2022 Fiscal Year Annual Research Report
Development of a overall patient characteristic prediction system in stroke patients for effective rehabilitation intervention
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20H03914
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| Research Institution | Kanagawa University of Human Services |
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Principal Investigator |
長山 洋史 神奈川県立保健福祉大学, 保健福祉学部, 准教授 (00552697)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
山内 慶太 慶應義塾大学, 看護医療学部(藤沢), 教授 (60255552)
泉 良太 聖隷クリストファー大学, リハビリテーション学部, 教授 (80436980)
池田 公平 神奈川県立保健福祉大学, 保健福祉学部, 助教 (80828179)
岸 知輝 杏林大学, 保健学部, 助教 (80845123)
友利 幸之介 東京工科大学, 医療保健学部, 教授 (90381681)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2024-03-31
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| Keywords | リハビリテーション |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本年度の成果としては，主に以下の２点である．
①急性期脳卒中患者の退院時の状態像の把握
急性期脳卒中患者6881名のデータにて，退院時の患者像を潜在クラス分析を用いて，統計的に共通因子をもつ患者をクラスに分類した．その結果，9クラスに分類され，それぞれのクラスの特徴は臨床的に合意できるものであった．この成果により，これまで経験上で把握されていた急性期脳卒中患者の退院時の全体像について可視化できた．
②①で判明した全体像を予測する因子の検討と予測モデルの開発
患者の入院時の状態における各評価変数から退院時の全体像を予測する変数を検討し，予測モデルを作成した．このモデルは，入院時の年齢や病型，重症度などを入力すると退院時の状態が予測できるモデルである．また，このモデルでは，入院中のリハビリテーションの量についても変数としているため，どの位のリハビリテーションを一日に実施することで効果が大きくなるかについても検討できる．この成果により，入院時の状態から退院時の全体像を予測でき，さらに一日のリハビリテーション量による効果の差異も可視化することができる．
今後は，上記2点について論文化し，広く公表する予定である．
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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
繰越はしたもののおおむね順調に推進することができた．
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| Strategy for Future Research Activity |
研究成果の学会発表，論文作成，HPへの公開などを推進する．
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