| 研究課題/領域番号 |
22H03413
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 研究機関 | 東京医科歯科大学 |
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研究代表者 |
伊藤 沙紀子 東京医科歯科大学, 大学院保健衛生学研究科, プロジェクト講師 (80734152)
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| 研究分担者 |
土屋 瑠見子 一般財団法人医療経済研究・社会保険福祉協会(医療経済研究機構(研究部)), 研究部, 主任研究員 (20726525)
尾形 宗士郎 国立研究開発法人国立循環器病研究センター, 研究所, 室長 (00805012)
山田 誠 京都大学, 化学研究所, 助教 (00581323)
石山 麗子 国際医療福祉大学, 医療福祉学研究科, 教授 (80826454)
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| 研究期間 (年度) |
2022-04-01 – 2026-03-31
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| キーワード | 日常生活動作 / 居宅介護 / ケアプラン / リアルワールドデータ |
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| 研究実績の概要 |
本研究では、高齢者の日常生活動作 (ADL) の変化に関連する個人特性を明らかにし、さらにADL変化と介護サービス種類の関連を明らかにすることで、介護支援専門員の経験に左右されない均質かつ最適なケアプランの作成を図る。具体的な研究目的は、(1) ADL 変化に関連する個人因子の特定、(2) ADL 予測モデルの構築、(3) 1と2の知見をケアプランに応用し、ADL レベルに応じた最適な介護サービス種類の組合せを明らかにすることである。
米国の高齢者のADL情報が豊富に蓄積された大規模データを活用し、ADLの経時的変化の把握、およびADL悪化と関連する個人因子を探索した。具体的には、日常生活動作に関するデータ（移乗・移動、入浴、更衣・整容、食事、排泄、歩行、補助器具の利用の有無等）や認知機能に関する検査データ等を用いて、高齢者の日常生活動作の悪化と関連する個人因子を探索した。
また、日本の介護認定調査データ（移乗・移動、食事摂取、排尿、排便、整髪、洗顔、衣服の着脱等に関する要介護の程度）を用いて、居宅介護サービスを利用した高齢者を対象にデータ解析を実施した。これらの成果については、結果をまとめて論文に投稿した。
今後の研究の推進方策としては、居宅介護サービスの最適な組み合わせの特定に向けて、日本の介護レセプトデータを用いて、居宅介護サービス利用者を対象に無限次数多重検定法（LAMP法：Limitless-Arity Multiple Testing Procedure）を用いて検証する。
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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
米国オープンデータを用いて高齢者の日常生活動作（ADL）の悪化に関連する因子を探索し、概ね順調に進展している。
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| 今後の研究の推進方策 |
今後は日本の介護データ（要介護度認定調査票データ等を含む大規模データ）も活用し、高齢者の日常生活動作（ADL）の悪化に関連する因子を探索する。データ解析手法については、まずは多項ロジスティック回帰分析を実施する。
また居宅介護サービスの最適な組み合わせの特定に向けて、日本の介護レセプトデータを用いて、居宅介護サービス利用者を対象に無限次数多重検定法（LAMP法：Limitless-Arity Multiple Testing Procedure）を用いて検証する。
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