新しい自然言語処理のアプローチを用いて,認知症のノメ住民の介護に関する高齢者向けのコミュニケーションを検証した

科学分野:

• ジェリアトリクスケア (高齢者介護)
• 医療情報工学 医療情報工学
• 介護老人ホームの品質改善について

背景:

• 年齢に配慮した医療システムモデルは,4Mを強調しています:重要なこと,移動性,メンテーション,医薬品.
• 効果的な学際的なコミュニケーションは,患者のアウトカムを改善するために不可欠であり,避けられる介護施設から病院への介護施設の移転を減らす可能性があります.

研究 の 目的:

• 介護老人ホームの医療従事者のテキストメッセージと,避けられた居住者移転に含まれる4Mとの関連を調査する.
• アルツハイマー病および関連性認知症 (ADRD) の有無と有無の住民におけるこれらの関連性を調査する.

主な方法:

• 16の介護施設 (2016-2020) から 30,066のテキストメッセージと3,687の居住者移転記録の統合されたデータセットを使用しました.
• テキストメッセージ内の4Mの用語を識別するために,自然言語処理 (NLP) を採用しました.
• 通信における4Mと回避可能な転送との関連を分析するために,一般化された線形混合モデルを適用し,居住者と施設因子を制御しました.

主要な成果:

• 心肺蘇生状態,高度なADRD,介護施設のベッドサイズ,場所などの要因は,避けられた移送と関連していました.
• メンテーションとモビリティに関連する用語を含むテキストメッセージは,回避可能な介護施設から病院への移転と有意な関連性を示しました.

結論:

• NLPは,構造化されていないコミュニケーションデータの中で,高齢者に配慮した介護の要素を効果的に特定することができます.
• 介護施設は,特にADRDの居住者にとって,回避可能な移転を最小限に抑える戦略を策定する際に,コミュニケーションコンテンツに加えて,居住者レベルと施設レベルの要因を考慮する必要があります.