⬇️医療政策ウォッチャーとは?⬇️

社会保障審議会医療保険部会に設置された柔道整復療養費検討専門委員会において、新たな制度改正案が公表されました。
今回は、令和8年度の柔道整復療養費の料金改定案と、いわゆる「部位転がし」に関する調査結果が主な議題です。
全体の改定率はプラス0.60パーセントと設定されており、令和8年7月1日の施行を目指して議論が進められています。
○柔整療養費の改定率 +0.60%(令和8年度診療報酬改定における医科の改定率+0.28%及び経済・物価動向等を踏まえ、政府において決定)
(柔-1 柔道整復療養費の令和8年度料金改定(案)について.pdf, Page 2)
一つ目の重要な変更点は、基本的な料金の引き上げと、複数部位に対する算定ルールの見直しです。
初検料は1,550円から1,560円へ、再検料は410円から420円へとそれぞれ10円引き上げられます。
また、施療料についても10円引き上げられ、1回当たり770円に改定される予定となっています。
あわせて、一連の施術として評価を行う観点から、2部位目の施術について80パーセントの逓減を行う体系が新たに導入されます。
⚫ 初検料について、10円引き上げ、「1回当たり1,560円」に改定するとともに、
⚫ 再検料について、10円引き上げ、「1回当たり420円」に改定するとともに、
⚫ 施療料(打撲及び捻挫に対する初回の施術)について、10円引き上げ、「1回当たり770円」に改定する。
⚫ 後療料(打撲及び捻挫)について、大幅に引き上げ(45円)、「1回当たり550円」に改定するとともに、一連の施術として評価を行う観点から、3部位目の60%逓減に加え、2部位目の施術について80%の逓減を行う体系とする。
(柔-1 柔道整復療養費の令和8年度料金改定(案)について.pdf, Page 2)
二つ目の変更点は、施術の透明化に向けた明細書発行の推進です。
これまでの明細書発行体制加算は名称が「明細書発行加算」に見直されました。
明細書を無償で患者に交付した場合には、毎回1回当たり10円の加算が算定できる取扱いとなります。
また、患者への情報提供を強化するため、明細書の様式に負傷名や施術した部位を記載する欄が新たに設けられることになりました。
⚫ 明細書発行体制加算について、名称を「明細書発行加算」に見直し、明細書を発行した場合には「1回当たり10円」の加算が算定できる取扱いとする。
⚫ 明細書に負傷名又は施術した部位を記載する欄を設ける等、様式の整備を行う。
(柔-1 柔道整復療養費の令和8年度料金改定(案)について.pdf, Page 3)
・明細書発行加算(10円)※明細書を無償で患者に交付した場合、毎回算定可能
(柔-1 柔道整復療養費の令和8年度料金改定(案)について.pdf, Page 9)
三つ目の変更点は、不適切な請求が疑われる事例へのルールの厳格化です。
直近1年間に通算8か月以上かつ通算9部位以上の施術を受けている患者については、患者ごとの償還払いへの変更が認められる事例に追加されます。
さらに、保険者等への調査により、短期間で負傷部位を変えながら請求を続ける「部位転がし」の実態が詳細に報告されました。
国保連合会や協会けんぽなどにおいて、受療期間や新規の負傷部位に着目した審査のための抽出条件が設定されています。
⚫ 異なる負傷の同時又は断続的な発生により、結果として施術期間が長く施術部位数が多い患者について追加する。具体的には、直近1年間に通算8か月以上かつ通算9部位以上の施術を受けている患者を対象とする。
(柔-1 柔道整復療養費の令和8年度料金改定(案)について.pdf, Page 7)
○国保連合会において「部位転がし疑い」の審査を行うための抽出条件については主に次の4類型に分けられる
①受療期間に着目するもの、②新規の負傷(部位)に着目するもの、③初検料に着目するもの、④その他
(柔-2 いわゆる「部位転がし」に関する調査について.pdf, Page 3)
これらの改定案は、令和8年7月からの施行が予定されています。
今後は、2部位も含めた複数部位の施術実態の把握や、温罨法料等の算定期間の見直しに向けた議論が引き続き行われます。
適正な療養費の運用に向けた保険者の審査動向や、今後の制度変更について注視が必要です。
⚫ 令和8年度料金改定における見直しにより、施術の態様がどのように変化するかについて動向を把握しつつ、今後の改定においても体系的な評価を行うよう検討する。
• 2部位も含めた複数部位の施術、特に、請求のほとんどが2部位以上であるような施術所における施術について、調査方法等を検討した上で、実態を把握する。
(柔-1 柔道整復療養費の令和8年度料金改定(案)について.pdf, Page 8)
⬇️医療政策ウォッチャーとは?⬇️

本記事は生成AI(NotebookLM)を使用して執筆しております。

コメント