Developing the information systems of healthcare support services for public assistance recipients
| Project/Area Number |
20K20774
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Challenging Research (Exploratory)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Review Section |
Medium-sized Section 8:Sociology and related fields
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| Research Institution | Kyoto University |
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Principal Investigator |
近藤 尚己 京都大学, 医学研究科, 教授 (20345705)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
西岡 大輔 大阪医科薬科大学, 研究支援センター, 講師 (90901041)
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| Project Period (FY) |
2020-07-30 – 2024-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥6,240,000 (Direct Cost: ¥4,800,000、Indirect Cost: ¥1,440,000)
Fiscal Year 2022: ¥2,600,000 (Direct Cost: ¥2,000,000、Indirect Cost: ¥600,000)
Fiscal Year 2021: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000)
Fiscal Year 2020: ¥2,210,000 (Direct Cost: ¥1,700,000、Indirect Cost: ¥510,000)
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| Keywords | 健康の社会的決定要因 / 健康格差 / 生活保護 / 健康管理支援 / 機械学習 / マーケティング / 福祉事務所 |
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| Outline of Research at the Start |
生活困窮者は様々な健康課題を抱えていることが多く、その実態把握と支援法の開発が求められる。自治体が所有する生活保護受給者の住民基本データや医療扶助・介護扶助レセプトデータを用いて、1)生活保護受給者の社会関係や生活背景についての新たな詳細データを追加し、最適な支援プランを提示するアルゴリズムを開発する。また、2)支援プランの効果の有無、および効果に影響を及ぼす要因を明らかにする。これらにより、提示する支援プランの妥当性を高め、生活保護受給者への健康管理支援を効率的・効果的に推進する新しい情報システムの基盤となる知見を得る。
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| Outline of Annual Research Achievements |
今年度は、分析結果の出版に時間を要したため年度持ち越しとした論文を出版した。生活保護受給世帯に暮らす高齢者のデータをソフトクラスタリングの手法で分析し、男女ともに５つ程度のクラスタを抽出した。抽出したクラスタの属性や、提供すべきケア内容の検討等を行った。また、作成したデータを活用して複数の分析を行い、論文化して出版した。具体的には、予定外の喘息ケア目的の通院がどのような属性の生活保護受給者に多いかを明らかにした。また、全国規模の高齢者データを用いて、歯科受診の頻度がその有病割合に反して一般集団よりも低調であることを明らかにした。これらの分析結果をもとに、プロトタイプとして作成したケースワーカー支援のためのデータツールに実装するためのアルゴリズムを構築した。
成果を踏まえて、書籍・シンポジウム、研修会等での成果公表をすすめた。また、本研究で確立した支援者への支援データツール導出アルゴリズムを、生活保護世帯の子どもへと実装するための新たな研究プロジェクト（JST-RISTEX助成「地域とつくる「どこでもドア」型ハイブリッド・ケアネットワーク」（代表・近藤尚己）を立ち上げ並行して研究をすすめた。さらに、今後より効率的・標準的に優先的に支援対象とするべき生活保護受給者をスクリーニングするための標準質問票を作成する社会福祉推進事業の実施（厚生労働省委託）や関連する厚生労働科学研究（特別研究）へとつながった。
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Report
(4 results)
Research Products
(56 results)
