会話分析を用いた協働意思決定過程の解明

使用对话分析阐明协作决策过程

• 批准号: 21K10369
• 负责人: 滝沢 牧子
• 金额: $ 2.41万
• 依托单位: Gunma University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• 财政年份: 2021
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2021-04-01 至 2025-03-31
• 项目状态: 未结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-21K10369/
• 关键词: 共同意思決定; インフォームド・コンセント; 会話分析; レジリエンス・エンジニアリング; 医療の質・安全; 協働意思決定

質の高い医療の提供には、インフォームド・コンセント（以下IC）において、医師と患者の双方向コミュニケーションにより、協働型意思決定がなされることが必要である。しかし、信頼関係構築や説明のための時間に制約がある中で、医師と患者間でどのように情報交換がなされ、ゴール設定や治療法の選択等に関する合意形成に至っているのか、これまで明らかにされていない。そこで本研究では、実際のICにおける医師と患者間の会話を録音したデータを、自然言語処理を用いて分析し、動的な対話プロセスに見られるパターンや構造を同定し、またそれらと患者の理解度との関係を明らかにすることを目的としている。今年度は、18例の音声データを文字にして抽出するとともに、会話のタイムスタンプを用いて会話の定量的データ分析を行った。患者の発言の数、音節にはICごとに大きな差がみられた。実際に使用されているICの言葉は同意文書に記載されている専門用語とは一致せず、患者理解に応じて平易な言葉に言い換えて説明していることが明らかになった。また、患者の質問を促す説明の方法についても示唆が得られたが、分析数が少ないため、さらなる症例の分析を行う必要がある。また、データの解釈や今後の進め方について、班会議を開催して議論を行った。

提供高质量的医疗服务需要医生和患者在知情同意（IC）期间通过双向沟通来协作决策。但由于建立信任关系和提供解释的时间有限，医患之间如何交换信息，如何在目标设定、治疗选择等方面达成共识尚不明确，尚未做到。因此，在本研究中，我们使用自然语言处理来分析实际IC中医生和患者之间的对话记录数据，识别动态对话过程中看到的模式和结构，并识别动态对话过程中出现的模式和结构。目的是澄清与理解水平的关系。今年，我们将18个案例的语音数据提取为文本，并利用对话的时间戳对对话进行定量数据分析。根据 IC 的不同，患者的话语数和音节数存在显着差异。很明显，实际使用的 IC 术语与同意文件中写入的技术术语不符，并且根据患者的理解以更简单的术语进行了解释。对于鼓励患者提问的解释方法也提出了建议，但由于分析数量较少，有必要对进一步的病例进行分析。我们还召开了小组会议来讨论数据的解释以及如何继续前进。