2019 Fiscal Year Annual Research Report
Integrated Large Data Analysis of Nurse Call Data with Patients' and Nurses' Behavior for Relieving Busy Circumstances
| Project/Area Number |
17H02130
|
|---|
| Research Institution | The University of Tokyo |
|---|
Principal Investigator |
森 武俊 東京大学, 大学院医学系研究科(医学部), 特任教授 (20272586)
|
|---|
| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
野口 博史 東京大学, 大学院医学系研究科(医学部), 特任講師 (50431797)
吉田 美香子 東北大学, 医学系研究科, 准教授 (40382957)
山田 憲嗣 大阪大学, 医学系研究科, 招へい教授 (70364114)
真田 弘美 東京大学, 大学院医学系研究科(医学部), 教授 (50143920)
村山 陵子 東京大学, 医学部附属病院, 特任准教授 (10279854)
|
|---|
| Project Period (FY) |
2017-04-01 – 2020-03-31
|
| Keywords | 看護理工学 / 必要度 / ナースコール / ビッグデータ / 転倒 / インシデント / 病棟 / 看護管理 |
|---|
| Outline of Annual Research Achievements |
病院において病棟フロアにおけるナースコールの起こるタイミング・応答時間や実際の対応までの時間，コールボタンをよく押す患者・あまり押さない患者の病態や看護記録，病棟フロアにおける看護師や看護補助者の動線データを収集して統合して解析することでコール数軽減可能ケース等を提示する仕組みの構築を目指した．看護師をはじめとする医療者の病棟フロアでの繁忙度を主観的にも客観的にも緩和するシステムへとつながるものである．本質的なケアを患者に対して提供する時間をより多くすることの支援につながり，さらには患者の施設内や退院後の生活の室を高める，看護師をはじめとする医療社の負担・負担感の軽減が期待される．
最終年度は，初年度，二年度で開発を進めてきたシステムを中核に，主として患者のベッド上での動作，看護師・看護補助者の病室・ステーション間での移動行動に着目し，離床や排尿のモデリング・予兆検出行動パターン把握の手法を開発・検証した．病院情報システムから得られるデータに基づく入院患者の個々人特性の学習に基づく予測により，ベッド，病室，時間帯などでも異なる行動推定の確度を上げる手法を開発した．また，病院・病棟の看護管理研究者の協力も得，実証的な場におけるシステムの適用可能性についての評価を行った．フロアで起こるナースコールのうちボタンコールやセンサによるコール，さらにはインタラプト事象はゼロにはならないことを想定し，特に転倒をはじめとするインシデントのアセスメント・予測に注力し，療養生活の質が向上し，病棟フロアと看護師・看護補助者の繁忙度が緩和される仕組の基盤を形成した．
|
| Research Progress Status |
令和元年度が最終年度であるため、記入しない。
|
| Strategy for Future Research Activity |
令和元年度が最終年度であるため、記入しない。
|
