自殺リスク予測モデルの開発
および簡便な自殺スクリーニング法の検討（研究助成金東北大学大学院医学系研究科

公衆衛生学分野［2000年共同研究者

東北大学大学院医学系研究科
東北大学大学院医学系研究科

公衆衛生学分野
公衆衛生学分野

教授
講師

大50万円）

塚達以

東北大学医学部卒業］

辻遠

又一
靖郎
丈

〔助成応募書〕

研究目的
自殺予防においてソーシャルサポートが重要とされる。しかし，自殺関連行動の中でも自殺死亡をアウトカムとした縦断研究は限られているため，これまで申請者らは前向きコホートを用いて自殺死亡をアウトカムとした研究を行い，自殺予防におけるソーシャルサポートの重要性について報告してきた。そして，このような研究を進める中で，自殺予防としてのソーシャルサポートがどのような人々に有用であるかということの検討が重要であり，そのためには様々な要因を組み合わせたリスク予測を行うことが必要であると考えるに至った。
また，自殺リスク評価尺度を用いるなど詳細な情報の利用により予測精度は高まるが，一般住民を対象とした調査においては簡便さも重要であり，地域における自殺対策での利用可能性も考慮する必要がある。これまでに様々な危険・保護因子と自殺死亡との関連について各々単独に検討が行われているが，複数の危険因子を同時に用いた検討はなく，またそれらを用いた自殺死亡のリスク予測モデルの開発・検討は行われていない。そこで今回申請者らは，簡便に聴取可能な情報を用いたリスク予測モデルの開発・検討を行い，一般住民を対象とした自殺死亡のリスク予測モデルを作成することを目的に研究を計画した。

研究実施計画の大要
本研究は，申請者らが実施している前向きコホート研究「大崎コホート2006研究」の調査データによって実−1−

施する。2006年12月に大崎市の40歳以上の全住民（77,235人）を対象に質問紙を用いた調査を行い，49,603人（64.2%）から有効回答を得ている。しかし，リスク予測モデルの検討を行うための十分な追跡データが整備されておらず，統計解析を行う際に限界が生じているため，今後，以下の作業を行う。
・追加データ（2014年〜2017年）の収集（利用データ：人口動態統計，方法：統計法第33条に基づく公的統計データの閲覧申請）
・予測モデル作成・準備（共変量の選択・整理解析プログラムの作成，相対リスクの計算）
・リスク予測モデル作成・検証（リスク予測モデルに有用な変数の選択，リスク予測式の作成，予測精度の検証（ROC 分析など））
今回の検討では比較的簡便に調査できる因子を用いるため，一般住民を対象とした自殺リスク・スクリーニングとして用いることが期待され，自殺死亡のリスクが高い群を早期に発見し，効果的な予防的介入を行うことに寄与できると考えられる。
なお，本研究は東北大学大学院医学系研究科倫理委員会にて承認を得ている。

Ⅰ緒

言WHO の報告1）では2016年における自殺死亡者数は793,000人で，自殺死亡率（10万人当たり）は10.5であり，自殺死亡は世界的に大きな問題となっている。一方，本邦における2018年の自殺死亡者数は20,840人（男性14,290人，女性6,550人），自殺死亡率は16.5（男性23.2，女性10.1）2）と報告されており，2003年のピーク時の自殺死亡者数34,427人，自殺死亡率27.0から減少しているとはいえ，依然看過できない問題であり，その予防策を講じることが喫緊の課題である。自殺は予防可能であり，包括的な自殺予防対策においては，社会的，心理的，文化的に関連した因子を同定し，危険因子の軽減や保護因子の増強などが重要であるとされ，自殺予防介入を行う際には，脆弱性の高い集団や個人を同定し，ニーズに合った介入を行うことが提起されている3）。
自殺リスクの評価および予防的介入は大きく3つのレベルで行われている。（1）自殺企図や自傷行為などの既往があり再企図のリスクの高い群を対象に，再企図リスク評価やフォローアップ介入，（2）うつ病やアルコール依存などの自殺リスクの高い精神疾患を対象に，自殺リスク評価とフォローアップ介入，（3）一般集団を対象に，自殺リスクのある群の早期発見・介入などである。どのレベルにおいても自殺リスク・スクリーニングの評価尺度が開発され，一般集団を対象としたものには，Risk Assessment
Suicidality Scale（RASS）4）などや国内では Depression and Suicide Screen（DSS）5）などが開発されているが，これまでに開発された自殺リスク・スクリーニングは，（1）の再企図予防スクリーニングのた め の 尺 度 で あ る Columbia-Suicide Severity Rating Scale（C-SSRS）6），Emergency DepartmentSafety Assessment and Follow-up Evaluation（ED-SAFE）7）や，（2）のうつ病などの患者を対象とし
−2−

8）
9）
た Scale for Suicide Ideation（SSI），Suicide Intent Scale（SIS）
や，プライマリケアにおける Patient

Health Questionnaire（PHQ-9）suicide item10）などに限られ，（3）のような一般集団を対象とした自殺リスク・スクリーニングを目的とした評価尺度は十分に検討されていないのが現状である。さらに，これらの尺度は，希死念慮など自殺に特化した質問項目となっており，地域の保健活動で広く一般集団を対象として行う場合に聴取が困難なことが考えられ，より簡便に聴取できる項目を利用し，それらを組み合わせた自殺リスク・スクリーニングの評価尺度の開発が重要である。
本研究の目的は，メンタルヘルスの評価に加えて，地域の保健活動の中で一般集団を対象として簡便に聴取可能な質問項目の情報を用いることで，自殺リスク・スクリーニングの精度がどのように変化するか検討することである。

Ⅱ研究方法

１．研究対象者
本研究は，「大崎コホート2006研究」の調査データを用いて実施した。「大崎コホート2006研究」の調査対象者は宮城県大崎市内に在住する40歳以上の住民全員77,235名で，2006年12月に全員に対して自記式質問紙を配布し49,603人（64.2%）から有効回答を得た。質問紙調査の内容は，年齢，性別，身長，体重などの基本的な情報，病歴，健康状態，心理社会的要因が含まれていた。本研究の解析では，以下に述べる自殺リスクの予測因子として用いた項目について欠損がある者（14,482人），追跡期間前に異動（死亡・転出）した者（10人）を除外した。よって，本研究の解析対象者は35,111人であった。
２．追跡調査2006年12月のベースライン調査以降，回答者の死亡や転出について追跡調査を行った。本研究のエンドポイントである自殺死亡の追跡は，人口動態統計により確認した。追跡期間は2017年12月までとした。
３．自殺リスクの予測因子
ベースライン調査において得られた項目より，これまでの報告から自殺関連行動と関連すると考えられる項目を抽出した。具体的に，自殺リスク予測因子として抽出した項目は以下の通りである。
性別，年齢（10カテゴリ；40-44歳，45-49歳，50-54歳，55-59歳，60-64歳，65-69歳，70-74歳，75-79歳，80-84歳，85歳以上），既往歴の有無（脳卒中，心筋梗塞，がん）。
BMI（3カテゴリ；18.5未満，18.5以上25未満，25以上），学歴（3カテゴリ；16歳未満，16歳以上
19歳未満，19歳以上），飲酒状況（3カテゴリ；若い頃から飲まない，以前は飲んでいたが今はやめている，飲む），喫煙状況（3カテゴリ；若い頃から吸わない，以前は吸っていたが今はやめている，吸っ−3−ている），1日の平均睡眠時間（6カテゴリ；5時間以下，6時間，7時間，8時間，9時間，10時間以上）。
体の痛み（2カテゴリ；ぜんぜんなかった + かすかな痛み + 軽い痛み，中くらいの痛み + 強い痛み +非常に激しい痛み），ソーシャルサポートの有無，地域活動への参加の有無，心理的苦痛（4カテゴリ；
K6点数が0-4点，5-7点，8-12点，13点以上），K6下位項目（6項目；神経過敏に感じた，絶望的だと感じた，そわそわ落ち着かなく感じた，気分が沈み込んで何が起こっても気が晴れないように感じた，
何をするのも骨折りだと感じた，自分は価値のない人間だと感じた）のそれぞれについて5段階評価（全くない，少しだけある，時々ある，たいていある，いつもある）5,11-13）。
４．統計解析
第一に，ポアソン回帰分析（オフセット変数：追跡時間）を用いて，自殺の予測確率を算出した。
第二に，予測モデルとしては，①基礎情報（性別，年齢，既往歴，BMI，学歴，飲酒，喫煙，睡眠，痛み，サポート，地域活動），②心理的苦痛（K6点数），③ K6下位項目の3つに大別し，心理的苦痛の情報（②または③）のみを用いた場合と，心理的苦痛の情報に基礎情報を加えた場合で，リスク予測能がどの程度異なるか，ROC（Receiver Operating Characteristic）分析を行い曲線下面積（AreaUnder the Curve：AUC）を算出することで比較検討を行った。
なお，統計解析には，SAS ver.9.4（SAS Inc. Cary, NC）および R を用いた。
５．倫理的配慮
本研究は，本研究は東北大学大学院医学系研究科倫理委員会の承認を得て実施した。

Ⅲ

研究結果

追跡期間中に1,343人が転出したため，追跡率は96.2% であった。11年間の追跡における自殺死亡者数は92人であった。対象者は男性49.3% で，女性50.7% で，平均年齢（標準偏差）は60.0±12.1歳（男性；59.7±11.8歳，女性；60.2±12.5歳）であった。基本情報及び心理的苦痛の状態について表1に示す。
AUC の結果を表2，ROC 曲線を図1，図2に示す。図1は K6点数（4カテゴリ）のみを用いたモデルとK6点数（4カテゴリ）に基本情報を加えたモデルの比較で，図2は K6の下位項目のみをモデルに用いた
場合と K6の下位項目に基礎情報を加えたモデルとの比較である。K6点数のみの AUC（95% 信頼区間）は0.82（0.77-0.87）であったのに対して，K6得点に基礎情報を加えたモデルでは0.54（0.48-0.60）
で，AUC に有意差（P<0.01）を認めた（図1）。
また K6の下位項目のみを用いたモデルでは，AUC は0.66（0.60-0.73）であったのに対して，K6の下位項目に基礎情報を加えたモデルの AUC は0.60（0.55-0.66）で有意差は認められなかった（p=0.30）（図2）。また，K6点数のみ用いたモデル（AUC：0.82（0.77-0.87））と，K6の下位項目のみを用いたモデル AUC：0.66（0.60-0.73）を比較した場合では，有意差（p<0.001）が認められた（図3）。
−4−表 1 基本情報・心理的苦痛（n=35,111）
項目%%

項目
K6 下位項目学歴
16 歳未満16.6

16 歳以上 19 歳未満

52.2

全くない

33.8

19 歳以上31.2

少しだけある

29.9

時々ある

22.4

BMI

神経過敏

18.5 未満

4.3

たいていある

6.3

18.5 以上 25 未満

65.8

いつもある

7.6

25 以上

29.9

飲酒

絶望的
全くない

65.8

飲んだことがない

39.4

少しだけある20.2

過去飲んでいた

8.3

時々ある

10.2

現在飲んでいる52.4

たいていある

1.6

いつもある

2.2

喫煙
吸ったことがない

53.2

過去吸っていた

22.2

全くない

55.8

現在吸っている24.6

少しだけある

28.7

時々ある

12.1

睡眠

そわそわ落ち着かない

5 時間以下6.0

たいていある

1.7

6 時間

27.4

いつもある

1.7

7 時間

32.9

気分が沈む

8 時間

22.4

全くない

51.9

9 時間

7.2

少しだけある

29.6

10 時間以上

4.1

時々ある

13.4

たいていある2.6
2.5

痛み
軽い痛み以下

79.3

いつもある

中等度以上

20.7

骨折りと感じる

地域活動参加

全くない

52.6

あり

65.0

少しだけある

29.6

なし

35.0

時々ある

12.2

たいていある

2.8

いつもある

2.8

サポート
あり

73.6

なし

26.4

K6

無価値観
全くない

65.8

4 点以下

60.8

少しだけある

20.4

5 点以上 7 点以下

18.1

時々ある

9.5

8 点以上 12 点以下

14.8

たいていある1.7

13 点以上

6.3

いつもある

2.6

−5−

表 2 AUC
AUC

95%信頼区間K6 点数のみ（②）

0.82

0.77-0.87

K6 点数+基礎情報

0.54

0.48-0.60

K6 下位項目のみ（③）

0.66

0.60-0.73

K6 下位項目+基礎情報

0.600.55-0.66

図 1 ROC 曲線下面積の比較
K6 点数（4 カテゴリ）のみを用いたモデル vs K6 得点+基本情報のモデル−6−

図 2 ROC 曲線下面積の比較
K6 の下位項目のみを用いたモデル vs K6 の下位項目+基本情報のモデル

図３ ROC 曲線下面積の比較
K6 点数（4 カテゴリ）のみを用いたモデル vs K6 の下位項目のみを用いた

−7−

Ⅳ

考察

本研究では，心理的苦痛に関する情報のみ（K6点数または K6の下位項目）を予測モデルに用いた場
合の自殺リスクの予測能と，心理的苦痛に基礎情報を加えたモデルの予測能について，比較検討した。
その結果，心理的苦痛に関する情報に基礎情報を加えても自殺リスクの予測能は改善しなかった。これまでに自殺リスクと関連があると報告されている基礎的な情報や生活状況の情報を複数組み合わせて用いることで，自殺リスクの予測精度が高くなることを予想していたが，本研究の結果は，これを支持しない結果であった。以上のように，本研究では自殺リスクとの関連はあると思われる基礎的情報を組み合わせることで，心理的苦痛に関する情報だけの場合よりも精度の良い自殺リスクの予測モデルを開発することはできなかった。
これまでに行われている一般集団を対象とした自殺リスク評価では，Konstantinos ら4）が12項目の質問票を作成して自殺リスク評価の妥当性を検討し，Fujiwara ら5）は Self-rating Depression Scale（SDS）と Hospital Anxiety and Depression Scale（HADS）から5項目を抽出し，日本人の高齢者を対象に自殺リスクのスクリーニングの有用性について検討を行っている。これらの評価では，自殺に直接関連した質問や不安抑うつの項目が用いられており，今回の検討に用いた基礎情報は用いていなかった。本研
究で用いた K6は心理的苦痛の状態を評価できる簡便な不安抑うつの評価として地域保健活動などにも利用されており，自殺のリスク評価に特化した尺度ではないが，K6のみの AUC（95% 信頼区間）が0.82（0.77-0.87）と比較的高かったことから自殺リスクのスクリーニングにも有用である可能性が示唆された。

Ⅴ結語本研究では，地域保健活動の中で自殺の予防的介入を行うにあたり，一般集団を対象として自殺リス
クの高い個人を同定することが重要であると考え，メンタルヘルス（心理的苦痛）の状態に加えて基礎的な情報を用いることで精度がより高い自殺リスク予測モデルを構築できるか検討した。その結果，自殺のリスク要因とされている基礎的な情報を加えることで，より精度の良い予測モデルが開発できるという仮説は支持されなかった。

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−8−3） World Health Organization. Preventing Suicide: A Global Imperative. 2014; https://apps.who.int/iris/handle/10665/131056. Accessed 12/19, 2019.
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−9−