立石科学技術振興財団

助成研究成果集(第26号) 2017

人の測定値を元に個人最適化された助言を行うシステム構築のための二次指標の開発
Development of the secondary index for personalised advice based on measurement value from human2161021

研究代表者

九州大学基幹教育院准教授

眞﨑義憲[研究の内容，成果］[研 究 の 目 的]
生活習慣病予防は我が国の医療・福祉にとっ【方法】て喫緊の課題であり，2008 年からは特定健康

九州大学の教職員対象生活習慣改善プログラ診査・特定保健指導が開始された。特定保健指ムでは，3ヶ月間の保健指導による介入を行っ導は，一定の成果はあげているものの，ドロッており，これまでに 1 週間ごとの面談プログラプアウトなど現時点でも課題は残っている。生ムと 1ヶ月ごとの面談と自己測定を行うプログ

活習慣を改善させるためには，その対象者本人

ラムの 2 種類を展開してきた。に行動変容を起こさせ､維持させることが重要

上記二つのプログラムの面談記録，測定記録である。対象者本人に行動変容を起こさせるにから，参加者の特性を明らかにする二次指標のは，対象者自身が自分の生活習慣の特徴に自ら創出を行う。研究の限界として，上記のプログ気づき，修正の必要性を認識することが必要とラムは，医学研究目的での実施ではなく教職員なる。そのため，生活習慣改善指導においては，への福利厚生の一環で行われているため，介入対象者の環境や性格をふまえた上での指導が必期間の統制，面談や記録の義務化も行うことが要不可欠だが，生活習慣改善指導時のみの面談できないことがある。また，歩数記録や体重記時の対話だけでは，日常生活やモチベーション録を行う際にも，貸し出しを希望しない場合はの把握は極めて困難であり，そのことが生活習参加者本人が所有しているデバイスを使用する

慣改善指導の実効性が低くなる要因の一つと考ことになる。

えられる。

1 ) 生活習慣改善 (行動変容) に影響をあたえる心

現状では，対象者の環境，性格，行動パター

理・行動因子の抽出

ンの把握は，専門職が経験的に判断するか，問診・質問紙回答で把握するしかない。

2011 年以前の本学のプログラム参加者の面談記録には，対象者本人の態度を示す記録が存

そこで，本研究では歩数記録値および体重記在しなかった。そのため，2012 年から 2015 年

録値から，生活習慣改善や性格，行動パターンにかけての面談時記録を解析に使用した。また，を示すと考えられる導き出される二次指標の創面談記録は，会話記録の形をとっておらず，参出を目標とする。これらの指標は個人最適化に加者のコメントや保健師からの指導，測定記録つながる判断材料となりうる二次指標となるとなどが文章ではなく単語として記載されていた。

期待される。

テキストマイニングを行う前段階の集約化が困― 1 ―立石科学技術振興財団

難であったため，記録からのテキストマイニン

表1
性別
男性
女性

グは困難となった。本学のプログラムでは，参加者への支援として，共感的支援，評価的支援

人数8152

対象者特性
年齢 (歳)
47.17±11.25
44.85±8.90BMI (kg/m 2)
22.29±2.30
21.83±2.46

情報的支援，道具的支援の 4 つの支援を柱に実施している。テキストマイニングにより参加者データのある 35 名を対象とした。の心理・行動因子を抽出することが困難となっ1 ) 参加者への支援の評価たため，個々の対象者に対して，保健師がどの介入終了時の支援の比率の高さで群分けを行ように 4 つの支援を展開したかを保健指導経験

い，それぞれの支援の多寡による介入後 1 年時

者 3 名が面談記録から評価し，テキストマイニの体重，BMI 値の平均値の差を検証するためングに変わる面談時の参加者の態度を示す指標に，各支援における群を独立変数とし，従属変とした。

数を体重・BMI 値の変化量および率として対2 ) 測定記録から個人の特性を明らかにする二次指応のない一要因の分散解析を行ったが，条件による主効果は有意であると言えなかった。

標の創出

面談記録からのテキストマイニングによる心介入終了時および介入後 1 年時点での体重減

理・行動因子の抽出ではないため，二次指標の少率 3 % を基準として 2 群に分け，2 群間で介創出にあたっては，アプローチを変更し，介入入期間中の支援および歩数記録率について差が期間中の測定記録から算出される指標を開発しあるか検証するために，対応のない t 検定をて，その指標による群分けによって 1 年後の体行った。その結果，介入終了時の群分けの結果重の平均値について検討を行うこととした。

では，歩数記録率は (t(130)=25.92, p<0.01)，

生活習慣改善支援プログラム参加者における評価比率は (t(102)=0.002, p<0.05)，情報比

介入期間の歩数記録および体重記録に基づき，率は (t(102)=0.472, p<0.05)，面接頻度指数

介入期間終了時，介入後 1 年の体重減量とそのは (t(131)=0.052, p<0.05) で，平均値間に有維持，および指導時の支援の種類について検討意な差が認められた。体重減少があまり認めらを行った。

れなかった群において，面接頻度自体は高いが，検討にあたり，歩数計記録および体重記録から算出される指標を作成し解析に使用した。

評価されることは低く，情報提供を受けているという参加者像が考えられる。介入終了時の結歩数記録を用いて身体活動量の評価を行う際

果では，歩数記録率は (t(130)=28.72, p<0.01)，には，歩数計を装着すること自体が本人のモチ評価比率は (t(102)=0.131, p<0.05)，情報比ベーションとなるとことが知られている。本研

率は (t(102)=2.45, p<0.05)，面接時間あたり究の予備解析でも，その傾向は顕著に認められ支援指摘は (t(131)=0.016, p<0.01) で平均値たため，歩数記録に基づく解析には連続して歩間に有意な差が認められた。情報的支援と評価数を記録していない者は除外することにした。

的支援については，3ヶ月時の群分けと同様の結果であるが，1 年後の群分けでは体重減少が【成果】みられた群において面接時に受ける支援量が多解析の対象者は，2012〜2015 年の生活習慣かった可能性があり，参加者の態度の違いが推改善支援プログラム参加者のうち，介入終了時察される。

および介入後 1 年のどちらもデータが揃ってい2 ) 体重解析る者で，重複者を除外した表 1 に示す 132 名で，朝と晩の二回体重測定を行った 35 名の解析

歩数解析では，連続して計測していない者を除を実施した。朝と晩の二回測定が減量に有効で外 し，80 名 を 対 象 と し，体 重 解 析 で は 測 定あることは報告されているが，その体重変動な― 2 ―Tateisi Science and Technology Foundation

表2平方和
介入終了時体重変化量

介入後 1 年体重変化量

介入終了時体重変化率

介入後 1 年体重変化率

介入終了時 BMI 変化量

介入後 1 年 BMI 変化量

介入終了時 BMI 変化率

介入後 1 年 BMI 変化率

自由度

平均平方

グループ間
グループ内

52.586
157.7012
32

合計

210.287

34

グループ間
グループ内

71.357527.619

2
32
34

F値

有意確率

26.293
4.928

5.335

0.01

35.67916.488

2.164

0.131

5.996

0.006

2.703

0.082

5.533

0.009

2.315

0.115

合計

598.976

グループ間

107.938

253.969

グループ内

288.032

32

9.001

合計
グループ間

395.97
157.77634
278.888

グループ内

933.769

32

29.18

合計
グループ間

1091.544
4.844

34
2

2.422

グループ内

14.009

32

0.438

合計
グループ間

18.8536.807

34
23.403

グループ内
合計

47.03653.842

32
34

1.47

グループ間
グループ内

107.938
288.03223253.969
9.001

5.996

0.006

34
278.888

2.703

0.082

合計

395.97

グループ間157.776

グループ内
合計
* : p<0.05

933.769
1091.544** : p<0.01

323429.18

どについては明確な基準はない。そこで，本研の中期では，介入終了時の体重変化率 (F(2, 31)

究では参加者全員の測定値を参照値として，各=3.543, P<0.05)，BMI 変 化 率 (F (2, 31) =個人の評価を行うことで解析を実施した。体重3.543, P<0.05)，後期では介入終了時の体重変の記録値およびその記録値から算出される指標

化量 (F(2, 32)=26.293, P<0.05)，体重変化率の平均および標準偏差を求めたうえで，それを(F(2, 32)=5.996, P<0.01)，BMI 変化率 (F(2,基準として群分けを行い，各指標の群を独立変32)=5.996, P<0.01) と同様の所見を認めた。

数，介入終了時および介入後 1 年の体重・BMI

これ以外の指標においては，統計的に有意な所値の変化量および率を従属変数として対応のな見は認められなかった。介入期間の初期では平い一要因の分散分析を行った結果，指標の一つ均値の群間差に統計的に有意な主効果を認めず，である「晩体重移動平均からの増加値の介入期中期および後期の指標では認められている。

間平均値」において，介入終了時の体重・BMI

3 ) 歩数解析値の変化量および率の平均値の差に統計的に有体重解析と同様に，歩数記録値およびその記意な主効果が認められた (表 2)。Bonferroni

録値から算出される指標の平均および標準偏差の検定による多重比較の結果，「晩体重移動平を求めたうえで，それを基準として群分けを行均からの増加値の介入期間平均値」の全体平均

い，各指標の群を独立変数，介入終了時および値から 0.5 SD 以上高い群の体重・BMI 値の変

介入後 1 年の体重・BMI 値の変化量および率化量および率の平均値は，他の 2 群よりも有意を従属変数として対応のない一要因の分散分析に高いことが判明した。

を行った結果，指標の一つである「介入早期の介入終了後 1 年の結果では平均値の群間差に体重移動平均と歩数の差の標準偏差」において，統計的に有意な主効果は認められなかった。介入

介入終了時および介入後 1 年の体重・BMI 値― 3 ―立石科学技術振興財団

表3平方和

自由度

平均平方

グループ間

40.276322.232277

合計

362.508

79

グループ間
グループ内

87.107595.406277

合計

682.51479

グループ間

90.083

介入終了時体重変化率

グループ内
合計

597.781687.864

グループ間

196.01298.005

介入後 1 年体重変化率

グループ内
合計

1042.759
1238.769

777913.542

グループ間

3.906

2

1.953

介入終了時 BMI 変化量

グループ内

28.715

77

0.373

合計

32.621

79

グループ間
グループ内

8.585
53.083

277

合計
グループ間

61.66890.083

79
2

グループ内
合計

597.781687.864

77
79

7.763

グループ間
グループ内
合計

196.011042.759
1238.769277
79

98.00513.542

介入終了時体重変化量

介入後 1 年体重変化量

介入後 1 年 BMI 変化量

介入終了時 BMI 変化率

介入後 1 年 BMI 変化率* : p<0.05

F値

有意確率

20.138
4.185

4.812

0.011*

43.554
7.733

5.633

0.005**

245.0415.802

0.004**

7779

7.763
7.237

0.001**

5.237

0.007**

4.2920.689

6.227

0.003**

45.0415.8020.004**

7.237

0.001**** : p<0.01の変化量および率の平均値の差に統計的に有意加者のモチベーションや行動パターン，性格なな主効果が認められた (表 3)。

どを日々の測定記録と保健指導記録から類推す

Bonferroni の検定の多重比較の結果，「介入るために必要な二次指標を創出することを目的早期の体重移動平均と歩数の差の標準偏差」のとしていた。歩数や体重の記録があることが前全体平均値から 0.5 SD 未満の群も体重・BMI提の研究であるため，欠損値が多い参加者の値の変化量および率の平均値は，介入終了時にデータは解析に使用できず，結果として小規模

ついては，0.5 SD 以上高い群より，介入後 1のデータでの解析となった。また，保健指導記

年では他の 2 群よりも有意に低いことが判明し録も，記録の実施方法に保健師ごとに異なるたた。

め，どのような支援が必要な参加者であったか

この指標以外の指標においては，統計的に有というアプローチでの解析にとどまった。
今回の解析で，統計的に有意な所見を得られ意な所見は認められなかった。

なかった指標のうち，小規模な解析であったた
めにそのような結果になったと考えられるもの[今後の研究の方向，課題］

が見受けられた。今後は，参加者に測定を強く歩数や体重という比較的容易に測定できる測定値を介入中に測定することによって，介入前促すとともに参加者数の増加をはかり，解析を進めたい。

後の体重や BMI の変化をある程度推定するこ歩数だけではなく，活動量と消費カロリーがとができる可能性が示唆できたことは，本研究算出できるデバイスを用いた解析を行うことで，の成果であると考える。

本研究の精度があがると考えられる。

本研究では，生活習慣改善支援プログラム参― 4 ―今回は介入例での解析であったが今後は，介Tateisi Science and Technology Foundation

入のない対照となる自然経過の参加者データをを検証するとともに，例数を増やしてさらなる取得する検討を行いたい。

維持指標の検索も続ける。

歩数計の装着や体重を毎日測定するという行動自体が，参加者の行動を規定する可能性を排［成果の発表，論文等］除するためと，対照群の獲得のためにも本人が今井知美，戸田美紀子，松園美貴，松本桃子，田中朋

自覚せずに歩数や体重などを取得できるよう環子，三谷梨沙，宮川ミチコ，池本恵美，河野里奈，境を作ることも重要と思われる。現在，歩数計

五島由乃，武吉ひとみ，山川直子，野中奈月，眞崎などの装着を負担無くできるようにする検討を開始している。

義憲，一宮厚，“職員を対象とした健康支援プログ
ラムの改善の試み ―― 変更前後の検討 ――，”第54 回全国大学保健管理研究集会，大阪市，10/5-6,

今後も解析を続け，今回の二次指標の妥当性― 5 ―2016