| 研究課題/領域番号 |
23K10220
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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58080:高齢者看護学および地域看護学関連
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| 研究機関 | 京都橘大学 |
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研究代表者 |
前川 宣子 (河原宣子) 京都橘大学, 看護学部, 教授 (00259384)
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| 研究分担者 |
湊 宣明 立命館大学, テクノロジー・マネジメント研究科, 教授 (30567756)
松本 賢哉 京都橘大学, 看護学部, 教授 (60454534)
野島 敬祐 京都橘大学, 看護学部, 准教授 (70616127)
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| 研究期間 (年度) |
2023-04-01 – 2026-03-31
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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 |
4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円)
2025年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
2024年度: 260千円 (直接経費: 200千円、間接経費: 60千円)
2023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 | 訪問看護ステーション / 経営システム / レジリエンス・エンジニアリング / 経営レジリエンス / システム・ダイナミクス |
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| 研究開始時の研究の概要 |
看護学研究者とシステム工学者の融合チームを組織し，高齢・過疎地域の訪問看護ステーションを対象として，その経営のレジリエンスを高める管理手法を提案することを目的とする．訪問看護サービスをシステムとして捉え，システム・ダイナミクスを用いてモデルを構築し，サービス提供に不可欠な資源の状態変化を時系列で再現するシミュレーションを実行する．経営危機や大規模災害等のリスク事象に対する状態変化を時間積分し，発生から回復までの積分値を求め，システムのレジリエンスを定量化する．資源の投入量，消費量，蓄積量，再生産率等を変化させたシナリオ分析を行い，訪問看護ステーションの経営を持続可能にする条件を明らかにする.
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| 研究実績の概要 |
本研究では，特に訪問看護師側のレジリエンス向上に焦点を当てる．訪問看護ステーションは，多数のステークホルダーが相互作用し，変化する様々な状況に適応しながら機能を果たしている社会技術システムと考えられる．そこで，システムが変化や擾乱を吸収して正常な機能や平静を保つ能力を意味するレジリエンス（古田，2017）に着目し，訪問看護ステーションの経営システムにおけるレジリエンスを評価する手法を検討したい．
近年，レジリエンスエンジニアリングという考え方が提唱され，特に災害対策におけるBCPや医療安全，原子力安全等に関する分野で活用されている．レジリエンスエンジニアリングにおいては，複雑なシステム構造を有する組織における，対処能力・注意能力・学習能力・予見能力というシステムのレジリエンスを構成する4つの能力の重要性が示されており，持続可能な組織づくりには，特に対処能力が必要であると述べている．
そこで，訪問看護ステーション経営システムにおけるレジリエンス分析評価グリッドを作成し，それを用いた評価を当事者参加型で検討する過程は，訪問看護ステーションの経営システムにおけるレジリエンス能力を見出し，高めるための有効な手段となるのではないかと考える．このことは，訪問看護ステーション経営の短期的な効率性より長期的な安定性を実現し，同時に，訪問看護ステーションが提供するサービスの質を維持することにもつながり，在宅療養者とその家族におけるQOLの維持・向上と，ひいては国民の健康・福祉に寄与することとなると考える．
2023年度は，訪問看護ステーション経営システムにおけるレジリエンス分析評価グリッドの作成について検討し，研究代表者が所属する大学での研究倫理審査委員会への申請書提出準備を行った．
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
3: やや遅れている
理由
2023年度の目標であった訪問看護ステーション経営システムにおけるレジリエンス分析評価グリッドの作成については検討したが，研究代表者が所属する大学での研究倫理審査委員会への申請書提出については年度を超えた実施となった．
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| 今後の研究の推進方策 |
研究代表者が所属する大学での研究倫理審査委員会への審査結果への対応を終え，承認された後に，訪問看護ステーション経営システムにおけるレジリエンス分析評価グリッドを用いて，研究協力施設となる訪問看護ステーション管理者および職員と，当該訪問看護ステーションの経営システムにおけるレジリエンス能力の特性を把握する．さらに，訪問看護ステーションの経営システムにおけるレジリエンス能力において存在・関与する複数の要素を網羅的に抽出し，因果ループ図の作成を計画している．
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