要介護リスクに寄与するQOLの構成及び変化パターンの解明

本研究は、大規模地域コホート研究において、1）QOLドメインの組み合わせ(横断的パターン)、2）QOLドメインごとの１年間の経時的変化(縦断的パターン)を機械学習によって分類し、要介護リスクに寄与するQOLの低下パターンを明らかにすることを目的としている。2022年度はそのベースライン調査として10月に調査票による悉皆調査を実施した。対象は福島県在住の65歳以上の高齢者のうち要介護認定を受けていないものとした。自治体の協力を受けて住民台帳から対象者を抽出し、調査票を郵送した。またWeb調査フォームも作成し、Web回答が可能な場合はそちらも受け付けた。調査項目には、基本情報、生活習慣（飲酒・喫煙・運動）、QOL尺度であるQGEN10、運動機能、介護認定有無などが含まれた。また、返送があった者について自治体から国保データベースの提供を受けて過去５年間のレセプトデータを収集した。調査票は約5000名に郵送され、結果として、約3500名から回答があった。現在調査票の回答データを電子データとして入力する作業まで完了しており、解析可能な状態にするためのクリーニングを行っている。またレセプトデータについてもクリーニングを行っており、概ね調査票データとの突合が可能な段階まで完了している。追跡期間中の要介護認定の新規発生状況、及び転居の有無については自治体からデータを提供を受けることで承諾を得られている。また死亡小票を用いて死亡日時、死因等のデータを取得するため申請を進めている。これらのデータから対象集団におけるQOL、生活習慣、各種疾患の有無等について横断的に分析を行い、特性を明らかにすることが可能となる。また今後要介護の発生というアウトカムとの縦断的な分析にスムーズに取り掛かれることが期待される。

本研究は、大規模地域コホート研究において、1）QOLドメインの組み合わせ(横断的パターン)、2）QOLドメインごとの１年間の経時的変化(縦断的パターン)を機械学習によって分類し、要介護リスクに寄与するQOLの低下パターンを明らかにすることを目的としている。2022年度はそのベースライン調査として10月に調査票による悉皆調査を実施した。対象は福島県在住の65歳以上の高齢者のうち要介護認定を受けていないものとした。自治体の協力を受けて住民台帳から対象者を抽出し、調査票を郵送した。またWeb調査フォームも作成し、Web回答が可能な場合はそちらも受け付けた。調査項目には、基本情報、生活習慣（飲酒・喫煙・運動）、QOL尺度であるQGEN10、運動機能、介護認定有無などが含まれた。また、返送があった者について自治体から国保データベースの提供を受けて過去５年間のレセプトデータを収集した。調査票は約5000名に郵送され、結果として、約3500名から回答があった。現在調査票の回答データを電子データとして入力する作業まで完了しており、解析可能な状態にするためのクリーニングを行っている。またレセプトデータについてもクリーニングを行っており、概ね調査票データとの突合が可能な段階まで完了している。追跡期間中の要介護認定の新規発生状況、及び転居の有無については自治体からデータを提供を受けることで承諾を得られている。また死亡小票を用いて死亡日時、死因等のデータを取得するため申請を進めている。これらのデータから対象集団におけるQOL、生活習慣、各種疾患の有無等について横断的に分析を行い、特性を明らかにすることが可能となる。また今後要介護の発生というアウトカムとの縦断的な分析にスムーズに取り掛かれることが期待される。