高齢女性の4人に3人は「アイフレイル」であり、その該当者は「基本チェックリスト」のスコアが高く、要介護ハイリスク状態であることを示す研究結果が報告された。国際医療福祉大学保健医療学部理学療法学科の糸数昌史氏、視機能療法学科の新井田孝裕氏、医学部老年病学の浦野友彦氏らの研究によるもので、詳細は「International Journal of Environmental Research and Public Health」に10月11日掲載された。

　アイフレイルは、日本眼科啓発会議により「加齢に伴って眼が衰えてきた上に、さまざまな外的ストレスが加わることによって目の機能が低下した状態、また、そのリスクが高い状態」と定義されており、簡単な10項目の質問によるスクリーニングツールも既に開発されている。ただし、アイフレイルの有病率やスクリーニングツールの妥当性はまだ十分検討されていない。糸数氏らは、介護予防のために実施されている「フレイル健診」受診者を対象とする調査によって、それらの点を検討した。

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　2021年6月～2022年1月の栃木県大田原市が主催するフレイル健診を受診した地域在住高齢者のうち、研究協力の呼びかけに応じた225人が研究に参加。そのうち、解析に必要なデータを得られなかった人を除外した192人の女性を解析対象とした。また男性は解析に十分な参加者数に達しなかったため、女性のみで検討した。

　アイフレイルのスクリーニングツールの10項目（目が疲れやすくなった、夕方になると見えにくくなることがある、信号や道路標識を見落としたことがある、など）のうち2問項目以上に「はい」と答えた場合をアイフレイルと判定すると、74.5％とほぼ4人に3人が該当した。アイフレイルでない群と比較すると、年齢やBMI、骨格筋指数（SMI）、ふくらはぎ周囲長、握力には有意差がなかったが、歩行速度はアイフレイル群の方が有意に遅かった（1.30±0.22対1.20±0.34m/秒、P＝0.02）。

　次に、二項ロジスティック回帰分析により、アイフレイルと関連のある因子を検討した結果、フレイル健診での「基本チェックリスト」のスコアと有意な正の相関が認められた（β＝0.326、P＝0.000）。一般に基本チェックリストのスコアが高いことは、要介護リスクの高さを表すとされていることから、明らかになった結果はアイフレイルが要介護のリスク因子である可能性を示すものと考えられる。なお、既報文献で示されている定義に基づき判定した、身体的フレイル、社会的フレイル、および過去の転倒経験などは、アイフレイルの有無との有意な関連が見られなかった。

　続いて、基本チェックリストに含まれている7種類の具体的なリスクとアイフレイルとの関連を検討。すると、閉じこもり（β＝0.891、P＝0.021）、認知機能（β＝0.716、P＝0.035）、うつ気分（β＝0.599、P＝0.009）という3種類のリスクの高さとアイフレイルとの有意な関連が認められた。

　このほか、アイフレイルのスクリーニングツールの回答の分析からは、視力低下、コントラスト感度低下（明暗のはっきりしないものや輪郭のぼんやりしたものが見えにくい状態）、視野障害が、アイフレイルを有することに強く影響を及ぼしていることが分かった。

　著者らはこれらの結果を基に、「地域在住高齢者のアイフレイルの有病率は74.5％であり、社会的引きこもり、認知機能低下、抑うつとの関連が認められた」と総括している。その一方で、フレイル健診に自主的に参加した女性のみを対象としていること、視機能に関する眼科学的な検査を行っておらず、疾患の影響なども検討されていないことなどを研究の限界点として挙げ、アイフレイルの背景因子および、身体的・社会的・精神的フレイルとの関連について、さらなる研究の必要性があるとしている。

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軽度認知障害を予防し認知症への移行を防ぐためには早期発見、早期予防が重要なポイントとなります。そこで、今回は認知症や軽度認知障害（MCI）を早期発見できる認知度簡易セルフチェックをご紹介します。

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　フレイル外来に通院中の患者に対する降圧薬の処方中止が、身体機能にプラスの影響をもたらす可能性を示唆するデータが報告された。国立長寿医療研究センター薬剤部の長谷川章氏らの研究によるもので、詳細は「The Journal of International Medical Research」に10月31日掲載された。

　フレイルは、身体的・精神的なストレスに対する耐性が低下した状態のこと。高齢者の要介護リスクの高い状態として位置付けられているが、早期介入によって非フレイルの状態に戻ることも可能。その介入方法としては、筋力トレーニングやタンパク質を中心とした十分な栄養摂取などが挙げられる。

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　一方、高齢者に対する多剤併用（ポリファーマシー）とフレイルとの関連が近年注目されており、降圧薬を処方されているフレイルの高齢者は死亡リスクが高いとする報告も見られる。しかし、降圧薬の処方中止がフレイルの改善につながるのか否かはよく分かっていない。長谷川氏らは、このトピックに関するパイロット研究を行った。

　解析対象は、2016年3月～2019年7月に同センターのフレイル外来を受診した患者498人のうち、初診時に降圧薬が処方されていない患者、追跡期間が1年未満の患者、および解析に必要なデータの欠落者を除外した78人〔年齢中央値77.0歳（四分位範囲72.3～82.0）、女性69％〕。このうち1年間の追跡中に降圧薬処方が中止されていた患者が19人含まれていた。

　降圧薬が中止された患者と継続された患者のベースラインデータを比較すると、年齢、性別（女性の割合）、血圧、処方されていた降圧薬の種類や数、併存疾患、アルブミンレベル、ビタミンDレベル、ビタミンD製剤の処方率などは有意差がなかった。評価した指標の中で唯一、骨格筋指数（SMI）のみ有意差があり、中止群の方が高かった（7.2±1.7対6.2±1.0、P＜0.01）。

　降圧薬中止の影響は、SMI、要介護リスク把握のための「基本チェックリスト（KCL）」や「簡易身体機能評価指標（SPPB）」で評価した。このほかに、既報研究を基に「転倒リスクスコア」を算出した。これらのうち、KCLと転倒リスクスコアは点数が高いほど高リスクと判定され、SMIとSPPBは点数が高いほど良好と判定される。

　1年間の追跡でSMIは両群ともに有意な変化が見られなかったが、KCLの総合スコアは中止群（中央値8点から6点、P＜0.05）と継続群（同7点から5点、P＜0.01）の双方で有意に低下（改善）していた。さらに、KCLの体力に関するサブスコアは、中止群のみで改善が認められた（3点から2点、P＜0.05）。継続群の体力に関するサブスコアは3点で不変だった（P＝0.20）。

　SPPBの合計スコアは、中止群のみ有意な上昇（改善）が認められ（8.9から10.4点、P＜0.05）、継続群は有意な変化がなかった（9.9から10.2点、P＝0.20）。一方、転倒リスクスコアに関しては、継続群で有意に低下（改善）し（10.2から9.3点、P＜0.05）、中止群では有意な変化がなかった（9.8から8.7点、P＝0.27）。

　著者らは本研究の限界点として、サンプルサイズが十分ではないことや、どのような理由で降圧薬中止が判断されたかを検討できていないことなどを挙げている。その上で、「フレイルリスクのある患者への降圧薬の処方中止が、身体機能に対してはプラスに働く可能性があるのではないか」と結論をまとめている。

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　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。早稲田大学スポーツ科学研究センター招聘研究員・明治安田厚生事業団体力医学研究所の川上諒子氏らの研究によるもので、詳細は「Journal of the American Medical Directors 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。

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　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。ただし、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。

　この研究には、早稲田大学の卒業生の健康状態を長期間観察している「WASEDA’S Health 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。より詳細に、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。なお、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。