Development and analysis of system dynamic evaluation models in community-based integrated care system

2021 Fiscal Year Final Research Report

• Project/Area Number: 19K19377
• Research Category: Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Review Section: Basic Section 58010:Medical management and medical sociology-related
• Research Institution: Keio University (2020-2021); University of Tsukuba (2019)
• Principal Investigator: HARUTA Junji 慶應義塾大学, 医学部(信濃町), 准教授 (70758911)
• Project Period (FY): 2019-04-01 – 2022-03-31
• Keywords: ネットワーク分析 / リアリスト分析 / 多職種連携 / 地域包括ケアシステム / 自己評価票

Outline of Final Research Achievements

1．We analyzed the information sharing networks among healthcare professionals using social networking services (SNSs) in the structure of networks among patients with different levels of care and revealed year-to-year changes. 2. We analyzed the network of the "consulting/receiving" relationship among healthcare professionals and revealed that the information sharing network differs depending on the content of consultation, and the visualization let the participants reflect the interprofessional collaboration. 3. Using realist analysis, we found that the learning mechanisms about multi-professions in community-based medical education were observational learning, self-regulated learning, etc. 4. We developed a Japanese version of the Self-assessment Scale of Interprofessional Competency (JASSIC).

Free Research Field

医療者教育

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

医療分野では新しいネットワーク分析やリアリスト分析を用いた研究を論文化することで、同様の研究方法が応用され、多様な学術的知見が蓄積されることが期待される。地域の多職種協働のネットワークを可視化することで、漠然としていた多職種協働について、医療専門職が省察できる。多職種の情報共有ネットワーク構造を可視化することは、情報共有ツールであるsocial networking services (SNSs)のデザインのヒントとなる。リアリスト分析や評価尺度の開発研究で明示化された医学生の学びや医療専門職の認識は、多職種連携教育や協働実践の改善につながる可能性がある。