名古屋学芸大学健康･栄養研究所年報

第15号

2023年

《原著》

和食スコアを構成する食品群と低骨密度率および60歳以上の骨密度との関連―10年間の国際比較研究
1, 2）

2, 3）

2, 4）

2, 5）

6, 7）

阿部稚里
、今井具子
、瀬崎彩也子
、宮本恵子
、川瀨文哉
、
2, 8）
2, 9）
6 , 10）
11）
2, 5）
白井禎朗
、眞田正世
、位田文香
、杉原規恵 、本多利枝、
2 , 12）
3）
2, 6）
炭竃優太
、野坂咲耶 、下方浩史
要旨【目的】われわれは以前、伝統的な和食パターンがその後10年間の世界規模での低骨密度率の上昇と60
歳以上の骨密度の低下と関連していることを報告したが、和食スコアを構成する各食品群と低骨密度率や60歳以上の骨密度率との関連については明らかではない。そこで本研究ではさらに解析を進め、
和食スコアを構成する各食品群と低骨密度率および60歳以上の骨密度との関連について、国際データを用いた10年間の縦断解析によって明らかにすることを目的とした。
【方法】先行研究と同様の方法で、国際的なオープンデータベースから各国ごとのデータを取得した。
線形混合モデルを用いて、2009年をベースラインとして共変量で調整した各食品群と低骨密度率および60歳以上の骨密度の10年間の縦断的解析を行った。解析対象は全てのデータが得られた100万人以
上の人口を持つ140カ国であった。
【結果】米および魚介類の食品供給量と低骨密度率の間に有意な正の関連がみられ（β=0.004、
SE=0.002、p<0.05；β=0.021、SE=0.005、p<0.001）、小麦および牛乳・乳製品と低骨密度率の間には有意な負の関連がみられた（β=-0.006、SE=0.002、p<0.001；β=-0.003、SE=0.001、p<0.001）。魚介類および大豆の食品供給量と60歳以上の骨密度の間には有意な負の関連がみられ（β=-0.662、SE=0.197、
p<0.001；β=-4.141、SE=1.775、p<0.05）、小麦、牛乳・乳製品および赤身肉の食品供給量と60歳以上の骨密度の間に有意な正の関連がみられた（β=0.138、SE=0.063、p<0.05；β=0.105、SE=0.025、
p<0.001；β=0.422、SE=0.177、p<0.05）。
【考察】伝統的な和食パターンを構成する食品群の中でも、米、魚介類および大豆の食品供給量の増
加と、小麦、牛乳・乳製品および赤身肉の食品供給量の減少がその後10年間の世界規模での低骨密度率の上昇と60歳以上の骨密度の低下と関連していることが示唆された。
キーワード：骨密度、食品群、FAOSTAT、縦断解析、生態学研究1 ）三重短期大学 食物栄養学科
2 ）名古屋学芸大学健康・栄養研究所
3 ）同志社女子大学大学院 生活科学研究科
4 ）国立がん研究センター がん対策研究所
5 ）名古屋学芸大学 看護学部
6 ）名古屋学芸大学大学院 栄養科学研究科
7 ）JA 愛知県厚生連 足助病院 栄養管理室
8 ）KDDI 総合研究所
9 ）平成医療短期大学 看護学科
10）浜松医科大学医学部附属病院 栄養部11）神奈川県立保健福祉大学 保健福祉学部
12）日本赤十字社愛知医療センター名古屋第一病院

栄養部

21

群）と小麦、牛乳・乳製品、赤身肉（伝統的な【緒言】

和食ではあまり使用されない食品群）の食品供

伝統的な和食は日本人の長寿や非感染性疾患

給量（g/1,000kcal/day）を解析に用いた。こ

発症抑制の要因の一つであると考えられておりれらの食品供給量は、国連食糧農業機関統計部

1-4）、国際データを使用した世界規模での解析にデータベース（FAOSTAT）12）から取得した。

おいても、伝統的な和食パターンを反映させた

FAOSTAT の食糧供給量は生産から消費者に

和食スコアは健康寿命の延伸や非感染性疾患死

届くまでの減少分を除いた量であり、家庭での亡率を抑制する可能性が示されている

消費量を反映していると考えられる12, 13）。

。一

5-8）

方で、和食パターンはカルシウム不足による骨目的変数粗鬆症の懸念があり 9 ）、骨粗鬆症の有病率は、
日本を含むアジアで高いことも報告されてい国別の年齢標準化された低骨密度率（以下、る 。そこで我々は、和食パターンと骨密度と低骨密度率）および60歳以上の年齢標準化されの関連を世界規模で明らかにすることを目的とた骨密度（以下、60歳以上の骨密度）の取得

して国際データを用いた10年間の縦断解析を行方法は既報と同じである11）。データを取得した

い、和食スコアと低骨密度率との間には正の関Global Burden of Disease Study（GBD）は、世連が、和食スコアと60歳以上の骨密度との間に界127ヵ国の国際共同研究として、ワシントン

11）は負の関連が見られたことを以前報告した 。

大学医学部に拠点を置く健康指標研究所が中心

その報告の中で、低骨密度のリスク低下との関となって運営している14）。GBD は世界規模での連が報告されている地中海式等の食事パターン

包括的な疾病負担の研究であり、各疾病の死亡や、牛乳や乳製品などの骨密度に関連する食品率などを地域や国別でデータベース化してオーが多いパターンと和食スコアの食品構成の違い

プンデータとして公開している。

10）について考察したが、実際に和食スコアを構成共変量する各食品群と低骨密度率や60歳以上の骨密度率との関連については解析を行っていなかっ低骨密度率および60歳以上の骨密度に関連すた。これらの骨の健康指標に対する和食スコア

る社会経済的指標と生活習慣指標として、既を構成する各食品群の影響を世界規模で明らか

報と同様の変数を解析に用いた11）。世界銀行のにすることは、和食パターンの食事で注意する

データベース15）からは各国の国民一人当たりのべき食品群の選択につながり、世界各国の骨の国内総生産（Gross Domestic Product; GDP）、

健康に関する問題を解決するための重要なエビ

高齢化率（65歳以上の人口割合）および国別総デンスになることが期待できる。

人口を、GBD2019のデータベース14）からは教育

そこで本研究ではさらに解析を進め、和食ス

年数、喫煙率、平均 BMI および身体活動量を、コアを構成する各食品群と低骨密度率および60

FAOSTAT12からはエネルギー供給量を取得し歳以上の骨密度との関連について、国際データ

た。

を用いた10年間の縦断解析によって明らかにす
統計方法

ることを目的とした。

低骨密度率および60歳以上の骨密度は2009年から2019年までの10年間のデータを、和食スコ【方法】

アを構成する食品群と共変量は2009年のデー

和食スコアを構成する食品群

タを用いて、人口が100万人以上でデータが利

和食スコアの算出方法は以前報告した方用可能な140カ国を対象に解析した。2009年のを用いた。本研究では、和食スコアの算

ベースライン時の特徴を調べるため、和食スコ出に使用した食品群の米、魚介類、大豆、野アが 0 以下の国とそれ以外の国に分け、和食ス

菜、卵（伝統的な和食で良く使用される食品

コアを構成する各食品群の供給量、共変量、低

法

11）

22

和食スコアを構成する食品群と低骨密度率および60歳以上の骨密度との関連―10年間の国際比較研究

骨密度率、60歳以上の骨密度の平均値と標準偏【結果】差を算出した。群間の比較には Student’s t 検定を用いた。2009年をベースラインとして共変

和食スコアが 0 以下の国（低スコア群）とそ量で調整した、和食スコアを構成する各食品群

れ以外の国（高スコア群）に群分けし、和食スと低骨密度率および60歳以上の骨密度の10年間

コアを構成する各食品群、社会経済指標（人口、の縦断的解析には線形混合モデルを用い、ラン

GDP、高齢化率、教育年数）、生活習慣指標（喫

ダム効果には各国の年度別の切片と傾きを投入

煙率、エネルギー供給量、平均 BMI、身体活動した。線形混合モデルは、従来の回帰分析や反

量）
、目的変数
（低骨密度率、60歳以上の骨密度）復測定分析と比較して各国内の反復観測の依存の平均値および標準偏差を表 1 に示した。高ス性を考慮しているため、適切に欠損データを扱

コア群は低スコア群に比べて、米、魚介類、大うことができることから用いることにした。ま豆の食品供給量が多く、小麦、牛乳・乳製品、赤た解析には、観測されたデータから尤度が最大

身肉、卵の食品供給量が少なかった。社会経済となるパラメータを決定する方法である制限付的指標において、高スコア群は低スコア群に比き最尤法を使用した。線形混合モデルによる解

べて、GDP、高齢化率が低く、教育年数が少な

析時には、以前と同様に目的変数を除いた変数

かった。生活習慣指標において、高スコア群はを中心化し、60歳以上の骨密度は g/m にした。

低スコア群に比べて、喫煙率、エネルギー供給

線形混合モデルは、「nlme」パッケージの「lme」

量、平均 BMI が低かった。目的変数において、関数を使用した 。以上の解析には R 4.3.2 を高スコア群は低スコア群に比べて、低骨密度率

使用し、p 値 <0.05を有意とみなした。

は高く、60歳以上の骨密度は低かった。

2

16）

17）

Table1. Characteristics of countries with low and high traditional Japanses diet score in 2009
Countries with low scores

Countries with high scores

n=76

n=64

p-Value*

Component Food Groups of Scores
Rice (g/1000 kcal/day)

9.23 (13.84)

55.24 (48.92)<0.001Fish (g/1000 kcal/day)

9.11 (7.79)

18.13 (13.26)<0.001<0.001

Soybeans (g/1000 kcal/day)

0.18 (0.59)

0.97 (1.66)

Vegetables (g/1000 kcal/day)

30.25 (25.68)

26.74 (21.46)

0.385

Wheat (g/1000 kcal/day)

76.45 (39.60)

41.44 (36.35)<0.001

Milk (g/1000 kcal/day)

258.65 (113.97)

99.71 (84.16)<0.001Red Meat (g/1000 kcal/day)

33.35 (14.60)

19.39 (13.54)<0.001

Eggs(g/1000 kcal/day)

12.38 (7.36)

9.27 (8.04)

0.019

Socioeconomic variables
Population (milion)

27.18 (48.39)

69.81 (222.74)

0.107

GDP (1000 US$/capita)15.31 (19.20)

6.80 (10.40)

0.002

Aging rate (%)

10.15 (5.86)

5.42 (3.81)<0.001

Education (years)

9.31 (3.22)

6.38 (2.74)<0.001

Life style variables
Smoking (%)

22.97 (8.29)

15.87 (6.57)<0.001

Energy supply (kcal/day)

3.29 (0.65)

2.87 (0.67)<0.001

Mean BMI (kg/m2)

25.57 (1.66)

24.48 (2.23)

0.001

Physical activity (1,000 MET･min/week)

5.27 (1.54)

5.72 (2.04)

0.144

5.37 (0.92)

6.69 (1.15)<0.001787.94 (37.31)

739.37 (39.55)<0.001

Objective Variables
Low bone density rate(%)
Average bone density over 60 years old(g/m2)

Scores of 0 or less were labeled "Countries with low scores" and all others were labeled "Countries with high scores".
Deta were mean (standard deviation). GDP: Gross Domestic Product, BMI: Body Mass Index.
*Studentʼs t test23

表 2 には、低骨密度率に対する和食スコアを

SE=1.775、p<0.05）、小麦、牛乳・乳製品および赤構成する食品群と各共変量の固定効果の10年間

身肉の食品供給量と60歳以上の骨密度の間に有の縦断解析（2009–2019年）の結果を示した。

意な正の関連がみられた（β=0.136、SE=0.063、全ての共変量を調整したモデルにおいて、米お

p<0.05；β=0.105、SE=0.025、p<0.001；β=0.422、

よび魚介類の食品供給量と低骨密度率の間に有SE=0.177、p<0.05）。

意な正の関連がみられ（β=0.004、SE=0.002、
p<0.05；β=0.021、SE=0.005、p<0.001）
、小麦

【考察】

および牛乳・乳製品と低骨密度率の間には有意

本研究では和食スコアを構成する各食品群とな負の関連がみられた（β=-0.006、SE=0.002、

低骨密度率および60歳以上の骨密度との関連に

p<0.001；β=-0.003、SE=0.001、p<0.001）。
表 3 には、60歳以上の骨密度に対する和食ス

ついて、国際データを用いた10年間の縦断解析

コアを構成する食品群と各共変量の固定効果のを行った。その結果、米および魚介類の食品供

10年間の縦断解析（2009–2019年）の結果を示

給量と低骨密度率に正の関連がみられ、小麦、した。全ての共変量を調整したモデルにおい

牛乳・乳製品と低骨密度率に負の関連がみられて、魚介類および大豆の食品供給量と60歳以た。一方、魚介類および大豆の食品供給量と60上の骨密度の間には有意な負の関連がみられ歳以上の骨密度に負の関連がみられ、小麦、牛（β=-0.662、SE=0.197、p<0.001；β=-4.141、

乳・乳製品および赤身肉の食品供給量と60歳以Table2. M ain effects of food groups and covariates on low bone mineral density rates in a linear mixed model: a
10-year longitudinal analysis
Rice
β

(SE)

Fish
β

(SE)

Soybeansβ(SE)

Vegetables
β(SE)(Intercept)

5.934 (0.059) ***5.934 (0.057) ***5.934 (0.059) ***5.934 (0.060) ***Food groups

0.004 (0.002) *0.021 (0.005) ***0.089 (0.050)-0.001 (0.003)

Year-0.009 (0.001) ***-0.009 (0.001) ***-0.009 (0.001) ***-0.009 (0.001) ***GDP

0.012 (0.006)

0.009 (0.006)

0.014 (0.006) *0.013 (0.007)

Aging rate

-0.012 (0.022)-0.021 (0.021)-0.020 (0.022)-0.021 (0.023)

Education-0.232 (0.039) ***-0.251 (0.038) ***-0.253 (0.040) ***-0.240 (0.040) ***Smoking-0.022 (0.011) *-0.018 (0.011)-0.018 (0.011)-0.018 (0.011)

BMI-0.058 (0.052)-0.035 (0.051)-0.054 (0.054)-0.081 (0.052)

Physical activity

0.142 (0.048) **0.157 (0.046) ***0.166 (0.048) ***0.157 (0.050) **Energy0.152 (0.148)

0.112 (0.144)

0.149 (0.149)

0.167 (0.152)

Eggs
β

(SE)

Wheat
β

(SE)

Milk
β

(SE)

Meat
β

(SE)

(Intercept)

5.934 (0.060) ***5.934 (0.057) ***5.934 (0.056) ***5.934 (0.059) ***Food groups-0.007 (0.011)-0.006 (0.002) ***-0.003 (0.001) ***-0.009 (0.005)

Year-0.009 (0.001) ***-0.009 (0.001) ***-0.009 (0.001) ***-0.009 (0.001) ***GDP

0.013 (0.006) *0.007 (0.006)

0.018 (0.006) **0.015 (0.006) *Aging rate

-0.018 (0.023)-0.032 (0.022)-0.002 (0.022)-0.019 (0.022)

Education-0.239 (0.040) ***-0.204 (0.039) ***-0.230 (0.037) ***-0.233 (0.040) ***Smoking-0.018 (0.011)-0.011 (0.011)-0.017 (0.010)-0.014 (0.011)

BMI-0.077 (0.052)-0.073 (0.049)-0.043 (0.049)-0.085 (0.051)

Physical activity

0.163 (0.048) **0.101 (0.049) *0.150 (0.045) **0.154 (0.048) **Energy0.182 (0.154)

0.193 (0.144)

0.225 (0.142)

0.174 (0.149)

SE: Standard Erorr, GDP: Gross Domestic Product, BMI: Body Mass Index.
*** p<0.001; ** p<0.01; * p<0.05.

24和食スコアを構成する食品群と低骨密度率および60歳以上の骨密度との関連―10年間の国際比較研究

Table3. Main effects of food groups and covariates on bone mineral density at age 60 years and older in a linear
mixed model: a 10-year longitudinal analysis
Rice
β

(SE)

Fish
β

Soybeans

(SE)

β

(SE)

Vegetables
β(SE)(Intercept)

767.637 (-2.162) ***767.637 (-2.090) ***767.637 (-2.131) ***767.637 (-2.176) ***Food groups-0.082 (-0.064)-0.662 (-0.197) ***-4.141 (-1.775) *-0.043 (-0.098)

Year

0.407 (-0.043) ***0.407 (-0.043) ***0.407 (-0.043) ***0.407 (-0.043) ***GDP-0.345 (-0.229)-0.248 (-0.223)-0.411 (-0.225)-0.407 (-0.236)

Aging rate

1.872 (-0.817) *2.030 (-0.778) *1.978 (-0.795) *2.044 (-0.812) *Education

7.698 (-1.439) ***8.182 (-1.382) ***8.392 (-1.425) ***8.016 (-1.455) ***Smoking

0.380 (-0.407)

0.317 (-0.388)

0.312 (-0.396)

0.290 (-0.404)

BMI

3.277 (-1.905)

2.308 (-1.850)

2.511 (-1.916)

3.780 (-1.873) *Physical activity-3.158 (-1.769)-3.473 (-1.677) *-3.851 (-1.717) *-3.751 (-1.788) *Energy-6.309 (-5.419)-4.955 (-5.252)-5.864 (-5.347)-6.372 (-5.474)

Eggs
β

(SE)

Wheat
β

Milk

(SE)

β

(SE)

Meat
β

(SE)

(Intercept)

767.637 (-2.168) ***767.637 (-2.132) ***767.637 (-2.049) ***767.637 (-2.132) ***Food groups

0.446 (-0.386)

0.136 (-0.063) *0.105 (-0.025) ***0.422 (-0.177) *Year

0.407 (-0.043) ***0.407 (-0.043) ***0.407 (-0.043) ***0.407 (-0.043) ***GDP-0.360 (-0.228)-0.242 (-0.234)-0.532 (-0.218) *-0.454 (-0.226) *Aging rate

1.887 (-0.824) *2.274 (-0.807) **1.341 (-0.782)

1.941 (-0.795) *Education

7.717 (-1.442) ***7.068 (-1.463) ***7.460 (-1.356) ***7.458 (-1.421) ***Smoking0.308 (-0.402)

0.131 (-0.405)

0.275 (-0.380)

0.127 (-0.402)

BMI

3.493 (-1.880)

3.640 (-1.844)

2.496 (-1.789)

3.942 (-1.836) *Physical activity-3.712 (-1.743) *-2.263 (-1.824)-3.247 (-1.645)-3.279 (-1.716)

Energy-7.989 (-5.543)-6.942 (-5.369)-8.693 (-5.149)-7.114 (-5.341)

SE: Standard Erorr, GDP: Gross Domestic Product, BMI: Body Mass Index.
*** p<0.001; ** p<0.01; * p<0.05.

上の骨密度に正の関連がみられた。以上の結果とチーズの摂取は股関節骨折のリスク低下と関から、和食スコアを構成する食品群の中でも、連するが、全乳製品およびクリームの摂取は股米、魚介類および大豆は骨の健康に負の影響

関節骨折リスクと関連はなく、牛乳摂取と股関が、小麦、牛乳・乳製品および赤身肉は骨の健康

節骨折リスクとの関連を推論するには十分なエに正の影響があることを示唆した。

ビデンスがないと報告されている21）。このよう本研究で低骨密度率や60歳以上の骨密度と関に牛乳や乳製品と骨の健康との関連について一連がみられた牛乳・乳製品と骨の健康に関する貫性のない結果が報告されているのは、研究に系統的レビューやメタアナリシス研究におい

よって乳製品の定義や骨折部位が異なるからかて、牛乳や乳製品の摂取は股関節骨折リスクがもしれない。

低いことや、年代や人種別の研究は少ないもの

本研究で低骨密度率や60歳以上の骨密度と関の、健康的な食習慣パターンの一部として低脂連がみられた魚介類や大豆と骨の健康に関する

肪または無脂肪乳製品を毎日摂取することは全系統的レビューやメタアナリシス研究におい

身および一部の骨密度の改善と関連し、高齢者て、魚や魚介類に多く含まれる n-3系多価不飽における骨折の減少に関連する可能性があるこ

和脂肪酸の摂取は股関節骨折のリスクを低下さとが報告されており、本研究の結果と一致すせる可能性があること22）や、大豆イソフラボン

る18, 19）。一方で、牛乳や乳製品の摂取量は骨粗が閉経後の女性の骨量減少を遅らせるのに有効

鬆症および股関節骨折のリスクと関連しないとであることが報告されており23）、本研究の結果いう報告もある20）。乳製品の中でもヨーグルトと異なる。骨密度低下や骨粗鬆症リスクと魚介

25

る。

類の摂取量との関連は国や年代によって異なっ以上の結果から、伝統的な和食パターンを構ていたり、研究対象者が閉経後の女性に偏って
20, 24, 25）、本研究のような国成する食品群の中でも、米、魚介類および大豆を対象とした生態学研究と先行研究とは結果がの食品供給量の増加と、小麦、牛乳・乳製品およ異なったのかもしれない。

び赤身肉の食品供給量の減少がその後10年間のいたりすることから

米、小麦および赤身肉は食事パターンを構成

世界規模での低骨密度率の上昇と60歳以上の骨する（あるいはほとんど含まない）食品群の 1

密度の低下と関連していることを示唆した。和つとして骨の健康との関連について報告されて食パターンは健康寿命の延伸や非感染症疾患死いるため、骨の健康に及ぼすこれらの食品単独

亡率に良い影響を与えるため6, 8 ）、世界のさまでの影響については明らかではない26, 27）。実際

ざまな食文化において、和食パターンの食事にの食事では、単独の食品のみを摂取するのでは骨の健康に良いとされる食品を取り入れていく

なく、様々な食品を組み合わせた食事パターン

ことで、低骨密度率および60歳以上の骨密度のとして摂取するため、これらの単独食品と骨の低下を改善させる可能性が期待できる。

健康に関する一致した見解を出すのは難しいのかもしれない。以前報告したように、骨の健康【利益相反】
本研究では申告すべき利益相反はあのためには、カルシウムをはじめとするミネラ

りません。

ル、たんぱく質、果物や野菜が多い地中海食パ
ターンや健康的な食事パターン、和食パターン【謝辞】本研究は JSPS 科研費に乳製品を強化するなどの食事が重要であるとを受けたものです。

考えられる

22K02194の助成。

11, 25, 28）

本研究には、結果を解釈する際に考慮すべき【引用文献】

いくつかの限界がある。本研究は生態学的誤謬

1.

の可能性がある。国別データは国際的なデータ

Abe S, Zhang S, Tomata Y, Tsuduki T, Sugawara
Y, Tsuji I. Japanese diet and survival time: The

ベースから得られたものであり、個人レベルでOhsaki Cohort 1994 study. Clin Nutr. Feb 14の因果関係を示すことはできない。また、利用

2019; doi: 10.1016/j.clnu.2019.02.010

可能な国際的データに含まれる共変量について

2.

のみ調整されているため、国際的データにない

Okada E, Nakamura K, Ukawa S, et al. The
Japanese food score and risk of all-cause, CVD
and cancer mortality: the Japan Collaborative

未知の変数は考慮されていない。しかし、本研

Cohort Study. Br J Nutr. Aug 2018; 120(4): 464–

究で用いた国際データは、世界のほとんどの国

471. doi: 10.1017/s000711451800154x

について標準化された方法と推定量を用いた包3.

括的な推定値を提供しているため、各国が独自

Kurotani K, Akter S, Kashino I, et al. Qualityof diet and mortality among Japanese menに収集した方法で発表したデータと比較して一and women: Japan Public Health Center based

般化することが可能である。本研究では10年間

prospective study. Bmj. Mar 22 2016; 352: i1209.

の低骨密度率および60歳以上の骨密度の低下を

doi: 10.1136/bmj.i1209
4.

評価するために2009年の各食品群供給量と共変

Matsuyama S, Sawada N, Tomata Y, et al.
Association between adherence to the Japanese

量を用いたが、これらの指標は毎年変化する可

diet and all-cause and cause-specific mortality: the

能性がある。一方、本研究の強みは、世界140ヵJapan Public Health Center-based Prospective

国のビッグデータを解析して、和食パターンをStudy. Eur J Nutr. Apr 2021; 60(3): 1327–1336. doi:

構成する食品群と低骨密度率および60歳以上の10.1007/s00394-020-02330-0

骨密度の低下との関連を示したことである。本5.

Sanada M, Imai T, Sezaki A, et al. Changes in the

研究の結果は、食生活の改善によって世界各国

association between the traditional Japanese dietが直面している骨の健康に関する問題を解決すscore and suicide rates over 26 years: A global
comparative study. J Affect Disord. Nov 1 2021;

るための重要なエビデンスを提供するものであ26

和食スコアを構成する食品群と低骨密度率および60歳以上の骨密度との関連―10年間の国際比較研究

6.

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和食スコアを構成する食品群と低骨密度率および60歳以上の骨密度との関連―10年間の国際比較研究

Abstract

Association of Food Groups Composing the Traditional Japanese Diet Score
with Low Bone Density and Bone Density at Age 60 and Older - A 10-Year
International Comparative Study
Chisato Abe1, 2, Tomoko Imai2, 3, Ayako Sezaki2, 4, Keiko Miyamoto2, 5,
Fumiya Kawase6, 7, and Hiroshi Shimokata2, 7

Background and objective: We previously reported that traditional Japanese dietary patterns were associatedwith higher rates of low bone mineral density and lower bone mineral density at age 60 years and older worldwide. However, the associations of each food group comprising the traditional Japanese diet score with low bonemineral density and bone mineral density at age 60 years and older are remain unclear. Therefore, the aim of thepresent study was to clarify the associations of each food group comprising the traditional Japanese diet scorewith low bone mineral density and bone mineral density at age 60 years and older by longitudinal analysis overa 10-year longitudinal analysis using international data.
Methods: We obtained country-specific data from international open databases using the same methods as inprevious studies. A linear mixed model was used to perform a 10-year longitudinal analysis of each food groupand rates of low bone mineral density and bone mineral density at age 60 years and older, adjusted for covariates,with 2009 as the baseline. The analysis included 140 countries with populations of at least 1 million for which
complete data were available.
Results: There was a significant positive association between food supplies of rice, seafood food and low bonemineral density rates, and a significant negative association between food supplies of wheat, milk/dairy products,
and low bone mineral density rates. There was a significant negative association between food supplies of seafood,soybeans and bone mineral density at age 60 years and older, and a significant positive association between foodsupplies of wheat, milk/dairy products, red meat and bone mineral density age 60 years and older.
Discussion: These results suggest that increased food supplies of rice, seafood, and soybeans and decreasedfood supplies of wheat, milk/dairy products, and red meat are associated with higher rates of low bone mineraldensity, and lower bone mineral density at age 60 years and older worldwide.
Key word: bone density, food groups, FAOSTAT, longitudinal analysis, ecological studies

1 Department of Food and Nutrition, Tsu City College
2 Institute of Health and Nutrition, Nagoya University of Arts and Sciences
3 Department of Food Science and Nutrition, Doshisha Women’s College of Liberal Arts
4 National Cancer Center Japan
5 Department of Nursing, Nagoya University of Arts and Sciences
6 Department of Nutrition, Asuke Hospital Aichi Prefectural Welfare Federation of Agricultural Cooperatives
7 Graduate School of Nutritional Science, Nagoya University of Arts and Sciences

29