@misc{oai:fukuoka-pu.repo.nii.ac.jp:00000596,
 author = {増滿, 誠 and MASUMITSU, Makoto and 本郷, 秀和 and HONGO, Hidekazu and 中本, 亮 and NAKAMOTO, Ryo and 鬼塚, 香 and ONITSUKA, Kaori and 畑, 香理 and HATA, Kaori and 石崎, 龍二 and ISHIZAKI, Ryuji and 松枝, 美智子 and MATSUEDA, Michiko and 池田, 智 and IKEDA, Satoshi and 宮﨑, 初 and MIYAZAKI, Hajime and 山本, 智之 and YAMAMOTO, Tomoyuki},
 month = {Mar},
 note = {１．研究目的
　本研究の目的は、精神医療の質に影響を与える要因の探索を踏まえて、精神保健医療福祉人材の配置とそれ以外の医療提供体制に関する予測モデルを作成することであった。
２．研究方法
　厚生労働省統計データの二次利用申請で許可を得た精神医療に関する平成26年度のデータ、日本精神科看護協会に二次利用申請をして許可を得た、平成26年の各施設の精神科認定看護師数のデータを使用した。分析に先立ち、平成26年度患者調査、厚生労働省の平成26年医療機関静態動態調査（従事者票）の医師数、看護師数、准看護師数、精神保健福祉士数、作業療法士数、日本精神科看護協会の平成28年度の精神科認定看護師数のデータをマッチングした。厚生労働省統計データで分析の対象にしたのは、精神病床がある全医療機関1662中、欠損のない1622のデータであった。
3．結果
　12か月の平均在院日数の最大値は7,284日、最小値は16.07日、平均438.73日で標準偏差は439.74であった。いずれの変数も正規性がなかったため、精神科平均在院日数と人材数との順位相関係数、人材の有無による差の検定、人材の数による差の検定、自動線形モデリングを実施した。その結果、100床対准看護師数以外の、100床対医師数、100床対精神科認定看護師数、看護師比率、100床対社会福祉士数、100床対作業療法士数は、精神科平均在院日数と有意な負の相関があることが明らかになった。平均在院日数と最も強い負の相関があるのは、看護師比率であった。更に、准看護師数は平均在院日数と有意な正の相関があることも明らかになった。100床対作業療法士数に関しては、分析方法により結果に一貫性がなかった。平均在院日数を目標にした時の人材数の自動線形モデリングでは、平均在院日数を250日に減少させるためには精神科認定看護師は100床対0.8名、200日に減少させるためには、看護師比率は1、100床対精神保健福祉士数は7名、100床対医師数は12名、100床対作業療法士数は14名が必要という推定結果であった。人材数に病院併設の訪問看護、新人研修の状況、退院調整支援の有無を加味した自動線形モデリングでは、上位3項目は人材数で、訪問看護はいずれのモデルでも削除された。厚労省のガイドラインに沿った新人研修や退院調整支援を行っても、平均在院日数は人材配置を上げるほどには低減しないという推定結果であった。
4.考察
　人材数と平均在院日数に関する結果は2020年に行った研究とほぼ同様の結果であり、提供されたデータの年度によらず、人材数と平均在院日数には関連があり、人材数をせめて一般科レベルに引き上げることの必要性が示唆された。また、現行の医療法では規定のない、精神保健福祉士、作業療法士を必置とし基準を示すこと、当面無資格者を含む4：1とされている看護師配置基準を3対1以上にすること、准看護師の再教育を一層推進して看護師比率を1に近づけることが必要だと考える。地域移行を効果的に進めるためには新人に限らずの人材の再教育が必要であり、精神看護専門看護師や精神科認定看護師といった人材の今後一層の育成と活用の必要性が示唆されたと考える。},
 title = {精神医療の質に影響を与える要因の探索を踏まえた精神保健医療福祉人材の配置に関する予測モデルの作成},
 year = {2022},
 yomi = {マスミツ, マコト and ホンゴウ, ヒデカズ and ナカモト, リョウ and オニツカ, カオリ and ハタ, カオリ and イシザキ, リュウジ and マツエダ, ミチコ and イケダ, サトシ and ミヤザキ, ハジメ and ヤマモト, トモユキ}
}