大阪大学キャンパスライフ健康支援・相談センターの山本陵平教授らの研究グループは、2012年9月~2017年3月に大阪府寝屋川市で新規に要介護認定された高齢者7,873人と要介護認定されていない高齢者39,365人の透析を必要とする末期腎不全リスクと死亡リスクを比較しました。その結果、要介護認定された高齢者は、末期腎不全と死亡のリスクがともに上昇していることを初めて明らかにしました。Association」(オンライン)に掲載されました。詳細については、阪大公式サイトResOUに掲載されています。m2)の低下速度が速いことを明らかにしました。30%以上の腎機能低下のリスクも同様の傾向を認めました。女性では明らかな関連は認められませんでした。本研究は、大量の飲酒が腎機能低下のリスクであることを初めて明らかにした大規模疫学研究です。本研究成果は、2023年3月22日に国際科学誌「Nutrients」(オンライン)に掲載されました。詳細については、阪大公式サイトResOUに掲載されています。大阪大学キャンパスライフ健康支援・相談センターの山本陵平教授らの研究グループは、アルコール摂取量と腎臓病のリスクを評価した疫学研究報告の網羅的な文献検索を行い、抽出された11研究(総対象人数14,634,940人)の研究結果をメタ解析の手法を用いて統合しました。その結果、蛋白尿(尿蛋白≧1+)のリスクは、アルコールの少量摂取では低下した一方、大量摂取では蛋白尿リスクの上昇が認められました。m2)のリスクはアルコール摂取量30g/日程度まで低下し、それ以上の摂取量ではほぼ横ばいでした。本研究成果は、2023年3月25日に国際科学誌「Nutrients」(オンライン)に掲載されました。詳細については、阪大公式サイトResOUに掲載されています。糖尿病の発症予測において現在主流のAIモデルであっても古典的な統計モデルと予測精度が変わらないとされてきたこれまでは小規模の健診データしか利用できなかったが、大阪府の協力によって大阪府健診ビッグデータを使用したAIモデルの構築が可能になった生活習慣病の高精度な発症確率予測への応用が可能である。大学院生の瀬戸ひろえさん(博士後期課程)、キャンパスライフ健康支援・相談センターの土岐博特任教授らの研究グループは、機械学習が非常に高い精度で糖尿病の発症確率予測に使えることを世界で初めて明らかにしました。このことにより、特定健診のビッグデータを使って、生活習慣病などの発症確率を高精度で予測するAIモデルを作成することが可能になりました。病気の発症前に個人が発症確率を知ることにより、個人の努力で病気発症を抑制する生活習慣改善の動機とすることができます。健診結果データ(年間で約60万人分のビッグデータ)を活用することにより、糖尿病発症予測において1万をこえるビッグデータでの機械学習の優位性を定量化し、機械学習が健康予測に高精度で適用できることを解明しました。これにより、糖尿病のような生活習慣病の発症確率予測を高い精度で行うことが期待されます。Reports」に、10月11日(火)18時(日本時間)に公開されます。詳細については、以下のページをご参照ください。血中濃度を変化させることを発見しました。肥満・加齢などで血中濃度が上昇することは知られていましたが、生活習慣との関連については解明されていませんでした。値を変化させることを明らかにしました。日(金)に公開されました。詳細については、こちらのPDFファイルをご参照ください。サブファミリーに属しています。型糖尿病やアルコール性脂肪肝炎(NASH)などの肥満関連疾患の新しい治療戦略として期待されています。ハラスメント相談室では、准教授を公募します。反転リセットしますリセットしますお問合せお問合せ。