|
本研究の目的は診療記録の多くを占める質的情報(テキストデータ)を活用し、半自動的にインシデント関連情報を収集・解析する方法を確立することである。昨年度は、インシデントレポートと画像オーダエントリ情報をテキストマイニング手法で解析することにより、インシデントレポート報告に漏れた事例の検出が可能であることを示した。今年度はさらに研究を発展させ、インシデント事例を抽出するためのデータ源として、インシデントレポート、オーダエントリ情報、入院総括、診療経過記録の4種類を取り上げ、これらを相互に比較することによって、どのデータ源が優れているかを比較した。比較の指標としては、事例検出の網羅性、迅速性、患者影響レベルの高低などによって判断した。インシデントや医療事故事例の疫学調査では、chart reviewが標準的な方法とされている。そのため、chart reviewを標準として、以上の4つの方法の長所・短所を検討した。発生数が多いインシデントの院内転倒事故を例に取って、データ収集と解析を行った。その結果、どの方法を用いても単独の手法では見落としがあるため、二つ以上の方法の併用が望ましいことがわかった。また、目的に応じてデータ源を選択することが重要であり、たとえば患者影響レベルが高い事例を迅速に検出するためにはインシデントレポートと画像オーダエントリ情報の併用によって、効率的に目的の事例を抽出できることが判明した。以上の検討結果の一部は、医療の質・安全学会で発表した。
|
