2021 Fiscal Year Annual Research Report
Validation and practical application of inpatients' fall prediction model using the bedriddenness ranks at various medical facilities
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21H03166
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| Research Institution | Saga University |
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Principal Investigator |
多胡 雅毅 佐賀大学, 医学部, 准教授 (20457469)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
香月 尚子 佐賀大学, 医学部, 助教 (00571431)
山下 秀一 佐賀大学, 医学部, 教授 (10433062)
中谷 英仁 静岡社会健康医学大学院大学, 社会健康医学研究科, 准教授 (80627670)
鋪野 紀好 千葉大学, 医学部附属病院, 特任助教 (10624009)
吉村 麻里子 佐賀大学, 医学部, 病院講師 (10894917)
甘利 香織 地方独立行政法人佐賀県医療センター好生館(ライフサイエンス研究所), ライフサイエンス研究所, 医師・医療系職員 (60895233)
相原 秀俊 佐賀大学, 医学部, 助教 (80509810)
徳島 圭宜 佐賀大学, 医学部, 病院助教 (80593780)
藤原 元嗣 佐賀大学, 医学部, 講師 (90571430)
山下 駿 佐賀大学, 医学部, 助教 (10789415)
徳島 緑 佐賀大学, 医学部, 特任助教 (70600360)
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| Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2024-03-31
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| Keywords | 転倒転落 / 院内転倒 / 転倒予測 / 多施設観察研究 / 寝たきり度 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
我々が先行研究で開発した、寝たきり度を用いた8つの評価項目からなる院内転倒予測モデルは、入院時に、短時間で、職種を問わずに、簡便に用いることができる。本モデルは同一施設の検証では識別能、Calibrationともに良好であったが、他の施設の検証では精度がやや劣っていた。本研究は、転倒予防を行う前段階として、予防策の対象患者を選出するための転倒予測式の開発、一般化、精度の向上を目的とし、先行研究で開発した院内転倒予測モデルの妥当性を背景の異なる多施設で検証する。さらには、多施設で利用できる院内転倒予測モデルを再構築し、実用化する。
2021年4月にデータ収集を行う病院に正式に同意を得て、各病院で医療情報・医療安全情報データを扱うシステムに精通した協力者を選出した。6月に全ての研究分担者、協力者、補助者を対象とした遠隔での打ち合わせを実施し研究チームを立ち上げた。8月に研究実施施設の研究分担者・協力者と打ち合わせを実施し、収集するデータ項目の種別と定義について調整を行った。9月に佐賀大学医学部附属病院の臨床研究倫理審査委員会の承認を受け、UMINへの臨床試験登録を完了した。10月より各病院でデータ収集を開始した。2021年3月までに提出されたデータ内容をチェックし、必要に応じて修正と再調査を依頼した。データ収集が完了した病院のデータについては、研究補助者がデータクリーニングを進めている。またデータ収集が完了していない病院についても進捗状況の確認を行い、すべての病院で解析を予定している時期までにデータ収集が完了する予定である。
データ収集と並行して、2022年2月に転倒予測モデルの実用化に向けたアプリケーション開発について、関係者及び開発業者と打ち合わせを実施し、開発に向けた体制づくりを進めている。
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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
研究チーム立ち上げ、データ収集体制の構築、倫理委員会承認、臨床試験登録などを、2021年度前半に計画通りに完了した。10月から各病院でのデータ収集を開始し、概ね収集作業は完了している。一部病院で進捗が遅れているものの作業完了の目処はついており、収集が完了したデータについては予定通りデータクリーニングを進めていることから、おおむね順調に進展していると判断した。
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| Strategy for Future Research Activity |
2022年6月末までにデータ収集、データクリーニングを完了し、9月末までにデータ解析と結果の解釈を行う。解析結果に応じて、院内転倒予測モデルの調整、再構築を行う。実用化に向けてアプリケーションの仕様を策定し、2023年3月までに開発業者と契約を完了し、アプリケーション開発を進めていく。アプリケーションの医療機関への導入方法についても同時に検討する。
解析結果について学術集会や英文学術誌での公表を行うために作業を進めていく。
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[Presentation] 寝たきり度とBarthel Index・Katz Index、認知度とMMSE・ABC-DSとの基準関連妥当性2022
Author(s)
多胡雅毅, 平田理紗, 香月尚子, 中谷英仁, 織田良正, 山下 駿, 德島 緑, 德島圭宜, 相原秀俊, 藤原元嗣, 山下秀一
Organizer
第24回日本病院総合診療医学会学術総会
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[Presentation] 日常生活自立度（寝たきり度・認知度）と他の日常生活動作または認知症の評価尺度と相関2021
Author(s)
多胡雅毅, 香月尚子, 中谷英仁, 德島 緑, 八板静香, 堂込明子, 山下 駿, 德島圭宜, 相原秀俊, 藤原元嗣, 山下秀一
Organizer
第12回日本プライマリ・ケア連合学会学術大会
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