【目的】TUR-Btひな型パスの統合解析を行い、パス改訂につなげる。【対象、方法】対象は済生会熊本病院（以下、済熊）40例、四国がんセンター（以下、四国）52例、九州大学泌尿器科（以下、九大）23例、合計115例。在院日数設定：済熊2or3日、四国7日、九大8日。施設間の診療プロセスを比較し、相違を可視化した。また機械学習（クラスタリング・Mind
Map・SHAP）による統合解析を、目的変数：標準在院日数超過、説明変数：術後１日目までのバリアンス、として行った。【結果】３施設間で患者年齢、性別、T分類に差はなく、平均在院日数：済熊3.2日、四国8.3日、九大8.7日で、パス超過は35例（30.4%）だった。解析結果は、①可視化：施設間で差を認めたバリアンスは、循環動態が安定している、疼痛コントロールができている、だったが、統合解析では在院日数超過に寄与しなかった。術前腸管処置方法、術後抗悪性腫瘍剤膀胱内注入薬剤に違いを認めた。②機械学習解析：クラスタリング・Mind
MAPでは、寝返り、喫煙指数、口腔清潔、衣服着脱、BMI、脂質異常症に在院日数超過との相関を認めた。SHAPでは重要度順に、前回退院日からの経過日数、併存病名に脂質異常症、手術当日に抗悪性腫瘍剤膀胱内注入、T分類、BMIであった。重要度の低い説明変数は、呼吸状態が安定している、手術について理解している、食事摂取ができる、循環動態が安定している、尿の正常に問題がない、尿道留置カテーテルの閉塞がない、排尿障害の症状・所見がない、であった。【まとめ】経尿道的膀胱腫瘍切除術は術式として完成しており、重篤なバリアンスが少なく、重要度の低い説明変数は省略や回数減少が可能と思われる。パス設定日数、薬剤の変更なども必要である。また膀胱癌の重症度の指標として、説明変数に手術時間の追加が必要と思われた。