• 研究課題をさがす
  • 研究者をさがす
  • KAKENの使い方
  1. 課題ページに戻る

2021 年度 実施状況報告書

ヘルスリテラシーががん検診の選好に及ぼす影響の解明

研究課題

研究課題/領域番号 17K04326
研究機関鎌倉女子大学

研究代表者

田口 良子  鎌倉女子大学, 家政学部, 准教授 (00573726)

研究分担者 斉藤 光江  順天堂大学, 医学部, 教授 (30205679)
研究期間 (年度) 2017-04-01 – 2023-03-31
キーワード選択型実験 / がん検診 / 選好 / ヘルスリテラシー
研究実績の概要

本研究は、ヘルスリテラシーががん検診の選好(意思決定の好み)に及ぼす影響を明らかにすることを目的としている。昨年度、乳がん検診の選好についてWEB調査により選択型実験を実施し、今年度はその調査データを継続的に分析した。昨年度の調査では、40歳代女性の乳がん非経験者を対象として、「がんがある時にがんが正しく見つかる確率」、「検診をすすめられた方法」、「予約から検診を受けるまでの待ち期間」、「検診を担当するスタッフの性別」、「検診を受けるためにかかる合計費用」の5つの属性から構成される仮想的な検診を2つ1組として提示し、どちらの検診であれば受けようと思うかを尋ねた。検診属性を独立変数、いずれかの検診を受ける・受けないの選択を従属変数としてパラメータを推定した。
その結果、条件付きロジットモデルを用いた分析では、設定した検診属性について、「予約から検診を受けるまでの待ち期間」、「検診を受けるためにかかる合計費用」は係数の符号がマイナス、「検診をすすめられた方法」の『自治体からあなた宛に郵便が届いた』、『医師、看護師、保健師など医療従事者にすすめられた』、「がんがある時にがんが正しく見つかる確率」、「検診を担当するスタッフの性別」の『女性』、は係数の符号がプラスであり、妥当な符号の係数が推定された。また、ランダムパラメータロジットモデルを用いた分析では、一部の検診属性への選好には多様性が存在する可能性が示唆された。対数尤度の値はランダムパラメータロジットモデルにおいてより高い値であった。

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

本調査のデータ分析を継続的に実施している。

今後の研究の推進方策

データ分析、調査結果のまとめを継続して行う。学会発表や論文投稿により報告を行う。

次年度使用額が生じた理由

現在、データ分析、調査結果のまとめ、学会発表や論文執筆などを行っており、引き続きこれらを進める際に、費用を使用する予定である。

  • 研究成果

    (1件)

すべて 2021

すべて 学会発表 (1件)

  • [学会発表] がん検診に対する選好の潜在クラス2021

    • 著者名/発表者名
      田口良子、齊藤光江、中山和弘
    • 学会等名
      第80回日本公衆衛生学会総会

URL: 

公開日: 2022-12-28  

サービス概要 検索マニュアル よくある質問 お知らせ 利用規程 科研費による研究の帰属

Powered by NII kakenhi