健康に関連する行動変容と慢性腎臓病発症率：日本特定健診研究（J-SHC）

Posted On: 9月 29, 2022

調査対象母集団

このレトロスペクティブコホート研究では、2008 年にメタボリックシンドロームの早期診断を促進し、迅速な介入を確立するために日本政府が開始した特定健康診断およびガイダンスのデータを使用しました。このコホートの臨床的詳細は以前に説明されています。^24、25.26. 自治体が参加に同意した15都道府県（北海道、宮城、福島、新潟、東京、神奈川、石川、長野、大阪、徳島、福岡、佐賀、長崎、宮崎、熊本）からデータを取得した。 2008 年と 2009 年に定期健康診断を受けた 40 ～ 74 歳の CRF のない参加者を使用しました。

この研究は、ヘルシンキ宣言と、日本の文部科学省と厚生労働省が発行した疫学研究の倫理ガイドラインに従って実施されました。データが匿名であるため、インフォームドコンセントの要件は免除されました。研究プロトコルは、福島県立医科大学から倫理的承認を受けました (IRB 承認番号 #1485、#2771)。

測定と定義

すべての参加者は、病歴、喫煙習慣、アルコール消費量、運動習慣、および食生活をカバーする自記式アンケートに回答しました。生活行動の変化の段階は、TTM に基づく 5 項目のアルゴリズムからなる質問票によって評価されました。最初の項目では、回答者が今後 6 か月以内にライフスタイルを変えるつもりがあるかどうかを尋ねました。「いいえ」と答えた患者は熟考前段階にあると考えられ、「はい」と答えた患者は熟考段階にあった。今後数か月でライフスタイルを変えると答えた回答者は、準備段階にありました。食事中の脂肪を減らしたり、過去 6 か月以内に運動を開始したりするなどの適切な行動をすでに開始した回答者は、行動段階にありました。対策期間が半年以上の回答者は維持期。

参加者が次の質問のいずれかに「はい」と答えた場合、参加者は CVD の病歴があると見なされました。または「心臓病にかかっていると言われたり、心臓病の治療を受けたことがありますか?」.

この研究に関与した医師は、各参加者の身体検査を実施し、病歴を再確認して情報の正確性を検証しました. 訓練を受けたスタッフが参加者の身長、体重、胴囲、血圧を測定しました。体格指数 (BMI) は、身長の 2 乗 (m) に対する体重 (kg) の比として計算されました。²）。被験者が 5 分間休んだ後、標準的な血圧計または自動化された装置を使用して、座位で血圧を測定しました。一晩の絶食後に血液と尿のサンプルを採取し、24時間以内に分析しました。

高血圧は、降圧薬の使用、収縮期血圧が 140 mmHg 以上および/または拡張期血圧が 90 mmHg 以上、またはその両方によって定義されました。糖尿病は米国糖尿病協会のガイドラインに従って定義され、空腹時血漿グルコース濃度が 126 mg/dL 以上、糖化ヘモグロビン (HbA1c) 値が 6.5% 以上、または抗糖尿病薬の使用によって特定されました。 HbA1c 値は、以下の計算式を使用して算出された国家糖化ヘモグロビン標準化プログラム相当値を使用して推定されました。 HbA1c (%) = HbA1c (日本糖尿病学会) + 0.4%²⁷. 脂質異常症は、抗脂血症薬の使用、低比重リポタンパク質コレステロール濃度が 140 mg/dL 以上、またはその両方として定義されました。²⁸. CRI を推定糸球体濾過率 (eGFR) < 60 mL/分/1.73 m と定義しました。²、または尿検査でのタンパク尿、またはその両方。 eGFRは日本人の計算式で算出²⁹. 尿検査の結果は、(-)、(±)、(1+)、(2+)、および (3+) として記録され、タンパク尿の存在は、ディップスティック上の尿の分析スコア ≥ (1+) として定義されました。

展示と実績

この研究で関心のある露出は、2 年間のライフスタイル行動の変化の段階でした。参加者は、「改善」（最悪から最良の段階に移行）、「変化なし」（同じ段階）、「悪化」（最良から最悪の段階に移行）の 3 つのグループに分類されました。主要評価項目は CKD の発生率で、副次的評価項目はタンパク尿の発生率でした。

統計分析

すべての変数は、必要に応じて四分位範囲または頻度 (パーセンテージ) の中央値として報告されました。含まれる参加者と除外される参加者の間のベースライン特性の違いは、この研究のサンプルサイズが大きいため、標準化された違いによって比較されました。^30.31. ノンパラメトリック傾向検定 (Jonckheere-Terpstra 傾向検定または Cochran-Armitage 傾向検定)^{32、33、34.35}）は、変化の段階全体および段階カテゴリ内の変化のベースライン特性の違いを評価しました。 CKD 発生率と病期分類の変化との関連は、ロジスティック回帰分析によって調べられました。次のように、2つのモデルで階層的な適合を使用しました。（1）年齢、性別、BMI、および血清クレアチニンを調整したモデル1。 (2) 上記の変数に加えて、喫煙状態、アルコール状態、併存症 (高血圧、糖尿病、脂質異常症)、および CVD の病歴を含むモデル 2。欠損データの頻度は低かった (高血圧を除くほとんどの変数で <1%) [12%] およびCVD [9%]）、および20個のデータセットを使用した多重代入法がすべての回帰分析で使用されました。すべての分析は、STATA MP、バージョン 15.1 (Stata Corp、College Station、TX) を使用して実行されました。