ラテンアメリカにおける健康的加齢のメタアナリシスとリスク因子のスコープレビューにより、大きな異質性と弱い予測モデルが明らかになった。

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ラテンアメリカにおける健康的加齢のメタアナリシスとリスク因子のスコープレビューにより、大きな異質性と弱い予測モデルが明らかになった。



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要旨

健康的な加齢のモデルは一般的に欧米に基づいており、多様で異質な集団には当てはまらない可能性がある。本研究では、ラテンアメリカの高齢集団における認知および機能的能力のリスク因子を評価するためのメタ分析と、方法論的手順に焦点を当てたスコープレビューを実施することを目的とした。本研究では、MEDLINE、Virtual Health Library、Web of Scienceなどの複数のデータベースを用いて、ランダム化比較試験、コホート研究、症例対照研究、横断研究を対象とした。最初の455の研究から、最終的に38の研究（28が認知、10が機能的能力、n=146,000人）がメタ解析に含まれた。その結果、認知（オッズ比（OR）＝1.20、P＝0.03、信頼区間（CI）＝（1.0127、1.42）；異質性：I2＝92.1％、CI＝（89.8％、94％））および機能的能力（OR＝1.20、P＝0.01、CI＝（1.04、1.39）；I2＝93.1％、CI＝（89.3％、95.5％））について、有意ではあるが不均一な効果が認められた。特定の危険因子の影響は、特に機能的能力については限定的であり、人口統計学と精神的健康については中程度の影響、健康状態と健康の社会的決定要因についてはわずかな影響であった。外れ値、国による違い、出版バイアスなどの方法論的問題が結果に影響を与えた。全体として、ラテンアメリカにおける健康的な加齢に関連する危険因子の特異的なプロフィールが強調された。ラテンアメリカにおける健康的な加齢を理解するためには、結果の異質性と健康的な加齢を研究するための方法論的アプローチが、より調和的で地域的な研究を促進することが必要である。

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主な内容

健康的な加齢と脳の健康に関する理解は、主に米国と欧州の研究によって得られてきた1,2,3,4,5。これらの研究では、主に認知能力（注意力、問題解決力、学習力、記憶力など）と機能能力（特定の日常生活動作や高次の道具的技能など）にそれぞれ焦点が当てられている6,7,8。モデルは、地理的要因や社会経済的要因に関係なく、加齢過程における乖離が比較的小さいことから、一般化可能であると考えられている2,9,10。欧米におけるこれまでのレビューやメタアナリシスでは、特に高所得国において、人口統計学（年齢と性別）、心代謝性疾患、ライフスタイル（睡眠問題、飲酒、身体活動）、メンタルヘルス、健康の社会的決定要因（SDH）（教育と社会経済的地位）など、認知・機能能力の一貫した予測因子が報告されている11,12,13,14,15,16。

しかし、世界の他の地域、特に社会的・健康的格差の大きい地域での研究は少ない4,9,10。長年にわたり高所得国に焦点が当てられてきたため、不注意にも、より広範で多様な集団や地域からの代表的な研究が欠如した研究エビデンスベースが形成されてきたのである。近年、高所得国で開発された老化予測モデルや脳と表現型の関連は、より多様な集団において再現性が低いことが示されている1,2,10,17。これらの結果は、社会経済的格差や年齢・性別などの人口統計学的変数に著しく影響された普遍的でないパターンを示している2,10,11,18。このような地域間の違いから、健康的な加齢と脳の健康について、画一的なアプローチから、より地域に特化したオーダーメイドの理解へと移行する必要性が強調されている。

ラテンアメリカ諸国（LACs）では、認知症の現在の有病率は8.5％であり、2050年には19.33％に増加すると予測されている（参考文献19,20）。このような予測は、欧米の有病率推定値3 を大きく上回るものであり、大きな不平等と独特の人種・民族混在地域であるLACs21の危険因子を文脈化する必要性を強調している9,10,20,19。最近の研究では、LACsでは人口統計学的要因が様々な形で健康的な加齢に影響を与えることが示唆されている。これには、(1)年齢や性別と比較して、社会的格差や健康格差による影響がより大きいこと1,2,5、(2)他の地域と比較して、後者の2つの影響があまり顕著でないこと1,5,22が含まれる。我々は最近、中南米カリブ地域全体の健康的な加齢における認知と機能的能力は、主に社会的・健康的格差に関連した、他の地域とは異なる異質な要因の影響を受けていることを報告した1。この研究は、格差が老化の非普遍的な影響を反映していることを示唆しており、老化や認知症に関連するリスクを増大させる、格差に関連する多くの累積的な曝露2,18の影響を深く受けている。しかし、上記の研究を除いて、累積されたエビデンスには多くのギャップと方法論的欠陥がある1,2,10,18,19。サンプルサイズ、デザイン、母集団、統計的アプローチ、結果に関しては、かなりの異質性がある。ほとんどの研究では、異なる潜在的危険因子間の相互作用は評価されていない10。地域内の個々の国や少数の国に焦点を当てることは、調和がとれていないことと相まって、先験的バイアスや代表的でない地域的知見をもたらす可能性がある20。

これらのギャップを解決するために、我々はメタ分析とシステマティックレビューのアプローチを用いて、中南米カリブ地域の認知能力と機能的能力に反映されるような、健康的な加齢に影響する様々な要因について研究した（図1）。まず、複合的な危険因子の全体的な影響を評価した。次に、人口統計、健康状態、メンタルヘルス症状、ライフスタイル要因、SDHを含む予測因子について個別にメタ解析を行った。当初の455の研究から、我々のメタアナリシスにはn=146,005人の参加者と38の最終報告（認知については28、機能的能力については10）が含まれた。予測因子の違い、国による違い、採用した方法、出版バイアスを考慮し、主効果、異質性、多重影響の観点から結果の頑健性に取り組んだ。さらに、PRISMA（Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses：系統的レビューとメタアナリシスのための優先報告項目）のスコープレビューを実施し、採用した方法論的手順に関する追加的な側面に取り組んだ。

図1：方法論的ワークフロー。

a-e、メタ解析。aの左側（選択された研究）は、各国別のサンプルサイズ（n）を示している。b（効果量の抽出と変換）は、3人の独立した研究者が、研究間で認知と機能的能力に関する各リスク因子の効果量を抽出するために行った手順を示している。NL、自然対数。c、効果サイズのプール：パネルは、本研究で評価された研究のプールされた効果サイズを提示するために使用されたフォレストプロットのグラフィック表現を表示する（このパネルには実際のデータは描かれていない）。d（外れ値検出）は、研究間の異質性I2（y軸）対予測された全体推定値のグラフィック表現を明らかにする（このパネルには実際のデータは描かれていない）。e,出版バイアス分析：上段は漏斗プロットのグラフィック表示、下段は研究間のP値パターンの強さを表すグラフ（このパネルには実データは描かれていない）。f-h、スコープレビューf、PRISMA：PRISMAフローチャートに従った研究段階（このパネルには実データは描かれていない）g（主要結果）は、研究から抽出された特定の情報を示す（このパネルには実データは描かれていない）h、特定されたギャップ。このパネルには、リスク因子が1つであるか多数であるか、研究の種類（横断的、縦断的、複合的）、データ駆動型の洞察や機械学習技術を用いた分析アプローチ、社会経済的背景の異なる国への配慮など、各研究で特定されたギャップが示されている。

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結果

メタ分析

2023年8月16日までに発表された文献を複数のデータベース（MEDLINE、Virtual Health Library、Web of Scienceを含む；図2および補足ファイル1）で包括的に調査し、特にLACsに焦点を当て、加齢、脳の健康、ライフスタイル、人口統計学、メンタルヘルス、SDHおよびその他の要因を包含する様々なキーワードを活用した。3人のレビュアーのチームが、すべての論文から詳細な情報を抽出し、さらに1人の独立したレビュアーが結果を検証した。発表年、効果量、効果量の種類、対照変数を入手した（データ分析セクション）。本研究では、先行研究1において健康的な加齢の重要な決定因子として同定された5つの主要因子に焦点を当てた。これらには、Lancet Consortium for Dementia Prevention and Care3からの知見が含まれ、人口統計学（年齢と性別）、SDH（教育、社会的孤立、社会経済的地位、民族性、人種）、健康状態（高血圧、糖尿病、肥満）、精神的健康状態（抑うつ、不安、ストレス関連障害）、ライフスタイル要因（喫煙、飲酒、身体活動）が含まれる。加齢に関連するその他の因子は、最低限利用可能な報告数が不足していることから、対象には含めなかった。認知1、23、24、25、26、27、28、29、30、31、32、33、34、35、36、37、38、39、40、41、42、43、44、45、46、47、48、49および機能的能力1、28、50、51、52、53、54、55、56、57に関するすべての解析に含まれる研究の完全なリストは、ここに掲載し、補足表1にさらに記述した。

図2：PRISMAフローチャート。

研究の検索と選択のためのPRISMA方法。検索基準を用いて1,382件の研究を同定した（PubMed 313件、PsycNet 132件、Virtual Health Library 8件、Web of Science 2件）。重複を検出する手順を実施した後、さらなる分析のために354の研究を保持した。3人の独立した評価者が各研究のタイトルと抄録の関連性を評価し、最終的に52の研究を選択した。4件のフルテキスト論文は、情報が不十分であるか、我々の研究目的にそぐわないという理由で除外され、2件は異なる集団の研究であったため、19件は異なるアウトカムの評価であったためであった。最終的に、38の研究がさらなる分析のために選択された。28の研究は認知の危険因子について、10の研究は機能的能力の危険因子についてであった。

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出版バイアスを測定するために、経験的証拠の強さと潜在的なバイアスを評価するp-曲線検定によって補完されるEggerの検定58と強化漏斗図59が使用された60。I2 指数61とGraphic Display of Heterogeneity（GOSH62）プロットは、異なる国間でのサブグループ解析によって裏付けられた異質性の評価を提供した（Methods）。高い異質性が存在することから、データの完全性を維持するために異常値データ点を同定し、さらなる解析から除外した63。ランダム効果モデルを活用し、Knapp-Hatung調整65を用いてPaule-Mandel推定量64で因子を解析し、偽発見率を最小化した。ほとんどの研究の年齢範囲は59歳以上であった。しかし、35歳以上を含む研究もあった。表1に、これらの研究で使用された年齢範囲の詳細と、各国の認知・機能能力を評価した研究の詳細、およびメタアナリシスを示す。表2は認知に関するメタアナリシスの主な結果を示し、表3は機能的能力に関するメタアナリシスの結果を示す。

表1 各国およびメタ解析における認知および機能的能力を評価した研究の詳細

原寸大表

表2 認知に関するメタアナリシス

フルサイズの表

表3 機能的能力のメタ解析

サイズ表

認知

我々の調査では38の論文が同定され、28の論文が認知の分析に含まれた。各メタアナリシスのサンプルサイズを表1に示す。補足表1に論文と主な結果をまとめた。

全因子

すべての因子（k= 28）を組み合わせたメタアナリシスは、顕著な異質性が検出されたものの（I2= 92.1%, CI = (89.8%, 94%)）、統計学的有意性（オッズ比（OR） = 1.2006,P= 0.0363, 信頼区間（CI） = (1.0127, 1.4234)）に達した。外れ値を除外すると、異質性は著しく減少した（I2= 16.9%, CI = (0.0%, 49.4%)；補足図1-3）。同時に、プールされたエフェクトサイズは、より正確なCIとともに統計的有意性を示した（OR = 1.2651,P< 0.0001, CI = (1.1443, 1.3987); 表1および図3a）。サブグループ解析では国によって有意差があり（P< 0.0001）、効果量は0.6065から1.7182であった（Extended Data Table1）。Eggerの検定（P= 0.3388；拡張データ表2）では非対称性は示されなかった（図3a）。p-曲線分析では、半分のp-曲線検定と完全なp-曲線検定の両方で有意な結果が示され、真の非ゼロ効果が存在することが示された（z full = -8.397,P< 0.001, z half = -12.92,P< 0.001, 検出力推定値 = 99%, CI = (98.3%, 99%); 図3aおよび拡張データ表3）。

図3：認知および機能的能力に関するすべての危険因子にわたるメタ解析。

a、認知。フォレストプロットは、ランダム効果モデルのk研究（筆頭著者、OR、CI、重み）を示す。ランダム効果モデルの結果（認知：k＝28、n＝102,064、OR＝1.2006、P＝0.0363、CI＝（1.0127, 1.4234）；機能的能力：k＝10、n＝99,428、OR＝1.2088、P＝0.0153、CI＝（1.0470, 1.3956））は、偽発見率のKnapp-Hartung補正、予測区間、異質性の値（I2、tau2）とともに報告されている。Wは重み、bは機能的能力。フォレストプロットは、ランダム効果モデルのk研究（筆頭著者、OR、CI、重み）を示す。ランダム効果モデルの結果（機能的能力：k= 10,n= 99,428, OR = 1.2088,P= 0.0153, CI = (1.0470, 1.3956)）は、偽発見率のKnapp-Hartung補正、予測区間、異質性の値（I2およびtau2）とともに報告されている。aおよびbについて、輪郭強調ファネルプロットは、効果量、標準誤差、および有意性を示し、p-曲線分析は、有意な研究（観察されたp-曲線）、無効果曲線、および33％検出力曲線上のP値の累積を示し、GOSHは、すべての2k-1の可能な研究の組み合わせ（2k-1 >106の場合、ランダムに選択された100万のモデル）についての分布を青色で示し、最も負の影響を与える研究を緑色で除外している。

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人口統計学的要因

人口統計学的因子（年齢と性別、k= 15）は、統計的有意性（OR = 1.5098,P= 0.0023, CI = (1.1905, 1.9147)）に達し、高い異質性（I2= 89.2%, CI = (83.9%, 92.8%)）を示した。外れ値を除いたプールの効果量は統計的に有意であり（OR = 1.2651,P< 0.0001, CI = (1.1443, 1.3987)）、異質性は中程度であった（I2= 48.2%, CI = (1.7%, 72.7%); Table1and Extended Data Fig.） サブグループ解析では国によって有意差が認められ（P< 0.0001）、効果量は1.0946～2.2418であった（Extended Data Table1）。Eggerの検定（P= 0.0288）は非対称性を示し（Extended Data表2およびExtended Data図1b）、p-曲線分析は、半分および完全なp-曲線検定の両方で有意な結果を示し、真の非ゼロ効果の存在を示唆した（z full = -6.748,P< 0.001, z half = -6.554,P< 0.001, 検出力推定 = 94%, CI = (81.5%, 98.4%); Extended Data表3およびExtended Data図1a）。

健康状態

健康因子のメタアナリシス（心代謝リスクとその他の疾患、k= 16）は有意であり（OR = 1.2856,P= 0.0397, 95% CI = (1.0136, 1.6305)）、高い異質性を示した（I2= 80.1%, CI = (68.4%, 87.4%)）。外れ値を除外すると、異質性はわずかに減少した（I2= 70.4%, CI = (47.94%, 83.2%)；補足図1-3）。同時に、プールされたエフェクトサイズは、CIが狭くなり統計的有意性が高まった（OR = 1.2259,P< 0.0001, 95% CI = (1.0601, 1.4175); Table1and Extended Data Fig.） サブグループ解析では、国によって有意差が認められ（P= 0.0288）、効果の大きさは0.9227から1.9227であった（Extended Data Table1）。Eggerの検定（P= 0.0926）は非対称性を示さなかった（拡張データ表2および拡張データ図1c）。p曲線分析は、半分および完全なp曲線検定の両方で有意な結果を示し、真の非ゼロ効果の存在を証明した（z full = -5.848,P< 0.001, z half = -7.611,P< 0.001, 検出力推定 = 96%, CI = (83.1%, 99%); 拡張データ表3および拡張データ図1b）。

精神的健康症状

メンタルヘルス症状（k= 16）のメタアナリシスでは、有意な効果（OR = 1.6803,P= 0.0084, CI = (1.1848, 2.3830)）が認められ、高い異質性（I2= 84.9%, CI = (73.9%, 91.2%)）を示した。外れ値を除いたプールの効果量は有意であり（OR = 1.8175,P= 0.0049, CI = (1.2699, 2.6012); Table1, Extended Data Fig.1cand Supplementary Figs.1- 3）、異質性は低下していた（I2= 61.2%, CI = (19.6%, 81.3%)）。サブグループ解析の結果、国によって有意差があり（P= 0.0006）、効果量は0.952から1.3.171であった（Extended Data Table1）。Eggerの検定（P= 0.0013）により非対称性が示された（Extended Data Table2およびExtended Data Fig.1d）。p-curve分析では、半数および全数のp-curve検定で有意な結果が得られ、真の非ゼロ効果が存在することが示された（z full = -6,P< 0.001, z half = -4.603,P< 0.001, power estimate = 94%, CI = (77.8%, 98.8%); Extended Data Table3およびExtended Data Fig.1c）。

ライフスタイル

生活習慣因子のメタ解析（身体活動、栄養、飲酒、喫煙、k= 13）は有意ではなかったが（OR = 1.04、P= 0.7747、95％CI = (0.7765, 1.3930)）、高い異質性を示した（I2= 93.4％、CI = (90.4%, 95.4％)）。外れ値を除外した後でも、ランダム効果モデルは有意でなく（P> 0.05）、異質性はわずかに減少した（Extended Data Table3、Extended Data Fig.1d、補足図1- 3）。サブグループ解析では、国によって有意差が認められ（P= 0.0173）、効果量は0.7225から1.6621であった（Extended Data Table1）。Eggerの検定（P= 0.5799）は非対称性を示さなかった（Extended Data Table2およびExtended Data Fig.1c）。p-curve分析は、半分および完全なp-curve検定の両方で有意な結果を示し、真の非ゼロ効果の存在を示した（z full = -9.129,P< 0.001, z half = -9.568,P< 0.001, power estimate = 99%, CI = (97.9%, 99%); Extended Data Table3およびExtended Data Fig.1d）。

SDH

SDH因子のメタアナリシス（学歴および社会経済的地位、k= 15）では有意差に至らず（OR = 0.9994,P= 0.998, 95% CI = (0.6110, 1.6348)）、高い異質性を示した（I2= 98.2%, CI = (97.8%, 98.6%)）。外れ値を除外した後も、ランダム効果モデルは統計的に有意ではなく（P＞0.05）、異質性（I2＝77.2％、CI＝（61.2％、86.6％））はわずかに減少した（Extended Data Table3、Extended Data Fig.1e、補足図1- 3）。国別のサブグループ解析では有意差が認められ（P< 0.0001）、効果量は0.7225～1.6621であった（Extended Data Table1）。Eggerの検定（P= 0.5855）は非対称性を示さなかった（Extended Data Table2およびExtended Data Fig.1c）。p-curve分析は、半分および完全なp-curve検定の両方で有意な結果を示し、真の非ゼロ効果の存在を示した（z full = -8.848,P< 0.001, z half = -10.10,P< 0.001, power estimate = 99%, CI = (99%, 99%); Extended Data Table3およびExtended Data Fig.1e）。

機能的能力

機能的能力の危険因子を具体的に評価した10件の研究が含まれた（補足表1に論文と主な結果をまとめた）。各メタアナリシスに含まれるサンプルサイズは表1に示されている。

全因子

すべての因子（k= 10）を含むメタアナリシスでは、有意な効果が得られた（OR = 1.2088,P= 0.0153, CI = (1.0470, 1.3956)）。しかし、異質性が顕著であった（I2= 93.1%, CI = (89.3%, 95.5%)）。外れ値を除外しても、異質性は高いままであった（I2= 75.9%, CI = (53.8%, 87.5%)；補足図1-3）。同時に、プールされたエフェクトサイズは、より正確なCIで統計的有意性が強調された（OR = 1.2795,P= 0.0023, CI = (1.242, 1.4562); 表3および図3b）。国別のサブグループ解析では有意差は認められず（P= 0.2399）、効果の大きさは1.07～1.3861であった（Extended Data Table4）。Eggerの検定（P= 0.1884）は非対称性を示さなかった（図3bおよび拡張データ表5）。p-曲線分析は、半数および全数のp-曲線検定で有意な結果を示し、真の非ゼロ効果の存在を示した（z full = -8.425,P< 0.001, z half = -10.228,P< 0.001, 検出力推定値 = 99%, CI = (99%, 99%); 図3bおよび拡張データ表6）。

人口統計学的因子

機能的能力に関連する人口統計学的因子（年齢および性別、k= 9）に関するメタアナリシスでは、有意差は認められなかった（OR = 1.1232,P= 0.5132, CI = (0.7593, 1.6613)）。高い異質性が検出された（I2= 95.9%, CI = (93.4%, 97.1%)）。外れ値を除いたプールの効果量は、高い異質性（I2＝94.8％、CI＝（91.6％、96.8％））と非統計的有意性（OR＝1.137、P＝0.2887、CI＝（0.8681、1.4891）；表3、拡張データ図2a、補足図1～ 3）を示した。サブグループ解析では、国によって有意差があり（P< 0.0001）、効果の大きさは0.6633から2.5641であった（Extended Data Table4）。Eggerの検定（P= 0.5791）は非対称性を示さず（Extended Data表5およびExtended Data図2a）、p-曲線分析は、半分および完全なp-曲線検定で有意な結果を示し、真の非ゼロ効果の存在を示した（z full = -11.177,P< 0.001, z half = -12.303,P< 0.001, power estimate = 99%, CI = (99%, 99%); Extended Data表6およびExtended Data図2a）。

健康状態

機能的能力に関連する健康因子（心代謝性疾患およびその他、k= 8）に関するメタアナリシスでは、有意性には至らず（OR = 1.4634,P= 0.1264, 95% CI = (0.8708, 2.4595)）、高い異質性を示した（I2= 79.6%, CI = (60.2%, 89.5%)）。外れ値を除外した後、異質性は減少したが、高いままであった（I2= 58.5%, CI = (4.3%, 82%)）。同時に、プールされたエフェクトサイズは、より狭いCIで統計的有意性を示した（OR = 1.1921,P< 0.0003, 95% CI = (1.1260, 1.2622); Table3, Extended Data Fig.2band Supplementary Figs.） サブグループ解析では有意な国別差（P= 0.0288）が認められ、効果の大きさは0.9227から1.9227であった（Extended Data Table1）。Eggerの検定（P= 0.0926）は非対称性を示さなかった（Extended Data Table2およびExtended Data Fig.2c）。p-curve分析は、半分および完全なp-curve検定で有意な結果を示し、真の非ゼロ効果の存在を示した（z full = -11.004,P< 0.001, z half = -10.804,P< 0.001, power estimate = 96%, CI = (83.1%, 99%); Extended Data Table3およびExtended Data Fig.2b）。

メンタルヘルス症状

機能的能力に対する精神的健康症状の役割に関するメタアナリシス（うつ病、不安、その他、k= 2）では、有意な効果は示されなかった（OR = 1.083,P= 0.0577, CI = (0.9878, 1.874)）。I2およびその他の統計量は、研究が不十分であったため算出されなかった（Extended Data Table4およびExtended Data Fig.2c）。

ライフスタイル

生活習慣因子のメタアナリシス（身体活動、栄養、飲酒、喫煙、k= 4）では、有意性は認められず（OR = 1.3086、P= 0.2756、95％CI = (0.6875, 2.4906)）、高い異質性を示した（I2= 99.4％、CI = (99.2%, 99.6％)）。異常値は検出されなかった（Extended Data Table4、Extended Data Fig.2d、補足図1- 3）。サブグループ解析では有意な国別差は認められず（P= 0.7242）、効果の大きさは1.1597～1.9564であった（Extended Data Table4）。Eggerの検定（P= 0.3858）は非対称性を示さなかった（Extended Data Table5およびExtended Data Fig.2d）。p-curve分析は、半分および完全なp-curve検定の両方で有意な結果を示し、真の非ゼロ効果の存在を示した（z full = -12.412,P< 0.001, z half = -12.246,P< 0.001, power estimate = 99%, CI = (97.9%, 99%); Extended Data Table6およびExtended Data Fig.2d）。

SDH

SDH因子のメタ解析（教育達成度と社会経済的地位、k= 8）では、機能的能力に対する有意な効果は認められず（OR = 1.2273,P= 0.1144, 95% CI = (0.9382, 1.6055)）、高い異質性を示した（I2= 99%, CI = (98.7%, 99.2%)）。外れ値を除外した後、ランダム効果モデルは統計的に有意な効果を示し（OR = 1.3401,P= 0.0328, CI = (1.0338, 1.7371)）、異質性は高いままであった（I2= 99.1%, CI = (98.8%, 99.3%); Extended Data Table4, Extended Data Fig.2eand Supplementary Figs1-3）。サブグループ解析では国による有意差は認められず（P= 0.7294）、効果量は1.0586～1.3086であった（Extended Data Table4）。Eggerの検定（P= 0.8271）は非対称性を示さなかった（Extended Data表5およびExtended Data図2e）。p曲線分析では、半数および全数のp曲線検定で有意な結果が示され、真の非ゼロ効果が存在することが示された（z full = -10.614,P< 0.001, z half = -10.099,P< 0.001, power estimate = 99%, CI = (99%, 99%); Extended Data表6およびExtended Data図2e）。

スコープレビュー結果

認知1、23、24、25、26、27、28、29、30、31、32、33、34、35、36、37、38、39、40、41、42、43、44、45、46、47、48、49および機能的能力1、28、50、51、52、53、54、55、56、57に関するすべての分析に含まれる研究の完全なリストは、ここに含まれ、補足表1にさらに記載されている。この表には、レビュー、引用文献、サンプルサイズ、採用された方法、効果量、結果、特定された方法論的ギャップが含まれている。ほとんどの研究（96％）は、他地域からの予測因子の選択における先験的バイアスを避けるために、データ駆動型アプローチを用いていなかった。同様に、ほとんどの研究（94％）はラテンアメリカの単一国を対象としており、国別比較を行っていない。オーバーフィッティングや一般化を評価するための標準的な手順を用いた機械学習は行っておらず、横断的研究と縦断的研究を組み合わせておらず、確認のための多方式補完分析も行っていない。ほとんどの研究（92％）では、訓練とテストのパーティションが不足しており、訓練とテストは単一のデータソースに依存していた。同様に、ほとんどの研究では異質性に頑健な方法論が用いられていなかった（80％）。また、これらの研究の中には、健康な加齢を考慮せずに患者に焦点を当てたもの（32％）や、複数の潜在的な予測因子を評価しなかったもの（28％）もあった。

考察

メタアナリシスとレビューから、ラテンアメリカにおける様々な危険因子と認知能力および機能的能力の関係には著しい異質性があることが明らかになった。高所得国では、メタアナリシスとシステマティックレビューにより、健康的な加齢と本研究で取り上げた因子のほとんどとの関連が示されている11,12,13,15,16。多くの分析において、その根底にある真の非ゼロ効果が同定されていることから、これらの地域はさらなる研究のための豊かな根拠となることが示唆される。しかし、高い異質性の存在、外れ値の影響、出版バイアスはすべて、利用可能なエビデンスの弱さを強調している。方法論的手順のレビューは、文献に複数の欠陥があることを示している。このように、我々の結果は、利用可能な研究の信頼性と一般化可能性を損なうものであり、この地域における健康的な加齢のためのテーラーメイドの予防と介入プログラムを開発する能力を制限するものである。

すべての因子を考慮すると、メタアナリシスは真の非ゼロ効果を示した。認知については、外れ値を除外した後にのみ、確実な効果が観察された。異質性と国による有意差は、一貫性のない効果を示している9,10,20,19。機能的能力については、小さいながらも有意な効果が観察されたが、外れ値を除外した後のCIは狭かった。安定した効果を示した報告は少数であり、米国や欧州の他のメタアナリシス11,12,13,14,15,16とは対照的である。全体として、加齢に有意な影響を及ぼすものの、健康な加齢の主な危険因子は異質性が大きく、特異性に欠ける。

特定の因子の影響はさらに頑健性に欠ける。人口統計学は、かなりの異質性と出版バイアスはあるものの、認知に有意に影響する。機能的能力については、基礎となる真の非ゼロ効果が存在するものの、エビデンスは弱かった。健康状態と認知および機能的能力との関連は示されたが、異質性が高かった。メンタルヘルス症状は認知に影響するが、異質性が大きく出版バイアスの可能性があり、機能的能力には有意ではない影響が観察された。認知と機能的能力の両方において、SDHに関する一次解析は有意ではなかった。しかし、p-curve解析では、真の非ゼロ効果が根底にあることが示され、軽微な効果であることが示唆された。保守的に、外れ値を除いたCIによる効果の順位付けは、人口統計学＞精神的健康＞健康状態の効果となり、ライフスタイルとSDHは有意ではなかった。この順序は以前の報告と矛盾している1。ライフスタイルとSDHは評価される頻度が低く、評価方法も研究によって異なっていた。SDHの有意な影響を証明した研究はわずかであった。ほとんどの報告では、SDHを追跡するためにばらばらの尺度が用いられていた。統一された尺度を用いた数カ国の研究が含まれる場合、有意な影響が生じる1。地域全体でSDHが体系化されていないため、予測因子としての重要性が低くなっている可能性がある。さらに、LACs内にはSDHの本質的な異質性が存在する1,66,67。このばらつきは、社会経済的発展、医療インフラ、教育へのアクセス、民族や人種の多様性、国ごとの公衆衛生への取り組みなどの違いから生じている66,67。その結果、LACsに内在する多様性と、地域的な社会的リスクを測定する上での課題が、高齢化におけるSDHの理解を歪める可能性がある。機能的能力の予測は認知よりも弱かったが、これは研究数が少なく、直接的かつ客観的な評価方法が少なかったためと考えられる1。全体として、健康的な加齢に関連する特定の因子に関する証拠は結論が出ていないようである。

方法論的な要因もあり、最後の結論は延長された。外れ値に対処するため、異質性を減らすようにデザインされた手順を実施した。この手順の意義は、外れ値はしばしば非典型的な値から生じるのであって、より重大な不平等を示すより広範な値の分布から生じるのではないという事実にある。しかしながら、外れ値を除外したにもかかわらず、ほとんどのケースで有意な異質性が持続した。このことは、高い異質性がデータセットの基本的な属性であることを示唆している。高いI2値は研究間でかなりのばらつきがあることを示し、データの完全性を維持するためには外れ値の除外が必要であり、所見の代表性について懸念が生じた61。さらに、Eggerの検定58は、いくつかの解析で非対称性を示し、出版バイアスの可能性を示唆した59。この検定は、研究数が少ない場合（k＜10）、バイアスを検出する統計的検出力が不足する可能性があり、したがって、機能的能力に関する結果は注意して読む必要がある。Knapp-Hatung調整65やPaule-Mandel推定量64を含む様々な統計的制約が、偽発見率の減少を試みるために使用された。理論的には正しいが、これらの方法は複雑さを増し、潜在的なエラーの原因となる可能性がある。

スコーピング・レビューでは、さらに注意すべき点が示された。かなりの研究が個々の国に集中しており、地域の人口動態を扱う機会がないがしろにされていた。さらに、他地域のあらかじめ定義されたバイアスを回避できるデータ駆動型アプローチの欠如は、代表的な知見を発展させる上で大きな障壁となっている。一部の例外を除き、改訂された研究では、データ駆動型の特徴選択、k-foldクロスバリデーション、アウトオブサンプルテスト68を用いた機械学習技術の限定的な応用が用いられた。これらの手法は、必ずしも同等ではない他の集団の臨床転帰に関連する因子を研究する際に、先験的な理論的階層を仮定することに伴う方法論的バイアスを克服する上で有用である1,5,22。さらに、これらの方法は、オーバーフィッティングを抑制し、サンプル外検証を確実に行いながら、転帰に関連する複数の変数間の複雑な相互作用をより適切に評価することができる68。しかし、機械学習アルゴリズムは、変数の種類、欠損データ、文脈の解釈に関する他のバイアスがないわけではない69。偏りのない予測因子を決定するためには、加齢研究ではデータドリブンではない領域の専門知識が重要であり、また、テーラーメイドのプログラムには因果関係のある方法論が必要である69。横断的研究と縦断的研究を組み合わせると、生存率や減少率に関するバイアスが生じる可能性がある。縦断的研究は、生存率の高い高齢者のみを対象とすることが多いため、健康的な加齢に関連するポジティブな因子を過剰に表現する可能性がある。このような違いは結果の解釈に大きな影響を及ぼし、健康アウトカムの歪んだ表現につながる可能性がある。しかし、この分野の研究はアンバランスで数が少ないため、十分に頑健な個別分析を行うことは困難である。いずれにせよ、この地域で現在入手可能なデータは、慎重に解釈されなければならない。これらの結果は、現在のアプローチ2,10,17を批判的に再評価し、より確固とした、テーラーメイドで包括的な研究状況を開発する必要性を指摘している69。

この結果は、地理的変異の体系的評価と調和の改善が緊急に必要であることを強調している。これらの改善により、多様な遺伝的-環境的相互作用18の影響を受けた集団の本質的変動に関連する成分と、現在のデータセットにおける方法論的限界から生じる成分を区別することができるようになる。外れ値や出版バイアスの影響が大きいことは、利用可能なエビデンスの弱点を浮き彫りにしている。さらに、方法論的手順を検討した結果、既存の文献にはいくつかの欠点があることがわかった。これらの欠点には、危険因子を評価するための一貫性のない方法、それらの相互作用よりもむしろ個々の予測因子に注目すること、健康な老化に関連する予測因子と転帰を評価する際の調和が不十分であること、弱い予測モデルに依存していることなどが含まれる。加えて、加齢予測因子に関する研究のほとんどは、データ駆動型のアプローチを採用していないため、他の地域からあらかじめ定義された理論的カテゴリーを含めることに伴う潜在的なバイアスを回避することができない70。

我々の研究には限界があり、さらなる研究の必要性を強調している。評価した報告のほとんどは、他の地域と比較してサンプルサイズが比較的小さかった11,12,13,14,15,16。これは特に、機能的能力の分析や、ライフスタイルやSDHといった特定の予測因子の使用において顕著であった。研究間のサンプルサイズの有意な不一致が結果を歪めた可能性があり、サンプルが多いほど統計的不確実性が減少するため、ランダム効果モデルによって決定されたプールの効果量に大きな影響を与える。危険因子に調和的でない測定法を用いたことと、変数間の交互作用がなかったことが、異質性を増大させ、特定の因子の顕著性を低下させた可能性がある。異種の研究、曝露、結果をメタ解析に含めることで、異質性を部分的に説明できるかもしれない。しかし、他の地域の他のメタアナリシスでは、この方法に従っており、一貫した結果が得られている11,12,13,15,16。プールされた効果は、実際の効果量を忠実に表していない可能性があり、母集団、状況、研究デザインによって異なる可能性がある。このことは、我々の知見の一般化可能性と全体的な統計的有意性を制限する。観察された異質性は、遺伝学、集団混血、医療インフラなど、研究でカバーされていない要因の影響を受けている可能性もある1,2,9,10,17,19,20,21。いくつかの報告では、LACs71における社会経済的格差に関連した早期死亡率を強調している71。しかし、米国の集団と比較すると対照的な情報がある。米国に住むラテンアメリカ人は男女ともに早死率が低く、「ラテンアメリカのパラドックス」と呼ばれている72。今後の研究では、この地域特有の社会人口動態をよりよく反映させるために、地域の死亡率を調整すべきである。世界銀行の分類に従った影響を扱えば、有益な情報が得られるだろう。しかし、地域や所得で区分すると、いくつかのカテゴリーで偏りが見られ、研究数が少ないため、このような分析の実現性を妨げている。同様に、ラテンアメリカの高所得国におけるリスク因子は、他の地域でみられる国の所得に応じた標準的な傾向に従っていない5,22。さらに、私たちの検索とメタ解析では、集団を代表する研究、診療所や医療機関を訪れる参加者の臨床サンプリング、地域住民を対象とした研究など、さまざまな研究を分析した（補足表1）。これらの研究の多様性は、メタアナリシスで観察された異質性の効果を部分的に説明する可能性がある。今後の研究では、ラテンアメリカ全域における健康的な加齢に対するリスク因子の影響を評価するために、参加者の種類と情報源をコントロールする必要がある。最後に、今回のスコーピングレビューでは方法論的なギャップに焦点を当てたが、今後のレビューでは他の潜在的な側面も考慮すべきである。

結論として、われわれの結果は、ラテンアメリカにおける健康的な加齢のリスク効果の確固とした欠如を示しており、より多くの研究とより質の高い研究方法の必要性を強調している。中南米カリブ地域の現在のデータベースには固有の限界があり、また、調和された評価プロトコルが緊急に必要であることから、政府、利害関係者、研究者が協力して、同地域の老化研究に特化した、オープンで共有可能、調和された、多中心的なデータ科学イニシアチブの開発を支援することが極めて重要であることが浮き彫りになった。観察された大きな異質な効果、国によって異なる結果、小さな効果量、出版バイアスはすべて、より系統的な研究が緊急に必要であることを強調している。LACsにおける現在のデータベースには固有の限界があり、また、調和された評価プロトコルが緊急に必要であることから、政府、利害関係者、研究者が協力して、この地域における高齢化研究に特化した、オープンで共有可能、調和された、多中心的なデータ科学イニシアティブの開発を支援することが極めて重要であることが浮き彫りになった。この調査結果は、ラテンアメリカにおける健康的な加齢とその複数のリスク要因に迅速に対処するための研究をさらに発展させ、政府が予防と介入のための真にエビデンスに基づいたイニシアチブを構築できるようにすることを提唱している。

調査方法

検索と選択基準

このメタ分析とレビューでは、MEDLINE、PsycINFO、Virtual Health Libraryのデータベースを検索し、データベース開設から2023年3月30日までに発表された研究を対象とした。必要なデータが報告されていない場合は、対応する著者に連絡して入手した。少なくとも2回試みたが必要なデータが得られなかった研究は除外した。図1に研究デザインを示す。加齢、SDH、健康状態、メンタルヘルス症状、ライフスタイル、人口統計学、ラテンアメリカに関連するキーワード（補足ファイル1）を組み合わせて使用し、同地域における認知および機能的能力に関連する因子を報告したヒトの研究を同定した（図2）。また、検索された研究の参考文献リストをチェックし、今回のレビューに含めることができる関連性のある報告を探した。適格基準を満たしたランダム化比較試験、コホート研究、横断研究を対象とした。研究は、(1)査読のある学術誌に発表され、(2)英語、スペイン語、ポルトガル語、フランス語で書かれ、(3)ヒトから収集されたデータを報告しているものでなければならなかった。スコーピングレビューとメタアナリシスには38件の研究が用いられた。これらの研究は、認知に関する研究が28件、機能的能力に関する研究が10件であった。スコーピングレビューとメタ解析の両方において、査読者による独立した評価が行われた。スコーピングレビューのPRISMAガイドラインを遵守し、方法論の透明性と再現性を確保した。本研究では、加齢関連疾患に関連する因子ではなく、健康的な加齢に関連する因子を特定することに重点を置いたため、ランダム化臨床試験や症例対照研究は行わなかった。

倫理と包括声明

本研究は、アルゼンチン、チリ、コロンビア、アイルランドを含む複数の国の科学者による共同研究である。全拠点からの貢献者は、その貢献度に応じて共著者として、または謝辞に含まれている。中南米カリブ地域に居住する研究者が、研究デザイン、研究の実施、方法論的手順、執筆・査読過程に関与した。役割と責任は、研究に先立って共同研究者間で合意された。各データベースの地方倫理委員会は、本研究を承認した。汚名を着せられることを防ぐため、個人のプライバシーを保護するために識別情報はすべて削除した。本研究に参加した各国は、研究目的で共有されたすべてのヒト由来試料の所有権を保持した。我々は、Nature Portfolio誌の低・中所得国（LMIC）のオーサーシップとインクルージョンに関するガイダンスを支持する。著者資格は、本研究における各研究者の知的貢献、コミットメント、関与に基づいている。本研究には、LMICsやその他の代表的な国々に生まれた著者を含めた。本研究は、細分化された知見を提示することで、健康的な加齢の国特有の危険因子を提示し、調査対象国ごとに関連性を持たせた。変数の選択は、先行研究を参考にし、グローバル・エイジング研究の確立されたガイドラインに従った。

メタ分析

臨床結果

ラテンアメリカの集団における認知および機能的能力の危険因子について、さまざまなメタアナリシスが行われた。各結果を追跡するために用いた変数のリストは、補足表2に示した。各結果（認知と機能的能力）について、すべての危険因子を研究したグローバルメタ解析と、各因子を独立に研究した5つの独立メタ解析を含む、6つのメタ解析を行った。結果の要約は表1、2、3にある。

危険因子

研究によって観察された予測因子は異質性が大きいため、次の5つのカテゴリーに分類した：人口統計学（年齢と性別）、健康状態（心代謝リスクとその他の体性疾患）、精神的健康症状（抑うつと不安）、ライフスタイル（身体活動、栄養習慣、飲酒、喫煙）、SDH（教育達成度と社会経済的地位）。学歴とは、個人が修了した最高レベルの教育を指す。これには、高校卒業資格、職業訓練、学士号、修士号や博士号などの上級学位などのレベルが含まれる。正式な教育を修了した年数で学歴を評価する研究もある1。本研究では、教育達成度や正式教育年数を用いて学歴を評価した研究を含む。社会経済的地位とは、社会における個人または集団の地位のことで、一般的には学歴、所得水準、職業などの要因の組み合わせによって決定される73。学歴と社会経済的地位を追跡するために使用された変数のリストは、補足表3に示されている。エスニシティ、医療アクセス、社会的逆境などのその他の変数は、これらの指標を組み込んだ研究が少なく、研究間で体系的で再現性のあるアプローチがなかったため、以降の分析には含めなかった。

データ解析

3人のレビュアーのグループが、全論文の著者、発表年、効果量、CI、効果量の種類、予測因子、アウトカム、集団、国の研究デザイン、分析、対照変数に関する情報を抽出した。これらの情報は、別の独立したレビュアーによって正確性が確認された。欠落している項目は空白とした。出版バイアスの評価には、Eggerの検定58と強化ファネルプロット59を用いた。さらに、p-curve検定60を用いて、このメタアナリシスのソースとして見つかった経験的証拠の強さと偏りの可能性を評価した。しかし、研究間に高い異質性が存在する場合、この方法は頑健ではない。このため、異質性による分散の推定値の割合を示す指標であるI2 指数61も用いた。この指標は、研究数に依存せず、異なる研究数や指標のメタアナリシス間で比較することができる。35%を超える値は、評価された研究群における高い異質性を反映していると考えられる。異質性はI2GOSHプロットでさらに検討された62。さらに異質性を検討するために、国別のサブグループ解析を行った。これまでの基準で外れた効果の大きさが同定された場合は、外れた効果を除外してプールすることにより、その後の解析を行った63。

すべての複合因子と各因子を個別に分析するために、ランダム効果モデルを採用した。研究数が限られているシナリオに適していることから、Paule-Mendel推定量を使用した。さらに、偽発見を考慮するためにKnapp-Hartung調整を組み込んだ65。適切な統計量（ロジスティック回帰モデル）を報告していない論文は1件のみであり、すべてのモデルについて報告されたCohenのfをCohenのd変換を用いて、以下の式74を用いて対数ORに変換した：

$${{\rm{ln(OR)}}}=\frac{d\times\pi }{\sqrt{3}}$$

本研究の各モデルについて、まずCohenのfをCohenのd（f=d/2；文献75）に変換した。その後、log OR74に変換した（log OR =d× phi/sqrt）。この変換により、研究間で一貫した分析の枠組みを達成することができた。

過去の分類76に従い、CIがプールされた効果量のCIと重ならない場合を外れ値と定義し、その効果量が極端で全体の効果量と有意に異なることを示す76。すべての解析は、R（バージョン4.1.2）でメタ解析用に特別に開発された追加パッケージを使用して実施した。

我々のアプローチでは、予測変数の値と結果に対するそれらの効果をORに変換して調和させる74,76、および追加のステップを含む。われわれは、確立された手順74,76および過去のメタアナリシス77,78,79に従って、各研究間で最も類似した変数を同定し、それらの変数を解析に組み入れた。これにより、すべての研究で各因子の具体的なORを求め、それらの効果量を変換することができ74,76、異なる変数を比較できるようにした。また、研究レベルでの個々の効果を提供し、固有の効果を強調した。このような手順により、研究間の異質性を評価し、部分的な調和を達成し、個々の報告指標を提供することができた。しかしながら、LACsにおける現在のデータベースには固有の限界があり、また、調和された評価プロトコルが緊急に必要であることから、政府、利害関係者、研究者が協力して、この地域における高齢化研究に特化した、オープンで共有可能、調和された、多中心的なデータ科学イニシアティブの開発を支援することが極めて重要であることが浮き彫りになった。すべてのモデルおよび統計分析は、Pythonバージョン3.9.13を用いて実行された。

方法論的アプローチに関するスコープレビュー

検索と選択の項（補足ファイル1）で詳述した基準に従い、まず455件の研究を同定した。タイトルと抄録を詳細に検討した結果、提案したスコピングレビューの基準を完全に満たす38件の研究に絞り込んだ。これには、(1)健康的な老化に関連しうる様々な潜在的因子間の同時的な関連と相互作用の評価、(2)横断的、縦断的、または複合的な方法のいずれを用いたかの判定、(3)理論的仮定から生じる潜在的なバイアスを軽減するためのデータ駆動型アプローチの使用の分析、などが含まれる； (4)異なる社会経済的背景を持つ国の代表性を評価する。(5)予測のための頑健な方法論的アプローチの展開を検討する。これには、オーバーフィッティングを抑制する手段、サンプル外検証、交差検証、その他の適切な分析基準が含まれる。このアプローチにより、包括的かつ徹底的な分析が保証され、様々な視点や方法論を取り入れることができる厳格な基準に基づいた強固なレビューが容易になった。

統計と再現性

このメタアナリシスとスコーピングレビューでは、サンプルサイズを事前に決定するための統計的手法は用いなかった。分析から除外されたデータはない。メタアナリシスとスコーピングレビューの手順は、国際的なガイドラインに従った。メタ解析とスコーピングレビューの対象となる研究群の評価は、研究者が独立して行った。本研究では実験的または盲検化された手順は用いなかった。

報告概要

研究デザインに関する詳細は、本論文にリンクされているNature Portfolio Reporting Summaryを参照されたい。

データの利用可能性

本研究に含まれるデータはGitHubのhttps://github.com/AI-BrainLat-team/Latam-Aging-Meta-Analysis/tree/main/Data。メタアナリシスとスコーピングレビューで分析された研究のデータは、結果のセクションにまとめられている。さらに、すべてのデータは補足表1と補足ファイル1に報告されている。

コードの利用可能性

本原稿に関連するデータ解析のコードはすべて、GitHub（https://github.com/AI-BrainLat-team/Latam-Aging-Meta-Analysis）でダウンロード可能である。

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参考文献のダウンロード

謝辞

A.I. ANID/FONDECYT Regular (1210195, 1210176 and 1220995); ANID/FONDAP/15150012; ANID/PIA/ANILLOS ACT210096; FONDEF ID20I10152 and ID22I10029; ANID/FONDAP 15150012; Takeda CW2680521; and the Multi-Partner Consortium to Expand Dementia Research in Latin America (ReDLat, supported by the Fogarty International Center； The National Institutes of Health, National Institute on Aging (R01 AG057234, R01 AG075775, R01 AG021051, R01 AG083799 and CARDS-NIH); the Alzheimer's Association (SG-20-725707); the Rainwater Charitable foundation-Tau Consortium; the Bluefield Project to Cure Frontotemporal Dementia; and the Global Brain Health Institute)の支援を受けている。本書の内容は著者個人の責任によるものであり、これらの機関の公式見解を示すものではない。資金提供者は、研究デザイン、データ収集および解析、出版決定、原稿作成には一切関与していない。

著者情報

著者および所属

  1. ラテンアメリカ脳健康研究所（BrainLat）、アドルフォ・イバニェス大学、サンティアゴ・デ・チリ、チリ
    Agustin Ibanez、Marcelo Maito、Sol Fittipaldi、Carlos Coronel、Joaquin Migeot & Claudia Duran-Aniotz

  2. グローバル・ブレイン・ヘルス研究所（GBHI）、カリフォルニア大学サンフランシスコ校（UCSF）、米国カリフォルニア州サンフランシスコ市
    アグスティン・イバネス、カルロス・コロネル、ブライアン・ローラー、サンドラ・バエズ

  3. トリニティ・ダブリン大学（アイルランド、ダブリン
    アグスティン・イバネス、カルロス・コロネル、ブライアン・ローラー、サンドラ・バエズ

  4. アルゼンチン、ブエノスアイレス、サン・アンドレス大学、認知神経科学センター（CNC）
    アグスティン・イバネス

  5. アイルランド、ダブリン、トリニティ・カレッジ・ダブリン
    アグスティン・イバネス、ソル・フィッティパルディ、ブライアン・ローラー

  6. コロンビア、ボゴタ、ポンティフィシア・ハベリアナ大学精神医学部神経科学博士課程
    フェリペ・ボテロ＝ロドリゲス＆エルナンド・サンタマリア＝ガルシア

  7. サン・イグナシオ大学病院、脳・認知センター、インテレクタス、ボゴタ、コロンビア
    フェリペ・ボテロ＝ロドリゲス＆エルナンド・サンタマリア＝ガルシア

  8. コロンビア、ボゴタ、科学・イノベーション・技術財団（Fucintec
    フェリペ・ボテロ＝ロドリゲス

  9. バルパライソ神経科学学際センター（CINV）、バルパライソ大学、バルパライソ、チリ
    ソル・フィッティパルディ

  10. ハーバート・ヴェルトハイム公衆衛生・人間長寿科学大学院、健康科学部、カリフォルニア大学サンディエゴ校（UCSD）、カリフォルニア州サンディエゴ、米国
    アンドレア・ラクロワ

  11. コロンビア、ボゴタ、アンデス大学
    サンドラ・バエズ

貢献

A.I.とH.S.-G.が研究コンセプトと研究計画を立案した。A.I.、M.M.、H.S.-G.は試験とデータ解析を行った。A.I.、H.S.-G.およびM.M.は結果を解釈し、原稿を執筆した。すべての著者が重要な修正を行い、作業に十分に参加し、最終版の原稿を承認して提出した。

対応する著者

Agustin IbanezまたはHernando Santamaria-Garciaまで。

倫理申告

競合利益

著者らは、競合する利益はないと宣言している。

査読

査読情報

Nature Agingは、Anja Leist、Sarah Tom、Xiaolin Xuの各氏の査読への貢献に感謝する。

追加情報

出版社注：Springer Natureは、出版された地図の管轄権の主張および所属機関に関して中立を保っています。

拡張データ

Extended Data 図1 認知に関する様々な危険因子にわたるメタ解析。

パネルaは人口統計学、パネルbは健康状態、パネルcはメンタルヘルス、パネルdはライフスタイル、パネルeは健康の社会的決定要因（SDH）である。フォレストプロットは、ランダム効果モデル（筆頭著者、オッズ比、信頼区間、重み）を用いた-kの研究を示している。ランダム効果モデルの結果（Demographics：k = 15, n = 66634, OR = 1.5098, p-value = 0.0023, CI = [1.1905; 1.9147]; Health: k = 16, n = 67736, OR = 1. 2856、p値＝0.0397、CI＝［1.0136；1.6305］；精神的健康症状：k＝16、n＝38679、OR＝1.6803、p値＝0.0084、CI＝［1.1848；2. 3830]; ライフスタイル：k = 13, n = 89457, OR = 1.04, p値 = 0.7747, CI = [0.7765; 1.3930]; SDH：k = 15, n = 68250, OR = 0.9994, p値 = 0.998, CI = [0.6110; 1.6348]）は、偽発見率、予測区間、異質性の値（I²、tau²）のKnapp-Hartung補正とともに報告されている。効果量、標準誤差、および有意性を示す輪郭強調ファネルプロット。有意な研究のp値の累積（観察されたp曲線）、無影響曲線、33%検出力曲線を示すP曲線分析。GOSH (Graphic Display of Heterogeneity)は、2k-1通りの研究の組み合わせ（2k-1 > 106の場合は100万通りのモデルを無作為に選択）に対する分布を青色で示し、最も負の影響を与える研究を緑色で除外している。

拡張データ 図2 機能的能力に関する様々な危険因子にわたるメタ解析。

各パネルは分析した各因子の主な効果を示している：パネルaは人口統計学、パネルbは健康状態、パネルcは精神的健康状態、パネルdはライフスタイル、パネルeは健康の社会的決定要因（SDH）。フォレストプロットは、ランダム効果モデル（筆頭著者、オッズ比、信頼区間、重み）を用いたk件の研究を示している。P曲線とGOSHプロットに関する情報は、特定の分析を行うために利用可能な研究数が減少したため、パネルcには表示されなかった。ランダム効果モデルの結果（Demographics: k = 9, n = 99120, OR = 1.1232, p-value = 0.5132, CI = [0.7593; 1.6613]; Health: k = 8, n = 98992, OR = 1. 4634、p値＝0.1264、CI＝［0.8708；2.4595］；メンタルヘルス症状：k＝2、n＝49257、OR＝1.083、p値＝0.0577、CI＝［0.9878；1. 874]; ライフスタイル：k = 4, n = 80130, OR = 1.3086, p-value = 0.2756, CI = [0.6875; 2.4906]; SDH: k = 8, n = 98793, OR = 1.2273, p-value = 0.1144, CI = [0.9382; 1.6055]) が、偽発見率、予測区間、異質性の値（I²、tau²）のKnapp-Hartung補正とともに報告されている。効果量、標準誤差、および有意性を示す輪郭強調ファネルプロット。有意な研究のp値の累積（観察されたp曲線）、無効果曲線、33%検出力曲線を示すP曲線分析。GOSH（Graphic Display of Heterogeneity）は、2k-1の可能性のあるすべての研究の組み合わせ（2k-1 > 106の場合、ランダムに選択された100万のモデル）の分布を青で示し、最も負の影響を与える研究を除いて緑で示す。空白のパネルは、研究が不十分なためP曲線とGOSHを推定できないことを示している。

拡張データ 表1 国別の認知に関するメタアナリシス

フルサイズの表

拡張データ 表2 認知の出版バイアス検定（Eggerの検定

フルサイズの表

拡張データ 表3 認知機能のp-curveの分析

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拡張データ 表4 国別の機能的能力のメタアナリシス

フルサイズの表

拡張データ 表5 機能的能力の出版バイアス検定（Eggerの検定

フルサイズの表

拡張データ 表6 機能的能力のp-curveの分析

フルサイズの表

補足情報

補足ファイル1および図1-3。

報告概要

43587_2024_648_MOESM3_ESM.xlsx

補足表1-3。表1. 機能的能力および認知の危険因子を評価した研究の主な結果。表2. 研究間で認知と機能性の評価に用いられた尺度。表3. 研究間の健康および社会経済的格差の社会的決定要因を追跡するために使用された尺度。

権利と許可

オープンアクセスこの記事は、クリエイティブ・コモンズ表示4.0国際ライセンスの下でライセンスされている。このライセンスは、原著者および出典に適切なクレジットを与え、クリエイティブ・コモンズ・ライセンスへのリンクを提供し、変更が加えられた場合を示す限り、いかなる媒体または形式においても、使用、共有、翻案、配布、複製を許可するものである。この記事に掲載されている画像やその他の第三者の素材は、その素材へのクレジット表記に別段の記載がない限り、記事のクリエイティブ・コモンズ・ライセンスに含まれています。この記事のクリエイティブ・コモンズ・ライセンスに含まれていない素材で、あなたの意図する利用が法的規制によって許可されていない場合、あるいは許可された利用を超える場合は、著作権者から直接許可を得る必要があります。このライセンスのコピーを見るには、http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/。

転載と許可

この記事について

この記事の引用

Ibanez, A., Maito, M., Botero-Rodríguez, F.et al.Healthy aging meta-analyses and scoping review of risk factors across Latin America reveal large heterogeneity and weak predictive models. Nat Aging(2024). https://doi.org/10.1038/s43587-024-00648-6

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  • 2023年10月13日受領

  • 受理2024年5月13日

  • 2024年6月17日発行

  • DOIhttps://doi.org/10.1038/s43587-024-00648-6

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ネイチャーエイジング (Nat Aging)ISSN 2662-8465 (オンライン)

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