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地理情報システムを用いた小児の身体活動、睡眠、および体格に及ぼす学校区の地域格差

使用地理信息系统研究学区儿童身体活动、睡眠和体型方面的区域差异

基本信息

批准号：
21H00848
负责人：
石井好二郎
金额：
$ 11.07万
依托单位：
Doshisha University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
财政年份：
2021
资助国家：
日本
起止时间：
2021-04-01 至 2024-03-31
项目状态：
已结题

来源：
https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-21H00848/
关键词：
子ども地理情報システム格差地域健康

项目摘要

(1)目的：地理情報システムを用いて、日本の小中学生を対象に、近隣の食事・身体活動環境と肥満の関係について検討した。(2)対象：2018-2020年度基盤研究(B)「全国大規模調査による思春期小児の身体活動・生活習慣と睡眠の検討(研究代表者: 石井好二郎)」によって収集された全国各地2万名以上の児童・生徒のデータより、公立学校に通う小学5年生から中学3年生の児童・生徒（n=7277）を対象とした。(3)調査・分析方法：年齢、性別、身長、体重を調査し、肥満度を算出した。肥満度20%未満を非肥満とし、20%以上を肥満とした。また、地理情報システムを用いて、学区内のコンビニエンスストア、ファーストフード店、カジュアルレストラン、スーパーマーケット・百貨店、公園、スポーツ施設、駅、交差点などの密度を調査した。さらに、国勢調査から、参加者の学校がある市町村の人口密度に関する情報を入手した。肥満と食環境の関係（食環境モデル）、肥満と身体活動環境の関係（身体活動環境モデル）、肥満・食・身体活動環境の関係（食・身体活動環境モデル）については、多重ロジスティック回帰分析を用いて検討した。(4)結果：食環境モデルおよび食・身体活動環境モデルでは、コンビニエンスストアの密度が有意な正の相関を示した。身体活動環境モデルでは、駅の密度が有意な負の相関を示した。結論本研究の結果は、日本および類似地域における子どもの健康増進のための適切な地域介入策の開発に寄与することができる。

(1)Objective: To investigate the relationship between geographical information, food, physical activity and fertility in Japanese elementary and middle school students. (2)Participants: Baseline study 2018-2020 (B)"A study of physical activity, lifestyle and sleep habits of children in early puberty (representative: Yoshijiro Ishii)" collected more than 20,000 children and students from all over the country, and children and students from public schools (n=7277). (3)Survey and analysis methods: age, sex, length, weight, and fatness were investigated and calculated. 20% or more fat Survey of geographical information system usage, school district information system, department store, park, site infrastructure, intersection density. Information on population density of cities and villages was obtained from the National Survey. The relationship between fat and food environment (food environment), the relationship between fat and physical activity environment (physical activity environment), the relationship between fat, food and physical activity environment (food and physical activity environment), and the use of multiple regression analysis (4)Results: Food environment, food and physical activity environment, food and physical activity density, food and physical activity density. Physical activity environment is negatively correlated with density. Conclusion The results of this study are relevant to the development of appropriate regional intervention strategies for health promotion in Japan and similar regions.