|
最近、高血圧の管理には、薬物療法とライフスタイル改善を密接に結び付けた高血圧管理のプログラムが注目されている。しかしながら、高血圧発症には単一の因子でなく、多因子が複合的に作用しているとされており、ライフスタイルの改善を個人が行う際の疾病発生を理解するには困難を伴う。
そこで、本年度、本研究では、高血圧発症に関し、疾病モデルをデータベースから構築し、従来のロジスティックモデルの適用を検討した。
1.データベースの整備
蓄積してある人間ドックデータから個人ごとの自覚症状、既往歴、家族歴、生活習慣、身体所見、検査所見などの項目の経年的推移を把握できるようにデータベースの整備を行った。データベースの内的構造の特性を解析した後、高血圧発症モデルに関するサブデータベースを構築した。
2.線形モデルの適用
ロジスティックモデルの適用を正常高値血圧者において行い、飲酒の高血圧進展のリスクファクターを明らかにし、健康学習支援システムとしての疾病モデルの有用性の検討を行い、論文としてまとめた。
今後、線形モデルと非線形モデルにおいての適合性の検討を進めていく予定である。
|
