| Project/Area Number |
23K09559
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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 58010:Medical management and medical sociology-related
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| Research Institution | Juntendo University |
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Principal Investigator |
近藤 聡英 順天堂大学, 医学部, 教授 (70338359)
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| Project Period (FY) |
2023-04-01 – 2026-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥4,810,000 (Direct Cost: ¥3,700,000、Indirect Cost: ¥1,110,000)
Fiscal Year 2025: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000)
Fiscal Year 2024: ¥520,000 (Direct Cost: ¥400,000、Indirect Cost: ¥120,000)
Fiscal Year 2023: ¥3,380,000 (Direct Cost: ¥2,600,000、Indirect Cost: ¥780,000)
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| Keywords | 手術時間 / 手術室イベント / 手術室 / 効率的運用 / 医療均霑性 |
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| Outline of Research at the Start |
本研究では、既存の施設の効率的な運用法を明確化することを目的とし、病院稼働額の半分以上を占めるとされる外科系診療、とくに手術室の効率的運用の評価法を確立することを目的とする。
本研究で得られた成果により、すでに整備された病床配置を大きく変更することなく、自施設で適切な外科的治療対象疾患を選択することが可能となる。これにより病院は経営上の安定が得られ、不採算疾患診療へのゆとりが生じる。この結果、医療の均霑性を大きく損なうことなく、国民に財政的にも診療的にも適切な医療環境を継続的に提供できることとなる。
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究は、手術室の効率的な運用により、手術室運営にかかる諸経費を最小化し、手術内容に応じて最適化した手術室の使用を提案すべき要素を明らかにする研究である。
研究の第一段階として、電子カルテおよび記録に残されたデータを解析可能な情報の抽出を行った。
本年の第二段階は、このデータに対して、手術手技で時間を要する、非効率的要素の抽出を行うことを試みた。しかしながら、単一診療科の手術室の専有時間解析を少数開始したところで、同一保険病名における術式であっても、手術開始から終了までの時間、手術終了から次の手術で使用可能になるまでの時間に関しては、ばらつきが大きくその分散値から機械的解析に適さなく、開発プログラムでの許容分散値を極めて大きく逸脱することが判明した。
この形でのデータ解析を試験的に解析プログラムにのせると、効率化解析が実状の運用に結びつかないことが明らかとなった。
したがって、第二段階でのデータ処理に戻り、基礎データの抽出法を変更することとした。具体的には、この基礎データ抽出元には不十分なイベントしか記載されていないため、イベンを明らかとするデータ抽出を開始した。すなわち、手術室における全てのイベントを抽出対象とするし、それぞれのイベント間の時間要素が抽出可能なようにプログラムした。
このデータは解析項目が巨大なため、新規に解析可能な計算機を検討しながら、少数解析でのこの方法の妥当性を、統計的手法で開始している。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
研究進捗に記載した通り、データの整理と適切な項目設定に時間を要している。これは、現在までに明らかになっている要素が少ないため、一定程度、対象に関する試験的解析をお繰り返す必要があるためである。解析法に関する研究は同時に進行しており、予定した研究成果が期待できると想定される。
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| Strategy for Future Research Activity |
現在の試験的解析を繰り返すことで、統計学的解析に適したデータ管理が可能になることが期待される。これが安定した段階で、試験的解析を自動化する方法が見出されている。この方法も新しい知見であり、解析データの整然化により、データ解析が急速に進むことが期待される。
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