| Project/Area Number |
21K10994
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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 58080:Gerontological nursing and community health nursing-related
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| Research Institution | Gifu University |
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Principal Investigator |
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
纐纈 朋弥 岐阜大学, 医学部, 教授 (40457114)
西田 友子 岐阜大学, 医学部, 准教授 (70621762)
田中 健太郎 岐阜大学, 医学部, 助教 (50755832)
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| Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2025-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2024)
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| Budget Amount *help |
¥2,210,000 (Direct Cost: ¥1,700,000、Indirect Cost: ¥510,000)
Fiscal Year 2023: ¥390,000 (Direct Cost: ¥300,000、Indirect Cost: ¥90,000)
Fiscal Year 2022: ¥260,000 (Direct Cost: ¥200,000、Indirect Cost: ¥60,000)
Fiscal Year 2021: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000)
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| Keywords | 後期高齢者 / 介護予防 / 保健事業 / 評価 / ビッグデータ / 糖尿病性腎症重症化予防 / ハイリスクアプローチ / 一体的実施 / フレイル / KDBシステム / 低アルブミン / 低体重 / 国保データベース（KDB） / ニューラルネットワーク / 一体的実施事業 / 事業評価 / 国保データベース（KDB）システム / 生活習慣病予防 / 高齢者 |
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| Outline of Research at the Start |
令和2（2020）年4月から開始された高齢者の「保健事業」と「介護予防」の一体的な実施に基づく事業の評価を通して、メタボリック・シンドロームやフレイルの状態の方、及びそのような状態になりそうな方の体重やBMI、血圧や血糖値を始めとする各種検査値、生活習慣や傷病の維持・改善、さらには医療費や調剤費の抑制に短期的、中長期的に効果が期待される事業のあり方を研究しています。
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| Outline of Final Research Achievements |
I analyzed health checkup data for people aged 75 or older in 42 municipalities in Gifu Prefecture extracted from the National Health Insurance Database System (KDB system) and clarified the current state of malnutrition and anemia, as well as related factors.
I also clarified the effects of interventions in projects to prevent the worsening of lifestyle-related diseases and diabetic nephropathy, which were implemented in a large number of municipalities among integrated projects to implement health care services and nursing care prevention for the elderly.
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
「保健事業」と「介護予防」の一体的な実施に基づく事業の評価を通して、後期高齢者の身体組成や血液・生化学データ、生活習慣等が変化し得る一エビデンスを得ることができた。ウェルビーイングの向上を目指す保健事業や介護予防の新たな事業のPDCAサイクルを円滑かつ効果的に回すためにも、当該研究は重要な位置づけにあると考える。
また、従来の統計学的なアプローチに留まらず、ニューラルネットワークによる機械学習の解析を試みたことにより、統計学的なアプローチによる解析結果の補完や新たな問題提起につながった。
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