| 研究課題/領域番号 |
17K12583
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| 研究機関 | 高知県立大学 |
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研究代表者 |
池添 志乃 高知県立大学, 看護学部, 教授 (20347652)
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| 研究分担者 |
中野 綾美 高知県立大学, 看護学部, 教授 (90172361)
時長 美希 高知県立大学, 看護学部, 教授 (00163965)
嶋岡 暢希 高知県立大学, 看護学部, 准教授 (90305813)
高谷 恭子 高知県立大学, 看護学部, 准教授 (40508587)
川本 美香 高知県立大学, 看護学部, 助教 (10633703)
畠中 雄平 琉球大学, 人文社会学部, 教授 (60649846)
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| 研究期間 (年度) |
2017-04-01 – 2021-03-31
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| キーワード | 就学期の移行 / 発達障害のある子どもと家族 / 看護ケアモデル |
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| 研究実績の概要 |
看護ケアモデルの構築に向けて、令和元年度は、Transition理論（Meleis,1986）に基盤として、発達障害のある子どもと家族の就学期の移行を支える看護ケアについての検討を進めた。Meleis（1986）は、Transition理論の中で移行を支援する視点として、移行の特性を理解し、移行の促進要因、抑制要因を見極め、支援していくことの重要性を論じている。具体的には移行への気づきや移行過程への関与の程度、移行に伴う変化と相違への対応等を把握し、個人の状況（意味づけ、文化的信念と態度、社会的経済的状況、準備性と知識）や地域の状況（社会的資源、つながり）、社会の状況（スティグマ等）が移行与える影響を見極め支援していくことの必要性を示唆している。本研究においても、発達特性をどのように捉えているのかを子ども、両親、家族、地域の複眼的視点から捉え支援につなげていることが明らかになった。またその子が周りからも脅かされず、その子らしくいられるようにできることに注目し肯定的フィードバックしながら自信を育み、移行のプロセスを辿っていけるように支援していた。また多くの支援者が実感できるよう目に見えるかたちで支援をつなぎ、多職種との協働体制を築いていた。
移行支援においては、移行過程の中で新たな役割を修得する力を引き出すこと（Meleis,1986）が重要である。本研究においても、その子の強みを引き出し、強化しながら子どもが学校生活の中でその子にあった役割を果たしていくことができるよう支援していた。保護者に対しても状況の捉えの温度差を見極め、心に寄り添いながら両親それぞれに必要な役割があり、父親と母親がともに子育てにかかわることの大切さを伝えていくように支援していた。役割遂行、役割達成に注目して、支援を行っていく視点が発達障害のある子どもと家族の支援においては重要であることが示唆された。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
4: 遅れている
理由
当初の目標は、より実践の中での適用可能性、有用なガイドラインを作成していくために調査や対象者の幅を広げ、発達障害のある子どもと家族の就学期の移行における体験、移行の特性を明らかにするとともに、子どもと家族への看護ケア行動を明らかにしていくようにしていた。それらの結果を統合し、「発達障害のある子どもと家族の就学期の移行を支える看護ケアモデル」を構築する予定であった。年度後半から新型コロナウイルス感染症の拡大も影響し、データ収集を十分に行うことができなかった。今後はデータ収集方法を再検討し、「発達障害のある子どもと家族の就学期の移行を支える看護ケアモデル」の構築を行っていく必要がある。
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| 今後の研究の推進方策 |
今後は、データ収集方法についてオンライン等を活用した調査を検討し、養護教諭や特別支援コーディネーター、専門看護師等を経験したことのある方々を対象に、オンラインによる面接調査やフォーカスグループインタビューを行う。質的に分析を行い、発達障害のある子どもと家族の移行における体験や援助関係の形成方法やアセスメント指標、ケアの姿勢、看護ケア行動の妥当性を検証し、看護ケア行動を特定化していく。これまでの研究成果によって導かれた移行期における看護ケアを統合し、「発達障害のある子どもと家族の就学期の移行を支える看護ケアモデル」を構築していきたいと考える。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
当初の予定よりも面接調査の回数が減り、人件費・謝金についての実支出額が少なくなった。またデータの掘り起こしも外部委託しなかったものもあり出費も少なかった。
2020年度は、消耗品費については、文具類(用紙・封筒・筆記用具等)、データ保存のためのハードディスク、フラッシュメモリー、研究協力者へのお礼(3000円相当の文具）、プリンタートナー、を予定している。国内旅費については、情報収集（学会参加）ための交通費・宿泊費を予定している。謝金等については、データの掘り起こし[1時間あたり掘り起こし1万５千円程度]を予定している。
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