厚生労働行政推進調査事業費補助金（循環器疾患・糖尿病等生活習慣病対策総合研究事業）
分担研究報告書

健康寿命の算定・評価と延伸可能性の予測に関する研究－予測方法と延伸可能性－
研究分担者 橋本 修二 藤田医科大学医学部 衛生学講座・教授
研究要旨
健康寿命の算定方法と推移の評価方法を検討し、2010～2019 年の推移に適用するとともに、予測方法と延伸可能性を検討し、中長期的な予測を試みることを目的とした。本年度は 3 年計画の 2年目として、「日常生活に制限のない期間の平均」（健康寿命）の将来の予測方法と延伸可能性を、昨年度の算定方法と推移の評価方法の検討結果を基礎として検討した。健康寿命の予測方法
としては、死亡率と不健康割合の予測値から Sullivan 法で算定する方法と定めた。死亡率と不健康割合の予測方法として、外挿法とシナリオに基づく方法を提示した。2017～2026 年における健康寿命をいくつかの仮定の下で見積もり、その結果から健康寿命の一定範囲の延伸可能性が示唆された。
研究協力者

Ｂ．研究方法川戸美由紀 藤田医科大学医学部衛生学講座

1. 健康寿命の過去の推移の分析

尾島 俊之 浜松医科大学健康社会医学講座

死亡率、不健康割合、健康寿命と不健康寿
命について、性別に、2010～2016 年の変化とＡ．研究目的

その内訳を算定した。不健康割合は日常生活分担研究課題「健康寿命の算定・評価と延に制限のある者の割合とした。内訳として、

伸可能性の予測に関する研究」の研究目的と悪性新生物、虚血性心疾患、脳血管疾患（以しては、健康寿命の算定方法と推移の評価方下、3 疾患と呼ぶ）とその他の死亡、および、法を検討し、2010～2019 年の推移を算定・評3 疾患の受療、その他の受療と受療なしとした。

価するとともに、将来の予測方法を検討し、受療状況は通院の有無とその傷病とした。

疾病リスクの低減に伴う延伸可能性をシミュ

2010・2013・2016 年の死亡率を人口動態統計レーションし、中長期的な予測を試みることから、不健康割合と有病状況を昨年度に作成とした。2019～2021 年度の 3 年計画とし、2019

した国民生活基礎調査の集計結果表から得た。

年度は初年度の研究として、健康寿命の算定

年齢調整死亡率と年齢調整不健康割合につ方法とその推移の評価方法の検討を完了した。 いて、2016 年推計人口を基準人口として計算
本年度は 2 年目の研究として、健康寿命の将した。健康寿命と不健康寿命は年齢階級別の来の予測方法と延伸可能性を検討した。健康死亡率と不健康割合から Sullivan 法で算定し日本 21（第二次）とその後の計画への利用をた。年齢階級は 0～4 歳、5～9 歳、・・・、85想定して、「日常生活に制限のない期間の平歳以上とした。

均」と「日常生活に制限のある期間の平均」を用いた。以下、それぞれを健康寿命と不健康寿命を呼ぶ。

2．健康寿命の将来の予測方法
健康寿命の将来の予測方法について、昨年- 52 -

度の算定方法と推移の評価方法の検討結果を4 つのシナリオごとに、2017～2026 年の集団全基礎として定めた。また、その予測で用いる

体の年齢階級別不健康割合を算定した。

将来の死亡率と不健康割合について、それぞれの予測方法を具体的に整理した。

（倫理面への配慮）
本研究では、個人情報を含まない既存の統3. 健康寿命の延伸可能性の検討
健康寿命と不健康寿命の 2016～2026 年の変計資料のみを用いるため、個人情報保護に関係する問題は生じない。

化について、性別に見積もりを試みた。2017～2026 年の死亡率と不健康割合の予測値を、Ｃ．研究結果外挿法とシナリオに基づく方法で試算した。

1. 健康寿命の過去の推移の分析

死亡率の予測値の試算において、性別と前

図 1 に、死亡率と不健康割合の 2010～2016

述の 4 死因ごとに、死亡率の 1 年あたり変化比年の変化とその内訳を示す。2010～2016 年にが 2010～2026 年の期間と年齢階級で一定と仮おいて、年齢調整死亡率は男性で人口 10 万対定した。外挿法では、2017～2026 年の年齢階139（2010 年値の 11％）と女性で 65（同 6％）

級別死亡率の予測値を、2010 年と 2016 年の年低下した。その低下において、3 疾患の低下が齢階級別死亡率から算定した。シナリオに基男性で 66％と女性で 95％を占めた。2010～

づく方法では、悪性新生物、虚血性心疾患と2016 年において、年齢調整不健康割合は男性

脳血管疾患による 2017～2026 年の年齢階級別が人口 10 万対 1054（2010 年値の 9％）と女性死亡率の予測値を、健康日本 21（第二次）のが 933（同 6％）低下した。その低下において、現状値と目標値から算定した。その他の死因受療なしによる低下が男性で 34％と女性で 32による年齢階級別死亡率の予測値は、外挿法％を占めた。

によるものと同じと仮定した。

図 2 に、健康寿命と不健康寿命の 2010～2016

不健康割合の予測値の試算において、性別年の変化とその内訳を示す。2010～2016 年にと前述の 3 つの有病状況ごとに、有病率と不健おいて、健康寿命は男性で 1.72 年と女性で康割合の 1 年あたり変化比が 2010～2026 年の1.18 年延伸した。その延伸において、3 疾患の期間と年齢階級で一定と仮定した。外挿法で死亡率の低下が男性で 27％と女性で 26％、3 疾

は、3 疾患の受療と 3 疾患以外の受療ごとに、患の受療による不健康割合の低下が男性で 122017～2026 年の年齢階級別有病率の予測値を、 ％と女性で 12％、受療なしによる不健康割合
2010 年と 2016 年の年齢階級別有病率から算定の低下が男性で 16％と女性で 22％を占めた。

した。3 つの有病状況ごとに、2017～2026 年の2010～2016 年において、不健康寿命は男性で年齢階級別不健康割合の予測値を、2010 年と-0.38 年と女性で-0.43 年短縮した。その変化2016 年の年齢階級別不健康割合から算定した。 において、3 疾患の死亡と 3 疾患以外の死亡のこれらを用いて、2017～2026 年の集団全体の変化が延伸方向に、3 疾患の受療、3 疾患以外年齢階級別不健康割合を算定した。シナリオの受療と受療なしによる不健康割合の変化がに基づく方法では、Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄの 4 つのシ短縮方向に関連した。

ナリオを想定した。不健康割合の予測値について、シナリオＡでは変化比が外挿法と同じ、 2．健康寿命の将来の予測方法
シナリオＢでは外挿法の変化比の 0.95 倍、シ

表 1 に、健康寿命の予測方法を示す。ここでナリオＣでは外挿法の変化比の 1.05 倍とし、は、予測指標として「日常生活に制限のないシナリオＤでは変化比が 1（変化なし）とした。 期間の平均」、予測集団として全国の性別、- 53 -

予測期間として 2020～2040 年と定めた。予測例示した。

方法としては、死亡率と不健康割合の予測値

表 3 に、不健康割合の予測方法を示す。予を用いて Sullivan 法で算定することとした。

測指標としては、有病状況、性別、年齢階級

表 2 に、死亡率の予測方法を示す。予測指標ごとの有病率と不健康割合とした。有病状況

としては、死因、性別、年齢階級ごとの死亡としては、受療なし、受療あり（悪性新生率とした。死因は悪性新生物、虚血性心疾患、 物、虚血性心疾患、脳血管疾患、その他など脳血管疾患、その他などであった。予測方法の別）とした。予測方法としては、外挿法ととしては、外挿法とシナリオに基づく方法をシナリオに基づく方法を例示した。

図 1. 死亡率と不健康割合の 2010～2016 年の変化とその内訳

図 2. 健康寿命と不健康寿命の 2010～2016 年の変化とその内訳- 54 -

表 1. 健康寿命の予測方法
対象：

予測指標としては、日常生活に制限のない期間の平均とする。
予測集団としては、全国の性別とする。
予測期間としては、2020～2040年とする。

方法：

予測方法としては、死亡率と不健康割合を予測し、死亡率と不健康割合の予測値から健康寿命の予測値をSullivan法で算定する。

表 2. 健康寿命の予測における死亡率の予測方法
対象：

予測指標として、死因、性別、年齢階級ごとの死亡率とする。
死因としては、悪性新生物、虚血性心疾患、脳血管疾患、その他などとする。

方法：

予測方法としては、外挿法、シナリオに基づく方法が代表的である。
外挿法としては、指標に年次の関数を仮定し、過去のデータから年次の関数を推定し、それを先に延ばして将来の指標を予測する。
年次の関数としては、一次関数、ロジスティック関数などとする。
過去のデータとしては、2010～2019年などとする。
シナリオに基づく方法としては、将来の指標にシナリオを設定する。シナリオとしては、他の目標設定（悪性新生物、虚血性心疾患、脳血管疾患など）を参考とする。

表 3. 健康寿命の予測における不健康割合の予測方法
対象：

予測指標として、有病状況、性別、年齢階級ごとの有病率と不健康割合とする。有病状況としては、受療なし、受療あり（悪性新生物、虚血性心疾患、脳血管疾患、その他などの別）とする。

方法：

予測方法としては、外挿法、シナリオに基づく方法が代表的である。
外挿法としては、指標に年次の関数を仮定し、過去のデータから年次の関数を推定し、それを先に延ばして将来の指標を予測する。
年次の関数としては、一次関数、ロジスティック関数などとする。
過去のデータとしては、2010・2013・2016・2019年などとする。
シナリオに基づく方法としては、将来の指標にシナリオを設定する。シナリオとしては、他の目標設定（生活習慣、および、悪性新生物、虚血性心疾患、脳血管疾患など）を参考とする。

- 55 -

3. 健康寿命の延伸可能性の検討
表 4 と表 5 に、死亡率と不健康割合の予測値を示す。2016～2026 年の死亡率の変化として、集団全体の 10 年間の変化比をみると、外挿法
では男性で 0.83 と女性で 0.92、シナリオに基づく方法では男性で 0.84 と女性で 0.93 であった。2016～2026 年の不健康割合の変化として、集団全体の 10 年間の変化比をみると、外挿法
では男性で 0.86 と女性で 0.90、シナリオＡ～Ｄでは男性で 0.82～1.00 と女性で 0.85～1.00であった。
図 3 に、健康寿命の 2016～2026 年の変化を予測方法が外挿法では男性が 2.62 年と女性が1.77 年であり、死亡率と不健康割合の予測方法がシナリオＡＢＣでは男性で 2.09～2.91 年と女性で 1.21～2.36 年、シナリオＤ（不健康割合が変化なし）では男性で 1.20 年と女性で0.51 年であった。
図 4 に、不健康寿命の 2016～2026 年の変化を示す。2016～2026 年の不健康寿命の変化として 10 年間の差をみると、死亡率と不健康割合の予測方法が外挿法では男性で-0.55 年と女性で-0.83 年であり、死亡率と不健康割合の予測方法がシナリオＡＢＣでは男性で-0.20～-示す。2016～2026 年の健康寿命の変化として10 年間の差をみると、死亡率と不健康割合の1.02 年と女性で-0.30～-1.45 年、シナリオＤ
では男性で 0.69 年と女性で 0.40 年であった。

表 4. 死亡率の予測値
2016～2026年の死亡率の変化
悪性新生物 虚血性心疾患 脳血管疾患
男性
女性

3疾患以外

全体

外挿法

0.835

0.689

0.576

0.881

0.831

シナリオ

0.769

0.883

0.865

0.881

0.843

外挿法

0.924

0.585

0.599

0.991

0.920

シナリオ

0.769

0.912

0.931

0.991

0.928

表 5. 不健康割合の予測値
2016～2026年の有病率の変化

2016～2026年の不健康割合の変化

3疾患

3疾患以外の傷病

3疾患

0.902

1.000

0.888

0.899

0.732

0.864

シナリオＡ（外挿法と同じ）

-

-

0.888

0.899

0.732

0.864

シナリオＢ（外挿法の0.95倍）

-

-

0.844

0.8540.695

0.821

シナリオＣ（外挿法の1.05倍）

-

-

0.932

0.944

0.769

0.907

シナリオＤ（変化なし）

-

-

1.000

1.000

1.000

1.000

0.863

0.961

0.975

0.951

0.769

0.899

シナリオＡ（外挿法と同じ）

-

-

0.975

0.951

0.769

0.899

シナリオＢ（外挿法の0.95倍）

-

-

0.926

0.903

0.731

0.854

シナリオＣ（外挿法の1.05倍）

-

-

1.024

0.999

0.807

0.944

シナリオＤ（変化なし）

-

-

1.000

1.000

1.000

1.000

男性 外挿法女性 外挿法3疾患：悪性新生物、虚血性心疾患、脳血管疾患。

3疾患以外傷病なしの傷病全体「-」：外挿法と同じ。

- 56 -

図 3. 健康寿命の予測値：2016～2026 年の変化図 4. 不健康寿命の予測値：2016～2026 年の変化

Ｄ．考 察
「日常生活に制限のない期間の平均」は最は、この指標について、将来の予測方法と延伸可能性を検討した。

も代表的な健康寿命の指標である。「健康日検討の準備として、健康寿命の過去の推移

本 21（第二次）」では目標達成状況の評価指を分析した。2010～2016 年の死亡率の変化に標として、最終評価に利用されると思われる。

対しては、悪性新生物、虚血性心疾患と脳血また、その後の計画でも、同様に主要な評価管疾患の死亡率の変化の影響が大きかった。

指標の 1 つとして利用されるであろう。ここで不健康割合の変化に対しては、3 疾患の受療、- 57 -

3 疾患以外の受療とともに、受療なしの変化の法は簡易的なものとみなされる。それに伴っ影響が大きかった。また、健康寿命と不健康て、健康寿命と不健康寿命の見積もり結果は寿命の変化に対して、これらの死亡率や不健正確なものではない。一方で、将来の健康寿康割合の変化の影響が大きかった。3 疾患以外命について、その見積もり結果から、一定範の傷病について、死亡率の変化の将来予測で囲の延伸可能性を有することが示唆されたとはあまり必要性が大きくないように思われるみることができよう。

が、不健康割合の変化の将来予測では、認知以上、3 年計画の 2 年目研究として、健康寿症や関節症などの受療を取り上げることが重命の将来の予測方法と延伸可能性を検討した。

要かもしれない。

当初の計画に従って、おおよそ研究が進んで健康寿命の予測方法としては、様々な方法いると考えられた。

を考えることができる。「日常生活に制限のない期間の平均」の予測方法としては、そのＥ．結 論算定方法と同様に、死亡率と不健康割合の予

健康寿命の予測方法としては、死亡率と不測値から Sullivan 法で算定する方法が自然と健康割合の予測値から Sullivan 法で算定する考えられる。死亡率と不健康割合の予測方法

方法と定めた。死亡率と不健康割合の予測方

としては、外挿法とシナリオに基づく方法が法として、外挿法とシナリオに基づく方法を代表的であり、それらを例示した。外挿法で提示した。2016～2026 年における健康寿命をは、仮定する年次の関数、利用するデータのいくつかの仮定の下で見積もり、その結果か期間（2010～2019 年など）を具体的に定める。

ら健康寿命の一定範囲の延伸可能性が示唆さシナリオに基づく方法では、健康日本 21（第れた。

二次）とその後の計画を想定すると、他の目標設定を参考とすることが大切と思われる。

Ｆ．研究発表将来の死亡率と不健康割合の変化については、

１．論文発表様々な要因が関係することから、そのシナリなし

オの設定には他の様々な目標設定との複雑な２．学会発表関係を考慮する必要があると考えられる。

なし

健康寿命の延伸可能性の検討として、2017～2026 年の健康寿命と不健康寿命を、いくつＧ．知的財産権の出願・登録状況かの仮定の下で、見積もりを試みた。死亡率

１．特許取得と不健康割合の低下傾向がある程度継続するなしと仮定すれば、2016～2026 年の 10 年間におい２．実用新案登録て、健康寿命は男性で 2.6 年程度と女性で 1.8なし年程度延伸すると見積もられた。また、死亡３．その他率と不健康割合の低下傾向に、ある程度の変なし化が生じても、健康寿命の延伸傾向が極端に変化しないと見積もられた。これらの見積もりはあくまでも試みである。仮定の適切性には疑問があり、また、死亡率と不健康割合の予測に適用した外挿法とシナリオに基づく方- 58 -