2022 Fiscal Year Annual Research Report
Exploring association between weight trajectory and lifestyle diseases with artificial intelligence in post-menopausal women
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18K18146
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| Research Institution | The University of Tokyo |
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Principal Investigator |
江島 啓介 東京大学, 大学院医学系研究科(医学部), 客員研究員 (70730240)
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| Project Period (FY) |
2018-04-01 – 2023-03-31
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| Keywords | 疫学 / 統計モデル / 肥満 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
肥満は、慢性疾患や死亡リスクの増加に関連することが知られている。 しかし、最近の研究では、長期的な体重減少は、単一の時点での BMI とは独立して死亡リスクに関わることがわかった。 したがって、単一の時点の BMI ではなく、BMI の軌跡を考慮すると、死亡リスクの危険性を高精度で評価するのに役立つと考えられる。 そこで、BMI の軌跡を分析して、日本人集団の死亡リスクとの関係を評価した。
1990 年台前半まで 20 年間にわたって追跡された 40 歳から 69 歳の被験者による日本の大規模コホート調査(JPHC)のデータを用いた。 ベースライン、5 年および 10 年の追跡調査が実施されている。 各調査の縦断的 BMI データと 20 歳時点での BMI は、潜在クラス成長モデルを使用して複数のグループに分類された。 その後、全死因死亡リスクと原因別死亡リスクをアウトカムとして使用し、特定された BMI 軌跡グループを予測因子として使用して、生存分析を行った。
その結果、6 つの BMI 軌跡グループが特定された: 低体重安定 (グループ 1)、増加普通体重 (グループ 2)、減少普通体重 (グループ 3)、普通体重から過体重へ遷移 (グループ 4)、過体重から普通体重へ遷移 (グループ 5) )、普通体重から肥満 へ遷移(グループ 6)。 グループ 2 を参照グループとして使用した生存分析では、BMI 減少グループの全死因死亡リスクが高いことが明らかになった(グループ 3、グループ 5)、低体重安定 (グループ 1)、普通体重から肥満 へ遷移(グループ 6)。 グループ 2 と 3、グループ 4 と 5 のBMIはそれぞれ 50 歳以降区別がつかなかった。 しかし、死亡ハザードには統計的に有意なグループ差があり、BMI の生涯変化を追跡することの重要性が示唆された。
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