災害後のＱｏＬ回復につながるＰＴＧレジリエンスモデルの構築

2018 Fiscal Year Research-status Report

• Project/Area Number: 17K12622
• Research Institution: Chuo University
• Principal Investigator: 久徳 康史 中央大学, 研究開発機構, 機構准教授 (70569706)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 檀 一平太 中央大学, 理工学部, 教授 (20399380) ; 山科 満 中央大学, 文学部, 教授 (40306957)
• Project Period (FY): 2017-04-01 – 2020-03-31
• Keywords: PTG / Trajectory / 熊本地震（2016年） / Finite Mixture Model

Outline of Annual Research Achievements

心身にトラウマを受けた後の心理的適応に関し、負の側面である心的外傷後ストレス（ＰＴＳ）に主眼をおいた研究例は多い。しかし、心的外傷後成長（PTG）を通すことで負の心理的反応を緩和し主観的生活の質（ＱｏＬ）を高めることを目指した研究例は多くない。そこで、これまで本研究チームが取り組んできたＰＴＧを含む東日本大震災後の心理的適応に関する一連の研究で確立した手法を用い災害に対する定量的心理的適応モデルを構築した。この知見を応用し、熊本地震後、ＰＴＧ継時的軌跡（Ｔｒａｊｅｃｔｏｒｙ）の抽出を試みた。申請者らのこれまでの研究により、被災者のＰＴＧには４つの異なるＴｒａｊｅｃｔｏｒｙ群が抽出されることが想定された。具体的には、常にＰＴＧが低い 「Ｌｏｗ ＰＴＧ群」、常にＰＴＧが高い「Ｈｉｇｈ ＰＴＧ群」、1年後にＰＴＧが現れる「Ｌａｔｅ－ｏｎｓｅｔ群」、1年後にはＰＴＧが減退する「Ｉｌｌ ｕｓｏｒｙ ＰＴＧ群」が存在することが考えられた。継時的データの分類や欠損 値の存在を考慮し、Ｆｉｎｉｔｅ　Ｍｉｘｔｕｒｅ　Ｍｏｄｅｌにより解析を行った結果、想定通り「Ｌｏｗ ＰＴＧ群」、「Ｈｉｇｈ ＰＴＧ群」、「Ｌａｔｅ－ｏｎｓｅｔ群」、「Ｉｌｌ ｕｓｏｒｙ ＰＴＧ群」の４つのＴｒａｊｅｃｔｏｒｙの存在が認められた。これらの適応パターンにより心理的適応プロセスは異なることが考えられる。この結果は、これまでに申請者らにより明 らかにされた東日本大震災後のＰＴＧ Ｔｒａｊｅｃｔｏｒｙとも一致する。

Current Status of Research Progress

2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.

Reason

２０１８年度はこれまでに申請者らが培ってきた手法やそれを応用することで得られた知見にもとづき、ＰＴＧ　Ｔｒａｊｅｃｔｏｒｙ群の抽出をすることを計画していた。第2回測定時に脱落率が高かったため、欠損値があっても推定に支障が少ないとされるＦｉｎｉｔｅ　Ｍｉｘｔｕｒｅ　Ｍｏｄｅｌにより解析を行った。本研究チームの過去の研究から得られた知見と同様に「Ｌｏｗ ＰＴＧ群」、「Ｈｉｇｈ ＰＴＧ群」、「Ｌａｔｅ－ｏｎｓｅｔ群」、「Ｉｌｌ ｕｓｏｒｙ ＰＴＧ群」の４つのＴｒａｊｅｃｔｏｒｙの存在が認められた。この様に計画通りに研究計画が進んでいる。

Strategy for Future Research Activity

先述のとおり、Ｆｉｎｉｔｅ　Ｍｉｘｔｕｒｅ　Ｍｏｄｅｌにより、新奇性の高い知見が得られたため、本年度はアメリカ心理学会学会への投稿や英文学術誌への発表を準備している。また、これまでに得られた手法を用いた学術的・社会的応用についても計画を始める。

Causes of Carryover

昨年度に統計解析用ソフトの導入に遅れが生じたため、学会発表や論文投稿に関わる諸費用が使用されたかったため差額が生じたため、これらの費用に充てる計画を立てている。