• 善玉コレステロールと血圧はU字型の関係――特定健診データの解析

     善玉コレステロール(HDL-C)と血圧はU字型の関係にあるというデータが報告された。この関係の背景として、HDL-Cが低くて血圧が高い場合はメタボリックシンドロームの影響、HDL-Cが高くて血圧が高い場合は飲酒習慣の影響が考えられるという。神奈川県立保健福祉大学大学院保健福祉学研究科の中島啓氏らの研究によるもので、詳細は「Journal of Clinical Medicine」に10月30日掲載された。

     高比重リポタンパク(HDL)は心血管保護作用を有し、一般的にはHDL-Cが高い方が良いとされる。しかしHDL-Cが極端に高い場合(例えば100mg/dl以上)にも、心血管イベントリスクが高いことがある。またHDL-CとBMIや中性脂肪(TG)が逆相関することはよく知られているが、HDL-Cと血圧との関連は十分に検討されていない。そこで中島氏らは、特定健診のビックデータを用いてこの点の詳細な解析を行った。

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     解析対象は、2014年度の神奈川県内の特定健診受診者181万9,173人から、データ欠落のある人を除いた149万3,152人(男性55.6%)。HDL-C値に基づいて全体を9つの群に分け(最小値カテゴリーは39mg/dL以下、最大値カテゴリーは110mg/dL以上で、その間は10mg/dLごとに群分け)、その他の検査指標との関連を検討した。

     まず全体的な傾向を見ると、年齢以外の全ての連続変数(血圧、BMI、TG、LDL-C、およびHbA1c)はHDL-Cの低い群で高く、また高血圧・糖尿病・脂質異常症の薬物療法中の患者の割合や、心血管疾患既往者や現喫煙者の割合もHDL-C低値群で高い傾向にあった。反対に身体活動習慣のある人と毎日飲酒する人の割合は、HDL-Cの高い群で高かった。

     HDL-Cと血圧との関連を詳細に検討すると、収縮期/拡張期血圧ともにHDL-C90~99mg/dLの群を底値とする左右が逆のJ字型の関係が認められた。高血圧(140/90mmHg以上または降圧薬の服用で定義)の有病率との関連を性別に検討すると、男性はHDL-C70~79mg/dL群を底値(高血圧有病率33.8%)、女性は90~99mg/dLの群を底値(同20.6%)とするU字型の関係が認められた。特に男性は女性に比べて、HDL-C最高値群(110mg/dl以上)での高血圧有病率(40.8%)の上昇が顕著だった。

     この関係は、年齢、現喫煙、糖尿病・脂質異常症の薬物療法、身体活動習慣、飲酒量で調整すると、HDL-C高値群での有病率がやや低下したが、男性では逆J字型の関係が維持されていた。女性ではHDL-C高値群での高血圧有病率の上昇は見られなくなった。さらに調整因子にBMIとTGを追加すると、HDL-C低値群での高血圧有病率は大きく低下して、男性、女性ともに正の線形の関係となった。この線形の関係は、調整因子にLDL-CとHbA1cを追加しても維持されていた。

     次に、飲酒習慣との関連を見ると、習慣的飲酒〔オッズ比(OR)1.72(95%信頼区間1.71~1.74)〕だけでなく、機会飲酒〔OR1.59(同1.57~1.61)〕でも高血圧有病率の上昇が認められた。続いて、非飲酒群でHDL-Cと高血圧有病率の関係を検討すると、前記の全体解析の結果に比べて、HDL-C高値群で有病率が高いという関係性が減弱した。

     これらの結果から著者らは、「HDL-Cが低い場合と高い場合の双方が高血圧リスクに関連している。この関係は複雑で、飲酒者と非飲酒者では異なるようだ」とまとめている。また考察として、「臨床で遭遇することの多いHDL-C30~70mg/dL程度の範囲内でのHDL-Cと血圧の逆相関は、メタボリックシンドロームの影響によるものであり、HDL-Cがこれ以上高い場合に見られる高血圧は、飲酒の影響によるものではないか」と述べ、この機序の確認のためのさらなる研究の必要性を指摘している。

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    今回は肥満が原因となる疾患『肥満症』の危険度をセルフチェックする方法と一般的な肥満との違いについて解説していきます。

    肥満症の危険度をセルフチェック!一般的な肥満との違いは?

    参考情報:リンク先
    HealthDay News 2021年12月20日
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  • ネット検索語句から自殺者数変動を迅速に予測できる

     インターネット検索サイトの検索語句の分析から、自殺者数の変動を予測できるとする研究結果が報告された。京都大学大学院医学研究科人間健康科学系専攻の平和也氏らの研究によるもので、詳細は「JMIR Public Health and Surveillance」12月号に掲載された。同氏は、「迅速な予測が可能であることから、新型コロナウイルス感染症(COVID-19)パンデミックで自殺者数の増加リスクのある、現在のような局面での有用性が高い」と述べている。

     自殺者数に関する公的な統計として、厚生労働省の人口動態統計や警察庁の自殺統計があるが、いずれも自殺発生を後方視的に把握したもの。そのため一定のタイムラグが存在し、社会情勢の変化に伴う自殺者数の変動を加味した、タイミングの良い自殺予防策の立案に役立てることは難しい。

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     一方、ネット検索サイトでの自殺に関連する単語の検索頻度が、自殺率の変動と相関するとする研究結果が、これまでに報告されている。ただし、それらの研究はパンデミック以前に行われたものであり、また、自殺行動に直接関連するキーワード(例えば自殺の方法など)との相関を検討したものが多い。よって、自殺企図の前段階に当たる希死念慮に関連する語句の検索頻度から、自殺者数の変動を予測し得るかを検討する必要がある。仮にそのような予測が可能であるなら、自殺リスクのある人が既遂に至るのを防ぐ対策の策定に、ネット検索情報が有用な情報となり得る。

     このような視点から平氏らは、自殺行動を目的とした検索語句ではなく、希死念慮の高まりに関連する可能性のあるフレーズや単語の検索頻度と自殺者数の変動との関連を探った。具体的には、「虐待」「仕事/行きたくない」「会社/辞めたい」「離婚」「お金がない」の5つ。これらの検索語句が2016年1月~2020年12月に「Yahoo!JAPAN」で検索された回数と、警察庁統計による2016年1月~2021年3月の自殺者数との相関を検討した。

     ベクトル自己回帰モデルという手法で検索語句の使用頻度を基に自殺者数の変動を予測し、実際の報告データとの乖離を検討。その結果、性別にかかわらず自殺者数の予測値と報告値が一致して変動することが明らかになった。以上の結果から著者らは、「自殺を直接的に意味する語句ではなく、自殺に関連する可能性のあるフレーズの検索頻度も、自殺者数の予測に有効」と結論付けている。

     なお、性別に見ると、男性では特に「離婚」、女性では「お金がない」という語句の検索回数による予測能が高かった。パンデミック下で国内でも女性の自殺者数の増加が報告されており、その背景としてシングルマザーの経済的困難の存在が指摘されているが、本研究でもその裏付けが得られた。また、本研究の解析対象期間には含まれていないが、男性ではリーマンショック時に自殺率が上昇したことが明らかになっている。

     著者らは、これらの知見からの考察として、「COVID-19パンデミックは女性により深刻な影響を及ぼしており、自殺抑止のため経済的な対策が必要とされる。また今後の研究では、『貧困』や『失業』などにつながるフレーズと自殺者数の関連を検討し、より実用的な予測モデルを開発したい」と述べている。

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    HealthDay News 2021年12月20日
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