病院情報システム(HIS)データを用いたタイムスタディによる看護業務量調査の検討
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(2) （8）. 生体医工学. 59 巻 1 号（2021 年 3 月）. なく，ICT を活用した負荷の低い業務量調査が期待され ている6147． 一方で，医療現場では病院情報システム（Hospital Information System : HIS）の普及が進み，医師の指示であ る入院や治療に関するオーダ，看護オーダが診療予定とし て登録されている．同時に，患者照合を含めたリアルタイ ムな実施入力により，正確な実施時刻を含むオーダ実施情 報が診療録として蓄積されるようになった．HIS で記録可 能な情報は，①オーダおよびオーダに基づく実施情報，② 看護行為，③その他の看護業務などがある．①について. 図 1 本研究におけるデータ取得の流れ． Fig. 1 Data acquisition process in this research.. は，平成 28 年 3 月に厚生労働省において保健医療情報分 野の標準規格に認定された6157MEDIS-DC の標準マスタ 6167に基づき整備され，②については，電子カルテに記録 するために看護実践用語標準マスタ6177が登録されてい. 行う．図 1 に，電子カルテにおけるオーダ入力と実施入. る．③については，叙述記録やサマリー，看護計画等の作. 力，データ抽出から分析対象データまでの概念図を示す．. 成時間，情報収集や指示受けの時間，ナースコール対応時 間等が考えられるが，これらはシステムにおける記録の更. 3･1 対象および期間 高度急性期病院 A の一般病棟（17 病棟）を対象とし，. 新 時 間 や ロ グ デ ー タ に よ っ て 取 得 可 能 で あ る．特 に，. 2018 年 4 月から 2019 年 3 月に入院した患者 30,247 名に付. MEDIS-DC の標準マスタの多くは，実際に医療現場で行. 随する HIS データ（オーダおよびオーダに基づく実施情. われる看護行為を示すものであり，一般的にタイムスタ. 報・看護行為・その他の看護業務）を DWH より抽出し. ディに用いられる日本看護協会が提示する看護業務区分と. 使用した．抽出項目は，実施日・実施時刻・オーダ種別. 対応が取れる可能性がある．. コード・オーダ種別名称・オーダ詳細コード・オーダ詳細. よって，HIS 上の看護業務に関連するデータは，看護師. 名称・病棟コード・病棟名称とした．なお，実施時刻につ. の患者に対する直接的な看護業務や記録などの間接的な看. いては，オーダおよびオーダに基づく実施情報・看護行為. 護業務の大部分を表していると考えられ，これらのデータを. は実施時刻，その他の看護業務は記録等の登録時刻とした．. 用いて長期間のタイムスタディを実現できる可能性がある．. また，オーダおよびオーダに基づく実施情報，看護行. 2.. 目. 的. 本研究では，看護業務改善を踏まえたタイムスタディの. 為，その他の看護業務の各種マスタを統合した看護業務マ スタを作成し使用した． 3･2. HIS データの看護業務取得範囲の検証. 実現を目的として，HIS に蓄積されている各種オーダ実施. 看護業務マスタの各項目を，日本看護協会が作成した看. 情報，各種記録情報をタイムスタディと捉えることで，長. 護業務区分（看護行為分類 I36 項目，看護行為分類 II161. 期間の看護業務量調査と調査に基づく業務分析が可能かに. 項目）に分類し，看護業務の取得範囲を検証した．. ついて検討を行う．. 3.. 3･3. 方. 法. 看護業務量推定時間の設定と分析対象データの作成. 看護業務マスタのすべての項目について，経験見積り法 に基づき，病棟業務に精通した看護師 3 名により，看護業. 本研究の対象は，兵庫県にある 730 床の高度急性期病院. 務推定時間を設定した．経験見積り法とは，業務に精通し. A とする．病院 A では，2015 年 7 月に新たに HIS を構築. ている人が複数集まり，それぞれの経験をもとに各業務を. し，看護師配置人数に応じてノート PC とバイタル計測自. 行うために必要な時間を話し合いにより決定する手法であ. 動化機器，アンドロイド端末を整備している．患者への診. る6127．各看護業務に要する推定時間は，準備から実施，. 療行為は，医師が電子カルテに診療予定としてオーダし，. 後片付けまでの一連の行為時間とした．. 看護師がオーダを確認後，患者照合による実施入力を行っ. 3･1 の HIS データと，この看護業務推定時間を設定した. ている．また，診療に伴う看護ケアや看護記録等は，患者. 看護業務マスタを統合し（図 2） ，分析対象データを作成. 巡視時にベッドサイドで入力を行っている．. した．. これらの HIS データベースに蓄積されたデータをデータ ウェアハウス（Data Warehouse: DWH）から抽出し，看護. 3･4. 看護業務量調査と看護業務分析. 病棟別に時間帯別看護業務量やその内容の相違，曜日別. 業務単位に業務推定時間を設定した看護業務マスタと突合. 業務量の差を比較するため，以下の内容で集計と分析を. することで，長期間の看護業務量調査を試みる．具体的に. 行った．なお，時間帯を跨がる業務については，実施入力. は，業務量全体の推移や特定業務に関する業務量の分析を. 時刻，記録した登録時刻の時間帯に含めた．.
(3) 宮平(進藤）亜紀子ほか：HIS データを用いた看護業務量調査. （9）. 表 1 看護業務マスタ（サンプル）． Table 1 Master of nursing care (sample).. Fig. 2. 図 2 HIS データと看護業務マスタの関係． Relationship between HIS data and master of nursing care time.. 1．平日の病棟別時間帯別の総看護業務量（図 3） 2．病棟別時間帯別の看護業務分類別の看護業務量（図 4） 3．病棟別の看護行為詳細（図 5） 看護行為の内，看護補助者へのタスク・シフティング を想定し， 「食事介助」 ， 「オムツ交換」 ， 「清拭」 ， 「移 動・移乗」 ， 「入院時オリエンテーション」の 5 項目を. 表 2 取得した HIS データ項目と件数． Table 2 Number of HIS data items.. 抽出し，病棟間の業務量を比較した． 4．曜日別時間帯別の総看護業務量（図 6，図 7） 平日と休日の業務量に差があると言われている F 病 棟と，平日と休日の業務量に差がないと言われている O 病棟について検証した． 5．F 病棟における業務改善前後の看護記録時間帯の変化 （図 8） ，総看護業務量の変化（図 9） F 病棟では，看護必要度の入力を勤務開始前から勤務 開始後に変更する業務改善を 10 月に開始しており，9 月と 12 月の比較により，その効果を検証した． なお，集計と分析は，PythonJupyter notebook 環境に おいて，PandasNumpy を利用して行った． 3･5. 倫理的配慮. 抽出データの利用に関して，兵庫県立尼崎総合医療セン ターの倫理委員会の承認を得た（受付番号 1-22） ．また， 提供されたデータは匿名化されているため，医療者や患者 などが特定されることはない．. 4.. 結. 果. オーダおよびオーダに基づく実施情報，看護行為，その 他の看護業務の各種マスタを統合し，7,834 件の看護業務 マスタを作成した．看護業務マスタの一例を表 1 に示す． 取得した HIS データは，オーダおよびオーダに基づく 実施情報 718,936 件，看護行為 1,999,191 件，その他の看 護業務 1,605,250 件の計 4,323,377 件であった．タスク・シ フティング想定業務，看護記録を含む各業務の詳細件数を 表 2 に示す． 看護業務マスタの各項目を看護業務区分（看護行為分類. 表 3 本手法に基づく総看護業務量の平均時間（平日休日） ． Table 3 Average workload (weekdaysholidays)..
(4) （10）. 生体医工学. 59 巻 1 号（2021 年 3 月）. I36 項目，看護行為分類 II161 項目）に分類した結果，看. 平均時間は 4603.32 分（標準偏差 1270.81 分） ，休日の平均. 護業務マスタに含まれている項目は，身体の清潔や食事の. 時 間 は 3581.91 分（標 準 偏 差 1042.51 分）で あ っ た（表. 世話，排泄の世話等の看護行為や診療，治療の介助，記録. 3）．各病棟別に業務時間を比較すると，B 病棟（産科）. 等の患者に関連する業務であった．患者との関連がなく電. は 2285.81 分，C 病棟（精神科）は 1384.77 分と少なく，. 子カルテに登録されない物品管理やメッセンジャー業務等 の事務業務，ナースコールシステム上の応答データは含ま れていなかった． 看護師 3 名で設定した看護業務量推定時間は，最小 0.5 分，最大 120 分が設定された．看護師 3 名の間で，時間設 定の異なる項目はほぼなかった．また，1 つの看護業務で 30 分 を 超 え る 項 目 は 全 体 の 3.7％，10 分 以 内 の 項 目 は 92.0％であった． 分析対象データを分析した結果，看護業務の 1 日の平均 時間は 4273.11 分（標準偏差 1293.24 分）であり，平日の. Fig. 6. 図 6 曜日別業務量（F 病棟）． Workload by day of week (F ward).. 図 3 病棟別時間帯別業務量（平日）． Fig. 3 Workload by time of day (weekdays).. Fig. 7. 図 7 曜日別業務量（O 病棟） ． Workload by day of week (O ward).. Fig. 4. 図 4 時間帯別業務詳細（O 病棟10 月）． Workload of specific nursing tasks by time of day (O WardOctober).. 図 5 病棟別の看護行為詳細（9 時台10 月）． Fig. 5 Details of nursing care by ward (9 to 10October).. Fig. 8. 図 8 看護必要度の記録時間（F 病棟 9 月12 月） ． The record for degree of nursing necessity (F ward in SeptemberDecember).. Fig. 9. 図 9 時間帯別業務詳細（F 病棟 9 月12 月）． Workload of nursing tasks by time of day (F ward in SeptemberDecember)..
(5) （11）. 宮平(進藤）亜紀子ほか：HIS データを用いた看護業務量調査. M 病棟（呼吸器内科）は 5989.00 分と最も多かった． 平日の病棟別時間帯別の総看護業務量を図 3 に示す． 平日の時間帯別業務量において，業務量の多い上位 2 つの. 換」， 「清拭」，「移動・移乗」 ，「入院時オリエンテーショ ン」の 5 項目の病棟間比較では，O 病棟に看護補助者に 移譲できる業務が最も多いことが確認できた（図 5） ．. 時間帯は，10 時台 484.20 分（標準偏差 212.26 分） ，9 時台. これらのことから，例えば O 病棟に早出の看護補助者. 477.64 分（標準偏差 233.62 分）であった．9 時台で最も業. を配置するなど，繁忙期を特定した病棟への一時的なリ. 務量の多い病棟は O 病棟，10 時台で最も多い病棟は L 病. リーフや，看護補助者を配置する時間帯や移譲する業務を. 棟であった．. 見直すことで，効果的に看護師の業務負担の軽減を検討す. 先述した 9 時台に最も業務量の多い O 病棟の時間帯別 業務詳細を図 4 に示す．9 時台では，「食事介助」や「移 「注射」の業務が多かった． 動・移送」，. ることも可能と考えられる． 曜日別業務量の分析では，F 病棟（図 6）のように，平 日と休日の業務量に差がある病棟と，O 病棟（図 7）のよ. また，タスク・シフティングを検討するために，9 時台. うに，業務量にほとんど差がない病棟を確認できた．とこ. の病棟別の「食事介助」 ， 「オムツ交換」 ， 「清拭」 ， 「移動・. ろが，高度急性期病院 A では，一般病棟である F 病棟と. 移乗」 ，「入院時オリエンテーション」の看護行為詳細を図. O 病棟の看護師配置数は同じであり，本分析によって看. 5 に示す．これらの 5 項目についても O 病棟が最も多. 護業務量と看護師配置数の間に乖離があることが明らかに. かった．. なった．よって，今後は看護師配置を見直すなどの対応策. 次に，平日と休日の業務量に差があると言われている F. を検討できると考えられる．. 病棟と，差がないと言われている O 病棟の曜日別時間帯. F 病棟の看護必要度の記録時間については，記録時間と. 別の総看護業務量を図 6，7 に示す．実際に F 病棟には差. 時間帯別看護業務詳細の 9 月と 12 月の比較から，業務改. が認められ，O 病棟には差が認められなかった．. 善前後の効果を客観的に確認できた（図 8，図 9）．業務. 最後に，F 病棟における業務改善の効果を検証するため. 改善は看護分野でさまざまな取り組みがされているが，そ. に，業務改善前後である 9 月と 12 月の看護必要度の記録. の結果をデータで前後比較し確認できることは，取り組み. 時間を図 8 に示す．看護必要度の記録時間について，業. の精度向上や意欲向上においても価値があると考えらえる．. 務時間内に記録することを目標に取り組み，業務改善前の. このように，HIS データを長期的に取得し，平日・休日. 9 月では 7 時台と 8 時台に多かったが，業務改善後の 12. や病棟別，月別，曜日別業務量をそれぞれ時間帯別にグラ. 月では，7 時台と 8 時台が減少した．また，F 病棟の 9 月. フ化することで，看護業務量やその詳細の確認，また，病. と 12 月の時間帯別の看護業務詳細を図 9 に示す．各時間. 棟間や月別の比較が可能になった．結果として，昨今の働. 帯における左の棒が 9 月，右の棒が 12 月である．これら. き方改革に伴い各医療機関に勧められている現状分析が可. の比較でも，業務改善後の 12 月は 9 月に比べて 7 時台と. 能になり，タイム・シフティングによる効率的な働き方. 8 時台の看護業務量全体が減少していた．. や，専門職の特徴を活かした多職種へのタスク・シフティ. 5.. 考. 察. ングの検討に役立てられると考えられる． 今回取得できなかった業務として，事務業務およびナー. 本研究では，病院情報システムから抽出した HIS デー. スコールの応答があった．事務業務については，現在では. タと看護業務推定時間を設定した看護業務マスタを統合. ほとんどが看護補助者に移譲されているが，病棟によって. し，分析対象データを作成した．この HIS データは，患. は看護師が行っているものもあり，今後調査が必要と考え. 者に関連する看護業務はほぼ取得できており，看護業務マ. られる．また，ナースコールについては，応答後の看護業. スタの作成については，ほとんどの看護業務の時間設定が. 務自体は取得できているが，応答業務そのものは取得でき. 看護師 3 名の間で一致していたことから，さまざまな看護. ていない．ナースコールの応答は，業務中断等により看護. 業務量の分析が可能になった．. 業務に大きく影響している可能性があることから，今後は. 具体的には，1 日の総看護業務量の平均時間を算出する. ナースコールシステムのデータ利用も検討していきたい．. ことで，病棟毎の総看護業務量の比較が可能になり（表. また，看護業務マスタの時間設定については，これまでの. 3），また平日の病棟別時間帯別業務量をグラフ化するこ. さまざまなタイムスタディ調査の利用や，病棟での実際の. とで，病棟により業務量が最も多くなる時間帯に差がある. 調査等を行うことで，より正確性を担保することを検討し. ことが確認できた（図 3） ．. ていきたい．. また，9 時台の業務量が多い O 病棟の時間帯別業務内 「食事介助」 ， 「移動・移 容の詳細をグラフ化することで， 送」 ，「注射」の業務が多いなど，特定時間の看護業務内容. 6.. お. わ. り. に. 患者への安全で質の高い医療の提供，医療者の業務環境. の特徴を確認することが可能になった（図 4） ．さらに，. の改善等，さまざまな目的により看護業務量調査が行われ. タスク・シフティングを踏まえた「食事介助」 ， 「オムツ交. てきた．しかし，医療現場は平均在院日数の削減や記録業.
(6) （12）. 生体医工学. 59 巻 1 号（2021 年 3 月）. 務の増大等により，多重業務や過重業務を抱え，業務改善. 10.. Difficulties in choosing and implementing nursing placement criteria. を行うにも業務量調査自体が負荷となっている．そのた. in hospitals. Bull Soc Med. 23, pp. 39-45, 2005. (in Japanese). め，長期間の看護業務量調査を実現する手法として HIS. 松永保子, 吉留厚子, 波川京子, 近藤裕子, 上林康子 : 医療機関における. データを用いたタイムスタディを行うことで，現場の業務 に負荷のない業務改善を目的とした業務量調査の可能性が 示唆された．. Matsunaga Y, Yoshidome A, Namikawa K, Kondou H, Kamibayashi Y :. 看護要員の配置算定方法の選択および運営での困難. 社会医学研究. 23, pp. 39-45, 2005. 11.. Japanese Nursing Association : Nihon Kango Kyoukai Kango Gyoumu Kijyun Syuu 2007 Kaitei Ban. Japanese Nursing Association Publishing Company, pp. D547-549, 2012. (in Japanese). 利益相反. 示すべき利益相反関係は無い． 文 1.. 日本看護協会 : 日本看護協会看護業務基準集 2007 年改訂版. 日本看護協. 日本生体医工学会の投稿規定の基準による開. 会出版会, pp. 547-549, 2012. 12.. Tokucyou. Jpn J Nurs Res. 37(4), pp. 297-308, 2004. (in Japanese). 献. 笠原聡子, 石井豊恵, 沼崎穂高 : タイムスタディとは. Jinda Y : Kango Syokuin no Jininhaichi ni kansuru Genjyou to Kadai. Jpn J Nurs Sci. 30(6), pp. 17-23, 2005. 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(7) 宮平(進藤）亜紀子ほか：HIS データを用いた看護業務量調査 多田. 賀津子（タダ. カヅコ）. 竹村. 匡正（タケムラ. （13）. タダマサ）. 2016 年兵庫県立大学大学院応用情報科学研究. 2003 年大阪大学大学院医学系研究科保健学専. 科博士後期課程修了．外科病棟，外科系集中治療. 攻博士課程修了．博士（保健学）．同年京都大学. 室，循環器系集中治療室などを経て，現在兵庫県. 医学部附属病院医療情報部助手，2007 年同講師，. 立尼崎総合医療センター情報管理部専従看護師と. 2008 年同副部長．2012 年米ハーバード大学客員. して従事．兵庫県立大学大学院応用情報科学研究. 研究員．2012 年兵庫県立大学大学院応用情報科. 科に客員研究員として在籍．看護業務，ICU に. 学研究科准教授，2017 年同教授，2019 年同社会. おける看護師の指示・実施・申し送り過程，インシデント解析など. 情報科学部教授．生体医工学，医療情報学に関する研究に従事．. の研究に従事．. 日本生体医工学会，日本医療情報学会等の会員．. 日本医療情報学会，日本看護科学学会の会員． 清水. 隆史（シミズ. タカフミ）. 2020 年近畿大学理工学部情報学科卒業．現在， 兵庫県立大学大学院応用情報科学研究科博士前期 課程在籍中．医療情報学特に病院データ分析の研 究に従事．.
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