| Project/Area Number |
21H03166
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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 | Saga University |
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Principal Investigator |
多胡 雅毅 佐賀大学, 医学部, 准教授 (20457469)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
香月 尚子 佐賀大学, 医学部, 助教 (00571431)
山下 秀一 佐賀大学, 医学部, 教授 (10433062)
鋪野 紀好 千葉大学, 大学院医学研究院, 特任准教授 (10624009)
山下 駿 佐賀大学, 医学部, 講師 (10789415)
吉村 麻里子 佐賀大学, 医学部, 病院講師 (10894917)
甘利 香織 地方独立行政法人佐賀県医療センター好生館(総合臨床研究所), 総合臨床研究所, 医師・医療系職員 (60895233)
徳島 緑 佐賀大学, 医学部, 特任助教 (70600360)
相原 秀俊 佐賀大学, 医学部, 助教 (80509810)
徳島 圭宜 佐賀大学, 医学部, 寄附講座講師 (80593780)
中谷 英仁 静岡社会健康医学大学院大学, 社会健康医学研究科, 准教授 (80627670)
藤原 元嗣 佐賀大学, 医学部, 講師 (90571430)
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| Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2024-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥16,250,000 (Direct Cost: ¥12,500,000、Indirect Cost: ¥3,750,000)
Fiscal Year 2023: ¥4,290,000 (Direct Cost: ¥3,300,000、Indirect Cost: ¥990,000)
Fiscal Year 2022: ¥7,930,000 (Direct Cost: ¥6,100,000、Indirect Cost: ¥1,830,000)
Fiscal Year 2021: ¥4,030,000 (Direct Cost: ¥3,100,000、Indirect Cost: ¥930,000)
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| Keywords | 転倒転落 / 院内転倒 / 転倒予測 / 多施設観察研究 / 寝たきり度 |
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| Outline of Research at the Start |
転倒は患者のADLを低下させ、甚大な医療コストを生じるためその予防は重要である。これまでに複数の転倒予測モデルが開発され報告されているが、臨床現場で用いるには評価方法が複雑である。我々が開発した寝たきり度を用いた8つの評価項目からなる院内転倒予測モデルは、入院時に、短時間で、職種を問わずに、簡便に用いることができる。本モデルは同一施設の検証では識別能、Calibrationともに良好であったが、他の施設の検証では精度がやや劣っていた。本研究では医療背景が多様な、多数の施設でデータを収集し、本モデルを検証する。また、精度を向上させるため必要に応じてモデルを再構築し、臨床現場での実用化を目指す。
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| Outline of Annual Research Achievements |
我々が先行研究で開発した、寝たきり度を用いた8つの評価項目からなる院内転倒予測モデルは、入院時に、短時間で、職種を問わずに、簡便に用いることができる。本モデルは同一施設の検証では識別能、Calibrationともに良好であったが、他の施設の検証では精度がやや劣っていた。本研究は、転倒予防を行う前段階として、予防策の対象患者を選出するための転倒予測式の開発、一般化、精度の向上を目的とし、先行研究で開発した院内転倒予測モデルの妥当性を背景の異なる多施設で検証する。さらには、多施設で利用できる院内転倒予測モデルを再構築し、実用化する。
2022年は昨年度に引き続きデータ収集とクリーニング作業を継続し、2022年10月にデータをFIXし解析を実施した。その結果、我々の院内転倒予測モデルの精度は良好であることが示された。主要な結果について2023年4月の第120回日本内科学会総会・講演会で一般演題として発表し、現在英語研究論文の執筆作業を進めている段階である。またサブグループ解析、モデルの調整、再構築などのさらなる開発を進め、本予測モデルの使用に最適な集団の特定、集団ごとに異なるモデルを使用するなどの方略の検討、更に精度の高いモデルの開発などを行っていく予定である。
また転倒予測モデルの実用化に向けたアプリケーション開発については、関係者及び開発業者と打ち合わせを複数回実施し、アプリケーションについての詳細を詰め、契約内容について協議を行った。今後は開発を進め、完了後に実用化の方略について検討する予定である。
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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
データ収集、整理、クリーニング作業など計画どおりに推移している。またアプリケーション開発についても開発業者と協議を重ね、今後予定通りに業務委託契約を締結し、開発を進める予定であるため、概ね順調に進展していると判断した。
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| Strategy for Future Research Activity |
2023年度は主要な結果について英語研究論文の学術誌への掲載を目指し作業を行う。また施設ごとに院内転倒予測モデルの精度が異なっている点について、予測モデルの調整や再構築を実施する。またサブグループ解析を進め、本予測モデルの使用に最適な集団を特定する。
アプリケーションの開発を完了し、実用化について方略を検討する。
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