配分額：2340000円 （ 直接経費：1800000円 、 間接経費：540000円 ）

本研究の目的は、状況認識モデルを用いた看護学生のための看護技術学習プログラムを開発し、その有効性を評価することである。状況認識は、動的な状況下で複雑な意思決定を行う認知スキルであり、看護学生の段階から育むことが必要であり、看護学生が状況認識を意識できるような教育的アプローチが求められる。
本研究では、状況認識を理論的に説明している状況認識モデル（Endsley，1995）を用いて学習プログラムを開発することで、表面上の技術習得だけではなく、看護の実践に必要となる思考を育むことを目指す。学習プログラムでは、原理原則が明確であり、かつ学生なりの工夫を加え思考しながら技術習得を進めることが可能な無菌操作に焦点をあてる。先行研究にて研究代表者が開発した、「一時的導尿における無菌物の準備」の学習プログラムである「学習動画」と「学習シート」の分析をふまえ、状況認識モデルを用いて改良を行う。
本年度は、「学習動画」と「学習シート」を、状況認識モデルを用いて分析を行った。その結果、「学習動画」における状況認識には、今から実施することを認識し、物品の無菌範囲を理解し、無菌範囲を汚染するリスクを予測する、3つの段階が確認された。一方で、「学習動画」の表現方法には課題も確認された。
2024年度は、「学習シート」は分析途中であるため分析を進めていく。「学習動画」と「学習シート」の分析をもとに学習プログラムを改良し、インストラクショナルデザインをもとにプログラム設計を行っていく。看護学生を対象にランダム化比較試験を行い、学習プログラムの有効性を評価する予定である。

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配分額：17420000円 （ 直接経費：13400000円 、 間接経費：4020000円 ）

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配分額：17420000円 （ 直接経費：13400000円 、 間接経費：4020000円 ）

初年度は、コロナ禍でも研究を計画的に遂行すべく、主にStudy1（転倒・転落予防）の準備に取り組んだ。より簡易な方法論にて転倒・転落リスクを評価し、患者との共有意思決定に活用できる方法論の提案に向けて、先行研究の成果物である転倒・転落データベースを用いて分析を行った。データは、首都圏の急性期病院（1施設）の1年間（2018年10月～2019年9月）の16歳以上の入院患者10,975例（転倒群：177例、非転倒群：10,798例）であった。転倒の有無（従属変数）、転倒スコア26変数（独立変数）を設定し、χ2検定、Wilcoxon rank sum testにて入院から転倒までの日数とリスク因子を特定した（ｐ＜.05)。転倒群は平均在院日数を参考値として、early（10日未満）とlate（10日以上）に2区分した。分析の結果、リスク因子は、early falls（87例）では、転倒歴、筋力低下、理解力の低下、向精神薬の服用、「何でも自分でやる」性格（5変数）が、late falls（90例）では、筋力低下、65歳以上、四肢障害、不安定な歩行（4変数）が抽出された。本結果より、入院の早期と後期で転倒のリスク因子は異なっており、アセスメントの視点ならびに予防的介入においても、患者個々にその時期に合わせた設定の必要性が示唆された。次に、既存のスコア26項目（カットオフポイント：5点）のロジスティック回帰分析（ステプワイズ法）では、リスクモデルとして6変数（65歳以上、不安定な歩行、移動に補助が必要、四肢障害、筋力低下、向精神薬の服用）が抽出され、カットオフポイントは2点であった。リスクモデルの予測精度はAUC0.817（95％CI, 0.79-0.84）と良好であり、転倒アセスメントスコアの簡易化が可能であることが示唆された。

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