2019 Fiscal Year Annual Research Report
統合データに基づく高齢者への社会的孤立軽減にむけた地域福祉実践のプログラム評価
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18H00953
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| Research Institution | Nihon Fukushi University |
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Principal Investigator |
斉藤 雅茂 日本福祉大学, 社会福祉学部, 准教授 (70548768)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
斎藤 民 国立研究開発法人国立長寿医療研究センター, 老年学・社会科学研究センター, 部長 (80323608)
横山 由香里 日本福祉大学, 社会福祉学部, 准教授 (40632633)
村田 千代栄 国立研究開発法人国立長寿医療研究センター, 老年学・社会科学研究センター, 室長 (40402250)
近藤 克則 千葉大学, 予防医学センター, 教授 (20298558)
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| Project Period (FY) |
2018-04-01 – 2022-03-31
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| Keywords | 地域福祉 / 社会的孤立・孤独の軽減 / プログラム評価 / 高齢者福祉 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
高齢者の社会的孤立・孤独軽減にむけた地域福祉実践プログラム（地域介入）として、全国的にもいくつか取り組まれているポイント制による高齢者の社会参加促進事業、大都市における地域住民による地域支え合い事業、また、都市でも局地的に「限界集落化」が進んでいる団地における生活支援事業に着目し、その孤立・孤独軽減および要介護認定や認知症発症など健康リスクに及ぼす効果評価を昨年度に続き進めた。
フィールド1（常滑市）では、初年度から進めているスマイルポイント事業について、QRコードデータに基づく参加者把握を試みた。2019年12月末時点で実人数821名（延べ9,290件）の情報が収集され、QRコード拠点参加者821名、非参加者6,907名との比較が可能なデータベースが整備された。この３年の間で参加者数は増加し、また、社会参加していなかった人の参加も促進されつつあることが示唆された。フィールド2（名古屋市）では、2年後の追跡調査を実施した。健康指標の改善は認められなかったが、追跡調査に参加できなかった住民に虚弱者が多い可能性もある。今後は2019年追跡調査に参加していない住民の健康状態を踏まえた分析（参加していない住民と参加している住民の比較検討）が必要である。フィールド3（名古屋市緑区・鳴子団地）では、これまでの分析結果を踏まえて論文化を進め、大規模団地での高齢化についての投稿を行った。
上記と並行して、2019年度はJAGESプロジェクトと連携し、常滑市および名古屋市をフィールドとした大規模調査を実施した。調査票の回収については7割以上の高い回収率となった。データ整備完了後に孤立・孤独軽減および要介護認定や認知症発症など健康リスクに及ぼす効果を検証する。
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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
ポイント制による高齢者の社会参加促進事業、大都市における地域住民による地域支え合い事業、また、都市部でも局地的に「限界集落化」が進んでいる団地における生活支援事業のいずれのフィールドにおいても、良好な関係が維持されており、研究は順調に進捗している。
今後は、2019年度に実施した大規模調査データを整備したうえで、それらの事業推進による孤立・孤独軽減および要介護認定や認知症発症など健康リスク、またその後の介護費用に及ぼす効果等の検証を試みる。
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| Strategy for Future Research Activity |
2016年に実施した大規模調査データをベースラインとし、2019年度に実施したデータと突合したパネルデータおよびコホートデータを構築し、その分析を進める。
常滑市のポイント制による高齢者の社会参加促進事業、大都市（名古屋市）における地域住民による地域支え合い事業、および都市でも局地的に高齢化が進んでいる集合住宅における生活支援事業について、それぞれの非参加群ないし未利用群と比べた、参加群ないし利用群の間での孤立・孤独軽減効果等に関する効果評価を試みる。
主な評価指標は社会的ネットワークの規模と頻度、ソーシャルサポート、外出頻度、笑いの頻度、孤独感、抑うつ傾向などを予定している。事業の性質上、ランダム化比較試験は行わないが、擬似的・統計的に実験空間を設定する手法として、傾向スコア・マッチング法を採用し、データの欠損に対しては多重代入法を用いて可能な限りで補完し、推計のバイアスを最小にする努力を最大限行う。
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