Validation and practical application of inpatients' fall prediction model using the bedriddenness ranks at various medical facilities

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我々が先行研究で開発した、寝たきり度を用いた8つの評価項目からなる院内転倒予測モデルは、入院時に、短時間で、職種を問わずに、簡便に用いることができる。本モデルは同一施設の検証では識別能、Calibrationともに良好であったが、他の施設の検証では精度がやや劣っていた。本研究は、転倒予防を行う前段階として、予防策の対象患者を選出するための転倒予測式の開発、一般化、精度の向上を目的とし、先行研究で開発した院内転倒予測モデルの妥当性を背景の異なる多施設で検証する。さらには、多施設で利用できる院内転倒予測モデルを再構築し、実用化する。2022年は昨年度に引き続きデータ収集とクリーニング作業を継続し、2022年10月にデータをFIXし解析を実施した。その結果、我々の院内転倒予測モデルの精度は良好であることが示された。主要な結果について2023年4月の第120回日本内科学会総会・講演会で一般演題として発表し、現在英語研究論文の執筆作業を進めている段階である。またサブグループ解析、モデルの調整、再構築などのさらなる開発を進め、本予測モデルの使用に最適な集団の特定、集団ごとに異なるモデルを使用するなどの方略の検討、更に精度の高いモデルの開発などを行っていく予定である。また転倒予測モデルの実用化に向けたアプリケーション開発については、関係者及び開発業者と打ち合わせを複数回実施し、アプリケーションについての詳細を詰め、契約内容について協議を行った。今後は開発を進め、完了後に実用化の方略について検討する予定である。