| 研究課題/領域番号 |
17K12622
|
|---|
| 研究機関 | 中央大学 |
|---|
研究代表者 |
久徳 康史 中央大学, 研究開発機構, 機構准教授 (70569706)
|
|---|
| 研究分担者 |
檀 一平太 中央大学, 理工学部, 教授 (20399380)
山科 満 中央大学, 文学部, 教授 (40306957)
|
|---|
| 研究期間 (年度) |
2017-04-01 – 2020-03-31
|
| キーワード | PTG / PTS / PTE / 心理的適応モデル / 災害 / 東日本大震災 / 地震 |
|---|
| 研究実績の概要 |
東日本大震災や熊本地震は、主観的生活の質(QOL)の低下をもたらした。この回復を促進するためには、災害後の心理的適応過程を明らかにすることが喫緊の課題である。これに対し、我々はシーズ研究時に東日本大震災後の心理的適応過程の定量的モデルを構築した。本モデルによって負の心理的反応がQOLを低下させるルートと、レジリエンス（精神的回復力）がQOL回復を促進するルートとの存在を明らかにした。負の心理的反応を軽減するための研究例は多い。反面、心的外傷後成長（PTG）に代表されるレジリエンス向上による効果の検証も同様に重要であるとされているにもかかわらず、研究例は極めて少ない。そこで、これまでに申請者らが構築したモデルと確立した手法を応用し、PTG向上によりQOL回復を促進する先駆的アプローチの実現を目指す。具体的に本研究では複数のPTG Trajectoryパターンを抽出し、介入が必要となるグループの特定や関連要因の解明を行う。その後、PTG Trajectoryパターンと主観的生活の質との関係性を検証する。平成29年度では計画されていたLatent Growth Mixture ModelやFinite Mixture Modelによる解析に先駆けて、階層クラスタ分析とツーステップクラスタ分析、確証的MANOVAを行い、仮説通りに4グループのPTG Trajectoryパターンが抽出された。この知見にもとづき、平成30年度はLatent growth mixture modelingとFinite Mixture Modelを用い解析を進める。これまでに得られた知見の一部はテキサス大学リオグランデ校の招待講演にて報告した。
|
| 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
平成29年度では計画されていたLatent Growth Mixture ModelやFinite Mixture Modelによる解析に先駆けて、階層クラスタ分析とTwo-step cluster分析、確証的MANOVAを行い、仮説通りに４グループのPTG Trajectoryパターンが抽出された。統計ソフトのライセンス契約に関し想定以上の期間がかかったため、Latent Growth Mixture ModelやFinite Mixture Modelによる解析は平成30年度に行う。
|
| 今後の研究の推進方策 |
熊本地震に関する縦断的データが得られたことにより、シーズ研究である東日本大震災時のデータとの比較検証が可能になった。これらは非常に希少性が高く有意義なデータである。これらのデータを平成30年度はLatent growth mixture modelingとFinite Mixture Modelにより解析を進める。得られた知見の発表に関してはPTG Trajectoryを主眼としたものを優先し、学会発表と学術論文の投稿を計画している。
|
| 次年度使用額が生じた理由 |
国内学会発表の代わりとしてテキサス大学リオグランデ校にて講演を行ったため、国内旅費が生じなかった。また、テキサス大学アーリントン校にて予定していた研究ミーティングが平成30年度に変更されたことに伴い、外国旅費がの使用が平成30年度になったため差額が生じた。
|
