| 研究課題/領域番号 |
20H03914
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分58010:医療管理学および医療系社会学関連
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| 研究機関 | 神奈川県立保健福祉大学 |
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研究代表者 |
長山 洋史 神奈川県立保健福祉大学, 保健福祉学部, 准教授 (00552697)
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| 研究分担者 |
山内 慶太 慶應義塾大学, 看護医療学部(藤沢), 教授 (60255552)
泉 良太 聖隷クリストファー大学, リハビリテーション学部, 教授 (80436980)
池田 公平 神奈川県立保健福祉大学, 保健福祉学部, 助教 (80828179)
岸 知輝 杏林大学, 保健学部, 助教 (80845123)
友利 幸之介 東京工科大学, 医療保健学部, 教授 (90381681)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2024-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
17,290千円 (直接経費: 13,300千円、間接経費: 3,990千円)
2023年度: 3,120千円 (直接経費: 2,400千円、間接経費: 720千円)
2022年度: 4,550千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 1,050千円)
2021年度: 3,250千円 (直接経費: 2,500千円、間接経費: 750千円)
2020年度: 6,370千円 (直接経費: 4,900千円、間接経費: 1,470千円)
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| キーワード | リハビリテーション / 脳卒中 / データベース / 作業療法 / 理学療法 / 予後予測 / 費用対効果 / 潜在クラス分析 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
患者の状態像に応じた脳卒中後のリハビリテーションの効果と費用対効果を検証し，入院時の患者の状態から1日のリハ投入量（リハ密度）を算出するシステムを開発する．具体的には，「効果的な患者の状態像の可視化」，「全体像の予測モデルを作成」，予測モデルの妥当性の検証による「実現化」までが本研究のゴールであると考えている．患者特性に合わせたリハ密度を算出するシステムを開発することで，患者にとって効率的なリハ医療の提供のみならず，医療費の適正化に繋がる政策立案が可能となることが期待される．
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| 研究成果の概要 |
本研究の最重要目標としては，脳卒中患者の全体像予測モデルの開発であった．本研究は，その目標を達成するために主に3つの研究成果を得た．
1点目は急性期脳卒中患者の集中的リハビリテーションの効果的な患者特性の把握，積極的作業療法の効果を明らかにしたことである．2点目は，回復期リハビリテーション病棟での集中的リハビリテーションの長期的な医療費と再入院に与える影響を解明したことである．3点目は，急性期脳卒中患者の退院時の全体像を統計的にクラスタリングし，入院時のいくつかの変数から予測できるか，また，患者の状態像から適切なリハビリテーションの量を予測することができるかについても明らかにした点である．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究の学術的意義としては，まず，これまで学術的に議論のあった急性期脳卒中患者に対する，異なる患者像に応じたリハビリテーションの量や作業療法の効果についての新たな知見を示した点である．次に，従来の予測モデルが歩行や上肢機能など単一のアウトカムに対するものが主流であったのに対し，本研究では潜在クラス分析を用いることで，上肢機能，歩行，更衣，トイレ，コミュニケーションなど複数のアウトカムを含む全体像を把握し，入院時の状態からそれら全体像を予測する可能性を提案した点である．これらの成果により，データに基づいた臨床判断による効果的なリハビリテーションの提供が期待される．
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