職域におけるがん検診の精度管理を効率的に進めるために、レセプトデータを用いてがん患者を特定することができると、がん検診の全受診者中のがんで治療された患者を把握することができ、がん検診の感度・特異度を測ることが可能となります。この方法を採用するためには、レセプトデータから、どの程度の精度でがん患者を捉えることができるのかの評価が必要となります。また、捉えられない症例がどのようなケースであるのかを把握することが重要です。そこで本研究では、大阪大学医学部附属病院のレセプトデータ、がん登録のデータ、電子カルテデータを利用し、レセプトデータから５大がん（肺がん、大腸がん、胃がん、乳がん、子宮がん）のそれぞれの検出方法についての精度を評価することを目的としています。
2009年1月から2018年12月までのレセプトデータから、病名、医療行為、医薬品の３
つのデータを取り出します。約29万人の患者さんが対象となります。５大がんのそれぞれについて、レセプトデータからがんを特定するためのルールを当てはめ、がんの患者さんを特定します。がんと診断された患者さんについて、時系列にデータを集約し、それぞれの患者さんが最初にがんと診断された月を特定します。一方、がん登録データを利用し、がん登録上でがんと診断された患者さんと診断された月を特定し、レセプトから抽出した患者さんと最初に特定された月とを突合させます。偽陰性（がん登録でがんと診断されているがレセプトではがんを特定できなかった症例）、偽陽性（レセプトでがんと特定しているのにがん登録がされていない症例）のそれぞれの症例について、診療録を閲覧し、その原因を特定します。