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2023/3 Vol.126

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特集 学会横断テーマ「少子高齢化社会を支える革新技術の提案」

看護理工学におけるケアイノベーション

真田 弘美・松本 勝(石川県立看護大学)

はじめに(看護理工学への期待)

超高齢少子時代の到来により日本の総人口が2050年には8千万人となる人口統計予測が出ている中、日本は世界に先駆けて、この大きな課題をどのように克服するか、世界のモデルとして注目されている。その中で、医療は大きな政策転換が求められ、治す医療から、治し支える医療へと舵取りし、2025年には病院から在宅を主とし、地域社会の中で高齢者は「時々入院、ほぼ在宅」といわれるような、地域包括ケアシステムが2025年に向かって整備されてきている。そこに看護理工学の貢献が期待されている。

なぜ看護理工学が必要か

健康寿命の延伸には、生活の困難性の緩和、国民が自律的に暮らすことのできる“ケア”社会の実現が課題といえる。“ケア”の中核を担う看護学が新たな分野を築くことが必須となる。従来の看護学では果たしきれなかったAI、ロボットなどのアドバンストケアを導入するには、異分野融合型イノベーティブ看護学研究の推進が喫緊の課題となってきた。特に、この新型コロナウイルス感染症流行下の医療を支えたのは、病院はもちろんのこと、施設、在宅では、直接患者の24時間を支える看護に他ならない。

それでは看護理工学とは何か

その定義は、人々の健康・疾病に関する療養生活の支援を目的として、患者と直接長時間密に接する看護の視点を重視した研究と新たな技術開発を行う学問領域としている。従来の看護学は患者の症状緩和を目的としたニーズの探索が主であり、その解決のための機器、システムの開発には至らず、いわば姑息的な方法でケアを提供してきたと言わざるを得ない。しかし、前述したように、社会の変遷とともに「ないなら創る」という趣旨のもとに、メカニズムの解明が必要であったり、機器やシステムの開発が必要であったり、その評価、実装までが看護理工学の範疇としてとらえている。医用工学との違いは、看護が最も必要とされるクリニカルフィールドを他分野の研究者と共有することにある(図1)。例えば、糖尿病性足潰瘍の予防外来に工学研究者が看護師とともに参加して、歩行時の靴の中でのせん断力を測り、潰瘍リスクを同定する方法を開発するなどが挙げられる。

図1 看護理工学の円環

異分野融合の難しさ

看護学がどのように理工学と協同できるのか、個々に大きな壁があった。医学と看護学が現場を通して多職種連携を研究に展開するのは従来から行われてきた。しかし、プロダクトを使う側(看護学)とシーズや機器・システムを開発する側(理工学)とは、対局線上にあり、その調整は非常に難しいことが解ったのは、当時東大の工学部でロボット工学が主であった介護工学にも造詣の深い土肥先生に、看護と介護の違いを説明した時であった。その後、看護領域と工学領域のアドバイザリーパネルで何回か懇話会を開き、互いの領域の文化の相違に気づく大変良い機会となった。まずは使う用語が異なり、理解に苦しむ。さらに看護側は「それは現場には役に立たない」、工学側は「そんなこと研究しなくても解る、新規性がない」と対立する場面に遭遇し、対話の必要性を強く実感し、パネル参加者全員の総意で、看護理工学会を創立したのが2012年である。あれから10年経過し、現在では学会誌の発行、学術集会の開催、看護理工学プロジェクトの企画・実践を通して大きく発展し、看護理工学は科学研究費申請時のキーワードとなった。

それではケアイノベーションとは何か?

イノベーション(Innovation)とは今までなかったコンセプトと技術を実装することで、社会に新しい価値を生み出すことである。看護学とは社会の要請に応じて療養者のニーズにケアで答える実践科である。すなわち、ケアイノベーションとは看護の中心的な役割であるケア方法の開発によって社会の価値を変えることである。その概念を取り入れた看護理工学は新しい学問分野として医療関係者の価値観を変えたといっても過言ではない。このプロセス自体がイノベーションであり、大学内外での共同研究がはじまり、特に若手研究者のマッチングは新しい文化を生んだ。東大では看護理工学を目指す領域として、ロボテックス看護学、イメージング看護学、アドバンストナーシングテクノロジー、バイオロジカルナーシングなどの新領域による産学連携が2022年まで行われ、筑波大学大学院 看護科学学位プログラムでは、看護理工学・ウィメンズヘルスグループが立ち上がり、藤田医科大学では、社会実装看護創成研究センターが2020年に設置され、2023年4月からは石川県立看護大学にサラヤ(株)の出資による共同研究講座として、看護理工学講座が開設される。

以上、看護理工学を通して、ケアイノベーションについて概説をした。ここでは、在宅看護で最も課題を抱える便秘について、2016-2019年に行ったAMEDでの事業を例にして、そのプロセス研究とその実装方法について概説する。

便秘エコーシステムの開発

今更エコーが新しいのか?医師が大腸をエコーで見ることはすでに確立されているではないか?と問う研究者は多い。医師は癌などの病変をみつけるためにエコーを使うが、決して便のある部位や硬さをみるためではない。そこで、在宅看護で最もニーズの高い便秘や誤嚥に着目し、ナースがエコーを用いて便を可視化する技術は、必ず看護の新しい価値(イノベーション)を生み出すと考え、AMED「アドバンストな看護技術を導入した在宅・介護施設療養者の摂食嚥下・排便を支える多職種連携システムの構築」(図2)を申請した(1)

図2 AMEDプロジェクトの概要

なぜ、便秘に着目したか?

便秘は本来体外に排出すべき糞便を十分量かつ快適に排出できない状態と定義されている(2)。国民生活基礎調査によると有訴者数は加齢とともに増加し、60歳以上になると男女ともに急増する。機能性便秘の診断には国際的基準であるRomeⅣ(3)が用いられ、排便の25%以上で、下記の6項目のうち2項目以上の特徴を示すことが基準として示されている:①排便困難による力み、②硬便または兎糞状便、③残便感、④直腸肛門の閉塞感、⑤排便時の用手的な介助、⑥自発的な排便回数が3回/週未満。この6項目のうち3項目は自覚症状の評価が必要であり、認知機能や運動機能が低下した場合にはこれらの自覚症状を評価することが極めて困難である。そのため在宅や施設でケアを実施する看護師は、便秘のアセスメントに難渋し、便秘ではないにも関わらず下剤投与、直腸便貯留がないにも関わらず坐薬挿入、直腸内硬便貯留がないにも関わらず摘便実施といった排便ケアを選択してしまうということが生じている。特にグリセリン浣腸剤では溶血(4)や、直腸穿孔(5)などの有害事象が報告されており、便秘を客観的に正しく評価できること、そのうえで下剤投与に十分注意し、使用は最小限とすることが必要である。実際に、在宅医療を支える訪問看護師は、認知症などにより自らの症状を訴えることが困難な高齢者も多い中で、療養者のニーズを満たす適切なケアができているか、常にジレンマに陥っている。

長期入院療養者の便はどこに停滞するか?(ニーズの明確化)

最初に行ったことは、実際にエコーで便が観察できるかである。健常人の直腸便貯留(6)(7)をエコーで観察できることを確認した上で、成人患者のCT画像を取り確認を行ったところ十分にその可能性は示された(8)(9)。そこで、実際に高齢者の便秘をエコーでできるのかを検討するため、長期療養型病床における実態調査を行った(10)。この研究では認知・運動機能が低下し、排便動作に制限のある、長期療養型病院に入院中の高齢者で経口摂取をしている者を対象に、ゴールドスタンダード(診断や評価の精度が高いものとして広く容認された手法のことであり、標準基準や参照基準ともいわれる)を実際の排便とし、大腸のエコー所見と便秘症状との関連について調査を行った。初回排便後、1日1回次の排便があるまで毎日結腸および直腸のエコーによる観察を実施した。エコー画像は結腸と直腸に分けて分析し、それぞれの糞便分布変化パターンを作成した。

その結果、結腸に左半結腸にハウストラ状の強い反射所見が形成されていくパターンでは、10/10名(100%)の患者に「排便が頻度3日に1回未満」という便秘症状がみられた。そして直腸に音響陰影を伴う三日月型の強い反射所見が出現・継続するパターンでは、13/14名(92.9%)の患者に「排便が頻度3日に1回未満」および「硬便」という便秘症状がみられた。さらに直腸に音響陰影を伴う反射所見が出現・継続するパターンは、対象患者全体の74.4%にも及ぶことが明らかになった(図3)。以上より、結腸では左半結腸におけるハウストラ状の強い反射所見、直腸では音響陰影を伴う三日月型の強い反射所見が便秘症状に特有のエコー所見であること、エコーで高齢者の便秘をアセスメントするためには直腸便貯留の観察が重要となることが明らかになった。

図3 高齢患者の直腸糞便分布変化パターン

看護師が実施できるプローブ走査と読影方法とは?

エコーはポイントオブケアに使うために、検査と読影を同時に行う必要がある。そのためには看護師が的確に、かつ時間を要さない方法を確立する必要性があり、直腸をメインとして走査と読影ができるための手順を標準化した。

プローブ走査には、腹部など深層の観察に適したコンベックス型を選択した。プローブを恥骨の上縁に当て、超音波ビームを尾側に10~30度傾けて膀胱を描出後、膀胱を音響窓として使用し、膀胱より深部に直腸を描出させ、横断像および縦断像を描出することとした(図4)

読影方法は、直腸内腔に内容物(便貯留)があると、膀胱よりも深い位置にある内容物の表面からエコーが反射し、横断像では半月型の高エコー域が描出される。また、硬便が貯留している場合では、音響陰影(強い反射体で超音波の大部分が反射し、それより遠位側には超音波が届かず、その結果、反射体の後方で無エコーまたは低エコーに観察される現象を伴う三日月型の高エコー域が描出される(10)。直腸の縦断像をエコーで描出することにより、直腸便貯留の位置と量を評価することができる(11)

 

図4 直腸観察時のエコープローブの当て方と典型画像(横断像)

教育プログラムの内容とは?

現状の看護師養成課程の基礎教育のカリキュラムにはエコー技術が含まれていないため、実際の訪問看護師がエコーで便秘のアセスメントを実施できるためには教育プログラムが必要である。そこで、排便ケアや医学教育を専門とする医師、外科医、看護師、および超音波検査士により、eラーニング、技術講習会、自己学習、客観的臨床能力試験(Objective structured clinical examinations : OSCE)の4つの要素から成る教育プログラムを開発した。eラーニングではエコー、排便ケア、エコーによる大腸便貯留観察の基礎知識をそれぞれ学び、オンライン上での試験を通過した場合に以降のプログラムに参加できる仕組みとした。この開発されたプログラムにより、参加した40名の訪問看護師全員(100%)がOSCEに合格しており、エコーで便秘をアセスメントするための知識と技術が習得できることが示されている(12)

では、訪問看護で使えるエコーをつくるには?(産学連携)

教育を受けた訪問看護師らが携帯しやすく、使いやすいエコー装置として、筆者らが2017~2022年度に富士フイルム(株)の出資による東京大学大学院医学系研究科社会連携講座イメージング看護学講座で、小型・軽量・ワイヤレスで携帯しやすい、高画質で初心者でも観察しやすい、利便性に優れた(AIアシスト機能搭載)の三つの条件を満たすエコー装置を開発した(図5)

AIアシスト機能としては、すでに膀胱を同定し、尿量の自動計測までは搭載させたが、便に関しては、データセットは少ない中でも、直腸便貯留の有無を感度100%、特異度100%で、自動でカラー表示することができた(13)(14)。現在では、膀胱内尿量(15)、直腸便貯留の有無、上肢の静脈(静脈径および深さ)と動脈を自動検出し末梢静脈カテーテル留置をアシストする機能(16)までが既に市販のエコー装置に実装されている。

図5 AIアシスト機能搭載の携帯型エコー装置
(iViz air Ver.5 コンベックス、 富士フイルム)

訪問看護における便秘エコーの効果はあったか?(評価研究)

前述の通り紹介した「便秘エコー開発」の最終段階として、訪問看護における効果検証(有効性と安全性の検証)を行った(17)。訪問看護を受けている、機能性便秘が疑われる在宅療養者を対象とし、シングルケース実験デザイン(多層ベースライン、ABデザイン)に介入効果を検証した。調査期間は10週間とし、層ごとに1週間ずつABの切り替え時期をずらした。Aの期間はベースライン(従来のアセスメントとケア)とし、Bの期間は介入(エコーによる大腸便貯留の観察と観察結果に基づく排便ケア)とした。対象者は介入開始時期として4週目、5週目、6週目、7週目の4つに振り分けられた。介入はアルゴリズムに基づくアセスメントとケアとし、アルゴリズムで便秘が疑われた場合、エコーによる大腸便貯留の観察を行い便秘のタイプを分類し、適切な排便ケアを選択し実施した。

その結果、対象者の年齢(中央値とレンジ)は90(65-99)歳、10週間の調査期間を通しエコーを実施したすべての対象には、腸閉塞、失禁関連皮膚障害などの有害事象はみられず、安全性が確認された。次にTau-U分析では、便秘症状の主要アウトカムとして硬便および用手排便回数がそれぞれ有意に減少した(Tau = −0.48、 p<0.01; Tau = −0.53、 p<0.01)(表1)。さらに下剤量のアウトカムでは、刺激性下剤およびグリセリン浣腸量がそれぞれ有意に減少した(Tau = −0.56、 p < 0.01; Tau = −0.34、 p = 0.04)。これらの結果より、訪問看護師がエコーを用いて便秘をアセスメントすることで、排便ケアを安全にかつ、便秘症状の改善と下剤の減量に有効であることを示すことができた。

表1 便秘症状と下剤量について対照群と介入群を比較したTau-U分析の結果

実装に向けての取組み

上記3年間のAMEDの仕事を終えて残された課題は、このエコーや教育プログラムをどのように社会に役に立て、看護師の新規アセスメントツールにするかであった。つまり、現在の状況では、今回の便秘ケアシステムを看護の現場のスタンダードにするためには、いわゆるエビデンス・プラクティスギャップが生じて、現場には導入できない。そこで、次世代看護教育研究所という法人を設立し(18)、eラーニング、技術講習会、自己学習、OSCEから成るプログラムをリアルとリモートで提供している。さらに、看護師がエコーを使えることを知らない医師をはじめ、他の医療職を巻き込んで、便秘エコー研究会を立ち上げ、看護の学会では便秘エコーのベストプラクティス(19)をすでに公開し、観察フローチャートも公開している(図6)。2023年6月には日本看護科学学会という最も大規模の看護の学会からガイドラインも出される予定である。

図6 エコーによる直腸便貯留観察ベストプラクティスとエコー観察フローチャート(文献19より引用して作成)

終わりに(残された課題)

上記のように、今回は産学連携による教育も含めた便秘エコーシステム開発のプロセスを通し、看護理工学について概説した。今回はメカニズム解明などが含まれてはいないが、最も大切だと思ったことは、工学研究者と看護研究者が現場のフィールドを共有する(例えば、工学者が現場に立ち会う)そして、毎週ミーティングを行い、双方の立場から、常に療養者ファーストを貫くことに尽きると実感した。

看護師が使用できるといっても、まだまだ教育が必要であったり価格が高かったりする。今回の新型コロナウイルス感染症流行下で注目されたECMO使用によるケアを見ていても、ME(Medical Engineer:臨床工学技士)でなくても扱えるもっと安全で簡便な機器があれば、患者の苦しみと医療者の負担は減らせるだろう。今後の地域包括ケアに向けて、もっと患者ファーストの医療を考える機器やシステムを増やすために、看護理工学の役割は大きく、工学研究者たちへの期待は高まるばかりである。


参考文献

(1) 平成28年度日本医療研究開発機構長寿・障害総合研究事業「アドバンストな看護技術を導入した在宅・介護施設療養者の摂食嚥下・排便を支える多職種連携システムの構築」総括研究報告書(研究開発代表者:真田弘美). 2019年3月.

(2) 日本消化器病学会, 慢性便秘の診断・治療研究会. 慢性便秘症診療ガイドライン2017慢性便秘症ガイドライン, 第1版, 南江堂, 東京, 2017, p2.

(3) Lacy BE, Mearin F, Chang L, Chey WD, Lembo AJ, Simren M, et al. Bowel disorders. Gastroenterology. Elsevier, Inc; 2016;150(6):1393–1407 e5.

(4) 武田利明. グリセリン浣腸による溶血誘発に関する実験動物を用いた実証的研究. 日本看護技術学会誌. 2006; 5: 45-50.

(5) 白石正. グリセリン洗腸剤の有害事象調査と安全性評価. 医学と薬学. 2013; 69:97-100.

(6) Matsumoto M, Tanaka S, Yabunaka K, Yoshida M, Miura Y, Tsutaoka T, Handa M, Nakagami G, Sugama J, Okada S, Sanada H. Ultrasonographic evaluation of functional constipation in healthy adults: A report of two cases. Drug Discoveries & Therapeutics. 2018; 12(5):304-308.

(7) Yabunaka K, Matsumoto M, Yoshida M, Tanaka S, Miura Y, Tsutaoka T, H, Handa M, Nakagami G, Sugama J, Sanada H. Assessment of rectal feces storage condition by a point-of-care pocket-size ultrasound device for healthy adult subjects: a preliminary study. Drug Discoveries and Therapeutics. 2018; 12(1):42-46.

(8) Yabunaka K, Matsuo J, Hara A, Takii M, Nakagami G, Gotanda T, et al. Sonographic Visualization of Fecal Loading in Adults Comparison With Computed Tomography. J Diagn Med Sonog. 2015;31(2):86-92.

(9) Yabunaka K, Nakagami G, Komagata K, Sanada H. Ultrasonographic follow-up of functional chronic constipation in adults: A report of two cases. SAGE open medical case reports. 2017;5:2050313×17694234.

(10) Tanaka S, Yabunaka K, Matsumoto M, et al:Fecal distribution changes using colorectal ultrasonography in older people with physical and cognitive impairment living in long-term care facilities:a longitudinal observational study. Healthcare(Basel) 2018;6(2):55 .

(11) Matsumoto M, Misawa N, Tsuda M, Manabe N, Kessoku T, Tamai N, Kawamoto A, Sugama J, Tanaka H, Kato M, Haruma K, Sanada H, Nakajima A. Expert consensus document: diagnosis for chronic constipation with faecal retention in the rectum using ultrasonography. Diagnostics. 2022; 12(2):300.

(12) Matsumoto M, Yoshida M, Miura Y, Sato N, Okawa Y, Yamada M, Otaki J, Nakagami G, Sugama J, Okada S, Ohta H, Sanada H. Feasibility of the constipation point-of-care ultrasound educational program in observing fecal retention in the colorectum: a descriptive study. Japan Journal of Nursing Science. 2021;18(1):e12385.

(13) Matsumoto M, Tsutaoka T, Nakagami G, Tanaka S, Yoshida M, Miura Y, Sugama J, Okada S, Ohta H, Sanada H. Deep learning-based classification of rectal fecal retention and property using ultrasound images in older adult patients. Japan Journal of Nursing Science. 2020;17(4):e12340.

(14) 松本勝, 石橋昴大, 北村言,玉井奈緒,三浦由佳,高橋聡明,東村志保,仲上豪二朗,真田弘美. 訪問看護師が撮影した直腸エコー動画に対するAIによる便貯留評価手法の考案. 看護理工学会誌, 2021; 9: 34-46.

(15) Matsumoto M, Tsutaoka T, Yabunaka K, Handa M, Yoshida M, Nakagami G, Sanada H. Development and evaluation of automated ultrasonographic detection of bladder diameter for estimation of bladder urine volume. PLOS ONE, 2019;14(9): e0219916.

(16) Takahashi T, Murayama R, Abe M, Nakagami G, Matsumoto M, Sanada H. Automatic Vein Measurement by Ultrasonography to Prevent Peripheral Intravenous Catheter Failure for Clinical Practice Using Artificial Intelligence: Development and Evaluation study of an Automatic Detection Method Based on Deep Learning. BMJ Open, 2022;12:e051466.

(17) Matsumoto M, Yoshida M, Yabunaka K, et al:Safety and efficacy of a defecation care algorithm based on ultrasonographic bowel observation in Japanese home-care settings: a single-case, multiple-baseline study. Geriatr Gerontol Int 2020;20(3):187-194 .

(18) 一般社団法人次世代看護教育研究所ホームページ.
http://ringne.or.jp/ (2023.1.12アクセス)

(19) 日本創傷・オストミー・失禁管理学会・看護理工学会編:エコーを用いた直腸便貯留観察ベストプラクティス.照林社,東京,2021.


真田 弘美

◎石川県立看護大学 学長/教授
◎専門:看護理工学、創傷看護学、老年看護学

 

松本 勝

◎石川県立看護大学 成人看護学 准教授
◎専門:成人看護学、看護理工学、超音波検査

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