| 研究課題/領域番号 |
19K20108
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| 研究機関 | 東京大学 |
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研究代表者 |
長谷川 陽子 東京大学, 医学部附属病院, 主任管理栄養士 (30837638)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2023-03-31
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| キーワード | 糖尿病 / 肥満 / サルコペニア / 食事療法 / データベース研究 |
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| 研究実績の概要 |
近年の糖尿病患者の高齢化や食習慣の多様化に伴い、「食品交換表を用いた適切なエネルギー管理」や「腎機能低下に対するたんぱく質制限」といった従来の画一的な食事栄養指導では十分な指導が困難となっている。そこで、本研究課題では、個々の患者のライフステージや食習慣に応じた、テーラーメイドの食事療法を可能にするための食事栄養指導アルゴリズム開発を最終目標としてデータベースを用いた臨床研究を実施することを計画した。
研究1では、臨床、食習慣、栄養摂取量等の情報を統合した糖尿病患者の臨床・食事に関する情報をデータベース化するシステムを構築した。研究2では、糖尿病患者における食事療法には性差や年齢による違いがあり、コンビニを活用した食事療法など、その実態は多様化していることを明らかにした。また、糖尿病患者は、糖尿病以外にも様々な疾患を合併していることが多く、より複雑な栄養管理が必要となる場合も臨床では多々見受けられる。そのため、今年度は、糖尿病を合併する心不全患者において、定期的に栄養指導を行うことが良好な血糖コントロールに寄与する可能性を示した。また、糖尿病を併発することが多い膵がん患者においても栄養摂取量が予後やQOLに関与する可能性を示した。同時に、研究3の高齢糖尿病患者における最適な食事療法を検討するため、文献レビューと詳細な解析計画の作成を行った。今後、更なる解析を進めるとともに、結果の論文化を進めていく。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
3: やや遅れている
理由
2021年度の進捗目標としていた、これまでの研究結果についての論文化については、現在執筆準備中である。また、研究3として計画していた高齢糖尿病患者における最適な食事療法の検討については解析を進める予定であったが、文献レビューと詳細な研究実施計画の作成、データベース突合のプログラミング習得に時間を要したため、解析まで至ることができなかった。
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| 今後の研究の推進方策 |
2022年度には、これまでの解析結果をまとめ論文として成果報告を行っていく。また、テーラーメイドの食事栄養指導アルゴリズムの立案へ向けてさらにデータ解析を進めるとともに、得られた研究成果を臨床応用へつなげるため、得られた研究結果をもとにテーラーメイドの食事栄養指導アルゴリズム立案をすすめていく予定である。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
新型コロナウイルス感染症への対応のため、診療体制の変更や研究や出張等の自粛要請等により一部計画通りに研究を遂行することが困難になったため。昨年度使用予定であった項目については今年度使用予定である。
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