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新型コロナウイルス・パンデミックが⼤学職員のメタ
ボリックシンドロームに与える影響の不均⼀性の評
価；健康診断データを⽤いた機械学習による検討

研究者（代表者）
三橋

利晴

岡⼭⼤学病院― 23 ―

新医療研究開発センター

新型コロナウイルス・パンデミックが⼤学職員のメタボリックシンドロームに与える影響の不均⼀性の評価；健康診断データを⽤いた機械学習による検討

研究者（代表者）
三橋

利晴

岡⼭⼤学病院

新医療研究開発センター− 要旨 −
背景2019 年 12 ⽉に中国で COVID-19 の流⾏が始まり、2020 年 1 ⽉に WHO が緊急事態を宣⾔する事態となった。ウイルスの拡散を抑制するために世界的にロックダウン措置が実施され、⾝体活動の低下、⾷習慣の乱れ、精神衛⽣上の問題、睡眠障害などにより、メタボリックシンドロームを含む⽣活習慣病のリスクが⾼まった。医療従事者（特に集中治療部⾨）は、⻑時間労働や燃え尽き症候群を経験し、⽣活習慣病のリスクをさらに⾼くなっていたと考えられる。そして、世界的なパンデミックという曝露を避ける
ことは個⼈や職場の対応では困難である。このようなパンデミック時にメタボリックシ
ンドロームを新たに発症しやすい個⼈属性（脆弱性）を特定し、予防的介⼊のための情報を得ることが重要である。本研究では、条件付き平均処置効果（CATE）を⽤いて、COVID-19 パンデミックがメタボリックシンドロームの新規発症に及ぼす異質な影響を評価し、リスクのある集団を特定することを⽬的とした。特に、本研究では、集中治療部⾨において CATE が⾼いことを検証する。
⽅法
岡⼭⼤学⿅⽥キャンパスの職員の健康診断データを対象とする。2017 年から 2019 年の健診をベースライン、その翌年をフォローアップとした。⿅⽥キャンパスには医療部
⾨や集中治療部⾨を含め、複数の部⾨があるため、部⾨間の⽐較も可能である。⽇本での COVID-19 パンデミックは 2020 年 1 ⽉に始まったと定義した。そのため、ベース
ラインが 2019 年の場合を「曝露」とし、それ以外は「⾮曝露」とした。アウトカムは、
フォローアップ時のメタボリックシンドロームの新規発症とした。予測変数は、ベース
ラインの健診結果、性別、年齢、部⾨（管理部⾨、研究部⾨、医療部⾨、集中治療部⾨）であった。機械学習モデルには X-learner を採⽤し、柔軟なモデルで CATE を算出した。

― 25 ―

結果
対象データ 3572 件（⾮曝露＝2181 件、曝露＝1391 件）であった。対象者は⼥性が多く、⾮曝露群・曝露群で⼥性はそれぞれ 1544 ⼈（70.8％）、866 ⼈（62.3％）であった。平均年齢（±標準偏差）は、⾮曝露群・曝露群でそれぞれ 48.2±8.2 歳、47.8±8.3
歳であった。COVID-19 パンデミックにより、メタボリックシンドローム新規発症確率
は全体平均で 4.4％上昇したと算出された。部⾨別では、集中治療部⾨で CATE が最も
⾼く、15.4％の増加であった。つまり、部⾨による⼤きな異質性が確認された。⾼ CATE群の特徴として、⾼齢、腹囲が⼤きい、肝機能検査の上昇、中性脂肪の上昇、⾼脂⾎症
治療歴があった。
結論
本研究では、COVID-19 パンデミック時にメタボリックシンドロームの新規発症が増加することが、効果の不均⼀性を伴って⽰された。また、集中治療部での勤務など、
特定の集団特性がリスク上昇と関連していることが確認された。COVID-19 パンデミ
ックが継続する場合、あるいは新たなパンデミックが発⽣した場合、これらの集団に対する将来の予防的介⼊が特に必要となる。
− はじめに −2019 年 12 ⽉、中国湖北省武漢市でウイルス性肺炎の症状を⽰す患者が報告された
1,2。2020 年 1 ⽉までに、新規コロナウイルスである SARS-CoV-2 が病原ウイルスとして特定された。このウイルスにより発⽣したコロナウイルス感染症（COVID-19）は急速に世界的に広がり、世界保健機関（WHO）は 2020 年 1 ⽉ 30 ⽇に「国際的に懸念される公衆衛⽣上の緊急事態（PHEIC）」を宣⾔した 3 。これを受けて、多くの国や地域
で COVID-19 の感染を抑制するためのロックダウン措置が実施された。⽇本でも緊急事態宣⾔を発出し、国⺠に⾃宅待機を促し、企業や学校を⼀時的に閉鎖し、旅⾏者には計画の延期を要請した 4‒7 。
COVID-19 が流⾏する中では、COVID-19 だけでなく、⽣活習慣病に関するリスクも⾼まっている 8 。屋外での移動が制限され、ジムやスポーツ施設の閉鎖により、⾝体活動量が減少していることが複数の研究により報告されている 9‒11 。同時に、⾷⽣活の乱れから肥満度（BMI）の上昇傾向も観察されている 9,12,13 。さらに、感染に対する不安や⾃粛からくるストレスが、精神衛⽣上の問題や睡眠障害を広める要因となっている
14‒16。これらが⽣活習慣病のリスクを悪化させたと考えられる 17 。さらに、⽣活習慣

病の治療を受けていた⼈は、医療へのアクセスが低下していた 18‒20 。このような要因から、COVID-19 のパンデミックでは、⽣活習慣病のリスクが⾼まったことが多くの報― 26 ―

告で強調されている。
COVID-19 パンデミック時の⽣活習慣病リスクの上昇は、医療従事者、特に集中治療従事者にとっても懸念される。パンデミックの初期には、医療従事者は⻑時間労働や緊急事態への対応の緊急性から燃え尽き症候群を経験した 21‒23 。このような状況下で働
くと、⾝体活動の低下 24,25 や⾷習慣の変化 26,27 を招く。さらに、これらの要因は、精神衛⽣上の問題や睡眠障害の原因となる 28,29 。この影響は、最前線の集中治療従事者に特に顕著に現れる 30,31。
COVID-19 のパンデミックが⽣活習慣病のリスク上昇に寄与する可能性があるとしても、パンデミック開始後にどのような介⼊をしても、パンデミックによる直接的または間接的な影響を個⼈や職場の対策では回避できない。そのため、⽣活習慣病への悪影
響が⼤きい集団を特定し、⾼リスク群に対する予防介⼊を実施することは喫緊の課題であろう。そして、上記に引⽤した既存研究を考慮すると、COVID-19 パンデミックが⽣活習慣病に与える健康影響は異質性があると考えられる。そうであれば、この影響の異質性を調査することで、予防のターゲットや戦略に関する知⾒が得られる可能性がある
32,33。しかし、⽂献を渉猟した限り COVID-19 パンデミック時の⽣活習慣病における異質性を厳密に調べた研究はない。
特に、メタボリックシンドロームは⾼⾎圧、⾼⾎糖、異常な脂質代謝などの危険因⼦が組み合わさる症候群であり、⼼⾎管疾患や糖尿病へのリスクが⾼まる。COVID-19 パ
ンデミックの影響で⽇常⽣活が⼤きく変わっており、新規発症リスクが⾼まる可能性がある。このため、メタボリックシンドロームに対する COVID-19 の影響を詳細に分析することは、公衆衛⽣上重要である。
本研究の⽬的は、⼤学職員の条件付き平均処置効果（CATE）を算出することで、
COVID-19 パンデミックがメタボリックシンドロームの新規発症に与える影響の異質性を評価することである。

− 対象者と⽅法 −研究デザイン
本調査は、既存情報のみを活⽤した観察研究である。

データソースと研究対象
岡⼭⼤学⿅⽥キャンパスには、集中治療部⾨をはじめさまざまな部⾨があり、部⾨間の⽐較も可能である。そのため、同キャンパスの職員を対象者とした。特に医療従事者に注⽬したが、医療部⾨以外も含めた職場全体のデータを⽤いることで、ハイリスクグ― 27 ―

ループの特性についての考察や因果推論モデルの精度を向上させた。データセットは、
岡⼭⼤学⿅⽥キャンパスで健康診断を実施している淳⾵会健康管理センターから提供を受けた。
本調査では、2017 年から 2020 年にかけて、定期健康診断（健診）を受けた職員を対象とした。本研究のベースライン健診は 2017 年から 2019 年までとし、フォローアッ
プ健診はその翌年とした。ベースラインまたはフォローアップのデータが⽋落している
対象者、またはベースライン時にメタボリックシンドロームを有する対象者は、分析から除外した。
本研究では既存の情報のみを使⽤したため、サンプルサイズの事前算出は⾏っていない。解析の再現性を確保するため、データセットと解析コードは公開される。ただし、
個⼈情報を保護するため、個⼈識別⼦を削除し、準識別⼦はリサンプリングとランダム加算による匿名化を実施した。匿名化されたデータセットを⽤いた解析は、元のデータを⽤いた解析とほぼ同等であることが確認された。
アウトカム変数
メタボリックシンドロームの有無は、フォローアップ健診データを使⽤した。厚⽣労働省が提供する診断基準（短縮 URL：https://bit.ly/3Jx9b8g）を採⽤した。

曝露変数
本試験における曝露は、COVID-19 パンデミックと定義した。パンデミックが 2020
年 1 ⽉に始まったため、ベースラインとフォローアップがそれぞれ 2019 年と 2020 年のデータは、「曝露」と定義し、それ以前に収集された健康診断データは、「⾮曝露」と定義した。

予測変数
予測変数として、定期健康診断の法定項⽬（喫煙状況、喫煙本数、喫煙年数、収縮期
⾎圧、拡張期⾎圧、⾝⻑、体重、BMI、腹囲、視⼒検査、聴⼒検査 1kHz および 4kHz、
理学所⾒、⼼電図、胸部レントゲン、治療歴、尿潜⾎、尿蛋⽩、尿糖、ヘモグロビン、
⾚⾎球、AST、ALT、γ-GPT、LDL コレステロール、HDL コレステロール、中性脂
肪、HbA1c、⾎糖）、性別、年齢、ベースライン時に取得した就労区分が⽤いられた。
連続変数の⽋損は中央値を代⼊し、⽋損データを⽰すために指標変数を追加した。カテ
ゴリー変数の⽋損は⽋損カテゴリーとして割り当てられた。部⾨は、管理部⾨（図書館、⾷堂、その他を含む）、研究部⾨、医療部⾨（集中治療部⾨を除く）、集中治療部⾨の 4
つのカテゴリーに分けられた。いずれの変数も予測関数の能⼒向上に寄与する可能性が― 28 ―

あるため、全ての変数を取り扱う。ただし、⾝⻑と体重は BMI を算出するためのみに
⽤い、予測変数としては⽤いない。
統計解析
ベースライン健診データについて、記述統計が算出された。連続変数については平均値と標準偏差を算出し、カテゴリー変数については度数とパーセンテージを決定した。
連続変数の記述統計の計算の際には⽋測を除外した。
COVID-19 の流⾏がメタボリックシンドロームの新規発症に与える影響を評価する
ため、CATE を算出した。従来、CATE の算出には、層別解析や交互作⽤項を組み込んだ解析が採⽤されてきた。本研究では、機械学習による因果推論⼿法である X-learner
を活⽤し、より柔軟な CATE 算出を⾏った 34‒36 。X-learner のアプローチでは、次節で概説するプロセスで CATE を推定した。さらに、CATE の 95％信頼区間は、ブートス
トラップ法（1,000 回）を⽤いて計算した 35。
CATE は部⾨、性別、年齢によって異なることが想定された。そこで、集団全体の平均に加え、部⾨別、性別で CATE を算出した。CATE と年齢の関連性を⽰すために散布図を作成した。散布図には局所重み付け回帰平滑化（Lowess）による近似曲線を追加し、各部⾨による CATE と年齢の間の不均⼀な関連を⽰した。
さらに、CATE が 0.25 以上の集団（つまり、COVID-19 の流⾏によりメタボリック
シンドロームの新規発症確率が 25％以上増加する集団）を特定し、因果関係が 0.25 未満の集団と特徴を⽐較し標準化差を算出した。Cohen の経験則で中程度の差とされている、標準化差 0.5 を超える項⽬を抽出した。
すべての統計解析は、Stata 17/MP8 (StataCorp LLC, College Station, TX, USA)を⽤いて⾏った。p 値が 0.05 未満を統計的に有意とみなした。

機械学習モデル：X-learner
X-learner 法の概略を図 1 に⽰す。まず、曝露サブサンプルと⾮曝露サブサンプルにおいて、予測変数を⽤いて結果を予測するモデルが構築された（Base learner：図 1 のM0 と M1）。Base learner M0 と M1 には、アウトカムが⼆値であり、計算負荷が⾮常に低いことから、ロジスティック回帰モデルを使⽤した。予測能⼒の評価には Area
under the curve（AUC）を⽤い、10 分割交差検証で最も⾼い値を⽰す予測変数の集合を選択した。予測変数の集合は、変数そのもの、⼆乗項、相互作⽤項から選ばれた（補⾜資料 S1）。
次に、曝露サブサンプルと⾮曝露サブサンプルについて、Base learner M0 および M1から予測されたアウトカムと実際に観察されたアウトカムの差を取ることによって、― 29 ―

Imputed Treatment Effect（ITE）を算出した。その結果、曝露サブサンプルでは⾮曝露
ITE が⽋損し、⾮曝露サブサンプルでは曝露 ITE が⽋損している。
続いて、曝露サブサンプルと⾮曝露サブサンプルにおいて、予測変数の集合から ITEを予測するモデルを構築した（Base learner：図 1 の M2、M3）。この Base learner の応
答変数である ITE は、-1（曝露による新規発症の 100％防⽌）から 1（曝露による 100％
新規発症）までの範囲の実数をとる。このような範囲の実数を取り得る ITE では適切な回帰モデルが存在しないため、データを変換（元の値に 1 を加えて 2 で割る）して、変換後の ITE が 0 から 1 の実数をとるようにした。これを応答変数としたベータ回帰
モデルを採⽤した。予測能⼒の評価には平均⼆乗誤差（RMSE）を⽤い、10 分割交差検証で最も低い値をとる予測変数の集合を選択した（補⾜資料 S1）。
最後に、Base learner M2 および M3 から得られる ITE 予測値（図 1 の CATE1 と
CATE0）の加重平均値を⽤いて CATE を推定した。重み付けは、条件付き曝露確率（すなわち、傾向スコア）が採⽤されることが多く、シミュレーションによってバイアスを低減することが知られている 34,35。しかし、本研究における曝露は共変量に依存しない
ことが明らかであるため（つまり、個⼈の健康診断結果が個⼈の COVID-19 パンデミ
ック曝露の有無に影響しない）、本研究では周辺曝露確率が⽤いられた。
倫理的な対応本研究は、淳⾵会健康管理センターの臨床研究審査委員会から倫理的承認を得た（承認⽇：2022 年 6 ⽉ 3 ⽇、承認番号：20210015）。本研究は既存の情報のみを利⽤し、提供されたデータから個⼈を特定可能な識別⼦は削除されているため、個別の同意ではなく、参加者ごとの情報開⽰とオプトアウト規定によってインフォームドコンセントを取得した。

− 結果 −
記述的統計
提供されたデータセットには 13,993 件の健診データが含まれていた。毎年の健康診
断データ以外のデータ、アウトカムが⽋損しているデータ、ベースライン時にメタボリ
ックシンドロームがあるデータを除外した結果、対象となる健診レコード総数は 3,572
件（⾮曝露＝2,181 件、曝露＝1,391 件）であった。データは匿名化され、解析された（図 2）。
表 1 は記述統計の結果である。
対象者の多くは⼥性で、⾮曝露群では 1,544 ⼈（70.8％）、曝露群では 866 ⼈（62.3％）であった。平均年齢（±標準偏差）は、⾮曝露群で 48.2±8.2
歳、曝露群で 47.8±8.3 歳であった。翌年のメタボリックシンドロームの新規発症は、― 30 ―

⾮曝露群 66 名（3.0％）、曝露群 72 名（5.2％）と、わずかな差が認められた。
ベースラインの尿検査および⾎液検査の結果を表 2 に⽰す。群間で⼤きな差はなかった。
Base leaner 評価
X-learner には、4 つの Base learner（M0〜M3、図 1）がある。ロジスティック回帰
モデルを⽤いた AUC で評価した M0 と M1 は、それぞれ 0.95055 と 0.89743 であった。M2 と M3 は、ベータ回帰モデルを⽤いた RMSE で評価すると、それぞれ 0.10096と 0.14933 であった（補⾜資料 S1）。
CATE 推定値
表 3 は、CATE の推定結果を⽰したもので、全体集団（3,752 名）の平均値は 0.044（95%CI: 0.009, 0.079; p=0.015）であった。つまり、COVID-19 のパンデミックによって、新たにメタボリックシンドロームが発症する確率は 4.4％増加した。この分布を
図 3 にヒストグラムで⽰す。CATE は広く分布しているが、最も多いのは 0 付近（すなわち因果関係なし）である。しかし、389 ⼈（10.4%）は 0.25 以上の CATE を有していた。
CATE は部⾨によって異なり、管理部⾨の CATE は 0.034（95% CI: -0.023, 0.092;
p=0.243）、研究部⾨は 0.068（95% CI: -0.017, 0.154; p=0.118 ）、医療部⾨は 0.032（95%
CI: -0.007, 0.072; p=0.108 ）、集中治療部⾨は 0.154（95% CI: 0.014, 0.294; p=0.031 ）となった。効果の異質性が認められ、特に集中治療部⾨の CATE が⾼いことがわかった。
性別では、⼥性で 0.033（95% CI: 0.006, 0.061; p=0.016）、男性で 0.066（95% CI: 0.012, 0.144; p=0.097）であった。男⼥間でも 2 倍の違いがあり、異質性が観察された。
CATE、年齢、分割の関係を散布図と平滑化曲線で⽰したのが図 4 である。プロット
点は広く分布しているが、Lowess による平滑化曲線では、年齢とともに CATE が緩やかに上昇していることがわかる。集中治療部⾨では、すべての年齢で CATE が他部⾨より⾼いことがわかった。
⾼ CATE 群の特徴
CATE が⾼い集団（CATE≧0.25；389 ⼈、10.4％）の特徴をそれ以外の集団と⽐較し、結果を表 4 と表 5 に⽰した。
⾼ CATE 群と低 CATE 群の標準化差は、次の項⽬で⼤きかった；年齢（0.568）、腹囲（0.548）、⾼脂⾎症治療歴（1.058）、AST（0.522）、ALT（0.538）、γ-GTP（0.583）、― 31 ―

空腹時中性脂肪（0.544）。
オリジナルデータセットに基づく結果
匿名化前のデータセット（＝オリジナルデータセット）に基づく解析結果と⽐べても、
⼤きな違いは認められなかった。オリジナルデータで計算した CATE は、補⾜表 S1、
補⾜図 S1、S2 に記載した。

− 考察 −
結果の概要
COVID-19 のパンデミックにより、メタボリックシンドロームの新規発症確率は4.4％増加した。この影響は不均⼀であり、集中治療部⾨（15.4％増）の影響が他と⽐較して⼤きかった。⾼ CATE 群の特徴として、⾼齢、腹囲が⼤きい、肝機能検査値が⾼い、中性脂肪が⾼い、⾼脂⾎症の治療歴がある、などがあげられる。
結果の解釈
本研究では、年齢と性別による影響の異質性が観察された。個⼈差が⼤きいにもかかわらず、⾼齢は CATE の結果が⾼いことと関連していた。メタボリックシンドロームの有病率は⼀般的に⾼齢者で⾼く、37,38 、パンデミック時の新規症例に対する脆弱性が⾼まることを説明できるかもしれない。同様に、パンデミック前のメタボリックシンド
ロームの有病率は男性で⾼く 37,39 、CATE も男性で⾼かった。
部⾨による異質性も観察された。医療部⾨（集中治療を除く）の CATE が低いのは、いくつかの要因に起因すると考えられる。例えば、医療従事者は健康に関する知識が豊富であるため、COVID-19 のパンデミック時にも健康を維持するための活動（運動や⾷事など）を継続的に⾏っていた可能性がある。このような⾏動変化を裏付ける⼗分な証
拠はないが、雇⽤されている⼈や⾼学歴の⼈の⾏動変化が好ましいとする報告もある
40、医療従事者の⾏動変化の⼀部を説明できるかもしれない。
逆に、CATE は集中治療部⾨の職員で⾼かった。これには、労働時間が⻑く、COVID-

19 患者への対応など⾝体的・⼼理的負荷が⾼いことが原因である可能性がある 30,31。
⾼ CATE 群の特徴として、腹囲が⼤きい、肝機能検査値が⾼い、中性脂肪が⾼い、⾼脂⾎症治療歴がある、などが挙げられた。つまり、この集団は、COVID-19 のパンデミッ
ク以前に、コントロール不良であった可能性がある。このような個⼈は、新たな環境ス
トレス要因の影響を受けやすく、環境の悪化により新たなメタボリックシンドロームを発症するリスクが⾼いと考えられる。

― 32 ―

既存研究との⽐較
この研究結果は、COVID-19 パンデミックが集中治療部⾨の医療従事者に及ぼす健
康への悪影響に関する既存の報告との関連性と相違点の両⽅を⽰した 30,31,41,42 。先⾏研
究では、主にメンタルヘルスについて検討されているが、集中治療部⾨での⼥性および在籍年数が短い者は精神疾患のリスクが⾼かった 43‒47。興味深いことに、今回の研究では⾝体疾患であるメタボリックシンドロームについて調査しているが、集中治療室がハイリスクであり、精神疾患のハイリスクと類似していることが⽰された。しかし、メンタルヘルスとは異なり、男性や⾼年齢層がメタボリックシンドロームのハイリスクであった。また、メンタルヘルスの既往歴があると、COVID-19 パンデミック時に不安や抑うつ症状が出やすいことが報告されている 44,47,48。このような既往歴の存在がハイリス
クになることは今回の研究でも⽰された。既存の不調の存在は、メンタルヘルスや⾝体疾患に関わらず、パンデミックのような⼤きなイベント時に、疾患の悪化や新たな発症に対する脆弱性と関連している可能性がある。
予防介⼊策
本研究の結果から、集中治療部⾨の職員、⾼齢者、男性、検査値（中性脂肪、腹囲、肝機能検査）が⾼い個⼈、⾼脂⾎症治療歴のある個⼈に対して、パンデミック時に特にメタボリックシンドローム予防介⼊が必要であることが⽰唆された。例えば、パンデミ
ックなどの異常な状況における健康脆弱性に関する情報を平常時から、これらの集団に提供することは有益である。また、治療中の病気がある場合は、治療管理を徹底する必要がある。さらに、パンデミック時には、家庭での運動、それを実施するための環境づくりのための⽀援を⾏うことが望ましい 49。Pappa らの報告によると、社会的⽀援ネットワークを強化することによって、⼼理的レジリエンスを促進することも⼼⾝の健康を維持するために重要である 50。COVID-19 期間中の社会的孤⽴を軽減するために、⼼理療法、ロボットペット、対処⽅法、病気に対する理解の深化など、いくつかの介⼊を実施することができる 51,52。テレビ会議も、COVID-19 の遮蔽ガイドラインに基づく実⾏
可能な介⼊である 51。このように、感染を避けつつ、保健指導などの対応を継続することで、ハイリスク者の予防策になる可能性がある。
研究の強みと限界
本研究の強みは、COVID-19 パンデミック時の医療従事者におけるメタボリックシ
ンドロームの新規発症を検討した最初の報告であるという新規性である。さらに、健康診断のデータを使⽤したことで、データの⽋損や分類ミスが少なかった。また、サンプ
ルサイズが⼤きい（3,572）ため、ランダムエラーの影響もかなり軽減された。さらに、― 33 ―

柔軟な X-learner モデルにより CATE を算出した。従来から多⽤される ATE は全ての対象者に対する平均的な効果を⽰している。そのため、⼩集団の処置効果を算出し、⾼リスク集団の特徴を捉えるためには、サブグループ解析などが必要であった。このため、柔軟に算出することは難しかった。本研究で採⽤した X-learner モデルによる CATE では、容易に柔軟に⼩集団の処置効果を算出し、⾼リスク集団の特徴について捉えることができる。
しかし、いくつかの限界もある。まず、本研究は岡⼭⼤学⿅⽥キャンパスのみで実施されたため、⼀般化可能性が制限される。本研究の結果を他の職場に適⽤する場合には、
背景要因の違いを考慮する必要がある。第⼆に、職種（医師、看護師など）、労働時間、
ストレスチェックの結果など、取得できなかった予測変数が存在する。これらの変数を組み込むことで、より精度の⾼い予測モデルを構築することが可能となる。さらに、補⾜資料 S1 で⽰したように、Base learner M2、M3 の予測パフォーマンスは、それぞれ、
RMSE=0.10096 および 0.14933 であり⾄適ではなかった。そのため、予測結果に誤りが⽣じていることが懸念される。本研究で⽤いたベータ回帰モデルの代わりに、ランダ
ムフォレスト（RF）回帰モデルを採⽤することで、予測精度を向上させることができると考えられる。ただし、本研究では応答変数が-1〜+1 の範囲の実数であるため、RF 回
帰ではこの範囲外の値も予測してしまう可能性が残る。さらに、曝露群と⾮曝露群の両⽅に同⼀⼈物が含まれており、⼀般的には独⽴同⼀分布（IID）の観点から避けるべきとされている。しかし、今回使⽤した X-learner では、群ごとにモデルを構築し、回帰係数ではなく予測能⼒を求めるため、この制限は結果にあまり影響しないと考えられる。
最後に、ブートストラップ法を⽤いた信頼区間計算の問題である。ブートストラップ法
では、X-learner の推定値 35 の信頼区間が狭くなることが実験的に知られている。したがって、本研究で計算された信頼区間は、95%のカバー率を持たない可能性がある。
− 結論 −
いくつかの制約はあるものの、本研究は、COVID-19 のパンデミック時に、メタボリ
ックシンドロームの新規発症が集団で平均的に増加することを実証した。さらに、集中治療部⾨での勤務など、特にパンデミック時のメタボリックシンドローム発症に脆弱な集団の特性が特定された。将来、COVID-19 パンデミックが続くか、新たなパンデミッ
クが出現した場合、これらの集団は的を絞った予防的介⼊が必要となる。このような研究をさらに発展させるためには、健康診断データだけでなく、労働時間、ストレスチェ
ック、健康診断、職種などの複合的な情報を統合することが必要である。

― 34 ―

謝辞
この研究は、産業医学振興財団の「産業医等が⾏う調査研究に対する助成」を受けて実施されました。また、データの利⽤に際し、⼀般財団法⼈淳⾵会（https://junpukai.or.jp/）のスタッフの⽅々にご尽⼒いただいたことに感謝いたします。
利益相反開⽰上述の通り産業医学振興財団からの助成をうけているが、財団は研究に関して研究者を⼲渉していない。また、研究者⾃⾝は報告すべき利益相反を有していない。
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− 図表 −
図 1. X-learner モデルのシェーマ

X: 予測変数ベクトル, E: 曝露変数, Y: アウトカム変数, M0(X): ⾮曝露サブサンプルを⽤いて構築されたアウトカム予測ロジスティック回帰モデル, M1(X): 曝露サブサンプ
ルを⽤いて構築されたアウトカム予測ロジスティック回帰モデル, ITE: Imputed
treatment effect, M2(X): ⾮曝露サブサンプルを⽤いて構築した ITE 予測ベータ回帰モ
デル, M3(X): 曝露サブサンプルを⽤いて構築した ITE 予測ベータ回帰モデル, CATE:
条件づき平均処置効果― 41 ―

図 2. 本調査における健康診断データのフローチャート

データ分析および結果は匿名化データに基づく。匿名化処理はリサンプリングと乱数加算によって⾏われた。これにより、準識別⼦を⽤いても個⼈を特定することはほぼ不可能となった。なお、識別⼦は提供を受けた時点から削除されている。

― 42 ―

図 3. CATE 分布のヒストグラム

CATE: 条件づき平均処置効果― 43 ―

図 4. 年齢と CATE の散布図および部⾨による近似曲線

CATE: 条件づき平均処置効果― 44 ―

表 1. ベースラインにおける対象者属性（1）
⾮曝露群

曝露群

(N=2181)(N=1391)

⼥性

1544 (70.8%)866 (62.3%)

男性

637 (29.2%)

525 (37.7%)

年齢 (歳)

中央値±IQR

46.8 ± 11.1 (n=2181)

47.1 ± 11.3 (n=1391)

所属部⾨

事務等

535 (24.5%)302 (21.7%)

研究260 (11.9%)

175 (12.6%)

医療1269 (58.2%)

832 (59.8%)

集中治療117 (5.4%)

82 (5.9%)

⾮喫煙者

1853 (85.0%)1151 (82.7%)

以前、喫煙

205 (9.4%)

153 (11.0%)

現在、喫煙

123 (5.6%)

87 (6.3%)

喫煙本数 (本)中央値±IQR

10.1 ± 6.0 (n=123)

9.8 ± 1.8 (n=66)

喫煙年数 (年)中央値±IQR

22.7 ± 12.5 (n=123)

21.4 ± 7.6 (n=87)

収縮期⾎圧 (mmHg)

中央値±IQR

116.4 ± 18.2 (n=2181)

114.1 ± 20.3 (n=1391)

拡張期⾎圧 (mmHg)

中央値±IQR

70.0 ± 14.4 (n=2181)

67.8 ± 15.6 (n=1391)

BMI (kg/m2)

中央値±IQR

21.3 ± 3.6 (n=2181)

22.1 ± 4.7 (n=1391)

腹囲 (cm)

中央値±IQR

77.3 ± 10.3 (n=2181)

78.7 ± 12.4 (n=1391)

視⼒検査（右）0.6 未満398 (18.2%)

266 (19.1%)

視⼒検査（左）0.6 未満400 (18.3%)

275 (19.8%)

聴⼒検査 1kHz（右）異常あり

44 (2.0%)27 (1.9%)

聴⼒検査 1kHz（左）異常あり

40 (1.8%)

16 (1.2%)

聴⼒検査 4kHz（右）異常あり28 (1.3%)

21 (1.5%)

聴⼒検査 4kHz（左）異常あり

21 (1.0%)

20 (1.4%)

理学所⾒

所⾒あり

33 (1.5%)

12 (0.9%)

⼼電図

所⾒あり

414 (19.0%)

298 (21.4%)

胸部レントゲン

所⾒あり

217 (9.9%)139 (10.0%)

糖尿病治療歴あり

23 (1.1%)

26 (1.9%)

⾼脂⾎症治療歴あり

122 (5.6%)

57 (4.1%)

⾼⾎圧治療歴あり

127 (5.8%)

69 (5.0%)

翌年の MetS 発症

あり

66 (3.0%)72 (5.2%)

性別

喫煙状況

IQR: Interquartile range, BMI: Body Mass Index, MetS: Metabolic syndrome.

― 45 ―

表 2. ベースラインにおける対象者属性（2）
⾮曝露群

曝露群

(N=2181)(N=1391)(-)

3 (0.1%)6 (0.4%)(+)

1 (<1%)

0 (0.0%)⽋損

2177 (99.8%)1385 (99.6%)(-)

2145 (98.3%)

1365 (98.1%)(±)

21 (1.0%)9 (0.6%)(+)

11 (0.5%)

14 (1.0%)(2+)

1 (<1%)

2 (0.1%)(3+)

2 (0.1%)0 (0.0%)

⽋損

1 (<1%)

1 (0.1%)(-)

2157 (98.9%)

1371 (98.6%)(±)

11 (0.5%)

6 (0.4%)(+)

6 (0.3%)7 (0.5%)(2+)

6 (0.3%)2 (0.1%)(3+)

0 (0.0%)2 (0.1%)(4+)

0 (0.0%)2 (0.1%)

⽋損

1 (<1%)

1 (0.1%)

ヘモグロビン (g/dL)

中央値±IQR

13.3 ± 1.8 (n=2181)

13.7 ± 2.1 (n=1391)

⾚⾎球 (104/μL)

中央値±IQR

444.0 ± 57.0 (n=2181)

454.0 ± 66.0 (n=1391)

AST (U/L)

中央値±IQR

18.7 ± 5.9 (n=2181)

19.1 ± 6.8 (n=1391)

ALT (U/L)

中央値±IQR

14.4 ± 8.4 (n=2181)

15.1 ± 11.0 (n=1391)

γ-GTP (U/L)

中央値±IQR

20.1 ± 16.8 (n=2181)

20.8 ± 18.9 (n=1391)

LDL-C (mg/dL)

中央値±IQR

114.0 ± 38.2 (n=2181)

117.5 ± 40.7 (n=1391)

HDL-C (mg/dL)

中央値±IQR

66.2 ± 21.1 (n=2181)

62.6 ± 24.3 (n=1391)

空腹時 TG (mg/dL)

中央値±IQR

72.4 ± 53.3 (n=355)

81.4 ± 59.2 (n=347)

随時 TG (mg/dL)

中央値±IQR

85.9 ± 61.5 (n=1826)87.0 ± 67.4 (n=1044)

HbA1c (%)

中央値±IQR

5.5 ± 0.4 (n=1056)

5.5 ± 0.4 (n=1344)

空腹時⾎糖 (mg/dL)

中央値±IQR

89.4 ± 12.9 (n=216)

89.3 ± 10.1 (n=347)

随時⾎糖 (mg/dL)

中央値±IQR

90.1 ± 15.8 (n=909)

89.9 ± 14.2 (n=1044)

尿潜⾎

尿蛋⽩

尿糖

IQR: Interquartile range, AST: Aspartate aminotransferase, ALT: Alanine aminotransferase,

LDL: Low-density lipoprotein, HDL: High-density lipoprotein, TG: Triglyceride, HbA1c:
Hemoglobin A1c― 46 ―

表 3. 解析対象全体・部⾨別・男⼥別における CATE
⼈数
全体

CATE

95%CI

p-value

3,752

0.044

0.009

0.079

0.015

管理部⾨

837

0.034

-0.023

0.092

0.243

研究部⾨

435

0.068

-0.017

0.154

0.118

医療部⾨

2,101

0.032

-0.007

0.072

0.108

199

0.154

0.014

0.294

0.031

⼥性

2,410

0.033

0.006

0.061

0.016

男性

1,162

0.066

-0.012

0.144

0.097

集中治療部⾨CATE: Conditional Average Treatment Effect, CI: Confident Interval.
95%CI はブートストラップ法により算出した。
医療部⾨は集中治療部⾨が除かれている。

― 47 ―

表 4. 低 CATE と⾼ CATE のベースライン特性の⽐較（1）低 CATE⾼ CATE(N=3183)(N=389)⼥性2225 (69.9%)185 (47.6%)

男性

958 (30.1%)

204 (52.4%)

年齢 (歳)

中央値±IQR

46.4 ± 10.4

53.2 ± 12.3

0.56834

所属部⾨事務等

764 (24.0%)

73 (18.8%)

0.32735研究376 (11.8%)

59 (15.2%)

医療1894 (59.5%)

207 (53.2%)

集中治療149 (4.7%)

50 (12.9%)

⾮喫煙者

2710 (85.1%)

294 (75.6%)

以前、喫煙308 (9.7%)

50 (12.9%)

現在、喫煙165 (5.2%)

45 (11.6%)

喫煙本数 (本)中央値±IQR

0.1 ± 0.6

0.3 ± 1.3

0.33486

喫煙年数 (年)中央値±IQR

0.3 ± 1.3

0.5 ± 2.6

0.26364

収縮期⾎圧 (mmHg)

中央値±IQR

114.7 ± 18.7

121.1 ± 16.6

0.34250

拡張期⾎圧 (mmHg)

中央値±IQR

68.6 ± 15.0

73.4 ± 12.8

0.41080

BMI (kg/m2)

中央値±IQR

21.5 ± 4.1

22.4 ± 3.6

0.22163

腹囲 (cm)

中央値±IQR

77.3 ± 10.8

82.8 ± 11.4

0.54772

視⼒検査（右）0.6 未満596 (18.7%)

68 (17.5%)

0.03231

視⼒検査（左）0.6 未満615 (19.3%)

60 (15.4%)

0.10300

聴⼒検査 1kHz（右）異常あり

58 (1.8%)

13 (3.3%)

0.09593

聴⼒検査 1kHz（左）異常あり

46 (1.4%)

10 (2.6%)

0.08030

聴⼒検査 4kHz（右）異常あり38 (1.2%)

11 (2.8%)

0.11660

聴⼒検査 4kHz（左）異常あり

28 (0.9%)

13 (3.3%)

0.17192

理学所⾒

所⾒あり

37 (1.2%)

8 (2.1%)0.07110

⼼電図所⾒あり

650 (20.4%)

62 (15.9%)

0.11643

胸部レントゲン

所⾒あり

330 (10.4%)

26 (6.7%)

0.13220

糖尿病治療歴あり

31 (1.0%)

18 (4.6%)

0.22280

⾼脂⾎症治療歴あり

31 (1.0%)148 (38.0%)

1.05844

⾼⾎圧治療歴あり

167 (5.2%)

29 (7.5%)

0.09065

翌年の MetS 発症

あり

96 (3.0%)42 (10.8%)

0.31054

性別

喫煙状況

Std Diff
0.466030.26497

CATE: Conditional Average Treatment Effect, Std Diff: Standardized Difference, IQR: Interquartile
range, MetS: Metabolic syndrome.

― 48 ―

表 5. 低 CATE と⾼ CATE のベースライン特性の⽐較（2）低 CATE⾼ CATE(N=3183)(N=389)(-)

7 (0.2%)2 (0.5%)(+)

0 (0.0%)1 (0.3%)

⽋損3176 (99.8%)386 (99.2%)(-)

3123 (98.1%)

387 (99.5%)(±)

30 (0.9%)

0 (0.0%)(+)

23 (0.7%)

2 (0.5%)(2+)

3 (0.1%)0 (0.0%)(3+)

2 (0.1%)0 (0.0%)⽋損

2 (0.1%)0 (0.0%)(-)

3142 (98.7%)

386 (99.2%)(±)

16 (0.5%)

1 (0.3%)(+)

13 (0.4%)

0 (0.0%)(2+)

6 (0.2%)2 (0.5%)(3+)

2 (0.1%)0 (0.0%)(4+)

2 (0.1%)0 (0.0%)⽋損

2 (0.1%)0 (0.0%)

ヘモグロビン (g/dL)

中央値±IQR

13.4 ± 2.0

14.1 ± 1.6

0.41359

⾚⾎球 (104/μL)

中央値±IQR

443.0 ± 60.0

464.0 ± 49.0

0.34771

AST (U/L)

中央値±IQR

18.5 ± 5.8

21.6 ± 8.0

0.52196

ALT (U/L)

中央値±IQR

14.2 ± 8.5

20.2 ± 14.0

0.53839

γ-GTP (U/L)

中央値±IQR

19.6 ± 15.6

35.6 ± 46.3

0.58330

LDL-C (mg/dL)

中央値±IQR

114.8 ± 38.2

119.9 ± 46.2

0.16719

HDL-C (mg/dL)

中央値±IQR

65.7 ± 22.4

59.8 ± 21.2

0.29288

空腹時 TG (mg/dL)

中央値±IQR

81.9 ± 7.2

85.6 ± 14.2

0.54434

随時 TG (mg/dL)

中央値±IQR

86.8 ± 47.4

93.1 ± 32.9

0.18936

HbA1c (%)

中央値±IQR

5.5 ± 0.2

5.6 ± 0.3

0.41985

空腹時⾎糖 (mg/dL)

中央値±IQR

89.7 ± 1.2

90.0 ± 1.4

0.38898

随時⾎糖 (mg/dL)

中央値±IQR

89.9 ± 5.4

90.3 ± 3.2

0.19357

尿潜⾎

尿蛋⽩

尿糖

Std Diff
0.08686

0.155850.12900

CATE: Conditional Average Treatment Effect, Std Diff: Standardized Difference, SD: standard
deviation, AST: Aspartate aminotransferase, ALT: Alanine aminotransferase, LDL: Low-density
lipoprotein, HDL: High-density lipoprotein, TG: Triglyceride, HbA1c: Hemoglobin A1c― 49 ―

− 補⾜資料 −補⾜資料 S1. X-learner における Base learner の構築について
Base-leaner M0 および M1（本⽂図 1）
ロジスティック回帰モデルを⽤いて、オリジナルデータセットの曝露サブサンプルと⾮曝露サブサンプルの予測変数からアウトカムを予測するモデルを構築した。10 分割
交差検証の AUC（Area Under the Curve）は、以下の予測変数を採⽤した時に最も⼤きかった。なお、論⽂本⽂では匿名化データセットを⽤いて分析した（解析データおよび
解析プログラムを公開するため）。
M0 および M1 の予測変数
Sex, Division, Age, Age squared, BMI, BMI squared, Abdominal circumference,
Abdominal circumference squared, Hearing test 1000Hz/4000Hz right and left, Systolicblood pressure, Systolic blood pressure squared, Diastolic blood pressure, Diastolic bloodpressure squared, Urinary protein, Urinary occult blood, AST, ALT, γ-GTP, Fastingblood sugar, Casual blood glucose, HbA1c, HDL cholesterol, HDL cholesterol squared,
LDL cholesterol, LDL cholesterol squared, Fasting triglyceride, Casual triglyceride,
Hemoglobin, Hemoglobin squared, Red blood cell, ECG finding, Chest X-ray finding,
Smoking status, Number of cigarettes, Number of cigarettes squared, Smoking year,
History of treatment for hyperlipidemia, History of treatment for hypertension, Missing
indicator for casual blood glucose, Missing indicator for fasting blood glucose, Missing
indicator for fasting triglyceride, Missing indicator for the number of cigarettes, Missing
indicator urinary protein, BMI×Age, Abdominal circumference×Age, AST×ALT,
Sex×HbA1c, Number of cigarettes×Smoking year
10 分割交差検証における AUC
M0

M1

オリジナルデータセット

0.94257

0.91226

匿名化データセット

0.95055

0.89734― 50 ―

Base-leaner M2 および M3（本⽂図 1）
ベータ回帰モデルを⽤いて、オリジナルデータセットの⾮曝露サブサンプルおよび曝露サブサンプルの予測変数から「変換した Imputed Treatment Effect (ITE)」を予測するモデルを構築した。変換は、以下の式で⾏った。元の ITE は(-1, 1)の範囲の実数であるが、変換後の ITE'はベータ回帰モデルに適した(0, 1)の範囲の実数である。
𝐼𝑇𝐸′

𝐼𝑇𝐸 1
2

それぞれ以下の予測因⼦を採⽤し、モデルは 10 分割交差検証での RMSE（Root Mean
Squared Error）が最⼩となったものを採⽤した。なお、論⽂本⽂では匿名化データセッ
トを⽤いて分析した（解析データおよび解析プログラムを公開するため）。

M2 の予測変数
Sex, Division, Age, Age squared, BMI, BMI squared, Abdominal circumference,
Abdominal circumference squared, Hearing test 1000Hz/4000Hz right and left, Systolicblood pressure, Systolic blood pressure squared, Diastolic blood pressure, Diastolic bloodpressure squared, Urinary protein, Urinary occult blood, AST, ALT, γ-GTP, Fastingblood sugar, Casual blood glucose, HbA1c, HDL cholesterol, HDL cholesterol squared,
LDL cholesterol, LDL cholesterol squared, Fasting triglyceride, Casual triglyceride,
Hemoglobin, Hemoglobin squared, Red blood cell, ECG finding, Chest X-ray finding,
Smoking status, Number of cigarettes, Number of cigarettes squared, Smoking year,
History of treatment for hyperlipidemia, History of treatment for hypertension, Missing
indicator for casual blood glucose, Missing indicator for fasting blood glucose, Missing
indicator for fasting triglyceride, Missing indicator for the number of cigarettes, Missing
indicator urinary protein, BMI×Age, Abdominal circumference×Age, AST×ALT,
Sex×Age
M3 の予測変数
Sex, Division, Age, Age squared, BMI, BMI squared, Abdominal circumference,
Abdominal circumference squared, Hearing test 4000Hz right and left, Systolic bloodpressure, Systolic blood pressure squared, Diastolic blood pressure, Diastolic bloodpressure squared, Urinary protein, AST, ALT, γ-GTP, Fasting blood sugar, Casual blood
glucose, HbA1c, HDL cholesterol, HDL cholesterol squared, LDL cholesterol, LDL
cholesterol squared, Fasting triglyceride, Casual triglyceride, Hemoglobin, Hemoglobin― 51 ―

squared, Red blood cell, ECG finding, Chest X-ray finding, Smoking status, Number ofcigarettes, Number of cigarettes squared, Smoking year, History of treatment for
hyperlipidemia, History of treatment for hypertension, Missing indicator for casual blood
glucose, Missing indicator for fasting blood glucose, Missing indicator for fasting
triglyceride, Missing indicator for the number of cigarettes, Missing indicator urinary
protein, BMI×Age, Abdominal circumference×Age, AST×ALT, Sex×Age

10 分割交差検証における RMSE
M2

M3

Original Dataset

0.08666

0.12203

Anonymized Dataset

0.100960.14933

補⾜表 S1. 解析対象全体・部⾨別・男⼥別における CATE（オリジナルデータセットに
よる結果）
⼈数

CATE

95%CI

全体

3,752

0.036

0.001

0.071

0.047

管理部⾨

837

0.049

-0.009

0.106

0.100

研究部⾨

435

0.069

-0.017

0.155

0.115

医療部⾨

2,101

0.016

-0.023

0.056

0.413

集中治療部⾨199

0.116-0.024

0.256

0.104

⼥性

2,444

0.022

-0.005

0.049

0.115

男性

1,128

0.066

-0.011

0.144

0.095

CATE: Conditional Average Treatment Effect, CI: Confident Interval.
95%CI はブートストラップ法により算出した。
医療部⾨は集中治療部⾨が除かれている。

― 52 ―

p-value補⾜図 1. CATE 分布のヒストグラム（オリジナルデータセット）補⾜図 S2.年齢と CATE の散布図および部⾨による近似曲線（オリジナルデータセット）― 53 ―