高齢者における座位行動と認知症発症

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図1. 研究参加者の流れ
研究参加者の流れ
図2. 座りがちな行動と認知症発症との関連
座位行動と認知症発症の関連性
座位行動とは、座位またはリクライニング姿勢で1.5代謝等価単位以下のエネルギー消費を伴う覚醒行動と定義され、1週間の手首装着型加速度計データの機械学習ベースの分析を用いて決定された。A,ヒストグラムは1日の平均座位行動の範囲にわたる参加者数を示し、縦線は認知症症例を示す。B,モデルは完全に調整されている（方法を参照）。基準値（ハザード比[HR]=1；点線の水平線）は、曝露変数の中央値（座位行動時間の9.27時間/日）によって設定され、HRは対数スケールでプロットされている。網掛け部分は、HRの95％CIを反映している。Bに示したモデルは、年齢、性別、教育、Townsend Deprivation Index、APOE ε4対立遺伝子の有無、民族、慢性疾患（心臓・血管疾患、糖尿病、がん）、自己報告による健康状態、喫煙状況、飲酒、食事、肥満度、自己報告によるうつ病、中等度から強度の身体活動に従事した時間で調整した。

表1. 加速度計を装着したUKバイオバンク参加者サンプルからのコホート特性a
加速度計を装着したUKバイオバンク参加者サンプルからのコホート特性a
表2. 座位行動四分位群別の認知症発症リスク
座位行動四分位群別の認知症発症リスク
表3. 座位行動パターンと認知症発症との間の線形関連a
座りがちな行動パターンと認知症罹患の間の線形相関a
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座りがちな行動と認知症
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加速度計による "週末戦士 "の身体活動と心血管疾患罹患率
JAMAオリジナル調査2023年7月18日
本研究では、加速度計に由来する "週末戦士 "パターン（すなわち、1～2日間に中等度から強度の身体活動を最も多く達成）と、より均等に分散した同様の身体活動との関連と、心血管イベントの発症リスクとの関連を検討した。
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認知症および認知機能障害 神経学 生活習慣 身体活動 老年医学
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独自の調査
2023年9月12日
高齢者における座位行動と認知症発症

https://jamanetwork.com/journals/jama/fullarticle/2809418?guestAccessKey=e4cc01e4-8aa1-44e2-b131-76773ab83abc&utm_source=twitter&utm_medium=social_jama&utm_term=11309276785&utm_campaign=article_alert&linkId=234708487

David A. Raichlen, PhD1,2; Daniel H. Aslan, MS1; M. Katherine Sayre, PhD1; et alPradyumna K. Bharadwaj, MS3; Madeline Ally, BA3; Silvio Maltagliati, MA4; Mark H. C. Lai, PhD5; Rand R. Wilcox, PhD5; Yann C. Klimentidis, PhD6,7; Gene E. Alexander, PhD3,7,8,9,10,11,12
論文情報
JAMA. 2023;330(10):934-940. doi:10.1001/jama.2023.15231
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座位行動と認知症
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キーポイント
問題 高齢者における座位行動と全死因認知症リスクとの間に関連はあるか？

所見 UK Biobankに参加する49 841人の成人の前向きに収集されたデータを対象としたこのレトロスペクティブ研究では、（手首装着型加速度計データの機械学習ベースの分析によって決定された）座りがちな行動に費やす時間が長いほど、認知症発症リスクが高いことと有意に関連していた。

意味 高齢者において、座りがちな行動に費やす時間が長いほど、全死因認知症の発症リスクが高いことと関連していた。

要旨
重要性 座りがちな行動は心代謝性疾患や死亡率と関連しているが、認知症との関連は不明である。

目的 加速度計で評価された座位行動が認知症発症と関連しているかどうかを調査すること。

デザイン、設定、参加者 手首に加速度計を装着した時点で認知症の診断を受けていない60歳以上の成人49 841人（イングランド、スコットランド、ウェールズ在住）を含む、UK Biobankから前向きに収集されたデータの後方視的研究。追跡調査は加速度計装着時（2013年2月～2015年12月）から開始し、イングランドでは2021年9月まで、スコットランドでは2021年7月まで、ウェールズでは2018年2月まで継続した。

曝露 1日の平均座位行動時間（一次解析に含む）、1日の平均座位発作時間、1日の最大座位発作時間、1日の平均座位発作回数（二次解析に含む）は、1週間の手首装着型加速度計データの機械学習ベースの解析から導き出した。

主なアウトカムと測定 入院患者記録および死亡登録データから全死因認知症発症診断を行った。線形項および三次スプライン項を用いたCox比例ハザードモデルを用いて関連を評価した。

結果 合計49 841人の高齢者（平均年齢67.19［SD、4.29］歳；54.7％が女性）が平均6.72年（SD、0.95年）追跡された。この間に414人が全死因性認知症と診断された。完全調整モデルでは、座位行動に費やした時間と認知症発症との間に有意な非線形の関連がみられた。座位行動の中央値9.27時間/日に対する認知症のハザード比（HR）は、10時間/日で1.08（95％CI、1.04-1.12、P＜0.001）、12時間/日で1.63（95％CI、1.35-1.97、P＜0.001）、15時間/日で3.21（95％CI、2.05-5.04、P＜0.001）であった。1,000人年当たりの認知症の調整後発症率は、1日9.27時間の座位行動で7.49（95％CI、7.48-7.49）、1日10時間で8.06（95％CI、7.76-8.36）、1日12時間で12.00（95％CI、10.00-14.36）、1日15時間で22.74（95％CI、14.92-34.11）であった。1日の平均座位時間（HR、1.53［95％CI、1.03-2.27］、P = 0.04、平均0.48時間から1時間増加すると、1,000人年当たり0.65［95％CI、0.04-1.57］認知症患者が増加）および1日の最大座位時間（HR、1. 15［95％CI、1.02-1.31］、P = 0.02および平均1.95時間から1時間増加すると1,000人年当たり0.19［95％CI、0.02-0.38］認知症症例が増加）は、認知症発症リスクの増加と有意に関連していた。1日当たりの座位の回数は、認知症発症リスクの高さとは関連していなかった（HR、1.00［95％CI、0.99-1.01］、P = 0.89）。感度分析では、座位行動に費やした時間を調整した後、1日あたりの平均座位発作長および1日あたりの最大座位発作長は、認知症発症と有意な関連を示さなくなった。

結論と関連性 高齢者において、座位行動に費やした時間が長いほど、全死因認知症発症率が高いことと有意に関連していた。座位行動と認知症リスクとの関連に因果関係があるかどうかを明らかにするためには、今後の研究が必要である。

はじめに
米国の成人の半数は、余暇時間の80％以上を含め、1日のうち9.5時間以上を座って過ごしている1。これまでの研究では、座りがちな行動と様々な健康リスクとの潜在的な関連について詳述してきた2,3が、その中には認知的および構造的な脳の老化との関連も含まれている4,5。ここでいう座りがちな行動とは、「座っているかリクライニングしている姿勢で、エネルギー消費量が1.5METs（代謝等価単位）以下であることを特徴とする起床時の行動」と定義されている6。一般的に、座りながらパソコンを使う、テレビを見る、車を運転するといった行動がこれに含まれる。

以前の研究では、自己報告による余暇の座位行動は、全死因認知症の発症リスクと関連しており、そのリスクの方向性は座位中に行われた活動（すなわち、認知的に受動的なテレビ視聴と認知的に能動的なコンピュータの使用）に依存していた7。しかし、加速度計由来の座位時間を用いた最近の研究では、高齢女性のサンプル（n = 1277）において、座位行動と認知症発症との関連は認められなかった8。

本研究では、UK Biobankの大規模な高齢者コホートの装着型加速度計データに機械学習アルゴリズムを適用し、座って過ごした時間の客観的指標を導き出し、座りがちな行動と認知症発症との関連を明らかにした。

研究方法
研究デザインと参加者
UK Biobank（イングランド、スコットランド、ウェールズに居住する地域在住の成人）のデータを使用し、ベースラインデータは2006年から2010年の間に収集された9。すべての参加者が書面によるインフォームドコンセントを提供し、National Health ServiceおよびNational Research Ethics Serviceから研究承認を得た。2013年から2015年にかけて実施されたサブスタディ10では、3軸ロギング加速度計（AX3；Axivity社製）を利き手の手首に1日24時間、7日間装着することに同意した103 684人の成人を対象とした。

今回の解析は、加速度センサーのサブスタディに参加し、参加前に全原因性認知症がなく、少なくとも3日間の有効な装着時間（1日あたり16時間以上）があり、加速度センサー装着時に60歳以上であった個人に限定した。参加者は、加速度センサーの装着日から、最初の認知症診断（認知症発症）、死亡、追跡不能日、または各データベースの最終入院日まで追跡された（イングランドでは2021年9月30日、スコットランドでは2021年7月31日、ウェールズでは2018年2月28日）。

曝露
このアルゴリズムは、AX3加速度計とウェアラブルカメラを装着し、日常生活中の時間使用日記をつけた成人152人（18～91歳）のコホートから開発された。研究者らは、加速度センサーのデータに身体活動大要12から活動を注釈し、加速度センサーのデータから30秒間の時間ウィンドウの行動を分類するために機械学習モデルを訓練した11。

本研究では、座りがちな行動が極端な値（1日あたり18時間以上）の人は除外した。座位行動バウトは、起床時の座位行動として分類された30秒間のエポックが2回以上連続したものと定義された（睡眠は座位行動時間に含まれない）。この最小値は、恣意的なバウトの長さの決定と、座り行動の分類が単一の加速度計のエポックに限定されないようにすることのバランスをとるために選択された。

1日の平均座り行動時間（時間/日）は、一次分析に含まれた。1日の平均座り込み回数、1日の平均座り込み長さ（各日個別に決定）、1日の最大座り込み長さ（各日ごとに決定された最大座り込み長さの平均）の座り込み行動パターン変数は、二次分析に含まれた。

アウトカム
認知症患者の分類には、国際疾病分類第9版（International Classification of Diseases, Ninth Revision）コードおよび国際疾病統計分類第10版（International Statistical Classification of Diseases and Related Health Problems, Tenth Revision）コードが用いられた（補足1の表1）。

統計解析
完全症例解析を行い、Cox比例ハザード回帰モデルを用いて、さまざまな座りがちな行動の指標と全死因性認知症の発症との関連を検討した。モデルは様々な共変量で調整した。まず、年齢と性別を共変量として含む最小調整モデルを評価した。

次に、教育レベル、Townsend Deprivation Index、APOE ε4対立遺伝子の有無、民族性、慢性疾患、自己報告による健康状態、喫煙状態、アルコール使用、肥満度、自己報告によるうつ病、健康的な食生活の遵守という追加の共変量（加速度計調査前のベースライン検査で測定）を含む完全調整モデルを評価した（共変量の詳細については、補足1のeMethodsを参照）。これらの共変量に加えて、完全調整モデルには、機械学習アルゴリズムから導き出された機器測定による中等度から強度の身体活動（エネルギー消費量が3METs11以上の行動と定義）を含めた。

本研究では、座りがちな行動と認知症発症率との関連を評価する際に、潜在的な交絡因子として民族性を考慮した。エスニシティデータは、固定されたカテゴリーを持つ連続した分岐の質問セットを用いて、参加者の自己報告から得た。ハザードの比例性の仮定は、シェーンフェルド残差14を用いて検証した（すべてのモデルでP＞0.05）。

尤度比検定を用いて、座位行動変数と全死因性認知症発症との非線形関連性の可能性を検定した。線形項のみを用いた完全調整Cox比例ハザードモデルを、3つのノットを持つ3次スプライン項を用いたモデルと比較した（補足1のeMethods）。赤池情報量基準は、線形項と非線形項のどちらが最良のモデル適合を提供するかを決定するために使用された。

非線形関連の形状は、参照値を中央値に設定した制限付き3次スプラインを用いて推定した。基準値を中央値に設定したのは、曝露分布における潜在的な外れ値や極端な値の影響を受けにくくするためである。総座位行動は座位行動の蓄積パターンと相関が高いため、二次分析では座位行動の変数を別のモデルで分析した。

感度分析では、逆因果の可能性を考慮し、追跡開始日を加速度計装着日から4年後に移動させ、認知症と診断された人、またはこの新しい開始日より前に打ち切られた人を除外することで、ランドマーク分析を行った。座り込み行動パターン変数（1日あたりの座り込み回数、平均座り込み時間、最大座り込み時間）の感度分析では、これらの変数が1日あたりの平均座り込み時間を超えて認知症リスクに追加されるかどうかを決定するために、1日あたりの平均座り込み行動で調整した。追加の感度分析では、自己申告と機器測定による睡眠を共変量として別々のモデルに含めた。

関連性が極端な値によってもたらされているかどうかを判断するために、中央値絶対偏差法を用いて感度分析を行い、値と中央値との差の絶対値を中央値絶対偏差/0.6745で割った値が2.4より大きい場合は除外した16。別の分析では、完全症例分析が偏っているかどうかを判断するために、共変量の欠損データをインプットした。RのMICEパッケージ（R Foundation for Statistical Computing）を用いて、40のインピュテーション（欠損値を持つオブザベーションの割合に基づく）による連鎖方程式による多重インピュテーションが欠損値のインピュテーションに用いられた17。

二次解析におけるI型エラーのコントロールが不十分であることから、これらの解析は探索的とみなされるべきである。すべての解析はRバージョン3.6.3を用いて行われた。統計的有意性は、P値＜.05となる両側検定によって決定された。

結果
最終解析サンプルには、合計49 841人の高齢者（平均年齢67.19［SD、4.29］歳；54.7％が女性）が含まれた（図1）。参加者の特徴は表1に示されている（座位行動四分位群別の特徴は補足1のeTable 2に示されている）。414例の認知症が発生し、334 937人年以上の追跡が行われた（平均追跡期間、6.72［SD、0.95］年）。

1日の平均座位行動時間と認知症発症との関係は、非線形モデルが最もよく説明した（線形赤池情報量基準8217.20、非線形赤池情報量基準8206.92 [χ21 = 12.29, P < 0.001]; 図2および補足1の図1-2）。これらの関係は、装置で測定された中等度から強度の身体活動に費やされた時間を含む最小および完全調整モデルにおいても同様であり、このパターンは、座りがちな行動を四分位群に分類した場合にも明らかであった（表2）。

非線形完全調整モデルでは、座位行動の中央値9.27時間/日に対する認知症のハザード比（HR）は、10時間/日で1.08（95％CI、1.04-1.12、P＜0.001）、12時間/日で1.63（95％CI、1.35-1.97、P＜0.001）、15時間/日で3.21（95％CI、2.05-5.04、P＜0.001）であった。1,000人年当たりの調整後認知症発症率は、9.27時間/日の座位行動で7.49（95％CI、7.48-7.49）、10時間/日で8.06（95％CI、7.76-8.36）、12時間/日で12.00（95％CI、10.00-14.36）、15時間/日で22.74（95％CI、14.92-34.11）であった。座位行動時間のハイエンドにおけるHRは、個体数と認知症症例数が少ないために広い95％CIを含んでおり、この不確実性の文脈で解釈されるべきである。

座位行動の四分位を含む線形完全調整モデルでは、参照群は第二四分位（座位行動8.08～<9.27時間/日）であった。統計的に有意なHRの増加は、10.4時間/日以上の座位行動を有する第4四分位群にのみ認められた（第2四分位群に対するHR、1.50［95％CI、1.14-1.99］、P = 0.004；表2）。認知症の発症率（1,000人年当たり）は、第1四分位群0.98、第2四分位群0.98、第3四分位群1.14、第4四分位群1.84であった。

二次分析では、特定の座りがちな行動のパターンは、認知症発症との線形および非線形の関連で有意差を示さなかった（尤度比検定のP > 0.05）。線形関係については、1日の平均座位時間の長さ（HR、1.53［95％CI、1.03-2.27］、P = 0.04、平均0.48時間から1時間増加すると1000人年当たり0.65［95％CI、0.04-1.57］認知症症例が増加）と1日の最大座位時間の長さ（HR、1. 15［95％CI、1.02-1.31］、P = 0.02および平均1.95時間から1時間増加すると1,000人年当たり0.19［95％CI、0.02-0.38］認知症症例が増加）は、完全調整モデルにおいて認知症発症と有意に関連していた（表3）。1日当たりの運動回数は、完全調整モデルでは認知症発症と有意な関連を示さなかった（HR、1.00［95％CI、0.99-1.01］、P = 0.89）。

この結果は、18時間/日以上の座位行動の参加者を含めても同様であった（補足1の表3および図1）。逆因果の可能性を考慮した感度分析（130人の症例と1483人の対照を除外したランドマーク分析）、自己報告による睡眠を調整したモデル、および欠測共変量のインプットデータを用いたモデルでも、結果は同様であった（補足1の図3～4および表4～6）。しかし、デバイスで測定した睡眠（補足1の表5）、または1日の平均座位行動時間を、座位行動パターンを曝露としたモデル（補足1の表7）に含めると、1日の平均座位時間および1日の最大座位時間と認知症発症との関係は有意ではなくなった。

平均1日座位行動時間は、座位行動パターンで調整しても、認知症発症との有意な関係は維持された（補足1の図5）。1日の平均座位行動時間の結果は、極端な値を除外したモデル（25例と931例の対照を除外）でも同様であった；しかし、1日の平均座位bout lengthと1日の最大座位bout lengthの結果は、これらの解析では有意ではなかった（補足1の図6と表8）。

考察
本研究では、1日の平均座位行動時間と認知症発症との間に非線形の関係があり、1日約10時間を超えるとリスクが増加することが示された。さらに、座位行動の蓄積パターン（1日の平均座位行動時間と最大座位行動時間）は認知症発症の増加と関連していたが、1日の平均座位行動時間を考慮すると、これらの関係はもはや有意ではなかった。対照的に、1日の平均座位行動時間は、座位行動のパターン（1日の平均座位行動時間および最大座位行動時間）を調整しても、認知症発症との有意な関係を維持した。

2019年の米国における平均座位行動時間は約9.5時間1であり、本研究で認知症リスクが上昇し始めた時期に近いレベルである。死亡率の結果と同様に3、中等度から強度の身体活動に従事した時間を調整しても、高水準の座りがちな行動と認知症発症との関連は依然として強い。これらの研究結果は、座りがちな行動の時間の増加が認知能力の低下と関連することを示唆するこれまでの研究20や、余暇の座りがちな行動のいくつかのタイプ（例えば、認知的に受動的なテレビ視聴）が認知症リスクの増加と関連することを示唆するこれまでの研究7を補完するものである。

限界
本研究にはいくつかの限界がある。第1に、観察研究デザインは、サンプルサイズが大きく、これらの解析に含まれる共変量が広範囲であるにもかかわらず、残存交絡または未測定の交絡を許容する可能性がある。

第2に、加速度計装着日から4年後までの追跡開始をランドマークとして解析を行ったが、逆因果を完全に否定することはできない。第3に、認知症の診断に病院記録や死亡登録データを用いたが、正式な認知機能検査のデータがなかったため、診断の精度が低かったり、このコホートにおける症例が過小評価されたりした可能性がある。

第4に、加速度計によるサブスタディはベースライン測定から数年後に行われ、加速度計のデータは1回しか収集されなかった。第5に、加速度計によるサブ研究の参加者は、UK Biobankの大規模コホートから無作為に抽出されたサブセットから自己選択されたものであり、これらの参加者を対象とした研究では選択バイアスが生じる可能性がある。バイアスの可能性はあるものの、サンプリングされた集団における座りがちな行動に費やされた時間は、米国の集団における過去の推定値と同様であったことに留意すべきである1。

第6に、手首に装着する加速度センサーを用いた姿勢の評価は困難であり、今後の研究では、これらの結果を再現するために、大腿部に装着する加速度センサーの使用を優先すべきである。第7に、Walmsleyら11によって開発された機械学習アルゴリズムは、60歳以上の少数の参加者（n=27）を含む成人152人のサンプルで内部的に検証されたものであり、今後の研究では、高齢者の外部サンプルでこのアルゴリズムをさらに検証することに重点を置くべきである。

第8に、認知症症例と非常に多量の座位行動を有する参加者の両方がまばらであり、これが広い95％CIをもたらした。第9に、UK Biobankは人種的・民族的に均質なコホートであり、他の集団に対するこれらの知見の一般化可能性を制限している。

結論
高齢者において、座位行動に費やした時間が長いほど、全死因認知症の発症率が高いことと有意に関連していた。座位行動と認知症リスクとの関連に因果関係があるかどうかを明らかにするためには、今後の研究が必要である。

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論文情報
掲載受理 2023年7月22日

筆者 David A. Raichlen, PhD, University of Southern California, Department of Biological Sciences, Human and Evolutionary Biology Section, 3616 Trousdale Pkwy, Los Angeles, CA 90089 (draichle@usc.edu).

著者貢献： Raichlen博士は本研究の全データにアクセス可能であり、データの完全性とデータ解析の正確性に責任を負う。

コンセプトとデザイン： Raichlen、Maltagliati、Klimentidis、Alexander。

データの取得、解析、解釈： Raichlen、Aslan、Sayre、Bharadwaj、Ally、Lai、Wilcox、Klimentidis、Alexander。

原稿作成： Raichlen、Alexander。

統計解析： 統計解析：Raichlen、Lai、Wilcox。

資金提供： Raichlen、Klimentidis、Alexander。

事務的、技術的、物質的支援： Sayre、Bharadwaj。

監督： Raichlen、Alexander。

利益相反の開示： 報告なし。

資金援助/支援： 本研究は、米国国立衛生研究所からの助成金P30AG072980、P30AG019610、R56AG067200、R01AG064587、R01AG072445、およびアリゾナ州、アリゾナ州保健サービス局、McKnight Brain Research Foundationからの資金援助を受けている。

資金提供者/スポンサーの役割： 資金提供者/スポンサーは、本研究の計画および実施、データの収集、管理、解析、解釈、原稿の準備、査読、承認、出版への投稿の決定には関与しなかった。

データ共有声明： 補足2を参照。

参考文献
1.
Matthews CE , Carlson SA , Saint-Maurice PF , et al. 米国成人の座りがちな行動：2019年秋。 Med Sci Sports Exerc. 2021;53(12):2512-2519. doi:10.1249/MSS.0000000000002751PubMedGoogle ScholarCrossref
2.
Bellettiere J , LaMonte MJ , Evenson KR , et al. 高齢女性の座位行動と心血管疾患：客観的身体活動と心血管健康（OPACH）研究。 Circulation. 2019;139(8):1036-1046. doi:10.1161/CIRCULATIONAHA.118.035312PubMedGoogle ScholarCrossref
3.
Ekelund U , Tarp J , Steene-Johannessen J , et al. 加速度計で測定された身体活動および座位時間と全死因死亡率との間の用量反応関連：系統的レビューおよび調和メタアナリシス。 BMJ. 2019;366:l4570. doi:10.1136/bmj.l4570PubMedGoogle ScholarCrossref
4.
Bakrania K , Edwardson CL , Khunti K , Bandelow S , Davies MJ , Yates T . 座位行動と認知機能との関連：UK Biobankからの横断的および前向き知見。 Am J Epidemiol. 2018;187(3):441-454. doi:10.1093/aje/kwx273PubMedGoogle ScholarCrossref
5.
Siddarth P , Burggren AC , Eyre HA , Small GW , Merrill DA . 中高年者における側頭葉内側部の厚さの減少に関連する座りがちな行動。 PLoS One. 2018;13(4):e0195549. doi:10.1371/journal.pone.0195549PubMedGoogle ScholarCrossref
6.
Tremblay MS , Aubert S , Barnes JD , et al; SBRN Terminology Consensus Project Participants. Sedentary Behavior Research Network (SBRN)-terminology consensus project process and outcome.  Int J Behav Nutr Phys Act. 2017;14(1):75. doi:10.1186/s12966-017-0525-8PubMedGoogle ScholarCrossref
7.
Raichlen DA , Klimentidis YC , Sayre MK , et al. 余暇の座りがちな行動は、身体活動への関与にかかわらず、全死因性認知症と異なる関連がある。 2022;119(35):e2206931119. doi:10.1073/pnas.2206931119PubMedGoogle ScholarCrossref
8.
加速度計で測定した身体活動と高齢女性の軽度認知障害または認知症の可能性が高い座位。 Alzheimers Dement. 2023;19(7):3041-3054. doi:10.1002/alz.12908PubMedGoogle ScholarCrossref
9.
UKバイオバンク：中高年の広範な複合疾患の原因を特定するためのオープンアクセスリソース。 PLoS Med. 2015;12(3):e1001779. doi:10.1371/journal.pmed.1001779PubMedGoogle ScholarCrossref
10.
Doherty A , Jackson D , Hammerla N , et al. 手首装着型加速度計を用いた身体活動の大規模集団評価：UK Biobank研究。 PLoS One. 2017;12(2):e0169649. doi:10.1371/journal.pone.0169649PubMedGoogle ScholarCrossref
11.
Walmsley R , Chan S , Smith-Byrne K , et al. デバイスで測定した運動行動間の時間の再配分と心血管疾患の発症リスク。 Br J Sports Med. 2021;56(18):1008-1017. doi:10.1136/bjsports-2021-104050PubMedGoogle ScholarCrossref
12.
Ainsworth BE , Haskell WL , Herrmann SD , et al. 2011 Compendium of Physical Activities: a second update of codes and MET values.  Med Sci Sports Exerc. 2011;43(8):1575-1581. doi:10.1249/MSS.0b013e31821ece12PubMedGoogle ScholarCrossref
13.
ライフスタイルと遺伝的リスクと認知症発症率との関連。 JAMA. 2019;322(5):430-437. doi:10.1001/jama.2019.9879
ArticlePubMedGoogle ScholarCrossref
14.
Schoenfeld D . 比例ハザード回帰モデルの部分残差。 Biometrika. 1982;69(1):239-241. doi:10.1093/biomet/69.1.239Google ScholarCrossref
15.
Yerramalla MS , van Hees VT , Chen M , Fayosse A , Chastin SF , Sabia S . 高齢者における客観的に測定された総座位時間と座位蓄積パターン：心血管疾患の発症および全死因死亡率との関連。 J Gerontol A Biol Sci Med Sci. 2022;77(4):842-850.PubMedGoogle ScholarCrossref
16.
Wilcox RR . ロバスト推定と仮説検定入門. 第5版. Academic Press; 2022.
17.
MICE: Rにおける連鎖方程式による多変量置換. MICE: Rにおける連鎖方程式による多変量置換。2011;45:1-67. doi:10.18637/jss.v045.i03Google ScholarCrossref
18.
Del Pozo Cruz B , Ahmadi M , Naismith SL , Stamatakis E . 英国在住の成人78 430人における1日の歩数および強度と認知症発症との関連。 JAMA Neurol. 2022;79(10):1059-1063. doi:10.1001/jamaneurol.2022.2672
ArticlePubMedGoogle ScholarCrossref
19.
Rabin JS , Klein H , Kirn DR , et al. 臨床的に正常な高齢者における身体活動とβアミロイドの縦断的認知および神経変性との関連。 JAMA Neurol. 2019;76(10):1203-1210. doi:10.1001/jamaneurol.2019.1879
ArticlePubMedGoogle ScholarCrossref
20.
Falck RS , Davis JC , Liu-Ambrose T . 座りがちな行動と認知機能との関連は何か？ Br J Sports Med. 2017;51(10):800-811. doi:10.1136/bjsports-2015-095551PubMedGoogle ScholarCrossref
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