| 研究課題/領域番号 |
20K10364
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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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 | 兵庫医科大学 |
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研究代表者 |
作間 未織 兵庫医科大学, 医学部, 准教授 (60349587)
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| 研究分担者 |
井田 博幸 東京慈恵会医科大学, 医学部, 教授 (90167255)
森本 剛 兵庫医科大学, 医学部, 教授 (30378640)
武内 治郎 兵庫医科大学, 医学部, 助教 (60791324)
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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 |
4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円)
2022年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
2021年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
2020年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
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| キーワード | 薬剤性有害事象 / 薬剤関連エラー / 小児 / 医療の質 / 予測モデル / コホート研究 / 医療安全 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
欧米を中心に医療安全に関する様々な研究や対策が精力的に実施されているが、依然として医療安全は世界的に喫緊の課題である。医原性有害事象の発生頻度を減らすには、それらの発生状況や重症度、エラーの有無など、各事象固有の特性を明らかにし、何がどのような患者に起こりやすいのか、事象特性に応じた患者リスクの同定が不可欠である。研究代表者は、より効果的な医原性有害事象予防を目的に、医原性有害事象のうち最も頻度が高い薬剤性有害事象に注目し、本邦の小児入院患者における薬剤性有害事象並びに薬剤関連エラーの詳細な分析による事象特性の解明と、その事象特性に応じた発生予測モデルの作成及びモデル精度の検証を行う。
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| 研究成果の概要 |
本邦の小児病棟入院患者における、薬剤性有害事象や薬剤関連エラーの詳細な臨床疫学を明らかにし、得られた結果を基に事象発生予測モデルを作成した。モデル作成のためのデータベースに含まれた704名を対象とした分析では、166名(24%)に合計364件の薬剤性有害事象が発生し、薬剤関連エラーについては、213名（30%）に計440件が発生していた。エラー440件のうち、健康被害に至ったエラーは29件であり、薬剤関連エラーのうち約７％が薬剤性有害事象に関連していた。薬剤性有害事象や薬剤関連エラーの事象特性を明らかにすることにより、より安全な小児診療を実現するための医療安全戦略に貢献することが期待される。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
小児入院患者においても高頻度で発生していることが明らかになりつつある医原性有害事象の中で、特に頻度が高い薬剤性有害事象に着目し、小児病棟で発生する薬剤製有害事象及び薬剤関連エラーの頻度や発生状況などの詳細な臨床疫学を明らかにした。更に、それらの結果を基に、各種の事象予測モデルを作成し、どのような患者が薬剤性有害事象や薬剤関連エラーをより経験する傾向にあるのか、ハイリスク患者の同定を試みた。本研究の結果は、小児診療をより安全にするための学術的基盤として、小児診療のさらなる質の向上に貢献することが期待される。
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