Patterns of Elderly People’s Long-Term Care Risks and Determinants: A Methodological Study in a Japanese City
Patterns of Elderly People’s Long-Term Care Risks and Determinants: A Methodological Study in a Japanese City
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老年人长期护理风险的模式和决定因素：日本城市的方法论研究
DOI：
10.1111/ggi.13936
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发表时间：
2020
影响因子：
3.3
通讯作者：
Michiko MORIYAMA
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Kanae SATO (OSAKI);Junyi ZHANG*;Kana KAZAWA;Michiko MORIYAMA
日本の介護保険への支出は, 継続的に増加している. 健康寿命を延ばし虚弱な高齢者数を減らすことが重要であり, 厚生労働省は, 65 歳以上の高齢者の中から近い将来に介護が必要となる可能性のあるハイリスク者をスクリーニングするための, 25 項目 7 領域からなる基本チェックリスト (KCL) を開発した. これは, 現在は市町村が提供する日常生活支援サービスの提案およびサービス調整の再評価ツールとして利用されている. KCL を用いた研究では, KCL 領域の運動機能低下, 低栄養, うつ状態, 日常生活関連動作 (IADL) の低下が要介護認定リスク, 高齢者の虚弱状態, 転倒リスクに関連することがわかっており, 分析では一般線形化モデルが頻繁に用いられている. しかしながら, この方法では, 要因の優先順位やその組み合わせを用い, 要介護リスクを有する高齢者の特徴を表すことはできない.そこで本研究では, Exhaustive CHAID (Chi-squared Automatic Interaction Detector, 以下 E_CHAID) データマイニングアプローチを適用し, 要介護移行リスクとその決定要因の代表的なパターンを特定することを目的とした. 対象者は, 広島県呉市に 2014 年 6 月に在住する 65 歳以上の高齢者で, 過去に KCL に回答したことがなく要介護認定を受けていない者 43,630 人のうち, 呉市が KCL を郵送し, 返信があった者である. 同年 8 月までに 28,958 人が回答を返信した (回収率 66.4%). このうち, 2016 年 3 月までに死亡, 転出した者を除いた 26,357 人を分析対象とした. 変数の設定では, 従属変数を対象者の 2016 年 3 月時点の要介護レベル (健康 (要介護認定なし), 軽度要介護レベル (要支援), 中等度要介護レベル (要介護 1, 2), 重度要介護レベル (要介護 3-5)) とし, 独立変数は 2014 年 8 月時点の KCL の結果 (7 領域), 年齢, 性別, 居住区域とした. 結果, 2014 年では対象者の 56.1% が KCL のいずれかの領域に該当していたが, 2016 年に要介護認定を受けた者の割合は, 3.7% であった. 分析の結果, 16 のパターンを導出し