山梨医大誌13（1），29∼39，1998
共分散構造分析による骨粗懸症危険因子逐次因果モデルの構築
宮 村 季 浩
山梨大学保健管理センター 抄録：骨脂量に対する各危険因子の因果関係の階層的構造を明らかにする目的で，共分散構造分 析により逐次因果モデルをもとめた。 （D逐次因果モデル上は「初潮年齢」「閉経の有無」は直接骨塩町に影響を与えず，従来報告されて いる「初潮年齢」「閉経の有無」と骨塩量との関係には年齢が交卜していた可能性を示している。 （2）重回帰分析による解析ではBMIが大きいほど骨塩量が多い傾向が認められたが，本研究では骨 塩量減少予防には体重は重い方が有利であり，現代の痩身が好まれる傾向が骨塩量の低下を招く 可能性があるということを認識する必要があることを示している。 （3）「食品群摂取頻度得点」は年齢や身長・体重と独立でこの得点の向上が直接，骨塩量を増加させ ることにつながることを示している。 以上が今後の骨粗纒症予防のためのより具体的な指針の基礎となると考える。 キーワード 骨粗懸症，骨塩量，共分散構造分析，逐次因果モデル 緒 言 高齢者の寝たきりの原因の一つとして骨野饗 症による骨折が問題となり，その治療の困難さ から骨粗繧症の予防法の確立が医療・保健・福 祉の場における重要課題となっている。 近年，骨粗垣症の指標の一つとして野塩量の 減少が注目されており，骨塩量の測定技術は急速な進歩を見せている。特にDEXA（Dual
￡nergy X−ray Absorptiometry）法Pは精度，再 現性ともに高く骨粗懸症のスクリーニング，診 断法として広く用いられるようになり，それに ともない骨塩量の減少の原因となるいぐつかの 危険因子が明らかにされてきた9。 危険因子には，女性，閉経3），加齢4）および 遺伝的要因5）6｝など介入が困難で2次予防には 有用であっても1次予防に生かしていくことは 〒400−85！0 山梨県甲府市武田4−4−37 受付：！998年1月2！E｛ 受理：1998年2月6日 難しい因子と，食事，運動のおよびその他， 生活習慣上の要因など予防のための介入が可能 な因子がある。 私たちは，1994年に骨塩量と閉経，加齢な どの生理的因子および食事，運動，その他の生 活習慣上の因子との関係を重回帰分析を用いて 解析することにより，各危険因子の骨塩量に対 する寄与の大きさを明らかにした8）。しかし， 重回帰分析では各独立変数は同じ階層に考慮さ れ，独立変数の背後から影響を与えている変数 の存在や各変数間の関係を明らかにすることが できず，結局，因果関係の解明は困難であっ た。 本研究は，1994年の研究8）における統計学 的検討を一歩前にすすめ，各危険因子が骨塩量 とどのように関係しているのか，共分散構造分 析の手法により各変数の因果関係の階層的構造 モデルである逐次因果モデルを求め解明するこ とを目的としているG骨粗懸垂危険因子逐次因果モデルの構築 31 表2．B建℃slowの7つの健康習慣をもとにした日常生活習慣に関する質問の内容 質問項目 回答 1．毎日の生活は規則正しいか 2．スポーツをする回数 3． タバコ 4．アルコ∼ル 5．睡眠時間 6．食事 7，夕食を家族と食べるか 8．朝食 9．栄養のバランス ！0，間食をするか ll．コーヒー，紅茶 12．勤務時聞 13．自分の時間はどのくらいか ！4．悩みがあるか 15，ストレスを感じているか はい 週2回以上 毎日吸う 吸ったことがある 毎日飲む 9時間以上 6時間 規則正しい はい 毎日食べる 考えている 毎日する ！日5杯以上 ll時間以上 8時間 5時間以上 2時間 多いと思う 多いと思う いいえ 週1回 ときどき 吸わない ときどき 8時間 5時間以下 不規則 ！人で ときどき 少し考える ときどき 1置4杯まで ！0時間 7時間以下 4時間 1時間以下 普通 普通 月1回以下 飲まない 7時間 外食 食べない 考えていない しない 飲まない 9時聞 3時間 少ないと思う 少ないと思う 表3．食品群の摂取頻度に関する質問 問。 5．ZungのSe1FRating Depression Scale （SDS）圭Pから性欲減退，自殺念慮に関す る質問を除いた！8項目の質問。 6．表3に示す！9の食品群に関し，摂取頻度 を「ほとんど食べない」「週！∼3回食べ る」および「ほぼ毎日食べる」の中から 選択させる食品群の摂取頻度の質問。 7．3日問の各食事における摂取食品を材料 別に調査用紙に記入してもらい，四訂日 本食品標準成分表12）により1日あたりの 摂取量を算出，またビタミンDに関して は日本食品ビタミンD成分表鼎をもと に解析を行う食品摂取調査。 8．過去の運動歴および現在の運動習慣に関 する質問。 9．立幅とび，上体起こし，腕立伏臥腕屈伸， 時間往復走，5分間走の日本体育協会運 動適性テスト各種目と，50m走，50m歩 行の各運動能力テストを行い，結果を日 本体育協会運動適性テスト実施要項の女 子得点表をもとに年齢階級別に得点化し た運動能力得点。 以下の食品を！週間にどのくらい食べますか a．ほとんど食べない b．週に！∼3回 c．ほとんど毎日食べる 1．米飯 2。パン 3．めん類 4．卵類 5．いも類 6．砂糖 7．菓子類 8．油もの 9．豆類 10．果物類 11．黄緑色野菜 12。淡色野菜 13．ドレッシング，マヨネ∼ズ 14。牛乳，乳製品 15．海藻類 16．肉類 ！7．魚介類 18．みそ汁 19．清涼飲料水，ジュース
32 宮 村 季 浩 10．ガロリ一十ウンター14｝を用いて3日聞の エネルギー消費量を測定，カロリーカウ ンターの推定した運動量の1日あたりの 平均値。 D．分析方法 まず，各食品群ごとの摂取頻度を変数とする 因子分析を行った。固有値の変化に大きな落差 の生じ：た固有値の数，3を因子数としたバリマ ックス回転後の各因子負荷量を表4に示す。今 回の因子分析における累積寄与度は37．21％と なり分析により説明される部分が小さいが，骨 塩量予測のための指標の一つの可能性として用 いた。 第一因子の負荷量が0．4以上の食品群は，い も類，緑黄色野菜，淡色野菜，ドレッシング・ マヨネーズ，みそ汁で「おかず的食品群」の要 素の強さを表しているものと考えられる。第二： 因子の負荷量がO．4以上の食品群は，豆類，牛 乳・乳製品，海藻類，魚介類で「ビタミン源的 食品群」の要素の強さを表しているものと考え られる。第三因子の負荷量がα4以上の食品群 は，衣類，砂糖，菓子類，油もの，ジュース類 で「嗜好的食晶群」の要素の強さを表している ものと考えられる。これらの中で重複する食品 群はなかった。そこで，以下のような重みづけ 点数化を行った。つまり，「おかず的食品群」 「ビタミン源的食品群」に含まれる食品群を 「ほぼ毎日食べる」および「週1∼3回食べる」 場合を各！点，「嗜好的食品群」に含まれる食 品群を「ほとんど食べない」および「週1∼3 回食べる」場合を各1点とし合計点を食品群摂 取頻度得点8）とした。 そして，骨塩量と各危険因子の多層的な関連 を統計的に検証するために，共分散構造分 表4．食品群摂取頻度を変数とする因子分析のVarimax回転後の各因子負荷量 第1因子 第2因子 第3因子 共通性 いも類 緑黄色野菜 淡色野菜 ドレッシング・マヨネーズ みそ汁 豆類 0．5867 0．6328 0．6592 0．5503 0．5087 0．3409 0．！289 0．！！68 0．2686 02744 0．2042 0．100！ 0．1382 −0．25！4 0。0895 0．！630 α2！58 0．282！ 0．0030 一α0392 0．3397 0．0577 0．0595 0，364！ 牛乳・乳製品 海藻類 魚介類 卵類 砂糖 菓子類 油もの 清涼飲料水・ジュース 米：飯 パン めん類 果物類 肉類 0．5！14 0．5769 0．7598 0．4021 0．1747 −O．48！6 −0．1678 0．0524 0．2901 −0．！032 0．0539 −0。0725 0．2！50 0．0385 一〇．2291 0．1780 0．08！！ 0．2465 0．0305 −0．0332 0．1295 0．059！ 一α1085 0．4709 0．4891 0．7065 0．4034 α6784 一α0945 0．0856 0．1170 0．3920 0ユ082
255！382466936668552
8747286457274776593
9446976942！38023671354333352355！600020
0000000000000000000
固：有値 固有値寄与率 3．3678 0．1773 2．！025 0．！lO7 1．597！ 0。084！骨粗霧症危険因子逐次因果モデルの構築 33 析1511ωから逐次因果モデルを作成した。最初 に，図1の各変数をそれぞれ投入したモデルを 作成し，その中で適合度の良好であったモデル を（図2）の逐次因果基本モデルとした。次に， そのモデルの中で寄与の小さい推定値を0に固 定し，再びモデルの適合度を調べ，これを繰り 返した。前のモデルの適合度より悪くなった段 階で分析を終了し，この前のモデルを逐次因果 最適モデル図3とした。この際，適合度の指標 としてAIC（Akalke’s lnfb蹴｝atio飛Criterion）L7｝181 を用いた。AICは，共分散構造モデルによって 母数を推定した統計モデルの説明力と安定性を 相対的に評価する指標であり，AICが小さいモ デルほどデータに対するあてはまりが良く，さ らに新しいデータに対する予測力も高いことを 示している。 解析には統計プログラムパッケージPC−SAS のCALISプロシジャを用いた19）。
骨塩量（BMD）
L囲経有無
現在の 月経の状態」 食品群摂取 頻度得点 現在の 運動習慣 過去の 運動歴運動能力
1日の 運動量 アル：コール 摂取頻度 栄養素摂取量 エネルギー 栄養素摂取量 タンパク質 栄養素摂取量 脂質 …栄養素摂取量 栄養素摂取量 i カルシウム 栄養素摂取量L リン
栄養素摂取量 主観的 i＿一鑑鎚Lj
Breslow 健康度得点腰痛
Zung 1
ミSDS得哀」
栄養素摂取量 ナトリウム 栄養素摂取量 カリウム 栄養素摂取量 ビタミンA 栄養素摂取量 ビタミンB1 栄養素摂取量 ビタミンB2 栄養素摂取量 ビタミンC 栄養素摂取量 ビタミンD 図！ 逐次因果モデルに投入した各変数34 宮 村 季 比 類塩量（BMD） 一〇．1524 t躍一1．4763 ぷネぶ 0．2974 t＝3・6327 ＿0．1520 t＝一1．7052 おみネ 0．4273 t欝45213 一〇．1599 t瓢一2．1781 み 0．1603 t＝2．Q578 一〇．1015 t＝一1．1298 腰痛 一〇．0698 t＝一〇．7387 ネネ ー0．4037 t＝一3．3517
閉経有無
身長 0．1253t瓢1，2571 ホネぷ 0．7075 t＝・9．9598 ま ま 一〇．4591 1瓢一5．1426 ぷ ぷ 0．4941 t瓢5．8363初潮年齢
＊ 一〇．2073 t累一2．4486 食品群摂取 頻度得点 n司00 ＊ ＊＊ ＊＊＊ P＜0。05 P＜0．01 p＜0．001 Goodness of Fit index（GF1） GR Ajusted for Degrees of Freedom（AGFり Root Mean Square Residual（RMR） Akaikels lnformatio自Criterion 0．9652 0．9218 0．0486 −15．7217 図2 逐次因果基本モデル骨粗懸症危険因子逐次因果モデルの構築 35 呼塩量（BMD）
閉経有無
お ホ 0．3186 t＝3・8300 ＿0．1669 t冨一1．8219体重
ホ 0．7075 t＝9．9598 ＊＊＊ 0．4525 t＝5．0492 一〇．1675 t謹一2．2404 ホ 0．1794 t＝2．3276腰痛
＊卑＊ 一〇．5669 t＝一6．5484 身長 α1253t＝1．2571 ぷ 一〇．4591 t瓢一5．1426 ぷギぷ 0．4941 t＝5．8363 ＊ 一〇．2073 t＝一2．4486年齢
食品群摂取頻度得点 n諜100 ＊ ＊＊ ． ＊＊＊ ・ p＜0．05 p＜0，01 p＜0．001 Goodness of Rt hdex（GFI） GFI AIusted for Degrees of Freedom（AGFI） Root Mean Square Residual（RMR） Akaike塵s lnformation Criteri◎n 図3 逐次因果最適モデル 0。9757 0．9326 0，0462 −17．538536 宮 村 季 浩 結 果 考 察 今回検討したすべての変数（図！）の中で， 現在の月経の状態，分娩回数，喫煙習慣，飲酒 習慣，各食品群別の摂諏頻度，各栄養素の摂取 量，過去の運動歴，現在の運動習慣，現在の運 動能力，1EIの運動量の各変数は除外され，図 2の逐次咽果基本モデルが得られた、，さらに適 合度を指標として図3の逐次因果最適モデルを 求めた、．！994年の研究8｝で示した酸塩量を従 属変数とした重回帰分析モデルに採用されてい た変数と比較すると，本研究においてはBMI を変数とするよりも「身長」「体重」の各変数 を用いたモデルの方が適合度が良好であった。 さらに，「初潮年齢」「閉経の有無」の各変数を 加えたほうがモデルの適合度が良くなった。表 5に逐次因果最適モデルにおける各内生変数の 決定係数を示す。ここで内生変数とは，モデル 内で少なくとも！回は他の変数の結果になる変 数のことで，モデル内部でその変動が説明され ている変数をいう。 表5，最適モデルにおける各内生変数の決定係数 Val・la｝）le R−squa置℃（1 t．身長 2．体重 3．8M：D 4．腰痛 筆．初潮年齢 b．閉経 0．2108 0．2048 0．4683 0．0ユ57 0．3426 0．5005 逐次因果最適モデル（図2）におけるGFI （Goodness of Fit至ndex）は0．9757， AGFI （GFI A（巧us宅ed for Degrees of Freedom）1ま 09326と良好な適合度を示していた151。GFIは， 適合度指標と呼ばれる統計量で，通常は0から ！までの値をとり，分析者が構成した因果モデ ルが共分散行列を何パーセント説明したかを示 す。GFIの値が！に近いモデルほど説明力の高 いモデルと判断できる。しかし，統計モデルは 母数の数を増やして複雑なモデルにするほど， 見かけ上の説明力が上昇する傾向があるため， 複雑なモデルは単純なモデルと比べモデルの安 定性が悪くなる。そこでGFIの説明力を安定 性で調整した指標としてAGFIを同時に用い る。AGFIも1に近いほどあてはまりが良いモ デルとなる。 1994年の研究8）における骨塩量を従属変数 とした重回帰分析において，標準偏回帰係数を 求めると年齢が一〇．5291と非常に大きな寄与 を示している（表6）。本研究の逐次因果最適 モデルにおいても同様で年齢から呼塩量に対す る係数が一〇．5669と，骨塩鱈の60％以上を年 齢が説明している（図3）。 本研究の逐次因果最適モデルでは「初潮年齢」 「閉経の有無」は直接骨塩量に影響を与えずに， どちらにも年齢が影響している。このことは， 従来報告されていた「初潮年齢」201および「閉 経の有無」3｝2P 23と骨塩量との関係には年齢が 交良していた可能性を示している（図3）。 「身長」「体重」および「腰痛の有無」と骨塩 表6．骨継量を従属変数とした重唇歯分析の結果 従属変数：骨塩量 偏回帰係数 標準誤差 有意確率 標準偏回帰係数 切片係数 年齢 BM五 腰痛 食品群摂取頻度得点 0．876 −0．O11 0．018 −0．086 0．O12 0．！89 0．002 0．006 0．033 0，006 p篇0．0001 p＝O．0001 p篇0．0054 p二＝0．0098 p＝0．0435 一〇．5291 0．2605 −0．1947 0．1805 n㍊93，R2讐0．4Q4， F＝諏14．922，（韮．ε篇4， p蟄0．0001
骨弓懸症危険因子逐次因果モデルの四四 37 量との関係は，年齢と骨塩量：との関係のバイパ ス的な関連を示している。つまりこれらの変数 の骨塩量の対する関係には年齢が聞接的に影響 していることを示している（図3）。 ここで「身長」「体重」について考える。1 次の単回帰分析により，BM1および体重が大 きくなるほど骨塩量（Bone Mineral Density：
BMD）も大きくなるというDEXA法を用いた
研究23）がある。本研究においては，BM夏より も身長・体重を用いたモデルの方が適合度が良 好であったため図3の逐次因果最適モデルを得 た。まず，年齢が身長に影響しており，これは 若年者ほど身長が高いという世代的な関係を示 しているものと考える。そして身長の高いもの ほど体重が重く，体重が重いほど骨塩量が多い ことを本モデルは示している。ここで，骨塩量 減少予防について考えると，身長は体重に比べ 増減させることが難しいため，実際の骨塩量減 少予防のためには，体重が重めの方が骨塩量維 持に有利であることを指導していく必要があ る。さらには，予防以前に現代の細めの体型が 好まれる傾向，そしてそれが若年者にとくに強 いことが骨塩量の低下を招く可能性があること を認識する必要があることを示している。 つぎに，骨塩量減少予防のために本研究の逐 次因果最適モデルにおいて介入可能な変数とし て「食品群摂取頻度得点」について考える。逐 次因果最適モデルに「食品群摂取頻度得点」が 変数として採用され，カルシウム24｝25｝26｝やビ タミンD摂取量27）28｝が除外されたことは，骨 塩量に対しては，食品内の含有量の合計でどれ だけのカルシウムやビタミンDを摂取したか が重要なのではなく，どの食品群をどれだけの 頻度でとったのかが重要で29），カルシウムや ビタミンDを多く摂取することよりも，各食 品群をバランスよく摂取することが骨塩量に大 きく影響することを示している30）。食品群摂 取頻度得点はモデル内の他の変数に影響を受け ない外生変数となっており，身長・体重などの 体型や年齢とも独立である。この変数に対する 介入，つまり食品群摂取頻度得点を向上させる ための栄養指導は骨塩量増加に効果的と考え る。特に，現在の「骨塩量の維持には何の食品 からでもよいからカルシウムを所要：量600mg 摂取する」といった栄養指導ではなく，「骨塩 量維持にはどの食品群からカルシウムをどのく らい摂取する必要があるのか」という指導が重 要である。具体的には「食品群摂取頻度得点」 を増加させるためには「いも類」「豆類」「緑黄 色野菜」「淡色野菜」「マヨネーズ・ドレッシン グ類」「牛乳・乳製品」「海藻類」「魚介類」「み そ汁」の各食品群の摂取頻度をバランスよく増 加させる必要がある。 上記以外の骨塩量減少予防のため介入可能な 変数である，カルシウム，ビタミンD，その他 の栄養素の摂取量，現在・過去の運動習慣，日 常活動性を示す！日の運動量，現在の運動能力 および飲酒，喫煙習慣などは逐次因果最適モデ ルの変数として採用できなかった。これは， 「体重」や「食品群摂取頻度得点」と比べ母野 量に対する影響が弱いことを示しており，骨粗 霧症予防には影響の強い変数の改善から積極的 に行う必要がある。 謝 辞 本研究を行うにあたりご指導をいただきまし た山梨医科大学保健学H講座・浅香昭雄教授， 山縣然太朗助教授，山梨医科大学看護学科・飯 島純夫教授に感謝いたします。 文 献 D小泉 潔，内山 暁，荒木 力，日原敏彦，尾 形均，門澤秀一，他．Dual Ene菰・gy X−Ray Al）sOl・診tiometry（DEXA）による点字定量法の 基礎的検討．日本下放会誌，50：123−129，1990． 2）宮村季浩，由縣然太朗，飯島純夫，浅香昭雄． 骨粗糧症の遺伝要因と環境要因．山梨医大紀要， 10：29−37，1993． 3）Ruegsegger P， Dambachel・MA， Ruegsegger E， Flscher JA， A蓋浦ker M． Bolle loss ln pre− menopausahnd pos宅menoρausa｝wome且≧：a crosssectional and longitudinal studyミlslng quan− titative comPuted tomography・JBone Joint38 宮 村 季 浩 ︶ 4 ︶ ︸ひ ︶ 6 ︶ 7 ︶ 8 ︶ 9 io） 11） 玉2＞ 13） 玉4） 15） 16） 17） 18） 19） Suギg，66A：1015−1023，1984。 Ma zess RB． On aging l）one loss． CHn Orthop， 165：239−252，1982． Morl辱ison NA， Qi JC， Toklta A， Kelly町， Crofts L， Nguyen TV，”‘μムPre（ilctlon of l）one density fro誕n vitamin D rcceptor aHeles． Nature，367： 284、一287，1994． Yamaga芝a Z， Miyamura T，101ma S， Asaka A， Sasa− kl M甑toJ，顔ムVltamill D rcceptor gelleρoly− morPhlsm and bone mlneral density ln healthy Jap訊llese women． Lal・cet，344：1027，199生 Blo（：kJE， GeRant HK， Black D． Greater vαteb警al l）One mineral K￥｝aSS in exerCISiag yOUng me韮L WestJ Med，145：39−42，1986． 宮村季浩，山縣然太朗，飯島純夫，浅香昭雄。 骨粗面症危険因子の骨塩湯に与える影響につい ての検討。日本公衆衛生雑誌，41：1122−1130， 1994， 森本面高．ライフスタイルと健康一主観的健康度 とQiallty of L漉．公衆衛生，51：415−4三9，1987． Bα撫an LF， Breslow L Health and Ways of Liv− ing．New「顕）rk：Oxfb聖’d Universlty Press，1983． Zung WWK． A self＝rating depresslon scale． Arch GerPsychat，12：63−70，1965． 科学技術庁資源調査会編．四面日本食品標準成 分表，東京：大蔵省印刷局，1982． 科学技術庁資源調査会編．日本食品ビタミンD 成分表四面日本食品標準成分表のフォローアッ プに関する調査報告V一．東京：大蔵省印刷局， 正993， 山田誠：二，馬場快彦．加速度計を利用したカロ リーカウンターによる身体活動エネルギー量測 定の有効性．産業医学，32：253−257，1990． 竹内啓，豊田秀樹．SASによる共分散構造分析． 東京：東京大学出版会，1996． Bol董eli， KA。 Struc縦韮al Eqaatlon with Latent V衰ガi− abl記s， Wlley，1989． Akaike H． A new且ook at the statistical model lde燃i負cation。 IER￡Tra1｝sactiolls o且1 Automatic Cont蓋・oi，AC−19：716−723， i974． 赤池弘次．情報量基準AICとは何か．数理科学， 153：P．5−1韮，1976． SAS lllstitute Inc．：The CALIS Procedure， In： SAS／STAT Softwaギe−Cha隆1ges and E匿、hance． me親ts・SAS茎nsti￡uζe正nc．， Caズy， NC， USA， P． 7一三86，1996． 20） 21） 22） 23） 24） 25） 26） 27） 28） 29） 30） Ito M， Yamada M，｝layashi K， Ohki M， Uetani M， Nakamura T Relatlo裏｝of early menaギche to high bone minera且de艮lsity． CalcifTissue hlt，57： 正1−14，豆995． Lil、dsay R， Ha建・t DM【， Forrest C， Balr（1 C． Preven− tlon of spina且osteoporosis in oo診horeαomlzed wome業、。 La賎cet， ii：115レl154，1980． Noギdin BEC， Need AG，α｝atter宅on BE， Horowitz M，MolTis HA。 The relatlve contributions o縁ge and years sh聖ce mα｝opause to postmenopausal bone loss．」αin Eヨ誰doc畦重｝oi Metab，70：83−88， 1990． Kin K， Kushida K， Yamazaki K， Okamoto S， Inoue T・Bone mineral density of the splI≧e ln Roゼma［Japa蓑｝ese sモ両ects using dual−e1．、ergy X− ray absorptiometry：Effect・f obeslty and me飛oPausal staωs． Calcif Tlssue Int，49： iOl−106，1991． Noギδ沁BEC， WilkinsOn R， Harsha韮l DH， Gal− lagherJC， Wilhams A， Peacock M． Calcium absorption ln撫e ciderly． Calcif Tissue Res （Suρpl），21：442−447，1976． Kanders B， Dempster DW， Lh｝dsay R Interaαlon of calcium n縫trltion and physlcal acdvity on bo嚢祀mass ln young women㌦I Bone Mi裏｝er Res， 3：王45−149，1988． Cしとmming RG． Ca且ck篭m intake and bone mass：A qua蔽at量ve revie㌔v of由e evidence・CalclfTissue Int，47：194−201，1990． Dawson−H至Ighes B， Dallal GE， Krall EA， Hε㌃警Tls S， Sokoll LJ， Falconer G． Ii：f狛eαofvl皇amln D supple一 船enta毛10n Qn Wlnter毛ime alld OVerall l）One lOSS lR healthyρostmellopausal wome舞｝． Aml h｝t Med， l l5：505−512，1991。 Palmieri GM， PitcockJA， Brown P， Karas JG， Roen LJ． Effセαof calci｛onhl and vitamlRI D in osteoporosls． C食lcif Tissue Int，43：137−141， 1989． Yamaga￡a Z， M藍yamu韮a T， Zhang Y， Hjima S， Asaka A． Bone mine菰・al density re且ated ge亘、e poly− m・rPhlsm and fb・d intake． Os亀eoP・rosis Japan， 4：10−13，1996． 宮村出身，浅香昭雄．骨商量測定がカルシウム 摂取量におよぼす効果．日本老年医学会雑誌，33： 840−846，1996．
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e*awtfikwaee-7bilj<WSRetF]Vdiesge 39
A Study en a Recursive Model of Risk Factors fbr Osteoporosis Ushig Covariance Strticture Analysis
rlloshihiro Miyamura
Hertlth Cttiw (;entn; }'?tJn(w?ashi U)?ivm:sity
hit order to clarify a hierarchical strticture of' the causal relationship between various risk f'actors and boi}e rnineral density(BMD), we einployed a c()variance structure analysis in solving tl}e best fitting statlstical n)odel. The restilts s})own by the best fitting model to our data were as f+ollows;
<l)Earlier reseat'ches reported that age ef menarche atid menoschesis a{fected BMD. }'IosN,eveT", ouE' statistical inodel shows that these f"actors did iiot directly af¥'ect BMD. The efT'ects of tliese f'actors on BMD inay be indirect {hrotigh theef}lectofaging.
(2)T}ie correlation beuveen BMI an(l BMD was statistically significant The recent tendency of the favor oflean ies may be demerltwith the view ot+increasing BMD.
(3)Food group intake frequency score directly increased BMD, beingindependent ofage, height and weight. These finding are in]por{ant for preventien froTn osteoporosis.
