2019 Fiscal Year Annual Research Report
Regional difference and personal and environmental factors of oral health in older people aiming at policy intervention
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18H03018
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| Research Institution | Kanagawa Dental College |
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Principal Investigator |
山本 龍生 神奈川歯科大学, 大学院歯学研究科, 教授 (20252984)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
近藤 克則 千葉大学, 予防医学センター, 教授 (20298558)
相田 潤 東北大学, 歯学研究科, 准教授 (80463777)
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| Project Period (FY) |
2018-04-01 – 2021-03-31
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| Keywords | 歯科口腔保健 / 高齢者 / 地域差 / 個人要因 / 環境要因 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究の目的は、2010年から実施した高齢者大規模調査に2019年の調査を追加し、口腔の健康状態と歯科保健行動の地域差の実態とその変化、それらに関連する個人・環境要因を明らかにすることである。今年度は予定通り以下を実施した。
既存データである2010～2011年から2016～2017年の変化（2016～2017年－2010～2011年）を検討できる指標を特定し、繰り返し横断データと同時期の同一人物を追ったパネルデータを用いて自治体ごとの比率の変化を計算して比較をした。歯数は2010～2011年の質問が他の時期と異なるため2013～2014年からの変化をみた。19歯以下の割合の変化は横断データで-6.6%～-2.2、パネルデータでは1.1～4.2%であった。固いものの食べにくさ、むせ、口渇を自覚する者の割合の変化は、横断データでは-1.5～4.4%、-0.1～4.8%、-3.7～2.6%であり、パネルデータでは4.7～14.9%、3.7～10.7%、2.7～8.2%であった。治療または健診による半年以内の歯科未受診者割合は、横断データでは-0.6～14.3%、-16.1～1.5%であったが、パネルデータでは自治体内の例数が少ないために分析ができなかった。
パネルデータを用いて、2010～2011年時点で歯数20以上、固いものの食べにくさ、むせ、口渇の自覚なしの者を対象として、2016～2017年の歯数や口腔機能の維持の有無を目的変数、小学校区のソーシャル・キャピタル、自治体の都市度を説明変数、個人の性、年齢、教育歴、所得、治療中疾病、ソーシャル・キャピタルを共変量としたマルチレベルポアソン回帰分析を行ったところ、有意な関連はみられなかった。
2018年度に作成した調査票により15自治体の12,552名に調査を行い、8,913名から回答を得（回収率71.0%）、データを入力している。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
予定していた既存データを用いた分析を行い、2019年調査が予定通り実施され、回収率が想定を上回る結果となったことから概ね順調に進展していると評価した。
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| Strategy for Future Research Activity |
今後は当初の予定通り以下の1）～3）の3つの課題について分析を行う。その後、3年間の研究を総括し、口腔の健康状態の地域差を解消するための効率的な政策について議論をする。
1）2010～2011年－2013～2014年－2016～2017年－2019～2020年調査の4時点繰り返し横断データでの分析をする。2019～2020年の調査で回収し、入力したデータのクリーニングを、調査会社に依頼して行う。2019～2020年横断データを、それ以前の3時点繰り返し横断データに加えて、4時点における分析を行う。まず、口腔の健康状態および歯科保健行動の地域差の変化を検討する。口腔の健康状態は、歯数、固いものの食べにくさ、むせ、口渇とする。歯科保健行動には歯科受診（治療、健診）を用いる。4時点の全てで得られていない変数については、2010～2011年と2019年の2時点で検討する。
2）2019～2020年横断データを用いて、口腔の健康状態および歯科保健行動の地域差に関連する個人および環境要因を明らかにする。個人要因には性、年齢、学歴、所得などを用いる。環境要因には都市化度（単位は市町村とする）、ソーシャル・キャピタル（単位は小学校区とする）などを用いる。統計モデルには、マルチレベルロジスティック回帰、マルチレベルポアソン回帰などを用いる。
3）2019年～2020横断データを用いた歯周病の地域差に関する分析を行う。2019～2020年横断データを用いて、歯周病の地域差の状況と地域差に関連する個人および環境要因を明らかにする。個人要因には性、年齢、学歴、所得などを用いる。環境要因には都市化度（単位は市町村とする）、ソーシャル・キャピタル（単位は小学校区とする）などを用いる。統計モデルには、マルチレベルロジスティック回帰、マルチレベルポアソン回帰などを用いる。
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