【目的】傷病名にはICD-10，指定難病の告示病名，告示指定難病以外の疾病名（以下，告示以外の難病名），傷病名マスター，標準病名マスターが存在する．指定難病名と行政データベースとの連携に関する研究において，野田他（2019）は傷病名マスターと標準病名マスター間で病名に差異が見られたと報告している．そこで，本研究では指定難病名を中心に病名の収載状況を調査した．【方法】2021年1月時点で最新の指定難病名一覧を厚生労働省より，告示以外の難病名を難病情報センターより入手．標準病名マスターは「標準病名マスター作業班」サイトより最新の病名を検索し，収載状況を把握．また，その対照表を作成し先行研究と比較した．【結果】指定難病名は333件，告示以外の難病名は1,259件であった．先行研究以降，両マスターに告示以外の難病名が3件新規追加されていた．一方で病名が各マスターに未登録のもの，病名が一致しないもの等があった．【結論】両マスターに病名が新規追加されており，先行研究以降の収載状況の整理ができた．継続的なマスター整備が進められているが一部整理されていない病名が存在するため，保険診療においてこれらの統一が必要であると考える．
2004年に開始された「不妊に悩む方への特定治療支援事業」は，より安心・安全な出産に資する観点から助成制度の一部が2014年に変更され，2016年に全体として制度変更が行われた．しかし，この制度変更によって，ソーシャルメディア上における世論はどのような変化が生じていたのかについては，これまでに調査が行われていない．本研究では，助成制度の変更によって，不妊治療に関するソーシャルメディア上の世論がどのように変化したかを明らかにすることを目的として，不妊治療に関連する用語「不妊」，「人工授精」，「体外受精」のいずれかを含むtweetを抽出し，その影響について分析した．助成制度変更前の2010年から2012年，変更後の2016年から2018年にTwitterで投稿されたtweetを対象とした．形態素解析を行い，単語ごとの出現回数を求めた後，共起ネットワークを作成し，得られた共起ネットワーク上の単語について，感情極性値を算出した．「不妊」または「体外受精」を含むtweetの分析で，助成制度変更後の2016年から2018年の共起ネットワークに費用に関する単語が描出されており，感情極性値もポジティブな変化がみられたことから，助成制度変更によるソーシャルメディア上での世論は，制度変更前よりも肯定的な変化が起こった可能性が示唆された．
医療・介護分野におけるICTの導入に絡み情報学の重要性は高まっている．そこで本研究では，日本の看護師国家試験受験資格のある看護教育機関における情報学に関する教育の実態把握を目的とした．看護教育機関309校の回答を分析した結果，参加した教育機関は専門学校/高等専門学校が241（78.0％）と最も多く，情報に関する講義は297（96.1％）で行われていた．情報に関する講義内容（複数回答）はパソコンの基礎知識272（91.6％）が最も多かった．医療/看護情報学に関する教育についての学校の方針（自由記述）では3カテゴリー【講義内容】【医療・看護情報学に関するカリキュラム】【医療・看護情報学の教育に関する課題】が抽出された．ほとんどの看護教育機関で情報学教育が行われていたが，今後は看護の特殊性を踏まえた医療/看護情報学教育の重要性は更に高まっていくと考えられた．
看護の定量化指標である「看護必要度」による「患者と看護師の病室内接触時間」の分散の説明率を明らかにすることを研究目的とした．対象者は入院中の患者40名とした．ICT機器を用いて6日間に渡り接触時間を調査し，その日ごとの看護必要度と接触時間の関係を解析した．解析は，看護必要度の項目ごとに接触時間の差の検定と，接触時間を目的変数，看護必要度項目を説明変数とした回帰分析で行った．結果として，看護必要度の項目のうち8項目で接触時間に有意差を認めた．回帰分析では，最終的に看護必要度の5つの項目によって回帰モデルが構築され，決定係数は0.207であった．結果から看護必要度が接触時間に有意に関係する尺度であることが確認された．しかし，それらの項目を用いて構築したモデルでは，分散の説明率が20％程度であり，看護必要度の項目のみで接触時間を予測することは困難であることが示唆された．