第１０回全般コード化情報の分析について

---

第１０回全般コード化情報の分析について

１．全般コード化情報の収集状況

報告施設数	：245施設（前回250施設）
全般コード化情報事例数：	：13443件（前回14263件）
報告対象期間	：平成15年10月〜12月

２．分析方針

　分析は以下の方針に基づき実施した。

１）	収集した事例について、頻度を単純集計した。
２）	収集した事例について、項目間の相互関係を把握するため、それらのクロス集計を行った。
３）	報告事例の多い「処方・与薬」「ドレーン・チューブ類の使用・管理」「療養上の世話、療養生活の場面」および影響度の大きい事例の割合が高い「医療機器の使用・管理」「輸血」については、該当するデータを抽出のうえ、単純集計および項目間のクロス集計を行った。

３．分析項目
　以下の項目について、単純集計、クロス集計を行い、この結果を集計表とグラフに整理した。

＜単純集計＞
以下の項目について単純集計を行った。

・	発生月（A）
・	発生曜日（B）
・	発生時間帯（C）
・	発生場所（D）
・	患者の性別（E）
・	患者の年齢（F）
・	患者の心身状態（G；多重回答）
・	発見者（H）
・	当事者の職種（I；多重回答）
・	当事者の職種経験年数（J）
・	当事者の部署配属年数（K）
・	ヒヤリ・ハット事例が発生した場面（L）
・	ヒヤリ・ハット事例が発生した要因（N；多重回答）
・	間違いの実施の有無および事例の影響度（O）

＜クロス集計＞
　以下の項目間のクロス集計をおこなった。

４．分析結果

１）全事例【１３４４３事例】

○発生時間帯【図１−３】
　これまでと同様、6〜7時台になると増加し、8〜11時台にほぼピークとなり、12〜19時まではやや減るもののほぼ一定頻度となり、20時以降減少するという日内変動を示している。

○患者の性別【図１−５】
　これまでと同様、男性患者に発生したヒヤリハットの件数が女性患者よりも多く、約１．３倍となっている。患者調査によると、入院患者数、外来患者数ともに女性のほうが多いので、男性患者には何らかのリスク要因があることが示唆される。

○患者年齢【図１−６】
　これまでと同様、71〜80歳、61〜70歳、51〜60歳の順に多く、この3区分で約半数を占めており、中高齢患者のリスク要因が高い可能性がある。また、0〜10歳も7％程度発生しており、小児も何らかのリスク要因を有する可能性がある。

○発見者【図１−８】
　これまでと同様、当事者本人が発見する事例が最も多く（6273例、46%）、次いで同職種者（4398例、33%）、他職種者（1302例、10%）となっている。

○職種経験年数、部署配属年数【図１−１０、１−１１】
　職種経験年数、部署配属年数ともに年数0年によるヒヤリハットが最も多く、年数がたつにつれて件数も減少している。新入職員および部署異動後の教育・指導体制の充実が求められる。

○発生場面【図１−１２】
　これまでと同様、高頻度群として処方・与薬（3518例、26%）、ドレーン・チューブ類の使用・管理（1838例、14%）、その他の療養生活の場面（1687例、13%）となっており、これらで全体の半数以上を占めている。

○発生要因【図１−１３、表１−１】
　これまでと同様、「確認」「観察」「心理的状況」「勤務状況」「判断」が発生要因として多く挙げられている。具体的には「確認が不十分であった」「観察が不十分であった」「判断に誤りがあった」「多忙であった」などが上位に挙げられている。

○影響度【図１−１４】
　間違いが実施された事例の割合が75%に達しており、従来よりも多くなっている。

２）処方・与薬
○発生時間帯【図２−３】
　従来と同様二峰性で、８〜１１時台および１８時〜１９時台に発生頻度がピークとなっている。

○患者の性別【図２−５】
　男性1865例（53%）、女性1424例（40%）と、男性のほうが多い。

○発見者【図２−８】
　従来同様、当事者本人による発見よりも同職種者が発見するケースの方が多い。全事例では当事者本人による発見が多いので、処方・与薬の発見者における特徴といえる。同職種者による発見が多いということは、クロスチェックなどの仕組みが機能している結果とも考えられる。

○影響度【図２−１３】
　間違いが実施された事例が2927例、83%となっており、未然に防止しにくい。

３）ドレーン・チューブ類の使用管理
○発生曜日【図３−２】
　発生曜日による頻度の差は少なく、土曜・日曜なども平日と同様の発生状況となっている。

○発生時間帯【図３−３】
　これまでは時間帯による発生頻度の差はあまり見られなかったが、今回の集計では、深夜帯（22〜23時台、0〜1時台）および8〜9時台にピークが見られた。

○患者の性別【図３−５】
　これまでと同様、男性1042例、女性686例と、男性のほうが約1.5倍の発生頻度となっている。

○患者の心身状態【図３−７】
　意識障害の患者で多く発生しており、自己抜去などの原因となっている可能性がある。

○発生要因【図３−１２、表３−１】
　「観察が不十分であった」がもっとも多く報告されており、リスクのアセスメントと患者観察の充実など、なんらかの対応が求められる。

○影響度【図３−１３】
　「間違いが実施」が1649例、81％を占める。実施前に発見したが実施されていれば患者への影響は大きい（生命に影響）と思われる事例が28例（1.4%）あった。

４）医療機器の使用・管理
○発生曜日【図４−２】
　今回の集計では、月曜日の発生頻度が他の平日（火〜金曜日）に比べ少ないが、理由は不明である。

○発生時間帯【図４−３】
　これまでと同様、日勤帯（8時〜17時台）における発生頻度が多いが、今回の集計では10〜11時台にピークがある。また0〜1時台に夜間のピークがある。

○患者の性別【図４−５】
　男性221例（49％）、女性183例（41％）と、男性の発生がやや多い。

○発見者【図４−８】
　第8回集計以降、同職種者による発見が当事者本人よりも多くなっている。

○職種経験年数【図４−１０】
　0年、1年の発生が多い。2年目以降は発生頻度は少ないものの、年数による減少傾向は見られず、経験蓄積によるヒヤリハット予防効果があまり見られない。

○影響度【図４−１３】
　実施されていれば患者への影響は大きい（生命に影響）と思われる事例が11件（2.5%）発生している。

５）輸血
○発生曜日【図５−２】
　今回の集計では月曜日および木曜日の発生が少なく、火・水曜、金曜に多く発生している。該当する頻度が少ないところから、報告元施設の運営手順等の状況が反映している可能性がある。

○発生時間帯【図５−３】
　日勤帯に多く発生しているが、その中でも午後の発生件数のほうがやや多い。

○患者の性別【図５−５】
　男性55件（53％）、女性37件（36％）と、男性のほうが多く発生している。

○患者の年齢【図５−６】
　今回の集計では、51歳〜60歳にピークが見られた。

○職種経験年数【図５−１０】
　今回の集計では、職種経験3年の発生頻度が多い。該当する件数そのものが少ないことから、たんなる変動の可能性もあるが、理由は不明である。

○発生要因【図５−１２、表５−１】
　今回の集計では、発生要因として「知識」挙げる事例が23例あった。教育的対応の必要性がある。

○影響度【図５−１３】
　「間違いが実施」が60件（58％）となっており、実施前に発見したが実施されていれば患者への影響は大きい（生命に影響）と思われた事例が4件（4%）あった。

６）療養上の世話等
○発生曜日、発生時間帯【図６−２、図６−３】
　曜日、時間帯による発生頻度の差が小さく、週末や夜間でも発生のリスクはあまり変わらない。

○患者の性別【図６−５】
　男性1428件（52％）、女性1155件（42％）となっており、男性のほうがやや多く発生している。

○患者の心身状態【図６−７】
　「歩行障害」「下肢障害」を有する患者による発生が多く、転倒・転落のアセスメントなど十分な対策が求められる。

○発見者【図６−８】
　1507件（55％）は「当事者本人」が発見している。また、「患者本人」、「家族・付き添い」、「他患者」が発見するケースは合計516件（19％）発生している。

○発生要因【図６−１２、表６−１】
　発生要因として「患者・家族への説明」を報告する事例が728例あり、十分な説明と患者の理解促進が期待される。

○影響度【図６−１３】
　間違いが実施されたケースが2177例（79％）あり、未然の防止がなされにくい。

---

第１０回全般コード化情報集計結果
図表目次

１）全事例

図１−１．発生月（全事例） 図１−２．発生曜日（全事例） 図１−３．発生時間帯（全事例） 図１−４．発生場所（全事例） 図１−５．患者の性別（全事例） 図１−６．患者の年齢（全事例） 図１−７．患者の心身状態（全事例） 図１−８．発見者（全事例） 図１−９．当事者の職種（全事例） 図１−１０．職種経験年数（全事例） 図１−１１．部署配属年数（全事例） 図１−１２．発生場面（全事例） 図１−１３．発生要因（全事例） 表１−１．発生要因・詳細（全事例） 図１−１４．影響度（全事例） 表１−２．当事者の職種×発見者（全事例） 表１−３．当事者の職種×発生場面（全事例） 表１−４．当事者の職種×発生場面（全事例）（続き） 表１−５．当事者の職種×発生要因（全事例） 表１−６．当事者の職種×発生要因（全事例）（続き） 表１−７．発生場面×発生要因（全事例） 表１−８．発生場面×影響度（全事例）

２）処方・与薬

図２−１．発生月（処方・与薬） 図２−２．発生曜日（処方・与薬） 図２−３．発生時間帯（処方・与薬） 図２−４．発生場所（処方・与薬） 図２−５．患者の性別（処方・与薬） 図２−６．患者の年齢（処方・与薬） 図２−７．患者の心身状態（処方・与薬） 図２−８．発見者（処方・与薬） 図２−９．当事者の職種（処方・与薬） 図２−１０．職種経験年数（処方・与薬） 図２−１１．部署配属年数（処方・与薬） 図２−１２．発生要因（処方・与薬） 表２−１．発生要因・詳細（処方・与薬） 図２−１３．影響度（処方・与薬） 表２−２．当事者の職種×発見者（処方・与薬） 表２−３．当事者の職種×発生要因（処方・与薬）

３）ドレーン・チューブ類の使用・管理

図３−１．発生月（ドレーン・チューブ） 図３−２．発生曜日（ドレーン・チューブ） 図３−３．発生時間帯（ドレーン・チューブ） 図３−４．発生場所（ドレーン・チューブ） 図３−５．患者の性別（ドレーン・チューブ） 図３−６．患者の年齢（ドレーン・チューブ） 図３−７．患者の心身状態（ドレーン・チューブ） 図３−８．発見者（ドレーン・チューブ） 図３−９．当事者の職種（ドレーン・チューブ） 図３−１０．職種経験年数（ドレーン・チューブ） 図３−１１．部署配属年数（ドレーン・チューブ） 図３−１２．発生要因（ドレーン・チューブ） 表３−１．発生要因・詳細（ドレーン・チューブ） 図３−１３．影響度（ドレーン・チューブ） 表３−２．当事者の職種×発見者（ドレーン・チューブ） 表３−３．当事者の職種×発生要因（ドレーン・チューブ）

４）医療機器の使用・管理

図４−１．発生月（医療機器） 図４−２．発生曜日（医療機器） 図４−３．発生時間帯（医療機器） 図４−４．発生場所（医療機器） 図４−５．患者の性別（医療機器） 図４−６．患者の年齢（医療機器） 図４−７．患者の心身状態（医療機器） 図４−８．発見者（医療機器） 図４−９．当事者の職種（医療機器） 図４−１０．職種経験年数（医療機器） 図４−１１．部署配属年数（医療機器） 図４−１２．発生要因（医療機器） 表４−１．発生要因・詳細（医療機器） 図４−１３．影響度（医療機器） 表４−２．当事者の職種×発見者（医療機器） 表４−３．当事者の職種×発生要因（医療機器）

５）輸血

図５−１．発生月（輸血） 図５−２．発生曜日（輸血） 図５−３．発生時間帯（輸血） 図５−４．発生場所（輸血） 図５−５．患者の性別（輸血） 図５−６．患者の年齢（輸血） 図５−７．患者の心身状態（輸血） 図５−８．発見者（輸血） 図５−９．当事者の職種（輸血） 図５−１０．職種経験年数（輸血） 図５−１１．部署配属年数（輸血） 図５−１２．発生要因（輸血） 表５−１．発生要因・詳細（輸血） 図５−１３．影響度（輸血） 表５−２．当事者の職種×発見者（輸血） 表５−３．当事者の職種×発生要因（輸血）

６）療養上の世話等

図６−１．発生月（療養上の世話等） 図６−２．発生曜日（療養上の世話等） 図６−３．発生時間帯（療養上の世話等） 図６−４．発生場所（療養上の世話等） 図６−５．患者の性別（療養上の世話等） 図６−６．患者の年齢（療養上の世話等） 図６−７．患者の心身状態（療養上の世話等） 図６−８．発見者（療養上の世話等） 図６−９．当事者の職種（療養上の世話等） 図６−１０．職種経験年数（療養上の世話等） 図６−１１．部署配属年数（療養上の世話等） 図６−１２．発生要因（療養上の世話等） 表６−１．発生要因・詳細（療養上の世話等） 図６−１３．影響度（療養上の世話等） 表６−２．当事者の職種×発見者（療養上の世話等） 表６−３．当事者の職種×発生要因（療養上の世話等）

---

全般コード化情報集計結果

（第１０回報告事例　１３４４３件）

---

全般コード化情報検討班・名簿

	金井　昌子		国立病院機構長野病院　地域医療連携室　主任
	戸塚　智子		（財）国際医学情報センター　研究員
	橋本　廸生		横浜市立大学医学部医療安全管理学講座　教授
	長谷川　友紀		東邦大学医学部公衆衛生学講座　助教授
◎	武藤　正樹		国立病院機構長野病院　副院長
	山内　豊明		名古屋大学医学部基礎看護学講座　教授
	山本　実佳		東海大学医学部付属病院　診療情報管理課　副主事
			（敬称略・五十音順）
	◎は班長

---

全般コード化情報集計結果

（第１０回報告事例　１３４４３件）

---