本研究は、テキストマイニングを用いて人工呼吸器回路関連のヒヤリ・ハット事例351件と医療事故情報110件を分析し、その発生する傾向を明らかにすることを目的とした。2010年から2023年までの報告を対象とし、KH Coderを使用して分析を実施した。ヒヤリ・ハット事例は年間平均25件で推移し、医療事故情報は2015年頃から増加傾向を示した。頻出語はヒヤリ・ハット事例で「呼吸」（505回）、「人工呼吸器」（275回）、医療事故情報で「看護師」（256回）、「患者」（251回）が上位だった。共起ネットワークではヒヤリ・ハット事例で9つ、医療事故情報で7つのサブグラフが抽出された。コレスポンデンス分析では医療の実施の有無による単語の出現パターンの違いが明らかになった。本研究は、人工呼吸器関連のヒヤリ・ハットと医療事故の要因を理解し、その防止策を検討する上で有用な情報を提供する可能性がある。
