| 研究課題/領域番号 |
22K10411
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| 研究機関 | 富山大学 |
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研究代表者 |
関根 道和 富山大学, 学術研究部医学系, 教授 (30303225)
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| 研究期間 (年度) |
2022-04-01 – 2025-03-31
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| キーワード | 社会疫学 / 健康格差 / メタボリック症候群 / ニューラルネットワーク / 機械学習 |
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| 研究実績の概要 |
メタボリック症候群有病率の地域間の健康格差および背景要因を明らかにするために、富山県国民健康保険特定健康診査の約7万人のデータを横断的に分析した。ロジスティック回帰分析の結果、年齢・性調整モデルにおいて、富山市を基準とした場合のメタボリック症候群有病率に対する各市町村の調整オッズ比は0.87-1.29であり、富山県西部において有病率が高い傾向を認めた。また、血圧、脂質異常、血糖といったメタボリック症候群の構成要素を変数に追加した場合の調整オッズ比は0.74-1.13となり、富山市を基準とした場合の有病率が高い地域の健康格差は縮小した。そこで、ニューラルネットワークを用いて重要度を評価したところ、脂質、血糖、血圧の順であった。今後、食習慣、運動習慣、睡眠習慣、喫煙といった特定健康診査で取得される生活習慣によって、どの程度の地域間の健康格差が説明できるか検討を行う。
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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
メタボリック症候群有病率の地域間格差の背景要因を、ロジスティック回帰分析とニューラルネットワークを用いて明らかにした。
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| 今後の研究の推進方策 |
食習慣、運動習慣、睡眠習慣、喫煙といった特定健康診査で取得される生活習慣によって、どの程度の地域間の健康格差が説明できるか検討を行う。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
既存の機材等により研究を実施したことによる。
次年度は新たにPCおよび統計ソフトを購入し、研究をすすめる予定である。
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