2017 Fiscal Year Annual Research Report
Development of an adverse effect alert system and encouragement for patients self-caring using a mobile device for cancer patients undergoing chemotherapy at outpatient setting
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17H04446
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| Research Institution | National Center for Global Health and Medicine |
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Principal Investigator |
外崎 明子 国立研究開発法人国立国際医療研究センター, 国立看護大学校, 成人看護学教授 (20317621)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
松澤 智史 東京理科大学, 理工学部情報科学科, 助教 (20385529)
田畑 耕治 東京理科大学, 理工学部情報科学科, 講師 (30453814)
竹田 雄一郎 国立研究開発法人国立国際医療研究センター, その他部局等, 第3呼吸器内科医長 (70727156)
浅野 真誠 徳山工業高等専門学校, その他部局等, 准教授 (80408707)
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| Project Period (FY) |
2017-04-01 – 2020-03-31
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| Keywords | 癌化学療法 / 有害事象 / モバイル通信システム / セルフケア / 予防医療 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究は外来で癌化学療法（以下、化療）を受ける者を対象に、双方向性のモバイル通信機器（Tablet）を利用して、在宅期間中に発症の危険性がある有害事象（特に発熱性好中球減少症（以下、FN））の早期発見、受診の促し、セルフモニタリング（自己体調への気づき、経過記録）を強化する通信システムを開発し、患者の自己管理能力の向上を目指すものである。
研究初年度である平成29年度は、これまでの当研究班の研究成果に基づき有害事象モニタリングシステムの構築を進めた。本システムは以下の3要素より構成される。①【患者側アプリケーション】化療後の対象患者が自宅よりTablet端末から、計測データ（体温、経皮的酸素飽和度等）と体調の自己評価レベル（息切れ、疲労感、食欲、全体的体調等）を連日送信する、さらに患者の状況に応じたアラートや必要情報を表示する。②【調査員側アプリケーション】患者基本情報データ（疾患名、化療レジメン、血液検査値等）を送信する、③【サーバ側アプリケーション】患者・調査員認証機能、患者・調査員データ編集、FN発症予測式との連携機能の3機能を有し、個人情報の漏出がない堅牢なセキュリティを保持し、データを格納するPCと連結する、という構造となっている。これらの中で、①の連日患者より送信されるデータに基づき、FN、FN以外の感染症、その他の深刻な身体症状が予測される場合の対応について、詳細なアルゴリズムを作成した。調査施設（国立国際医療研究センター病院）で外来癌化療医療スタッフと討議を重ね、実情に適合するアルゴリズムとした。今後はこのアルゴリズムに沿って、適切なアラート、セルフモニタリングが強化されるような情報が適切に発信され、送信されたデータが蓄積されるか試運転を行い、倫理審査委員会への申請後に、実際の患者への適用を進める予定としている。
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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
システム開発を委託する開発業者との業務契約について、書類作成、審査等で想定以上の時間を要した。しかし年度末にシステムはほぼ完成し、試運転に移行できる状況となっており、おおむね順調に進展していいると考えられる。
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| Strategy for Future Research Activity |
作成したシステムのアルゴリズムに沿って、適切なアラート、セルフモニタリングが強化されるような必要情報が適切に発信されているか、患者サイドおよび調査員サイドより送信されたデータが適切にデータ保存用PCに蓄積されるかを検証する試運転を行う。
さらにこの結果に基づいて微調整後、本システムの運用とその効果を検証する調査について研究倫理審査委員会の承認後、実際の患者への適用を進めることを平成30年度の予定としている。
データ蓄積後（平成30～31年度）はこのデータベースに基づき、FN発症予測式を開発する予定である。
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