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6ステップで実現する

看護マネジメント・質改善につなげるデータ分析入門

看護マネジメント・質改善につなげるデータ分析入門
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筆頭著者 森脇 睦子 (他著)

その他の著者等 林田賢史 著/梯正之 著

医学書院

電子版ISBN 978-4-260-65458-6

電子版発売日 2024年10月28日

ページ数 200

判型 A5

印刷版ISBN 978-4-260-05458-4

印刷版発行年月 2024年9月

DOI https://doi.org/10.11477/9784260654586

書籍・雑誌概要

現場を知る強みを活かした6ステップの分析が、未来を拓く!

看護をデータで示すことを求められ、悩んだ経験はありませんか?本書は、病棟レベルの質改善や業務改善につながる、正しい数字の読み方・示し方や、データの基礎的な分析方法を身につけるための入門書。データ分析に取りかかる段階から改善活動までの流れを6ステップ(①思考の整理、②分析計画の立案、③分析の実施、④分析結果の解釈、⑤改善策の提案、⑥改善活動評価のための継続的なモニタリング方法の検討)で解説します。

目次

Chapter I データ分析を行うために「必要な思考」6ステップで考える
 1-1 データ分析に基づく看護マネジメント・質改善を行うために
  医療・看護界を取り巻く環境の変化
  優れた看護管理者はデータ分析をマネジメントにどのように活かしているのか?
  データ分析のプロセス
  分析実施前の計画段階の重要性
 1-2 データ分析から改善活動まで:はじめに
 1-3 データ分析から改善活動まで:ステップ① 思考の整理
  データ分析の「目的」と「問い」を抽象的なイメージから
  具体的な表現に変換する
  具体的で分析可能な「問い」にするために
 1-4 データ分析から改善活動まで:ステップ② 分析計画の立案
  対象期間や対象者の確定
  分析で使用するデータの確定
   1──データ項目(変数や指標)の確定
   2──データソースの確定
  分析方法(表・グラフ化、統計検定など)の確定
   1──データ全体の特徴を把握するために単純に記述する分析
   2──分析目的(事実確認や原因解明)達成のために実施する分析
   3──使用するグラフの選択方法
   4──使用する統計検定方法の選択方法
 1-5 データ分析から改善活動まで:ステップ③ 分析の実施
  分析の手順
   1──データの入手
   2──表計算、統計ソフトの実行
  分析を実施する際の留意点
   1──分析データの前処理
   2──分析方法の調整(再検討)
 1-6 データ分析から改善活動まで:ステップ④ 分析結果の解釈
  解釈の手順
   1──結果(の値)の信用度についての検証
   2──結果から読み取れる傾向についての理解
   3──結果の本質的意味の理解
  解釈における留意点
   1──比較の重要性と比較妥当性の担保
   2──数値の意味するところの理解
   3──実質的な影響度の検討
   4──客観的で公平な判断
 1-7 データ分析から改善活動まで:ステップ⑤ 改善策の提案
 1-8 データ分析から改善活動まで:ステップ⑥ 改善活動評価のための継続的なモニタリング方法の検討
 1-9 データ分析から改善活動まで:まとめ
 1-10 ワーク:疑問を分析できる形に整理しよう

Chapter II データ分析を行う前におさえておきたい「データの見方・捉え方」
 2-1 データの種類
  質的変数と量的変数
  連続変数と離散変数
  1次データと2次データ
   問題
 2-2 統計グラフ
  グラフによるデータの集約
   1──数量の大小や時間的な変化を示すグラフ
   2──割合を示すグラフ
   3──積み上げ棒グラフ
   4──複合グラフ
  誤解を招きやすいグラフ表現
   問題
 2-3 データの集計──①度数分布表
  度数分布表で全体像が把握できる
  度数分布表に関連する用語をおさえよう
   問題
 2-4 データの集計──②ヒストグラム
  ヒストグラムとは
  ヒストグラムの形状
  ヒストグラムからわかること
   問題
 2-5 データの要約──①代表値
  平均値
  中央値
  最頻値
  3つの代表値の関係
   問題
 2-6 データの要約──②箱ひげ図
  箱ひげ図で用いる用語
  箱ひげ図でわかること
  箱ひげ図を使う時の注意点
   問題
 2-7 2変量のデータ
  単純集計とクロス集計
  クロス集計表
  クロス集計におけるポイント
   1──可能な限り度数と割合の両方で結果を表示する
   2──その条件に合致する度数を一定程度確保する必要がある
   問題
 2-8 時系列データの基本的な見方
  時系列データとは
  時系列データを用いたトレンド把握方法の実際
   1──各時点のそのままの数値を表現することでトレンドを把握する場合
   2──基準時点の値との比較でトレンドを把握する場合
   3──各時点のそのままの値、基準時点との比較値、どちらを用いるのか
   4──基準時点をどのように設定するか
  時系列データを用いたトレンド把握における留意点──移動平均とは
   問題
 2-9 標本調査
  母集団と標本
  全数調査と標本調査
  標本誤差と無作為抽出
   問題
 2-10 総合テスト

Chapter III 事例で学ぶ臨床的疑問から改善策立案までの一連のプロセス
 事例1 入退院支援のスクリーニングに関する実態調査
  ステップ① 思考の整理
   1──臨床的疑問点を問題提起の形にする
   2──何にフォーカスするか──分析の目的を明確化する
   3──何を計測するかを決める
  ステップ② 分析計画の立案
   1──分析の対象期間と対象者を決める
   2──変数とデータソースの決定
   3──分析方法
  ステップ③ 分析の実施
  ステップ④ 分析結果の解釈
   1──数字が何を示しているのか
   2──示された数値をどう捉えるのか
  ステップ⑤ 改善策の提案
  ステップ⑥ 改善活動評価のための継続的なモニタリング方法の検討
  まとめ:実態把握はできていますか
 事例2 COVID-19感染拡大期の忙しさと患者像の可視化
  ステップ① 思考の整理
   1──臨床的疑問点を問題提起の形にする
   2──何にフォーカスするか──分析の目的を明確化する
   3──何を計測するかを決める
  ステップ② 分析計画の立案
   1──変数とデータソースの決定
   2──分析の対象期間と対象者を決める
   3──分析方法
  ステップ③ 分析の実施
  ステップ④ 分析結果の解釈
   1──数字が何を示しているのか
   2──示された数値をどう捉えるのか
   3──この分析の強みと限界
  ステップ⑤ 改善策の提案
  ステップ⑥ 改善活動評価のための継続的なモニタリング方法の検討
  まとめ:感覚的・経験的な印象を数値で確認する

Column
 外れ値や欠損値への対応方法(アドバンスト編)
 分析結果と持論
 算数・数学的思考に慣れよう
 データの粒
 公表データも活用してみよう
 データに基づく意思決定をしている姿をスタッフに見せる
 「実践家」と「分析屋」が協同する体制を夢見て

問題の解答・解説
引用・参考文献
おわりに

索引

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