2022 Fiscal Year Research-status Report
電子カルテシステムによる院内転倒の予測自動化に関する研究
| Project/Area Number |
20K10319
|
|---|
| Research Institution | Tsuruga Nursing University |
|---|
Principal Investigator |
林 祐一 敦賀市立看護大学, 看護学部, 教授 (00392366)
|
|---|
| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
鈴木 昭夫 岐阜大学, 医学部附属病院, 准教授 (80775148)
|
|---|
| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2024-03-31
|
| Keywords | 転倒 / 高齢者 / 院内転倒 |
|---|
| Outline of Annual Research Achievements |
【研究の背景】高齢者の院内転倒は医療安全上重要な防ぐべき課題である。そのため、入院時には看護師などが転倒予測を行い、転倒防止策を実施している。しかし、転倒予測から院内転倒がおこりうると判定された患者にのみ、転倒防止策が行われている。
【方法】脳神経系障害を主として入院した患者(2000例）を解析し、院内転倒した患者100名余を同定した。この患者に対して、①院内転倒予測率を算定した。②院内転倒予測が行われて転倒したかどうかを調査した。そして、院内転倒が事前に予測されていた患者群と予測されていなかった群に対して、被害状況ダラー評価項目の数値を比較した。③院内転倒予測を改訂泉式から、他の３つの転倒予測スケールに変更し、シュミレーションしたところ、どの程度予測率が高まるかについて転倒患者の電子カルテデータを用いて検討した。
【結果】①改訂泉式転倒スケールでは、予測率が67.3%と低かった。②被害状況は、Level 2以上の転倒したケースが、事前予測せず転倒した群で有意に高かった(P=0.026)。③院内転倒予測をJH式、Mose式に変更してシュミレーションすると、それぞれ98%に予測率が高まることが明らかとなった。
【考察】Mose式では、デバイスおよび薬剤項目、JH式では、薬剤項目が予測率を高める理由になっていた。Mose式とJH式で差がないことから、デバイスに対する項目はそれほど問題ではなく、薬剤項目が転倒予測に重要と考えた。そして、転倒しやすい薬剤は看護師が一目瞭然になるよう、電子カルテの紐づけ機能を活用し、薬剤項目のある転倒スケールに置き換え、実用化した。
|
| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
コロナウイルス感染症のため発表が遅れている。
|
| Strategy for Future Research Activity |
転倒スケールを従来のものから新しいものに変化させて、実際に転倒予測率が高まるかを調査している。我々が得た結果をもとにした仮説を証明することができる。
|
| Causes of Carryover |
研究成果に関する発表費用が必要のため。
|
-
-
-
-
-
[Presentation] 大脳皮質基底核症候群における4R-tauopathyを示唆する所見および診断基準の検証2022
Author(s)
林 祐一, 饗場郁子, 下畑享良, 吉田眞理, 齊藤祐子, 若林孝一, 小森隆司, 長谷川成人, 池内 健, 中島健二, J-VAC study group
Organizer
第63回日本神経学会学術大会
