産科におけるシミュレーションを通じた品質向上推進
今日の主要な課題に取り組む
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産科医療は、医療の中でも最も複雑で、リスクの高い分野の1つであり、また最も注目されている分野でもあります。産後出血や高血圧性疾患のような緊急事態の効果的な管理には、強固な医療システムが必要です。
しかし、最も重大な課題の多くは、システムレベルのギャップ、つまり安全で効果的な医療を支える(または妨げる)構造、プロセス、資源に起因しています。
産婦人科の指導者、リスクマネージャー、品質管理チームにとって、究極の目標は、予防可能な損害を減らすことだけでなく、合併症の迅速な認識、予防および管理を可能にする、一貫性のある患者中心の産科医療を実現するためのシステムやチームワークを強化することです。
シミュレーションは解決への道を提供します。産科医療では経験が重要ですが、その経験を積むには何年もかかります。頻度が低く、緊急度が高い事象に関する経験の蓄積を待つことは、準備を整えるための信頼性のある方法ではありません。
- Andrew Petrosoniak, MD, MSc (Med Ed), FRCPC
カナダ・トロントにあるセント・マイケル病院救急医療科医師兼外傷チームリーダー
安全で管理された環境で重要な産科事象を再現するためにシミュレーションを活用することで、ワークフロー、プロトコル、資源の弱点を明らかにすることができます。これにより、実際の患者に影響を及ぼす前にシステムレベルの弱点に対処することが可能になります。
この記事では、現在の産科分野における主な課題のいくつかと、シミュレーションがどのようにしてより安全なシステムを構築するのに役立つかを探っていきます。

統計を知っていますね。それを毎日体験しています。
システムの課題: ケアのエスカレーションの遅れ、役割についての混乱、最適でないチームワーク、プロトコルの問題、またはリソースの制約がしばしば産後出血への迅速な対応の妨げになります。これらはシステム設計の欠陥であり、必ずしも個人のスキルの問題ではありません。
シミュレーションが役立つ方法: シミュレーションは産後出血中のパフォーマンスを向上させることが示されています。4 高忠実度の母体および分娩シミュレーターを使用すると、チーム全体で実際に近い産後出血シナリオを通じて一緒に進むことができます。
大量輸血のワークフロー、コミュニケーションの引継ぎ、およびエスカレーションプロセスを検証してください。どこにボトルネックが存在し、シームレスで調整された対応を確実にするためにどのようなシステム変更が必要であるかを可視化することができます。
プルマン地域病院は、産後出血のシミュレーションを行いました。このシミュレーションを通じて、ラボから血液を注文して受け取るまでにかかる時間を含む主要なパフォーマンスデータを収集することができました。行動は時間と失血量に対して測定されました。
パフォーマンスデータを分析した結果、血液銀行から血液を受け取るまでの時間を短縮する余地があることが明らかになりました。この問題は多くの病院で存在しています。
自院に特化した客観的データを得ることで、品質保証およびパフォーマンス改善 (QAPI) プログラムに集中するための方向性を得ることができました。このデータを使用して目標を設定し、改善を行い、その後再度シミュレーションを行うことで、数か月後の進捗を測定することができました。
結果は驚くべきものでした:
- アンバー・ロバーツ, MSN, RN
教育コーディネーター, プルマン地域病院


システム上の課題: 知識が不足していることではなく、不明確な昇格プロトコル、見逃された診断の手がかり、そして不十分なコミュニケーションによってしばしば問題が発生します。
シミュレーションの助け: 高精度の母体および出産シミュレーターは、子癇前症および高血圧性疾患のシナリオを再現する能力を提供し、システム上の課題に対処することができます。このリスクのない環境で、監視システム、昇格プロトコル、専門家の利用可能性などの要因をテストすることができます。問題が発見され、対処されると、シミュレーションを再度使用して緩和策の有効性をテストすることが可能になります。
シナリオの影響を深めるために、これらをシミュレーション管理および記録システムと組み合わせることは革新的です。セッションの動画を自動的に記録することで、これらのプラットフォームはワークフロー、コミュニケーションの引き渡し、昇格プロセスを詳細に確認できます。
内蔵されたAI機能により、チェックリストや検索可能な議事録を生成してデブリーフィングを支援し、プロセスをさらに効率化します。この効率性の追加層により、ボトルネックを迅速に特定し、焦点を絞った議論を導き、円滑で協調的な対応のために必要なシステム変更を特定することが容易になります。

あなたが産科医療に携わる多くの人々と同じようであれば、薬剤エラーは大きな懸念事項の一つでしょう。
システムの課題: 高ストレスの産科緊急事態では、誤投与やラベル誤りなどの薬剤エラーが大きなリスクとなります。これらのエラーは、しばしばワークフロー設計、ラベル付け方法、あるいはポンプのプログラミングから生じ、単なる個々の見落としではありません。
“薬剤投与における‘5つの基本’は個々の要因に焦点を当てており、必ずしもシステム上の欠陥には注目していない”と、CRICOの患者安全プログラムディレクターであるジェニファー・ヴー・サンチェス看護師は説明します。“したがって、看護師が薬剤投与の5つの基本を遵守しても、安全な薬剤管理を妨げるシステムの問題が存在する可能性があります。”7
シミュレーションの効果: 薬剤に焦点を当てたシミュレーションは、投与プロセス全体を再現し、システムが脆弱な部分を明らかにします。その結果、患者に影響が及ぶ前に、ラベル基準、保管手順、およびコミュニケーションワークフローを改善することができます。

システムの課題: 誤診や診断の遅れは、産科医療における防げる被害の主な要因のひとつです。8 しかし、診断はしばしば個々の判断とみなされがちですが、エビデンスによると、エラーは通常、システムの問題に起因しており、個人の欠点によるものではありません。9
一般的なシステムエラーには、情報の流れの遅れ、意思決定支援ツールの不足、および明確でないエスカレーションプロセスが含まれます。
シミュレーションがどのように役立つか: 診断シミュレーションは、チームが適切なデータ、経路、およびリソースを使って迅速に行動できるかどうかを明らかにします。シミュレーションにより、チームは診断プロセスを練習し、リアルタイムのフィードバックを得ることができます。
シミュレーションは、最も頻繁に診断エラーが発生する産科ケースを特定し、それらを品質改善の優先事項として扱うデータを提供します。シミュレーション管理システムは、データを整理し、実用的な洞察を得るのに役立ちます。

レアダルの使命は「命を救うこと」です。私たちは、出産や突然の病気、外傷、医療ミスにより、誰も不必要に死亡や障害を負うべきではないと信じています。
私たちは、医療システムが母親と赤ちゃんに最良のケアを提供できるようにするツールを提供することに尽力しています。
1. Petrosoniak, A. (2025年2月19日). HALO(高重症度、低発生率)イベントのトレーニングの価値とは? Linkedin.com. https://www.linkedin.com/posts/andrew-petrosoniak_simulation-activity-7298048153130254339-EJnz/
2. World Health Organization. (2023年3月10日). WHO産後出血サミット. Www.who.int. https://www.who.int/news-room/events/detail/2023/03/07/default-calendar/who-postpartum-haemorrhage-summit
3. 同上
4. Lipman, S. S., Carvalho, B., Cohen, S. E., Druzin, M. L., & Daniels, K. (2012). 緊急帝王切開の応答時間: シミュレーション訓練を用いた産科チームのパフォーマンスの評価と改善. Journal of Perinatology, 33(4), 259–263. https://doi.org/10.1038/jp.2012.98
5. 5月は妊娠高血圧症候群啓発月間です. (2025). Preeclampsia Foundation. https://www.preeclampsia.org/AwarenessMonth
6. Cooke, E., Sabol, B. A., & Rampersad, R. (2019). 212: 入院中の産科病棟で患者に害を与える薬の事例. American Journal of Obstetrics and Gynecology, 222(1), S147–S147. https://doi.org/10.1016/j.ajog.2019.11.228
7. Augello, T. (2024年5月14日). 医療ミスが分娩部門ポリシーの変更に. Harvard.edu; CRICO. https://www.rmf.harvard.edu/Podcasts/2024/OD-in-Labor-and-Delivery-Pushes-Change
8. Krenitsky, N. M., Perez-Urbano, I., & Goffman, D. (2024). 産科の罹患率と死亡率における診断エラー: 診断精度を向上させる方法と課題. Journal of Clinical Medicine, 13(14), 4245–4245. https://doi.org/10.3390/jcm13144245
9. 診断エラーはシステムの問題であり、医師だけの責任ではない |…. (2015). Clinician.com. https://www.clinician.com/articles/136459-diagnosis-errors-are-a-system-problem-not-just-doctors-fault