| 研究課題/領域番号 |
20K10319
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| 研究機関 | 岐阜大学 |
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研究代表者 |
林 祐一 岐阜大学, 医学部附属病院, 講師 (00392366)
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| 研究分担者 |
鈴木 昭夫 岐阜大学, 医学部附属病院, 准教授 (80775148)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| キーワード | 転倒予測 / 院内転倒 / 高齢者 / 電子カルテ |
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| 研究実績の概要 |
【背景】高齢者の院内転倒は医療安全上の重要な問題である。入院時に看護師が、患者への問診データをもとい、転倒を予測し、適格な転倒防止策を講じている。院内転倒は、病院の医療安全室に対して報告され、すべての症例で院内転倒が予測できていたかどうか、転倒の被害状況、患者の属性などがストックされている。
【方法】当院に入院し、院内転倒した高齢者から、高齢者の院内転倒の予測率、予測あり、なしで被害状況が変化するか、他の予測方法で転倒予測をすれば防げたかという３点を調査した。院内転倒予測システムとして、改訂泉式転倒予測スケールを用いている。他の予測方法にMose式、ＪH式を採用した。
【結果】改訂泉式転倒予測スケールを急性期病院の高齢者に用いた場合には、予測率が67.3%で、被害状況については、転倒予測がはずれて転倒したほうが、Level 2以上の転倒割合が４４％と有意に高かった（P=0.03)。また、転倒予測を入院時問診データに戻り、Mose式、JH式で確認したところ、それぞれ９８％と高かった。
【考察】この要因として、改訂泉式転倒予測スケールは、薬剤項目や患者の治療デバイスｍの項目がなかった点が異なっていた。そこで、薬剤項目をまず改訂泉式転倒予測スケールに追加したところ、８８％の予測率まで高くなったことから、薬剤項目が必要であることを見出した。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
転倒データに関して調査を進めている。転倒が薬剤と直接関与しているかどうかの検討を追加する必要がある。
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| 今後の研究の推進方策 |
患者の転倒に薬剤が直接的に関与しているのかどうかを調査し、研究に加える方針である。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
今年度は、国際学会（現地参加）での発表ができなかったので、予定していた旅費を使用することができなかった。来年度は、論文投稿費用と成果発表に努めたい。
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