JP6236862B2 - 老年障害リスクの算出方法 - Google Patents
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Description
なお、シート式圧力センサにより歩行パラメータを計測する場合の被験者の歩行距離は、5〜15mが好ましく、5〜10mがより好ましい。
ケーデンス=(60/average)×2
式中、averageは右歩行1周期又は左歩行1周期(sec/2 step)を表す。
なお、評価結果は、ディスプレイ4に表示する他、印刷して被験者に提供してもよく、通信回線により被験者に送信してもよい。
複数の被験者について、
(A)年齢、性別及びBMI等の体格に関する基礎データの1以上を取得するステップ、
(B)ケーデンス、ストライド、歩行比、歩幅、歩隔、歩行角度、つま先角度、ストライド左右差、歩隔左右差、歩行角度左右差、及び両脚支持期左右差から選ばれる2以上の歩行パラメータを計測するステップ、
(C)膝痛、腰痛、尿失禁、認知症及びサルコペニアから選ばれる老年障害の有無又は程度に関する老年障害データを取得するステップ、
(D)老年障害データから、明らかに老年障害があるものと老年障害がないものを抽出するステップ、
(E)抽出した老年障害データを2値の目的変数とし、その老年障害データに係る被験者の前記2以上の歩行パラメータの計測データを説明変数に含むか、さらに、前記1以上の基礎データも説明変数に含むロジスティック回帰分析の回帰式を算出するステップ、及び任意の被験者について、
(F)歩行パラメータを取得し、またはさらに基礎データも取得するステップ、
(G)歩行パラメータ、又は歩行パラメータと基礎データに基づき、(E)で算出した回帰式から老年障害リスクを算出するステップ
(B)ステップの歩行パラメータは、前述のシート式圧力センサを備えた歩行パラメータ手段により計測することができる。
(C)ステップの老年障害データは、問診や計測により取得することができる。
この場合、男女別に回帰式をたてることが好ましい。
回帰式の算出には、市販の統計ソフト(IBM社)を用いることができる。
ここで、正答率は、複数の老齢の被験者について、老年障害データと、回帰式により得られる老年障害リスクとが一致している人数の割合である。
例えば、(C)ステップで取得した老年障害データを、(D)ステップと同様に「障害がない」、「明らかに障害がある」、「障害が僅かにある」の3つのグループに分類し、「障害が僅かにある」グループは「障害がない」と扱う。即ち、正答率の算出では、回帰式を得るときには使用しなかった「障害が僅かにある」も含めた老年障害データの全データを使用する。
一方、(E)ステップで取得した回帰式から得られる老年障害リスク(老年障害の発生率)は、0〜1として得ることができる。そこで、回帰式から得られた老年障害リスクが0.5以上の場合を「障害がある」、0.5未満の場合を「障害がない」とする。
そして、(C)ステップで取得した老年障害データを上述のように分類した場合の「障害がある」か「障害がない」かの結果と、回帰式で得られた「障害がある」か「障害がない」かの結果が一致している被験者の数を正答率とする。
例えば、演算装置に、老年障害リスクの種類と程度ごとに、老年障害を回避するための運動、治具などの対策を記憶させておき、これを結果表示の際に表示し、被験者に提供してもよい。
そして、尿失禁の有無を目的変数とするにあたり、「明らかに尿失禁がある」場合を1、「尿失禁がない」場合を0とし、「明らかに尿失禁がある」老齢者と「尿失禁がない」老齢者の歩行パラメータ、年齢及びBMIを説明変数とし、ロジスティック回帰分析を行い、表1に示すように、老年障害リスクlog px/(1−px) を算出する回帰式を得た。ここで、pxは、老齢者xの老年障害の発生率であり、0〜1の数値をとる。
同様に、3年後の腰痛(男女)の発生率は60.9%となった。
また、3年後のサルコペニアの発生率は56.5%となった。
また、表1から、腰痛、尿失禁、サルコペニア、認知症の発生率は、男女別に歩行パラメータと基礎データを説明変数とする回帰式から得ると正答率が高いことがわかる。
(男性)
歩行速度*(-0.125)+右歩隔*1.219+左歩行角度*(-0.535)+右歩行周期*(-10.103)+右遊脚期*0.171+左両脚支持期*0.327+歩隔左右差*1.284+10.539
(女性)
歩行速度*(-0.035)+歩行角度左右差*0.289+両脚支持期左右差*0.267+3.923
(女性)
左歩幅*(-0.083)+左歩行角度*0.136+両脚支持期左右差*0.373+年齢*0.102-6.473
<1>
老年障害の起こりやすさ(即ち、老年障害リスク)を、歩行行為で計測した歩行パラメータに基づいて評価する老年障害リスクの評価方法であって、歩行パラメータとして、ケーデンス、ストライド、歩行比、歩幅、歩隔、歩行角度、つま先角度、ストライド左右差、歩隔左右差、歩行角度左右差、及び両脚支持期左右差から選ばれる2以上を使用し、膝痛、腰痛、尿失禁、認知症及びサルコペニアから選ばれる老年障害について老年障害リスクを評価する老年障害リスクの評価方法。
前記老年障害リスクを目的変数とし、前記2以上の歩行パラメータを説明変数に含めた多変量解析で老年障害リスクを算出する<1>記載の老年障害リスクの評価方法。
<3>
説明変数に、さらに年齢、性別及び体格に関する(BMI)基礎データの1又は複数を含めた<2>記載の老年障害リスクの評価方法。
<4>
目的変数を0又は1の2値として回帰式をたてる<2>又は<3>に記載の老年障害リスクの評価方法。
<5>
多変量解析としてロジスティック回帰分析を行う<2>〜<4>のいずれかに記載の老年障害リスクの評価方法。
<6>
複数の被験者について、
前記2以上の歩行パラメータを計測するステップ、
前記老年障害の有無又は程度に関する老年障害データを取得するステップ、
老年障害データから、明らかに老年障害があるものと老年障害がないものを抽出するステ
ップ、
抽出した老年障害データを2値の目的変数とし、その老年障害データに係る被験者の前記2以上の歩行パラメータの計測データを説明変数に含むロジスティック回帰分析の回帰式を算出するステップ、及び
任意の被験者について、歩行パラメータを取得し、歩行パラメータに基づいて回帰式から老年障害リスクを算出するステップ
を備える<5>記載の老年障害リスクの評価方法。
<7>
複数の被験者について、年齢、性別及び体格に関する基礎データの1以上を取得するステップをさらに備え、
回帰式を算出するステップにおいて、説明変数に基礎データの1以上を含め、
任意の被験者について、2以上の歩行パラメータ及び1以上の基礎データに基づいて回帰式から老年障害リスクを算出する<6>記載の老年障害リスクの評価方法。
<8>
回帰式を算出するステップにおいて、男女別に回帰式を算出する<6>又は<7>記載の老年障害リスクの評価方法。
<9>
前記複数の被験者について、回帰式に基づいて老年障害リスクを算出し、老年障害リスクの算出値と老年障害データとから老年障害リスクの算出値の正答率を算出し、正答率が65%以上の場合に、任意の被験者について、その回帰式を使用して老年障害リスクを算出する<6>〜<8>のいずれかに記載の老年障害リスクの評価方法。
<10>
一回の歩行行為で計測した歩行パラメータに基づいて、複数種の老年障害リスクを評価する<1>〜<9>のいずれかに記載の老年障害リスクの評価方法。
<11>
歩行パラメータが、シート式圧力センサを用いた歩行行為時の足圧分布の計測により得られた歩行パラメータである<1>〜<10>のいずれかに記載の老年障害リスクの評価方法。
<12>
歩行行為により、ケーデンス、ストライド、歩行比、歩幅、歩隔、歩行角度、つま先角度、ストライド左右差、歩隔左右差、歩行角度左右差、及び両脚支持期左右差から選ばれる2以上の歩行パラメータを計測する歩行パラメータ計測手段、
歩行パラメータ計測手段が計測した前記2以上の歩行パラメータに基づいて、膝痛、腰痛、尿失禁、認知症及びサルコペニアから選ばれる老年障害について老年障害リスクを評価する演算手段、及び
演算手段が評価した老年障害リスクを表示する表示手段を備えた老年障害リスクの評価システム。
<13>
演算手段が、前記2以上の歩行パラメータを説明変数に含めた多変量解析で老年障害リスクを算出する<12>記載の老年障害リスクの評価システム。
<14>
演算手段が、多変量解析の回帰式として、複数の被験者から取得した老年障害の有無又は程度に関する老年障害データのうち、明らかに老年障害があるものと老年障害がないものとを2値の目的変数とし、それらの老年障害データに係る被験者の2以上の歩行パラメータの計測データを説明変数に含めたロジスティック回帰分析による回帰式を記憶しており、任意の被験者について、前記2以上の歩行パラメータに基づき、前記回帰式から老年障害リスクを算出する<13>記載の老年障害リスクの評価システム。
<15>
演算手段が記憶する回帰式が、説明変数として、被験者の年齢、性別及び体格に関する基礎データの1以上を含み、任意の被験者について、前記2以上の歩行パラメータ及び1以上の基礎データに基づき前記回帰式から老年障害リスクを算出する<14>記載の老年障害リスクの評価システム。
<16>
演算手段が記憶する回帰式が、明らかに老年障害がある被験者と、老年障害がない被験者と、老年障害の程度がそれらの中間の被験者を含む複数の被験者について、回帰式から算出される老年障害リスクの老年障害データに対する正答率が65%以上である<12>〜<15>のいずれかに記載の老年障害リスクの評価システム。
<17>
歩行パラメータ計測手段が一回の歩行行為で計測した歩行パラメータに基づいて、演算手段が複数種の老年障害リスクを算出する<12>〜<16>のいずれかに記載の老年障害リスクの評価システム。
<18>
歩行パラメータ計測手段が、歩行行為時の足圧分布をシート式圧力センサで計測することにより歩行パラメータを計測する<12>〜<17>のいずれかに記載の老年障害リスクの評価システム。
2 シート式圧力センサ
3 パーソナルコンピュータ
4 ディスプレイ
5 ビデオカメラ
Claims (10)
- 老年障害の起こりやすさ(以下、「老年障害リスク」ともいう)を、歩行行為で計測した歩行パラメータを用いて算出する老年障害リスクの算出方法であって、ストライド、歩行比、歩幅、歩隔、歩行角度、つま先角度、ストライド左右差、歩隔左右差、歩行角度左右差、及び両脚支持期左右差から選ばれる2以上の歩行パラメータを説明変数に含み、膝痛、腰痛、尿失禁、認知症及びサルコペニアから選ばれる老年障害リスクを目的変数とする多変量解析で前記老年障害リスクを算出する老年障害リスクの算出方法。
- 前記老年障害リスクが膝痛、腰痛及び認知症から選ばれる請求項1記載の老年障害リスクの算出方法。
- 多変量解析としてロジスティック回帰分析を行う請求項2記載の老年障害リスクの算出方法。
- 複数の被験者について、
前記2以上の歩行パラメータを計測するステップ、
前記老年障害の有無又は程度に関する老年障害データを取得するステップ、
老年障害データから、明らかに老年障害があるものと老年障害がないものを抽出するステップ、
抽出した老年障害データを2値の目的変数とし、その老年障害データに係る被験者の前記2以上の歩行パラメータの計測データを説明変数に含むロジスティック回帰分析の回帰式を算出するステップ、及び
任意の被験者について、歩行パラメータを取得し、歩行パラメータに基づいて回帰式から老年障害リスクを算出するステップ
を備える請求項1〜3のいずれかに記載の老年障害リスクの算出方法。 - 前記複数の被験者について、回帰式に基づいて老年障害リスクを算出し、老年障害リスクの算出値と老年障害データとから老年障害リスクの算出値の正答率を算出し、正答率が65%以上の場合に、任意の被験者について、その回帰式を使用して老年障害リスクを算出する請求項4記載の老年障害リスクの算出方法。
- 歩行行為により、ストライド、歩行比、歩幅、歩隔、歩行角度、つま先角度、ストライド左右差、歩隔左右差、歩行角度左右差、及び両脚支持期左右差から選ばれる2以上の歩行パラメータを計測する歩行パラメータ計測手段、
歩行パラメータ計測手段が計測した前記2以上の歩行パラメータに基づいて、膝痛、腰痛、尿失禁、認知症及びサルコペニアから選ばれる老年障害リスクを、予め記憶した前記2以上の歩行パラメータを説明変数に含む多変量解析の回帰式から算出する演算手段、及び
演算手段が算出した老年障害リスクを表示する表示手段を備えた老年障害リスクの算出システム。 - 演算手段が、多変量解析の回帰式として、複数の被験者から取得した老年障害の有無又は程度に関する老年障害データのうち、明らかに老年障害があるものと老年障害がないものとを2値の目的変数とし、それらの老年障害データに係る被験者の2以上の歩行パラメータの計測データを説明変数に含めたロジスティック回帰分析による回帰式を記憶しており、任意の被験者について、前記2以上の歩行パラメータに基づき、前記回帰式から老年障害リスクを算出する請求項6記載の老年障害リスクの算出システム。
- 演算手段が記憶する回帰式が、説明変数として、被験者の年齢、性別及び体格に関する基礎データの1以上を含み、任意の被験者について、前記2以上の歩行パラメータ及び1以上の基礎データに基づき前記回帰式から老年障害リスクを算出する請求項7記載の老年障害リスクの算出システム。
- 歩行パラメータ計測手段が一回の歩行行為で計測した歩行パラメータに基づいて、演算手段が複数種の老年障害リスクを算出する請求項6〜8のいずれかに記載の老年障害リスクの算出システム。
- 歩行パラメータ計測手段が、歩行行為時の足圧分布をシート式圧力センサで計測することにより歩行パラメータを計測する請求項6〜9のいずれかに記載の老年障害リスクの算出システム。
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