| Project/Area Number |
19K11285
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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 58080:Gerontological nursing and community health nursing-related
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| Research Institution | Seirei Christopher University |
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Principal Investigator |
吉本 好延 聖隷クリストファー大学, リハビリテーション学部, 教授 (60627371)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
田中 守 中部大学, 応用生物学部, 准教授 (00612350)
坂本 飛鳥 西九州大学, リハビリテーション学部, 講師 (90758715)
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| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2025-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥3,250,000 (Direct Cost: ¥2,500,000、Indirect Cost: ¥750,000)
Fiscal Year 2022: ¥520,000 (Direct Cost: ¥400,000、Indirect Cost: ¥120,000)
Fiscal Year 2021: ¥390,000 (Direct Cost: ¥300,000、Indirect Cost: ¥90,000)
Fiscal Year 2020: ¥390,000 (Direct Cost: ¥300,000、Indirect Cost: ¥90,000)
Fiscal Year 2019: ¥1,950,000 (Direct Cost: ¥1,500,000、Indirect Cost: ¥450,000)
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| Keywords | 要介護高齢者 / 転倒 / 予測因子 / 高齢者 / 慢性疼痛 / 睡眠障害 / 要介護 / 予測 / 地域 |
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| Outline of Research at the Start |
脳卒中者の転倒を予測する指標の有効性を調査した我々の先行研究では、バランス能力と歩行能力の評価を組み合せた指標によって、転倒が予測できることを明らかにしたが、転倒予測指標の精度は不十分であり、適応も一部の対象者のみに限られていた。本研究では、①バランス能力、歩行能力、転倒恐怖感、身体活動量、栄養状態、服薬状況など様々な転倒予測因子を多角的に検証して、転倒予測指標の精度を向上させる、②脳卒中者や認知症者など一部の対象に限らず、様々な疾患・症候を有する要介護高齢者を対象にすることで、従来の転倒予測指標では適応できなかった、多くの要介護高齢者に適応可能な新たな転倒予測指標を開発する。
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| Outline of Annual Research Achievements |
地域在住要介護高齢者の転倒予防対策は、バランス能力の低下や歩行能力の低下に対する運動療法や環境整備などのアプローチが行われてきた。しかし、これら従来のアプローチだけでは、要介護高齢者の転倒を予防することは困難であったことから、転倒に関連する新たな因子を調査・検討する必要があった。
本研究では、地域在住要介護高齢者の転倒に関連する因子を前向きに1年間調査した。転倒関連因子としては、バランス能力、歩行能力などの身体機能の他に、身体活動量、慢性疼痛、睡眠障害、抑うつ、認知機能、服薬状況、栄養状態などを調査し、多角的な観点で転倒関連因子を調査した。その結果、要介護高齢者の転倒は、慢性疼痛・睡眠障害・抑うつが直接的、または間接的に関連していることが明らかになった。
要介護高齢者の転倒のメカニズムを明らかにすることができれば、転倒の治療の選択肢が増える可能性があり、学術的にも、臨床的にも意義深いと考えられる。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
新型コロナの影響で、当初予定したサンプルサイズを十分確保することができなかった。
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| Strategy for Future Research Activity |
今年度が最終年である。ベースラインのデータ測定は全て終了し、概ね250例程度を確保することができた。1年間の転倒状況については、引き続き追跡調査を行い、できるだけドロップアウトが少なくなるよう工夫する。
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