研究者業績

新居 学

Manabu Nii

基本情報

所属
兵庫県立大学 大学院 工学研究科 電子情報工学専攻 准教授
学位
博士(工学)(大阪府立大学)

J-GLOBAL ID
200901083583399098
researchmap会員ID
1000250432

論文

 165
  • Yuko Kawasaki, Kei Hirai, Manabu Nii, Yoshiyuki Kizawa, Atsuko Uchinuno
    Cancer diagnosis & prognosis 4(1) 57-65 2024年1月  査読有り
    BACKGROUND/AIM: Patients diagnosed with cancer are expected to choose one or more treatment modalities after receiving corresponding explanations of the options. When making these choices, patients consider the effects of treatment and aspects related to their quality of life. These concerns can cause confusion and conflict owing to the complicated information provided by medical caregivers. The objective of the study was to identify perceptions of cancer treatment in patients with cancer and the decision-making factors affecting their treatment choices. PATIENTS AND METHODS: In this observational (cross-sectional) study, an online questionnaire survey was administered to 194 Japanese cancer patients with treatment experience. Patient information, perceptions of explanations provided by healthcare professionals, treatment views, and reasons for treatment decisions were subjected to a simple tabulation. Content and factor analysis was conducted to determine important treatment selection elements. RESULTS: Regarding treatment perception, 60.3% of respondents (n=117) considered treatment a financial and family burden, 47.4% (n=92) had concerns about physical pain, and 40.2% (n=78) were worried about increased stress. Regarding decision-making quality, 95.9% determined their preferred treatment within one week, 49.0% reported difficulties in making their decisions, and 83.0% chose their treatment themselves. Major decisive factors were prolonging life, opinions of medical staff, and accepting treatment risks (68.0%, 68.6%, and 60.3% of patients, respectively). The main attitudes toward treatment were anxiety, expectations of benefit, and expectations of support and care. CONCLUSION: SDM should enable patients to visualize the changes that their bodies will experience and include discussions on prognosis. Psychological care should be prioritized to alleviate anxiety and improve readiness for decision-making; attention should be paid to the extent and timing of information provision.
  • 粟村 健司, 新居 学, 渡邊 里香, 中西 永子, 真鍋 雅史, 河野 孝典, 芳賀 邦子, 撫養 真紀子, 坂下 玲子, 小野 博史
    日本プライマリ・ケア連合学会誌 46(4) 132-141 2023年12月20日  査読有り
    目的:看護小規模多機能型居宅介護(看多機)に特徴的なサービス情報の発信と運営状況との関係を明らかにする. 方法:介護サービス情報公開システムに公表された全国の看多機のテキスト情報を厚生労働省から入手し,KH Coderを用いて語の使われ方の特徴を分析した.看多機に特徴的である医療依存度や看取りに関する語を使用していた事業所とそれ以外に分け,利用者数や従業員数,サービスの実施状況を比較した. 結果:医療依存度や看取りに関する語を使用していた事業所は,使用していない事業所よりも要介護5の利用者数,看護職員の常勤人数が有意に多く,処置の実施率も人工肛門の1項目を除く,12項目で有意に高かった. 結論:医療依存度や看取りに関する語を発信していた事業所は,より多くの利用者を確保し多様なサービスを展開していることが示唆された.今後は事業所管理者が看多機サービスの理解を深め,運営に反映できるような支援が求められる.
  • 中出 麻紀子, 森本 雅和, 新居 学, 中西 永子, 笹嶋 宗彦, 小野 博史, 河野 孝典, 谷田 恵子, 坂下 玲子
    Phenomena in Nursing 7(1) R10-R19 2023年12月  査読有り
    【目的】本研究では,2型糖尿病が強く疑われる人とそうでない人の生活習慣の比較を行うことを目的とした。【方法】A市において2008年度から2019年度までに国民健康保険の健康診査を受診した30歳以上の男女のうち,解析項目に欠損がある人,既に生活習慣改善に取り組んでいる人を除く10,401名を解析対象とした。糖尿病が強く疑われる人を「HbA1c(NGSP値)が6.5%以上かつ/または血糖値を下げる薬の服薬ありの人」と定義し,χ2検定を用いて糖尿病の疑いの有無の2群間で生活習慣の比較を行った。その後,糖尿病が強く疑われる/それ以外を従属変数,各生活習慣項目を独立変数,性別と年齢で調整した二項ロジスティック回帰分析を行った。解析は65歳未満と以上で行った。【結果】二項ロジスティック回帰分析の結果,65歳未満の対象者においては,日常生活において歩行または同等の身体活動を1日1時間以上実施していない人,他の人と比較して食べる速度が速い人,就寝前の2時間以内に夕食をとることが週に3回以上ある人は,そうでない人と比較して糖尿病が強く疑われる人のオッズ比がそれぞれ1.69倍(95%信頼区間:1.22-2.32),1.31倍(1.01-1.72),1.52倍(1.12-2.07)であった。一方,お酒を時々あるいは毎日飲み,かつ1日当たり1~2合飲む人では,ほとんど飲まない・飲まない人と比較して糖尿病が強く疑われる人のオッズ比が0.65倍(0.46-0.92)であった。65歳以上の対象者では,日常生活において歩行または同等の身体活動を1日1時間以上実施していない人,ほぼ同じ年齢の同性と比較して歩く速度が速くない人,他の人と比較して食べる速度が速い人は,そうでない人と比較して糖尿病が強く疑われる人のオッズ比がそれぞれ1.41倍(1.18-1.70),1.21倍(1.01-1.45),1.29倍(1.09-1.53)であった。【結論】本研究より,糖尿病予防のためには65歳未満,65歳以上の人に共通して身体活動を行うこと,早食いをしないことが重要であり,加えて65歳未満の人では就寝前2時間以内の夕食摂取に注意すべきことが示唆された。(著者抄録)
  • 渡邊 里香, 撫養 真紀子, 中西 永子, 芳賀 邦子, 小野 博史, 粟村 健司, 真鍋 雅史, 新居 学, 河野 孝典, 坂下 玲子
    Phenomena in Nursing 7(1) R20-R29 2023年12月  査読有り
  • 中出 麻紀子, 森本 雅和, 新居 学, 中西 永子, 笹嶋 宗彦, 小野 博史, 河野 孝典, 谷田 恵子, 坂下 玲子
    Phenomena in Nursing 7(1) R10-R19 2023年12月  査読有り

MISC

 106
  • 新居 学, 川崎 優子, 西岡 英菜, 清原 花
    第43回日本看護科学学術集会 2023年12月9日  
  • 川崎 優子, 新居 学, 西岡 英菜, 清原 花
    第43回日本看護科学学術集会 2023年12月9日  
  • 寒風朋也, 新居学, 中西永子
    ファジィシステムシンポジウム講演論文集(CD-ROM) 39th 2023年9月5日  
  • 山崎邦之, 新居学
    インテリジェント・システム・シンポジウム講演論文集 = FAN Symposium : fuzzy, artificial intelligence, neural networks and computational intelligence 2022年9月  
  • 岡 和範, 新居 学, 藤田 大輔, 小橋 昌司
    日本医用画像工学会大会予稿集 41回 172-173 2022年7月  
    現在の歯科診療の現場では口腔領域をレントゲン撮影した歯科パノラマ画像が広く用いられている.歯科パノラマ画像を基に医師や歯科助士がカルテを作成するが,治療に直接関係しない歯牙を含む全ての歯牙を一つずつ確認し,治療痕の有無等を記述する必要がある.これらの負担によって誤記入などの医療の質の低下につながる可能性がある.そのため,診療に際して歯科パノラマ画像の自動解析が望まれている.CNNを用いた歯牙自動認識の研究があるが,口腔内に類似した歯牙が複数存在するため十分な精度が得られていない.本研究ではYOLOv5を用いた歯牙検出に加え,4種の補綴物を含む歯牙の検出を行い,それらに対して事前知識モデルを用いた組み合わせ最適化によって歯牙認識を行う手法を提案する.提案手法の実験結果として認識精度最大97.17%を達成した.また,補綴物を用いた歯牙検出を併用し,事前知識モデルを用いた最適化の有用性を示した.(著者抄録)

書籍等出版物

 9

講演・口頭発表等

 81

共同研究・競争的資金等の研究課題

 20

産業財産権

 7