2022 Fiscal Year Annual Research Report
医学的見地と統計学的見地を融合させた最適な転倒転落アセスメントアルゴリズムの確立
| Project/Area Number |
20K10323
|
|---|
| Research Institution | Sojo University |
|---|
Principal Investigator |
池田 徳典 崇城大学, 薬学部, 准教授 (00613530)
|
|---|
| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
山ノ内 祥訓 熊本大学, 病院, 特任助教 (40772348)
近本 亮 熊本大学, 病院, 教授 (10419640)
|
|---|
| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2023-03-31
|
| Keywords | 転倒転落 / アセスメントアルゴリズム / 医療教育 |
|---|
| Outline of Annual Research Achievements |
入院患者の転倒転落事故状況は、病院の質を評価する重要な安全管理の指標である。そのため、ほとんどの病院では入院患者の状態をスコア化し、積算した合計得点によって転倒転落の危険度を3段階に分類した上で、危険度に応じた予防対策を行っている。しかしながら、このスコア方式は症候等の患者情報を各々独立であると仮定しており、個々の患者が本来有するはずの各症候同士の相関関係を無視している。また、同じ危険度であっても個々の患者では症候の組み合わせが異なるため、危険度で分類するよりも症候の組み合わせを重視した上で転倒転落の危険性を予測し、予防策を検討した方が望ましい。そこで本研究ではスコア方式とは異なり、医学的見地と統計学的見地とを融合させ、患者情報 (病態や症候、既往)の組み合わせを考慮した最適な転倒転落アセスメントアルゴリズムを確立させることを目的とした。
具体的に我々は過去2年間分の熊本大学病院に入院した患者の転倒転落アセスメントシート情報及び年齢や性別等の一般的な患者データを電子カルテ上からプログラムを用いて収集し、それらを統計モデルに基づいた転倒転落アセスメントアルゴリズムを構築し、結果を論文に発表した。我々が開発した転倒転落アセスメントアルゴリズムは、(1) 実臨床に沿った形式で、転倒転落リスクに関係した9つの重要因子を利用、(2) スコア方式ではないため、看護師以外の医療者も理解しやすく、評価も可能、(3) 転倒転落リスク度に応じて4グループに分類、(4) 転倒を引き起こすリスク要因が多因子的であることを踏まえ、臨床症状の組み合わせを考慮した分岐図を採用という４つの特徴を有している。さらに我々は、考案した転倒転落アセスメントアルゴリズムに基づいたWebアプリケーションを作成した。https://kuh-cdss-dev.azurewebsites.net/site/
|
