研究課題/領域番号 |
21K10715
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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58060:臨床看護学関連
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研究機関 | 札幌医科大学 |
研究代表者 |
石貫 智裕 札幌医科大学, 保健医療学部, 研究員 (50895076)
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研究分担者 |
原田 敬介 札幌医科大学, 医学部, 講師 (00560004)
升田 好樹 札幌医科大学, 医学部, 教授 (10244328)
水口 徹 札幌医科大学, 保健医療学部, 教授 (30347174)
大柳 俊夫 札幌医科大学, 医療人育成センター, 准教授 (70177020)
成松 英智 札幌医科大学, 医学部, 教授 (70295343)
巽 博臣 札幌医科大学, 医学部, 准教授 (70404613)
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研究期間 (年度) |
2021-04-01 – 2024-03-31
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研究課題ステータス |
交付 (2022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)
2023年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2022年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2021年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
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キーワード | QOL / 睡眠 / 不安 / ヘルスサポート / ウェアラブルデバイス / ICU日記 / リハビリテーション / 手術部位感染症 / ICUダイアリー / IoT機器 / RCSQ / 電子情報収集 / 精神支援 / Webシステム / 予後予測モデル / ePRO / MDx |
研究開始時の研究の概要 |
救急医学・集中治療分野における重症患者とその家族は回復後においても精神的障害や睡眠障害がQOL低下を招いている。その状態を解析するため、本研究は患者データの集積を行い、精神・睡眠障害の予後予測モデル開発を目的とする。また、障害を軽減するためにICUダイアリー・情報提供・患者間コミュニティ・睡眠サポートの提供をオンライン上で行い、予後改善を目的とする。ePROによるデータ集積と、機械学習による精神・睡眠障害の予後予測を行う。臨床における状態把握と精神・睡眠支援、重症患者とその家族の長期的なメンタルヘルスやQOLの向上を目指す。
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研究実績の概要 |
本研究は開発したWebシステムを活用し臨床運用を開始した。コロナによって病棟の立ち位置が制限されることが多かったが、緩和された時期を注視しデータ収集を行った。その結果、WEBシステムを活用した患者状態の把握に関しては以下の4点が明らかとなった。1) 乳がん患者の不安は術後に軽減するがQOLは悪化すること、2) 乳がん患者の不安は定職がなく合併症があると悪化すること、3) 乳がん患者のQOLは生活自立度が低いほど術後に悪化すること、4) 肝がん患者は手術部位感染の発症によってQOLは変化しないが、ドレーン留置や入院の期間が延長すること。以上のことは先行研究の結果と一致するものであり、WEBシステムによって集積されるデータの有用性が示唆された。 一方で、コロナの影響で研究期間が断続的となったことで、ヘルスサポートツールの患者提供は難しいのが現状である。そこで、WEBシステムを活用し夜勤を行う医療者やその家族の計60名に対し、ウェアラブルデバイス併用による睡眠状況の調査とフィードバックシステムの運用を行った。その結果、以下の2点が明らかとなった。1) 医療者とその家族の睡眠の質に対しては歩数の増加が好影響を与えること、2) 夜勤日数の増加と眠剤の内服は睡眠の質に悪影響を及ぼすこと。本研究のシステムは低侵襲に十分量のデータ収集が可能であり、今後の臨床試験に活用可能であることを確認した。 また、今後の臨床試験における問題点の探求のため、ICU患者に対するICU日記やリハビリテーションの効果について文献検討を行い、以下の2点を明らかとした。1) ICU日記は不安を軽減すること、2) リハビリテーションはQOLを向上させること。この文献検討により、今後臨床試験で行うヘルスサポートツールのエビデンスとしてICU日記の効用値が示された。
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現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
患者の健康情報を収集するWEBシステムは開発を完了し、現在学内サーバで稼働中である。QOL尺度はEQ-5D-5L・EQ-VAS・各種のFACTを、精神尺度はHADSを実装した。また、医療者を対象とした試験運用を行うため、別システムにおいて睡眠尺度のRCSQ・PSQIを、患者基本属性の年齢や性別などを収集するサービスを実装した。今後は臨床運用に向けて一つのシステムに統合予定である。また、感情解析を音声AI解析システムのEmpath、ウェアラブルデバイスのデータをAPIにより情報転送するシステムを実装した。今後はコロナ感染症の緩和により臨床運用も加速するものと考えている。
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今後の研究の推進方策 |
今後は臨床においてWEBシステムの稼働を継続し、ヘルスサポートも同時に行っていく。ハンドアウトマテリアルのコンテンツとして、デジタルパンフレットやオリエンテーション動画の実装は完了しているため、他のコンテンツの拡充を図り、効果量を測定する。また、ウェアラブルデバイスからの健康データを収集し、健康予測値を算出するモデル開発を推進する。
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