| 研究課題/領域番号 |
23K27820
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| 補助金の研究課題番号 |
23H03130 (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 (2023) |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分58010:医療管理学および医療系社会学関連
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| 研究機関 | 福島県立医科大学 (2024)
横浜市立大学 (2023) |
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研究代表者 |
安部 猛 福島県立医科大学, 公私立大学の部局等, 教授 (80621375)
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| 研究分担者 |
中島 和江 大阪大学, 医学部附属病院, 教授 (00324781)
中村 京太 横浜市立大学, 附属市民総合医療センター, 准教授 (00287731)
土屋 慶子 横浜市立大学, 国際教養学部(教養学系), 准教授 (20631823)
土屋 隆裕 横浜市立大学, データサイエンス学部, 教授 (00270413)
滝沢 牧子 埼玉医科大学, 医学部, 教授 (70613090)
北村 温美 大阪大学, 医学部附属病院, 助教 (60570356)
徳永 あゆみ 関西医科大学, 医学部, 准教授 (60776409)
佐藤 仁 横浜市立大学, 附属市民総合医療センター, 講師 (70453040)
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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 (2024年度)
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| 配分額 *注記 |
18,460千円 (直接経費: 14,200千円、間接経費: 4,260千円)
2025年度: 6,760千円 (直接経費: 5,200千円、間接経費: 1,560千円)
2024年度: 5,850千円 (直接経費: 4,500千円、間接経費: 1,350千円)
2023年度: 5,850千円 (直接経費: 4,500千円、間接経費: 1,350千円)
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| キーワード | 転倒転落 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
入院患者の転倒転落は、患者自身、患者家族、医療従事者の身体的負担および心理的不安を増大させるため、正確な予測と効果的な予防が重要である。しかし、発生に至る要因が複雑なため、実装に耐えうる予測モデルの構築は困難である。そこで、本研究では、多次元データを用いたマルチモーダル機械学習によって、入院患者転倒転落リスク予測モデルを開発し、実装化に必要な有効性・妥当性の検証を目的とした。本研究の実施によって、患者QOL向上、スタッフの対応力および想定力の向上に寄与する知見の獲得を目標としている。
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