在宅介護ロボットの利用意向に影響を与える要因とは；アイルランド、フィンランド、日本における横断的研究
Ide H, Suwa S, Akuta Y, Kodate N, Tsujimura M, Ishimaru M, et al.
A comparative study to elucidate factors explaining willingness to use home-care robots in Japan, Ireland, and Finland.
Scientific Reports 2024;14(1):27656.
高齢化を踏まえ、各国では在宅介護ロボットの開発と実装を推進する政策がありますが、実際には導入がうまくいかないこともあります。そこで在宅介護ロ […]
地域・職域連携で求められる自治体の役割とは
古井祐司, 水本理恵
自治体の役割と地域・職域連携の推進.
公衆衛生情報 2024;88(9):6-7
無関心層へのアプローチが地域・職域連携の基本形です。そこで求められる自治体の役割と体制づくりについて、先進事例に基づき構造的にご紹介します。 […]
厚労省報告書に東京大学と都道府県による共同研究の事例が掲載．
令和５年度データヘルス計画に基づく保健事業の実態調査等事業調査
2024年3月 厚生労働省保険局国民健康保険課
データヘルス研究ユニットの古井祐司特任教授がアドバイザーを務めた厚生労働省「令和５年度データヘルス計画に基づく保健事業の実態調査等事業調査」 […]
トラックドライバーの健康づくりを支える仕組みとは？
井出博生.
物流業の持続可能性を担保するための健康づくり ー機能する制度の設計を目指してー.
計画行政.2023;46(3):27-32
本稿では物流に携わる職種の中核であるトラックドライバーに着目し、健康づくりの意義を論じました。トラックドライバーが属する道路貨物運送事業と陸 […]
医師の労働時間を電子的に把握することの課題．
井出博生, 福原正和, 土井俊祐, 小池創一.
医療現場における電子的な方法による労働時間等の把握に伴う諸問題の検討.
社会保険旬報.2024;2917:10-17
働き方改革関連法が成立し、医師の労働時間についても2024年4月から制限が加えられます。使用者側が労働時間を管理するために、近年スマートフォ […]
データヘルス計画の標準化を先行する健保組合のデータで新たな知見を同定．
中尾杏子，井出博生，古井祐司．
健康保険組合における特定保健指導の実施率・改善率と内臓脂肪症候群該当者割合との関連．
厚生の指標 = Journal of health and welfare statistics. 2023;70(15):15-19.
令和3年度にデータヘルス・ポータルサイト（標準的な計画様式）へ入力された健康保険組合（845組合）の共通の評価指標データを用いて、特定保健指 […]
総説 データヘルス、コラボヘルスの現状と今後の方向性．
中尾杏子, 井出博生, 古井祐司．
データヘルス、コラボヘルスの現状と今後の方向性．
産業医学レビュー. 2023;36(2):99-125.
保険者と事業主とのコラボヘルスは、データヘルスの実効性を上げることで働き盛り世代の健康や健康経営にプラスに働きます。日本及び海外の文献レビュ […]
健康課題を解決する計画の実例．
愛知の国保．
愛知県国民健康保険団体連合会 2023年9月号
データヘルス研究ユニットが、「データヘルス計画標準化ツール🄬」を用い、健康課題の解決に向けたデータヘルス計画策定の実例について機関誌に寄稿し […]
在宅介護ロボットの使用に対する利用者の倫理的認識を説明するモデルの開発： アイルランド、フィンランド、日本における横断的研究．
Hiroo Ide, Sayuri Suwa, Yumi Akuta, Naonori Kodate, Mayuko Tsujimura, Mina Ishimaru, Atsuko Shimamura, Helli Kitinoja, Sarah Donnelly, Jaakko Hallila, Marika Toivonen, Camilla Bergman-Kärpijoki, Erika Takahashi, Wenwei Yu,
Developing a model to explain users’ ethical perceptions regarding the use of care robots in home care: A cross-sectional study in Ireland, Finland, and Japan.
Archives of Gerontology and Geriatrics. Volume 116, January 2024, 105137
高齢者、家族介護者、介護従事者が在宅で介護ロボットを使用する場合の倫理的問題に関する検討は十分に進んでいません。本研究では、在宅介護ロボット […]
第３期データヘルス計画策定の手引きを読み解く．
愛知の国保．
愛知県国民健康保険団体連合会 2023年7月号
データヘルス研究ユニットが、厚生労働省保険局国民健康保険課「国民健康保険保健事業の実施計画（データヘルス計画）策定の手引き」（令和５年５月1 […]
健康保険組合によるデータヘルス計画作成を支援．
データヘルス計画作成の手引き 第３期改訂版．
厚生労働省保険局／健康保険組合連合会 令和5年6月発行
令和６年度からスタートする第４期特定健診・特定保健指導等の関連する保健・医療関係の施策とともに、第３期データヘルス計画が開始されることを見据 […]
健康経営の推進を担う人材を育成．
健康経営アドバイザー・エキスパートアドバイザー共通テキスト2023-2024
東京商工会議所 2023年4月発行
東京商工会議所が経済産業省の委託を受けて育成・認定する健康経営アドバイザー・エキスパートアドバイザーの研修用テキストが改訂されました。 デー […]
日本の中高年におけるメタボリックシンドロームの性・年齢別の有病割合の検証．
Yuji Hiramatsu, Hiroo Ide & Yuji Furui
Differences in the components of metabolic syndrome by age and sex: a cross-sectional and longitudinal analysis of a cohort of middle-aged and older Japanese adults.
BMC geriatrics. 2023;23(1).
メタボリックシンドロームのスクリーニング（診断）は循環器系疾患予防のためのプロセスですが、現行の日本の診断基準以外にもいくつかの基準が国際的 […]
BMIと血圧に最も影響する生活習慣は？
Hiramatsu Y, Ide H, Furui Y.
Associations of Lifestyle-Related Factors With Body Mass Index and Blood Pressure in the Middle-Aged and Older Population-Based Cohort in Japan: A Longitudinal Study.
Asia-Pacific journal of public health. 2023:10105395231175568.
高齢化の進む日本にとって，中高年における生活習慣病の改善は重要な課題ですが，BMIと血圧は循環器系疾患のリスクファクターとして広く知られてい […]
プレゼンティーイズムの簡便尺度SPQの開発．
TMuramatsu K, Nakao K, Ide H, Furui Y．
Testing the Construct Validity and Responsiveness of the Single-Item Presenteeism Question.
Journal of occupational and environmental medicine. 2021;63(4):e187-96.
健康投資の普及や人的資本経営の適用に伴い、取組の効果を測る指標が求められています。そこで、体調不良に伴う労働生産性損失に関するプレゼンティー […]
政策提言 制度を横断したデータヘルス計画の標準化で生涯を通じた健康管理を実現．
データヘルス計画の標準化による保険制度横断のヘルスケアシステム構築．
東京大学未来ビジョン研究センター. 2023
データヘルスの進展により、全国の地域および職域の健康格差が可視化され、新たな健康課題の解決策とその社会実装が求められています。そこで、従来の […]
社員の健康と労働生産性の損失との関連．
古井祐司, 村松賢治, 井出博生．
中小企業における労働生産性の損失とその影響要因.
日本労働研究雑誌. 2018;60(6):49-61.
この研究では、労働生産性の損失とその要因の構造を明らかにしました。具体的には、横浜市との連携のもと、市内の中小企業6社・178名を対象に無記 […]
家族の健康、子どもが導く．
上村晴子．
子どもの生活習慣病予防教育におけるデータヘルスの活用.
公衆衛生. 2020;84(1):36-40.
生涯を通じた健康は学童期からの教育が大切です。そこで、静岡県との連携のもと、小学校の生活習慣病予防教育にデータヘルスを副教材としたプログラム […]
ビックデータで医療費の構造を可視化．
Hiramatsu Y, Ide H, Tsuchiya A, Furui Y.
Examining proximity to death and health care expenditure by disease: a Bayesian-based descriptive statistical analysis from the National Health Insurance database in Japan.
Health Economics Review. 12(6):187–196.
医療費が増加する理由の一つとして、死亡前に医療費が上昇するか否かが注目されています。ところが、ほとんどのレセプトデータ（医療費に関するデータ […]
働き方に応じた介入策が効果的．
Hamamatsu Y, Ide H, Kakinuma M, Furui Y.
Maintaining Physical Activity Level Through Team-Based Walking With a Mobile Health Intervention: Cross-Sectional Observational Study.
JMIR mHealth and uHealth. 2020;8(7):e16159.
営業職には、オフィスにいない、対面での介入が難しいという働き方に起因した特徴があります。そこで、時間と場所を選ばないアプリを活用し、9週間の […]