2022 Fiscal Year Annual Research Report
Development of programs of oral function management and meal support for patients of chronic kidney disease to lead healthy lives
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21H03265
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| Allocation Type | Single-year Grants |
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| Research Institution | Kyushu University |
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Principal Investigator |
山添 淳一 九州大学, 大学病院, 講師 (30452717)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
柏崎 晴彦 九州大学, 歯学研究院, 教授 (10344516)
中野 敏昭 九州大学, 医学研究院, 准教授 (10432931)
重村 憲徳 九州大学, 歯学研究院, 教授 (40336079)
吉村 久美子 九州大学, 大学病院, 看護師 (70900794)
山口 優実 九州大学, 大学病院, 言語聴覚士 (90788605)
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| Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2025-03-31
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| Keywords | 慢性腎臓病 / 食のQOL / 多職種連携 / 食支援 / 味覚センサー |
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| Outline of Annual Research Achievements |
2021年度には腎疾患治療専門医による横断研究および縦断研究に参加する慢性腎臓病（CKD:Chronic Kidney Disease）患者の評価および選定が行われた。また、摂食状況評価を行うKTバランスチャートスコア、簡易型自記式食事歴法質問票（BDHQ）を電子媒体で回答できるようシステムや、腎疾患患者のQOL評価のためのKDQOL-SF（the Kidney Disease Quality of Life Short Form）を電子化した。それらのCKD患者に対し、それぞれの電子化ツールを用いて、口腔機能、摂食状況、CKDの病状、患者の生活の質(QOL:Quality of Life)を評価 し、それらの関連性を明らかにする横断研究と、「病状」、「QOL」を経時的に評価し、それぞれの変 化を記録し、加療中に提供された「口腔機能管理内容」、「食支援内容」について記録し、その変化に対して、 ベースライン時の口腔機能および摂食状況がどれほど影響 しているかを明らかにする縦断研究を開始する環境が整った。横断研究は急性期病院に通院中の外来患者を対象とし、縦断研究は長期療養型病院に入院中の患者を対象とした。口腔機能検査や摂食状況評価、腎臓病食の調整には高齢者歯科・全身管理歯科の歯科医師、歯学研究院口腔機能解析学分野の歯科医師、口腔ケア・摂食嚥下支援チームの看護師、言語聴覚士、栄養サポー トチーム(Nutrition Support Team:NST)の味覚センサーを用いた多職種連携チーム食支援体制を整備した。しかし、2022年度も新型コロナウィルス感染症の蔓延により、重症化リスクが高いCKD患者へのベッドサイドへの臨床研究介入には慎重にならざるを得なかったため、予定していた横断研究および縦断研究の進捗が大幅に遅れた。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
4: Progress in research has been delayed.
Reason
2022年度に予定していた横断研究と縦断研究の環境準備は充分に整った。また、味覚センサーを用いた多職種連携チーム食支援体制は、各職種の関係性が非常に良好なものとなり、医療技術、知識も洗練されてきた。しかし、2022年度も度重なる新型コロナウィルス感染症の急拡大により、感染リスクが高く、重症化リスクが高いCKD患者へのベッドサイドへの臨床研究介入を自粛することが多くなった。
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| Strategy for Future Research Activity |
2023年度は横断研究および縦断研究を同時並行して進める予定とする。急性期病院にCKDで通院加療中（透析療法 and/ or 食事療法）の患者を対象に口腔機能、摂食状況、CKDの病状、患者の生活の質(QOL:Quality of Life)を評価し、それらの関連性について解析、検討する。長期療養型病院入院中患者を対象とした縦断研究では、CKDで加療中(透析療法 and/ or 食事療法)の患者に、「病状」、「QOL」を経時的に評価し、さらに味覚機能を含む口腔機能をそれぞれ測定して変化を記録する。加療中に提供された「口腔機能管理内容」、「食支援内容」についても記録する。喫食率の高い食事の味分析を、味覚センサーを用いて行う。これらのデータから、腎臓病の病状と味覚を含む口腔機能の関係性を解析する。さらに、対象者の味覚能と喫食率の高い食事の味分析結果の関係性についても解析する。
上記解析結果を、人工知能を用いた味覚能に応じた美味しい食事を提供するアルゴリズム構築のための強化学習の学習資料を蓄積する。
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