電子カルテデータ二次利用による患者転倒に関するクリニカルインディケータ開発研究

2015 年度 研究成果報告書

• 研究課題/領域番号: 26870134
• 研究種目: 若手研究(B)
• 配分区分: 基金
• 研究分野: 基礎看護学; 病院・医療管理学
• 研究機関: 東京大学
• 研究代表者: 横田 慎一郎 東京大学, 医学部附属病院, 助教 (90599490)
• 研究期間 (年度): 2014-04-01 – 2016-03-31
• キーワード: 医療安全 / 患者転倒 / リスクアセスメント / 看護管理 / データ二次利用 / 機械学習

研究成果の概要

看護師が電子カルテに入力する日々の看護必要度データと患者属性情報のみにより、患者がある日に転倒するかどうかを予測するモデル、FiND (Find Fall risk of inpatients From Nursing Data）を構築した。病棟別のFiNDによるハイリスク予測患者数と転倒発生件数の相関が高いことから、FiNDにより病棟毎あるいは院内全体の転倒指標を構築できる可能性があると考える。

自由記述の分野

医療情報学