| 研究課題/領域番号 |
16K09109
|
|---|
| 研究機関 | 日本医科大学 |
|---|
研究代表者 |
川田 智之 日本医科大学, 大学院医学研究科, 大学院教授 (00224791)
|
|---|
| 研究分担者 |
稲垣 弘文 日本医科大学, 医学部, 講師 (50213111)
勝又 聖夫 日本医科大学, 医学部, 助手 (80169482)
大塚 俊昭 日本医科大学, 医学部, 准教授 (80339374)
|
|---|
| 研究期間 (年度) |
2016-04-01 – 2020-03-31
|
| キーワード | 睡眠時呼吸障害 / メタボリック症候群 / 睡眠問診票 / 睡眠による休養 / インスリン抵抗性 / 血清Ｃ反応タンパク / 血漿フィブリノーゲン / 関連性と予測 |
|---|
| 研究実績の概要 |
【はじめに】睡眠時呼吸障害(SDB)とメタボリック症候群(MetS)構成因子数，およびSDBやねむけに関する２つの問診票スコアとの関連性を，人間ドック受診男性を対象に検討した．また，MetSおよび関連生物学指標（血清インスリン，血清C反応タンパク質(CRP)，血漿フィブリノーゲン）と睡眠との関連性を，職域男性を対象者に検討した．
【対象と方法】人間ドック受診男性は682人，SDB指標として，携帯用睡眠時無呼吸検査装置を用いたApnea-hypopnea Index (AHI)を用いた．また，職域男性での検討は，糖尿病，高血圧，脂質異常症，心脳血管疾患，高尿酸血症，肝疾患のいずれかで治療中の者，およびCRP10mg/L以上を除く35-60歳2517人を対象とした．血清インスリン，血清CRP，血漿フィブリノーゲンを測定し，睡眠指標として「睡眠で休養がとれたかどうか」を用いた.
【結果およびまとめ】MetS構成因子数は0-5で，各群のAHI平均（1標準偏差）は，7.5(6.7)，11.3(10.5)，15.4(14.7)，13.3(11.6)，15.7(13.3)，および18.5(13.1)であった．MetS構成因子数1個以上の群は，MetS構成因子数0群と比べて，AHIの平均値が有意に高かった．また，STOP-BangとESSスコアとAHIとの間のSpearman順位相関係数は，それぞれ0.451(p<0.001))および0.111(有意性なし)であった．さらに，職域男性での多変量解析では，MetS と有意に関連する指標として，年齢，定期的運動習慣がない，飲酒，インスリン抵抗性指標Homeostasis Model Assessment of Insulin Resistance，血清CRPが抽出され，「睡眠で休養がとれたかどうか」はMetSと関連を認めなかった．
|
| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
睡眠時呼吸障害(SDB)とメタボリック症候群(MetS)との関連性分析をすすめることができた．人間ドックおよび職域での男性を対象にした解析であるが，ドック解析では，SDBとMetS構成因子数との有意の関連性を示すことができた．また，職域での十分な例数により，3つのバイオマーカーのうち，インスリン抵抗性HOMA-IRと血清CRPがMetSに関連し，他に，年齢，定期的運動習慣がない，および飲酒がMetSに関連していた．一方，「睡眠で休養がとれた」はMetSと関連性がなかった．ドック集団で，SDBとMetSとの関連性を継続して検討予定である．また，SDBおよび関連する問診票（STOP-BangとEpworth Sleepiness Scale (ESS)）データも継続収集し，生理指標と主観的指標との関連性の検討を通して，問診票によるSDBスクリーニング能の評価を行いたい．さらに，バイオマーカー測定の職域集団では，因果関係が推定できるよう，データベースの整備をすすめたい．
|
| 今後の研究の推進方策 |
次年度以降も，携帯用睡眠時無呼吸検査装置を用いた生理測定，および3項目のバイオマーカー測定を継続する．前者はドック集団で，SDBとMetSや問診票スコアとの関連性分析であり，問診票データについては，SDBスクリーニング能を評価するため，継続実施していきたい．バイオマーカー測定を行う後者の職域集団では，統計的変数調整をしたMetS予測因子を同定する．さらに，現在収集中のデータベースを使用して，MetS発症に関連する要因検索のための縦断研究により，因果関係を推定していきたいと考える．
|
