介護・福祉現場における定量的解析を実践し、エビデンス構築力の強化を目指します。
講義内容に基づいてリサーチトピックを決定し、IoT整理・入力、ICTツールによる情報共有を行い、統計学的規則に基づいて数理サイエンス解析を実施し、結果をプレゼンテーションします。プロジェクト教員、所属研究室教員の指示の下、コーディネーターがWeb会議ツールを用いてPBL形式で演習指導を行い、状況に応じて受講者のスケジュール調整を行った上で対面指導を行います。
2023年度
| 日にち | 時間 | 受講方法 | 講義時間 （時間） |
講演テーマ | 講師 | 内容 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1～3月 | 担当者と調整 | 対面/オンラインハイブリッド | 30 | リサーチトピック検討/データ収集とIoT・ICTシステム入力/IoT・ICT情報統合/数理サイエンス解析/プレゼンテーション | 実行委員会委員 学生研究支援員 院生指導教員 |
・認知症、うつ、痛み、フレイル等を呈する患者・高齢者を対象とし、それらの予測・増悪因子、あるいはフォーマルケア・インフォーマルケアの介入効果に関するトピックを施設の高齢者背景等を考慮して選択します。（4h） ・上記のトピックに関連するデータについて、紙ベース情報はデジタル化し、すでにデジタル化されている情報についても研究用にシート、フォームへの入力を行います。あるいは新規導入IoTツールを活用して測定を行います。①入力方法の学修②入力③修正④確認/完成のプロセスを基本とします。(8h) ・上記の数理解析用に整理された情報を施設間（受講者間）で学修したICTデータベースを用いて情報を共有し、統合・整理します。①入力方法の学修と情報の共有②確認/完成のプロセスを基本とします。（4h） ・症状・障害に影響を与える独立因子の解析を単変量解析・多変量解析にて分析します。網羅的な単変量解析により候補因子を割り出し、それらをサンプルサイズを考慮して許容される因子数で多変量解析を行います。必要に応じてROC曲線等による妥当性、信頼性検討を実施します。予備的検証より本解析方法を決定し、その後本解析、報告、修正を行います。(10h) ・発表会を開催し、成果のプレゼンテーションおよび他の受講者との活発なディスカッションを行います。（4h） |
2024年度
| 日にち | 時間 | 受講方法 | 講義時間 （時間） |
講演テーマ | 講師 | 内容 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 11～2月 | 担当者と調整 | 対面・オンラインライブハイブリッド | 30 | リサーチトピック検討/データ収集とIoT・ICTシステム入力/IoT・ICT情報統合/数理サイエンス解析/プレゼンテーション | 実行委員会 学生研究支援員 院生指導教員 |
・認知症、うつ、痛み、フレイル等を呈する患者・高齢者を対象とし、それらの予測・増悪因子、あるいはフォーマルケア・インフォーマルケアの介入効果に関するトピックを施設の高齢者背景等を考慮して選択します。（4h） ・上記のトピックに関連するデータについて、紙ベース情報はデジタル化し、すでにデジタル化されている情報についても研究用にシート、フォームへの入力を行います。あるいは新規導入IoTツールを活用して測定を行います。①入力方法の学修②入力③修正④確認/完成のプロセスを基本とします。(8h) ・上記の数理解析用に整理された情報を施設間（受講者間）で学修したICTデータベースを用いて情報を共有し、統合・整理します。①入力方法の学修と情報の共有②確認/完成のプロセスを基本とします。（4h） ・症状・障害に影響を与える独立因子の解析を単変量解析・多変量解析にて分析します。網羅的な単変量解析により候補因子を割り出し、それらをサンプルサイズを考慮して許容される因子数で多変量解析を行います。必要に応じてROC曲線等による妥当性、信頼性検討を実施します。予備的検証より本解析方法を決定し、その後本解析、報告、修正を行います。(10h) ・発表会を開催し、成果のプレゼンテーションおよび他の受講者との活発なディスカッションを行います。（4h） |
2025年度
| 日にち | 時間 | 受講方法 | 講義時間 （時間） |
講演テーマ | 講師 | 内容 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 9～2月 | 担当者と調整 | 対面・オンラインライブハイブリッド | 30 | リサーチトピック検討/データ収集とIoT・ICTシステム入力/IoT・ICT情報統合/数理サイエンス解析/プレゼンテーション | 実行委員会 学生研究支援員 院生指導教員 |
・認知症、うつ、痛み、フレイル等を呈する患者・高齢者を対象とし、それらの予測・増悪因子、あるいはフォーマルケア・インフォーマルケアの介入効果に関するトピックを施設の高齢者背景等を考慮して選択します。（4h） ・上記のトピックに関連するデータについて、紙ベース情報はデジタル化し、すでにデジタル化されている情報についても研究用にシート、フォームへの入力を行います。あるいは新規導入IoTツールを活用して測定を行います。①入力方法の学修②入力③修正④確認/完成のプロセスを基本とします。(8h) ・上記の数理解析用に整理された情報を施設間（受講者間）で学修したICTデータベースを用いて情報を共有し、統合・整理します。①入力方法の学修と情報の共有②確認/完成のプロセスを基本とします。（4h） ・症状・障害に影響を与える独立因子の解析を単変量解析・多変量解析にて分析します。網羅的な単変量解析により候補因子を割り出し、それらをサンプルサイズを考慮して許容される因子数で多変量解析を行います。必要に応じてROC曲線等による妥当性、信頼性検討を実施します。予備的検証より本解析方法を決定し、その後本解析、報告、修正を行います。(10h) ・発表会を開催し、成果のプレゼンテーションおよび他の受講者との活発なディスカッションを行います。（4h） |