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急性期病院病棟看護師の夜勤帯勤務におけるストレスイベントに関する研究

急症医院病房护士夜班应激事件调查

基本信息

批准号：
19K10812
负责人：
櫻井順子
金额：
$ 2.83万
依托单位：
Juntendo University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
财政年份：
2019
资助国家：
日本
起止时间：
2019-04-01 至 2024-03-31
项目状态：
已结题

来源：
https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-19K10812/
关键词：
働き方改革看護師ストレスリスクマネジメント

项目摘要

本研究は、医療従事者のストレスに対する客観的評価方法の提案である。看護師に対するこれまでの疲労評価方法は、アンケート等による主観的な評価や身体の疲労を測定したものが多く、客観的で簡便な評価方法が求められている。近年、非侵襲的で簡便に採取できる唾液に着目し、疲労とストレスの生理学的な評価方法が注目されている。唾液成分と自律神経機能を指標とした、看護師の疲労およびストレスに対する客観的評価は、看護師の労働が身体にどのように影響しているかを明らかにすることを目的としている。また、夜勤帯看護師のストレス原因として、長時間による勤務が最大の要因であるのか、時間帯によるものなのか、もしくは変調をきたす要因となるストレスイベントがあるのかも合わせて検証していく。2022年度前半においても、COVID-19流行下により現場の看護師に対する研究が実施できていなかったが、2023年3月に以下実験を施行することができた。越谷病院で日勤および夜勤勤務している看護師20名（開放病棟もしくは閉鎖病棟それぞれ10名）を対象とする。ストレス指標として、唾液中に含まれるCortisol、ChromograninA、sIgA、α-amylase活性を測定。勤務前後にアンケート調査（POMS2）および唾液採取、勤務中に生体センサー装着による自律神経を測定した。また、ヒアリング事項として、看護師の年齢、性別、勤務年数を確認した。2023年度より測定したデータを分析し、病棟別、勤務年数別、勤務形態（日勤・夜勤）別で群に分け、t検定および相関分析を用いて解析する予定である。

This study proposes a method for evaluating the status of medical professionals. The nurse's fatigue evaluation method is to measure the fatigue of the body and to evaluate the fatigue of the patient. In recent years, non-invasive and simple methods of physiological evaluation of saliva and fatigue have attracted much attention. Saliva composition and mental function index, nurse's fatigue index, nurse's fatigue index The reason for the night shift, the reason for the long shift In the first half of 2022, the study of nurses in the field under the COVID-19 epidemic was carried out. In March 2023, the following research was carried out. 20 nurses on day and night duty (10 nurses on open and closed wards) Cortisol, Chromobranin A, sIgA and α-amylase activities in saliva were measured. Before and after duty, we conducted a survey (POMS2) to measure saliva collection and self-discipline during duty. The nurse's age, gender, and number of years of service should be confirmed. 2023 annual measurement and analysis, disease category, service years, service type (day attendance, night attendance), cluster analysis, t determination and correlation analysis