Sakamoto Kohei

Affiliation and department：

Research field (4)： Other , Business administration , Biological, health, and medical informatics , Healthcare management, medical sociology

Research theme for competitive and other funds (6)：

2022 - 2025 生活習慣病の産業間格差・地域間格差の分析および格差解消対策の立案のための研究
2024 - 2025 産業間、地域間での健康格差検証と特性に応じた予防支援モデル作成の研究
2020 - 2023 Perinatal mental health care for foreign women using tablet computers
2021 - 2023 AIと健康情報等のビックデータを活用した生活習慣病の重症化予防モデル作成と特定保健指導に有効な健康指数の開発に関する研究
2021 - 2022 新型コロナウイルスが及ぼす病院財務への影響と望ましい支援策の検討

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Papers (6)：

Akihito Uezato, Kohei Sakamoto, Mieko Miura, Akane Futami, Toshihiko Nakajima, Pham Nguyen Quy, Soi Jeong, Shigeru Tomita, Yoshihisa Saito, Yui Fukuda, et al. Mental health and current issues of migrant workers in Japan: A cross-sectional study of Vietnamese workers. International Journal of Social Psychiatry. 2023
渡辺修宏, 坂本幸平. 医療と福祉とマネジメントを紡ぐ視点社会福祉士,介護福祉士,精神保健福祉士,診療情報管理士養成課程からの検討. 対人援助学研究. 2023. 13. 12. 1-12
Akihito Uezato, Kohei Sakamoto, Mieko Miura, Akane Futami. Workplace culture and mental health of ethnic minority workers in Japan. Journal of occupational and environmental medicine. 2022
上里彰仁, 大迫鑑顕, 野口佳裕, 山本直樹, 荒川博美, 坂本幸平, 和田仁孝, 大滝涼子, 高岡詠子, 二見茜, et al. ポストパンデミックにおける遠隔診療が拓く「国際医療福祉ゲートウェイ」構想. 国際医療福祉大学学会誌. 2022. 27. 抄録号. 154-154
坂本幸平, 山本康弘. DPCデータによる心不全患者の在院日数に影響を与える要因の検証と病態の複雑性を考慮した分類に関する多施設研究. 診療情報管理. 2021. 33. 1. 45-53

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Lectures and oral presentations (42)：

機械学習による心不全症例の在院日数検討
(第24回日本医療情報学会学術大会 2023)
コロナ患者の重症化要因抽出と患者受け入れ医療機関の支援策提言に関する研究
(第13回国際医療福祉大学学会学術大会 2023)
機械学習によるメタボリックシンドローム重症化と保健指導実施要因の検討
(第25回日本医療マネジメント学会学術総会 2023)
機械学習を用いた在日ベトナム人労働者のメンタルヘルスに与える要因分析
(第29回多文化間精神医学会学術総会 2023)
慢性腎臓病を有する心不全症例における影響の検討
(日本医療情報学会第42回医療情報学連合大会 2022)

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Education (1)：

International University of Health and Welfare Graduate School of Health and Welfare Sciences

Professional career (1)：

Awards (2)：

2022/09 - 日本診療情報管理学会優秀論文賞 DPCデータによる心不全患者の在院日数に影響を与える要因の検証と病態の複雑性を考慮した分類に関する多施設研究
2020/10 - 特定非営利活動法人日本医療マネジメント学会第22回日本医療マネジメント学会学術総会優秀演題賞

※ Researcher’s information displayed in J-GLOBAL is based on the information registered in researchmap. For details, see here.

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