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HDS-R (改訂 長谷川式簡易知能評価スケール) [iPad]

  • 入賞・受賞歴 月間メディカル部門最高ランキング 78位を獲得!(11/19)
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Pharmedico Co., Ltdのメディカル系アプリ

「HDS-R (改訂 長谷川式簡易知能評価スケール)」は、Pharmedico Co., Ltdが配信するメディカル系アプリです。

メディカル

このアプリの話題とニュース

  • 新バージョン1.1.5が配信開始。新機能や改善アップデートがされています。


  • 2010年9月27日(月)にiPad版がリリース!


このレビュアーのおすすめコメント

やさいのメモをとったあと、キーボードが消えず次に進めないです。(一つ前に戻ればできますが)
改善できたら良いと思います!
このような機能が充実して現場でいかせたらいいと思っています!
制作ありがとうございます☆
メモの後 - ★★★★★
以前までは問題なく使用させて頂いていましたが、バージョンアップしてから5つの品物が画面からはみ出し、一部表示されなくなってしまいました。
対処方法等あれば教えて下さい。
ちなみにIpad air使用しています。
表示の問題 - ★★★★★
現場で使わせていただきます。ありがとうございました。

SDSスケールも、是非!! 期待しています。
すばらしい。 - ★★★★★

最新更新情報

version1.1.5が、2018年4月4日(水)にリリース

このAppはApple Watchアプリのアイコンを表示するようAppleにより更新されました。

お待たせして申し訳ございません。
iOS11に対応いたしました。

使い方や遊び方

外科医がプロデュースするアプリケーション第三弾! 2010年度メディカル 無料部門7位を獲得!
認知症のチェックとして、医療機関や福祉の現場で長年使われている
改訂 長谷川式簡易知能評価スケール(HDS-R)が、誰でも簡単に使用できるアプリケーションになりました!!



改訂 長谷川式簡易知能評価スケール(HDS-R)は、精神科医の長谷川和夫先生(認知症介護研究・研修東京センター名誉センター長、聖マリアンナ医科大学名誉教授)が認知症のスクリーニング(ふるい分け)の検査を目的に開発されたもので、自分の年齢や、居場所、そして短期の記憶や長期の記憶、計算力など様々な方向から脳の機能を点数化して評価し、認知症のチェックとして、医療機関や福祉の現場で長年使われています。
この検査法は全部で9問からなります。



また、このアプリケーションHDS-R for iPadは、
開発者の長谷川和夫先生から頂いたアドバイスに基づき、
オリジナルの検査法をそのままiPadで行えるようになっております。



<使用方法>
アプリケーションの説明に従い、出題者が被験者へ口頭で質問を行います。
また、音声案内機能・自動計算機能の搭載により、出題者の負担を軽減します。
なお、この検査法は誰もが出題者となれます。所要時間は20分程度です。



評価については、30点満点中20点以下が認知症疑いとされていますが、
この検査法だけで判断することは出来ません。



あくまでもスクリーニングの検査ですので、
結果に不安のある場合には、医師の診察を受けられることを強くお勧めいたします。



<こんな時にご活用下さい!>
・お家で
->ご家族の方への簡易チェックとして



・介護施設で
->入居者さんへのスクリーニング検査として



・病院で
->認知症の患者さんの経過観察のスコアとして



・書類作成において
->成年後見人制度への申請の為の簡易チェックとして

カスタマーレビュー・評価

2.4
5つ星
 
2
4つ星
 
1
3つ星
 
1
2つ星
 
2
1つ星
 
5

おすすめ口コミ

まぁまぁかな

結果がグラフ化するとか他にもう一捻り欲しかったなぁ

炬燵ねこ - ★★★★★ 2013-01-20

最新ストアランキングと月間ランキング推移

HDS-R (改訂 長谷川式簡易知能評価スケール)のiPadアプリランキングや、利用者のリアルな声や国内や海外のSNSやインターネットでの人気状況を分析しています。

基本情報

仕様・スペック

対応OS
8.0 以降
容量
22.5 M
推奨年齢
全年齢
アプリ内課金
なし
更新日
2018/04/04

リリース日
2010/09/27

集客動向・アクティブユーザー分析

オーガニック流入

 

 

アクティブ率

 

※この結果はHDS-R (改訂 長谷川式簡易知能評価スケール)のユーザー解析データに基づいています。

利用者の属性・世代

アプリ解析デモグラフィックデータ(男女年代比率52%)

ちょっ待てよ

デモグラフィックデータを元にユーザー層の性別や年齢分布などを考慮して推定しています。

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