休職中の多角的心身データの多変量解析による復職レジリエンス予測モデルの構築
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22K11310
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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 59010:Rehabilitation science-related
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| Research Institution | Nagoya University |
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Principal Investigator |
星野 藍子 名古屋大学, 医学系研究科(保健), 講師 (10534406)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
天野 成昭 愛知淑徳大学, 人間情報学部, 教授 (90396119)
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| Project Period (FY) |
2022-04-01 – 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: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000)
Fiscal Year 2022: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000)
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| Keywords | うつ病 / 復職支援 / リワーク / 復職 / メンタルヘルス / うつ / 多変量解析 / 休職 |
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| Outline of Research at the Start |
就労ストレスによるメンタルヘルスの悪化で休職する者が年々増加し、しかもその休職者が復職を果しても、約半数が５年以内に再度メンタルヘルスを悪化させ再休職や離職に至るという現状は、個人的にも社会的にも大きな損失となっている。この原因の一つに、復職後の就労ストレスに耐える能力(復職レジリエンス)が不十分であるにもかかわらず休職者を復職させている点がある。本研究では多変量解析手法を用いて、休職者の心身状態の多角的データから復職レジリエンスを予測するモデルの構築を目指す。このモデルを活用することで科学的・合理的な復職の可否判断が可能となり、再休職や離職を防止するという大きな社会的意義を持つ。
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| Outline of Annual Research Achievements |
①データの継続収集：対象者の活動量や心理的側面、基礎情報、復職後の勤務状況などの多角的データを収集した。現時点で通算100名程度のデータを収集した。
②予備解析の実施：復職レジリエンスモデルの説明変数になり得る要素について、単変量での解析行った。本年度は主として以下の3点について発表及び報告を行った。
まずカルテデータに含まれるテキストデータを一つの因子として取り出した。これらを自然言語解析を用いて解析し、テキストに含まれている感情のスコアを産出し、休職期間との関係を検討た。その結果、怒りの因子は休職を延長し、悲哀の因子は休職期間を短縮することが解明された。この内容について学術誌にて報告を行った。さらに、感情だけではなく一般的に使用される別の辞書を使用したところ、休職者の復職支援中に「社会」に関する用語が多く発言されるほど、休職期間が短いことが示唆された。本内容については現在投稿中である。
次に休職中初期の心理社会的データ、インタビューデータを混合研究法にて解析し、初期に特徴的な生活の障害について解明した。その結果、食欲や睡眠の問題が初期には共通して起こることが示唆された（現在査読中）。さらに対象者の活動量について、休職期間中のデータを解析し、復職後に必要とされる活動量とのギャップについて検討した。その結果、復職支援プログラムに参加することで得られる活動量は復職後に必要とされる活動量に至っていない可能性が示唆された。この内容については学会で発表を行っている。
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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
コロナ禍ということもあり、対象者数の変動はある者のおおよそ順調にデータは収集できている。
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| Strategy for Future Research Activity |
データの収集を継続するとともに、単変量の解析から予測モデルの構築へと解析を進める予定である。当初予定の７５％のデータ数が収拾できた段階で予測モデルを作成していく。
また単変量の解析について有意な結果が得られた場合は、報告を怠らず、社会へと還元するように努める。
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Report
(1 results)
Research Products
(8 results)
