| Project/Area Number |
21K11541
|
|---|
| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
|
| Allocation Type | Multi-year Fund |
|---|
| Section | 一般 |
|---|
| Review Section |
Basic Section 59030:Physical education, and physical and health education-related
|
|---|
| Research Institution | Miyagi University of Education |
|---|
Principal Investigator |
黒川 修行 宮城教育大学, 大学院教育学研究科高度教職実践専攻, 教授 (30431505)
|
|---|
| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
小宮 秀明 宇都宮大学, 共同教育学部, 名誉教授 (30186811)
永井 雅人 岩手医科大学, いわて東北メディカル・メガバンク機構, 特命講師 (60707199)
|
|---|
| Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2025-03-31
|
| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2024)
|
| Budget Amount *help |
¥4,030,000 (Direct Cost: ¥3,100,000、Indirect Cost: ¥930,000)
Fiscal Year 2023: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000)
Fiscal Year 2022: ¥1,690,000 (Direct Cost: ¥1,300,000、Indirect Cost: ¥390,000)
Fiscal Year 2021: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000)
|
|---|
| Keywords | 機械学習 / クラスター分析 / 発育 / 生活習慣 / 子供 / 肥満 |
|---|
| Outline of Research at the Start |
本研究では、児の生活環境・生活習慣に着目し、児の発育状況，脂肪の過剰蓄積状態である肥満との関係を、機械学習を用いて解析する。
特に、成長期における肥満発症・改善の要因、およびその交互作用を考慮し、その因果メカニズムのパターンをクラスタリングする、各クラスターの特徴的な要因を明らかにし、各要因と肥満の因果関係を検討する、そして、個人毎に予測されたクラスターの特徴的な要因についての予測モデルの開発を目指している。
|
| Outline of Annual Research Achievements |
身長・体重の発育状況や肥満との関係について、機械学習を用い、成長期における肥満発症・改善の要因、およびその交互作用を考慮して、その因果メカニズムのパターンをクラスタリングすることを目指した。
今年度は、令和6年度新たに入手することのできた令和5年度および6年度のデータを用いて、データ整理やその分析を中心に研究を展開した。肥満傾向児を分類し、どのような生活習慣が肥満状態と関連しているのかについて確認を行いながら、昨年度に引き続き解析を進めた。基本的な統計解析において、これまで報告されている結果と概ね同様の結果を観察することができたため、解析データのクリーニングや標準化なども並行して実施しつつ、解析を進めた。
また近年、児童の生活環境と肥満発症の関連性が注目されていることを踏まえ、今年度は新たに児童の通っている学区・居住環境に関するクラスタリング解析を実施した。その結果、学区環境が肥満発症と関連している可能性を見ることが出来た。
本研究は最終年度を迎えたが、研究代表者が解析に向けての十分な時間を確保できず、より詳細な解析に至らなかった点が課題として残った。また、因果メカニズムのパターン分類が多岐にわたってしまったが、その理由として、質問項目およびその内容の構成上の限界が影響している可能性があると考えられた。しかしながら、新たに得られたデータを用いた解析においても、身体活動量、食習慣や睡眠習慣などの生活習慣との関連性について、概ね昨年度と同様の解析結果を示すことのできた点は本分析手法の有効性および今後の応用可能性を示唆する成果であったと考えられる。
|
