異なる加速度計を用いた身体活動・座位行動の

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早稲田大学審査学位論文博士（スポーツ科学）

異なる加速度計を用いた身体活動・座位行動の客観的評価方法の比較

Objective measurement of physical activity and sedentary behaviour: A comparison of different

accelerometer devices

２０２０年１月

早稲田大学大学院スポーツ科学研究科

矢野翔平 YANO ， Shohei

研究指導教員：岡浩一朗教授

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第 1 部序論

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2 第1章 研究背景

第1節 身体活動・座位行動と健康指標

身体不活動は，死亡リスクや慢性疾患のリスクを増加させることが知られている (Ekelund et al., 2007; Healy et al., 2007)．また，身体活動量不足とは別の概念として．長時間の座位行動が 2 型糖尿病，心血管疾患，がんなどの様々な健康指標と関連し，中高強度の身体活動量とは独立して影響することが報告されている(Biswas et al., 2015; de Rezende et al., 2014)．そのため，身体活動の増進と長時間の座位行動の減少はそれぞれ対応することが必要である．一方で，定期的な身体活動は慢性疾患の罹患リスク減少を含め数多くの健康利益をもたらすことが示されており(Beaglehole et al., 2011)，数多くの研究が中高強度身体活動（例：歩行，ジョギング，運動など）の健康上の効果を報告している (Buchner et al., 2017; Gebel et al., 2015; Hupin et al., 2015)．世界各国のガイドラインにおいても，150 分以上/週の中高強度身体活動を推奨したガイドラインが提唱されている (Piercy et al., 2018; World Health Organization, 2015)．座位行動においては，30分ごとの座位行動には低強度身体活動による中断(Colberg et al., 2016)や長時間の座位行動時間を最小限にすること(Chief Medical Officers of England and Ireland, 2011) が推奨されている．

そのため，身体活動，座位行動のガイドラインを効果的に進めていく上で，身体活動と座位行動の正確な評価方法の確立はその第一歩であり，効果的な介入を行うためにも重要な課題である．

第2節 身体活動・座位行動の評価方法

身体活動，座位行動の評価方法は，一般的には質問紙調査票を用いた主観的な方法，そして加速度計や二重標識水法，ヒューマンカロリメーター，ダグラスバッグ法などを用いた客観的な方法がある(Dyrstad et al., 2014; Prince et al., 2008)．従来までの疫学研究では，

質問紙調査票による身体活動の評価が広く用いられてきた(Matthews et al., 2012; Tucker et al., 2011)．しかし，この方法は身体活動の場面や種類について評価が可能であり，簡易

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的に利用できる一方で，思い出しバイアス(Sun et al., 2013)や社会的望ましさのバイアス (Helmerhorst et al., 2012)といった測定上の限界があることが指摘されている．そのため，

日常生活における身体活動量を正確に評価するには客観的な方法が望ましいとされる．二重標識水法や間接エネルギー消費量などの客観的評価方法においては，日常生活での身体活動の総量は正確に評価することは可能であるものの，1 分から 1 週間までの単位で身体活動を評価することや座位行動の評価は不可能である．一方，加速度計はエネルギー消費量の他に，身体活動の時間や強度，頻度，行動（姿勢）時間，歩数などを定量化し (Bassett et al., 2015)，主観的評価方法よりも少ないバイアスと高い測定精度で評価することが可能である(Bassett et al., 2012)．また，近年の加速度計の技術開発は著しく，小型化，

記憶領域の大容量化が可能となり，詳細な身体活動，座位行動を比較的簡便に長期間測定することが可能となっている．そのため，加速度計は近年の観察研究や介入研究において，

身体活動，座位行動を客観的に評価する方法として注目されており(Lee and Shiroma, 2014; Troiano et al., 2014)，米国の代表的な国民調査であるNational Health and Nutrition Examination Survey（NHANES）をはじめとした世界各国の大規模な観察研究や，身体活動の増進や座位行動の減少を目的とした介入研究において広く使用されている(Chen et al., 2017; Matthews et al., 2016)．加速度計を用いた身体活動と座位行動の分布および変動の実態調査や，それらと健康指標との関連を検討した客観的評価結果は，身体活動，座位行動の疫学研究において質の高いデータの蓄積を可能にする．

第3節 加速度計を用いた評価方法の動向

加速度計を用いて身体活動と座位行動を評価した論文数は，この10年間で急激に増加しており，PubMed にてキーワード：（accelerometer OR accelerometry）AND（physical activity OR exercise）で検索を行うと，その数は2016年には 1000件を超える（図1）．加速度計には，さまざまな種類の機種〔例えば，ActiGraph（Actigraph，Pensacola，FL，

USA），Actical（Phillips Respironics，Bend，OR，USA)，activPAL（Pal Technologies，

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Glasgow，UK)，GENEActive（Unilever Discover，Colworth，UK)，Lifecorder（スズケン社，名古屋，日本)，Active style Pro（オムロンヘルスケア社，京都，日本）など〕があり，それぞれの加速度計は，アルゴリズム，装着位置（腰，手首，足首），設定（測定軸，

エポックレングス，サンプリング周波数，非装着時間），解析方法（カットポイント，機械学習法）などの点で異なる特徴を有している．そのため，加速度計によって推定できる身体活動指標は，それぞれの機種ごとに異なった算出式が用いられている．

図1．加速度計と身体活動に関する論文数の推移（2019年10月17日pubmed検索）

ActiGraph は，世界で最も一般的に用いられている1 軸の加速度計である(Wijndaele et

al., 2015)．ActiGraph は，開発から度重なるモデルチェンジが行われており，身体活動，

座位行動の評価に用いられる設定も多岐に渡っている．これまでのモデルチェンジでは，

AM7164（1990 年代～2005 年），GT1M（2005 年～），GT3X（2009 年～），GT3X+

（2010 年～）といった新しい機種が開発されており，64KB から 512MB への記憶領域の大容量化，1軸から3軸への多軸化とその機能は向上してきた．ActiGraphは活動評価の利用において，調査者や利用者にとって設定の自由度が高い〔例：測定軸数，時間間隔（エポック），装着位置，身体活動指標を算出する推定式〕などの利点がある．ActiGraph は 3

0 200 400 600 800 1000 1200 1400

1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018

（件）

（年）

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つの軸で加速度を測定し〔矢状軸（Vertical axis；VT），前後軸，左右軸〕，それぞれの各軸の加速度または 3 つの軸を合計した加速度（Vector magnitude；VM）をカウント数に変換したデータを使用している．エポックは任意もしくは加速度計の機種によって固有でデータがまとめられるが，ActiGraph は 1‐60 秒までの設定が可能となっている．身体活動指標を算出する推定式は，加速度データ（カウント数）をエネルギー消費量，強度別の活動時間に算出する際に使用されている．身体活動指標を算出する推定式を作成する方法としてカットポイント法がある．カットポイント法は，エネルギー消費量（例： Metabolic equivalents；METs，Kcal/日）や強度別活動時間(例：座位行動，低強度身体活動，中高強度身体活動）を算出するために，カウント数による回帰式を用いている．これまで20以上の推定式が開発されており，それぞれの推定式は対象者の年齢や活動様式に適した特徴を有している(Kim et al., 2012)．歩走行活動や生活活動を評価する数多くの推定式があるにも関わらず，Freedsonら(1998）の推定式が最も使用されている(Kim et al.,

2012)．Freedsonの推定式は若い成人を対象に，トレッドミル上の3つの異なる速度によ

る歩走行活動を基に作成されている(Freedson et al., 1998)．同様に，Sasakiら（2011)の推定式は，3つの軸(VT，前後軸，左右軸）の加速度からエネルギー消費量の算出を行っている．Sasakiの推定式は若い成人を対象に，トレッドミル上で4つの異なる歩走行活動を基に作成されている(Sasaki et al., 2011)．さらには，Santos-Lozanoの推定式はVTとVM が含まれており，小児から高齢者の年代まで適した利用が可能となっている(Santos- Lozano et al., 2013)．Santos-LozanoによるVTとVMの推定式は，4つの異なる速度の歩走行活動，安静臥位，立ち上がり動作を基に作成されている(Santos-Lozano et al., 2013)．これらの設定，カットポイントの妥当性はそれぞれ確認されている(Migueles et al., 2017)．

近年，開発された3軸加速度計Active style Proは，わが国の身体活動，座位行動の疫学研究において利用されている(Koohsari et al., 2019; Kurita et al., 2019; Shibata et al.,

2018)．Active style Pro は独自のアルゴリズムを使用しており，このアルゴリズムは特定

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のフィルタ処理前後の合成加速度の比を使用することで，生活活動と歩走行活動を判別することができる(Oshima et al., 2010)．これまでの加速度計開発は，低強度身体活動，特に生活活動を正確に評価するために様々な試みが行われてきたが(Matthew, 2005)，Active style Proは 95％以上の確率で判別できる(Oshima et al., 2010)．さらには，Active style Proは正確にMETsを推定するために複数の推定式(座位活動，生活活動，歩走行活動）を採用しており，各活動の判別後に適する推定式を用いている．複数の推定式を用いる

Active style Proのアルゴリズムは，活動強度の評価において，ダグラスバッグ法を用いて

高い妥当性が報告されている(Ohkawara et al., 2011)．また，Active style Proは液晶が備えられており，設定によって時間または活動強度(METs）や歩数の結果を即時的に表示する．2014年からは，オムロンヘルスケア社はActive style Proの新機種，HJA-750Cを開発した．HJA-750C は，形状は小型化，軽量化されているが，これまでのアルゴリズムを引き継いでいることから，従来の機種と同じ方法で解析，測定が可能となっている．また，

HJA-750C の使用に伴い，旧機種HJA-350IT の販売は終了しており，旧機種から新機種へ

の移行が必要とされている．Active style Proは，ActiGraphに比べて身体活動指標の算出において，設定項目が比較的少ない．このことは，設定の自由度が少ない一方で，利用者や調査者にとって設定の選択による測定値の差が生じる可能性が少なく，比較的簡便な利用を可能としている．

第4節 加速度計の比較研究

加速度計の機種，設定の妥当性は，目的とする身体活動指標において独自に実施が行われており，異なる加速度計を使用した場合，同じ身体活動，座位行動を評価しても結果が一致しないことが数多くの研究で報告されている(Abel et al., 2009; Duncan et al., 2018;

Hikihara et al., 2012; Kurita et al., 2017; Pfister et al., 2017)．さらには，同一の機種における新旧モデルの違いで自由生活下における強度別活動時間の結果に差が生じることが報告されている(Bhammar et al., 2016; Cain et al., 2013)．これらの加速度計間の身体活動と

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座位行動の異なる評価結果の原因として，活動を評価するアルゴリズムの違い，加速度の測定感度にかかわる設定の違い，加速度データを身体活動指標（エネルギー消費量や強度別活動時間）に算出する推定式の違いなどが確認されている(Pedisic and Bauman, 2015)．

異なる加速度計機種によって，日常生活の強度別活動時間の評価を比較した米国の研究では，ActiGraphはActicalよりも低強度身体活動（+16.3%)，中等度身体活動（+2.8%），そして高強度身体活動（+0.4%）の活動時間を多く評価することが明らかにされている (Duncan et al., 2018)．また，異なる加速度計ActiGraphとLifecorderを比較した研究では，活動強度（METs）を算出する推定式の違いによって，座位行動，低強度身体活動，

中高強度身体活動の活動時間が異なることが報告されている(McClain et al., 2007)．その他にも，身体活動，座位行動の客観的評価を比較する様々な先行研究が行われている(Abel et al., 2009; Cellini et al., 2016; Hildebrand et al., 2014; Pfister et al., 2017; Shiroma et al.,

2016; Wallén et al., 2014)．これらの異なる加速度計による身体活動，座位行動の評価の差

は，身体活動，座位行動の研究結果の比較において重要である．Yasunaga ら（2017，

2018）は 10 分の座位行動，低強度身体活動を中高強度身体活動に置き換えることで，身

体機能，QOL に良い効果をもたらすことを報告している．また，わが国の健康づくりのための身体活動基準においても10分からだを動かすこと推奨しており，生活習慣病や死亡リスクの減少の効果を期待している(厚生労働省, 2013)．身体活動，座位行動のおよぼす健康関連指標への影響やガイドラインの達成の有無への影響を考慮すると，異なる加速度計によって生じる結果の差は，わが国の身体活動，座位行動研究においても重要な課題と考えられる．そのため，加速度計の比較研究によって，加速度計間の身体活動と座位行動の評価の差を明らかにすることは重要である．

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8 第2章 本研究の目的

わが国で使用されている加速度計 Active style Pro と諸外国で使用されている加速度計

ActiGraph の身体活動，座位行動の評価の差異については十分な検討がされていない．こ

れまで，自由生活下において座位行動評価の比較は行われているが(Kurita et al., 2017)，

自由生活下における強度別活動時間の評価の比較や実験室条件下における日常生活動作の評価の比較は行われていない．また，Active style Proにおいても自由生活下における新旧機種の差異についても検討がされていない．Active style ProとActiGraphの評価の差異を明らかにすることは，わが国と諸外国の身体活動・座位行動研究を比較する一助となり，

今後の加速度計データの比較，統合において有用な知見となりうる．

そこで，本研究では，わが国の身体活動・座位行動と諸外国における身体活動・座位行動およびの客観的評価の比較を可能にすることを目的として，わが国で使用されている加

速度計Active style Pro新旧機種で評価した身体活動・座位行動と諸外国で使用されている

加速度計 ActiGraph で評価した身体活動・座位行動の差異を異なる条件下で包括的に検討

することとした（本研究の構成は図2に示す）．

実験室条件下によるActive style ProとActiGraphの比較においては，異なるアルゴリズムの違いによって生じる日常生活動作の評価の差異を検討するが可能である．具体的には姿勢とともに座位活動，生活活動，歩走行活動，運動のような活動内容において，よりコントロールされた条件下の特定動作の活動強度やエネルギー消費量の推定値の差異を明らかにすることが可能である．そのため，自由生活下における身体活動と座位行動の評価で生じる変動可能性を，実験室条件下では除くことができる．このことは，異なる加速度計間の特徴を明らかにするとともに，日常生活の身体活動，座位行動評価において，身体活動の強度，時間，頻度の差異を検討する一助となる．一方で，自由生活下の Active style

Pro と ActiGraph の比較では，調査研究で行われている日常生活におけるエネルギー消費

量や強度別活動時間の評価の比較となる．異なる加速度間の評価の差を明らかにし，差がある項目においては補正式を作成することでActive style ProとActiGraphの研究結果の比

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較を可能にする．また，自由生活下におけるActive style Proの新旧機種の比較では，日常生活における強度別活動時間の評価の差を検討し，新機種の継続的利用の確認を行う．

よって，異なる条件下で得られた加速度計間の身体活動，座位行動の評価の差の情報は，

異なる加速度計を用いた研究結果の解釈を行うことに役立つとともに，わが国の身体活動・座位行動と諸外国の身体活動・座位行動を比較するための重要な情報となる．さらには，スポーツ科学，疫学研究の専門家が健康維持に寄与する最適な身体活動と座位行動のエビデンス構築の一助になると考えられる.

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図 2．本研究の構成

第 3 部

自由生活下での Active style Pro

と ActiGraph の比較

・日常生活の強度別活動時間の差

・日常生活の強度別活動時間の差に対する補正式の作成，適用第 2 部

実験室条件下での Active style Pro

と ActiGraph の比較

・日常生活動作の活動強度の差

・活動種類における差

第 5 部

わが国と諸外国の身体活動・座位行動研究の比較および統合の検討第 1 部

Active style Pro と ActiGraph を中心とした異なる加速度計の比較研究の動向

第 4 部

自由生活下での Active style Pro 新旧機種の比較

・日常生活の強度別活動時間の差

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第 2 部実験室条件下における Active style Pro と ActiGraph の比較

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第１章 実験室条件下におけるActive style ProとActiGraphの比較（研究Ⅰ）

第1節 目的

実験室条件下の設定は，コントロールされた条件下で自由生活下の測定において生じる誤差

（例：振動，装着位置のずれ）を取り除くことが可能であり，日常生活動作の加速度計評価について差を明らかにすることが可能である．しかし，これまでにActive style ProとActiGraphの実験室条件下における直接比較はされていない．そこで，本研究では Active style Pro と

ActiGraph 間の特定の日常生活動作における活動強度の評価の差を検討すること，また，活動様

式ごとに評価の差を検討することを目的とした．

第2節 方法 1．対象者

本研究の参加者は，大学生と大学院生30名（大学生16名，大学院生14名；男性14名女性 16名）であった．参加者の採択基準は20歳以上の者とした．除外基準は，コントロールされていない心疾患を有する者，急性の整形外科的疾患や肝機能疾患，重篤な糖尿病を有する者，その他の疾患にて運動を医師から禁止されている者とした．対象者には機縁募集にて研究協力を依頼した．研究実施者が，採択条件を満たした者に対し，説明文書および同意書を用いて研究内容の詳細を説明した．本研究は，自由意志のもと研究参加への同意が得られた者について実施した．

本研究は，早稲田大学の人を対象とする研究に関する倫理委員会において，承認を得て実施された（No.2016-047)．

2．測定手順

本研究は研究実施者によって設定された環境下にて実施された．実験時の使用物品の違いによる影響を除去するため，全施行において，同じ椅子，机，パソコン，ホワイトボード，物干し台，

流し台，掃除機，トレッドミルを使用した．本研究は研究開始前に，研究実施者が対象者に対し，

研究概要の説明を行い，実施する活動を十分に理解した上で遂行した．研究実施者が研究概要の説明後に，2つの加速度計（Active style ProとActiGraph）を対象者に装着した．

本研究にて実施される活動は，日常生活において一般的に実施していると考えられる 22 種類

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の行動を選択した〔8 種類の座位活動：臥位，テレビ，座位，読書，おしゃべり，スマートフォン，PC（インターネット），PC（タイピング）；8 種類の生活活動：立位，立ち上がり動作，立位動作，窓掃除，洗濯，皿洗い，荷物の運搬，掃除機；6 種類の歩走行活動：遅い歩行，通常歩行，少し速い歩行，重りをもった歩行，ジョギング，階段昇降〕．各測定項目は，先行研究 (Ohkawara et al., 2011; Oshima et al., 2010)に基づいて採用されており，成人の日常生活で一般的に行われている活動からなる．本実験で使用した測定項目とそれぞれの身体活動強度指標（コード）(Ainsworth et al., 2011)を表1に示した．対象者は表1に示した順序で各行動を5分間ずつ実施した．座位活動，生活活動，歩走行活動の各グループの項目はそれぞれ連続して行い．各グループの活動の測定間には2分間の休憩をはさんだ．各項目の測定時間において，最初と最後の1分を解析から除外した．

3．加速度計の機種と設定

Active style Pro HJA-350IT （350IT）は腰部に装着を行い，装着位置は対象者のIDの奇数，

偶数によって位置を変えた．得られたデータは 60 秒エポックに換算し，抽出を行った．METs の推定には独自のアルゴリズムが用いられた(Ohkawara et al., 2011; Oshima et al., 2010)．

ActiGraph GT3X+（ActiGraph）はゴム製のベルト上の右または左の腰部に対象者毎にランダムに装着した．得られたデータは60秒エポックに換算した．サンプリング周波数は30Hzに設定した．METs の推定式には，4 つの推定式（Freedson，Santos-Lozano VT，Sasaki，Santos-

Lozano VM；詳細は表 2 を参照）を用いた．また，各活動強度は，座位行動（≤1.5METs）

(Holtermann et al., 2017)，低強度身体活動（1.6‐2.9METs)，中高強度身体活動(≥3.0METs）に区分した(Ainsworth et al., 2000)

4．統計解析

30 名（男性16 名，女性 14名）のすべての対象者が解析対象者となった．データ解析にあたっては，特定の活動において 5 分間の終了時間前に活動を終了したデータ（少し速い歩行，

n=1；ジョギング，n=1）と加速度計設定の誤りのあったデータ（ジョギング，n=1；階段昇降，

n=1）を除外した．各加速度計の推定METs は，座位活動，生活活動，歩走行活動の各項目群，

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推定式ごとに記述統計を行った．350ITと4つの推定式におけるActiGraphの各項目間のそれぞれの差は，対応のある t 検定を用いて検討した．ブランドアルトマン解析は，誤差と一致度を検討した．350ITと4つの推定式それぞれのActiGraph 間において，各項目のMETs値の95％許容範囲を検討した．2 つの加速度計の測定値の平均差±1.96×標準偏差を許容範囲として，95％

以内が推奨値とされている(Bland and Altman, 1986)．2 つの加速度計において，350IT と

ActiGraphの4つの各推定式との各項目の測定値の比較において，差がプラスの場合は350ITが

過大評価（ActiGraph 基準値），マイナスの場合は 350IT が過小評価（ActiGraph 基準値）とした．統計学的有意水準はp<0.05とした．統計解析には，SPSS 22 statisticsを用いた．

表1．測定項目と活動強度指標

群 活動項目 詳細 METs指標

(コード)

座位活動 (8項目）

臥位安静臥位 1.3 (07011)

テレビ側臥位でテレビ視聴 1.0 (07010)

座位安静座位姿勢 1.2 (07021)

読書椅子に座って読書 1.3 (09030)

おしゃべり椅子に座って雑談 1.5 (09055) スマートフォン椅子に座ってスマートフォンを使用 1.5 (09055)

PC（インターネット）椅子に座ってPC（インターネット）の利用 1.3 (09040)

PC（タイピング）椅子に座ってPC（タイピング）の利用 1.3 (11770)

生活活動 (8項目)

立位安静立位 1.2 (07040)

立ち上がり動作椅子からの立ちあがり動作 2.8 (02024) 立位動作立位でホワイトボードの使用 1.8 (09020)

窓掃除立位で窓ふき 3.2 (05022)

洗濯立位で洗濯物を干す，片付ける 2.3 (05095)

皿洗い立位で皿洗い 2.3 (05041)

荷物の運搬５kgの荷物をもって移動（3m間の往復） 5.0 (05121) 掃除機掃除機を使用して部屋の中で掃除 3.3 (05043)

歩走行活動 (6項目)

遅い歩行トレッドミル歩行55m/min (3.2km/h） 2.8 (17152) 通常歩行トレッドミル歩行 70m/min (4.2km/h) 3.0 (17180) 少し速い歩行トレッドミル歩行 100m/min (6.0km/h) 4.3 (17200) 重りをもった歩行 3kg の重りを背負ってトレッドミル歩行

(4.2km) 7.0 (17010)

ジョッギングジョッギング 140m/min (8.4km/h） 9.0 (12040) 階段昇降自分のペースで階段昇り，降り 5.0 (17026)

METs＝Metabolic equivalent；PC＝ノートパソコン；METs 指標（コード）（Ainsworth et al., 2011）．

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15 表2．ActiGraphのMETs推定式

加速度計 METsの推定式

ActiGraph (Freedson) 1.439008 + 0.000795 × VT カウント/分

ActiGraph (Santos-Lozano VT) 2.118089 + 0.000662 × VT カウント/分

ActiGraph (Sasaki) 0.668876 + 0.000863 × VM カウント/分

ActiGraph (Santos-Lozano VM) 1.546618 + 0.000658 × VM カウント/分 METs＝Metabolic equivalent；VT＝Vertcal axis；VM＝Vector magnitude．

第3節 結果

350ITとFreedson，Sasakiの推定式を用いたActiGraphはすべての座位活動が1.5METs以下であった．一方で，Santos-Lozano VT，Santos-Lozano VMの推定式を用いた ActiGraphはすべての座位活動が 1.5METsを超えていた（表 3）．8 つの生活活動では，立ち上がり動作と立位を除いて，350ITは1.6‐3.2METsであった．6つの歩走行活動では，350ITは3.0‐9.9METsであった．対照的に，4 つの推定式における ActiGraph はゆっくりした歩行が 2.4‐2.9METs と

2.9METs 以下の低強度の活動として評価された．そのほかの歩走行活動は 3.0METsを超えて，

3.0METs以上の中高強度の活動として評価された．350ITと活動強度指標とのMETsの差は，座

位活動，生活活動，歩走行活動において，荷物の運搬，重りをもった歩行，ジョギングを除いて

（それぞれ1.71，3.69，2.68METs；表記載なし)，すべての項目が1.5METs以内であった．

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16 表3. 各加速度計の活動項目測定値（METs）

活動項目 Active style Pro

ActiGraph (Freedson)

ActiGraph (Santos- Lozano VT)

ActiGraph (Sasaki)

ActiGraph (Santos- Lozano VM)

座位活動 (8項目)

臥位 1.01 ± 0.03 1.44 ± 0.02 2.12 ± 0.02 0.68 ± 0.09 1.56 ± 0.07

テレビ 1.02 ± 0.06 1.46 ± 0.09 2.14 ± 0.07 0.73 ± 0.23 1.59 ± 0.18

座位 1.05 ± 0.11 1.45 ± 0.03 2.12 ± 0.03 0.69 ± 0.10 1.57 ± 0.07

読書 1.09 ± 0.13 1.44 ± 0.00 2.12 ± 0.00 0.69 ± 0.04 1.56 ± 0.03

おしゃべり 1.41 ± 0.20 1.44 ± 0.01 2.12 ± 0.01 0.73 ± 0.12 1.59 ± 0.09 スマートフォン 1.12 ± 0.17 1.44 ± 0.00 2.12 ± 0.00 0.68 ± 0.04 1.56 ± 0.03

PC

（インターネット） 1.08 ± 0.12 1.44 ± 0.01 2.12 ± 0.00 0.69 ± 0.05 1.56 ± 0.04 PC

（タイピング） 1.12 ± 0.13 1.44 ± 0.00 2.12 ± 0.00 0.68 ± 0.04 1.55 ± 0.03

生活活動 (8項目)

立位 1.13 ± 0.19 1.44 ± 0.01 2.12 ± 0.01 0.69 ± 0.05 1.56 ± 0.04

立ち上がり動作 1.31 ± 0.18 1.53 ± 0.06 2.19 ± 0.05 1.04 ± 0.12 1.83 ± 0.09 立位動作 1.65 ± 0.20 1.46 ± 0.02 2.13 ± 0.02 0.85 ± 0.12 1.68 ± 0.09

窓掃除 2.16 ± 0.33 1.47 ± 0.03 2.14 ± 0.03 1.18 ± 0.30 1.93 ± 0.23

洗濯 2.16 ± 0.35 1.86 ± 0.36 2.47 ± 0.30 1.88 ± 0.67 2.47 ± 0.51

皿洗い 1.71 ± 0.23 1.45 ± 0.05 2.13 ± 0.04 0.83 ± 0.18 1.67 ± 0.14

荷物の運搬 3.29 ± 0.84 2.02 ± 0.34 2.60 ± 0.28 2.62 ± 0.80 3.03 ± 0.61

掃除機 2.67 ± 0.40 1.66 ± 0.24 2.30 ± 0.20 2.26 ± 0.84 2.76 ± 0.64

歩走行活動 (6項目)

遅い歩行 3.02 ± 0.21 2.45 ± 0.36 2.96 ± 0.30 2.54 ± 0.35 2.97 ± 0.27 通常歩行 3.67 ± 0.25 3.45 ± 0.50 3.80 ± 0.42 3.48 ± 0.50 3.69 ± 0.38 少し速い歩行 5.28 ± 0.54 5.05 ± 0.82 5.13 ± 0.68 5.24 ± 0.84 5.03 ± 0.64 重りをもった歩行 3.61 ± 0.25 3.56 ± 0.51 3.88 ± 0.43 3.57 ± 0.54 3.76 ± 0.41 ジョッギング 9.91 ± 0.98 7.90 ± 1.40 7.50 ± 1.17 8.13 ± 1.58 7.23 ± 1.21 階段昇降 4.18 ± 0.71 4.93 ± 0.69 5.02 ± 0.57 4.99 ± 0.73 4.84 ± 0.55

METs＝Metabolic equivalent；平均値±標準偏差；PC＝ノートパソコン．

Freedson，Sasaki，Santos-Lozano VT，Santos-Lozano VMを用いたMETsの値は，ほとんどの活動において350ITと有意な差がみられた（22項目中20項目：Freedsonが9項目高い値；

22項目中20項目：Sasakiが1項目高い値；22項目中19項目： Santos-Lozano VTが16項目高い値；22項目中18項目：Santos-Lozano VM が14項目高い値，すべてp<0.05；表4)．350IT

とActiGraph（4つの推定式の共通）と22項目中14項目で有意な差がみられた〔座位活動7項

目：臥位，TV 視聴，座位，読書，スマートフォン，PC（インターネット)，PC（タイピング)；

生活活動5項目：立位，立ち上がり動作，洗濯，皿洗い，荷物の運搬；歩走行活動2項目：ジョギング，階段昇降；すべて p<0.05，表 4）．Freedson の推定式の一項目（おしゃべり，p=0.08）

を除いた全ての座位活動では，350ITと4つの推定式を用いたActiGraphで有意な差がみられた

（すべてp<0.05)．Sasakiの推定式はほとんどすべての活動で350ITよりもMETsの値が低かっ

(20)

17

た（平均差：座位活動，0.2‐0.6METs；生活活動，0.2‐0.9METs；歩走行活動，0.1‐

1.7METs；すべて p<0.05)．一方で 350ITは，立位と立ち上がり動作を除いて（平均差＝−0.2‐

−0.3METs，すべてp<0.01)，すべての生活活動においてFreedsonの推定式よりもMETsの値は高かった（平均差＝0.1‐1.2METs，すべてp<0.01)．350ITとActiGraph間で最も小さい差は歩走行活動であった．歩走行活動においては，350ITと関連して，FreedsonとSasakiの推定式は，

階段昇降を除いたすべての項目で 350IT よりも有意に METs の値が低かった（平均差：0.1‐

2.3METs；すべて p<0.05)．遅い歩行，少し速い歩行，重りをもった歩行は350ITとそれぞれ2

つの推定式のActiGraphと有意な差がみられなかった（遅い歩行，Santos-Lozano VTとSantos- Lozano VM；少し早い歩行，Santos-Lozano VT と Sasaki；重りをもった歩行，Freedson と

Sasaki)．ブランドアルトマン解析は，Sasaki の臥位と Santos-Lozano VM の立位を除いて，3

つの項目（臥位，TV，立位）において 350IT とすべての推定式の ActiGraph 間で固定誤差を認めた．座位活動と生活活動はほとんど全ての項目で固定誤差が認められたが，350IT と

ActiGraph 間の歩走行活動は，固定誤差の項目数は他の活動よりも少なく，高い一致度を示した

（図4)．

(21)

18 表4．350ITとActiGraph間における各項目のMETsの平均差と許容範囲

Freedson Santos-Lozano VT Sasaki Santos-Lozano VM

平均差 許容範囲 平均差 許容範囲 平均差 許容範囲 平均差 許容範囲

上限下限上限下限上限下限上限下限

座位活動

臥位 −0.44 ** −0.37 −0.51 −1.12 ** −1.05 −1.19 0.32 ** 0.50 0.14 −0.55 ** −0.40 −0.70

テレビ 0.44 ** −0.23 −0.65 −1.12 ** −0.93 −1.31 0.29 ** 0.76 −0.18 −0.57 ** −0.20 −0.94

座位 −0.39 ** −0.16 −0.62 −1.07 ** −0.84 −1.30 0.36 ** 0.64 0.08 −0.51 ** −0.26 −0.76

読書 −0.35 ** −0.1 −0.6 −1.03 ** −0.78 −1.28 0.41 ** 0.65 0.17 −0.47 ** −0.23 −0.71

おしゃべり −0.04 0.34 −0.42 −0.71 ** −0.33 −1.09 0.68 ** 1.00 0.36 −0.18 ** 0.14 −0.5 スマホートフォン −0.32 ** 0.01 −0.65 −1.00 ** −0.67 −1.33 0.44 ** 0.75 0.13 −0.44 ** −0.13 −0.75

PC（インターネット） −0.36 ** −0.13 −0.59 −1.04 ** −0.81 −1.27 0.39 ** 0.63 0.15 −0.48 ** −0.25 −0.71

PC（タイピング） −0.32 ** −0.07 −0.57 −1.00 ** −0.75 −1.25 0.44 ** 0.69 0.19 −0.44 ** −0.19 −0.69

生活活動

立位 −0.31 ** 0.07 −0.69 −0.99 ** −0.61 −1.37 0.44 ** 0.82 0.06 −0.43 ** −0.05 −0.81

立ち上がり動作 −0.21 ** 0.16 −0.58 −0.88 ** −0.52 −1.24 0.27 ** 0.58 −0.04 −0.52 ** −0.21 −0.83 立位動作 0.19 ** 0.58 −0.2 −0.49 ** −0.10 −0.88 0.80 ** 1.13 0.47 −0.04 0.30 −0.38

窓掃除 0.70 ** 1.35 0.05 0.02 0.67 −0.63 0.99 ** 1.50 0.48 0.23 ** 0.72 −0.26

洗濯 0.30 ** 0.92 −0.32 −0.31 ** 0.27 −0.89 0.28 ** 1.24 −0.68 −0.31 ** 0.40 −1.02

皿洗い 0.26 ** 0.70 −0.18 −0.42 ** 0.02 −0.86 0.88 ** 1.29 0.47 0.04 * 0.43 −0.35

荷物の運搬 1.27 ** 2.62 −0.08 0.69 ** 2.08 −0.7 0.67 ** 1.60 −0.26 0.26 ** 1.19 −0.67

掃除機 1.01 ** 1.67 0.35 0.37 ** 1.03 −0.29 0.41 ** 1.56 −0.74 −0.09 0.72 −0.90

歩走行活動

遅い歩行 0.57 ** 1.32 −0.18 0.06 0.71 −0.59 0.49 ** 1.12 −0.14 0.05 0.56 −0.46

通常歩行 0.21 ** 1.26 −0.84 −0.13 ** 0.77 −1.03 0.19 ** 1.09 −0.71 −0.02 0.69 −0.73

少し速い歩行 0.23 * 1.95 −1.49 0.15 1.66 −1.36 0.03 1.61 −1.55 0.24 * 1.53 −1.05 重りをもった歩行 0.05 0.98 −0.88 −0.27 ** 0.52 −1.06 0.04 0.90 −0.82 −0.15 ** 0.50 −0.80 ジョッギング 2.32 ** 5.01 −0.37 2.41 ** 5.14 0.30 1.78 ** 4.90 −0.72 2.68 ** 5.34 0.62

階段昇降 −0.75 ** 0.76 −2.26 −0.84 ** 0.56 −2.24 −3.93 ** 0.79 −2.41 −0.66 ** 0.77 −2.09

*p<0.05，**p<0.01．PC＝ノートパソコン；平均差（METs）：350IT－ActiGraph；上限：平均差＋1.96×標準偏差；下限：平均差－1.96×標準偏差．

(22)

19

(a) (b)

(c) (d)

(e) (f)

図 4．各測定項目に対するブランドアルトマン解析：Active style Pro（350IT）と ActiGraph

（AG）の 4 つの推定式(METs)．(a）Freedson，重りをもった歩行．（b）Santos-Lozano VT，

遅い歩行．（c）Santos-Lozano VT，少し速い歩行．（d）Sasaki，少し速い歩行．（e）Sasaki，

重りをもった歩行．（f）Santos-Lozano VM，遅い歩行．

(23)

20 第4節 考察

本研究は，実験室条件下において，日常生活動作の350ITとActiGraph の活動強度（METs）

を評価結果を直接比較した．全体の結果では，生活活動，座位活動，歩走行活動のほとんどの項

目で 350IT と ActiGraph の活動強度の値が異なることが明らかになった．加えて，350IT と

ActiGraph 間の座位活動と生活活動の項目においてはほぼすべての項目において固定誤差がみと

められた．また，350ITとFreedson，Santos-Lozano VT，Santos-Lozano VMの3つの推定式

を用いた ActiGraph間では，ActiGraphが座位活動の活動強度を高く，歩走行活動の活動強度を

低く評価していた．一方で，Sasakiはすべての項目の活動強度をより低く評価する傾向がみられた．これらの研究結果は，これまで検討がされていないため，350ITとActiGraph を用いる上で予備的な重要な知見を提供する．

本研究における日常生活動作の 350IT の METs の値は，350IT の妥当性を検討した先行研究

(Ohkawara et al., 2011)とほとんど一致していた．先行研究では，ダグラスバッグ法を用いて12

項目の日常生活動作の活動強度を測定した．その結果（平均値±標準偏差），PC（タイピング）

（1.12±0.02METs)，皿洗い（1.84±0.34METs)，掃除機（2.97±0.52METs)，遅い歩行

（3.3km/h，3.12±0.45METs)，通常歩行（4.2km/h，3.67±0.55METs)，少し速い歩行

（6.0km/h，4.70±0.76METs)，ジョギング（8.4km/h，9.42±0.98METs）の値が得られている (Ohkawara et al., 2011)．我々の結果は，成人の典型的な生活動作を検討しており，加速度計

350ITとActiGraphのMETsの値を比較する際の一助となると考えられる．

腰部に装着した加速度計は中高強度身体活動（歩行，ジョギング）を正確に評価する一方で，

低強度身体活動（例：腕をつかう動作，静止立位や座位での活動）の評価にはあまり適さない (Lee and Shiroma, 2014)とされている．それゆえに，これまでのアルゴリズムは低強度身体活動と座位行動の活動を正確に評価することは大きな課題とされていた(Crouter et al., 2006;

Midorikawa et al., 2007)．そのため，本研究において，ActiGraphは低強度以下の座位活動と生

活活動の評価項目に値の差はほとんどみられなかった．しかし，350IT は座位活動と生活活動の各グループの項目ごとに値が異なり，ActiGraph よりも詳細な項目間の差を評価していた．この研究では，350IT が座位活動と生活活動を判別できる一方で，ActiGraph はこれらの異なる活動

(24)

21

に反応していなかったことが明らかになった．本研究より得られた Freedson，Santos-Lozano

VT，Santos-Lozano VMの推定式を用いたActiGraphが座位の活動項目を判別して評価できない

結果は，若年成人(Lyden et al., 2011)と高齢者(Aguilar-Farias et al., 2019)を対象とした先行研究の結果と一致する．従来，ActiGraph は低強度の活動，特に生活活動と座位活動を正確に評価できないことが報告されている(Matthew, 2005)．加えて，この研究ではActiGraph のすべての推定式が生活活動と座位活動は近い値を示していた．対照的に，350IT は異なる生活活動と座位活動における異なる項目の差を，静止姿勢（静止立位，立ち上がり動作）を除いて感知していた

（平均METsの範囲：座位活動1.0‐1.4METs，生活活動1.6 ‐3.2METs)．350ITの最小値（安静臥位）が1.0METsに評価することを考慮すると，350ITは活動強度の低い動きをより正確に評価することが可能と考えられる．

350ITとActiGraph の差が生じた理由が大きく2つある．1つ目は，350ITと4つの推定式の

ActiGraph との固有の最小値（臥位の測定値）が異なること（Freedson，Sasaki，Santos-

Lozano VT，Santos-Lozano VM；1.44，0.68，2.12，1.56METs)．2つ目の理由は，身体活動と座位活動の評価に使われているアルゴリズムが異なっており，特別，低強度以下の活動においてはその差の影響が大きいことがあげられる(Matthew, 2005; Midorikawa et al., 2007)．そのため，

350ITと4つの推定式のActiGraphとの生活活動の項目の差は活動によって異なる結果となって

いる．測定精度については，独自のアルゴリズムを用いている 350IT(Oshima et al., 2010)は

ActiGraph よりも座位活動，生活活動，歩走行活動を正確に評価できている可能性があり，

ActiGraph は座位活動のような小さい動きの活動を感知できないかもしれない．ActiGraph のア

ルゴリズムは座位活動と生活活動のエネルギー消費量を評価するための設定にはされていない．

対照的に，歩走行活動においては，350ITとActiGraph間に差がある項目は座位活動，生活活動よりも少なかった．よって，350ITと ActiGraph間の値の一致度においては，歩走行活動が，座位活動，生活活動よりも高いといえる．3 つの異なる速度におけるトレッドミル歩行（3.2，4.2，

6.0km/h）は 350IT と 2 つの推定式における ActiGraph と有意な差は認められずその平均差は

0.02‐0.57METs であった．よって，これまでの結果をふまえると，350IT とActiGraph の差は，

ほとんどすべての日常生活動作においてみられており，その差は歩走行活動よりも低強度以下の座位活動，生活活動の動作において大きくなることが示唆された．

(25)

22

第 3 部自由生活下における Active style Pro と ActiGraph の比較

(26)

23

第1章 自由生活下におけるActive style ProとActiGraphの比較（研究Ⅱ) 第1節 目的

自由生活下における身体活動，座位行動評価は，観察研究や介入研究などで実施されている．

加速度計によって評価された日常生活の身体活動，座位行動時間が，選択する機種，設定によって異なることは，加速度計の使用において問題である．しかし，これまで350ITとActiGraphの日常生活における身体活動，座位行動時間の差の検討は十分に行われていない．そこで，本研究では自由生活下で350ITとActiGraphの強度別活動時間の比較を行うこと，また，評価に差がみられた場合は差の補正について検討し，わが国と諸外国の身体活動・座位行動評価の比較可能性を検討することを目的とした．

第2節 方法

1．対象者と測定手順

本研究の参加者は20歳以上の東京都内勤務者50名（男性27名，女性23名）を対象にした．

参加者の採択基準は歩行が自立している 20歳以上の者とした．また，週に5日以上，1日8時間以上の勤務を行い，典型的な1週間が過ごせる予定の者とした．対象者には機縁募集にて研究協力を依頼した．対象者は，病院職員 35名，大学職員9名，工場作業者5名，企業のシステムエンジニア1名であった．対象者は2つの加速度計（350ITとActiGraph）を左右の腰に同時装着した．左右の装着位置は対象者によってランダムに装着を行い，装着位置の誤差の混在を考慮した．本研究では，睡眠時と水中活動（入浴や水泳）および接触の可能性のあるスポーツ活動時

（野球，サッカー等）を除いて起床時から就寝時まで装着するように教示した．加速度計の装着時は，着脱時刻を用紙に記録させて，非装着時間を算出した．対象者へは，勤務日との活動パターンの違いを考慮して(Kurita et al., 2019; Ramirez-Rico et al., 2014)，勤務日と休日の2日間の装着を求めた．勤務日，休日ともに 1日の装着時間が 10時間以上の日を有効日とした．対象者へは研究内容を書面にて説明し，研究参加への同意を得た．研究手続きについては，早稲田大学の人を対象とする研究に関する倫理委員会において承認を得た（No.2013-264）．

(27)

24 2．測定機器およびデータ処理

加速度計により得られたデータから，勤務日と休日の各強度別活動時間を算出した．各活動強度は，座位行動（≤1.5METs）(Holtermann et al., 2017)，低強度身体活動（1.6‐2.9METs)，中高強度身体活動(≥3.0METs）に区分した(Ainsworth et al., 2000)．各強度別活動時間は，350ITについて独自のアルゴリズム(Ohkawara et al., 2011)，ActiGraphについて1軸（ActiGraph VT）

と 3 軸（ActiGraph VM）の軸設定を用いて算出した．各加速度計の座位行動と身体活動の異なる活動強度分類は，座位行動では，ActiGraph VT は<100 カウント/分(Kozey-Keadle et al., 2011)，ActiGraph VMは<200カウント/分(Aguilar-Farías et al., 2014)，350ITは≤1.5METsとした．また，低強度身体活動と中高強度身体活動では，ActiGraph VTは100‐1951カウント/分と≥1952 カウント/分，ActiGraph VMは 200‐2689 カウント/分と≥2690カウント/分とした．

ActiGraph VTはFreedson（1998），ActiGraph VMはSasaki（2011）の推定式を用いた．一方で，350IT は独自の METs 推定式を使用した（低強度身体活動：1.6‐2.9METs；中高強度身体活動：≥3.0METs)(Ohkawara et al., 2011)．FreedsonとSasakiの推定式はActiGraphのエネルギー消費量や強度別活動時間の評価において幅広く使用されている(Shiroma et al., 2016)．

Sasakiの推定式は3軸のデータ解析において最も使用されている(Kamada et al., 2016; Lee et

al., 2018)．350IT の METs の推定は使用者による設定はなく，独自の推定式を用いている

(Ohkawara et al., 2011)．本研究では，高強度身体活動の活動時間が少ないため（350IT；平均測定時間1.5±4.2分/日)，先行研究にならって(Feito et al., 2017)，中等度身体活動と高強度身体活動を合わせた時間で解析を行った．歩数はそれぞれの加速度計で解析を行った．

3．統計解析

解析は，両日（勤務日，休日別）に解析を行った．両日の解析対象者は，勤務日と休日がともに基準を満たした対象者とした．それぞれの加速度計で評価した勤務日と休日間の身体活動と座位行動の結果は，独立したt検定を用いて検討した．

加速度計間の歩数，装着時間と各強度別活動時間の差は対応のある t 検定を用いて，両日，勤務日，休日のそれぞれで検討を行った．加速度計間の一致度は，級内相関係数（ICC；Inter correlation coefficient），ブランドアルトマン解析を用いて両日，勤務日，休日のそれぞれで検

(28)

25

討を行った．ブランドアルトマン解析は，350ITとActiGraph の歩数，各強度別活動時間の誤差と許容範囲を検討した．2 つの加速度計の測定値の平均差±1.96×標準偏差を許容範囲として，

95％以内が推奨値とされている(Bland and Altman, 1986)．2つの加速度計において，350IT と

ActiGraph の各項目の測定値の比較において，差がプラスの場合は過大評価，マイナスの場合は

過小評価とした．また，比例誤差はピアソンの相関係数を用いて検討した．

本研究では350ITとActiGraphの結果を比較するために補正式を作成し，適用した．補正式は，

作成群（補正式の作成）と検証群（補正式の適用前後の差を検討）にランダムに割り振った．作成群は両日44名中22名（勤務日：47名中23名；休日：45名中22名）をランダムに抽出し，

350ITと ActiGraph間に有意差がみられた座位行動，低強度身体活動，中高強度身体活動の活動

時間において，直線回帰分析を用いた補正式の作成を行った．検証群では，適用群の両日 22 名

（勤務日：24名；休日：23名）において，350ITと適用後ActiGraphのデータを350ITのデータと比較した．ActiGraphは1軸と3軸それぞれ作成，適用を行った．350ITと適用後ActiGraph

（VTとVM）の各強度別活動時間の差はそれぞれ対応のあるt検定を用いて検討した．また，加

速度計データに欠損（基準値に満たない装着時間：勤務日2名，休日4名；装着位置の誤り：勤務日1名，休日1名）があった者を解析から除外した．

第3節 結果 1．対象者の特徴

分析対象者は両日44名（男性25名)，勤務日47名（男性26名)，休日45名（男性26名）となった．両日，勤務日，休日における対象者のそれぞれの特徴（平均値±標準偏差）は，年齢42.4

±12.0歳，41.6±12.0歳，42.2±12.0歳，身長166.4±8.4㎝，166.0±8.0㎝，164.5±8.3㎝，

体重62.3±11.6㎏，61.6±11.5㎏，61.3±11.4㎏，BMI21.8±4.6kg/m²，22.1±3.1kg/m²，22.0

±3.1kg/m²であった．350IT と ActiGraph VT で評価された装着時間，低強度身体活動時間，歩数と，中高強度身体活動時間は350ITの評価のみ，勤務日と休日間でそれぞれ有意な差がみられた（t=2.0–4.4，df=90，すべてp<0.05）．

(29)

26 2．350ITとActiGraphの測定値

表 5 は，350IT，ActiGraph VT，ActiGraph VM の評価結果を示した．両日，勤務日，休日において，350IT の強度別活動時間は座位行動，低強度身体活動，中高強度身体活動がそれぞれ 7.3‐8.0時間/日，4.2‐6.0時間/日，1.0‐1.5時間/日であった．また，ActiGraph VTの強度別活動時間では座位行動，低強度身体活動，中高強度身体活動がそれぞれ 9.0‐9.2時間/日，3.5‐

5.0時間/日，0.6時間/日であった．ActiGraph VMの強度別活動時間は座位行動，低強度身体活動，中高強度身体活動がそれぞれ7.3‐8.0時間/日，5.6‐6.7時間/日，0.7時間/日であった．

3．350ITとActiGraphの差と一致度

表6は，350ITとActiGraphの各強度別活動時間の平均差を示したものである．すべての対象者において，350ITとActiGraph VTの差は全強度別活動時間，歩数の項目に有意な差がみられた（p＜0.05）．一方で，350ITとActiGraph VMにおいては，全ての対象者において座位行動時間に有意な差はみられなかった（両日 p＝0.92；勤務日 p＝0.75；休日 p＝0.97）．座位行動時間において，350ITは両日87.0分，勤務日102.1分，休日70.3分，ActiGraph VTよりも有意に低値だった（すべてp<0.05）．低強度身体活動時間はActiGraph VMが350ITとActiGraph VTよりも，有意に高値だった（すべてp＜0.05）．中高強度身体活動においては，350ITはActiGraph

（VTとVM）よりも，活動時間を有意に多く評価する傾向であった（すべてp＜0.05）．350ITと

ActiGraph の歩数に関しては，有意な差は勤務日では見られたが（p＜0.01），休日では見られな

かった（p=0.21)．

350IT と ActiGraph（VT と VM）の活動時間はすべての活動強度において強い相関を示した

（r=0.73–0.97，すべてp<0.01；表記載なし）．ICCにおいては350ITとActiGraph VTは中高強度身体活動を除いた（両日：ICC=0.68；勤務日：ICC=0.57）すべての活動強度で高い一致度を示した（ICC≥0.8，すべて p<0.001）．ブランドアルトマン解析では 350IT と ActiGraph（VT と VM）に比例誤差がみられた（両日：座位行動，低強度身体活動，中高強度身体活動の各測定時間と歩数；勤務日と休日：中高強度身体活動時間；r=0.30–0.63，すべて p<0.05）．これらの結果から，350ITとActiGraph （VTとVM）の差は350ITとActiGraphのそれぞれの活動強度時間の平均値が大きくなるにつれて大きくなり，それに伴って誤差が大きくなる傾向を示した（図5)．

(30)

27 表5．350ITとActiGraphの強度別活動時間

両日 勤務日 休日

加速度計

装着時間（分/日） 835.2 ± 108.7 911.8 ± 109.6 839.9 ± 94.3

座位行動時間（分/日）

350IT 456.4 ± 134.3 437.1 ± 132.2 480.6 ± 134.3

ActiGraph VT 543.5 ± 114.5 539.2 ± 124.1 550.9 ± 108.1

ActiGraph VM 455.9 ± 120.1 435.0 ± 132.6 480.3 ± 102.4

低強度身体活動時間（分/日）

350IT 306.1 ± 127.4 356.9 ± 121.7 251.7 ± 108.9

ActiGraph VT 253.8 ± 110.3 298.4 ± 121.4 208.6 ± 78.2

ActiGraph VM 334.9 ± 131.6 393.5 ± 134.4 274.3 ± 96.6

中高強度身体活動時間（分/日）

350IT 72.1 ± 49.1 81.9 ± 52.9 61.4 ± 41.3

ActiGraph VT 37.4 ± 31.3 37.0 ± 28.9 36.4 ± 33.0

ActiGraph VM 43.9 ± 36.9 46.1 ± 38.5 41.3 ± 34.1

歩数（歩数/日)

350IT 8691.4 ± 4959.8 9969.0 ± 4355.1 7417.9 ± 5132.6

ActiGraph (VT, VM) 8373.0 ± 4585.5 9441.8 ± 4190.9 7175.9 ± 4582.9

平均値±標準偏差．VT：Vertical axis；VM：Vector magnitude．

(31)

28

表6．各加速度計間の強度別活動時間の差

平均差 (95% CI)

両日 勤務日 休日

座位行動時間（分/日）

350IT—ActiGraph VT –87.0 (–100.8, –73.2) * –102.1 (–121.2, –82.9) * –70.3 (–89.6, –50.9) *

350IT—ActiGraph VM 0.6 (–9.8, 10.9) 2.1 (–10.9, 15.2) 0.3 (–15.2, 15.9)

低強度身体活動時間（分/日）

350IT—ActiGraph VT 52.2 (39.7, 64.7) * 58.5 (40.2, 76.8) * 43.0 (25.2, 60.9) *

350IT—ActiGraph VM –28.8 (–39.3, –18.3) * –36.6 (–51.1, –22.2) * –22.6 (–37.0, –8.3) *

中高強度身体活動時間（分/日）

350IT—ActiGraph VT 34.7 (27.9, 41.6) * 44.9 (34.0, 55.8) * 25.1 (18.2, 32.0) *

350IT—ActiGraph VM 28.2 (22.6, 33.8) * 35.8 (27.3, 44.2) * 20.1 (14.1, 26.2) *

歩数 (歩数/日)

350IT—ActiGraph (VT, VM) 318.3 (59.8, 576.9) * 527.2 (157.2, 897.2) ** 242.0 (–141.1, 625.1)

*p<0.05，**p<0.01．95％CI＝信頼区間： VT=Vertical axis； VM= Vector magnitude.

異なる加速度計を用いた身体活動・座位行動の

早稲田大学審査学位論文 博士（スポーツ科学）