混合軌跡モデリングによる認知症の行動・心理症状パターンに対応した介護モデル最適化

• 研究課題/領域番号: 20K02204
• 研究種目: 基盤研究(C)
• 配分区分: 基金
• 応募区分: 一般
• 審査区分: 小区分08020:社会福祉学関連
• 研究機関: 株式会社ケアコネクトジャパン(地域ケア経営マネジメント研究所)
• 研究代表者: 出井 涼介 株式会社ケアコネクトジャパン(地域ケア経営マネジメント研究所), 研究開発部門, 主任研究員 (40854922)
• 研究期間 (年度): 2020-04-01 – 2025-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2023年度)
• 配分額: 2,340千円 (直接経費: 1,800千円、間接経費: 540千円); 2022年度: 390千円 (直接経費: 300千円、間接経費: 90千円); 2021年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円); 2020年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
• キーワード: 認知症の行動・心理症状 / 認知症高齢者 / 混合軌跡モデリング / 変化パターン / 縦断研究

研究開始時の研究の概要

本研究では、分析方法に混合軌跡モデリングを採用し、認知症高齢者の行動・心理症状パターンとその関連要因を実証的に明らかにすることを目的とする。
研究期間は3年間とし、初年度においては認知症の行動・心理症状に関する国内外の文献レビューを深めると同時に、認知症高齢者に関わる学術的・実践的な専門家を対象に質的調査（聞き取り調査）を実施する。
次年度は、認知症高齢者を調査対象に量的縦断調査（観察法および質問紙法）を行い混合軌跡モデリングによる解析を行う。
最終年度は、それらの研究成果を基礎に、認知症高齢者の個別性に対応する介護のあり方について検討する。

研究実績の概要

本研究の目的は、要介護者の個別性に対応した最適な介護モデル構築に資する基礎資料を得るために、分析方法に混合軌跡モデリング（GBTM: Group-Based Trajectory Modeling）を採用し、認知症高齢者の行動・心理症状パターンとその関連要因を実証的に明らかにすることである。
令和５年度は、前年度において分析対象となる縦断データの収集実施に必要な調査フィールドや調査に関わる協力者（高齢者福祉施設）に関する情報を整理したものの、高齢者福祉施設においては未だ新型コロナウイルス感染症の認知症の脅威があり、継続した認知症高齢者の新規データ収集は困難と判断した。そこで、データ収集の方法について方針を転換し、本研究目的達成に貢献可能かつ公開されている縦断データについて情報収集を実施した。その結果、米国で実施している大規模臨床観察研究Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative: ADNIのオープンデータを取得することができた。このデータは認知症者の行動・心理症状や心理学的検査の経時的なデータが含まれており、本研究での使用に適したデータと推察される。さらに令和5年度は、前記したADNIデータの構造を確認やADNIデータからの本研究における分析対象者抽出、彼らの性別・年齢・医学的診断名等の基本的な属性に関する分布の確認、本研究目的達成に向けて必要なデータクリーニング作業を推進することができた。

現在までの達成度 (区分)

3: やや遅れている

理由

令和５年度は本研究の目的達成に必要なデータ収集の方針転換からオープンデータの収集を推進し、データを取得・予備解析作業を推進したものの、本解析の進捗が十分でないことから「やや遅れている」と判断される。

今後の研究の推進方策

当所想定していたデータ解析計画から分析内容や分析方法の調整を図りつつ、研究目的の達成を目指す。