地域高齢者における将来の生活機能障害発生を予測するモデルの開発とその社会実装

2021 Fiscal Year Research-status Report

• Project/Area Number: 20K11020
• Research Institution: Fukuoka Nursing College
• Principal Investigator: 吉田 大悟 福岡看護大学, 看護学部, 准教授 (10596828)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 木村 安美 九州大学, 医学研究院, 講師 (00552415) ; 二宮 利治 九州大学, 医学研究院, 教授 (30571765)
• Project Period (FY): 2020-04-01 – 2023-03-31
• Keywords: ADL障害予測モデル / 地域高齢者 / リスクスコア

Outline of Annual Research Achievements

2021年度は、2020年度に検討した地域高齢者における将来のADL障害を予測するモデルの論文化を行った。研究対象者は2005年に久山町の高齢者調査を受診した65歳から89歳の男女1471人のうち、ADL調査未実施またはデータ欠損者5人、ADL障害を有する254人、血液検査や身体計測などの健診データに欠損がある112人、追跡期間中に死亡した158人、2012年に実施されたADLの追跡調査未実施の34人を除外した908人である。追跡期間は2012年までの7年間であり、全ADL障害の発生を予測するモデルをロジスティック回帰分析で検討した。主要アウトカムであるADLはBarthel Indexを用いて評価し、95点以下をADL障害ありと定義した。危険因子の候補として、年齢、性別、BMI、血清アルブミン、糖尿病、高血圧、尿たんぱく、心血管病の既往、MMSEスコア、GDSスコア、喫煙習慣、運動習慣、日常生活の作業強度、教育歴、就労状況、婚姻状況、居住形態をモデルに投入した。最適なモデルに使用される変数の選択はbackward法によって決定し、選択基準のp値は0.20未満とした。
結果として、ADL障害を予測するモデルに選択された変数は、年齢、性別、血清アルブミン、糖尿病、MMSEスコア、GDSスコア、喫煙習慣、運動習慣、教育歴、仕事の有無であった。このモデルのC統計量は0.82であり予測能として良好であった。最終的に得られたモデルから、臨床や地域の現場で活用しやすいようにリスクスコアを作成した。
得られたADL障害発生予測モデルのアルゴリズムを既存の疾患発症予測ICTツールに搭載するためにIT企業と協議を実施する予定であったが、コロナ禍のため実施できなかった。2022年度実施予定である。

Current Status of Research Progress

2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.

Reason

2021年度は、2020年度に検討した地域高齢者のADL障害を予測するモデルの論文化を行うとともに疾患発症予測ICTツールへの実装を予定していた。論文化は進捗しているものの、ICTツールの実装化はコロナ禍の影響もあり未実施であった。
以上のことから、本研究計画はおおむね順調に進展していると考えられる。

Strategy for Future Research Activity

2022年度は、2021年度に引き続き検討したモデルについて学会発表を行うとともに論文化を進める。さらに、得られたADL障害発生予測モデルのアルゴリズムを既存の疾患発症予測ICTツールに搭載するためにIT企業と協議を実施する予定である。
またICTツールの開発が完了すれば、住民健診後の保健指導で使用しその効果について検証する予定である。
懸念点として、新型コロナウイルスの影響によりICTツールの開発の遅れや対面での保健指導が実施できない可能性がある。その場合には、zoomや電話・郵便を活用して研究を遂行する予定である。

Causes of Carryover

コロナ禍によってICTツール開発の打ち合わせや住民への保健指導の実施ができなかった。そのため人件費と旅費について次年度に持ち越しとなったため、次年度使用額が生じた。