自発運動(GMs)評価精度向上と実践体制構築を可能とする評価訓練システムの開発
Project/Area Number |
21K11216
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Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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Allocation Type | Multi-year Fund |
Section | 一般 |
Review Section |
Basic Section 59010:Rehabilitation science-related
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Research Institution | Oita University |
Principal Investigator |
前田 知己 大分大学, 医学部, 准教授 (80264349)
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Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
小林 修 大分大学, 医学部, 助教 (30795604)
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Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2025-03-31
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Project Status |
Granted (Fiscal Year 2022)
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Budget Amount *help |
¥4,160,000 (Direct Cost: ¥3,200,000、Indirect Cost: ¥960,000)
Fiscal Year 2024: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000)
Fiscal Year 2023: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000)
Fiscal Year 2022: ¥650,000 (Direct Cost: ¥500,000、Indirect Cost: ¥150,000)
Fiscal Year 2021: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000)
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Keywords | general movements / fidgety運動 / writhing運動 / 脳性麻痺 / 早産児 / general movement / 神経発達症 / 自発運動評価 |
Outline of Research at the Start |
乳児期早期の自発運動 General Movements;GMs 評価を広く実践するシステムを構築する。GMs評価は脳性麻痺に代表される発達予後予測に有用な優れた評価法であるが、本邦では評価のトレーニングを受ける機会が少なく広く実践されていない。本研究成果は、多施設・複数の評価者が連携することにより、継続的な評価者のトレーニングと評価精度の向上を可能とする。さらに評価の質が担保される。研究を通じて収集された臨床情報、GMs記録とその評価、発達予後は、日本人のGMsアーカイブとして保存・公開し、本邦における新生児乳児期の自発運動に関する基礎・臨床研究の重要な基礎資料とする。
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Outline of Annual Research Achievements |
General Movements(GMs)評価は神経発達予後予測に有用であるが、評価者が判定精度を維持するには継続的な判定トレーニングの機会が必要である。本研究では遠隔で多くの評価者が連携して評価を行うことで、評価制度を高めることと、評価者個々の判定能力を維持することを目的としている。多評価者と判定を行うためのWeb供覧システムは既に構築し運用している。本年度は研究計画に従い、多評価者が連携してGMs判定を行う調査を実施中であり、順調に調査は進展している。調査は早産期、満期、修正3-4カ月時の3つの時期、様々なパターン別に判定精度を検討できるように計画して行っている。次年度に成果を公表し、提唱するシステムの問題点を明らかとし改善を行い最終的な研究成果とする予定である。 並行して様々なGMs判定カテゴリーの記録を収集も行っており、研究成果としての本邦のGMsアーカイブの作成も行っている。
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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
現在構築した多評価者連携評価システムを用いて、多評価者が参加してGMs判定を行う方法の判定精度調査を実施中である。2023年夏に調査を終了し、解析作業に入る予定である。
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Strategy for Future Research Activity |
判定精度が低い場合は、精度が高くなる評価者に割り付ける判定精度係数を検討し直す。また本システムでは判定精度が低いということは、評価者の意見が割れている場合が多いので、それは正常か異常か判定が悩ましいという判定カテゴリーにすれば、評価を実践するには問題がないと考えている。
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Report
(2 results)
Research Products
(6 results)