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介護保険制度における
要介護度分類に関する研究
システム情報工学専攻
複雑系工学講座 調和系工学分野
仙田 崇
一次判定
中間評価項目 調査項目 選択肢/得点 得点
・・・
・・・
・・・
・・・
複
雑
動
作
立ち上がり 1.できる 25.7 2.つかまれば可 13.2 3.できない 0.0
54.0
片足での立位 1.できる 24.8 2.支えが必要 14.9 3.できない 0.0
浴槽の出入り 1.自立 24.0 2.一部介助 13.8 3.全介助 0.0 4.行っていない 1.1
洗身 1.自立 25.5 2.一部介助 14.5 3.全介助 1.4 4.行っていない 0.0
・・・
・・・
・・・
・・・
複数の樹形モデルへ入力
洗身
複雑動作
8分
10分
できる,つかまれば可
40点以上
推計された時間を合計(要介護認定等基準時間)
要介護認定等
基準時間
要介護度
25分未満 自立
~29分 要支援
~49分 要介護1
~79分 要介護2
~89分 要介護3
~109分 要介護4
110分~ 要介護5要介護度表により要介護度を決定(要介護度分類)
要介護度表
一次判定の改訂
現行版一次判定の問題[川越, 00][関, 00][池上, 00][土肥, 00]
• 状態像の分類が適切でない
• 痴呆の症状が軽く評価されている
• 変更点
– 調査項目12項目を削除,6項目を追加,1項目を他の中間評価項目に移動
– 中間評価項目得点の配点
– 新たに調査を行い得られたデータを行い,樹形モデルの再構築が行われた
厚生労働省により一次判定の改訂版が作成され,試行中である
現行版の問題が改訂版において改善されているのか?
目的
1. 要介護度毎の状態像の特徴
2. 痴呆性高齢者の評価
改訂版についての分析と情報の提示を行う
現行版で指摘されている点について改訂版においても検証が必要
全状態像と要介護度の対応を知る必要がある
φ
全状態像の要介護度調査
全状態像数は 通りを越えており,状態像一つ一つ
について要介護度を調べることは困難
29
10
葉の組合せについて,あり得ない組を削除し,要介護度の対応
を調べることにより,複数の状態像をまとめて調査を行う
B,C,DA,B,C
洗身
身の回り
8分
10分
状態像
歩行
身の回り
3分
10分
第1の樹 第2の樹
11分→自立B,C
• 一次判定の結果は樹形モデルの葉の組により決定
• 葉の組には分岐条件を満たす複数の状態像が該当する
• 葉の組には葉の間の条件が背反なあり得ない組も存在する
E
調査結果
要介護度 改訂版
自立 33,492
要支援 224,946
要介護1 23,210,775
要介護2 216,560,749
要介護3 830,271,156
要介護4 1,383,511,172
要介護5 1,664,036,900
合計 4,117,849,190
葉の全組合せ数 8,737,326,259,200
改訂版
全状態像数
樹形モデルの葉の
全組合せ
約8兆7千億
可能な組合せ数 約41億
29
10
取得データ
調査項目 中間評価項目得点
麻痺 拘縮
(肩)
拘縮
(肘)
拘縮
(股)
拘縮
(膝)
・・
・
・・
・
問題行動 時間
1 1 1,2 2 1 ・・
・
・・
・
12.4~100.0点 21分
1, 3 1 1 1 1 ・・
・
・・
・
70.0~100.0点 24分
2,3 2 1,2 2 1 ・・
・
・・
・
20.0~80.0点 23分
・・・
・・・
・・・
・・・
・・・
・・・
・・・
・・・
・・・
1,2,3 1 1,2 2 1 ・・
・
・・
・
40.4~70.0点 24分調査項目 中間評価項目得点
麻痺 拘縮
(肩)
拘縮
(肘)
拘縮
(股)
拘縮
(膝)
・・
・
・・
・
問題行動 時間
3,4,5 1,2 1,2 1 2 ・・
・
・・
・
0.0~100.0点 115分
4,5 1,2 1,2 2 1,2 ・・
・
・・
・
0.0~80.0点 123分
1,2,3,4,5 2 1,2 1,2 2 ・・ ・・ 10.7~40.6点 111分
自立
要介護5
・・・
11L
12L
13L
nL1
71L
72L
73L
mL7
数字は選択可能な選択肢を示す
1. 要介護度別の状態像の特徴抽出
状態像の特徴抽出
分類結果にクリティカルに効く調査項目(特徴項目)
:麻痺なし
:麻痺あり
自立
要支援
例:「麻痺」のある方は要支援以上に分類されている
状態像は調査項目により構成される
状態像の特徴
要介護1以上
特徴項目の調査
要介護度毎に,選択可能な選択肢を抽出
自立
調査項目 中間評価項目得点
麻痺 拘縮
(肩)
拘縮
(肘)
拘縮
(股)
拘縮
(膝)
・・・ ・・・ 問題行動
1,2,3 1,2 1,2 1,2 1 ・・・ ・・・ 12.4~100.0点
調査項目 中間評価項目得点
麻痺 拘縮
(肩)
拘縮
(肘)
拘縮
(股)
拘縮
(膝)
・・
・
・・
・
問題行動 時間
1 1 1,2 2 1 ・・
・
・・
・
12.4~100.0点 21分
1, 3 1 1 1 1 ・・
・
・・
・
70.0~100.0点 24分
2,3 2 1,2 2 1 ・・
・
・・
・
20.0~80.0点 23分
・・・
・・・
・・・
・・・
・・・
・・・
・・・
・・・
・・・
1,2,3 1 1,2 2 1 ・・
・
・・
・
40.4~70.0点 24分
11L
12L
13L
nL1
• リストに出てきている選択肢を抽出
• 中間評価項目得点の幅を算出
結果(調査項目)
特徴項目(一項目のみによる要介護度の制限)
調査項目 選択肢 要介護度
移乗 一部介助,全介助 要支援以上
食事摂取 全介助 要介護1以上
嚥下 できない 要介護1以上
ズボン等の着脱 全介助 要介護1以上
結果(中間評価項目得点)
中間評価項目得点の条件
「特別介護」から得られる「要介護2以上」に分類されるための条件
複数項目による要介護度の制限
特別介護
じょくそう 皮膚疾患 嚥下 食事摂取 飲水摂取 排尿 排便 合計得点
ある ある できない 全介助 全介助 全介助 一部介助 2.6
ある ある できない 全介助 全介助 一部介助 全介助 2.5
ある ない できない 全介助 全介助 全介助 全介助 1.9
ある ある できない 全介助 全介助 全介助 全介助 0.0
中間評価項目得点の条件を満たす選択肢の組合せを計算
中間評価項目 得点 要介護度
移動 6.4以下 要支援以上
特別介護
20.5以下 要支援以上
18.9以下 要介護1以上
3.6以下 要介護2以上
身の回り
35.0以下 要支援以上
6.4以下 要介護1以上
2. 痴呆の症状が軽く評価されている
状態像の抽出
2. 痴呆の症状が軽く評価されている状態像の抽出
1. 痴呆度毎の高齢者が,一次判定を受けた際の要介護度を推定
2. 痴呆度毎の症状を示す葉の組を抽出
痴呆の基準:痴呆度(痴呆Ⅰ~痴呆M)
• 「痴呆性老人の日常生活自立度判定基準」 [老人保健福祉局]
判定基準 推定した要介護度
痴呆Ⅰ
何らかの痴呆を有する
日常生活は家庭内および社会的にほぼ自立している
自立,要支援
痴呆Ⅱ
日常生活に支障をきたすような症状・行動や意思疎通の困難さ
が多少見られるが,誰かが注意していれば自立できる
要介護1以上
痴呆Ⅲ
日常生活に支障をきたすような症状・行動や意思疎通の困難さ
が時々見られ,介護を必要とする
要介護2以上
痴呆Ⅳ
日常生活に支障をきたすような症状・行動や意思疎通の困難さ
が頻繁に見られ,常に介護を必要とする
要介護3以上
痴呆M
著しい精神症状や問題行動あるいは重篤な身体疾患が見られ,
専門医療を必要とする
要介護4以上
推定した要介護度よりも軽い評価をされている状態像を確認
痴呆の症状が軽く評価されている状態像
調査項目
麻痺 移動 じょくそう つめ切り 火の不始末
選択肢 1.ない 1.できる 1.ない 1.自立 1.ない 2.ときどき
中間評価項目得点
麻痺拘縮 移動 複雑動作 特別介護 身の回り 意思疎通 問題行動
選択肢 13.3~36.7 43.0~84.0 6.0~100.0 73.3~100.0 47.3~65.5 12.3~54.2 98.0~98.2
痴呆Ⅱで自立に判定される例
痴呆の症状を示す葉の組の数
自立 要支援 要介護1 要介護2 要介護3 要介護4 要介護5
痴呆Ⅱ 4,624 57,980 8,996,863 79,323,914 274,535,251 511,121,328 636,413,604
痴呆Ⅲ 0 0 17 92,519 1,091,380 2,922,526 2,875,552
痴呆Ⅳ 0 0 12 58,932 767,999 1,884,308 1,276,017
痴呆M 0 0 4 11,440 184,654 462,491 312,768
結論
改訂版一次判定についての分析を行った
1. 要介護度にクリティカルに効く調査項目を抽出
• 特徴項目(一項目のみで効く項目)を提示
• 中間評価項目得点の条件から得られる特徴項目(組合せ)を提示
2. 痴呆の症状が軽く評価されている状態像の条件を提示
• 改訂版一次判定の評価に利用可能
(専門家による確認が必要)
1. 樹形モデルが正しく高齢者の状態を評価できているか
2. 痴呆の評価の問題がどの程度深刻であるか
• 現行版や,さらに改訂が行われた場合についても同様の分析
と情報の提示が可能

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灯油タンク内の液面高計測を用いた 灯油残量推定システムに関する研究
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深層自己回帰モデルを用いた俳句の生成と評価に関する研究
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【卒業論文】B2Bオークションにおけるユーザ別 入札行動予測に関する研究
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