費への影響を評価していく必要性が論じられています。[12]
今回の8,528人研究は、そのような研究の蓄積に新たな知見を加えたものといえるでしょう。
ただし、今回の結果だけで歯科健診の費用対効果が確定したわけではありません。
歯科医療の価値は、医療費削減だけで決まるのでしょうか
歯科医師として、医療費の数字だけでは評価できないものがあります
ここまで、今回の8,528人研究を中心に、歯科健診と医療費の関係を詳しく見てきました。
統計学的に有意な関連が認められたことは、重要な研究結果です。
しかし、私がこの研究を読んで考えたのは、歯科健診の価値を医療費の削減という一つの指標だけで評価してよいのだろうか、という問題です。
歯科医師として日常診療に携わっていると、患者にとって重要な変化は医療費だけではありません。
虫歯による痛みがなくなること。
歯周病の進行を抑えること。
歯をできるだけ長く保存すること。
食事の際にしっかり噛めること。
義歯や補綴装置によって失われた機能を回復すること。
歯科疾患を早期に発見し、必要な治療へつなげること。
そして、患者自身が口腔内の状態を理解し、長期的な健康管理に取り組めるようになること。
これらには、それぞれ意味があります。
医療費が増えることにも、必要な理由があります
例えば、重度の虫歯が見つかり、歯を保存するために根管治療が必要になったとします。
適切な診断と治療には医療費がかかります。
その年だけを見れば、歯科医療費は増えるでしょう。
しかし、それによって歯を保存できた場合、その治療には患者にとっての価値があります。
もちろん、治療費がかかった分だけ将来の医療費が必ず減るとは限りません。
それでも、歯を保存すること自体が患者の希望や口腔機能の維持に関わる場合があります。
歯周病の継続管理についても同様です。
定期的な診査や治療を行うことで歯科医療費が発生します。
しかし、その支出を単純に「増えたから悪い」と評価することは適切ではありません。
重要なのは、支払われた費用によって何が得られたかです。
逆に、医療費が低いことも必ずしも望ましくありません
必要な歯科治療を受けられず、長期間放置している人の歯科医療費は、その期間だけを見れば低いかもしれません。
しかし、口腔内で疾患が進行していた場合、その低い医療費を良い結果と評価することはできません。
同様に、全身疾患についても、医療機関の利用が少ないことと、健康状態が良好であることは同義ではありません。
医療費の分析では、必要な医療を受けた結果として費用が発生した場合と、医療へ到達できなかったために費用が発生しなかった場合を区別する必要があります。
歯科医療側も、科学的な検証から逃げるべきではありません
一方で、歯科医療の価値が医療費だけでは決まらないからといって、経済的な評価が不要になるわけではありません。
国民皆保険制度の中で歯科医療を提供する以上、限られた医療資源をどのように利用するかという問題は避けられません。
歯科健診や歯科医療によって、どのような健康上の利益が得られるのか。
どのような患者に、どのような予防や治療を提供することが有効なのか。
何が改善し、何が改善しなかったのか。
どの程度の費用が必要で、その費用に見合う利益が得られるのか。
こうした問題について、研究による検証を積み重ねる必要があります。
歯科医療は大切だから効果があるはずだ、という期待だけでは十分ではありません。
それを実際の臨床研究や医療経済研究によって示していく努力が必要です。
研究の限界を示すことは、予防歯科の価値を否定することではありません
今回の研究には、未測定交絡、累積受診回数による後ろ向き分類、観測不能期間の扱いなど、多くの限界があります。
しかし、その限界を指摘することは、歯科健診を受ける意味がないという主張ではありません。
研究で明らかになった関連を正しく評価し、まだ証明されていない因果関係を区別することが、科学的な議論の基本です。
歯科健診の価値を社会に説明するためにこそ、研究結果を慎重に扱う必要があると思います。
おわりに――歯科健診が全身の医療費を減らすという結論は、まだ出ていません
最後に、今回の研究から何が分かったのかを整理してみます。
岡山大学などの研究チームは、日本の自治体の医療保険データを利用し、30〜89歳の8,528人について、歯科健診の累積参加回数と総医療費の経年変化との関連を調べました。
その結果、自治体の歯科健診を6回以上受けた群では、参加記録が0回だった群と比べて、総医療費の経年的な減少傾向が統計学的に大きいという結果が認められました。
交互作用係数はβ＝−0.507、p＜0.001でした。
医科医療費についても同様の方向の関連が認められています。
また、固定効果モデルやベースラインの健診参加歴を利用した感度分析でも、主要な関連と整合する結果が報告されました。
これらは重要な研究結果です。
しかし、この研究には無視できない限界もあります。
健診を継続する人としない人では、もともとの健康状態や生活習慣が異なる可能性があります。
研究では、年齢、性別、CCIを調整したものの、所得、健康意識、喫煙、口腔健康状態などを十分に調整できていません。
さらに、2013〜2023年の累積健診回数で群分けし、2015〜2023年の医療費を評価しているため、将来の受診行動によって過去の医療費の所属群が決まるという問題があります。
死亡、転居、保険資格喪失を区別できず、請求記録が存在しない年を医療費ゼロとして扱っていることも重要な限界です。
実際、追跡期間の終わりに医療費ゼロが連続する人の扱いを変えた感度分析では、0回群の時間係数が大きく変化しました。
こうした結果を踏まえると、今回の研究は、歯科健診によって全身の医療費が減少したことを証明するものではありません。
また、6回という数字が最適な健診回数を示したわけでもありません。
実際の医療費が50.7％減少したという結果でもなければ、全国の歯科健診制度によって何円節約できるかを示した研究でもありません。
それでも、自治体の歯科健診への長期的な参加と、医科を含む医療費の経年変化の間に関連が認められたことは、今後さらに検証する価値のある結果だと思います。
歯科健診が全身の健康や医療費にどのような影響を与えるのか。
その答えを得るためには、健診の参加回数だけでなく、その後の歯科受診、診断、治療、口腔健康状態の変化、全身疾患の発症や重症化、生活の質まで追跡する研究が必要です。
そして、医療経済的な価値を評価するのであれば、健診の実施費用や医療資源の利用状況も含めた検討が求められます。
ただ、私はもう一つ忘れてはいけないことがあると思います。
歯科健診の価値は、全身の医療費が減少するかどうかだけで決まるものではありません。
患者が自分の口腔状態を知ること。
必要な歯科治療へつながること。
歯をできるだけ長く保存できること。
痛みなく食事ができること。
口腔機能を維持し、生活の質を守ること。
それらにも、歯科医療としての価値があります。
そして、その価値がどの程度実現されているのかについても、科学的に評価する必要があります。
医療費が低いことだけを成功とするのではなく、限られた医療資源によって、患者のどのような健康と生活を守ることができたのか。
その成果を十分に信頼できる研究によって示していくことが、これからの歯科医療には求められるのだと思います。
歯科健診は、医療費を減らすためだけに存在するわけではありません。
しかし、その価値を科学的に説明する努力から、歯科医療が逃げてよいわけでもありません。
今回の8,528人研究は、その両方を考えるきっかけになる研究ではないでしょうか。
参考文献・資料
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