した要介護認定情報と健康診断情報を基に後ろ向きコホート研究を実施し、要介護認定のリスクマーカーの探索を行いました。リポ蛋白(HDL)コレステロール、アラニンアミノトランスフェラーゼ(ALT)、アスパラギン酸アミノトランスフェラーゼ(AST)、γ-グルタミルトランスペプチダーゼ(γ-GTP)は、要介護認定リスクとU字型の関係にあることを発見しました。古典的な解析アプローチでは、検査値と要介護認定リスクが比例関係にある前提で評価を行いますが、本研究の結果から、要介護認定リスクの予測においては比例関係ではないU字型の関係を考慮することが必要になると期待されます。Reports」に掲載されました。・要介護注1)者を減らすためには、介護が必要になるリスクの高い人々を特定し、予防的な健康介入によって健康寿命を延ばすことが重要である。提供を受けた要介護認定情報と健康診断の情報をもとに、65歳以上の3,718例を対象とした後ろ向きコホート研究注2)(追跡期間8.5年間)を行った。3)Cox回帰モデル注4)を採用した。健診検査項目と要介護認定リスクのU字型の関係を評価できるように制限付き三次スプライン注5)を考慮したCox回帰モデルも採用した。・分析の結果、BMI、収縮期血圧、HDLコレステロール、ALT、AST、γ-GTPは、要介護認定リスクとU字型の関係にあることを発見した。これらの検査値は高くても低くても要介護認定リスクが上昇することを明らかにした。・従来の古典的な解析アプローチでは、検査値と要介護認定リスクが比例関係にある前提で評価を行うことが多いが、本研究で得られた結果から、要介護認定リスクの予測においては比例関係ではないU字型の関係を考慮する必要があると分かった。注1)要介護:身体機能だけでなく思考力や理解力が低下し、基本動作を自分で行うことができず、支援や介護を必要とする状態。注2)後ろ向きコホート研究※:コホートを対象に、過去の情報(今回の場合、健診データや要介護認定の記録)から過去の追跡を行う研究。※コホート研究:特定の集団を一定期間追跡し、注目したイベント(今回は要介護認定)の発生率を比較・評価する観察研究の手法。注3)時間依存性共変量:追跡期間中に取得された情報(今回の場合、毎年の健診データ)をCox回帰モデルに含めて分析する方法。注4)Cox回帰モデル:コホート研究のような追跡データで注目したイベントとの関係を評価するためによく用いられる統計解析手法。