| Project/Area Number |
25K14527
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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 | National Hospital Organization Murayama Medical Center |
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Principal Investigator |
下村 忠賛 独立行政法人国立病院機構村山医療センター(臨床研究部), リハビリテーション科, 医員 (40990809)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
植村 修 独立行政法人国立病院機構村山医療センター(臨床研究部), 臨床研究部, 臨床研究部長 (90365396)
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| Project Period (FY) |
2025-04-01 – 2028-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2025)
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| Budget Amount *help |
¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000)
Fiscal Year 2027: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000)
Fiscal Year 2026: ¥130,000 (Direct Cost: ¥100,000、Indirect Cost: ¥30,000)
Fiscal Year 2025: ¥390,000 (Direct Cost: ¥300,000、Indirect Cost: ¥90,000)
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| Keywords | 脊髄損傷 / 排尿障害 / 予後予測 / 機械学習 / 間欠的自己導尿 |
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| Outline of Research at the Start |
脊髄損傷による排尿障害は、日常生活や社会活動に大きな制約をもたらし、生活の質を著しく低下させる。排尿管理は身体機能のみならず心理面にも関わる重要な課題であり、自立の可能性に対する患者の関心は高い。早期に予後を予測できれば、リハビリの目標設定や介入計画に活用でき、生活の見通しについて患者・家族への情報提供にも役立つ。これまで高精度かつ汎用性のある予測モデルは確立されていない。そこで本研究では、医療分野でも注目される機械学習を用い、入院時の身体所見から退院時の排尿管理自立度を予測するモデルを構築する。
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