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) は患者の意識に応じた複数の段階で構成されており、人々がより健康的な行動の重要性を認識できるようになると考えられています。 私たちは、TTM 段階と推定糸球体濾過率 (eGFR) の低下との関連を調べました。

方法：2012年4月から2016年3月までの京都府の全国健康保険協会の年次健康診断データとレセプトデータを使用した。初回健康診断時のアンケートからTTMの変化段階を求め、6つのグループに分類した。 主要アウトカムは、最初の健康診断からの eGFR の 30% 以上の低下として定義されました。 年齢、性別、年齢を調整したイベント発生までの時間分析に多変数コックス比例ハザード モデルを適合させました。eGFRの、BMI、血圧、血糖値、脂質異常症、尿酸、尿タンパク、腎臓病の存在まずは健康診断。 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、ステージ 3 グループでは eGFR 低下のリスクが有意に低かった (ハザード比 [HR] 0.77; 95% 信頼区間 [CI]、0.65 –0.91); ステージ 4 グループ (HR 0.8{{20}}; 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.

キーワード:超理論的モデル。 慢性腎臓病; 腎臓損傷。 変化の段階。 推定糸球体濾過率が 30% 以上低下

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導入

慢性腎臓病(CKD) は長年にわたって世界的な健康問題であり、その有病率は世界中の 5 億人のうち約 10 ～ 15% に達しています。1 CKD の進行は、糖尿病、高血圧、全身性免疫障害などの多くの病態生理学的リスクによって引き起こされます。1最近、食事やライフスタイルの修正が腎機能に影響を与えることが判明したため、腎臓病: 世界的な転帰の改善 (KDIGO) ガイドラインでは、次のことが推奨されています。CKD患者喫煙、健康的な体重、毎日の身体活動などの行動を監視し、変更する必要があります。2 実際、現在喫煙者と比較して過去の喫煙者であることが CKD 進行リスクの低下と関連しているという証拠 3 は、行動の変化が可能性を示唆しています。病気の進行を遅らせます。 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や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、正確なメカニズムを理解することが重要です。どの行動が腎機能に影響を与えるか。 最初のステップは、各ステージが以下に関連しているかどうかを判断することです。CKDの進行。 ここでは、日本の健康診断データベースを用いて、CKDの進行とTTMの病期が関連するかどうかを検討した。

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。

参加者の対象・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歳以上75歳未満の従業員を対象としました。初回健康診断で腎臓疾患やデータ欠損のある者は除外しました。 アンケートは各健康診断で取得され、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。

Baseline variables TTM stages of a change obtained from questionnaires at the first health checkup were categorized into six groups by the question: "Do you intend to improve your lifestyle habits of diet and exercise?: do not intend to take action in the foreseeable future, regarded as stage 1; intend to change in the next 6 months, regarded as stage 2; intend to take action in the immediate future until the next month, regarded as stage 3; made specific overt modifications in their lifestyles within the past 6 months, regarded as stage 4; a prevent relapse, but they did not apply change processes as frequently as people in action, regarded as stage 5; no answer to the question (missing data), regarded as "no concern". The lifestyle behavior changes, including smoking cessation, undertaking physical activity, and achieving a healthy weight 1 year after the first health check-up, were obtained from questionnaires on the next health check-up: Those who are "quitting smoking" mean those who answered "Yes" in the previous year and answered "No" in the present year to the question, "Are you a heavy smoker? (A heavy smoker refers to those who have smoked a total of over 100 cigarettes or have smoked for 6 months and have been smoking during the past month.)". Those who are "Undertaking physical activity" mean those who answered "No" in the previous year and answered "Yes" in the present year to the question, "Are you in a habit of doing exercise to sweat lightly for over 30 minutes a time, two times weekly, for over a year?". "Decrease in the amount of drinking" is determined according to the question, "How much do you drink per day?". "Decrease in the frequency of drinking" means an answer to the question "How often do you drink? (sake, shochu, beer, wine, whisky, or brandy, etc)". The contents of the questionnaires were created by reference to "Standard medical checkup and health guidance programs" by the Japanese government: Ministry of Health, Labor, and Welfare.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

The primary outcome for survival analysis was defined as a decrease of 30% or more in eGFR.9 The eGFR was calculated by the equation used by the Japanese Society of Nephrology.10 Patients were followed until the outcome or censored. The Cox proportional-hazards model was used for time-to-event analyses to estimate the hazard ratios (HRs); a 95% confidence interval (CI) was used for the primary outcome. Follow-up period data for patients were censored on the date of the last health checkup. The analysis used two types of models: model 1 (without medication factors), adjusted for age, sex, BMI, abdominal circumference, eGFR, and urinary protein; and model 2 (with medication factors), adjusted for age, sex, BMI, abdominal circumference, eGFR, urinary protein, blood pressure, blood sugar, dyslipidemia, and uric acid. All the covariates were detected at the first health checkup. Schoenfeld residuals were used to check the proportional hazards assumption. A two-sided significance level of 0.05 was used, and all analyses were conducted using R version 3.4.1 (R Foundation for Statistical Computing, Vienna, Austria). 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 1 つ以上の基準を満たす人。11 モデル 2 の条件についても感度分析を実施しましたが、ここでは分析母集団から 1) 60 歳以上の従業員、または 2) 何らかの摂取をしていた従業員を除外しました。高血圧、糖尿病、脂質異常症の治療薬。 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。

結果

合計 253,673 人の従業員が登録され、対象基準を満たしました。 12,593人（4.9％）はデータ欠損のため除外され、1,392人は腎臓病の有病率のために除外された。 残りの 239,755 人の従業員を分析しました (図 1)。 追跡調査終了までに、eGFRが30%以上減少した1,836人(0.8%)がおり、平均追跡調査は2.9(標準偏差、1.2)であった。年。 各ステージの特徴を表 1 に示します。ステージ 5 のグループでは、血清クレアチニンが高く、糖尿病や脂質異常症などの処方薬の割合が高い傾向がありました。 初回健康診断から1年後の身体活動量の変化の割合は、ステージ1～2に比べてステージ3～5の方が高い傾向にありました。 特に、身体活動を行う割合は、ステージ 3 では 8.0% でした。 ステージ4では12.0%。 ステージ 1 の 5.3% と比較して、ステージ 5 では 8.6%。 ステージ2では5.2%。

図1 京都府全国健康保険協会からの研究参加者選定フロー

Compared with the stage 1 group, the risk of decreasing renal function was significantly lower in the stage 3 group (HR 0.77; 95% CI, 0.65–0.91); in the stage 4 group (HR 0.80; 95% CI, 0.65–0.98); and the stage 5 group (HR 0.79; 95% CI, 0.66– 0.95), after adjusting for age, sex, eGFR, body mass index, blood pressure, blood sugar, dyslipidemia, uric acid, urinary protein (Table 2). The forest plots of the HRs of other covariates are shown in Figure 2, which shows that urinary protein, diabetes, blood pressure, age, and lower eGFR were associated with decreasing renal function. The major results of the subgroup analysis are shown in Figure 3. When we included 226,667 employees whose eGFR was >60 mL=min=1.73 m2、腎機能低下のハザード比は 0.95 (95% CI、0.83–) でした。 1.09) ステージ 2 グループでは 0.76 (95% CI、0.63–0.92) ステージ 3 グループでは、{ステージ 4 グループでは {29}}.83 (95% CI、0.67–1.04)、0.84 (95% CI、{{54) }}.69–1.03) ステージ 5 グループでは、ステージ 1 グループと比較して。 eGFRが45-60 mL=min= 1.73 m2である12,{62}}49人の従業員を含めた場合、腎機能低下のハザード比は{{67ステージ 2 グループでは }}.78 (95% CI、{{70}}.49–1.26)、0.81 (95% CI、0.45–) 1.48) ステージ 3 グループでは 0.19 (95% CI、0.{{1{{110}}5}}6–0.61) ステージ 4ステージ 1 グループと比較して、ステージ 5 グループでは 0.65 (95% CI、0.34 ～ 1.22) でした。 eGFRが45 mL=min=1.73 m2以下の従業員1,039人を含めた場合、腎機能低下のハザード比は0.98（95% CI、0.60～1.58）でした。ステージ 2 グループでは 0.87 (95% CI、0.50 ～ 1.52)、ステージ 3 グループでは 1.19 (95% CI、0.63 ～ 2.23)、ステージ 4 グループでは 0.70 (95% CI、0.40 ～ 1.23) でした。ステージ 1 グループと比較した 5 グループ。 他のサブグループでは点推定値の傾向は基本的に変わりませんでした。

感度分析でも同様のハザード比が示されました。 60歳以上の従業員を除外した場合、この段階では結果は 0.95 (95% CI、0.82–1.09) でした。ステージ 3 グループ、0.83 (ステージ 4 グループの 95% CI、{{30}}.65–1.05)、0.75 (95% CI、0)。ステージ5グループでは60–0.95）、ステージ5グループでは{{60}}.99（95％CI、0.84–1.18）ステージ 1 グループと比較した未知ステージ グループ。 高血圧、糖尿病、または脂質異常症の治療薬を服用している従業員を除外した場合、結果は1.07 (95% CI、{{70}}.91–1.25)でした。ステージ 2 グループ、0.79 (95% CI、0.63-1.00)、ステージ 3 グループ、0.68 (95% CI、0.50-0.93)、ステージ 4 グループ、0.75 (95% CI、0.56-ステージ 1 グループと比較した場合、ステージ 5 グループでは 0.99)、ステージ不明グループでは 1.14 (95% CI、0.94 ～ 1.37) でした。