研究課題/領域番号 |
19K11230
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研究種目 |
基盤研究(C)
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配分区分 | 基金 |
応募区分 | 一般 |
審査区分 |
小区分58080:高齢者看護学および地域看護学関連
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研究機関 | 関東学院大学 |
研究代表者 |
留畑 寿美江 関東学院大学, 看護学部, 准教授 (40360995)
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研究分担者 |
川口 港 関東学院大学, 理工学部, 助手 (00773350)
藤井 千里 佐久大学, 看護学部, 講師 (80737651)
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研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2025-03-31
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研究課題ステータス |
交付 (2023年度)
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配分額 *注記 |
4,420千円 (直接経費: 3,400千円、間接経費: 1,020千円)
2022年度: 260千円 (直接経費: 200千円、間接経費: 60千円)
2021年度: 390千円 (直接経費: 300千円、間接経費: 90千円)
2020年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2019年度: 2,990千円 (直接経費: 2,300千円、間接経費: 690千円)
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キーワード | 不顕性誤嚥 / 嚥下障害スクリーニング / 高齢者 / 嚥下音周波数 / 嚥下評価 |
研究開始時の研究の概要 |
一般的な嚥下障害に対するスクリーニングテストには、軽度の嚥下障害例の選別が困難である問題点がある。高齢者療養施設において、日常生活援助を担う看護師が嚥下状態を非侵襲的かついつでも実施できる簡便な客観的評価方法が必須である。既存の嚥下音聴取とその嚥下音分類による評価基準を参考に、嚥下音の分類を周波数分析によって病態の根拠を明らかにでき、長時間の測定も継続的に簡便に可能となる機器の作成が急務である。 本研究の目的は、非侵襲的かつ科学的な嚥下機能評価を簡便に行うことができる測定・評価機器システムを構築し、かつ測定・評価機器システムの嚥下状態の評価ツールとしての実用性と信頼性を検証することである。
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研究実績の概要 |
頸部嚥下音聴取法は食塊を嚥下する際に咽頭部で生じる嚥下音や嚥下前後の呼吸音を頸部にあてた聴診器で聴取することで、主に咽頭期における嚥下障害を判定する方法である。 嚥下音から正常と異常な咽頭期の動きを分類することが可能になっている一方で、食事時の嚥下評価は正常とされながら、高齢者には不顕性誤嚥を有する者が多くいる。 本研究では、異常な嚥下音の判別が可能な周波数帯の有無を探索し、不顕性誤嚥のスクリーニングモデルの開発を目指している。 嚥下障害を有さない20~40歳代26名(男性16名、女性10名)を対象に咽頭マイクを装着し、液体(飲料水)、半固形(ゼリー)、固形(おにぎり)の3種を食した際の嚥下音を聴取した。嚥下異常音として参考文献に示された詰まり音および反射遅延音と、本研究で収集した正常嚥下音を比較した。結果として、正常な半固形物の嚥下音は異常音と共通して2000Hz付近にピークをもつことが確認された。異常音:詰まり音では、正常音のパワーが詰まり音に比べて有意に高いことが認められた。また異常音:反射遅延音においても正常音のパワーが有意に高いことが認められた。 一方、高齢者の嚥下音による解析は、Covid-19感染症により2020年度から2022年度の3年間にわたり、研究の一時中断を余儀なくされデータ収集を行うことはできなかったが、2023年度に新型コロナ感染症が第5類感染症移行され、引き続き感染症予防対策を講じながら、介護老人保健施設に入居している高齢者30名の嚥下音を聴取することができた。 今後は、高齢者を対象とした嚥下音の解析、機器のウェアラブル化、判別機器の実装、スクリーニングモデルの構築に向けて取り組んでいく。
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現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
4: 遅れている
理由
Covid-19感染症による感染予防対策として、対人交流・対面時はマスク常用や孤食、食事時のマスク不使用によるコミュニケーションの禁止、高齢者施設への出入室の制限等により、本研究の課題としている高齢者の嚥下音の聴取は施設、対象、介入場面のすべてにおいて、2020年度から2022年度の3年間にわたり、研究の一時中断を余儀なくされた。そのため、予定していた高齢者を対象者としたデータ収集が行えず、研究計画は遅れている。 2023年度に新型コロナ感染症が第5類感染症移行され、引き続き感染症予防対策を講じながら、介護老人保健施設に入居している高齢者30名の嚥下音を聴取することができた。データ解析、スクリーニングモデルの構築のため2024年度は研究を進めていく。
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今後の研究の推進方策 |
2023年度にCovid-19感染症が第5類感染症移行され、引き続き感染症予防対策を講じながら、介護老人保健施設に入居している高齢者30名の嚥下音を聴取することができた。今後は、高齢者の嚥下音を若年者の正常音を示すデータと比較しつつ、嚥下音の解析、機器のウェアラブル化、判別機器の実装、スクリーニングモデルの構築に向けて取り組んでいく。
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