| Project/Area Number |
21K09087
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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 55060:Emergency medicine-related
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| Research Institution | Nippon Medical School |
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Principal Investigator |
布施 明 日本医科大学, 医学部, 教授 (80238641)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
小山 博史 東京大学, 大学院医学系研究科(医学部), 教授 (30194640)
布施 理美 日本医科大学, 大学院医学研究科, 研究生 (30229083)
落合 秀信 宮崎大学, 医学部, 教授 (40224258)
石井 浩統 日本医科大学, 医学部, 助教 (50614830)
宮内 雅人 高知大学, 教育研究部医療学系臨床医学部門, 准教授 (60312063)
大西 光雄 独立行政法人国立病院機構大阪医療センター(臨床研究センター), その他部局等, 科長・グループリーダークラス (70597830)
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| Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2024-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2022)
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| Budget Amount *help |
¥4,290,000 (Direct Cost: ¥3,300,000、Indirect Cost: ¥990,000)
Fiscal Year 2023: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000)
Fiscal Year 2022: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000)
Fiscal Year 2021: ¥1,690,000 (Direct Cost: ¥1,300,000、Indirect Cost: ¥390,000)
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| Keywords | 離散事象シミュレーション / 待ち行列モデル / 大規模地震 / 津波 / 未治療死 / 防災・減災 / 保健医療活動チーム / 広域医療搬送 / 人的被害 / 医療崩壊 / 災害拠点病院 / 保健医療チーム / DMAT / 待ち行列システム |
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| Outline of Research at the Start |
研究代表者らは首都直下地震でのシミュレーション・システムの開発を行い、世界ではじめて発災後の医療対応の経過を俯瞰するデータを算出した。
適切な医療対応がなされなければ、新たに6500人超が負傷の増悪による災害関連死に陥ることが危惧される結果となった。
現在、ボトルネックの解消を検討することで課題解決を検討している。
本システムを発展させ、世界最大級の南海トラフ地震発生後の災害医療支援の過程で、有限な医療リソースを用いて最適解を導き出せる新たなシミュレーション・システムに必要な技術を開発する。
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| Outline of Annual Research Achievements |
南海トラフ地震の被害想定では負傷者数は50万人超が想定されているが発災急性期の医療対応を俯瞰して予測した検討は未だなされていなかった。今回、研究代表者らが開発した災害医療対応シミュレーション・システムを用いて、南海トラフ地震の急性期の災害医療対応を予測した。本研究の目的は「南海トラフ地震の災害医療対応シミュレーション・システムを構築して、広範囲にわたる被災地域の医療支援の現実最適解を得るために必要な因子を導く」ことである。
そこで、最初に負傷者数の多い主要8府県（静岡県、愛知県、三重県、大阪府、和歌山県、徳島県、愛媛県、高知県）における未治療死数を算出した。「未治療死」は“自然災害等の発生後、災害による直接死を免れたもののその後、適切な医療を受けることができないことによる死亡”と定義した。現状では大阪府を除く7県で未治療死者数は重症者数の6割以上となった。重症者数における未治療死者数の割合を未治療死率とすると、高知県（85.0%）、三重県（81.5%）では未治療死率は8割以上となり、和歌山県（79.5%）、静岡県（78.7%）、徳島県（75.4%）、愛媛県（66.7%）、愛知県（64.1%）の順となった。
次に、防災・減災対策を現状よりさらに進めた場合の未治療死に与える影響を試算した結果、全ての府県で未治療死者数が減少していることが判明した。高知県の未治療死減少率（現状の未治療死者数に対する減災後の未治療死者数の減少の割合）は91.1%であり、愛媛県92.3％、和歌山県99.2%、徳島県99.3%となり、未治療死者数は9割以上減少した。
未治療死対策を講じる上で参考となる指標が重症者ベッド占有率（2次医療圏ごとの1病床あたりの重症者数）である。重症者ベッド占有率が0.5を超えると未治療死数が増加することが明らかとなり、未治療死を抑える施策を考える際に有効な指標と考えられた。
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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
南海トラフ地震で傷病者数の多い府県における現在の急性期医療対応での状況と、今後予定される防災・減災対策が施行された場合の医療対応の予測を数値として示すことができ、進捗状況はおおむね順調である。
これらの結果をもとに、医療対応の成否を左右する保健医療活動チームや広域医療搬送の予測を今後行う予定である。
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| Strategy for Future Research Activity |
最終年度では、保健医療活動チームや広域医療搬送の規模などで未治療死がどのように変化するかを検討し、南海トラフ地震の医療支援の現実最適解を得るために必要な因子を検討する予定である。
具体的には、保健医療活動チームと広域医療搬送等の検討を行う。検討を行う際には、現行の全災害拠点病院が機能する状態をデフォルトとし、浸水ハザードマップや予想震度を加味して災害拠点病院が機能停止も想定した予測も行う。さらに、南海トラフの発災が、感染症パンデミックと重なった場合なども想定する。
１．保健医療活動チーム；現行の保健医療活動チーム数で各府県に割り当てを行った場合に、どこまで未治療死数を軽減できるのか、逆に、未治療死数軽減に寄与するためには保健医療活動チーム数はどの程度を維持しなければならないのかを検討する。
２．広域医療搬送；現行で想定されている空路による広域医療搬送能力を増強させたときの未治療死数の変化、さらに空路以外の方法、すなわち陸路、海路などを想定したときの未治療死数の変化を解析する予定である。１）空路；現行で空路搬送では自衛隊機が想定されている。実施済みの大規模地震時医療活動訓練を参考にこれまで想定されてきた規模と、最大限に見積れる規模で解析を行う。２）陸路；これまで陸路での検討はなされていない。鉄路による傷病者の搬送は戦時で行われており、多数の傷病者搬送手段として認知されている。COVID-19パンデミック時（2020年）にフランスではTGVによる患者搬送が行われた。被災地の境界を鉄路の起点とした広域医療搬送の有用性について今回、検討を行う。３）海路；民間船を傷病者搬送に用いた場合と病院船を想定した場合で予測を行う。
これらの検討により、南海トラフ地震の医療支援を最適にする条件を想定する。
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