部署配置における看護師の職務満足度の変化を予測する機械学習モデルの開発と検証

• Project/Area Number: 25K13752
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 58050:Fundamental of nursing-related
• Research Institution: Tohoku University
• Principal Investigator: 原 ゆかり 東北大学, 医学系研究科, 助教 (20756259)
• Project Period (FY): 2025-04-01 – 2029-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2025)
• Budget Amount: ¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000); Fiscal Year 2028: ¥1,690,000 (Direct Cost: ¥1,300,000、Indirect Cost: ¥390,000); Fiscal Year 2027: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000); Fiscal Year 2026: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000); Fiscal Year 2025: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000)
• Keywords: 職業価値観 / 看護師 / 機械学習モデル / 病院 / 職務満足

Outline of Research at the Start

病院看護師の部署異動によるストレス、バーンアウトの増加など、部署異動による負の影響が報告されている。本研究では中・大規模病院の看護部長らとともに、看護師のスキル・人間関係等を測定し部署異動後の職務満足度を予測する機械学習モデルの開発を行う。さらに、病院看護師全体の職務満足度、離職率、看護部長の配置決定にかかる業務量を指標とし、同病院において機械学習モデルの精度および効果検証を行う。