自転車通勤をしている人は糖尿病発症リスクが2割以上低いことが報告された。Care」にレターとして10月17日掲載された。近年、環境保護や健康増進の観点から、自転車を利用した通勤への関心が高まっており、海外からは自転車通勤が糖尿病リスクを抑制する可能性を示す研究結果も報告されている。アジア人での研究は行われていないことから、桑原氏らはJ-ECOHスタディのデータを用いてこの点を検討した。糖尿病に関する治験・臨床試験(新しい治療薬)情報はこちら郵便番号を入力すると、お近くの治験情報を全国から検索できます。センターが主体となり、国内十数社の企業と共同で行っている疫学研究で、今回の研究は身体活動の詳細なデータがある1社での運動疫学サブスタディとして実施。2006年度に企業内健診を受診し、以後2017年度まで健診を受けていて、糖尿病発症の有無を把握し得た労働者3万1,678人(平均年齢44.0±9.8歳、男性84.9%)を解析対象とした。がんの既往のある人や、解析に必要なデータが欠落している人は除外されている。バス、車またはバイクの四者択一で回答を得て、自転車通勤だった群とその他の群に二分した上で、2017年度までの糖尿病発症リスクを比較した。家族歴で調整した「モデル1」、余暇時間の身体活動、仕事中の身体活動、通勤中の歩行時間も調整因子に加えた「モデル2」、さらにBMIでも調整した「モデル3」という計4通りで検討。性別の解析、および年齢が30~64歳の2万9,121人でのサブグループ解析も行った。自転車通勤をしていた群での糖尿病発症率は2万6,602人年中219人、その他の群では23万939人年中2,812人だった。年齢と性別のみの調整では、自転車通勤群の糖尿病発症ハザード比(HR)が0.77(95%信頼区間0.68~0.88)であり、その他の群に比べてリスクが有意に低く、全ての交絡因子を調整したモデル3でもHR0.78(同0.63~0.96)と、22%有意に低リスクであることが示された。性別の解析では、男性はモデル2でHR0.78(0.62~0.98)と有意なリスク低下が示されたが、BMIを調整因子に加えたモデル3ではHR0.81(0.65~1.02)で非有意となった。女性に関しては、調整因子が年齢のみでもHR0.77(0.54~1.09)で非有意だった。年齢30~64歳の群では、モデル3でHR0.78(0.63~0.97)と、全体解析と同様に22%のリスク低下が観察された。著者らは、糖尿病発症リスクに影響を及ぼす食事摂取状況が調整されていないこと、解析対象が特定の業種の労働者に限られていることなどを本研究の限界点として挙げた上で、「自転車通勤が糖尿病リスクの低下と有意に関連していることが分かった。この研究結果は、アジア人の糖尿病予防における自転車通勤の重要性を示している」と述べている。女性のみでの解析結果が非有意であった点に関しては、「サンプル数が少なかったことの影響ではないか」としている。糖尿病のセルフチェックに関する詳しい解説はこちら糖尿病でいちばん恐ろしいのが、全身に現れる様々な合併症。今回は糖尿病が疑われる症状から、その危険性を簡単にセルフチェックする方法をご紹介します。StockSMTによる記事情報は、治療の正確性や安全性を保証するものではありません。病気や症状の説明について間違いや誤解を招く表現がございましたら、こちらよりご連絡ください。記載記事の無断転用は禁じます。比較的簡便な体組成の評価方法である、生体インピーダンス(BIA)法で測定した除脂肪量指数〔FFMI(除脂肪量(kg)を身長(m)の二乗で除した値)〕が、サルコペニアの低筋肉量スクリーニングに利用できる可能性を示唆するデータが報告された。Association」に9月27日掲載された。サルコペニアは筋肉量や筋力が低下した状態のことで、要介護などのリスクが上昇するため、早期介入による是正が重要。サルコペニア診断の低筋肉量判定には、二重X線エネルギー吸収測定(DXA)法または生体インピーダンス法による四肢筋肉量(ASM)の測定が必要とされる。このうち特に前者のDXA法は、測定機器が大型で可動性が乏しく健診会場などへ移動が困難なことや、コストや被曝の懸念があることが、現場での利用のハードルとなっている。後者のBIA法は機器に可動性があり、比較的低コストで被曝の懸念もないものの、ASMの測定が可能な機器はあまり普及していない。その一方で、除脂肪量指数(FFMI)であれば家庭用に普及している体組成計でも評価可能である。サルコペニアに関する治験・臨床試験(新しい治療薬)情報はこちら郵便番号を入力すると、お近くの治験情報を全国から検索できます。これまで、FFMIが四肢筋量指数〔ASMI(四肢筋量(kg)を身長(m)の二乗で除した値)〕と相関するとの報告がある。FFMIでサルコペニアの低筋肉量スクリーニングが可能か否かという視点での研究は、まだ行われていない。川上氏らの研究は、このような背景の下で実施された。Study」のデータが用いられた。2015年3月~2020年2月に、BIA法とDXA法の両方で体組成が評価されていた、40~87歳の日本人成人1,313人が解析対象で、平均年齢は55±10歳、男性66.4%、BMI23.0±3.1、握力33.4±8.1kg、ふくらはぎ周囲長36.5±2.9cm。体組成の測定は、12時間以上の絶食後の午前中に実施した。アジアサルコペニアワーキンググループのサルコペニア診断基準に基づく低筋肉量該当者の割合は、BIA法で5.2%、DXA法で9.9%だった。BIA法によるFFMIとBIA法によるASMI(r=0.96)、およびBIA法によるFFMIとDXA法によるASMI(r=0.95)は、ともに強固な相関が見られた。詳細に、年齢(60歳未満/以上)、肥満の有無(DXA法による体脂肪率が男性は25%以上、女性は30%以上を肥満と定義)でサブグループ化した解析の結果も、FFMIとASMIの相関係数(r)は0.93~0.95の範囲であり、いずれのサブグループでも強固な相関が認められた。次に、DXA法によるASMIで定義された低筋肉量該当者を、BIA法によるFFMIでどのくらいスクリーニングできるかをROC解析で検討。その結果、ROC曲線下面積(AUC)は、男性で0.95(95%信頼区間0.93~0.97)、女性では0.91(同0.87~0.94)と高い値を示した。低筋肉量該当者スクリーニングのためのFFMIの最適なカットオフ値は、男性17.5kg/m2(感度89%、特異度88%)、女性14.6kg/m2(感度80%、特異度86%)と計算された。以上より著者らは、「FFMIは年齢や肥満の有無にかかわりなく、BIA法やDXA法で測定されたASMIと強い正の相関を示した。FFMIを、サルコペニアの低筋肉量スクリーニングの代替マーカーとして利用できるのではないか。その際のFFMIのカットオフ値は男性18kg/m2未満、女性15kg/m2未満と推定される」と結論付けている。本研究の限界点としては、対象者が単一大学の卒業生であり一般住民から無作為に抽出されたサンプルではないこと、使用したBIA測定器が1タイプのみであって他の機種では結果が異なる可能性のあることなどを挙げている。治験に関する詳しい解説はこちら治験・臨床試験は新しいお薬の開発に欠かせません。治験や疾患啓発の活動を通じてより多くの方に治験の理解を深めて頂く事を目指しています。治験について知る事で治験がより身近なものになるはずです。StockSMTによる記事情報は、治療の正確性や安全性を保証するものではありません。病気や症状の説明について間違いや誤解を招く表現がございましたら、こちらよりご連絡ください。記載記事の無断転用は禁じます。鬱病SMTによる記事情報は、治療の正確性や安全性を保証するものではありません。治験や疾患啓発の活動を通じてより多くの方に治験の理解を深めて頂く事を目指しています。適切な診断・治療が必要な場合は、専門医の受診を受けて下さい。本サービスの情報や利用に際して発生した損害について、当社は一切の責任を負いかねますので予めご了承いただきますようお願いいたします。