放射線科グループの市場シェアのトレンド

最近のアメリカの放射線科グループ市場の動向を探る。

2025-12-10T09:37:30+00:00 ― 1 分で読む

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最近のアメリカの医療システムでは、放射線科を含む医療提供者が大きな組織に統合される傾向が目立ってきてるんだ。つまり、小さな放射線科のクリニックがたくさんあったのが、今は数が少なくなって大きくなってるってこと。これって、患者が複数の医療提供者からケアを受けることを「医療の断片化」って言うんだけど、これを解消することでコストを削減しようっていう考え方なんだ。断片化が進むと、患者は余計な検査を受けることになって、結果的にお金がかかるんだよね。

断片化された医療の大きな懸念は、患者ケアがバラバラになっちゃうこと。いろんな医療提供者からサービスを受けてる患者は、コミュニケーションやスケジュールの面で障害が出て、その結果コストが上がったり健康状態が悪化したりすることがある。医療システムにとっては、他の提供者に患者を取られちゃうと、かなりの金銭的損失が出るんだ。提供者が財政リスクを共有している場合、断片化されたケアはペナルティや収益の損失を引き起こすこともある。

この断片化にはいろんな要因が関係してる。専門医の不足、患者のリテンション戦略がうまくいってないこと、提供者間のコミュニケーションが悪いこと、スケジュールの調整が難しいこと、提供者との地理的距離、予約可能な時間、保険のポリシーの違いなどが挙げられる。他のクリニックに患者を取られちゃうと、医療システムには何百万ドルもの損失が出ることもあるけど、すべての患者紹介がネガティブなわけじゃなくて、特定の専門的なケアのために患者を専門センターに送ることが重要な場合もあるんだ。

患者の漏出を防いでケアの調整を改善するために、多くのアカウンタブルケア組織（ACO）が医療グループの統合を目指してる。放射線科はこの中で独特な役割を果たしてて、放射線科医は多くのメディケア患者を見ているから、広い範囲にアクセスできるんだ。放射線科のクリニックが持つ市場シェアが大きければ大きいほど、そのネットワーク内で多くの患者をサポートできるようになるんだ。

医療の市場シェアはいろんな方法で測定できる。その一つがネットワーク市場シェア（NMS）で、これは実際にクリニックが受け持っている患者の数と、潜在的にサービスできる患者の総数を比べて計算される。市場シェアを測るための正確なデータを集めるのは難しくて、特に小さなクリニックだとその市場の位置をはっきり理解できてない場合が多い。

NMSを評価するために、研究者たちはメディケアの管理請求データに基づいたCareSet DocGraphのデータベースを使った。このデータセットは、医療提供者が共有する患者を通じてどうつながっているかを示してるけど、どんな検査が行われたかや具体的な患者紹介の詳細は提供してない。それでも、この大量のデータを使うことで、医療提供者が互いにどう関わっているか、患者ともどのように接しているかに関する洞察を得ることができるんだ。

全国的に放射線科グループの市場シェアが重要なにもかかわらず、このテーマに関する包括的な研究は不足してる。放射線科グループのNMSに影響を与える要因を理解できれば、提供者が改善すべき領域を特定できるかもしれない。そのため、アメリカ全体の放射線科グループの市場シェアの最近のトレンドを評価するための研究が行われたんだ。

この研究は匿名で無制限に使えるデータを使っていたから、特別な承認は必要なかった。研究者たちは2014年から2017年のメディケアデータを調査して、特定のコードを使って放射線科医を特定した。孤立したクリニックやアメリカ以外のものは除外して、グループだけに焦点を当てたんだ。

研究では医療提供者間で共有された患者データを分析して、放射線科医にのみ焦点を絞った。待ち時間にも注目して、患者がどれだけ効率的に処理されているかを示す指標として使った。放射線科グループのNMSを測定して、グループの大きさ、放射線科専門のクリニックかどうか、患者の平均待ち時間などの要因を調べた。

結果、2014年から2017年の間に1,700以上のユニークな放射線科グループの存在が確認されて、放射線科医の数が増えていることがわかった。ただ、患者の平均待ち時間も少し増えたんだ。放射線科グループ全体のNMSは下向きのトレンドを示していて、統合が進んでいる割には市場シェアの改善にはつながってないってことがわかった。

NMSとの関係を調べるために、さまざまなクリニックの特性を分析したところ、大きなグループ（放射線科医100人以上）は、小さなグループに比べて低いNMSを持つ傾向があることが分かった。同様に、南部のクリニックは他の地域に比べてNMSが低い傾向があるって結果も出た。面白いことに、放射線科だけのクリニックは、複数の専門を持つクリニックに比べて常に高いNMSを示している。

これらの放射線科グループで行われる画像診断の種類も評価された。一般的な手続きには胸部X線やマンモグラムが含まれてるけど、研究では、MR/CT検査の割合が高いとNMSに悪影響を及ぼすかもしれないって指摘されてる。特定の画像診断に偏りすぎているクリニックは、患者の市場シェアを維持するために必要な幅広いサービスを欠いてしまう可能性があるんだ。

提供者間のつながりの密度を観察した詳細な分析では、地域ごとに大きな差が見られた。人口密度の高い地域は、人口が少ない地域に比べて医療提供者のネットワークが密集していることが分かった。

大きな放射線科グループへの移行が進んでいるにもかかわらず、これらのクリニックは市場シェアでは大きな利益を得ていない。平均待ち時間や提供されるサービスの範囲は、NMSを決定する重要な要素のままだ。市場シェアを向上させようとするクリニックは、待ち時間を最小限に抑えるためにスケジューリングやスタッフを改善することができるんだ。

この研究の結果には制限がある。一つは、メディケアデータのみに基づいているため、プライベートな保険市場のダイナミクスを完全に捉えられていないこと。データは患者紹介の具体的な理由を明示していないため、確定的な結論を引き出すのが難しい。また、一部のクリニックは複数の州で運営されていることがあり、それが市場シェアの計算を複雑にすることもある。

要するに、2014年から2017年の間に放射線科グループの市場シェアはわずかに減少したけれど、市場統合の全体的な影響は期待されたほど明確ではなかった。環境が変化しているにもかかわらず、医療システムは依然として高度に断片化されている。放射線科のクリニックは、待ち時間を改善して多様なサービスを提供することに注力することで、NMSを維持または増加させることができるかもしれない。

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タイトル: Medicare Radiology Group Network Market Share: Recent Characteristics and Trends

概要: PurposeRecent trends in US healthcare have seen growing consolidation of healthcare providers, including radiology groups, with fewer and larger radiology groups. We assessed recent trends and characteristics in radiology group network market share (NMS) across the US among Medicare beneficiaries. MethodsUsing freely available datasets CareSet DocGraph Hop Teaming, Medicare Physician Compare, and Medicare Physician and Other Supplier Public Use File (PUF), all radiologists were identified and associated to group practices annually between 2014 and 2017. Radiology groups outside the US, not present in all three databases, or with only one radiologist were excluded. The annual frequency of radiological exams performed was determined from the PUF and used to calculate the percentage of magnetic resonance and computed tomography (MR/CT) imaging performed as well as the number of beneficiaries undergoing MR/CT per radiology group. Physician referrers without evaluation and management codes for office visits in the PUF file were excluded from the DocGraph file. Provider connections were geospatially mapped and plotted. The percentage of radiology group NMS was calculated as the number of patients a group received, divided by the total number of potential and actual connections, and multiplied by 100. Univariate analysis of radiology group NMS was performed against a variety of characteristics and compared using Kruskal-Wallis and Dunn tests, as appropriate. Univariate linear regression was used to assess the association between NMS and calendar year, as well as average wait time and calendar year. Multivariate linear regression was used to model the radiology group cumulative normalized percentile NMS, with multiple predictors for the year 2017. ResultsBetween 2014 and 2017, 1,764 unique radiology groups were identified, representing 17,879 radiologists in 2014, 18,143 radiologists in 2015, 20,915 radiologists in 2016, and 22,187 radiologists in 2017, with an average NMS per group for 2014 of 14.8%, 2015 of 14.5%, 2016 of 13.6%, and 2017 of 13.1%, demonstrating a small but statistically significant negative trend over four years (2014-2017), with a 0.6% decrease per year (P < 0.001). Average day weight across years (2014-2017) demonstrated a slight upward trend, with a 0.3% increase per year. The yearly percentage of MR/CT studies across all groups was 24.6-26.6%, with the most performed studies being chest radiography, mammography, and CT of the head without contrast. Univariate analysis of radiology group NMS was not significantly different between academic and nonacademic groups for all years (P > 0.05) but was significantly different for radiology-only versus multispecialty groups across all years (P < 0.05). Multivariate linear regression on 2017 data demonstrated statistically significant independent negative predictors for NMS including larger group size (50-99, >=100), higher practice MR/CT imaging percentage, and South location, while the increasing log of the number of beneficiaries undergoing MR/CT was a positive predictor, with an adjusted R-squared of 0.56 (all P < 0.01). ConclusionsAmong Medicare beneficiaries from 2014 to 2017, radiology group NMS (mean 14%, median 9.0%, IQR 4-19.2%), slightly decreased over time by 0.6% per year, despite occurring during a period of widespread practice consolidation. The negative predictors for NMS at the group level included larger group size, South region, increased average wait time, and higher MR/CT imaging percentage, while the positive predictor was the increased number of beneficiaries undergoing MR/CT. Of these predictors, radiology groups are most likely to increase NMS by decreasing average wait times. HighlightsO_LIRadiology group network market share (NMS) of Medicare beneficiaries is remarkably stable (mean 14%, median 9.0%, IQR 4-19.2%), with a statistically significant but small negative trend over four years (2014-2017), with a 0.6% increase per year. C_LIO_LIMultivariate linear regression demonstrated that a higher percentage of magnetic resonance and computed tomography (MR/CT) imaging, group size (50-99, >= 100), South region, and longer average wait time are all negative predictors of NMS, and the only significant positive predictor of NMS is the increasing log number of beneficiaries undergoing MR/CT (all P < 0.05). C_LIO_LIOf all predictors, average wait time is arguably the most malleable for a radiology group and should be closely monitored and reduced, as this may increase NMS. Additionally, having a diverse practice of services may offer additional opportunities to retain patients and grow NMS. In spite of radiology group consolidation, with the continued shift to value-based care, radiology groups need to be aware that the radiology market remains highly fragmented. C_LIO_LISource code for this project is available (https://github.com/apyrros/docgraph/) and can be freely run in Google Colab using Google Drive to store the necessary files. C_LI