GS1-1-6

LIFE2013

2013 年 9 月 2 日－4 日 山梨 (山梨大学)

歩行時における転倒の内的要因分析に基づく転倒頻度予測手法の提案
Proposition of a method to predict fall frequency in walking
based on internal factors analysis○ 岡田哲明（東大）

二瓶美里（東大）

鎌田実（東大）Tetsuaki OKADA, The University of Tokyo
Misato NIHEI, The University of Tokyo
Minoru KAMATA, The University of Tokyo
Abstract: It has been reported that there is a significant correlation in the fall of ambulatory and decline in internal factors
such as cognitive function and muscle strength. While these internal factors of the fall decline due to aging, these have notbeen considered in conventional risk assessment techniques. This has been caused a problem that countermeasures toreduce fall risk are not able to be taken. In this study, we estimate the aging of the factors of fall by constructing the modelof internal factors on the basis of the literature data related to the fall in the past. In addition, we propose a method toestimate an frequency of fall in the coming years.
Key Words: Safety, Modeling, Estimation, Walking Assist, Fall and Tips
1 序論
1-1 背景高齢者の転倒は外傷に繋がる可能性が非常に高い事象であり，軽度な外傷だけでなく大腿骨骨折や頭部外傷，意識消失などの重傷外傷を負う可能性がある．また，身体的影響がなくとも転倒を経験することで転倒に対する恐怖感が残り，能動的な行動から逃避してしまうことで自己効力感の喪失や QOL の低下が引き起こされることが指摘されている (1)．加えて転倒は要介護状態や寝たきり状態の主要な原因となっており，平成 23 年度の厚生労働省の統計によると転倒および骨折は高齢者が要支援または要介護状態になった原因の 10.2%を占めている (2)．
高齢者の転倒を防止する方策は，薬剤の変更や歩行訓練，ベッドの高さ調整や杖，歩行器や車いすの利用など多岐に渡る．日本看護協会等では転倒防止策とその時期を決定するために，転倒アセスメントシートの使用を推進しているが，実際に転倒防止策を利用するにあたっては，転倒リスクの軽減だけでなく医学的リハビリテーション機会の損失などを総合的に判断する必要がある．特に加齢による身体機能や認知機能の経年変化を把握しておかなければ，導入時期を見誤ることとなる．
1-2 目的と方針
本研究では支援機器を含めた適切な転倒防止策とその導入時期を判断するために必要な転倒頻度の予測手法を提案することを目的とする．
まず転倒のモデル化を行い，独歩時に引き起こす転倒原因と，転倒原因を発生させる転倒要因を整理する．次に，先行研究を用いて転倒要因から転倒頻度を推定するための転倒モデルを作成する．さらに，転倒要因の経年変化の予測式を作成する．転倒要因の経年変化予測と転倒要因からの転倒頻度推定を組み合わせることにより，将来の転倒頻度を予測することが可能となる．
*本研究は東京大学工学部倫理審査委員会の承認の下に行われている

2 独歩時の転倒要因
2-1 転倒の定義
本研究では転倒を「自分の意志からではなく膝や上肢あるいは臀部や腰などの身体部分が床面や地面などのより低い面に接触した場合」 (3)と定義する．現実にはほとんど転倒しない高齢者から年間数十回の転倒を繰り返す高齢者まで大きな個人差が存在するため，転倒の頻度を以下の 3 項目に分類し区別するものとした．
・ほぼ無（年 1 回未満）
特別な対策が不要な分類
・低頻度（年 1 回以上～10 回未満）
見守りや介助などの転倒防止策が必要な分類
・高頻度（年 10 回以上）転倒は防ぎきれず怪我防止策が必要となる分類
2-2 転倒原因と転倒要因
転倒頻度を推定するためのモデル化を行うにあたり，転倒を直接的に引き起こす転倒原因と，転倒原因を発生させる転倒要因を考える．転倒は複合的な転倒要因によって引き起こされるが，身体状態に関する内的要因と環境に関する外的要因に大別できる．内的要因には疾患や認知障害，心因性の症状などが含まれる．外的要因には施設設備や人的支援などが含まれる．これらについて本研究では，その人固有の転倒頻度が内的要因によって決められており，そこから強化要因としての外的要因の関与を通して実際の転倒頻度が決定する，という立場をとる．このうち外的要因については，床材や障害物の状態，施設スタッフの人数など非常に多くの要因が存在すると考えられるため，本研究ではまず内的要因に着目し，内的要因によって転倒頻度を予測することを目指す．
まず先行研究で転倒との関連性が明らかとなっている転倒要因を挙げ，要因分析を行った．要因分析の結果から，転倒要因と転倒の間には，転倒要因を受けて転倒を引き起こす「障害物回避能力の低下」「バランス能力の低下」「行動頻度の増加」「失神」の 4 項目の転倒原因が存在するこGS1-1-6-1

LIFE2013とが分かった．転倒要因と転倒原因・転倒の関係を図 1 に示す．実線で囲まれた要素が転倒原因，点線で囲まれた要素が転倒原因に所属する転倒要因である．ただし失神については，回数を直接観察することが可能である上に発生が転倒に直接結び付くため，失神自体を転倒要因と考えることとする．

2013 年 9 月 2 日－4 日 山梨 (山梨大学)

転倒の相対危険度 R は以下のように定義される．まず集団を特定の転倒要因を持つ群と持たない群に分ける．要因を持つ群のうち転倒を経験した人数を a，転倒を経験しなかった人数を b，転倒要因を持たない群のうち転倒を経験した人数を c，転倒を経験しなかった人数を d とすると，転倒原因の相対危険度 q c，qm ，f は式(3)に従い算出される．

Hemiplegia(3)

Cognitive
disorderWandering

Muscleweakeness

Spirit ofindependence

Syncope

Reduction of avoiding
obstacle ability（Qc）

Reduction of keeping
balance ability（Qm ）Increasing ofaction （F）

Syncope（H）

Falling down

Fig. 1

Factors and causes of falling down

3 転倒要因の相対危険度に基づく転倒頻度の推定
3-1 転倒のモデル化と転倒頻度推定式の作成
各転倒原因「障害物回避能力の低下（Qc）」「バランス能力の低下（Qm）」「行動頻度の増加（F）」「失神（H）」による推定転倒頻度（E）を式(1)に示す．同時に転倒に寄与す
る Qc，Qm，F については乗算，独立して直接転倒に寄与す
る H については加算している．
(1)
ただし実際には積が転倒回数となるような Qc，Qm，F を求めることは困難である．そこで，転倒頻度の基準値 einを導入し，各転倒原因による相対的な危険度 q c，qm，f を転倒要因から求めることにより転倒頻度を推定することを目指す．
(2)
また片麻痺は障害物回避能力の低下とバランス能力の低下を同時に引き起こすため，片麻痺が見られる高齢者に対しては q c，qm を束ねた値として片麻痺固有の値 qh を適用するものとする．
3-2 転倒頻度の基準値
転倒頻度の基準値を「認知機能の低下がない」「身体機能の低下がない」「転倒に関係する持病（パーキンソン病等）がない」「施設高齢者と比べ行動の頻度が多すぎない」を満たす集団の転倒頻度（年間の転倒回数）と定義した．しかし，これら全ての条件を満たす集団の転倒頻度記録を実際に発見することは困難であったため，行動の頻度以外の条件を満たす地域在住高齢者の転倒に関する村田らの先行研
究(4)を元に基準値を求めた．村田らの先行研究では，認知機能や身体機能に目立った低下が見られない高齢者 133
名の転倒頻度が年間 0.36 回と求められている．施設高齢者は地域在住高齢者と比較して行動頻度が低いことが予想されることから，行動頻度が高い集団の転倒頻度のオッズ比 3.2 を除すことで，転倒頻度の基準値 ein を 0.11 回とした．
3-3 相対危険度の定義

3-4 転倒要因の相対危険度
転倒要因を表す評価指標から相対危険度を算出するにあたっては，認知機能や身体機能を表す評価指標が数多く存在し実際に計測される評価指標も施設によって異なる，という実情を考慮する必要がある．したがって，実用的な転倒頻度推測を実現するために各転倒要因の相対危険度の算出式を様々な評価指標に対して導出した．このとき，複数の評価指標が計測されている場合には転倒との相関がより強い指標を利用することが好ましいと考えられるため，表2 には同一の転倒要因の中でより強い相関が認められた評
価指標ほど上位に掲載した．相対危険度の算出には基本的に定量的指標を用いるが，転倒に大きな影響を与える要素が存在する場合には非定量的であっても相対危険度を別途検討するものとする．
3-4-1 障害物回避能力の低下
障害物回避能力の低下に関係する転倒要因は認知機能の低下および注意機能の低下である．これらを定量的に表す指標として「MMSE」(5)および「TMT-A 所要時間」(6)(7)(8) (9)を使用した．MMSE とは，認知症の診断用に開発された 30点満点の質問紙検査である．各指標から転倒の相対危険度を求める式を作成した．また非定量的指標として「注意障害の有無」を採用いた．
ここでは MMSE を例として相対危険度を与える近似式の導出法を説明する．先行研究の調査結果より，MMSE と転倒発生率の関係を得ることができる．この転倒発生率から式(3)を用いて相対危険度を算出し，図 2 のように MMSEと相対危険度の関係を表現する近似式を求めた．このようにして求めた相対危険度の算出式を表 1 に示す．
30

Alzheimer dementia
approximation curve

25

Relative risk

Aprosexia

2015
y = 9.02ln(x) - 6.510500Fig. 2

1020
MMSE deduction [point]30

MMSE deduction and relative risk

3-4-2 バランス能力の低下
バランス能力の低下に関係する転倒要因は筋力低下および片麻痺である．これらを定量的に表す指標として「足把持 力 低 下 」 (4)(6)(10) お よ び 「 最 大 努 力 歩 行 速 度 」 (6) (10)(11)(12)(13)(14)(15)を使用した．また非定量的指標として「最大GS1-1-6-2

LIFE2013

努力歩行速度（若年者との比較）」(16)および「歩行自立度」を採用した．これらの指標による相対危険度の算出式を表 1 に示す．
(5)3-4-3 片麻痺
片麻痺は障害物回避能力の低下とバランス能力の低下の両者に関係する転倒要因である．片麻痺の状態を定量的に表す指標として Brunnstrom Recovery Stage (BRS) を使用した．BSR による相対危険度の算出式を表 1 に示す(17)．
3-4-4 行動頻度の増加
行動の頻度を表す指標として「DBD-W 得点」(18)を使用した．また非定量的指標として「自立心の高低」を採用した．これらの指標による相対危険度の算出式を表 1 に示す．

2013 年 9 月 2 日－4 日 山梨 (山梨大学)

することができたと言える．対象者 A（2012 年）では転倒頻度を「ほぼ無」と予測すべき所を「低頻度」と予測した．
施設スタッフの記録によると対象者 A は 2011 年に転倒で大腿骨の骨折を負っており，そのため対象者 A に対して介助が行われていた．したがって，内的要因は悪化しているものの介助という外的要因がプラスに働いたことで結果として転倒回数の減少につながっているものと解釈できる．
一方で回数について見ると，有効数字 1 桁で正しく予測できていたのは 6 例中 2 例のみであった．特に誤差が大きかったのは対象者 B（2012 年）で，約 2 回分少なく予測していた．これは対象者 B が持つ不眠症が原因で日中の眠気による転倒が発生していたことに起因しており，転倒要因について更なる検討が必要であると考えられる．
1110

Table. 1

9

Relative risk calculation of falling down factors
Indicator
TMT-A time (a[s])Having aprosexia
MMSE (s)（AD dementia）
MMSE (s)（Mixed dementia）

Aprosexia
Cognitivedisorder

7

Hemiplegia
Spirit ofindependence
Wandering
Syncope0
Subject A(2011)

Fig. 3―Indicators and values used in frequency estimation
qc

Subject
A (2011)
SubjectA (2012)
Subject
B (2011)
SubjectB (2012)
SubjectC (2011)
SubjectC (2012)

MMSE
(AD)
MMSE
(AD)
MMSE
(AD)
MMSE
(AD)

41

The best effort walking speed(v[m/s])
The best effort walking speed(Fast/Normal/Slow/Very slow）
Walking independence(Independence/Modified/Assisted)
Brunnstrom Recovery Stage (b)Spirit of independence( High / Normal or Low )DBD-W score (w)Syncopes in a past year (h)Indicator

52

3-5 実測値による転倒頻度推定の妥当性の同一の施設に入居しており，独歩での移動が可能な 3 名の男女を対象に転倒頻度の推定と実際の転倒回数を比較した．表 2 に転倒頻度推定に用いる相対危険度を算出するための身体機能，認知機能などに関する指標を示す，これらは施設が記録している個人の心身状況表から 2 年分のデータを収集したものである．また，同じく 2 年分の施設の転倒やインシデントレポート，ケアプラン変更の記録，スタッフへの聞き取りによって収集した．対象者 A は 86 歳の男性，対象者 B は 90 歳の女性，対象者 C は 57 歳の男性である．転倒頻度の推定結果と実際の転倒回数の比較を図 3に示す．
Table. 2

Measured fall
frequency

63

Foot grasping power (m[kg])Muscleweakness

Estimated fall
frequency

8

Relative risk
Counts

Factorqmfh
Count
per yearval

Indicatorval

Indicator

val

8

BEWS

4SoI

Normal

08

BEWS

4SoI

Normal00BEWS

Slow

SoI

Normal00BEWS

Slow

SoI

Normal0BRS4――SoI

High0BRS

4――SoIHigh

0

Subject A(2012)

Subject B(2012)

Subject C(2011)

Subject C(2012)

Comparison between Estimated fall frequency based on
measured value and measured fall frequency

4 転倒要因の経年変化の推定
4-1 経年変化予測式の提案
相対危険度の算出に用いた評価指標のうち，1 年単位での変化が予想される定量的指標として「TMT-A 所要時間」(19)(20)「MMSE（アルツハイマー型）」(21)「MMSE（混合型）」(21)「足把持力」 (22)(23)(24)「最大努力歩行速度」 (22)(23)(24)の 4
項目を挙げた．これらの指標について経年変化を予測し，予測に基づいて相対危険度の算出式を拡張することによって，現在の転倒頻度だけでなく将来の転倒頻度の変化を推測する．
具体的な導出法について説明する．まず指標の経年変化を予測する．先行研究の文献から得られた各指標と年齢の関係から，1 年毎の指標の変化率を求めることができる．
したがって，ある時点での計測値を入力することで計測から t 年後の値を予測する式を導出することが可能となる．
次に，導出した指標の経年変化予測式を表 2 の相対危険度の算出式に代入する．これにより，ある時点の計測値に基づいて計測から t 年後の相対危険度を算出することが可能となる．以上の手法によって導出した文献値に基づく各指標の経年変化予測式と，拡張した相対危険度の算出式を表4 に示す．
Table. 4

2-1 で示した転倒頻度の 3 分類に基づくと，対象者 A（2012 年）を除いた多くのデータで転倒頻度を正しく予測

Subject B(2011)

Indicator
TMT-ATime
MMSE
(AD)
MMSE
(Mixed)Foot grasping
power
The best
effort walking

GS1-1-6-3

Aging estimation of indicators

Aging estimation

Enhanced relative risk calculation

LIFE2013(2)

Measuredvalue
Estimatedvalue
2011 2012
YearFig. 4109876543210

Measuredvalue
Estimatedvalue

2011 2012
YearThe best effort walking (Subject A)

109876543210

MMSE (Subject B)

MMSE (Subject A)

4-2 経年変化予測式の妥当性の検証
表 3 に示した評価指標の実測値を用いて経年変化予測式の妥当性を検証した結果を図 4 に示す．検証が可能であったのは高齢者 A および高齢者 B の MMSE，高齢者 A の最大努力歩行速度である．
MMSE（高齢者 A）では MMSE 得点が 8 から 5 に低下すると予測されたが，実際は 8 のままであり実測値との 37.5%の誤差が認められた．また MMSE（高齢者 B）では，対象者の MMSE 得点が当初から最低値であったため予測値も最低値となり，予測値と実測値が一致した．最大努力歩行速度（高齢者 A）では 2012 年の予測値 3.8 に対して実測値4 という結果となったが，実測値の有効数字が 1 桁である
ことを考えると予測と一致していると解釈できる．
1098765432
10

Measuredvalue
Estimatedvalue

(3)
(4)

(5)

(6)
(7)
(8)
(9)
(10)

2011 2012
Year

(11)

Aging estimation of factors

(12)

5 まとめ
5-1 結論
転倒の内的要因からの転倒頻度推定と転倒要因の経年変化予測から，将来の転倒頻度を予測する手法を開発した．
まず転倒を直接的に引き起こす転倒原因として「障害物回避能力の低下」「バランス能力の低下」「行動頻度の増加」および「失神」を抽出し，転倒回数の基準値と相対的な転倒危険度を用いて転倒頻度を推定する手法を提案した．次に，転倒頻度の基準値および各転倒要因の相対危険度を算出する式を文献値から求めた．施設に入居する高齢者および片麻痺患者 3 名から得られた 6 年分のデータを用いて転倒頻度推定手法の妥当性を検証したところ，6 例中 5 例で頻度分類に基づいた転倒頻度を正しく推定することが出来た．更に，1 年単位の経年変化が見込まれる転倒要因の評
価指標について経年変化を予測する式を求め，相対危険度の算出式を拡張した．以上により，指標計測時から t 年後の相対危険度および転倒頻度を予測することが可能となった．

(13)

(14)

(15)

(16)
(17)

(18)
(19)

5-2 今後の展望
今後，検証数を増やすとともに，長期間のデータを収集し検証を行う予定である．また，本研究で採用した転倒原因 4 項目の他に，不眠や眠剤といった転倒と相関を持つ要因を加えること，相対危険度を算出する際に用いるエビデンスデータの更新も引き続き行っていく予定である．

(21)

謝辞

(22)

(20)

本研究を進めるにあたり，東京大学工学部卒業生福川未雪氏，特別養護老人ホームグリーンヒル千代田長谷川兼二様にご協力を(23)いただいた．感謝の意を表する．
参考文献(1) 中村 陽子, 転倒を繰り返す高齢者の再転倒後における転倒恐怖感が与える影響，福井大学医学部研究雑誌, 9: 19-34,
2008

GS1-1-6-4(24)

2013 年 9 月 2 日－4 日 山梨 (山梨大学)

厚 生 労 働 省 平 成 22 年 国 民 生 活 基 礎 調 査の 概 況 要 介 護 者 等 の 状 況(http://www.mhlw.go.jp/toukei/saikin/hw/k-tyosa/k-tyosa10/42.html)
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