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2020 年度 実績報告書

テキストマイニングを用いた入退院支援の質的分析

研究課題

研究課題/領域番号 19K21725
研究機関長崎大学

研究代表者

川崎 浩二  長崎大学, 病院(医学系), 准教授 (60161303)

研究期間 (年度) 2019-06-28 – 2021-03-31
キーワードテキストマイニング / 退院支援 / 共起ネットワーク分析 / 対応分析 / Concept Code / 期間別分析 / 転帰別分析 / 担当職種別分析
研究実績の概要

長崎大学病院地域医療連携センターが2004年4月から2019年3月の間に病棟から依頼を受けて退院支援を行った28,548名の患者の退院支援記録から、入院日、退院日、退院支援記録が全て記載されている26,500名を抽出した。このうち、転帰が「在宅医療」または「転院」と記載された25,104名を分析対象とした。テキストマイニングソフトウェアKH Coderを用い、抽出語の「共起ネットワーク」「階層的クラスター分析」、文書の「クラスター分析」等から、抽出語をcodingして9つのConcept Codeを設定した。Concept Codeと外部変数である「転帰(在宅・転院)」「時期(前期2004-2009年・中期2010-2014年・後期2015-2018年)」の共起ネットワークと対応分析から業務内容の特徴・相違を検討した。抽出語からcodingした9つのコConcept Codeは、(1)患者家族の不安・希望、(2)患者家族への説明・面談、(3)患者家族の了承、(4)サービス調整、(5)在宅医療関係者等との連携、(6)カンファレンス、(7)情報提供・収集・共有、(8)院内スタッフとの連携、(9)終末期 であった。共起ネットワーク分析の結果、転帰が「在宅」の場合はConcept Code (4)、(5)と、「転院」では (3)、 (8)との連携との関連性が高く、両方の転帰に共通して (1)、(2)、(7)との関連が認められたが、「転院」の方が関連性の係数が高かった。時期「前期」はConcept Code (4)、 (6)と、「中期」「後期」は (1)、(2)、(3)、(8)との関連性が高く、全期間を通して (7)との関連性が認められた。対応分析の結果、転帰が「在宅」の場合はConcept Code (4)、(5)、(6)、(9)と、「転帰」の場合は (1)、(2)、(3)、(8)との連携との関連度が高かった。「前期」は (4)との関連度が高かった。

  • 研究成果

    (2件)

すべて 2021

すべて 雑誌論文 (1件) (うち査読あり 1件) 学会発表 (1件)

  • [雑誌論文] テキストマイニングによる退院支援業務分析の試み2021

    • 著者名/発表者名
      川崎浩二、本村美奈、山口真美
    • 雑誌名

      令和2年度大学病院情報マネジメント部門連絡会議抄録集

      巻: 1 ページ: 182-183

    • 査読あり
  • [学会発表] テキストマイニングによる退院支援業務分析の試み2021

    • 著者名/発表者名
      川崎浩二、本村美奈、山口真美
    • 学会等名
      令和2年度大学病院情報マネジメント部門連絡会議

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公開日: 2021-12-27  

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