| 研究課題/領域番号 |
23K21533
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| 補助金の研究課題番号 |
21H03225 (2021-2023)
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 基金 (2024)
補助金 (2021-2023) |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分58050:基礎看護学関連
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| 研究機関 | 大阪公立大学 (2022-2024)
大阪府立大学 (2021) |
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研究代表者 |
中山 美由紀 大阪公立大学, 大学院看護学研究科, 教授 (70327451)
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| 研究分担者 |
井上 敦子 大阪公立大学, 大学院看護学研究科, 講師 (00844226)
城戸 楓 奈良県立医科大学, 医学部, 研究助教 (40749256)
九津見 雅美 大阪公立大学, 大学院看護学研究科, 准教授 (60549583)
阿川 勇太 大阪総合保育大学, 児童保育学部, 講師 (80846543)
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| 研究期間 (年度) |
2021-04-01 – 2025-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2024年度)
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| 配分額 *注記 |
16,640千円 (直接経費: 12,800千円、間接経費: 3,840千円)
2024年度: 3,250千円 (直接経費: 2,500千円、間接経費: 750千円)
2023年度: 3,770千円 (直接経費: 2,900千円、間接経費: 870千円)
2022年度: 6,630千円 (直接経費: 5,100千円、間接経費: 1,530千円)
2021年度: 2,990千円 (直接経費: 2,300千円、間接経費: 690千円)
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| キーワード | 家族看護学 / 学習管理システム / AI |
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| 研究開始時の研究の概要 |
家族の形態や在り方は、時代と共に変化し、療養者と生活する家族に求められる役割や期待も複雑化している。ありのままの家族を理解し、家族のもつ力を引き出す家族看護はより一層重要である。看護師の家族看護学に関する教育背景や経験は異なることから、看護師の個別性に応じた家族看護の学習支援を行うことが必要と考える。そこで本研究ではAIを搭載した家族看護学習管理システム（LMS）を開発し、その効果を検証することを目的とする。AIは看護師個人のもつ家族看護実践のレディネスを査定し、適切な家族看護学習を提案する。提案された家族看護の学習により、看護師の実践能力が向上することが期待できる。
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| 研究実績の概要 |
本年度は、家族看護学習管理システム（LMS）の評価尺度の活用の検討と家族看護LMSのプログラミング作成のための調査を行った。
昨年度に行った臨床看護師の家族看護実践自己評価尺度と家族看護に関する困難感尺度の開発において、信頼性と妥当性に関して引き続き分析をし、学会報告を行った。これらの尺度を看護師の家族看護の学習レベルの査定するものとした。
家族看護教育は看護基礎教育や現任教育において、系統立てて受講した看護師は少ないことから、家族看護の学習を効果的に進めるために看護師の家族看護の知識構造と看護師の特性との関連を明らかにするために、臨床看護師1000名に対して調査を行った。家族看護に関する知識については「家族看護の基本的な考え方（3問）」「家族とは（17問）」「家族理解に必要な視点（33問）」「家族看護に関わる理論（15問）」「家族看護モデル（3問）」「家族看護介入（24問）」の6分野合計95問について多肢選択問題を家族看護専門看護師らの協力を得て独自に作成したものを使用した。これらを正答からカテゴリカル因子分析を行い、看護師の特性と家族看護の知識の関連を検討した。現在分析中であるため、分析を進めて家族看護LMSのプログラミングを行う予定である。
また、家族看護LMSの業者選定を行い、業者と毎月1回以上の会議を行い、初期LMSの作成を行った。次年度にプログラミングを完成させ、プレテストを行い、家族看護LMSの活用評価を行う予定である。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
4: 遅れている
理由
家族看護LMSのプログラミングをするためには、今まで得たデータでは不十分であることが判明した。そのため、どのようなデータが必要かの検討に時間を要し、調査が大幅に遅れた。また、データが不十分であるため、LMS作成の業者選定や家族看護初期LMSの作成が遅れた。
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| 今後の研究の推進方策 |
家族看護初期LMSの基本となるシステムの作成はできている。現在、家族看護の学習レべルを査定するデータの分析中である。その分析データからプログラミングを行い、家族看護LMSは運用する。また、その活用と評価を2024年度に実施する予定である。
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