看護成果分類 NOCと看護診断の標準化による評価指標

看護成果分類 NOCと看護診断の関連性

看護成果分類(NOC)の基本

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標準化された評価システム

看護介入の結果として現れる患者の反応や状態を評価するための体系的な分類

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NANDA-NIC-NOCの連携

看護診断(NANDA)、看護介入(NIC)と連動し、看護過程の評価部分を担う

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5段階評価尺度

リッカート尺度を用いた数値化により、看護ケアの効果を客観的に測定

看護成果分類（Nursing Outcomes Classification：NOC）は、看護ケアの質と効果を評価するための標準化された分類システムです。1991年に米国アイオワ大学の研究チームによって開発が始まり、看護実践の成果を客観的に測定・評価するための重要なツールとして確立されました。

NOCは看護診断（NANDA-I）や看護介入分類（NIC）と連携して機能し、これらを総称して「NANDA-NOC-NIC（NNN）」と呼ばれています。看護過程において、NANDAで問題を特定し、NICで介入方法を選択し、NOCでその成果を評価するという一連の流れを形成しています。

NOC第7版では、第4版の385から大幅に増加し、612の看護成果ラベルが収録されています。

  • 82の新規成果が追加
  • 402の既存成果が改訂
  • 2つの新しいクラスが追加され、家族・コミュニティ成果が拡張
  • 研究・実装・教育をサポートする新リソースセクションの追加
  • 7つのドメインと36のクラスに再構成
  • 専門分野別コア成果のリスト拡大

基本構造（成果ラベル、コード番号、定義、指標、5段階評価尺度）は維持されています。日本語版は2024年12月26日に発売。

看護成果分類（NOC）第七版

NOCの書き方の具体例

NOC（看護成果分類）を記録する際には、以下の要素を含めることが重要です。

  1. 成果ラベル（タイトル）: 評価したい患者の状態や行動を表す標準化された用語
  2. 定義: 選択した成果の意味を明確に説明するもの
  3. 指標: 成果を評価するための具体的な観察項目
  4. 評価尺度: 通常5段階のリッカート尺度で評価（1=重度に障害〜5=障害なし）
  5. 目標値: 患者が達成すべき指標の目標レベル
  6. 評価時期: 初期評価、中間評価、最終評価などの時点

例えば、「疼痛レベル」という成果ラベルを選択した場合、「患者が表現する痛みの強さ」「痛みによる活動制限」などの指標を5段階で評価します。

具体的な記載例は以下の通り。

例1: 糖尿病患者の場合

成果ラベル: 血糖コントロール

定義: 血糖値を正常範囲内に維持する能力

指標と評価:

  • 空腹時血糖値: 現状=2（著しく逸脱）→目標=4（軽度に逸脱）
  • HbA1c値: 現状=2→目標=4
  • 低血糖症状の認識: 現状=3（中等度に逸脱）→目標=5（逸脱なし）
  • インスリン投与の適切さ: 現状=3→目標=5

評価時期: 入院時（初期評価）、退院時（最終評価）、退院後1ヶ月（フォローアップ）[2][3]

例2: 術後患者の疼痛管理

成果ラベル: 疼痛コントロール

定義: 痛みを軽減または排除するための個人的行動

指標と評価:

  • 痛みの強さの報告: 現状=2→目標=4
  • 痛みの前駆症状の認識: 現状=3→目標=5
  • 非薬物的な緩和方法の使用: 現状=2→目標=4
  • 鎮痛薬の適切な使用: 現状=3→目標=5

評価時期: 術直後、術後3日目、退院時[3]

NOC記載のポイント

個別性の反映

NOCを記載する際は、標準化された分類を使用しながらも、患者の個別性を反映させることが重要です。例えば、同じ「移動能力」という成果ラベルでも、高齢患者と若年患者では目標設定が異なります。

具体的な数値目標の設定

「歩行距離を延ばす」といった抽象的な表現ではなく、「病棟内を休憩なしで100m歩行できる（評価値4）」など、具体的な数値目標を設定します。これにより評価の客観性が高まります。

時間枠の明確化

短期目標と長期目標を区別し、それぞれの評価時期を明確にします。例えば「入院3日目までに痛みのレベルを3に改善」「退院時までに痛みのレベルを4に改善」など、時間枠を明示します[3]。

NANDA-NIC-NOCのリンケージ

看護診断（NANDA）、看護介入（NIC）、看護成果（NOC）は連動しているため、一貫性のある記載が必要です。例えば「不安」という看護診断に対しては、「不安レベル」というNOCを選択し、「不安軽減」というNICを計画するといった連携が重要です。

電子カルテでのNOC記載

多くの医療機関では電子カルテシステムにNOCが組み込まれており、プルダウンメニューから適切な成果ラベルと指標を選択し、評価値を入力する形式になっています。このシステムにより、経時的な変化を視覚的にグラフ化したり、チーム内で情報共有が容易になったりするメリットがあります。
NOCを適切に記載することで、看護ケアの効果を客観的に評価し、エビデンスに基づいた質の高い看護を提供することができます。また、標準化された言語を用いることで、多職種間のコミュニケーションも円滑になります。

看護成果分類 NOCの歴史的発展と意義

看護成果分類（NOC）の歴史は、1991年に米国アイオワ大学看護学部で始まった「アイオワ成果プロジェクト（Iowa Outcomes Project）」にさかのぼります。このプロジェクトは、Marion Johnson博士とMeridean Maas博士を中心とした研究チームによって推進されました。

NOCの第1版は1997年に英語で出版され、日本では1999年に『看護成果分類（NOC）－看護ケアを評価するための指標，測定尺度』として医学書院から発行されました。その後も改訂が重ねられ、第4版（2008年）では58項目の新しい成果が追加され、4項目の成果ラベルが改訂されるなど、内容の充実が図られています。

NOCの開発は、看護実践におけるエビデンスの重要性が高まる中で、看護ケアの効果を客観的に示す必要性から生まれました。マネジドケアの広がりやコスト削減の要請、エビデンスに基づく実践の必要性により、看護介入の実効性とヘルスケアの質に対する関心が高まったことが背景にあります。

NOCは看護ミニマムデータセット（NMDS）の要素を満たしており、看護実践のデータをヘルスケアの評価に含めることを可能にしました。これにより、看護の専門性と貢献を可視化し、医療全体の質向上に寄与しています。

看護成果分類 NOCの構造と測定尺度の特徴

看護成果分類（NOC）の構造は、成果ラベル、定義、測定尺度、指標という要素から成り立っています。各成果には固有のコード番号が割り当てられ、体系的に整理されています。

NOCの最大の特徴は、5段階のリッカート尺度を用いた測定システムです。この尺度は通常、「1=重度に障害」から「5=障害なし」までの段階で評価されます。例えば、痛みコントロールという成果であれば、「1=痛みコントロールなし」から「5=痛み完全にコントロールされている」といった形で評価します。

測定の際には、介入前（基礎評点）と介入後の評点の差を算出し、その差が看護介入によって達成された成果を示します。これにより、看護ケアの効果を数値化して客観的に評価することが可能になります。

NOCの各成果には複数の指標が設定されており、それぞれの指標も同様に5段階で評価します。例えば「不安レベル」という成果に対しては、「落ち着きのなさ」「発汗」「血圧上昇」などの具体的な指標があり、それぞれを評価することで、より詳細な成果の測定が可能になります。

このような構造化された評価システムにより、看護ケアの質を継続的にモニタリングし、改善点を特定することができます。また、施設間や国際的な比較も可能になり、看護の質の標準化に貢献しています。

看護成果分類 NOCとNANDA-NICのリンケージ

看護成果分類（NOC）は単独で機能するものではなく、NANDA看護診断および看護介入分類（NIC）と密接に連携しています。この三者の連携は「NANDA-NOC-NIC（NNN）リンケージ」と呼ばれ、看護過程の一貫性を保つために重要な役割を果たしています。

リンケージの基本的な流れは以下の通りです。

  1. NANDA看護診断：アセスメントに基づいて患者の問題を特定
  2. NOC看護成果：期待される成果を設定し、評価指標を決定
  3. NIC看護介入：問題解決のための具体的な看護行為を計画・実施

例えば、「不安」という看護診断に対して、NOCでは「不安レベル」「不安自己コントロール」「コーピング」などの成果を設定し、NICでは「不安軽減」「リラクセーション促進」などの介入を選択するといった連携が可能です。

NOCとNANDAのリンケージは、看護診断ごとに推奨される成果が示されており、優先度によって「主要な成果」「推奨される成果」「追加の成果」に分類されています。同様に、NOCとNICのリンケージでは、各成果を達成するために効果的な看護介入が示されています。

このリンケージにより、看護師は看護過程全体を一貫した論理で展開することができ、エビデンスに基づいた質の高い看護を提供することが可能になります。また、電子カルテシステムにおいても、このリンケージを活用した看護記録の標準化が進められています。

看護成果分類 NOCの臨床応用と実践例

看護成果分類（NOC）は、理論的な枠組みにとどまらず、実際の臨床現場で広く応用されています。ここでは、NOCの具体的な活用例と実践のポイントについて説明します。

臨床での応用例として、慢性疾患管理の場面が挙げられます。例えば、糖尿病患者の自己管理能力を評価する際、NOCの「自己健康管理」「知識：疾患管理」「治療行動：疾患」などの成果を用いて、患者の状態を継続的に評価することができます。介入前と介入後の評点を比較することで、看護ケアの効果を客観的に示すことが可能です。

また、精神科領域では「希望」「衝動自己コントロール」「自尊心」などの成果を用いて、患者の心理社会的側面の変化を評価することができます。これらの評価は、チーム医療における情報共有や、ケアの方向性の決定に役立ちます。

NOCを実践に取り入れる際のポイントとしては、以下の点が重要です。

  1. 患者の個別性に合わせた成果と指標の選択
  2. 評価時期の適切な設定（短期・中期・長期）
  3. チーム内での評価基準の統一
  4. 患者・家族との目標共有

実際の臨床では、全ての成果や指標を使用するのではなく、患者の状態や看護の焦点に合わせて適切なものを選択することが重要です。また、評価結果を次の看護計画に反映させるPDCAサイクルを回すことで、継続的な質の向上が図れます。

看護成果分類 NOCの国際的普及と日本での活用状況

看護成果分類（NOC）は、米国で開発されて以降、世界各国で翻訳され、国際的に普及しています。現在では、英語圏だけでなく、ヨーロッパ、アジア、南米など多くの国々で活用されており、看護の国際的な標準言語として認知されています。

日本においては、1999年に第1版の翻訳が出版されて以降、徐々に認知度が高まっています。特に大学病院や教育機関を中心に研究や教育に取り入れられてきましたが、一般の医療機関での実践的な活用はまだ発展途上の段階にあります。

日本での活用状況としては、以下のような特徴があります。

  1. 教育現場での活用：看護基礎教育や継続教育において、看護過程の評価部分としてNOCが教授されています。
  2. 研究分野での活用：看護ケアの効果測定や質評価の研究においてNOCが活用されています。
  3. 臨床現場での部分的導入：一部の先進的な医療機関では、電子カルテシステムにNOCを組み込み、看護記録の標準化に活用しています。

日本での普及における課題としては、言語・文化的な差異による適用の難しさ、既存の看護記録システムとの統合、評価者間の信頼性の確保などが挙げられます。また、日本の医療制度や看護実践の特性に合わせた活用方法の開発も必要とされています。

今後の展望としては、日本看護診断学会などの専門団体による普及活動や、日本の文化・医療環境に適応したNOCの研究開発が進められることで、より広範な活用が期待されています。また、看護の質評価や医療経済的視点からの成果測定にNOCを活用する動きも見られ始めています。

日本における看護成果分類(NOC)の研究動向と課題についての詳細情報

看護成果分類 NOCの今後の発展と課題

看護成果分類（NOC）は、看護の専門性を高め、ケアの質を可視化するための重要なツールとして発展してきましたが、今後さらなる進化と課題解決が求められています。

今後の発展の方向性としては、以下のような点が挙げられます。

  1. デジタルヘルスとの統合：電子カルテシステムやAI技術との連携により、NOCデータの収集・分析・活用が効率化されることが期待されています。
  2. ビッグデータの活用：多施設から収集されたNOCデータを分析することで、より効果的な看護介入の特定や、ベストプラクティスの確立が可能になります。
  3. 患者報告アウトカム（PRO）との連携：患者自身による評価とNOCによる専門的評価を組み合わせることで、より包括的な成果測定が可能になります。
  4. 文化的適応：各国・地域の文化的背景や医療システムに適応したNOCの開発が進められています。

一方で、NOCの普及と活用には以下のような課題も存在します。

  1. 評価の信頼性と妥当性：評価者間の一貫性を確保し、測定結果の信頼性を高めるための継続的な研修と標準化が必要です。
  2. 実装の複雑さ：NOCの全体系を臨床現場に導入するには時間と教育的リソースが必要であり、段階的な実装戦略が求められます。
  3. 多職種連携との調和：他の医療専門職が使用する成果測定ツールとNOCの整合性を図り、チーム医療における共通言語としての機能を強化する必要があります。
  4. エビデンスの蓄積：NOCを用いた評価の有効性や、特定の介入と成果の関連性についての研究をさらに蓄積する必要があります。

これらの課題に対応しながら、NOCは看護の科学的基盤を強化し、患者アウトカムの向上に貢献する重要なツールとして、今後も発展していくことが期待されています。特に日本においては、文化的・言語的特性を考慮したNOCの適応と普及が重要な課題となっています。