寝たきり度を用いた院内転倒予測モデルの多様な医療機関での検証と実用化に関する研究

2023 年度 研究成果報告書

• 研究課題/領域番号: 21H03166
• 研究種目: 基盤研究(B)
• 配分区分: 補助金
• 応募区分: 一般
• 審査区分: 小区分58010:医療管理学および医療系社会学関連
• 研究機関: 佐賀大学
• 研究代表者: 多胡 雅毅 佐賀大学, 医学部附属病院, 教授 (20457469)
• 研究分担者: 香月 尚子 佐賀大学, 医学部, 助教 (00571431) ; 山下 秀一 佐賀大学, 医学部, 名誉教授 (10433062) ; 鋪野 紀好 千葉大学, 大学院医学研究院, 特任准教授 (10624009) ; 山下 駿 佐賀大学, 医学部, 特任准教授 (10789415) ; 吉村 麻里子 佐賀大学, 医学部, 特任教授 (10894917) ; 甘利 香織 地方独立行政法人佐賀県医療センター好生館(総合臨床研究所), 総合臨床研究所, 医師・医療系職員 (60895233) ; 徳島 緑 佐賀大学, 医学部, 特任助教 (70600360) ; 相原 秀俊 佐賀大学, 医学部, 助教 (80509810) ; 徳島 圭宜 佐賀大学, 医学部, 特任准教授 (80593780) ; 中谷 英仁 静岡社会健康医学大学院大学, 社会健康医学研究科, 准教授 (80627670) ; 藤原 元嗣 佐賀大学, 医学部, 講師 (90571430)
• 研究期間 (年度): 2021-04-01 – 2024-03-31
• キーワード: 転倒転落 / 院内転倒 / 転倒予測 / 多施設観察研究 / 寝たきり度

研究成果の概要

本研究の目的は、転倒予測モデル (SFRM2)の精度を様々な背景を持つ8病院のデータを用いて検証することである。また、SRFM2の係数を調整し、検証する。院内転倒をアウトカムとし、SRFM2のArea Under Curve (AUC)を算出した。また、全集団の2/3のデータで、SFRM2の構成項目を用いて2項ロジスティック回帰分析により係数を調整したSFRM2.1を作成し、残りのデータを用いてその精度を検証した。SFRM2のAUCは0.687、SFRM2.1は0.745であった。SFRM2は多様な集団での検証でも精度が高く、係数を調整することで精度が向上する可能性がある。

自由記述の分野

総合診療医学

研究成果の学術的意義や社会的意義

我々が開発した院内転倒予測モデル (SFRM2: Saga Fall Risk Model 2)は、多施設データを用いた外部検証でも精度が高いことが明らかになった。SFRM2は入院時に簡便に評価ができ、日本独自の障害高齢者の日常生活自立度 （寝たきり度）を含むという特徴をもつ。本研究でSFRMの再調整を行ったところ、モデルの精度が向上する可能性が示唆された。将来的には開発したWEBアプリケーションを用いて、データ収集とデータベースの構築、SFRMの再調整を行うことで、より精度の高い転倒予測モデルの開発が期待され、転倒を効率的かつ適正に予測し予防することができることが見込まれる。