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日本人における座っている時間と全死亡との関係について心血管代謝疾患による影響を検討する

研究ファイルNo.62:日本人の座位時間と全死亡の関係 研究の概要 座っている時間(座位時間)が長いことで、血行不良と代謝の低下を引き起こすことにより、死亡リスク増加や循環器疾患発症と関わることがいくつかの国から報告されています。一方、他国と比較して、日本国内での座位時間に着目した研究は限られていました。そこで今回は、6万人を超える日本人を平均7.7年間追跡したデータを用い、日中の座位時間と全死亡(全ての死因を含む)の関係を、生活習慣病(高血圧、脂質異常症、糖尿病)の有無と、余暇時間の運動量に分け、検討しました。解析の結果、下記が明らかとなりました。 日本人の大規模研究として、初めて仕事中の時間および余暇時間を含む全ての日中の座位時間が長いほど死亡と関係することが明らかとなりました。 高血圧、脂質異常症、糖尿病の有無に関わらず、日中の座位時間の長さに伴い死亡リスクが高くなります。また、高血圧、脂質異常症、糖尿病の保有数が増えるほど、死亡リスクが高くなることが認められました。 余暇の身体活動量を増やしても、日中の座位時間の長さと死亡の関連を、完全に抑制するには至らないことが明らかとなりました。 参加者全体では、日中の座位時間が2時間増えるごとに、死亡リスクは15%増加することが認められました。生活習慣病の有病者ごとに検討すると、脂質異常症では18%、高血圧では20%、糖尿病では27%の死亡リスク増加が認められました。余暇時間の身体活動(METs:身体活動の強度基準)量に応じて、4群に分けて解析してみると、余暇時間の身体活動が増えても、座位時間による死亡リスクの減少効果はわずかでした。 研究方法 日本多施設共同コーホート研究(J-MICC study)の調査に参加した、64,456名(男性29,022名、女性35,434名)を解析対象者と、平均7.7年間追跡調査したデータを用いました。睡眠時間を除く日中の行動時間は、国際標準化身体活動質問票をベースとした質問票を用い、日中の座位時間の長さと、全死亡(全ての死因を含む)の関係を、生活習慣病(高血圧、脂質異常症、糖尿病)の有無に分け、検討しました。日中の座位時間は、質問票をもとに以下の4群に分けて解析を行いました。 (1)5時間未満 (2)5時間から7時間未満 (3)7時間9時間未満 (4)9時間以上

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座っている時間が長いほど生活習慣病と関わる―日本人の大規模調査を用いて解析―

研究ファイルNo.61:座位時間と心血管代謝疾患の関係 研究の概要 座っている時間(座位時間)が長いことで、血行不良と代謝の低下を引き起こすことにより、死亡率増加や循環器疾患発症と関わることがいくつかの国から報告されています。しかし、他国と比較して、日本国内での座位時間に着目した研究は限られていました。そこで今回は、6万人を超える日本人のデータを用い、日中の座位時間と生活習慣病(高血圧、脂質異常症、糖尿病)とその関連因子の関係を、性別および年代別(35–49歳,50–59歳,60–69歳)に検討しました。解析の結果、下記が明らかとなりました。 年代が上がるほど、日中の座位時間の長さと高血圧、脂質異常症、糖尿病の有病率が関係する。 座位時間が長いほど、肥満度(BMI)、血圧(収縮期、拡張期)、中性脂肪、non-HDLコレステロールなどの値が高くなる 国際標準化身体活動質問票が作られた2011年のデータによると、日本人の座位時間は、世界で一番長いという結果が出ています。一方、日本人を対象とした大規模研究は少なく、本研究は日本人の日中の座位時間と生活習慣病との関係を性別および年代別(35–49歳,50–59歳,60–69歳)で解析した初めての研究です。今後、本研究を踏まえた日中の座位時間の減少を行うことにより、生活習慣病の予防と進行抑制に貢献することが期待されます。 研究方法 日本多施設共同コホート研究(J-MICC study)の全国11研究拠点の調査に参加した、虚血性心疾患と脳卒中の既往歴がなく、データに欠損値がない62,754名(男性27,930名、女性34,824名)を解析対象者としました。睡眠時間を除く日中の行動時間は、国際標準化身体活動質問票をベースとした質問票を用い、日中の座位時間の長さと、生活習慣病(高血圧、脂質異常症、糖尿病)との関係を性別および年代別(35–49歳,50–59歳,60–69歳)に検討しました。日中の座位時間は、質問票をもとに以下の4群に分けて解析を行いました。 (1)5時間未満 (2)5-7時間 (3)7-9時間 (4)9時間以上 次に、座位時間の長さと、生活習慣病関連因子である肥満度(BMI)、血圧(収縮期、拡張期)、中性脂肪、HDLコレステロール、non-HDLコレステロール、HbA1cとの関係を検討するため、データがある35,953名(男性17,109名、女性18,864名)のデータを解析しました。

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