研究課題/領域番号 |
22K17469
|
研究種目 |
若手研究
|
配分区分 | 基金 |
審査区分 |
小区分58060:臨床看護学関連
|
研究機関 | 東京医科歯科大学 |
研究代表者 |
野口 綾子 東京医科歯科大学, 大学院保健衛生学研究科, 助教 (20871594)
|
研究期間 (年度) |
2022-04-01 – 2026-03-31
|
研究課題ステータス |
交付 (2022年度)
|
配分額 *注記 |
4,420千円 (直接経費: 3,400千円、間接経費: 1,020千円)
2025年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
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: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
|
キーワード | rapid response system / クリティカルケア / early warning system / 医療の質 / Advanced care planning |
研究開始時の研究の概要 |
病院内でも予期せぬ心停止をきたした患者の予後は悪く、その数時間前より変化するバイタルサインからリスクを予測する早期警告スコアEarly warning score(EWS)の活用や、早期に専門家チームが治療介入するRapid response system(RRS)を確立し、いかに院内急変や院内心停止を防ぐかは近年の重要な課題である。しかし医療現場での労働力が不足する現状でこの実現には多くの課題がある。本研究はこの課題を解決するために、リスク患者の把握にEWS自動アラートシステムが有用と仮説を立て、導入し早期からプロアクティブに巡回する形態のRRSを構築し、臨床アウトカムの改善を検証する。
|
研究実績の概要 |
本研究は、リスク患者の把握から介入までがより早期にできる実現可能なRapid response systemの形態を検討することを目的としている。 急変リスク患者の把握において看護師の個々の認識の差異、測定漏れや見落とし、業務負荷などの影響を回避できるEarly warning scoreの自動スコアリングシステムを導入したプロアクティブ巡回型のRapid response systemが、急変や心停止を減らすことができるかを検証することを目的とする。 本研究はフェーズ1でシステム構築、フェーズ2で導入、フェーズ3で評価を行う。 令和4年度は、フェーズ1からフェーズ2のEWS導入第1段階までを実施した。フェーズ1として、EWSシステム構築のため医療情報の専門家との検討を重ね、院内の端末で電子カルテ上の直近データから早期警告スコアを自動計算しリスク患者を層別化して抽出できるシステムを構築した。また過去のデータについては、学内のシステムでプログラムし、EWSに用いる各バイタルサインパラメーターの抽出からリスク患者同定が可能なシステムを構築した。 フェーズ2のEWS導入第1段階として、RRTにEWSを導入した。システムについて教育・ガイダンスを行ったのち、EWSでリスク患者を把握した病棟巡回を開始した。病棟への導入は限定的な導入となったが、病棟看護師へのEWSとシステムについてのガイダンスを開始した。 この過程で、データ解析においてバイタルサインパラメーターの入力の欠損が多い課題が見えたため、第45回呼吸療法医学会学術集会での教育講演と第50回日本集中治療医学会学術集会において発表した。
|
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
コロナ診療を率先して実施する施設であるため予定外の病棟再編があったため、システム導入に際し、何度も専門家へのコンサルと調整を要し、若干の遅れがあった。計画していた病棟への導入とフィードバックについては、データの欠損が多いことにより、改善の可能性を検討しながら進めていく必要があった。
|
今後の研究の推進方策 |
令和5年度は、病棟看護師を対象にシステムの概要とシステム使用方法についてのガイダンスを実施し、高度リスク以上の患者をRRTの起動基準として周知する、導入のフェーズを進める。当初の計画に加えて、データの欠損の課題解決に向けた取り組みを並行して検討し進めていく予定である。病棟への導入には、院内の既存のシステムの調整が必要であり、各部門と調整したうえで進めていく。適宜新たに得られた知見は、学会発表などで公表していく。 令和6年度は、EWS導入後の実践と、データ収集を継続する。並行して導入前2年間のデータ収集ならびにクリーニングと解析を開始する。 令和7年度には、得られたデータを統計学的に解析し、EWSシステム導入の効果を検証する。
|