Meeting Dashboard / 2026.03.20

顎関節治療 連携モデル検討会議

歯科医師 x トレーナー連携による高付加価値治療の構築

参加者
議題
アクション

連携モデル構造図

YOSHITO trainer education Fukumoto Dentist Yamaji Trainer Fukuoka Minamidate Dentist Kaida Trainer knowledge sharing Dentist Trainer

Timeline

2026.02
Ago-Fes
Fukumoto Dr. との出会い
2026.03.20
Online Meeting #1
連携モデル検討
2026.04.21
Fukuoka F2F
福岡対面ミーティング
2026.04.30 22:00
Online Meeting #2
第2回オンライン会議

治療プロセスフロー

STEP 01
顎関節症判別
STEP 02
トレーナー連携
STEP 03
モデルケース実施
STEP 04
効果検証
STEP 05
再現性確立

治療スパン情報

3-6 months
治療期間
3-6ヶ月の集中プログラム
2x per week
セッション頻度
週2回 x 45分のトレーニング
45 min / session
セッション時間
1回あたり45分

議論トピック

歯科医師 x トレーナー連携モデル
Fukumoto-Yamaji、Minamidate-Kaida の2ペアでモデルケースを開始。YOSHITOがトレーナー教育を統括。
訴訟リスクと同意書
顎関節治療の訴訟リスク事例（西川歯科クリニック）を共有。同意書・説明文の作成が急務。
患者選定基準
子供の患者をモデルケースとして選定。リスクが低く安全にスタート可能。
姿勢評価の変遷
10-15年で評価方法が大きく変化。神経筋トレーニングの知見を取り入れる。
精神的問題の対応
精神的問題を抱える患者への対応方針を明確化する必要がある。
ビジネスモデル
高付加価値メニューとして事業化。再現性のある手法の確立を目指す。
治療スパン設計
3-6ヶ月の集中プログラム。週2回 x 45分のセッション設計。
効果測定・検証
モデルケースの効果を数値化し、再現性を検証するプロトコル策定。

Risk Management

High Risk
顎関節治療の訴訟リスク
西川歯科クリニックの訴訟事例あり。治療結果への患者の不満が訴訟に発展するリスクが存在。同意書と十分な事前説明が必須。
High Risk
精神的問題を抱える患者
精神的問題を持つ患者への対応は特に慎重さが求められる。スクリーニング基準と対応フローの整備が急務。
Medium Risk
同意書・説明文書の整備
責任範囲を明確にした同意書ドラフトを作成。歯科医師・トレーナー双方の責任分界点を定義する。
Low Risk
子供ケースの安全性
子供の患者は訴訟リスクが低く、モデルケースの開始に適している。保護者の同意取得で安全に進行可能。
Insight
姿勢評価方法の変化
Kaida指摘: 過去10-15年で姿勢評価方法が大きく変遷。神経筋トレーニングの最新知見を治療プロトコルに反映する必要がある。
Key Insight

訴訟リスク回避の最重要施策は「同意書・説明文の整備」と「子供ケースからの段階的開始」。YOSHITOが同意書のスタイル案を作成し、全参加者でレビューするフローが合意された。

Next Actions

All Members
次回打ち合わせで領域横断的なCase Discussion を実施
各自が症例写真・可動域の動画・顎の位相写真を準備し、歯科矯正 x トレーナーの視点から横断的にケースディスカッションを行う。4/30 22:00 第2回会議にて。
Takuma + Kaida
モデルケース患者の選定・連携開始
子供の患者を選定し、トレーニングと矯正治療のペア連携を実際にスタートさせる。
YOSHITO
同意書・責任分界ドラフト作成
訴訟リスクに対応した同意書と責任範囲の明確化ドラフトを作成し、全参加者に共有する。
各参加者
症例資料の準備
可動域の改善写真・顎の位相写真・体の位相写真を撮影し、特徴的なケースを整理して次回に持ち寄る。

Project Goals — 3 Layers

Layer 1
相互送客・患者数増加
歯科医師とトレーナーがお互いの診療所・施設へ患者を紹介し合い、双方の患者数を増加させる。連携の土台となるビジネス基盤。
Layer 2
高品質な連携治療の実現
歯科矯正 x 姿勢改善トレーニングを連携させることで、単独では到達できない質の高い治療成果を実現する。顎関節 + 全身姿勢の統合的アプローチ。
Layer 3
学術的発信・社会への普及
連携から抽出される再現性の高い手法を数値化・客観的資料として蓄積し、論文発表や学術的な場で耐えうる科学的エビデンスとしてまとめ、世の中に普及させる。