2014 Fiscal Year Research-status Report
特定健診における動脈硬化性疾患ハイリスク者抽出効率のCART応用による改善の試み
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25460768
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| Research Institution | Sapporo Medical University |
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Principal Investigator |
大西 浩文 札幌医科大学, 医学部, 准教授 (20359996)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
森 満 札幌医科大学, 医学部, 教授 (50175634)
斉藤 重幸 札幌医科大学, 保健医療学部, 教授 (60253994)
三浦 哲嗣 札幌医科大学, 医学部, 教授 (90199951)
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| Project Period (FY) |
2013-04-01 – 2017-03-31
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| Keywords | 特定健診・特定保健指導 / 生活習慣病 / 高血圧 / 決定木分析 / 地域一般住民コホート |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究は、継続中の地域一般住民コホート研究のデータを用い、断面および縦断的検討により、健診結果に基づいてClassification and Regression Tree （CART）という決定木アルゴリズムを応用することで積極的な介入が必要と考えられる高血圧や糖尿病などの生活習慣病および虚血性心疾患や脳卒中などの動脈硬化性疾患の罹患に対するハイリスク者の抽出効率を改善することが可能となるかを検討することを目的としている。
平成26年度は、平成25年度に作成した高血圧予測CARTモデルの構成要素や寄与度、各構成要素のカットオフ値の検討、および初年度の異なる集団における妥当性の検証を行った。高血圧罹患者を判別するCARTモデルでは、年齢50歳以上、正常高値の有無、γ-GTP高値、血糖値高値の順で分けることにより、将来の高血圧罹患者を感度68.2%、特異度71.1%で判別できた。男女別に検討すると、男性は年齢、血圧値、γ-GTP高値、血糖高値の順で、女性では血圧値、年齢、γ-GTP高値、血糖高値の順で関与しており、男性で感度69.2%、特異度67.0%、女性で感度73.7%、特異度70.2%で判別可能であり、男女で各項目の寄与に若干の順序の違いはあるものの、同様の構成要素で判別できることが確認された。また上記の高血圧予測CARTモデルは1994年を初年度とした集団での検討であるが、2002年を初年度とする集団に本モデルを使用した場合の妥当性を検討すると、感度72.2%、特異度35.6%となり、特異度の低下を認めた。CARTによる各カットオフ値は、年齢が45.5歳、γ-GTPが男性24.5、女性16.5、空腹時血糖値が男性90.5、女性99.5、収縮期血圧が男性で121.5、女性129.5といった値であり、保健指導の現場で使用する判定値に近い数値となり得る可能性が考えられた。
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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
本研究は、継続中の地域一般住民コホート研究のデータを使用した縦断的検討により、特定健診・特定保健指導においては情報提供レベルにとどまるメタボリックシンドローム非該当者においても、通常の健診項目の組み合わせや炎症性マーカーやアディポサイトカイン、酸化ストレスマーカーなどの新しいリスクマーカーを組み合わせ、さらにClassification and Regression Tree （CART）という決定木アルゴリズムを応用することで積極的な介入が必要と考えられる高血圧や糖尿病などの生活習慣病の罹患に対するハイリスク者の抽出効率を改善することが可能となるかを検討することが最終目的となる。平成25年度には将来の高血圧罹患を予測する決定木モデルの作成を行い、感度68.2%、特異度71.1%で判別できることが確認できた。平成26年度は、その作成したモデルの男女別の構成要素や判別能の違いについて検討を行い、またCARTによって導かれるカットオフ値と地域保健事業で使用する場合の簡便さ等も考慮した分類基準についての検討も行った。さらにこれまで蓄積されているデータに基づいて、初年度の異なる集団に当てはめた場合の妥当性の検証を行うことができた。
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| Strategy for Future Research Activity |
現在の研究体制で予定通り研究が進んでいることから、引き続き現体制で研究を進めていく。また過去のデータベースに加えて新規健診データを加えたデータベースの更新や過去の受診者の生存・死亡・転出の確認や各種生活習慣病の罹患状況について確認しデータベースの整備を行う。次のステップとしては、今回作成したモデルでは、健診で測定する一般的な項目からなるモデルであり、高感度CRPやインスリン値、アディポサイトカインのような項目を加えた予測モデルについても同様の検討を行い、これらバイオマーカーを加えることにより、将来の高血圧罹患の判別効率を高めることができるかの検討が必要になる。また現時点では高血圧の罹患判別決定木モデルを中心に検討しているが、糖尿病や心血管疾患の罹患判別決定木モデルについても検討を行う。
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| Causes of Carryover |
調査対象地域である北見市端野町、有珠郡壮瞥町とは保健福祉担当部署および保健センターの保健師、管理栄養士との打合せが必要であり、平成27年2月に現地打合せのための旅費として使用予定であったが、天候不良のために交通機関に障害が発生して日程変更を余儀なくされたこと、また年度末で日程調整が困難であったことから、次年度に繰り越すこととした。
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| Expenditure Plan for Carryover Budget |
北見市端野町、有珠郡壮瞥町との打合せは次年度に行う予定であり、旅費として使用する予定である。全体としては、検査委託費、アンケート調査票の発送に係る通信費、データ入力作業のための人件費、学会参加旅費等に使用する予定となっている。
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Research Products
(1 results)
