The Sickness Absence due to mental disorders of Prediction by Machine Learning

2023 Fiscal Year Research-status Report

• Project/Area Number: 20K10325
• Research Institution: Osaka Metropolitan University
• Principal Investigator: 岩崎 進一 大阪公立大学, 大学院医学研究科, 准教授 (70326263)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 出口 裕彦 大阪公立大学, 大学院医学研究科, 講師 (30721790)
• Project Period (FY): 2020-04-01 – 2025-03-31
• Keywords: メンタルヘルス不調 / 休職 / 職業性ストレス簡易調査票 / 機械学習 / ストレスチェック

Outline of Annual Research Achievements

メンタルヘルス不調者は欠勤や休職に至るリスクが高く、またそれらが長期にわたることが多い。そのために周囲の労働者の負担を増やし、さらなる生産性の低下をもたらすことで、職場や企業全体への大きな負の影響を及ぼしている。そのためメンタルヘルス不調が原因となる欠勤や休職に至る労働者を事前に予測予 防することは非常に重要である。 本研究では、機械学習の方法によって労働者のメンタルヘルス不調が原因となる欠勤や休職を、健康診断データと職業性ストレス簡易調査票(BJSQ)データを用 いて予測を行い、新たな二次予防に応用することを目的とする。 今年度は20442人のストレスチェック、健康診断データと99名の新規休職者のデータを得ることが出来た。しかし、解析が可能なほどのデータは集まっていない。

Current Status of Research Progress

4: Progress in research has been delayed.

Reason

非休職者のデータの収集は進んでいるが、コロナ禍の影響もあり、新規メンタルヘルス不調による休職者の数が想定より少なく、機械学習による解析が可能な人 数までは収集できていない。

Strategy for Future Research Activity

今後も引き続きデータ収集を行い、休職者のデータが十分に集まった状態で解析を行っていく。 休職者数が想定より少ないため、機械学習以外での解析も検討、実施する予定である。 随時学会や論文による発表を行っていく。

Causes of Carryover

当初の研究計画を変更し、翌年度まで延長しており、当初の研究目的を達成したのちに研究結果を報告するための予算が必要なため。使用計画としては英文校正費用、APC、学会参加費用に充てる予定である。