看護師の意識レベル評価における思考プロセスに関する研究
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19K10961
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 58060:Clinical nursing-related
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| Research Institution | Daito Bunka University |
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Principal Investigator |
本山 仁美 大東文化大学, スポーツ健康科学部, 准教授 (90316620)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
滝沢 隆 大東文化大学, スポーツ健康科学部, 講師 (60787878)
山口 浩美 大東文化大学, スポーツ健康科学部, 助教 (60738243)
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| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2024-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2022)
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| Budget Amount *help |
¥4,160,000 (Direct Cost: ¥3,200,000、Indirect Cost: ¥960,000)
Fiscal Year 2021: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000)
Fiscal Year 2020: ¥650,000 (Direct Cost: ¥500,000、Indirect Cost: ¥150,000)
Fiscal Year 2019: ¥2,080,000 (Direct Cost: ¥1,600,000、Indirect Cost: ¥480,000)
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| Keywords | GCS評定 / 看護師 / 講習会参加 / 正答率 / 意識レベルスケール / 関連要因 / 意識レベル / 思考プロセス / GCS |
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| Outline of Research at the Start |
意識レベル評価はスケールを用いた帰納的推論であるため、誤判定の原因にスケールの問題だけでなく、意識レベルの評価にバイアスなどが関与している可能性が考えらえる。本研究では、意識レベル評価における思考プロセスを解明することを目的に、以下の３つの研究をおこなう。研究①は意識レベル評価に関する看護師の実態を把握する。研究②はGCS正答率が経験、知識などの要因に影響しているか検証する。研究③はGCS判定の思考プロセスを明らかにし、また研究②で明らかとなった要因ごとにプロセスに違いやバイアスの存在を検討する。
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究は意識レベルスケールのグラスゴー・コーマ・スケール（以後GCS）評価に関する移行プロセスを解明するために行っている。研究は看護師の意識レベル評価に関する実態調査とGCS評定時における思考プロセスの解明から構成されている。2019年度に実施した看護師の意識レベル評価に関する実態調査では、462名を対象に分析をおこない、先行研究と同様に最良言語反応と最良運動反応の評定で誤答が多いことが示された。そこで次の研究では誤答の多い最良言語反応（V3とV4）、最良運動反応（M3、M4、M5）の事例を作成し、日頃GCSを使用している看護師に事例の評定に関してインタビュー調査を計画している。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
4: Progress in research has been delayed.
Reason
研究対象者の条件が、新型コロナ感染症の対応で多忙な看護師に該当するため、対象者の協力得にくい状況が続いている。2022年度は対象者募集方法をリサーチ業者の依頼など模索したが、対象者が特殊であるため困難を要し、研究が進まない状態であった。
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| Strategy for Future Research Activity |
新型コロナ感染症の扱いも変化し、現場の看護師の負担も変化することが考えられる。また、新型コロナ感染症患者の増加はある程度パターン化してきているため、応募時期などを見極め、何回かに分けて協力者を応募することや、調査時間をできるだけ短くして負担が少なくなるように、調査項目を厳選していく。
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Report
(4 results)
Research Products
(2 results)
