(57)【要約】【課題】対象者の食事摂取傾向に基づいて、対象者の疾患のリスクを判定する。【解決手段】演算装置１は、対象者が摂取した食品の種類と摂取量から、対象者の食品摂取傾向を決定する傾向決定部２と、前記食品摂取傾向に基づいて、当該対象者のメタボリック症候群、糖尿病、境界型糖尿病、脂質異常症、高血圧症、肥満症、高尿酸血症の群から選択される少なくとも一種の疾患のリスクを判定する判定部３と、を備える。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
対象者が摂取した食品の種類と摂取量から、対象者の食品摂取傾向を決定する傾向決定部と、
前記食品摂取傾向に基づいて、当該対象者のメタボリック症候群、糖尿病、境界型糖尿病、脂質異常症、高血圧症、肥満症、高尿酸血症の群から選択される少なくとも一種の疾患のリスクを判定する判定部と、
を備える演算装置。
【請求項２】
前記傾向決定部は、
前記対象者が摂取した食品を所定の食品群に分類する分類部と、
分類された各食品群ごとの摂取量を算出する摂取量算出部と、
を備え、
前記判定部は、
前記各食品群ごとの摂取量、および前記各食品群の前記疾患への影響度に基づいて、前記食品摂取傾向の前記疾患との関連度を示すスコアを算出するスコア算出部と、
前記スコアに基づいて、前記リスクを判定するリスク判定部と、
を備える、請求項１に記載の演算装置。
【請求項３】
前記リスク判定部は、前記スコアが所定のしきい値よりも大きい場合に、前記対象者の前記疾患のリスクが高いと判定する、請求項２に記載の演算装置。
【請求項４】
前記リスクが高いと判定された場合に、前記食品摂取傾向に基づいて、前記リスクを低減させる食物の内容を決定する改善食物決定部をさらに備える請求項１〜３のいずれかに記載の演算装置。
【請求項５】
請求項１〜４のいずれかに記載の演算装置の各部としてコンピュータを機能させるためのプログラム。
【請求項６】
対象者が摂取した食品の種類と摂取量から、対象者の食品摂取傾向を決定する傾向決定ステップと、
前記食品摂取傾向に基づいて、当該対象者のメタボリック症候群、糖尿病、境界型糖尿病、脂質異常症、高血圧症、肥満症、高尿酸血症の群から選択される少なくとも一種の疾患のリスクを判定する判定ステップと、
を備える疾患のリスクの判定方法。
【請求項７】
前記傾向決定ステップは、
前記対象者が摂取した食品を所定の食品群に分類する分類ステップと、
分類された各食品群ごとの摂取量を算出する摂取量算出ステップ、
を備え、
前記判定ステップは、
前記各食品群ごとの摂取量、および前記各食品群の前記疾患への影響度に基づいて、前記食品摂取傾向の前記疾患との関連度を示すスコアを算出するスコア算出ステップと、
前記スコアに基づいて、前記リスクを判定するリスク判定ステップと、
を備える、請求項６に記載の判定方法。
【請求項８】
前記リスク判定ステップでは、前記スコアが所定のしきい値よりも大きい場合に、前記対象者の前記疾患のリスクが高いと判定する、請求項７に記載の判定方法。
【請求項９】
請求項６〜８のいずれかに記載の判定方法において、前記リスクが高いと判定された場合に、前記食品摂取傾向に基づいて、前記リスクを低減させる食物の内容を決定する改善食物決定ステップを備える、疾患の予防又は改善のための食物の決定方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、対象者の食事摂取傾向に基づいて、対象者の疾患のリスクを判定するための演算装置等に関する。
【背景技術】
【０００２】
肥満とともに糖尿病・糖代謝異常、脂質異常症、高血圧を呈するメタボリック症候群は世界中で増加しつつあり、日本でも2007年の時点で、40歳〜74歳の人口のうちおよそ2010万人がメタボリック症候群、またはその予備群に該当すると考えられている。メタボリック症候群の問題点は、糖代謝、脂質代謝、血圧等の各々のデータが例え軽度の異常値であってもそれらが合わさることで動脈硬化が急速に進行し、脳梗塞・心筋梗塞発症のリスクを著明に高めることにある。近年、糖代謝、脂質代謝、血圧に対して様々な製剤が開発され、臨床に供されている。しかし動脈硬化や細小血管合併症を防ぎ、健康寿命を延長する、という観点から糖代謝、脂質代謝、血圧が治療目標に達する割合は未だに30〜60%程度にすぎない。さらに肥満者の割合も、2013年において国内では男性の28.6%、女性の20.3%、世界では21億人に達したことが報告されている。したがって生活習慣改善による抜本的なメタボリック症候群対策が求められている。
【０００３】
メタボリック症候群対策に向けた生活習慣改善指導のため、メタボリック症候群と関連する食事内容の疫学的な研究はこれまで数多く報告されている。しかしこれらの報告は、高脂肪食摂取がメタボリック症候群発症リスクを高めるなど、単独の食品あるいは栄養の影響を評価したものである（非特許文献１〜６）。
【０００４】
一方、近年、疾患の発症のリスク因子を探索するため、様々な統計学的な手法が検討されている（非特許文献７〜９）。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００５】
【非特許文献１】Riccardi G. et al., Clin Nutr 2004; 23(4): 447-456
【非特許文献２】Bo S. et al., Am J Clin Nutr 2006; 84(5): 1062-1069
【非特許文献３】Malik VS. et al., Diabetes Care 2010; 33(11): 2477-2483
【非特許文献４】Fumeron F. et al., Diabetes Care 2011; 34(4): 813-817
【非特許文献５】Sun K. et al., Clin Nutr 2014; 33(4): 596-602
【非特許文献６】Shin SK. et al., Nutr Res Pract 2015; 9(3): 328-335
【非特許文献７】Hoffmann K. et al., Am J Epidemiol 2004;159:935−44.
【非特許文献８】Ozawa M. et al., Am J Clin Nutr 2013;97:1076−82.
【非特許文献９】Miki T. et al., Psychiatry Res 2015; 229: 214-219
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
食事は多数の食品で構成されており、ある食品摂取量の増減が他の食品の摂取量に影響を与える。したがって、対象者が摂取した食事の全体に基づいて、疾患の発症予防あるいは改善に効果を持つ食事摂取傾向（食事パターン）を明らかにしてそれをスコア化する方が、疾患対策の食事メニュー考案および生活習慣指導により実践的な貢献をすることができる。
【０００７】
本発明は、対象者の食事摂取傾向に基づいて、対象者の疾患のリスクを判定することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明者は、鋭意研究を重ね、１，０００人以上を対象としたコホート研究の結果から、対象者の疾患、例えばメタボリック症候群等と関連するバイオマーカーの変動を最もよく説明できる食事摂取傾向を見出し、さらに得られた食事摂取傾向に基づいて食事内容をスコア化し、得られたスコアから各対象者が疾患に罹患するリスクを予測できることを見出した。
【０００９】
本発明は、当該知見に基づいて完成されたものであり、以下の態様を含む。
項１．
対象者が摂取した食品の種類と摂取量から、対象者の食品摂取傾向を決定する傾向決定部と、
前記食品摂取傾向に基づいて、当該対象者のメタボリック症候群、糖尿病、境界型糖尿病、脂質異常症、高血圧症、肥満症、高尿酸血症の群から選択される少なくとも一種の疾患のリスクを判定する判定部と、
を備える演算装置。
項２．
前記傾向決定部は、
前記対象者が摂取した食品を所定の食品群に分類する分類部と、
分類された各食品群ごとの摂取量を算出する摂取量算出部と、
を備え、
前記判定部は、
前記各食品群ごとの摂取量、および前記各食品群の前記疾患への影響度に基づいて、前記食品摂取傾向の前記疾患との関連度を示すスコアを算出するスコア算出部と、
前記スコアに基づいて、前記リスクを判定するリスク判定部と、
を備える、項１に記載の演算装置。
項３．
前記リスク判定部は、前記スコアが所定のしきい値よりも大きい場合に、前記対象者の前記疾患のリスクが高いと判定する、項２に記載の演算装置。
項４．
前記リスクが高いと判定された場合に、前記食品摂取傾向に基づいて、前記リスクを低減させる食物の内容を決定する改善食物決定部をさらに備える項１〜３のいずれかに記載の演算装置。
項５．
項１〜４のいずれかに記載の演算装置の各部としてコンピュータを機能させるためのプログラム。
項６．
対象者が摂取した食品の種類と摂取量から、対象者の食品摂取傾向を決定する傾向決定ステップと、
前記食品摂取傾向に基づいて、当該対象者のメタボリック症候群、糖尿病、境界型糖尿病、脂質異常症、高血圧症、肥満症、高尿酸血症の群から選択される少なくとも一種の疾患のリスクを判定する判定ステップと、
を備える疾患のリスクの判定方法。
項７．
前記傾向決定ステップは、
前記対象者が摂取した食品を所定の食品群に分類する分類ステップと、
分類された各食品群ごとの摂取量を算出する摂取量算出ステップ、
を備え、
前記判定ステップは、
前記各食品群ごとの摂取量、および前記各食品群の前記疾患への影響度に基づいて、前記食品摂取傾向の前記疾患との関連度を示すスコアを算出するスコア算出ステップと、
前記スコアに基づいて、前記リスクを判定するリスク判定ステップと、
を備える、項６に記載の判定方法。
項８．
前記リスク判定ステップでは、前記スコアが所定のしきい値よりも大きい場合に、前記対象者の前記疾患のリスクが高いと判定する、項７に記載の判定方法。
項９．
項６〜８のいずれかに記載の判定方法において、前記リスクが高いと判定された場合に、前記食品摂取傾向に基づいて、前記リスクを低減させる食物の内容を決定する改善食物決定ステップを備える、疾患の予防又は改善のための食物の決定方法。
【発明の効果】
【００１０】
本発明によれば、対象者の食事摂取傾向に基づいて、対象者の疾患のリスクを判定することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】本発明の一実施形態に係る演算装置の機能ブロック図である。
【図２】本発明の一実施形態に係る疾患のリスクの判定方法、および予防又は改善のための食物の決定方法を説明するためのフローチャートである。
【図３】実施例で算出された関連スコアの第１〜第９分位に対する第１０分位のオッズ比を示すグラフである。
【図４】図４−１〜図４−６は、日本厚生労働省の国民健康・栄養調査食品群別表である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下、本発明の実施形態について説明するが、本発明は下記の実施形態に限定されない。
【００１３】
本発明において、「疾患」とは、特に制限されないが、認知症及びうつ病を含まないことが好ましく、より好ましくは代謝性疾患であり、さらに好ましくは、メタボリック症候群、糖尿病、境界型糖尿病、脂質異常症、高血圧症、肥満症、高尿酸血症の群から選択される少なくとも一種であり、最も好ましくはメタボリック症候群である。
【００１４】
下記の実施形態では、メタボリック症候群のリスクの判定、及びその予防又は改善について説明するが、本発明において対象となる疾患は、メタボリック症候群に限定されるものではない。
【００１５】
１．演算装置
図１は、本発明の一実施形態に係る演算装置１の機能ブロック図である。演算装置１は、汎用の計算機で構成することができ、本実施形態では、対象者（演算装置１のユーザ）のメタボリック症候群のリスクを判定する機能、およびメタボリック症候群の予防又は改善のための食物を提示する機能を有している。対象者の年齢、性別は特に制限されないが、対象者は、メタボリック症候群を発症する可能性がある者であることが好ましい。
【００１６】
メタボリック症候群とは、例えば、A joint statement of IDF, NHLBI, AHA, World Heart Federation, International Atherosclerosis Society, International Association for the Study of Obesityに基づいて診断される疾患である。具体的には、対象者が男性の場合には、（１）腹囲が90 cm以上、（２）中性脂肪が150 mg/dl以上、（３）HDL−コレステロールが40 mg/dl未満、（４）収縮期血圧が130 mmHg以上及び／又は拡張期血圧が85 mmHg以上、（５）空腹時血糖値が100 mg/dl以上の５項目のうちいずれか３項目以上の条件を充足する場合に、メタボリック症候群であると診断される。対象者が女性の場合には、（１）腹囲が80 cm以上、（２）中性脂肪が150 mg/dl以上、（３）HDL−コレステロールが50 mg/dl未満、（４）収縮期血圧が130 mmHg以上及び／又は拡張期血圧が85 mmHg以上、（５）空腹時血糖値が100 mg/dl以上の５項目のうちいずれか３項目以上の条件を充足する場合に、メタボリック症候群であると診断される。また、メタボリック症候群のリスクとは、現在メタボリック症候群を発症していること、又は将来メタボリック症候群を発症する可能性があることをいう。
【００１７】
なお、メタボリック症候群の診断基準は上記に限定されない。例えば、2005年4月に日本内科学会合同委員会において示された診断基準を用いてもよい。具体的には、対象者が男性の場合には、腹囲が85 cm以上かつ（１）中性脂肪が150 mg/dl以上及び／又はHDL−コレステロールが40 mg/dl未満、（２）収縮期血圧が130 mmHg以上及び／又は拡張期血圧が85 mmHg以上、（３）空腹時血糖値が110 mg/dl以上の（１）〜（３）のうち２項目以上の条件を充足する場合に、メタボリック症候群であると診断される。対象者が女性の場合には、腹囲が90 cm以上かつ（１）中性脂肪が150 mg/dl以上及び／又はHDL−コレステロールが40 mg/dl未満、（２）収縮期血圧が130 mmHg以上及び／又は拡張期血圧が85 mmHg以上、（３）空腹時血糖値が110 mg/dl以上の（１）〜（３）のうち２項目以上の条件を充足する場合に、メタボリック症候群であると診断される。
【００１８】
糖尿病（例えばI型及びII型）、境界型糖尿病の診断は、例えば日本糖尿病学会によって発行された「糖尿病治療ガイド2014-2015」に従って行うことができる。
【００１９】
脂質異常症の診断は、例えば、日本動脈硬化学会によって発行された「動脈硬化性疾患予防のための脂質異常症治療のエッセンス」にしたがって行うことができる。
【００２０】
高血圧症の診断は、例えば日本高血圧症学会によって発行された「高血圧治療ガイドライン2014」にしたがって行うことができる。
【００２１】
肥満症、日本肥満学会によって発行された「肥満症診断基準2011」にしたがって、診断することができる。
【００２２】
高尿酸血症は、日本痛風・核酸代謝学会によって発行された「高尿酸血症・痛風の治療ガイドライン第２版」にしたがって行なうことができる。
【００２３】
図１に示すように、演算装置１は、傾向決定部２と、判定部３と、改善食物決定部４とを備えている。これらの各部は、本発明に係るプログラムを演算装置１に実行させることによって実現される機能ブロックである。また、演算装置１は、調査票データＤ１、重みデータＤ２およびメニューデータＤ３等の各種データを保存するための記憶部５を備えている。記憶部５は、ハードディスク装置等によって構成することができる。
【００２４】
本発明に係るプログラムは、例えば実行形式（例えばプログラミング言語からコンパイラにより変換されて生成される形式）で記憶部５に予め記録されている。演算装置１は、上記プログラムを記憶部５からメモリ（図示せず）に読み出して実行することにより、傾向決定部２、判定部３および改善食物決定部４による演算処理を行う。なお、上記プログラムは、ＣＤ−ＲＯＭ等の、コンピュータ読み取り可能であって一時的でない有形の記録媒体から、演算装置１にインストールしてもよいし、演算装置１をインターネット（図示せず）と接続し、インターネットを介してプログラムのプログラムコードをダウンロードしてもよい。また、決定部２、判定部３および改善食物決定部４をハードウェアによって実現してもよい。
【００２５】
１−１．傾向決定部
図１に示す傾向決定部２は、対象者が摂取した食品の種類と摂取量から、対象者の食品摂取傾向（食事パターン）を決定する機能を有している。この機能を実現するため、傾向決定部２は、分類部２１と、摂取量算出部２２とを備えている。
【００２６】
分類部２１は、対象者が摂取した食品を所定の食品群に分類するものである。分類部２１による処理に先立ち、対象者は、摂取した食品のデータをキーボード等の入力装置を使用して演算装置１に入力する。入力装置と演算装置１とはインターネットを介して接続されていてもよい。入力された食品のデータは、図１に示す調査票データＤ１として保存される。調査票データＤ１は、例えばエクセル等のアプリケーションを用いて作成することができ、具体例として、食物摂取頻度調査FFQg（建帛社）の調査票、BDHQ（簡易型自記式食事歴法質問票：brief-type self-administered diet history questionnaire）又はDHQ（自記式食事歴法質問票：self-administered diet history questionnaire）等が挙げられる。対象者は、１回分、一日分又は直近の所定期間（例えば１週間）における食事の献立、食品、その摂取量を、摂取した食品のデータとして入力し、調査票データＤ１に記録する。
【００２７】
また、上記質調査票及び質問票の内容は、さらに「エクセル栄養君（建帛社）」等のソフト（Excelはマイクロソフト社の登録商標）で読み込み可能な情報に変換してもよい。
【００２８】
ここで、食事とは、食品を摂取することであり、主食、又は間食の摂取の他、アルコール飲料及びソフトドリンク等の飲料の摂取を含む。また、食品とは、例えば図４−１〜４−６に示す日本厚生労働省の国民健康・栄養調査食品群別表（以下、食品群別表と略す）の小分類に示される食品を例示することができる。
【００２９】
また、調査票データＤ１は、摂取した食品を、食事の献立又は食品に代えて、食品群別表にしたがって記録できるものであってもよい。なお、調査票データＤ１には、上記食事の献立、食品、その摂取量の他、対象者の年齢、性別、身長、体重、BMI、臍上腹囲、ヒップ周囲、体脂肪率、血圧、薬剤使用歴、既往歴、家族歴、飲酒習慣、喫煙習慣、睡眠時間、運動量、身体活動量等が含まれてもよい。
【００３０】
一方、食品の摂取量に関しては、摂取した食事を献立毎に、又は食品毎に秤量して重量（グラム）で調査票データＤ１に記録してもよいが、「多い」、「普通」、「少ない」、「食べない」等の半定量的な量で記録してもよい。
【００３１】
なお、調査票データＤ１への記録は、対象者が各食事ごとに行ってもよいが、例えば１日分、３日分、１週間分をまとめて、その調査期間分の全体の食事の内容を記録してもよい。また、調査票データＤ１への記録は、対象者本人が行ってもよく、対象者と面接を行った者又は紙媒体から第三者が行ってもよい。
【００３２】
分類部２１は、演算装置１に入力された食品のデータを所定の食品群に分類する。食品群としては、前記食品群別表に定義されている大分類、中分類、又は小分類を挙げることができる。また、別の食品群としては、第１群（たんぱく質：魚、肉、卵、大豆、大豆製品など）、第２群（カルシウム：牛乳、ヨールグルト・チーズなどの乳製品、海藻、小魚など）、第３群（カロテン（ビタミンＡ）：緑黄色野菜（カボチャ、ニンジン、ブロッコリー、ホウレンソウ）など）、第４群（ビタミンＣ：淡色野菜（キャベツ、ダイコン）、くだもの（ミカン、バナナ、リンゴ）など）、第５群（糖質：コメ（ごはん）、パン、いも類（ジャガイモ、サツマイモ）、めん類など）、第６群（脂質：油、バターなど）に分類することもできる。好ましくは前記食品群別表に定義されている大分類による分類であり、さらに好ましくは、前記食品群は、穀類、いも類、緑黄色野菜、その他野菜・きのこ類（大分類のその他の野菜ときのこ類を含む）、海藻類、豆類、魚介類、肉類、卵類、乳類、果実類、菓子類、嗜好飲料、砂糖・甘味料類、種実類、油脂類、調味料香辛料類からなる１７群である。
【００３３】
なお、本実施形態において、前記食品群は、上記の１７群全てを含む必要はない。例えば、前記食品群は、メタボリック症候群への影響度が比較的大きい、穀類、魚介類、肉類、卵類、果実類、嗜好飲料、種実類および油脂類を含むものであってもよい。ただし、より判定精度を高めるためには、前記所定の食品群が、さらに、いも類、緑黄色野菜、緑黄色野菜以外の野菜、海藻類、豆類、乳類、菓子類、砂糖類および調味料香辛料類を含むことが好ましい。
【００３４】
摂取量算出部２２は、分類部２１によって分類された各食品群ごとの摂取量を算出するものである。なお、摂取量は、調理を加味しない量であっても、調理を加味した量であってもよいが、好ましくは調理を加味した量である。
【００３５】
以上の処理により、傾向決定部２は、対象者が摂取した食品の種類と摂取量から、対象者の食品摂取傾向（すなわち、対象者が摂取した食品の食品群、および食品群ごとの摂取量）を決定することができる。食品摂取傾向のデータは、傾向決定部２から判定部３に送られる。
【００３６】
なお、傾向決定部２の演算処理のために、食物摂取頻度調査FFQg（建帛社）等の市販のプログラムを使用してもよいが、食物摂取頻度調査FFQgを用いた場合には、食品分別表の大分類の「砂糖・甘味料類」が「砂糖類」として、食品分別表の大分類の「その他野菜類」と「きのこ類」が、「その他の野菜」として分類される場合がある。
【００３７】
なお、分類部２１は、対象者が摂取した食品を、上記の食品群に分類する代わりに、所定の食品の種類に分類するものであってもよい。食品の種類を分類する方法は、対象者が摂取した食品の種類を分類できる限り特に制限されない。例えば、献立毎に調査票データＤ１に記録された場合には、分類部２１は、記録された献立に含まれる食品を抽出してから、当該食品を種類毎に分類してもよい。また、食品毎に調査票データＤ１に記録された場合には、分類部２１は、記録された食品を種類毎に分類してもよい。なお、食品を種類毎に分類して調査票データＤ１に記録された場合には、傾向決定部２は、分類部２１を備えていなくてもよい。
【００３８】
１−２．判定部
図１に示す判定部３は、傾向決定部２によって決定された食品摂取傾向に基づいて、対象者のメタボリック症候群のリスクを判定する機能を有している。メタボリック症候群のリスクとは、現在メタボリック症候群を発症していること、又は将来メタボリック症候群を発症する可能性があることをいう。この機能を実現するため、判定部３は、スコア算出部３１と、リスク判定部３２とを備えている。
【００３９】
スコア算出部３１は、各食品群ごとの摂取量、および前記各食品群のメタボリック症候群への影響度に基づいて、前記食品摂取傾向のメタボリック症候群との関連度を示すスコア（以下、関連スコアとする）を算出する。
【００４０】
各食品群ごとの摂取量は、傾向決定部２によって決定された食品摂取傾向のデータに含まれている。本実施形態では、穀類、いも類、緑黄色野菜、その他野菜、海藻類、豆類、魚介類、肉類、卵類、乳類、果実類、菓子類、嗜好飲料、砂糖・甘味料類、種実類、油脂類、調味料香辛料類の各項目ごとの摂取量（ｇ）が、食品摂取傾向のデータに含まれている。
【００４１】
各食品群のメタボリック症候群への影響度は、あらかじめコホート調査等により求められたものであり、重みデータＤ２として記憶部５に保存されている。以下、各食品群のメタボリック症候群への影響度を求める方法の一例について説明する。
【００４２】
本実施形態において、前記影響度を求める方法としては、各食品群の各種疾患への影響度を求められる限り特に制限されないが、例えば、各食品群の因子負荷量に相当する値及び／又は各食品群のウェイトに相当する値を求めることができる方法を挙げることができる。具体的には、縮小ランク回帰分析、仮説検証型アプローチ、主成分分析等が挙げられるが、好ましくは縮小ランク回帰分析である。
【００４３】
より具体的には、例えば、コホート調査において、複数の被験者から摂取した食事の献立、食品、及びその摂取量、年齢、性別、身長、体重、BMI、ヒップ周囲、体脂肪率、薬剤使用歴、既往歴、家族歴、飲酒習慣、喫煙習慣、睡眠時間、運動量、並びにメタボリック症候群と関連があるとされるバイオマーカー（血中のアディポネクチン、遊離脂肪酸、血糖、中性脂肪、ＨＤＬ−コレステロール（ＨＤＬ−Ｃｈｏｌ．）、インターロイキン−６、インターロイキン−１８、及び高感度ＣＲＰ等；並びに臍上腹囲、収縮期血圧、及び拡張期血圧等）の測定値の情報をあらかじめ取得するが、これらに限定されるものではない。
【００４４】
例えば、縮小ランク回帰分析を用いる場合は、以下の通りである。
【００４５】
まず、各献立、食品又は上述の１７の食品群、好ましくは前記食品群の各摂取量を予測変数とし、メタボリック症候群と関連するバイオマーカーの測定値を応答変数として、予測変数との応答変数との間で縮小ランク回帰因子に占める変動率を求め、1つ又は複数の食事パターンを求める。続いて、各食事パターンについて各食品群ごとに因子負荷量（モデル効果負荷量）及びウェイトを求める。
【００４６】
ここで、前記バイオマーカーとして好ましくは、血中アディポネクチン測定値、血中遊離脂肪酸測定値、血糖値、血中中性脂肪測定値、血中ＨＤＬ−Ｃｈｏｌ．測定値、血中高感度ＣＲＰ測定値、臍上腹囲、収縮期血圧等であり、さらに好ましくは血中アディポネクチン測定値、血糖値、血中中性脂肪測定値、血中ＨＤＬ−Ｃｈｏｌ．測定値、血中高感度ＣＲＰ測定値、臍上腹囲、収縮期血圧等であるが、これらに限定されるものではない。
【００４７】
食品群毎の因子負荷量は、ある食事パターンに属する食品群の当該食事パターンへの関連の強さを示すものである。例えば、ある食品群の因子負荷量が0.2以上であるときには、後述する食事パターンスコアにおいてその食品群が正相関を示す（当該食品群を摂取するほど後述する食事パターンスコアが上がる）ことを表し、逆に-0.2以下であるときには、後述する食事パターンスコアにおいてその食品群が負相関を示す（当該食品群を摂取するほど後述する食事パターンスコアが下がる）ことを表す。
【００４８】
続いて、得られた各食品摂取傾向に関し、メタボリック症候群と関連があるとされるバイオマーカー毎にピアソンの相関係数等を求め、当該相関係数の検定を行う。この検定では、得られた各食品摂取傾向がメタボリック症候群と関連があるとされる各バイオマーカーとどの程度相関しているかを判定する。
【００４９】
次に、各被験者の食事パターンを使用するために、縮小ランク回帰分析でウェイトをメタボリック症候群への影響度として求める。求められたウェイトは、重みデータＤ２として記憶部５に保存される。
【００５０】
本実施形態における、重みデータＤ２の一例を表１に示す。
【００５１】
【表１】
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【００５２】
なお、上記数値は一例であり、さらに概略的な数値であってもよい。また、表１の値に例えば±10〜20％の範囲で幅を持たせてもよい。別の態様として、重みデータＤ２の数値として、穀類：0.2以上、いも類：0.0以下、緑黄色野菜：0.0以下、その他野菜：0.0以上0.2未満、海藻類：0.0以下、豆類：0.0以上0.2未満、肉類：0.0以上0.2未満、卵類：0.0以上0.2未満、乳類：0.0以上0.2未満、果実類：0.0以上0.2未満、菓子類：0.0以上0.2未満、嗜好飲料：0.2以上、砂糖類：0.0以上0.2未満、種実類：0.2以上、油脂類：0.0以上0.2未満、調味料香辛料類：0.0以上0.2未満、を例示することができる。
【００５３】
図１に示すスコア算出部３１は、表１に示す重みデータＤ２を用いて、各食品群ごとの摂取量から、対象者の食品摂取傾向のメタボリック症候群との関連度を示す関連スコアを算出する。関連スコアを算出する方法は、特に制限されないが、例えば、以下に示す方法に従って、調査期間中の対象者各人の各食品群毎の総摂取量（ｇ）、調査期間中の対象者各人の総摂取エネルギー（kcal）、コホート調査等の全ての調査対象者の食品群毎のエネルギー調整摂取量の平均値並びに標準偏差、及び各食品群毎のウェイトから関連スコアを算出することができる。
【００５４】
具体的には、はじめに、以下の式にしたがって、各食品群のエネルギー調整摂取量を求める。
エネルギー調整穀類摂取量＝［穀類の総摂取量（ｇ）／総摂取エネルギー（kcal）］
エネルギー調整いも類摂取量＝［いも類の総摂取量（ｇ）／総摂取エネルギー（kcal）］
エネルギー調整緑黄色野菜摂取量＝［緑黄色野菜の総摂取量（ｇ）／総摂取エネルギー（kcal）］
エネルギー調整その他野菜摂取量＝［その他野菜の総摂取量（ｇ）／総摂取エネルギー（kcal）］
エネルギー調整海藻類摂取量＝［海藻類の総摂取量（ｇ）／総摂取エネルギー（kcal）］
エネルギー調整豆類摂取量＝［豆類の総摂取量（ｇ）／総摂取エネルギー（kcal）］
エネルギー調整魚介類摂取量＝［魚介類の総摂取量（ｇ）／総摂取エネルギー（kcal）］
エネルギー調整肉類摂取量＝［肉類の総摂取量（ｇ）／総摂取エネルギー（kcal）］
エネルギー調整卵類摂取量＝［卵類の総摂取量（ｇ）／総摂取エネルギー（kcal）］
エネルギー調整乳類摂取量＝［乳類の総摂取量（ｇ）／総摂取エネルギー（kcal）］
エネルギー調整果実類摂取量＝［果実類の総摂取量（ｇ）／総摂取エネルギー（kcal）］
エネルギー調整菓子類摂取量＝［菓子類の総摂取量（ｇ）／総摂取エネルギー（kcal）］
エネルギー調整嗜好飲料摂取量＝［嗜好飲料の総摂取量（ｇ）／総摂取エネルギー（kcal）］
エネルギー調整砂糖類摂取量＝［砂糖類の総摂取量（ｇ）／総摂取エネルギー（kcal）］
エネルギー調整種実類摂取量＝［種実類の総摂取量（ｇ）／総摂取エネルギー（kcal）］
エネルギー調整油脂類摂取量＝［油脂類の総摂取量（ｇ）／総摂取エネルギー（kcal）］
エネルギー調整調味料香辛料類摂取量＝［調味料香辛料類の総摂取量（ｇ）／総摂取エネルギー（kcal）］
次に上記エネルギー調整摂取量から、下記X1〜X17の値を求める。
X1＝［（エネルギー調整穀類摂取量）−（エネルギー調整穀類摂取量の平均値）］／（エネルギー調整穀類摂取量の標準偏差）
X2＝［（エネルギー調整いも類摂取量）−（エネルギー調整いも類摂取量の平均値）］／（エネルギー調整いも類摂取量の標準偏差）
X3＝［（エネルギー調整緑黄色野菜摂取量）−（エネルギー調整緑黄色野菜摂取量の平均値）］／（エネルギー調整緑黄色野菜摂取量の標準偏差）
X4＝［（エネルギー調整その他野菜摂取量）−（エネルギー調整その他野菜摂取量の平均値）］／（エネルギー調整その他野菜摂取量の標準偏差）
X5＝［（エネルギー調整海藻類摂取量）−（エネルギー調整海藻類摂取量の平均値）］／（エネルギー調整海藻類摂取量の標準偏差）
X6＝［（エネルギー調整豆類摂取量）−（エネルギー調整豆類摂取量の平均値）］／（エネルギー調整豆類摂取量の標準偏差）
X7＝［（エネルギー調整魚介類摂取量）−（エネルギー調整魚介類摂取量の平均値）］／（エネルギー調整魚介類摂取量の標準偏差）
X8＝［（エネルギー調整肉類摂取量）−（エネルギー調整肉類摂取量の平均値）］／（エネルギー調整肉類摂取量の標準偏差）
X9＝［（エネルギー調整卵類摂取量）−（エネルギー調整卵類摂取量の平均値）］／（エネルギー調整卵類摂取量の標準偏差）
X10＝［（エネルギー調整乳類摂取量）−（エネルギー調整乳類摂取量の平均値）］／（エネルギー調整乳類摂取量の標準偏差）
X11＝［（エネルギー調整果実類摂取量）−（エネルギー調整果実類摂取量の平均値）］／（エネルギー調整果実類摂取量の標準偏差）
X12＝［（エネルギー調整菓子類摂取量）−（エネルギー調整菓子類摂取量の平均値）］／（エネルギー調整菓子類摂取量の標準偏差）
X13＝［（エネルギー調整嗜好飲料摂取量）−（エネルギー調整嗜好飲料摂取量の平均値）］／（エネルギー調整嗜好飲料摂取量の標準偏差）
X14＝［（エネルギー調整砂糖類摂取量）−（エネルギー調整砂糖類摂取量の平均値）］／（エネルギー調整砂糖類摂取量の標準偏差）
X15＝［（エネルギー調整種実類摂取量）−（エネルギー調整種実類摂取量の平均値）］／（エネルギー調整種実類摂取量の標準偏差）
X16＝［（エネルギー調整油脂類摂取量）−（エネルギー調整油脂類摂取量の平均値）］／（エネルギー調整油脂類摂取量の標準偏差）
X17＝［（エネルギー調整調味料香辛料類摂取量）−（エネルギー調整調味料香辛料類摂取量の平均値）］／（エネルギー調整調味料香辛料類摂取量の標準偏差）
そして、上記X1〜X17の値と縮小ランク回帰分析で求められた各食品群のウェイトを用いて、以下の式に基づいて関連スコアを導き出すことができる。
（関連スコア）＝［X1×（穀類のウェイト）］＋［X2×（いも類のウェイト）］＋［X3×（緑黄色野菜のウェイト）］＋［X4×（その他野菜のウェイト）］＋［X5×（海藻類のウェイト）］＋［X6×（豆類のウェイト）］＋［X7×（魚介類のウェイト）］＋［X8×（肉類のウェイト）］＋［X9×（卵類のウェイト）］＋［X10×（乳類のウェイト）］＋［X11×（果実類のウェイト）］＋［X12×（菓子類のウェイト）］＋［X13×（嗜好飲料のウェイト）］＋［X14×（砂糖類のウェイト）］＋［X15×（種実類のウェイト）］＋［X16×（油脂類のウェイト）］＋［X17×（調味料香辛料類のウェイト）］
さらに、上記関連スコアについては、性別、年齢、総摂取カロリー、運動量、体重、身長、腹囲、BMI、飲酒量、又は喫煙量等の値で適宜補正してもよい。
【００５５】
続いて、図１に示すリスク判定部３２は、関連スコアに基づいて、対象者のメタボリック症候群のリスクを判定する。本実施形態では、リスク判定部３２は、関連スコアが所定のしきい値よりも大きい場合に、対象者のメタボリック症候群を発症するリスクが高いと判定する。前記所定のしきい値は、特に限定されないが、例えば0.436966以上であり、より好ましくは0.60000以上とすることができる。
【００５６】
また、リスク判定部３２は、上記縮小ランク回帰分析をSAS等の統計ソフト等を用いて関連スコアを算出することができる。この場合、リスク判定部３２は、関連スコアが例えば0.840045以上である場合に、より好ましくはスコアが1.00000以上である場合に、メタボリック症候群を発症するリスクがあると判定する。
【００５７】
さらに、リスク判定部３２が判定に用いるしきい値を設定するための方法は、しきい値を決定できる限り特に制限されないが、例えば、コホート調査等で得られた複数の対象者の関連スコアを値に応じて２以上の群に分位し、各群間でメタボリック症候群の発症率をオッズ比等の統計学的手法により比較し、発症率が有意に低いと結論づけられた群の関連スコアの最高値、又は発症率が有意に高いと結論づけられた群の関連スコアの最低値をしきい値とすることができる。より好ましくは、あらかじめ多数（少なくとも１０人）の対象者から上記関連スコアを求めておき、値が低い方から高い方に当該関連スコアを並べ１０等分し、第１分位〜第１０分位の群に分け（第１０分位が最も関連スコアが高い群）、第９分位の関連スコアの最高値を、又は第１０分位の関連スコアの最低値を関連スコアのしきい値としてもよい。
【００５８】
１−３．改善食物決定部
図１に示す改善食物決定部４は、判定部３によって対象者のメタボリック症候群のリスクが高いと判定された場合に、対象者の食品摂取傾向に基づいて、前記リスクを低減させる食物の内容を決定する機能を有している。この機能を実現するため、改善食物決定部４は、過不足算出部４１と、改善メニュー提示部４２とを備えている。
【００５９】
過不足算出部４１は、スコア算出部３１が関連スコアを求める過程で導出した、各食品群ごとのエネルギー調整摂取量に基づき、ウェイト（表１参照）が正の値の食品群のエネルギー調整摂取量が、どの程度過剰であるかを算出する。また、過不足算出部４１は、各食品群ごとのエネルギー調整摂取量に基づき、ウェイトが負の値の食品群のエネルギー調整摂取量が、どの程度不足しているかを算出する。これにより、過不足算出部４１は、エネルギー調整摂取量が過剰である食品群、およびエネルギー調整摂取量が不足している食品群、並びに、食品群ごとの過不足の量を算出する。なお、過不足算出部４１の算出結果を、演算装置１の図示しないモニターに表示してもよい。
【００６０】
改善メニュー提示部４２は、過不足算出部４１によって算出された食品群ごとの過不足の量に基づき、当該過不足の量を補うための改善メニューを決定し、演算装置１の図示しないモニターに表示する機能を有している。記憶部５には、複数種類のメニュー（献立）を含むメニューデータＤ３が保存されており、改善メニュー提示部４２は、食品群ごとの過不足の量を補うために最適なメニューを、メニューデータＤ３から選択する。これにより、改善メニュー提示部４２は、メタボリック症候群のリスクを低減するための改善メニューを、対象者に提示することができる。
【００６１】
なお、改善メニュー提示部４２は、メタボリック症候群のリスクを低減させる食物の内容を提示するものであれば特に限定されず、例えば、メタボリック症候群のリスクを低減するために摂取すべき食品群およびその摂取量を提示するものであってもよい。
【００６２】
以上のように、本実施形態に係る演算装置１は、対象者のメタボリック症候群のリスクを判定し、さらに、メタボリック症候群の予防又は改善のための食物を提示することができる。続いて、本発明のリスクの判定方法の一実施形態について説明する。
【００６３】
２．疾患のリスクの判定方法、および予防又は改善のための食物の決定方法
図２に示すように、本発明に係る疾患のリスクの判定方法は、対象者が摂取した食品の種類と摂取量から、対象者の食品摂取傾向を決定する工程（傾向決定ステップＳ１）と、及び食品摂取傾向に基づいて、当該対象者の疾患のリスクを判定する工程（判定ステップＳ２）とを備える。さらに、本発明の疾患の予防又は改善のための食物の決定方法は、本発明に係る疾患のリスクの判定方法において、前記リスクが高いと判定された場合に（Ｓ３においてＹＥＳ）、前記食品摂取傾向に基づいて、前記リスクを低減させる食物の内容を決定する工程（改善食物決定ステップＳ４）を備える。
【００６４】
１−１．傾向決定ステップ
本実施形態において、傾向決定ステップＳ１は、対象者が摂取した食品を所定の食品群に分類する工程（分類ステップ）と、分類された各食品群ごとの摂取量を算出する工程（摂取量算出ステップ）とを備える。
【００６５】
分類ステップでは、まず、対象者が摂取した食品の種類と摂取量を把握するために、対象者が摂取した食事に関する情報を取得する。対象者が摂取した食事に関する情報を取得する方法は、情報を取得できる限り特に制限されないが、対象者又は対象者と面接を行った者が所定の調査票に記録する方法が挙げられる。
【００６６】
所定の調査票は、少なくとも食事の献立、食品、その摂取量を記録できる限り特に制限されず、紙媒体であってもよい。例えば、厚生労働省の食物摂取状況調査表、及び市販されている調査票等が挙げられる。また、本発明の方法を図１に示す演算装置１によって行う場合は、調査票は、食物摂取頻度調査FFQg（建帛社）等の電子ファイルであってもよい。この場合、対象者は、摂取した食事に関する情報を、入力装置を使用して演算装置１に入力し、調査票データＤ１として記録する。
【００６７】
続いて、分類ステップでは、摂取した食事に関する情報から、対象者が摂取した食品を所定の食品群に分類する。分類処理は、上述のように、演算装置１を用いて行ってもよいし、手計算等の他の方法によって行ってもよい。具体的な処理内容は、演算装置１の分類部２１の処理内容と同様であるので、詳しい説明は省略する。
【００６８】
続いて、摂取量算出ステップにおいて、分類された各食品群ごとの摂取量を算出する（摂取量算出ステップ）。摂取量の算出処理も、手計算によって行ってもよいし、上述のように、演算装置１を用いて行ってもよい。具体的な処理内容は、演算装置１の摂取量算出部２２の処理内容と同様であるので、詳しい説明は省略する。また、上記の分類ステップおよび摂取量算出ステップの少なくともいずれかは、例えば、対象者が摂取した食品の写真を対象者等が撮影し、写真に基づいて、対象者または対象者以外の他人（管理栄養士など）が調査票への記録、食品群への分類、摂取量の算出を行ってもよい。あるいは、写真の撮影から撮像画像の取り込み、調査票への記録、食品群への分類、摂取量の算出までの一連の処理を、演算装置自身が行ってもよい。
【００６９】
以上のように、傾向決定ステップＳ１では、対象者が摂取した食品の種類と摂取量から、対象者が摂取した所定の食品群ごとの摂取量を食品摂取傾向として決定する。
【００７０】
２−２．判定ステップ
次に、判定ステップＳ２では、傾向決定ステップＳ１で取得された食品摂取傾向に基づいて、対象者がメタボリック症候群を発症するリスクを有しているかどうかを判定する。本実施形態において、判定ステップＳ２は、前記各食品群ごとの摂取量、および前記各食品群のメタボリック症候群への影響度に基づいて、前記食品摂取傾向のメタボリック症候群との関連度を示すスコアを算出する工程（スコア算出ステップ）と、前記スコアに基づいて、前記リスクを判定する工程（リスク判定ステップ）とを備える。
【００７１】
本発明の方法を図１に示す演算装置１によって行う場合は、スコア算出ステップにおける算出処理、および、リスク判定ステップにおける判定処理は、それぞれ図１に示すスコア算出部３１およびリスク判定部３２による各処理内容と同様であるので、詳しい説明は省略する。なお、これらの処理は手計算等の他の方法によって行ってもよい。
【００７２】
以上のように、判定ステップＳ２では、対象者がメタボリック症候群を発症するリスクを有しているかどうかを判定する。
【００７３】
２−３．改善食物決定ステップ
判定ステップＳ２において、対象者のメタボリック症候群のリスクが高いと判定された場合に（Ｓ３においてＹＥＳ）、本実施形態では、改善食物決定ステップ（Ｓ４）に移行する。改善食物決定ステップＳ４では、対象者の食品摂取傾向に基づいて、前記リスクを低減させる食物の内容を決定する。本発明の方法を図１に示す演算装置１によって行う場合は、改善食物決定ステップにおける決定処理は、図１に示す過不足算出部４１および改善メニュー提示部４２による処理内容と同様であるので、詳しい説明は省略する。なお、これらの処理は、人間（好ましくは、医師、栄養士等の専門家）によって行われてもよい。
【実施例】
【００７４】
次に実施例を挙げて本発明を更に説明するが、本発明はこれらに限定されるものではない。
【００７５】
実施例１：メタボリック症候群に関連する食事パターンの決定
メタボリック症候群を発症しやすい食事パターンを導き出すため、以下のデータを取得した。
【００７６】
（１）評価対象
ａ）対象被験者：
２０１０年度から２０１２年度の疫学調査を受けた徳島県男性労働者（２０−６０歳）１２１８名を評価対象とした。
【００７７】
なお、前記被験者からは、食後受診者、未採血者、測定値欠損者、栄養調査未実施者、又はエネルギー摂取量８００kcal未満又は４０００kcal以上の者を除外した。
【００７８】
また、上記３年間のうち、各人の最初に疫学調査を実施した際得られた食品群別摂取量及びバイオマーカーの測定値を今回の解析に使用した。
【００７９】
対象被験者の中で、メタボリック症候群を有しているのは１１２名であった。なお、メタボリック症候群の診断は、A joint statement of IDF, NHLBI, AHA, World Heart Federation, International Atherosclerosis Society, International Association for the Study of Obesityに基づいて行った。
【００８０】
ｂ）臨床データ
対象者から、血糖値、インスリン濃度、その他の血中のバイオマーカー（アディポネクチン、遊離脂肪酸、中性脂肪、ＨＤＬ−コレステロール（ＨＤＬ−Ｃｈｏｌ．）、インターロイキン−６、インターロイキン−１８、高感度ＣＲＰ等）、生活習慣（栄養素摂取量、食品群摂取量、日常生活の活動度）、バックグラウンド（性別、年齢、薬剤使用歴、既往歴、家族歴、飲酒習慣、喫煙習慣等）、身体計測（身長、体重、臍上腹囲、ヒップ周囲、体脂肪率、血圧等）のデータを取得した。また、１０時間以上の絶食後に採血し、血中のバイオマーカーを測定した。
【００８１】
ｃ）食品群別摂取量の評価
食物摂取頻度調査FFQｇ（建帛社）を用いて被験者の食習慣を評価し、穀類、芋類、緑黄色野菜、その他野菜、海藻類、豆類、魚介類、肉類、卵類、乳類、果実類、菓子類、嗜好飲料、砂糖類、種実類、油脂類、調味料香辛料類の食品群別摂取量を求めた。
【００８２】
この食品群別の摂取量は、調査時に、被験者が過去１〜２ヶ月に摂取した食事を思いおこし、一週間の平均的な摂取量を入力した。
【００８３】
（２）統計解析
今回の食品群別摂取量から、メタボリック症候群発症と関連する食事パターン（すなわち、食事パターンの線形関数）を導き出すため、予測変数を、穀類、芋類、緑黄色野菜、その他野菜、海藻類、豆類、魚介類、肉類、卵類、乳類、果実類、菓子類、嗜好飲料、砂糖類、種実類、油脂類、調味料香辛料類の各食品群とし、応答変数をメタボリック症候群と関連するバイオマーカーとして従来報告されている、臍上腹囲、中性脂肪、HDLコレステロール、最高血圧、血糖、アディポネクチン、高感度CRPとして、縮小ランク回帰モデル（a reduced rank regression:RRR）を使い、食事パターンの抽出を行った。RRRによる食事パターンの抽出の解析（非特許文献７を参照）は、SASで行った。
【００８４】
その結果、表２に示す７つの食事パターンが抽出された。
【００８５】
【表２】
2017084142.tif 000004
【００８６】
次に、上記７つの食事パターンの因子負荷量を表３に示す。
【００８７】
【表３】
2017084142.tif 000005
【００８８】
この表において、因子負荷量の絶対値が0.2より大きい場合には、その食事パターンと強い正相関又は負相関がある、つまりその食事パターンにおいて後述する食事パターンスコアを変動させる強い軸であるといえる。
【００８９】
さらに、上記７つの食事パターンのそれぞれと、各バイオマーカーの値の相関関係を検定するため、ピアソンの相関係数を求めた。その結果を表４に示す。
【００９０】
【表４】
2017084142.tif 000006
【００９１】
表４に示されるように、食事パターン１は、臍上腹囲、中性脂肪、最高血圧、血糖値、及び高感度ＣＲＰと正相関を示し、ＨＤＬ−Ｃｈｏｌ．アディポネクチンと負相関を示し、従来報告されているメタボリック症候群と関連するバイオマーカーとの相関関係を反映していた。また、食事パターン１は、ＨＤＬ−Ｃｈｏｌ．及び高感度ＣＲＰをのぞき、ｐ＜０．０５を示し、統計学的にもメタボリック症候群と関連するバイオマーカーとの間に有意な相関関係があることが示された。
【００９２】
表５に、食事パターン１についてRRRで求められたウェイトを示す。
【００９３】
【表５】
2017084142.tif 000007
【００９４】
実施例２：食事パターンとメタボリック症候群の関係の検証
実施例１より、メタボリック症候群に関連するバイオマーカーの値の変動を最もよく説明できる食事パターンとして、穀類、卵類、種実類、油脂類、調味料香辛料類の摂取量が多く、乳類、菓子類の摂取量が少ない食事パターンが抽出された。
【００９５】
次に、実施例１のRRRで求められた各被験者の関連スコアと、前記関連スコアの算出方法にしたがって、又はSASのPLS procedure（method RRR）によって求めた各被験者の関連スコアについて、メタボリック症候群との関係を求めた。解析はSASで行った。
【００９６】
次に求めた関連スコアを値が低い方から並べ、10分位に分けた。その結果を表６に示す。各分位のスコア、バイオマーカーの値は表６に示したとおりである。
【００９７】
【表６】
2017084142.tif 000008
【００９８】
次に、RRRで求められた関連スコアの分位に基づいて、各分位の最尤推定値とオッズ比をロジスティック回帰分析により求めた。
【００９９】
表７は、第１分位に対して他の各分位の解析を行った結果である。
【０１００】
【表７】
2017084142.tif 000009
【０１０１】
この結果、第1分位に対する第10分位の最尤推定値は0.7453であった。
【０１０２】
次に第1分位に対する各分位のオッズ比を表８に示す。
【０１０３】
【表８】
2017084142.tif 000010
【０１０４】
この結果、表８に示すように、第1分位に対する第10分位のオッズ比は2.107であり、他の分位よりも高かった。
【０１０５】
さらに、第１〜９分位に対する第10分位の最尤推定値とオッズ比をロジスティック回帰分析により求めた。その結果を表９に示す。
【０１０６】
【表９】
2017084142.tif 000011
【０１０７】
この結果、第１〜９分位に対する第10分位の最尤推定値は0.7439であった。
【０１０８】
次に第１〜９分位に対する第10分位のオッズ比を表１０及び図３に示す。
【０１０９】
【表１０】
2017084142.tif 000012
【０１１０】
表１０および図３に示されるように、第1〜第9分位に対する第10分位のオッズ比は、2．104であり、第10分位に属する被験者は、第１分位〜第９分位に属する被験者と比較して、メタボリック症候群を有するオッズが２倍高いことが示された。そして、今回導き出された関連スコアを小さくする食事パターンつまり、穀類、卵類、種実類、油脂類、調味料香辛料類が少なく、乳類、菓子類が多いような食事の特徴がメタボリック症候群の予防に関連することが示された。
【符号の説明】
【０１１１】
１    演算装置
２    傾向決定部
２１  分類部
２２  摂取量算出部
３    判定部
３１  スコア算出部
３２  リスク判定部
４    改善食物決定部
４１  過不足算出部
４２  改善メニュー提示部
５    記憶部
Ｄ１  調査票データ
Ｄ２  重みデータ
Ｄ３  メニューデータ
【図１】
2017084142.tif 000013
【図２】
2017084142.tif 000014
【図３】
2017084142.tif 000015
【図４−１】
2017084142.tif 000016
【図４−２】
2017084142.tif 000017
【図４−３】
2017084142.tif 000018
【図４−４】
2017084142.tif 000019
【図４−５】
2017084142.tif 000020
【図４−６】
2017084142.tif 000021