Establishment of an algorithm for assessing fall risk with considering medical and statistical perspectives

Research Project

Project/Area Number	20K10323
Research Category	Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
Allocation Type	Multi-year Fund
Section	一般
Review Section	Basic Section 58010:Medical management and medical sociology-related
Research Institution	Sojo University
Principal Investigator	Tokunori Ikeda 崇城大学, 薬学部, 准教授 (00613530)
Co-Investigator(Kenkyū-buntansha)	山ノ内祥訓熊本大学, 病院, 特任助教 (40772348) 近本亮熊本大学, 病院, 教授 (10419640)
Project Period (FY)	2020-04-01 – 2023-03-31
Project Status	Completed (Fiscal Year 2022)
Budget Amount *help	¥2,340,000 (Direct Cost: ¥1,800,000、Indirect Cost: ¥540,000) Fiscal Year 2022: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000) Fiscal Year 2021: ¥520,000 (Direct Cost: ¥400,000、Indirect Cost: ¥120,000) Fiscal Year 2020: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000)
Keywords	転倒転落 / アセスメントアルゴリズム / 医療教育 / 転倒転落アルゴリズム / 統計
Outline of Research at the Start	本研究は、「過去に熊本大学病院に入院した患者の年齢や性別、臨床症状等を利用して、これらの相関関係を考慮して臨床症候や既往を組み合わせた上で、転倒転落の危険性を評価するアルゴリズムを構築し、運用開始段階にまで整備する」ことを目的とした研究である。
Outline of Final Research Achievements	In this study, we established an algorithm for assessing fall risk with considering medical and statistical perspectives, especially considering combinations of patient information (pathology, symptoms, and medical history) but not using conventional scoring methods. By using a program, we collected patient information including fall assessment sheet information and general patient data such as age and gender from electronic medical records of patients admitted to Kumamoto University Hospital over the past two years. Based on these data, we constructed a fall assessment algorithm and published the results in a paper. We also developed a web application based on the proposed assessment algorithm.
Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements	我々が開発した転倒転落アセスメントアルゴリズムは、(1) 実臨床に沿った形式で、転倒転落リスクに関係した9つの重要因子を利用、(2) スコア方式ではないため、看護師以外の医療者も理解しやすく、評価も可能、(3) 転倒転落リスク度に応じて4グループに分類、(4) 転倒を引き起こすリスク要因が多因子的であることを踏まえ、臨床症状の組み合わせを考慮した分岐図を採用という４つの特徴を有している。そのため、構築したアセスメントアルゴリズムは多くの病院に適応可能であり、広く社会に受け入れられる可能性が高い。