| 研究課題/領域番号 |
18K11021
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| 研究機関 | 岡山大学 |
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研究代表者 |
芳我 ちより 岡山大学, 保健学研究科, 准教授 (30432157)
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| 研究分担者 |
相田 敏明 岡山大学, ヘルスシステム統合科学研究科, 講師 (60290722)
珠玖 隆行 岡山大学, 環境生命科学研究科, 准教授 (70625053)
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| 研究期間 (年度) |
2018-04-01 – 2021-03-31
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| キーワード | 体格推移 / Body Mass Index / 成長曲線 / 機械学習 |
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| 研究実績の概要 |
本研究は、成人期の体格および生活習慣病発症を予測するため、子どもから成人期までの新たな成長曲線を開発することを目的としている。初年度である2018年度は、小児期から成人期をつなぐためのデータ入手、欠損値の多いデータを分析するための分析手法の検討、小児期の体格および成人期のメタボリックシンドロームに影響を与える生活習慣の検討を行った。その結果、7歳から38歳までの体格および特定健診項目の結果をもつ193人のデータを入手することができ、また、データ取得率が5％未満の対象者を削除することで主成分分析が適用できる可能性が見いだされた。さらに、小児期および成人期の生活習慣として睡眠状況との関連を検討した結果、夕食後2時間以内の睡眠は、小児・成人期ともに関連が認められないことを示した。一方で、小児期のBody Mass Index (以下、BMI)時系列データの各グループが，成人期のBMI時系列データのどのグループに所属するかを示す確率を理論的に導出しても、小児期から成人期へと接続可能なデータ数が少ないためか，成人期のグループは２つしか検出できなかったため、有効な結果とはなりえなかった。また、ＢＭＩという簡便な指標ではあるが、メタボリックシンドロームを見出す精度について、現在は腹囲を含めた検討が提案されており、New York市立大学の研究者から、分析について協力する旨、提案を受けている。
今後、成人期までをつなぐことのできる更なるデータの収集を継続しつつ、機械学習による分析を取り入れた手法を検討する。また、最新の知見を用いた体格指標の活用により、これまでよりも精度を向上させることを目指し、生活習慣と体格の関連について、検討を深めていく予定である。
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| 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
当該年度に予定していたデータの入手は全て完了でき、主成分分析法をもちいた分析の試行も実施できた。一方で、小児期から成人期までの不定期な飛び値データを結ぶ手法は難しく、機械学習を適用してどこまで目標が達成できるか不明である。また、小児期から成人期をつなぐこれ以上のデータの入手は困難であり、その点をいかにして乗り越えるか、検討する余地がある。
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| 今後の研究の推進方策 |
既存データを用いて、機械学習によりどこまで成人期を予測できるか検討を重ねる。また、最新の知見を用いた体格指標の活用により、小児期、成人期、それぞれにおいて、これまでよりも精度を向上させることを目指し、生活習慣と体格の関連を検討する。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
最初の研究論文の完成が想定していたよりも早まったため、次年度支払う予定であった掲載代金を前倒しする必要があったが、その後、予定していたジャーナルではなく他誌に掲載することとなり、出版料が変更（金額が減少）となったため。
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