Development of a overall patient characteristic prediction system in stroke patients for effective rehabilitation intervention
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20H03914
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
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| Allocation Type | Single-year Grants |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 58010:Medical management and medical sociology-related
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| Research Institution | Kanagawa University of Human Services |
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Principal Investigator |
長山 洋史 神奈川県立保健福祉大学, 保健福祉学部, 准教授 (00552697)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
山内 慶太 慶應義塾大学, 看護医療学部(藤沢), 教授 (60255552)
泉 良太 聖隷クリストファー大学, リハビリテーション学部, 教授 (80436980)
池田 公平 神奈川県立保健福祉大学, 保健福祉学部, 助教 (80828179)
岸 知輝 杏林大学, 保健学部, 助教 (80845123)
友利 幸之介 東京工科大学, 医療保健学部, 准教授 (90381681)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2024-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥17,290,000 (Direct Cost: ¥13,300,000、Indirect Cost: ¥3,990,000)
Fiscal Year 2023: ¥3,120,000 (Direct Cost: ¥2,400,000、Indirect Cost: ¥720,000)
Fiscal Year 2022: ¥4,550,000 (Direct Cost: ¥3,500,000、Indirect Cost: ¥1,050,000)
Fiscal Year 2021: ¥3,250,000 (Direct Cost: ¥2,500,000、Indirect Cost: ¥750,000)
Fiscal Year 2020: ¥6,370,000 (Direct Cost: ¥4,900,000、Indirect Cost: ¥1,470,000)
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| Keywords | リハビリテーション / 予後予測 / 費用対効果 / 脳卒中 / 潜在クラス分析 / 作業療法 |
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| Outline of Research at the Start |
患者の状態像に応じた脳卒中後のリハビリテーションの効果と費用対効果を検証し，入院時の患者の状態から1日のリハ投入量（リハ密度）を算出するシステムを開発する．具体的には，「効果的な患者の状態像の可視化」，「全体像の予測モデルを作成」，予測モデルの妥当性の検証による「実現化」までが本研究のゴールであると考えている．患者特性に合わせたリハ密度を算出するシステムを開発することで，患者にとって効率的なリハ医療の提供のみならず，医療費の適正化に繋がる政策立案が可能となることが期待される．
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究の最終的なゴールとしては，対象者の状態に応じたリハビリテーションの適切な投与量を算出するシステムを開発することで，効率的なリハビリテーションの提供に寄与することである．
本年度の成果としては，主に以下の２点である．
①急性期における積極的作業療法の効果の検証
これまで，急性期における積極的なリハビリテーションの効果についてはある程度の見解が示されているものの「どのような介入」が効果的であるかは不明瞭なままであった．この研究では，急性期からの積極的な作業療法は，日常生活活動の自立度の向上や入院期間の短縮につながることが示唆された．さらに，サブグループ解析にて，積極的な作業療法が効果的である患者像について，認知機能が重度であるなど同定することができた．この結果は，急性期から積極的な作業療法を実施することが奨励される患者像について一定の見解を示すものであると考えられる．この結果については，国内・国際学会で発表し，国際誌にPublishされている．
②急性期において，高密度のリハビリテーションが効果的である患者特性を同定できたこと
この成果は，これまで経験値に基づいて実施されてきたリハビリテーションの投与量について，データに基づく「可視化」ができたと考えられる．この成果は，国際学会にて発表している．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
新型コロナウイルス感染症拡大の影響で研究会議の延期等により若干の遅れはあるものの概ね順調に進んでいる．
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| Strategy for Future Research Activity |
本研究の進捗により，比較的大きなデータでのリハビリテーションの「可視化」がある程度できたと考えられる．次は，これらの成果をもとに，「予測」モデルの作成に着手していきたいと考えている．
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Report
(2 results)
Research Products
(8 results)
