転倒歴と疫学データに基づく主成分分析を用いた骨折リスクの要因抽出

カテゴリ: 部門大会

論文No: GS8-3

グループ名: 【C】2021年電気学会電子・情報・システム部門大会

発行日: 2021/09/08

タイトル(英語): Extraction of Factors of Fracture Risk Using Principal Component Analysis Based on Fall History and Epidemiological Data

著者名: 河越 祐太（鳥取大学）,櫛田 大輔（鳥取大学）,松本 浩実（川崎医療福祉大学）

著者名(英語): Yuta Kawagoe (Tottori University),Daisuke Kushida (Tottori University),Hiromi Matsumoto (Kawasaki University of Medical Welfare)

キーワード: 骨折リスク|疫学データ|主成分分析|リスクマップ|要因抽出|Fracture risk|Epidemiological data|Principal component analysis|Risk map|Extraction of Factors

要約(日本語): 要介護の原因の12%を占める骨折を防止するため、骨折リスクの早期発見は重要である。現在の骨折リスクスクリーニングはWHOが定めるFRAX指標を用いており、数値のみでの評価に留まることから、自身の骨折リスクの重要性を認識しにくく、骨折予防への意識改善に繋がらない。一方、鳥取大学医学部では、骨折リスク原因を探るため、鳥取県日野郡日野町の高齢者136 名を対象に、骨折に関わる疫学データ397項目筋肉量、握力、歩行能力など と追跡調査による予後の転倒事実を取得してきた。本論文は、骨折の危険因子である転倒を骨折の分類基準とし、取得した疫学データに対して主成分分析を行うことで、転倒と関係性の高い検査項目を骨折リスク要因として抽出した。これらの要因に基づきマップで可視化した結果、転倒リスクが低い被験者は、歩行能力が高いことが示唆され、マップ化により転倒リスクの程度を感覚的に認識しやすくなった。

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