| 研究課題/領域番号 |
20K21775
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| 研究種目 |
挑戦的研究(萌芽)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 審査区分 |
中区分59:スポーツ科学、体育、健康科学およびその関連分野
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| 研究機関 | 関西医科大学 |
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研究代表者 |
長谷 公隆 関西医科大学, 医学部, 教授 (80198704)
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| 研究分担者 |
田口 周 関西医科大学, 医学部, 助教 (40786191)
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| 研究期間 (年度) |
2020-07-30 – 2023-03-31
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| キーワード | 高齢者 / 動作分析 / 人工知能 / 介護保険 |
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| 研究成果の概要 |
定量的動作分析で得られるベースライン変数の臨床的特徴量選択は、生体工学的・病態生理学的機序の理解および治療成果の予測という２つの側面を含んでいる。本研究では、60-83歳の高齢者105名の歩行、階段昇降、床からの物拾い、立ち座り動作のデータを含む３次元動作データベースを構築した。高齢者リハビリテーションの臨床診療を改善するような新たな知見が、この拡張された初期特徴量から導き出せる。例えば、降段３Dデータの階層クラスター解析は、バランス能力が低下している高齢者を、降段時において、膝屈曲によって大腿と体幹を後傾する伸展タイプと、上段にある下肢側への体幹回旋で特徴付けられる回旋タイプとして同定した。
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| 自由記述の分野 |
Rehabilitation Medicine
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
要介護・要支援者が抱える機能的問題を解明し、社会生活活動の拡大を図る介護保険診療において、本研究で構築した生活関連動作や併存疾患指標、認知機能スコアを含む歩行ならびに起居動作の３Dデータベースは、臨床的意思決定を助ける特徴量の重要度サンプリングを可能にする。転倒予防などの安全面と歩行耐久性といった活動再建の両面から網羅的にアプローチする治療アルゴリズムを形成することでリハビリテーション治療効果を最大化し、要介護・要支援者を支える家族を含めたQOL向上に寄与する。さらに、活動制限に影響している病態の理解を深め、その治療目標を可視化できるようになることで介護保険診療を担う療法士の教育に貢献する。
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