2025-7-14 — Durability Monitor

Durability Monitor

2025/7/14 のスポーツ科学・運動生理学新着論文サマリー（2件）

登山ウェアラブルデバイスを用いた遠隔モニタリングと専門家からのフィードバックは、高齢者の身体活動を効果的に増加させ、登山に必要な体力維持や健康管理に役立つ可能性がある．

設計台湾の医療センターで2023年2月から9月にかけて実施された前向き単群介入研究で、2型糖尿病の高齢者66名を対象に、Garminトラッカーによる歩数計測と糖尿病教育者からの週次フィードバックを2ヶ月間実施した．

主要知見1：中央値で、1週目の1,560.8歩（IQR: 955.9–3,301.5）から最終週には2,652.9歩（IQR: 1,271.8–4,139.3）へと、1,092.1歩の有意な増加が認められた（p < 0.001）．

主要知見2：高い日常歩数は、身体機能（ADL, IADL, 握力）および栄養状態と正の相関があり（全てp < 0.002）、年齢、抑うつ症状、およびフレイル（虚弱）とは負の相関があった（全てp < 0.030）．

主要知見3：遠隔モニタリングは、追跡期間全体を通じて日常歩数を有意かつ一貫して増加させた（p < 0.001）．

実践登山者が明日からできるアクション1つ：ウェアラブルデバイスで日々の歩数を記録し、定期的に振り返ることで、自身の身体活動レベルを意識し、活動量増加のモチベーションに繋げる．

登山サルコペニア肥満は高齢者の身体能力低下と関連しており、登山活動を安全に継続するためには、BMI、握力、ふくらはぎ周囲長、日常生活動作能力といった指標に注意し、早期にリスクを把握することが重要である．

設計中国の大学病院で収集された386名の参加者（高齢者）のデータを用いて、サルコペニア肥満を予測する機械学習モデル（ランダムフォレスト、ナイーブベイズ、LightGBM、k-近傍法、XGBoost）を開発・検証した横断研究である．

386名の参加者のうち、61名（15.8%）がサルコペニア肥満と診断された．ランダムフォレスト（RF）モデルが最も優れた予測性能を示し、テストセットでのAUC値は0.839であった．

サルコペニア肥満の独立した予測因子として、BMI、Barthel Indexスコア（日常生活動作能力）、握力、ふくらはぎ周囲長の4つが特定された．

特にふくらはぎ周囲長は、高齢者のサルコペニア肥満リスク評価において重要な役割を果たすことが示され、ふくらはぎ周囲長が小さいほどサルコペニア肥満のリスクが有意に増加した．

実践自身のBMI、握力、ふくらはぎ周囲長を定期的に測定し、これらの数値が基準値から外れていないか確認することで、サルコペニア肥満のリスクを早期に把握し、必要に応じて専門家への相談や運動・栄養介入を検討する．