研究課題
これまで,サルコペニアと口腔機能との関連について,さまざまな報告がされてきた。しかしながら,サルコペニアと,認知症や全身疾患といったあらゆる全身的指標や口腔機能との関連について,網羅的に分析を行った研究は未だみられない。そこで,本研究の目的は,機械学習の手法を用いて,サルコペニアと口腔機能との関連について網羅的に検討を行うこととした。対象者は,SONIC研究参加者1973名(69-71歳1000名,79-81歳973名)とした。ベースライン調査時には,運動機能,全身疾患の有無,血液検査結果,一塩基多型,栄養状態,認知機能,口腔機能などを調査し,計150もの変数が含まれるデータベースを構築した。6年後の追跡調査にて,体成分測定機InBody 470(インボディ・ジャパン社,大阪)を用いて測定した四肢骨格筋量と握力によりサルコペニアの診断を行い,データベースに加えた。つづいて,追跡調査時のサルコペニアの有無に対するベースライン時の各変数の関与について検討するために,Miss Forest法により欠損値の補完を行い,Random Forest法により,目的変数に対する変数重要度を積算し,関連の強さを明らかとした。解析のソフトウェアには,R3.5とPythonの機械学習ライブラリのscikit-learnを用いた。解析を行った結果,最大咬合力,LDLコレステロール値,中性脂肪値などが追跡調査時のサルコペニアの有無と強い関連を示す結果となった。このモデルの精度は1.000という高い値を示した
平成30年度が最終年度であるため、記入しない。
すべて 2019 2018
すべて 雑誌論文 (5件) (うち国際共著 5件、 査読あり 5件、 オープンアクセス 5件) 学会発表 (3件) (うち国際学会 2件)
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