地域高齢者における将来の生活機能障害発生を予測するモデルの開発とその社会実装

2022年度は、2021年度までに検討した地域高齢者における将来のADL障害を予測するモデルの論文化を行った。研究対象者は2005年に久山町の高齢者調査を受診した65歳から89歳の男女1471人のうち、ADL調査未実施またはデータ欠損者5人、ADL障害を有する254人、血液検査や身体計測などの健診データに欠損がある112人、追跡期間中に死亡した158人、2012年に実施されたADLの追跡調査未実施の34人を除外した908人である。追跡期間は2012年までの7年間であり、全ADL障害の発生を予測するモデルをロジスティック回帰分析で検討した。主要アウトカムであるADLはBarthel Indexを用いて評価し、95点以下をADL障害ありと定義した。危険因子の候補として、年齢、性別、BMI、血清アルブミン、糖尿病、高血圧、尿たんぱく、心血管病の既往、MMSEスコア、GDSスコア、喫煙習慣、運動習慣、日常生活の作業強度、教育歴、就労状況、婚姻状況、居住形態をモデルに投入した。最適なモデルに使用される変数の選択はbackward法によって決定し、選択基準のp値は0.20未満とした。結果として、ADL障害を予測するモデルに選択された変数は、年齢、性別、血清アルブミン、糖尿病、MMSEスコア、GDSスコア、喫煙習慣、運動習慣、教育歴、仕事の有無であった。このモデルのC統計量は0.82であり予測能として良好であった。最終的に得られたモデルから、臨床や地域の現場で活用しやすいようにリスクスコアを作成した。得られたADL障害発生予測モデルのアルゴリズムを既存の疾患発症予測ICTツールに搭載するためにIT企業と協議を実施する予定であったが、コロナ禍のため実施できなかった。2023年度は、本研究で得られた知見を活用した保健指導を健診で実施し、その効果について検討する予定である。

2022年度は、2021年度までに検討した地域高齢者における将来のADL障害を予測するモデルの論文化を行った。研究対象者は2005年に久山町の高齢者調査を受診した65歳から89歳の男女1471人のうち、ADL調査未実施またはデータ欠損者5人、ADL障害を有する254人、血液検査や身体計測などの健診データに欠損がある112人、追跡期間中に死亡した158人、2012年に実施されたADLの追跡調査未実施の34人を除外した908人である。追跡期間は2012年までの7年間であり、全ADL障害の発生を予測するモデルをロジスティック回帰分析で検討した。主要アウトカムであるADLはBarthel Indexを用いて評価し、95点以下をADL障害ありと定義した。危険因子の候補として、年齢、性別、BMI、血清アルブミン、糖尿病、高血圧、尿たんぱく、心血管病の既往、MMSEスコア、GDSスコア、喫煙習慣、運動習慣、日常生活の作業強度、教育歴、就労状況、婚姻状況、居住形態をモデルに投入した。最適なモデルに使用される変数の選択はbackward法によって決定し、選択基準のp値は0.20未満とした。結果として、ADL障害を予測するモデルに選択された変数は、年齢、性別、血清アルブミン、糖尿病、MMSEスコア、GDSスコア、喫煙習慣、運動習慣、教育歴、仕事の有無であった。このモデルのC統計量は0.82であり予測能として良好であった。最終的に得られたモデルから、臨床や地域の現場で活用しやすいようにリスクスコアを作成した。得られたADL障害発生予測モデルのアルゴリズムを既存の疾患発症予測ICTツールに搭載するためにIT企業と協議を実施する予定であったが、コロナ禍のため実施できなかった。2023年度は、本研究で得られた知見を活用した保健指導を健診で実施し、その効果について検討する予定である。