2020 Fiscal Year Annual Research Report
Qualitative Analysis on Support of Hospitalization and Discharge by Text-mining Approach
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19K21725
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| Research Institution | Nagasaki University |
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Principal Investigator |
川崎 浩二 長崎大学, 病院(医学系), 准教授 (60161303)
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| Project Period (FY) |
2019-06-28 – 2021-03-31
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| Keywords | テキストマイニング / 退院支援 / 共起ネットワーク分析 / 対応分析 / Concept Code / 期間別分析 / 転帰別分析 / 担当職種別分析 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
長崎大学病院地域医療連携センターが2004年4月から2019年3月の間に病棟から依頼を受けて退院支援を行った28,548名の患者の退院支援記録から、入院日、退院日、退院支援記録が全て記載されている26,500名を抽出した。このうち、転帰が「在宅医療」または「転院」と記載された25,104名を分析対象とした。テキストマイニングソフトウェアKH Coderを用い、抽出語の「共起ネットワーク」「階層的クラスター分析」、文書の「クラスター分析」等から、抽出語をcodingして9つのConcept Codeを設定した。Concept Codeと外部変数である「転帰（在宅・転院）」「時期（前期2004-2009年・中期2010-2014年・後期2015-2018年）」の共起ネットワークと対応分析から業務内容の特徴・相違を検討した。抽出語からcodingした９つのコConcept Codeは、(1)患者家族の不安・希望、(2)患者家族への説明・面談、(3)患者家族の了承、(4)サービス調整、(5)在宅医療関係者等との連携、(6)カンファレンス、(7)情報提供・収集・共有、(8)院内スタッフとの連携、(9)終末期 であった。共起ネットワーク分析の結果、転帰が「在宅」の場合はConcept Code (4)、(5)と、「転院」では (3)、 (8)との連携との関連性が高く、両方の転帰に共通して (1)、(2)、(7)との関連が認められたが、「転院」の方が関連性の係数が高かった。時期「前期」はConcept Code (4)、 (6)と、「中期」「後期」は (1)、(2)、(3)、(8)との関連性が高く、全期間を通して (7)との関連性が認められた。対応分析の結果、転帰が「在宅」の場合はConcept Code (4)、(5)、(6)、(9)と、「転帰」の場合は (1)、(2)、(3)、(8)との連携との関連度が高かった。「前期」は (4)との関連度が高かった。
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Research Products
(2 results)
