推定糸球体濾過率の低下の予測因子としての超理論的モデルの段階: 遡及的コホート研究

抽象的な

背景：の超理論モデル（TTM）は患者様に応じて複数の段階から構成されます'の意識を高め、より健康的な行動の重要性を人々に認識させると考えられています。 私たちは、TTM 段階と推定糸球体の減少との関連を調べました。フィ濾過率 (eGFR)。方法:京都府全国健康保険協会の2012年4月から2016年3月までの健康診断データとレセプトデータを使用しました。TTMの変化段階は、協会けんぽのアンケートから得られました。フィ最初の健康診断では6つのグループに分類されます。 主な結果はデでしたフィeGFRが前月比で30%以上減少したことがわかりました。フィ初めての健康診断。 私たちはフィ年齢、性別、eGFR、BMI、血圧、血糖、脂質異常症、尿酸、尿タンパク、腎臓病の存在を調整したイベント発生までの時間分析用の多変数コックス比例ハザードモデルを構築しました。フィ初めての健康診断。結果：239,755 人の従業員を分析し、平均追跡期間は 2.9 (標準偏差、1.2) 年でした。 ステージ 1 グループと比較して、eGFR 低下のリスクが顕著でしたフィステージ 3 グループではわずかに低い (ハザード比 [HR] 0.77; 95% の危険性フィ密度間隔 [CI]、0.65–{{0}.91); ステージ 4 グループ (HR 0.80; 95% CI、0.65–{{0}.98); ステージ 5 グループ (HR 0.79; 95% CI, 0.66–0.95). 

結論: 熟考前の段階 (ステージ 1) と比較して、準備、行動、維持の段階 (ステージ 3、4、および 5) では、eGFR低下のリスク.

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導入

慢性腎臓病（CKD）は、長年にわたる世界的な健康問題CKD の進行は、次のような多くの病態生理学的リスクによって引き起こされます。糖尿病, 高血圧、 そして全身性免疫疾患.1 最近、食事とライフスタイルの修正により、腎機能に影響を与える、それで、腎臓病: 世界的な成果の向上(KDIGO) ガイドラインでは現在、CKD 患者は喫煙、健康的な体重、毎日の身体活動などの行動を監視し、変更する必要があると推奨しています 2。 CKD 進行のリスク 3 は、行動の変化が病気の進行を遅らせる可能性があることを示しています。 しかし、問題は、そのような健康的な行動を変えるのが臨床現場では簡単ではないように見えることです。 最近、この問題に対処するためにいくつかの統合的な心理療法理論が発展しました。

行動変容の超理論的モデル (TTM) は、一般の人々を時間的側面に基づいて 5 つのカテゴリーに分類する統合理論の 1 つです4。一般に、人は事前の熟考から熟考、そして準備、そして行動という 5 つの段階を経て移行します。そして行動を変える維持段階。 最近の研究では、ランダム化対照試験において、TTM ベースの介入により脂質低下薬または降圧薬のアドヒアランスが改善し 5,6、健康的な食事、運動、その他の健康的な行動が促進されたことが実証されています 7。

それにもかかわらず、行動が腎機能に影響を与える正確なメカニズムを理解することが重要です。 最初のステップは、各段階が CKD の進行に関連しているかどうかを判断することです。 ここで、CKDの進行健康診断日本語データベースを使用してTTMステージと関連付けられます。

方法

データベースと対象者 京都府にある全国健康保険協会の被保険者企業の雇用主の年次健康診断データと健康保険レセプトデータを使用して、遡及分析を実行しました。 35 歳以上の従業員は、資格を失う（転職、転勤、死亡など）まで毎年健康診断を受けることが義務付けられています。

参加者の包含および除外基準

2012年4月から2016年3月までに2回以上健康診断を受診した35歳～75歳の従業員を対象に採用しました。初回健康診断で腎臓疾患やデータ欠損がある人は除外しました。 アンケートは健康診断ごとに取得され、処方薬、健康的な行動、飲酒に関する情報が含まれていました。 腎臓病は、国際疾病分類第 10 版のコード (N00-08、I70、Q61 など) によってクレーム データに定義されています。

ベースライン変数

初回健康診断時のアンケートから得られたTTMの変化段階を、「食事や運動などの生活習慣を改善するつもりはありますか？」という質問により6つのグループに分類しました。ステージ 1; 今後 6 か月以内に変化するつもり (ステージ 2 とみなされます); 来月までの当面の将来に行動を起こすつもり (ステージ 3 とみなされます) 過去 6 か月以内にライフスタイルに具体的な明白な変更を加えた (ステージ 2 とみなされます)ステージ 4; 再発を防ぐが、行動中の人々ほど頻繁に変化プロセスを適用しなかった、ステージ 5; 質問に対する答えがない (データが欠落している)、「懸念なし」とみなした 喫煙を含むライフスタイル行動の変化初回健康診断から1年後の禁煙、運動習慣、適正体重の達成状況を次回健康診断アンケートより把握。「禁煙中」とは前回健康診断で「はい」と回答した人今年は「あなたはヘビースモーカーですか？」という質問に「いいえ」と答えました。 （ヘビースモーカーとは、タバコを合計100本以上吸っている人、または6か月以上吸っていて最近1か月以内に喫煙し続けている人のことです。） 「運動をしている」とは、「いいえ」と答えた人を指します。 「1回30分以上、軽く汗をかく運動を週2回、1年以上続ける習慣がありますか？」という質問に対して、本年は「はい」と回答しました。 「飲酒量」とは、「1日にどのくらいお酒を飲みますか？」という質問によって決まります。「飲酒頻度の減少」とは、「どのくらいの頻度でお酒を飲みますか？」という質問に対する答えを指します。 （日本酒、焼酎、ビール、ワイン、ウィスキー、ブランデーなど）」 問診内容は厚生労働省「標準人間ドック・保健指導制度」を参考に作成しています。 .8

The covariates were classified into groups as follows: four groups based on age (35–45, 46–55, 56–65, and 66 or more years); four groups based on body mass index (BMI; thin: ≤18.5 kg=m2 , normal: 18.5–25 kg=m2 , pre-obesity: 25–30 kg=m2 , and obesity: >30 kg=m2 ) according to the World Health Organization; five groups based on eGFR (≤15, 30–15, 45–30, 60–45, and >60 mL=分=1.73 m2 ); 3 つのグループに基づいた尿タンパク (ディップスティックを使用: 陽性 (1+ 以上)、微量 (±)、陰性)、腹囲 (男性の場合は 85 cm 以上、女性の場合は以上) 90cmまで）; 血圧に基づく 5 つのグループ (収縮期血圧 [SBP] 180 mm Hg 以上または拡張期血圧 [DBP] 薬物なしで 110 mm Hg 以上、SBP 160 mm Hg 以上または DBP)薬物なしで 100 mm Hg 以上、SBP 140 mm Hg 以上、または DBP 薬物なしで 90 mm Hg 以上、薬物なしで正常、および薬物あり）。 脂質異常症（トリグリセリド 150 mg= dL 以上、または高密度リポタンパク質コレステロール）に基づく 4 つのグループ<40 mg=dL was defined to be abnormal with hypolipidemic drugs, abnormality without hypolipidemic drugs, normal with hypolipidemic drugs, normal without hypolipidemic drugs), diabetes (fasting blood sugar ≥110 mg=dL or hemoglobin A1c ≥5.6% was defined to be as abnormality with antidiabetic drugs, abnormality without antidiabetic drugs, normal with antidiabetic drugs, normal without antidiabetic drugs), and hyperuricemia (defined uric acid ≥8 mg=dL without drugs or with use of anti-hyperuricemias). The information for each medication use was extracted from questionnaires.

統計分析

生存率分析の主要アウトカムは、eGFR の 30% 以上の減少として定義されました。9 eGFR は、日本腎臓学会が使用する式によって計算されました。10 患者は、アウトカムが判明するか打ち切られるまで追跡調査されました。

Cox 比例ハザード モデルをイベント発生までの時間分析に使用して、ハザード比 (HR) を推定しました。 主要結果には 95% 信頼区間 (CI) が使用されました。 患者の追跡期間データは、最後の健康診断の日に打ち切られました。 分析では 2 種類のモデルを使用しました。モデル 1 (薬物因子なし) は、年齢、性別、BMI、腹囲、eGFR、尿タンパクを調整しました。 モデル 2 (薬物因子あり) は、年齢、性別、BMI、腹囲、eGFR、尿タンパク、血圧、血糖、脂質異常症、尿酸で調整されています。 全ての共変量は初回健康診断時に検出された。 シェーンフェルド残差は、比例ハザードの仮定をチェックするために使用されました。 0.05 の両側有意水準が使用され、すべての分析は R バージョン 3.4.1 (R Foundation for Statistical Computing、ウィーン、オーストリア) を使用して実行されました。

Subgroup analyses were performed for the model 2 condition, where the analysis population was stratified by employees 1) whose eGFR categorized as >60、60～45、または 45 mL=min=1.73 m2 および 2 以下）で、糖尿病のため通院しなかった（血糖値を下げる薬やインスリン注射をしていない） 、および 3) 日本人のメタボリックシンドロームの基準を 1 つ以上満たす人。11

モデル 2 の条件についても感度分析を実行しました。この場合、分析母集団から 1) 60 歳以上の従業員、または 2) 高血圧、糖尿病、または脂質異常症の治療薬を服用した従業員を除外しました。 日本では60～65歳で退職する可能性が高く、健康労働者バイアスが生じる可能性があるため、元従業員は除外され、フォローアップできなくなった従業員の影響を最小限に抑えました。