地域高齢者のたんぱく質摂取量の不足を防ぐための効果的なアプローチ方法の開発

高齢期のフレイル予防にむけてたんぱく質摂取の重要性が注目されているが、日本人高齢者の摂取実態をみると多くの高齢者がフレイル予防に必要なレベルを満たしていない。たんぱく質摂取量の不足を防ぐためには、たんぱく質摂取量の不足に対する気づきを促し、行動変容に結びつけることが望ましいが、日常的にたんぱく質摂取量の不足リスクを把握することは容易ではない。本研究では、簡易な質問により、たんぱく質摂取量の不足リスクを簡便かつ迅速に評価する予測モデルを開発すること（研究①）、予測モデルを基に、不足リスクの評価・改善に活用できるモバイルアプリケーションを開発し、たんぱく質摂取量の不足リスクの改善に対する有用性を検討すること（研究②）を目的としている。今年度は、予測モデルの開発に関する検証として、令和3年度に作成したデータセットを用い、たんぱく質摂取量1.0g/kg未満を不足リスクありとした場合の解析、実測体重ではなく調整後体重（adjusted body weight）当たりのたんぱく質摂取量を用いた場合の解析を実施した。たんぱく質摂取量1.0g/kg未満を不足リスクありとした場合の予測精度については、たんぱく質摂取量1.2g/kg未満を不足リスクありとした場合と同様であった。一方、調整後体重当たりのたんぱく質摂取量を用いた場合、予測精度が低くなる傾向がみられた。

高齢期のフレイル予防にむけてたんぱく質摂取の重要性が注目されているが、日本人高齢者の摂取実態をみると多くの高齢者がフレイル予防に必要なレベルを満たしていない。たんぱく質摂取量の不足を防ぐためには、たんぱく質摂取量の不足に対する気づきを促し、行動変容に結びつけることが望ましいが、日常的にたんぱく質摂取量の不足リスクを把握することは容易ではない。本研究では、簡易な質問により、たんぱく質摂取量の不足リスクを簡便かつ迅速に評価する予測モデルを開発すること（研究①）、予測モデルを基に、不足リスクの評価・改善に活用できるモバイルアプリケーションを開発し、たんぱく質摂取量の不足リスクの改善に対する有用性を検討すること（研究②）を目的としている。今年度は、予測モデルの開発に関する検証として、令和3年度に作成したデータセットを用い、たんぱく質摂取量1.0g/kg未満を不足リスクありとした場合の解析、実測体重ではなく調整後体重（adjusted body weight）当たりのたんぱく質摂取量を用いた場合の解析を実施した。たんぱく質摂取量1.0g/kg未満を不足リスクありとした場合の予測精度については、たんぱく質摂取量1.2g/kg未満を不足リスクありとした場合と同様であった。一方、調整後体重当たりのたんぱく質摂取量を用いた場合、予測精度が低くなる傾向がみられた。