Kyoto University Advanced Nursing Sciences

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生活習慣病看護学分野

スタッフ

任 和子 教授

奥野 恭史 教授

清水 彬礼 助教

古谷 和紀 助教

任研究室webサイト http://lifestyle-related.hs.med.kyoto-u.ac.jp/index.html

奥野研究室webサイト http://clinfo.med.kyoto-u.ac.jp/

高度実践研究者養成プログラム専門看護師課程(慢性疾患看護専門看護師)
webサイト http://www.nursing.hs.med.kyoto-u.ac.jp/education/certified-nurse-specialist/

分野の紹介

生活習慣や社会構造の変化、高齢化に伴い、非感染性疾患:NCD(Non Communicable Disease)である糖尿病・がん・循環器疾患・関節リウマチなどの慢性疾患は,ますますその予防と対策が重要な課題となっています。

生活習慣病看護学分野では、生活習慣病や慢性疾患に対して、予防、急性期、回復期、エンド・オブ・ライフという各段階で患者さんが「病い」とともに自分らしく生きるための看護ケアを探求しています。特に、重症化を予防することに焦点をあてています。

まず、病気についてよく知り、自分の身体をモニタリングすることによって、自分らしい生活を再構築することが重要です。また、病気に気づいた時、初期の治療時、逆戻りの時、合併症が現れた時、合併症が重症化した時、治療が困難になった時などの節目に、どのような治療や緩和ケアを選択するか、意思決定をすることが必要となります。これらの過程では、心理社会的支援も欠かせません。人々の幸せに直接貢献できる看護を誇りにして、研究を続けています。

ビックデータ医科学

近年、実験科学、理論科学とならぶ新たな潮流として、第三の科学である「シミュレーション科学」と第四の科学である「データ科学(data centric science)」が、世界的な注目をあびています。当研究室では、京大病院の実臨床データを用いた医療ビッグデータ解析・医療シミュレーションや、スーパーコンピュータ「富岳」を用いた創薬シミュレーション・ビッグデータ創薬の新たな方法論開発に取り組み、医療応用と創薬応用を目的としたシミュレーション科学とデータ科学の開拓を目指しています。

教育活動

学部では、成人期から老年期の人々を対象とした、生活習慣病・慢性疾患とともに生きる人々に対する看護を中心に担当しています。担当講義科目は、成人看護学概論、成人看護学Ⅱ、成人看護学実習Ⅱなどです。実習では、患者や家族と話し、実際に看護ケアを行うことを通じて学びます。そこでは、サービスビジネスの分野で実績のある考え方と方法を取り入れた、患者接点での感度をあげるトレーニングプログラムを開発しています。

<編集・執筆した教科書>

研究内容

生活習慣病や慢性疾患に対する看護ケア開発に関する研究を中心に量的研究・質的研究ともに行っています。また、高度実践研究者養成プログラム専門看護師課程では、慢性疾患看護専門看護師の養成を行っています。

生活習慣病・慢性疾患をもつ人々のケア

  • 糖尿病患者のケア

糖尿病患者のセルフケア支援:糖尿病は自覚症状がないので、自分の身体におこっていることに気づくことは簡単ではありません。血糖や内臓脂肪の値、食事内容や運動量をどのように「見える化」するか、その説明の仕方や教育ツールの作成をしています。また、生活の制限はストレスになるため、ストレスマネジメントについても研究しています。

  • 糖尿病患者のフットケア

糖尿病の合併症である足病変予防のためのフットケアの方法とその効果、看護師の教育プログラムを開発しています。

  • 関節リウマチ患者のケア

京都大学医学部附属病院リウマチセンターのKURAMAコホートに参加し、心理的支援、動脈硬化予防、フレイル、フットケアなどの観点から、患者のQOL向上のための研究をおこなっています。

  • 肥満における摂食行動の解析

なぜ食べることを止められないのか、食べ過ぎてしまうのかについて研究しています。

  • その他、循環器疾患患者のリハビリテーションや退院支援、乳がんや脳腫瘍とともに生きる人の支援、摂食障害の予防などに取り組んでいます

看護ケアシステムに関する研究

  • 持ち上げない看護(ノーリフト)の普及と看護師の腰痛対策
  • エンド・オブ・ライフ・ケアに携わる看護師に必須とされる知識修得のための教育プログラムの開発

医療ビッグデータ解析・医療シミュレーション:

京大病院キャンサーバイオバンクプロジェクトにおいて収集されるがん患者の経時的臨床情報と生体試料に含まれる様々な生物学的情報を統合的に解析する新たな方法論を開発することで、データ主導型個別化医療と予測医療の実現を目指しています。具体的には、がん患者個人の病態変化・治療効果・副作用の予測、患者個人に最適な治療戦略の合理的推定、および新たなバイオマーカー・創薬ターゲットの探索等を行っています。

創薬シミュレーション・ビッグデータ創薬:

近年、製薬業界では、開発費を抑えながら効率的に新薬を開発することが重要課題の一つであり、計算機による創薬「インシリコ創薬」に大きな期待が寄せられています。とりわけ、世界最速レベルのスーパーコンピュータ「富岳」の利用が可能となり、創薬分野における計算科学・情報科学が開花期を迎えようとしています。当研究室は、製薬企業、IT企業、アカデミアの連携で産学コンソーシアムを設立し、スーパーコンピュータ「富岳」を用いた世界最先端の創薬計算技術の開発を行っています。

社会活動

「京都の街で あなたらしく生きる を支える」ACP看護研究会

在宅・病院・介護施設における看看連携、意思決定支援のあり方を検討するために、事例を通じて訪問看護師、病院・施設で働く看護師等で話し合い学ぶ参加型研究会を行っています。

ELNEC-Jクリティカルケア カリキュラム看護師教育プログラムを開発し、普及をはかっています。

Clinical Nurse Leader の活動紹介

医療の質の確保と向上のために米国で養成されているClinical Nurse Leaderの日本における活動モデルを探求しています。

関節リウマチのノート

研究成果に基づいて患者さん用のノートを作成しました。