会話分析を用いた協働意思決定過程の解明

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質の高い医療の提供には、インフォームド・コンセント（以下IC）において、医師と患者の双方向コミュニケーションにより、協働型意思決定がなされることが必要である。しかし、信頼関係構築や説明のための時間に制約がある中で、医師と患者間でどのように情報交換がなされ、ゴール設定や治療法の選択等に関する合意形成に至っているのか、これまで明らかにされていない。そこで本研究では、実際のICにおける医師と患者間の会話を録音したデータを、自然言語処理を用いて分析し、動的な対話プロセスに見られるパターンや構造を同定し、またそれらと患者の理解度との関係を明らかにすることを目的としている。今年度は、18例の音声データを文字にして抽出するとともに、会話のタイムスタンプを用いて会話の定量的データ分析を行った。患者の発言の数、音節にはICごとに大きな差がみられた。実際に使用されているICの言葉は同意文書に記載されている専門用語とは一致せず、患者理解に応じて平易な言葉に言い換えて説明していることが明らかになった。また、患者の質問を促す説明の方法についても示唆が得られたが、分析数が少ないため、さらなる症例の分析を行う必要がある。また、データの解釈や今後の進め方について、班会議を開催して議論を行った。