| 研究課題/領域番号 |
22K02043
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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08020:社会福祉学関連
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| 研究機関 | 東洋大学 |
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研究代表者 |
古川 和稔 東洋大学, 福祉社会デザイン学部, 教授 (90461730)
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| 研究分担者 |
窪田 佳寛 東洋大学, 理工学部, 准教授 (00614629)
石山 麗子 国際医療福祉大学, 医療福祉学研究科, 教授 (80826454)
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| 研究期間 (年度) |
2022-04-01 – 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 |
4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円)
2024年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2023年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2022年度: 2,340千円 (直接経費: 1,800千円、間接経費: 540千円)
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| キーワード | 在宅生活継続支援 / ICT / 要介護化予防 / 重度化防止 / ケアマネジメント支援システム / ケアマネジャー / 在宅要介護高齢者 / 重度化予防 / 在宅生活継続 / ADL改善・重度化防止 / 要介護高齢者 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
要介護高齢者の在宅生活継続においては、多職種による包括的な支援が必要である。しかし、居宅サービスにおいては、各事業所間とケアマネジャーとの情報共有のしくみが欠如しており、迅速かつ適切な介入が難しい。そこで、介護サービスを提供している複数の事業所間とケアマネジャーが情報を共有できるシステムが必要との結論に至った。
本研究では、居宅介護サービス事業者がサービスを提供する度に、その時の利用者の状態を簡単に入力できるアプリを開発し、そのアプリから得られたデータをクラウドで一括管理したうえでAIを用いて分析し、重度化が予測される場合には、担当の居宅ケアマネジャーに自動的にアラートするシステムの開発する。
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| 研究実績の概要 |
2022年度に実施した全国調査結果について分析を深めて、論文として公表した。同調査では、「ADL低下を予見するために必要なモニタリング項目」として、「日常と異なる状態の有無」、「自宅内での転倒の有無」「認知症がある場合、認知障害の状況」、「本人からの訴え」、「介護者のストレス」、「介護者からの訴え」が重要な項目として抽出された。さらに、AI（機械学習）を用いて、K-Prototypeによるクラスタリングを実施した結果、3つのクラスターに分類された。クラスターに関係なく、「認知症がある場合、認知障害の状況」と「自宅内での転倒の有無」の合計が回答の半数以上を占めていた。また、実務経験年数が長く、管理的な立場のケアマネジャーが多いクラスターでは、他のクラスターと比較して、家族介護者の心身状況をより重要視していることが分かった。
これらの結果を踏まえて、2023年度には、在宅ケアマネジャーを対象にしたフォーカスグループインタビューを実施し、モニタリング項目の更なる検討を行った。
アンケート調査、フォーカスグループインタビューで得られたデータに基づき、モニタリングシステムの入力項目を選定し、基本的なシステムを作成した。そのシステムを用いて、利用者のADL変化を経時的に把握することを目的に、10名のケアマネジャーの協力を得て、ケアマネジャー一人当たり5名、合計50名の高齢者のADL変化について、2023年9月から2024年3月までの6か月間、毎月データを収集した。
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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
当初の計画通り調査を実施し、基本的なシステムの開発および、実際の高齢者のデータ入力まで終えている。よって、おおむね順調に進展している。
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| 今後の研究の推進方策 |
完成年度となる2024年度は、2023年度に収集した50名分、6か月間のADL変化のデータを分析し、「要介護高齢者の重度化予防・在宅生活継続に向けたケアマネジメント支援システム」を開発する。
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