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title: 【論文紹介】ADAPTER-healthで大学病院の他部署との連携の課題が浮き彫りに
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author: [医療安全アーキテクト_K](https://www.docswell.com/user/MedSafeArchK)
site: [Docswell](https://www.docswell.com/)
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description: 【論文紹介】ADAPTER-healthで大学病院の他部署との連携の課題が浮き彫りに by 医療安全アーキテクト_K
published: May 02, 26
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The ADAPTER-health
questionnaire: A tool for
measuring team resilience in
healthcare
『ADAPTER-Health 質問紙：ヘルスケアにおけるチーム・レジリエンス測定ツール』
Ilja M. Brugman et al.
Safety Science / 2026
DOI: https://doi.org/10.1016/j.ssci.2026.107179
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論文の要旨
背景と目的: 医療チームが予期せぬ事態に適応し、高品質なケアを維持する能力であるレジリエ
ンスを測定するため、ADAPTER-Health 質問紙を医療現場向けに開発し、その妥当性とチー
ム・レジリエンスに影響を与える要因を調査した。
対象と手法: オランダ国内の15病院にある42病棟の医療スタッフ622名からデータを収集し、
確認的因子分析および階層線形モデリングを含む分散分析を用いて検証を実施した。
主要な結論: ADAPTER-Health はチーム・レジリエンスを測定する信頼性の高いツールである
ことが証明された。全体的なスコアは良好であったが、他部署との連携や経験からの学習に改善
の余地があること、また大学病院が一般病院や三次救急病院よりも有意に低いレジリエンス・ス
コアを示すことが明らかになった。
本スライドについて
- 論文多読を効率化するためにAIで作成したスライドですが、有用な知見が含まれるため、学びの共有として公開いたします。
- スライドは、研究の論理構造を迅速に把握するため、AIを用いて構成・可視化しています。
- 構造の把握を優先しているため、詳細な数式や図版は原著論文をご参照ください。


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1. 研究の背景：エラー分析から適応能力へのパラダイムシフト
Safety-II アプローチの台頭
患者の安全は高品質なヘルスケアの基盤であるが、標準化された手順だけでは現場の安全を完全に担
保することはできない。システムが予期せぬ障害や機会に直面した際、それに適応し回復する能力で
あるレジリエンスが極めて重要となる。
従来のエラー分析に終始する Safety-I アプローチに加え、現場がなぜ日常的にうまく機能している
かを評価する Safety-II の視点が近年強く求められている。
チームレベル評価の重要性
複雑な病院組織において、多職種チームは患者ケアを調整し結びつける要となる。しかし、既存の質
問紙の多くは個人のレジリエンスに焦点を当てており、チーム全体の動的な適応力を理論的基盤に基
づいて測定する実用的なツールが不足していた。
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2. オリジナルの ADAPTER フレームワーク
他産業の高リスク環境向けツール
オリジナルの ADAPTER 尺度は、医療以外の高リスク産業において、チームの適応力とパフォーマ
ンスを分析しレジリエンスを高める目的で van der Beek らによって 2015年に開発された。
RAG とチームワーク要素の融合
この尺度は、システム安全工学の権威である Hollnagel が提唱したレジリエンス分析グリッドの 4
つの基本能力に、チームワークを構成する 3つの要素を統合している。
これにより、抽象的だったレジリエンス概念を、現場のチームレベルで測定可能な行動指標へと変換
することに成功した。
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3. チーム・レジリエンスを構成する 7つの次元
本質問紙（ADAPTER-Health）を構成する 7つの次元は以下の通りである。
次元 (Dimension)
Responding
Monitoring
Learning
Anticipating
Shared leadership
Cooperation
Heedful
interrelating
評価される能力と姿勢
通常および異常な変化に対し、準備された行動を起動するか戦略を調整して対応
する能力。
システムのパフォーマンスに影響を与えうる内部および外部の要因を観察し追跡
する能力。
過去の経験から教訓を引き出し、将来のパフォーマンス向上へと結びつける能
力。
将来の混乱や変化を予測し、プロアクティブに運用を調整するスキル。
知的刺激や動機付けを通じて、チーム全員でリーダーシップを共有する集合的アプ
ローチ。
他の病棟や他部門との間で構築される効果的な協力体制。
予期せぬ事態において、チームメンバーが互いの意図を注意深く理解し連携する
姿勢。
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4. ADAPTER-Health の開発と最適化プロセス
医療現場への適合
本研究では、オリジナルの質問紙を医療の文脈に適合させるため、質問文の「私のチーム」を「私の
病棟」へ、「障害」を「予期せぬ状況」へと変更した。
項目の精査と構築
研究チーム内での事前テストを経て、重複していた冗長な 2項目 を削除し、最終的に 49項目 から
なる最適化された質問紙 ADAPTER-Health を構築した。この尺度は、 5段階のリッカート尺度を
用いて評価される。
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5. 研究手法とデータ収集プロセス
広範なサンプリング戦略
対象期間: 調査はオンライン質問紙を用いて約半年間にわたり実施された。
リクルート: オランダ保健福祉スポーツ省の資金提供を受け、国内の 68病院 に参加を打診し
た。
参加要件: 18歳以上であり、現在の病棟に3ヶ月以上勤務し、かつ週に2日以上働いているスタ
ッフを対象とした。
倫理的配慮: アムステルダム大学医療センターの医療倫理審査委員会による承認を受け、デジタ
ル形式でのインフォームドコンセントを取得している。
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6. 調査対象者の人口統計学的特性
本研究は、オランダ国内の 15病院 にまたがる 42病棟 のスタッフを対象とし、最終的に 622名 か
らの有効回答を得た。回答率は 32% であった。
回答者の詳細な内訳
所属病院: 回答者の 63% が三次救急病院に所属しており、一般病院は 21% 、大学病院は
16% であった。
専門領域: 外科系病棟のスタッフが 59% と過半数を占め、内科系は 22% 、麻酔科や薬局など
の支援系が 9% であった。
職種と性別: 看護スタッフが全体の 77% を占め、医療スタッフは 13% であった。また、回答
者の 84% が女性であった。
患者対応: 回答者の 97% が患者と直接関わる業務に従事していた。
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7. 統計解析アプローチ
不十分な回答の除外と構造の検証
回答の標準偏差が 0.3 未満のデータは、多様性が不十分であるとして除外された。探索的因子分析
を実施しなかった理由は、元の尺度が堅牢な理論的基盤を持っており、医療という類似の高リスク環
境への適用であったためである。
採用された主要な統計手法
CFA: 構造的妥当性を検証するための確認的因子分析。
適合度指標: 二乗平均平方根誤差である RMSEA 、比較適合指標である CFI および TLI を用い
てモデルの当てはまりを評価。
ANOVA: 病院タイプや職種などの調整変数がレジリエンスに与える影響を評価するための一元
および二元配置分散分析。事後検定にはボンフェローニ補正を適用した。
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8. 結果：ADAPTER-Health の構造的妥当性
確認的因子分析による適合度の証明
医療現場という新たなコンテキストでの妥当性を検証するため、確認的因子分析を実施した。初期モ
デルの適合度は不十分であったが、因子負荷量 0.4 以下の項目を削除するなどの修正を加えた最終
モデルは、極めて高い適合度を示した。
適合度指標: 近似二乗平均平方根誤差である RMSEA は 0.029 、比較適合指標である CFI は
0.956 、TLI は 0.951 を記録し、モデルの優秀性を裏付けた。
内部一貫性: Cronbach's alpha 係数は、 Shared leadership で 0.89 、 Monitoring で 0.87
、 Responding で 0.84 と高い信頼性を示した。
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9. 結果：ベースラインとしてのレジリエンス
現場は自らの適応力をどう評価しているか
5段階のリッカート尺度を用いた評価において、チーム・レジリエンスの全体平均スコアは 3.72 と
なり、オランダの医療スタッフは自らのチームの適応パフォーマンスに対して概ね肯定的な認識を持
っていることが判明した。
サブスケールのばらつき
全体のスコアは良好であったが、7つの次元ごとに分析すると 3.42 から 3.93 までの変動が見られ
た。
また、すべてのサブスケールは全体のチーム・レジリエンススコアと中程度から強い正の相関を示し
ており、これらの次元が適応能力の形成に不可欠であることを統計的に証明している。
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10. データ詳細：ADAPTER-Health スコアの記述統計
評価次元
N (回答数) 平均スコア 標準偏差 最小 最大
Team resilience
553
3.72
0.37
2.14 4.92
Responding
622
3.93
0.46
2.00 5.00
Monitoring
560
3.83
0.46
2.11 5.00
Heedful interrelating 553
3.78
0.48
1.67 5.00
Anticipating
575
3.74
0.50
1.80 5.00
Shared leadership 598
3.72
0.48
1.42 5.00
Learning
588
3.57
0.52
1.25 5.00
Cooperation
555
3.42
0.45
1.50 5.00
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11. 組織の強み：対応力と監視能力
Responding と Monitoring の優位性
7つの次元の中で最も高いスコアを記録したのは、通常および異常な変化に対応する能力である
Responding であり、平均 3.93 であった。次いで、内部および外部環境の挙動を監視する能力で
ある Monitoring が平均 3.83 と高水準を示した。
現場のアイデンティティとしての対応
この結果は、医療スタッフが目の前で発生する予期せぬ事象に対して即座に対処し、患者の安全を確
保するための状況認識能力に長けていることを示している。これは医療現場のプロフェッショナリズ
ムと深く結びついている。
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12. 組織の弱点：学習と他部署連携の停滞
Cooperation と Learning の脆弱性
一方で、最もスコアが低かったのは、他の病棟や他部門との協力体制を示す Cooperation であり、
平均 3.42 に留まった。また、過去の経験から教訓を引き出す Learning も平均 3.57 と相対的に
低い結果となった。
システム分断によるリスク
これらの脆弱性は、病棟というサイロの中ではうまく対応できているものの、組織全体での情報の共
有や、事後の振り返りによる仕組みのアップデートが機能していないことを示唆している。学習なき
対応の連続は、長期的なスタッフの疲弊を招く危険性がある。
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13. 調整要因：病院タイプによる有意な差異
大学病院が抱えるレジリエンス・ギャップ
病院タイプは、チーム・レジリエンス全体に対して一貫して有意な影響を与える唯一の調整要因であ
った。分散分析の結果、一般病院の平均 3.76 および三次救急病院の平均 3.74 に対し、大学病院
は平均 3.60 と統計的に有意に低いスコアを示した。
次元レベルでの全面的な劣勢
この傾向は全体スコアだけでなく、 Responding 、 Learning 、 Monitoring 、 Shared
leadership 、 Cooperation 、 Heedful interrelating の 6つのサブスケールにおいても一貫して確
認された。
大学病院のスタッフは、現場での対応や学習、リーダーシップの共有において、他の病院よりも困難
を感じていることが明らかになった。
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14. データ詳細：病院タイプ別のスコア比較
(有意差の抜粋。※「-」は論文内で大学病院との有意差が明記されていないデータ)
評価次元
大学病院 三次救急 一般病院
Team resilience (全体) 3.60
3.74
3.76
Responding
3.78
3.95
3.96
Monitoring
3.68
3.86
3.87
Learning
3.42
3.59
3.63
Heedful interrelating 3.67
3.86
Shared leadership 3.59
3.75
Cooperation
3.33
3.48
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15. 考察：なぜ大学病院はスコアが低いのか
構造的要因とチームの親密性
この差異の背景には、チームの親密性や顔見知り度合いがレジリエンスに与える影響が存在する。大
学病院は規模が巨大であり、スタッフの流動性も高いため、互いの強みや意図を理解する基盤が形成
されにくい。
官僚化と多重役割のジレンマ
さらに、大学病院特有の厳格な階層構造や専門性の極度な細分化が、他部署との柔軟な連携を阻害し
ていると考えられる。
また、臨床ケアに加えて教育や研究という多重の役割がスタッフに課せられており、現場レベルの適
応の柔軟性を維持するためのリソースが奪われている可能性がある。
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# Page. 18

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16. 調整要因：臨床専門科の色彩
外科系と内科系における適応アプローチの違い
所属する専門科目は全体のレジリエンススコアには有意な影響を与えなかったが、特定の次元におい
て興味深い差異が確認された。
内科系の強み: 内科系病棟のスタッフは、変化への対応力である Responding において、外科系
よりも有意に高いスコアを示した。複雑で予測不可能な病態を扱う内科の特性が、その場での調
整能力を鍛えていると考えられる。
外科系の強み: 逆に外科系病棟のスタッフは、経験からの学習である Learning において有意に
高いスコアを示した。手術の合併症など結果が明確である外科の特性が、事後の振り返りや教訓
の抽出を容易にしていると推測される。
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# Page. 19

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17. 調整要因：職種間の認識ギャップ
連携に対する医師と看護師の視点の違い
職種の違いも全体のスコアには影響を与えなかったが、他部署との連携を示す Cooperation の次元
において有意な差異が見られた。
医師の認識: 医療スタッフは平均 3.54 と、他部署との協力体制について比較的肯定的に評価し
ている。
看護師の認識: 看護スタッフは平均 3.39 と、他部署連携についてより多くの困難を感じてい
る。
このギャップは、職種ごとの役割期待や権限の違いに起因している可能性があり、現場のネットワー
クをつなぐ看護師の負担軽減が組織全体のレジリエンス向上に直結することを示唆している。
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# Page. 20

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/4JZLLY6LE3.jpg)

18. 調整要因：リーダーシップと経験のパラドックス
若手ほどリーダーシップの共有を感じている
現在の病棟での勤務経験年数は、 Shared leadership の認識に対してのみ有意な影響を与えた。
経験1年未満の認識: 勤務経験が 1年未満の若手スタッフは、リーダーシップの共有において平
均 3.84 と最も高い評価を下した。
経験10年以上の認識: 一方で、 10年以上のベテランスタッフは平均 3.62 と、共有型リーダー
シップの存在に対してより懐疑的であった。
この結果は、若手がフラットなチーム文化を歓迎している一方で、ベテランは依然として伝統的で固
定化されたリーダーシップの構造を強く意識していることを示している。
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# Page. 21

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/YE6WWD2MEV.jpg)

19. 議論：スナップショットからの脱却
定期的なモニタリングの重要性
質問紙による評価は、あくまでチームのレジリエンスのある一時点を切り取ったスナップショットに
過ぎない。安全とは不動の状態ではなく、動的な平衡状態である。
したがって、 ADAPTER-Health の結果を固定値として捉えるのではなく、組織の健康診断として定
期的に実施し、時系列での変化を追跡することが極めて重要である。
次なるアクションへのトリガー
抽出された 7つの次元は、組織の弱点を明確にする羅針盤となる。
例えば、他部署連携のスコアが低い病棟に対しては、その原因を深掘りするためのリソースを重点的
に配分するといった、データ駆動型の介入が可能となる。
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# Page. 22

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20. 議論：定量的評価と定性的評価の統合
質問紙だけでは適応能力は向上しない
本研究は、質問紙の実施単独ではチーム・レジリエンスを劇的に向上させることはできないと警告し
ている。スコアは問題の所在を示すが、解決策を生み出すのは現場のスタッフ自身である。
リフレクション・ツールとの相乗効果
定量的なスコアを起点として、他職種間でのデブリーフィングやレジリエンス・リフレクション・ツ
ールを用いた定性的な対話を構造化することが推奨される。
抽象的なレジリエンスという概念を、日々の業務における具体的な改善行動へと変換するプロセス
が、 Safety-II の実装における真の価値である。
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# Page. 23

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21. 研究の強みと限界
厳格なバリデーションと理論的基盤
本研究の最大の強みは、産業界で実績のある ADAPTER 尺度を医療向けに最適化し、 600名を超え
る多様なサンプルを用いて厳密な統計的検証を行った点にある。
限界とバイアスの考慮
自己報告バイアス: 質問紙の性質上、チームを過大評価するバイアスが介在する可能性がある。
選択バイアス: 回答率が 32% であったため、安全文化に強い関心を持つスタッフの意見が過剰
に反映されているリスクがある。
文脈の限定性: オランダの医療システムにおける結果であり、階層構造や文化が異なる日本の病
院において、そのまま結果が適用できるかは再検証を要する。
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# Page. 24

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22. 結論と今後の展望
測定可能な Safety-II の実現
ADAPTER-Health は、これまで概念的であった Safety-II やチーム・レジリエンスを測定し、実務
的な改善の糸口を見つけるための強力なツールであることが証明された。
現場の対応力は高い一方で、そこからの学習や部門を超えた連携が課題となっている現状が、統計的
根拠をもって可視化された。
システム全体の連合学習へ
今後は、このツールを多様な医療環境で広範に導入し、比較可能なデータを蓄積していく必要があ
る。
各病棟の成功体験や適応のプロセスをデータとして共有し、組織全体が共に学び合う連合学習的なア
プローチを構築することが、未来の患者安全を担保する鍵となる。
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![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/V7NYYDWDE8.jpg)

AI-Augmented Visualization
本スライドは、Brugman 2026 論文の知見をより深く伝えるため、AIを用いて構成・可視化しま
した。
すべての学術的知見は原著著者および出版社に帰属します。
正確な情報については、以下のDOIより原著論文をご確認ください。
DOI: https://doi.org/10.1016/j.ssci.2026.107179