山陽論叢
第 2424 巻巻（2017）
山陽論叢 第（2017）

論文
論文

テキストマイニングを用いた在宅看護研究の動向
菊地よしこ 1)

キーワード：テキストマイニング,在宅看護研究
Ⅰ.はじめに超高齢者社会を迎えたわが国では,地域包括ケアの構築が始まっている.政府が目指す高齢者医療の姿は「ときどき入院,ほぼ在宅」（朝日新聞,2014）とされ,患者が病気になると病院に駆け込み面倒をみてもらう「病院完結型」から,かかりつけ医や看護師が患者を訪問する「地域完結型」に移行を迫られている.
その中,地域完結型の中心的役割として訪問看護は重要な役割を期待されている. 在宅死を可能とする要因として訪問看護師の存在は大きいが,人口比率として日本はまだまだ状外国に比べて訪問看護師が不足している現状がある．さらに,「訪問看護は,何をする人なのか知られていない」（全国訪問看護事業協会, 2014）と国民の認知度は低くい．
そこで,地域包括ケアの構築の中心的存在として,需要がみこまれる訪問看護に関するニーズの発掘の前段階として,訪問看護研究が時代に関連してどのような研究がおこなわれてきたのか明らかにすることが重要である.
Ⅱ.研究目的
訪問看護研究が時代に関連してどのような研究がおこなわれてきたのか,在宅看護や訪問看護の研究動向および今後の課題を明らかにする．
Ⅲ.研究方法1）対象
日本国内で発行している医学および関連領域の定期刊行物医中誌 Web(Ver.5)を用いて、「在宅看護」「訪問看護」をキーワードとし原著論文の論文タイトルを検索．本検索結果から見出された 1984 年から 2015 年までとした．2016 年は年度途中の為、2015 年までとした．論文タイトルは重複をチェックし整理した．その結果、 明らかになった 2338 タイ
トルを分析の対象とした．
医中誌にて、在宅看護 OR 訪問看護で検索したところ 13741 件抽出され、原著論文で検索し、2436 件であった．医中誌において、テーマを精読し在宅看護・訪問看護に関わらない1 文献を削除し、2435 件を分析対象とした．2016 年の文献は年度途中であり、増加する可能性が高いため、研究対象から除外し、2338 件を分析対象とした．2016 年度は 97 件であった．
分析対象とした医学中央雑誌 Web 版４）とは国内医学論文情報のインターネット検索サー
ビス 国内発行の医学・歯学・薬学・看護学および関連分野の定期刊行物 1977 年以降の約6000 誌から収集した約 1000 万件の論文情報検索サイトであり文献のタイトル、著者名、
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山陽学園大学看護学部看護学科
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菊地 ： テキストマイニングを用いた在宅看護研究の動向

掲載巻号などの基本情報に加え、キーワード、抄録、論文種別、論文分野など多様な情報を集録している．
医中誌においてテキストマイニングを実施するにあたり、検索ヒットした文献１ページずつ、すべてのチェック表示にチェックをいれ、82 ページすべてのチェックが終了したの
ち、ダウンロード表示をクリックし、フォーマットを CVC 形式としてダウンロードを実施した．さらに、データをエクセルファイルから CVC ファイルを作成した．医中誌で検索した．CVC ファイルの表頭にタイトルを付け分類した．医中誌のサイトにてタイトル名を確認した.
2）分析方法医学中央雑誌 Web 版の検索結果を Text Mining Studio を用いて分析をおこなった．
テキストマイニングとは様々な用語の定義があり、主なものは以下のようになる．テキストマイニングは「情報理論による言葉の分析」（服部,2013）であり、テキストマニングはこれまでの伝統的な科学研究の手法とは対照的に、質的方法と量的方法の両方の性格を併せもっている．テキストマイニングは質的研究と量的研究という対立の観点から特徴づけると意味深い（いとう,2013）さらにテキストマイニングが期待されるのは、この暗黙知を形式知に変換するプロセス（服部,2010）であり、テキストマイニングは、～書きことばである文章を分析対象とする意味論的、あるいは統語論的世界への方法（服部,2010）である．
また、テキストマイニング（text mining）(2016,wikipedia)は、文字列を対象としたデータマイニングのことである．通常の文章からなるデータを単語や文節で区切り、それらの出現の頻度や共出現の相関、出現傾向、時系列などを解析することで有用な情報を取り出す、テキストデータの分析方法である．(https://ja.wikipedia.org/wiki 2016/10/26)
3）分析手順
テキスト基本情報から「在宅看護」論文数年次推移を計測し、「在宅看護」論文数の年代別件数、さらに単語頻度・単語頻度推移・単語頻度解析・年代別推移・係り受け頻度・係り受け分析を行った．
4）倫理的配慮
本研究に関するデータは、実質的個人識別性のないデータであり、再識別化を不可能または十分に困難にしたデータである．
（井田,2013）
Ⅳ.結果

表 1.基本情報

1）基本情報総行数 2338 行、平均長（文字数）37.7 文字、総文章数 2345、平均文章長 37.6、延べ単語数 13230、単語種別数 5156 であった．

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山陽論叢 第（2017）2）論文数年次推移「在宅看護」「訪問看護」の論文数は 2001 年以降増加している． 一番早い時期の論文が検索されたのは 1984 年であった．

図 1.「在宅看護」「訪問看護」論文数年次推移

3）論文数年別件数
もっとも掲載された年度は、2011 年の 195 件であった．2001 年以降 150 件以上の掲載が行われている．
表 2.論文数年次別件数
年度
198419851986
1987
1988
1989
1990
1991
1992
1993
1994
1995
1996
1997
1998
1999

論文数
1014130121301014

年度
2000
2001
2002
2003
2004
2005
2006
20072008
20092010
2011
2012
2013
2014
2015

3-3-論文数
957
118
130
125
181
149
167
137
153
158
195
190
183
191
172

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4）単語頻度「訪問看護師」 376 件が最も多く、次いで「訪問看護」333 件、さらに「検討」191件、「家族」174 件と 続いている．

図 2.単語頻度

5)係り受け分析
最も多いのは、「在宅-看取る」で、次いで「焦点-あてる」次に「焦点-当てる」そして、「訪問看護師-認識」であった．
Ⅴ.考察
１）『在宅看護」『訪問看護」と法律『在宅看護』『訪問看護』に関する文献は 1984 年から始まっている．これは、1982 年老人保健法が改正され、「老人訪問看護ステーション」が開設されたことにより研究が開始されたと考えられる．さらに 1984 年は、健康保険法の改定で、訪問看護ステーションの対象の拡大が行われ、年齢制限がなくなったことにより、さらに研究の必要性が迫られたといえる．2001 年以降の研究数の増加は、2000 年の介護保険法で訪問看護が指定居宅サービスの一つとなり、医療保険と介護保険で訪問看護サービスが開始されたことによる、訪問看護にさらに脚光を浴びたことが要因といえる．このように、『在宅看護』『訪問看護』研究は法律の整備とともに、研究数の増加が図られたといえる．
今後平成 30 年診療報酬・介護報酬の同時改定を受けて、さらに研究数が増加することが考えられる．
『在宅看護』『訪問看護』と見取り
2）
係り受け分析より「在宅-看取る」が最も多かった要因として、在宅死を行うにあたり、訪問看護師がどのような働きをしているのか研究が進められていると考えられる．
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今後「地域包括ケアシステム」の中で、最後の死に場所をどこで迎えるのか．在宅看護を支える訪問看護師の働きは大きいといえる．その中で時代のニーズにあった研究が行われていると考えられる．
3）訪問看護に関するニーズの発掘
現在、訪問看護は訪問看護ステーションと病院・診療所からの訪問看から提供されている．その中で訪問看護ステーション 2011 年に 5,884 か所、2015 年 8,158 か所と伸びてきているが、病院・診療所からの訪問看護は 2011 年に 1,925 か所、2015 年現 1,623 か所と減少傾向にある．このことを受け病院・診療所からの訪問看護の増加を目指すために診療報酬・介護報酬の報酬料が上がったが、しかし、増加を見込めていない．
今回の研究で、この部分の診療報酬・介護報酬に焦点をあてた研究は見つけられなかった為、今後の研究の課題になるといえる．
Ⅵ.結論「在宅看護」「訪問看護」の論文数は 2001 年以降増加し、一番早い時期の論文が検索されたのは 1984 年であった．
単語頻度は「訪問看護師」「訪問看護」「検討」「家族」の順であった．
「在宅‐看取る」
が最も多く時代のニーズにあった研究が行われている．
診療報酬・介護報酬に焦点をあてた研究は見つけられなかった．
Ⅵ.引用参考文献
1）『朝日新聞』2014 年 2 月 13 日朝刊「地域完結 2025 年へ急務」
2）訪問看護アクションプラン 2025,在宅死亡率と訪問看護師数に関する諸外国との比率,全国訪問看護事業協会, P6,2014
3）服部兼敏,テキストマニングで広がる看護の世界,ナカニシヤ出版,2010
4）服部兼敏,看護の言葉をマイニングする,看護研究,Vol.46 No.5, P462-474, 20135）いとうたけひこ,テキストマイニングの看護研究における活用,看護研究,Vol.46 No.5,P475-484, 20136）テキストマイニング,ウキペディア,https://ja.wikipedia.org/wiki

2016/10/26

7）訪問看護年報 2016,訪問看護財団
8）井田歩美,ソーシャルメディアのビックデータを分析して～乳児をもつ母親の関心事,
看護研究,46,6、P543-551,2013.

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