脳卒中患者の全体像予測システムに基づくリハビリテーション治療戦略

2023 年度 実績報告書

• 研究課題/領域番号: 20H03914
• 研究機関: 神奈川県立保健福祉大学
• 研究代表者: 長山 洋史 神奈川県立保健福祉大学, 保健福祉学部, 准教授 (00552697)
• 研究分担者: 山内 慶太 慶應義塾大学, 看護医療学部(藤沢), 教授 (60255552) ; 泉 良太 聖隷クリストファー大学, リハビリテーション学部, 教授 (80436980) ; 池田 公平 神奈川県立保健福祉大学, 保健福祉学部, 助教 (80828179) ; 岸 知輝 杏林大学, 保健学部, 助教 (80845123) ; 友利 幸之介 東京工科大学, 医療保健学部, 教授 (90381681)
• 研究期間 (年度): 2020-04-01 – 2024-03-31
• キーワード: リハビリテーション

研究実績の概要

本年度の実績としては，以下の2点である．
①急性期脳卒中患者の全体像予測モデルの開発論文の公表
昨年度，解析を実施した急性期脳卒中患者の全体像予測モデルについて，論文化し，プレプリントとして公表した．今後は，このモデルの臨床応用について検討すること，動画を作成し，広くホームページで公開することを予定している．なお，この成果については，現在，国際紙に投稿中である．また，国内学会で発表し，国際学会での発表も予定している．
②回復期リハビリテーション病棟における自主トレーニングの効果的である患者特性の把握
潜在クラス分析を用いて，入院時患者特性を統計的に共通因子を持つクラスに分類し，そのクラスごとに自主トレーニングの有無で効果を比較した．また，自主トレーニングの種類によってもその効果に才があるかについて検討した．その結果，自主トレーニングが効果的である患者特性が特定され，効果的である自主トレーニングの種類についても判明した．この成果については，国際紙に掲載されている．

現在までの達成度 (段落)

令和5年度が最終年度であるため、記入しない。

今後の研究の推進方策

令和5年度が最終年度であるため、記入しない。

研究成果

• [雑誌論文] Identifying profiles of stroke patients benefitting from additional training: a latent class analysis approach (2024)
  • 著者名/発表者名: Ikeda Kohei、Kaneko Takao、Uchida Junya、Nakamura Takuto、Takeda Taisei、Nagayama Hirofumi
  • 雑誌名: Journal of Rehabilitation Medicine 巻: 56 ページ: -
  • DOI: 10.2340/jrm.v56.22141
  • 査読あり / オープンアクセス
• [雑誌論文] Prediction of Overall Patient Characteristics that Incorporate Multiple Outcomes in Acute Stroke: Latent Class Analysis (2023)
  • 著者名/発表者名: Uchida Junya、Yamada Moeka、Nagayama Hirofumi、Tomori Kounosuke、Ikeda Kohei、Yamauchi Keita
  • 雑誌名: medRxiv (Preprint) 巻: - ページ: -
  • DOI: 10.1101/2023.05.24.23290504
  • オープンアクセス
• [備考] Clinical Outcome Research in Occupational Therapy
  • URL: https://www.nagayama-lab.com/