2022 Fiscal Year Annual Research Report
シフト勤務看護師の概日リズム実態調査とAI解析による是正生活パターンの検証
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19H03925
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| Research Institution | Osaka Metropolitan University |
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Principal Investigator |
山口 曜子 大阪公立大学, 大学院看護学研究科, 教授 (50381918)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
山田 真介 大阪公立大学, 大学院医学研究科, 准教授 (00623810)
中島 智晴 大阪公立大学, 大学院情報学研究科, 教授 (20326276)
藤田 寿一 大阪公立大学, 大学院看護学研究科, 准教授 (30212187)
若村 智子 京都大学, 医学研究科, 教授 (40240452)
森木 ゆう子 大阪公立大学, 大学院看護学研究科, 准教授 (70374163)
岩崎 賢一 大阪公立大学, 大学院看護学研究科, 特任講師 (70912046)
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| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2023-03-31
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| Keywords | 睡眠と代謝 / 概日リズムの乱れ / シフト勤務者 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究は、シフト勤務を行う看護師の生活パターンの実態調査とAIによる学習モデルで概日リズムの乱れを是正する生活パターンを見出すことを目的とした。
対象者40名のうち37名の年齢は、平均年齢30.92±6.61歳、BMIは21.01±2.68であった。PSQIの総得点は、カットオフポイント5.5点以上は観察前後ともに17人（45.9%）であった。28日間の観察期間中、平均19日間のデータで687日（日勤は188日、長日勤日97日、夜勤明け日131日、休み271日）の収集ができた。対象者の大半が朝型傾向であり、睡眠や生活パターンに関する調査では、睡眠効率や睡眠時間には変動が見られ、夜勤の勤務日にカロリー摂取量が増加する傾向が把握できた。しかし、AIによる解析では、睡眠の質と時計遺伝子型、血糖変動状況、生活行動パターンとの相関は見出せなかった。
本研究期間中は、COVID-19パンデミックの影響により、計画通りの協力者数の確保が困難であり、AI解析のための当初予定数の生活パターンのデータ量の収集の不足が生じ、AI解析による生活パターンの予測が困難であった。さらに、28日間の観察期間中、データ収集ができたのは平均19日間であり、データ収集方法に改良の余地があると考えられた。したがって、生活リズムが週単位や月単位で変動する可能性を考慮し、より長期間のデータ収集の必要性があり、データ収集方法の改善やスマートウォッチやアプリを活用した自動データ収集の検討が必要である。本研究の結果から、より効果的なデータ収集方法の確立や生活行動内容のデータ化の方法の検討が求められることが示唆された。
今後の研究では、より適切な支援プログラムや介入策の開発に繋がるように、対象者の負担を軽減する研究デザインを含め継続的にデータ収集を行う方法とデータ化の検討を行っていく。
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| Research Progress Status |
令和4年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
令和4年度が最終年度であるため、記入しない。
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