定量的生活習慣収集プラットフォームの開発と生活習慣が転倒リスクに与える要因の解明

Research Project

Project/Area Number	22K21201
Research Category	Grant-in-Aid for Research Activity Start-up
Allocation Type	Multi-year Fund
Review Section	0909:Sports sciences, physical education, health sciences, and related fields
Research Institution	Yokohama National University
Principal Investigator	坂田茉実横浜国立大学, 総合学術高等研究院, 特任教員(助教) (50962263)
Project Period (FY)	2022-08-31 – 2024-03-31
Project Status	Discontinued (Fiscal Year 2022)
Budget Amount *help	¥2,860,000 (Direct Cost: ¥2,200,000、Indirect Cost: ¥660,000) Fiscal Year 2023: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000) Fiscal Year 2022: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000)
Keywords	転倒リスク評価 / 生活習慣 / 多変量解析
Outline of Research at the Start	超高齢化社会の日本では要介護状態を予防し健康寿命を延伸させることが重要である．これまでに介護要因の一つである転倒のリスクを１分間の重心動揺データに基づいて身体・感覚系から評価する新しい方法論を提案してきた．しかし評価した転倒のリスクからどのような改善すればよいかの検討が不十分であった．本研究では①スマートウォッチを用いた生活習慣収集プラットフォームの開発することで，被験者の生活習慣を本人の主観ではなく数値として客観的に把握できる仕組みを構築する．②転倒リスクと運動・睡眠などの生活習慣との関係を多変量解析で数値的に解析し，転倒リスクと密接に関係する要因を探る．
Outline of Annual Research Achievements	超高齢化社会の日本では要介護状態を予防し健康寿命を延伸させることが重要である．応募者はこれまでに介護要因の一つである転倒のリスクを１分間の重心動揺データに基づいて身体・感覚系から評価する新しい方法論を提案してきた．しかし評価した転倒のリスクからどのような改善すればよいかの検討が不十分であった．さらに健康寿命延伸には日常的な運動，睡眠などの習慣の影響も大きいが，転倒リスクと生活習慣の数式的関係は明らかでない．本研究では①スマートウォッチを用いた生活習慣収集プラットフォームの開発することで，被験者の生活習慣を本人の主観ではなく数値として客観的に把握できる仕組みを構築する．②転倒リスクと運動・睡眠などの生活習慣との関係を多変量解析で数値的に解析し，転倒リスクと密接に関係する要因を探る．これらにより生活習慣との関係性が明らかとなれば，個々に異なる効果的な転倒予防の生活習慣の改善法を定量的に提示することが可能となる．１年目は対象とするスマートウォッチを用いて若年者に対する生活習慣データの収集とそのデータの確認および計測方法に関して検討を行った．また比較対象として様々な年代の被験者に対してアンケートベースの主観的な生活習慣データ収集と立位年齢の計測を行うことで主観評価と転倒リスクの関係性に関して調査した．主観評価値では日々の運動習慣と立位年齢に関係がある傾向がみられ，客観的・定量的データを取得することでこれらの関係性を明らかにできる可能性を示した．
Current Status of Research Progress	Current Status of Research Progress 3: Progress in research has been slightly delayed. Reason スマートウォッチを用いた計測が現時点では若年者のみに留まっているため．
Strategy for Future Research Activity	今後は様々な年代の被験者に対して生活習慣データ収集と立位年齢の計測を行う．収集した生活習慣データは1週間の平均値を算出して被験者の立位年齢を基準に分析する．まず生活習慣データを独立変数，立位年齢を従属変数として①重回帰分析によってどのような生活習慣が転倒リスクに影響を与えるかを明らかにする．このときデータ計測を継続的に行うことで転倒歴あり群，高齢者群や疾患あり群などのデータを拡充させ，データベースを構築する．そして転倒歴あり群，なし群などの2群間における影響度合いの違いを多重ロジスティク回帰解析によって明らかすることを目指す．データ収集と分析の仕組みが確立できれば，生活習慣を続けたときの未来の要介護リスクを推定する予測モデルへの展開が期待できる．