2023 Fiscal Year Annual Research Report
レジリエンスを強化する医療者間コミュニケーションの構造解明：ウェアラブルの活用
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20K17859
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| Research Institution | Mie University |
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Principal Investigator |
伊藤 亜紗実 三重大学, 医学部附属病院, 助教 (80740448)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2024-03-31
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| Keywords | コミュニケーションネットワーク解析 / ウェルビーイング / ウェアラブルセンサー |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では「クライシス・コミュニケーションの量的・質的な違いが、医療者のウェルビーイングと睡眠リズムにどのように影響するのか」という学術的な問いに、多角的なウェアラブルによるモニタリングを活用して取り組む。名刺型ウェアラブルにより収集したデータを解析することにより、重症患者マネジメントのストレスが医療従事者コミュニケーションに与える影響を、多職種間ソーシャル・ネットワークの構造変化に注目して検討する。さらにメンタルヘルス不調の前兆である「主観的ウェルビーイング低下」と「睡眠リズムの乱れ」を、それぞれモバイルデバイスによるオンラインサーベイと腕時計型ウェアラブルでモニタリングし、関連性を検証する。
ICUに勤務する医療従事者(医師・看護師・臨床工学技士・看護助手など多職種)のべ247人に対して2016年から2018年にそれぞれ4週間名刺型ウェアラブルセンサーを装着して対面式コミュニケーションの定量的測定を行なった。ネットワーク解析を行い、各年を比較したところ協働型リーダーシップを取ることにより情報発信者が増加し、さらに質問票（CES-D)によって調査した幸福度が上昇していることがわかった。
2020年から2023年にかけてICUに勤務する医師・看護師のべ105人に対して、腕時計型ウェアラブルセンサーにより睡眠や活動量などの生体情報およびアンケートによるウェルビーイングとバーンアウト症候群の情報を5週間取得した。機械学習の手法を用いて、高い精度でウェルビーイングを予測することができ、睡眠時間が重要因子であることが明らかとなった。またウェアラブルセンサーの情報からバーンアウト症候群のハイリスク群を予測できることも示した。２交代制・３交代制のシフトの違いやICU重症度（職場環境因子）の影響を加味してさらに精度の高い予測式を構築する予定である。
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[Presentation] Burnout Prediction and Analysis in Shift Workers: Counterfactual Explanation Approach.2023
Author(s)
Z. Tang, Z. King, AC. Segovia, H. Yu, G. Braddock, A. Ito, R. Sakamoto, M. Shimamoto, A. Sano.
Organizer
2023 IEEE EMBS International Conference on Biomedical and Health Informatics (BHI), Pittsburgh, PA, USA, 2023 Oct 15-18
Int'l Joint Research
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