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特許7430325運動可否判定プログラム、運動可否判定システム及び運動可否判定方法
(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】特許公報(B2)
(11)【特許番号】
(24)【登録日】2024-02-02
(45)【発行日】2024-02-13
(54)【発明の名称】運動可否判定プログラム、運動可否判定システム及び運動可否判定方法
(51)【国際特許分類】
A61B 5/22 20060101AFI20240205BHJP
G16H 20/30 20180101ALI20240205BHJP
【ＦＩ】
A61B5/22 100
G16H20/30
【請求項の数】
4
(21)【出願番号】P 2020078830
(22)【出願日】2020-04-28
(65)【公開番号】P2021171439
(43)【公開日】2021-11-01
【審査請求日】2023-04-18
(73)【特許権者】
【識別番号】509111744
【氏名又は名称】地方独立行政法人東京都健康長寿医療センター
(73)【特許権者】
【識別番号】518390723
【氏名又は名称】一般社団法人日本健康寿命延伸協会
(74)【代理人】
【識別番号】100150876
【弁理士】
【氏名又は名称】松山 裕一郎
(72)【発明者】
【氏名】杉江 正光
(72)【発明者】
【氏名】奈良 毬那
【審査官】藤原 伸二
(56)【参考文献】
【文献】特開２０１９－２０４４５１（ＪＰ，Ａ）
【文献】特表２０１７－５３５３３９（ＪＰ，Ａ）
【文献】特開２０１５－０２７３３９（ＪＰ，Ａ）
【文献】特開２００６－３０９６２７（ＪＰ，Ａ）
【文献】国際公開第２０１９／１４６６１６（ＷＯ，Ａ１）
(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)
Ａ６１Ｂ ５／２２
Ａ６３Ｂ ６９／００
Ａ６３Ｂ ７１／０６
Ｇ１６Ｈ ２０／３０
ＪＳＴＰｌｕｓ／ＪＭＥＤＰｌｕｓ／ＪＳＴ７５８０（ＪＤｒｅａｍＩＩＩ）
(57)【特許請求の範囲】
【請求項1】
コンピュータ又はサーバーに保存され、これらに以下のステップを実行させて、体育保健や楽しみのために身体を動かすことと定義される運動を行うことが可能か否かを判定する、運動可否判定プログラム。コンピュータ又はサーバーに入力されたフレイル関連指標を被験者別に抽出する抽出ステップ、
抽出されたフレイル関連指標を下記式１に代入して最大運動強度を求める運動強度算出ステップ、
及び、得られた最大運動強度が所定の閾値以上か否かを判別して、対象者の運動の可否を判別する判別ステップ。
式１：最大運動強度＝定数ａ ＋ 係数ｂ×握力 ＋ 係数ｃ×Ｘ ＋ 係数ｄ×ＢＭＩ ＋ 係数ｅ×年齢
（式中、Ｘは通常歩行速度又は俊敏性を示し、
定数aは２０～１００であり、係数ｂは１～２であり、係数ｃは、Ｘが通常歩行速度の場合３０～４０であり、俊敏性の場合は１～２であり、係数ｄは１～２であり、係数ｅは０．５～１．５である。
年齢は、被験者の判別を行う際における年齢である。
握力は、握力計にて測定される（Ｋｇ）。
俊敏性は、Ｔｉｍｅｄ ｕｐ ａｎｄ ｇｏ ｔｅｓｔにより測定される（単位：秒）。
通常歩行速度は、対象者に５ｍを通常の歩行と同様に歩いてもらい、その際にかかる時間とした（単位：秒）。）
【請求項2】
更に、上記運動強度算出ステップで得られた最大運動強度を用いて、下記式Ａにより至適運動強度を算出する至適運動強度算出ステップを具備する請求項１記載の運動可否判定プログラム。式Ａ：至適運動強度＝最大運動強度×（０．４～０．６）-１５（ワット（ｗａｔｔ））
【請求項3】
請求項２記載のプログラムが記憶媒体に格納されてなるコンピュータからなり、コンピュータの記憶媒体に被験者に関する情報を入力し、データベースを構築するデータベース構築手段、
運動可否を判別したい被験者に関する最大運動強度を、下記式１を用いて算出する最大運動強度算出手段、
得られた最大運動強度を用い、当該最大運動強度がカットオフ値６５．１Ｗａｔｔよりも高い場合を運動可能と判別する判別手段、
及び
運動が可能と判別された被検者における至適運動強度を、算出された最大運動強度を用いて下記式Ａにより算出する至適運動強度算出手段
を具備する運動可否判定システム。
式１：最大運動強度＝定数ａ ＋ 係数ｂ×握力 ＋ 係数ｃ×Ｘ ＋ 係数ｄ×ＢＭＩ ＋ 係数ｅ×年齢
（式中、Ｘは通常歩行速度又は俊敏性を示し、
定数ａは２０～１００であり、係数ｂは１～２であり、係数ｃは、Ｘが通常歩行速度の場合３０～４０であり、俊敏性の場合は１～２であり、係数ｄは１～２であり、係数ｅは０．５～１．５である。
年齢は、被験者の判別を行う際における年齢である。
握力は、握力計にて測定される（Ｋｇ）。
俊敏性は、Ｔｉｍｅｄ ｕｐ ａｎｄ ｇｏ ｔｅｓｔにより測定される（単位：秒）。
通常歩行速度は、対象者に５ｍを通常の歩行と同様に歩いてもらい、その際にかかる時間とした（単位：秒）。）
式Ａ：至適運動強度＝最大運動強度×（０．４～０．６）-１５（ワット（ｗａｔｔ））
【請求項4】
請求項３記載の運動可否判定システムを用いて、当該運動可否判定システムにより運動可否を判定させる運動可否判定方法であって、システムの利用者が、被験者にフレイル関連指標を得るための測定を行う測定ステップと、
システムの利用者が、測定により得られた結果をコンピュータに入力する入力ステップと、
上記コンピュータが、測定により得られた結果を式１に代入して最大運動強度を求める運動強度算出ステップと、
上記コンピュータが、最大運動強度を用いて運動の可否を判別する判別ステップと、
上記コンピュータが、算出された最大運動強度を用いて至適運動強度を算出する至適運動強度算出ステップと
を具備する運動可否判定方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明は、高齢者に適切な健康寿命を延伸するためのプログラムを提供することを目的として、まずは運動の可否を判定し、更には運動可能であるものには適切で効果的な至適運動強度を、範囲をもって示すことで適切な運動処方を提供し、運動処方の実行を可能にする、運動可否判定プログラム、運動可否判定システム及び運動可否判定方法に関する。
【背景技術】
【0002】
近年、寿命が長くなり、超高齢社会を迎え、高齢となっても健康であるために運動を行うことが推奨されている。しかし、高齢者においては、運動の種類や適切で効果的な運動強度及びその安全性について考慮すべき点が多く、更にはそもそも運動の可否が問題となることも多い。
かかる観点から、高齢者に対して適切な運動の指針を与えるための提案が種々行われている。例えば、特許文献１には、高齢者が将来に希望を持ち、意欲を持って健康増進を自ら積極的に行いたくなる包括的な医療・介護周辺サービスを提供することを目的として、社会活動メニューとそれらの活動時のＭＥＴｓ値又はエクササイズ値とを記憶する手段、対象者のＭＥＴｓ値又はエクササイズ値を入力する手段、入力された対象者のＭＥＴｓ値又はエクササイズ値に基づいて、前記記憶手段に記憶された社会活動メニューから適切な社会活動メニューを選択する手段、選択した社会活動メニューを対象者に提示する手段を含むシステムが提案されている。
また、特許文献２には、医療機関や医療・介護従事者でない非医療民間事業者も利用可能である、健康寿命の延伸効果の評価方法として、（１）身体機能、（２）記憶、（３）気持ちや気分、（４）介護予防点数、（５）健康感、（６）運動に対する自信、から選択した少なくとも５つの評価項目の各々に関して、同一スケールによりスコア化する方法が提案されている。さらに特許文献２においては、老年症候群に関する体調を評価項目として追加すること、更には、各実施の間に、健康寿命延伸効果のある非医療行為として、運動プログラムサービス又は遠赤外線低温サウナプログラムサービスを行うことが提案されている。
かかる観点から、高齢者に対して適切な運動の指針を与えるための提案が種々行われている。例えば、特許文献１には、高齢者が将来に希望を持ち、意欲を持って健康増進を自ら積極的に行いたくなる包括的な医療・介護周辺サービスを提供することを目的として、社会活動メニューとそれらの活動時のＭＥＴｓ値又はエクササイズ値とを記憶する手段、対象者のＭＥＴｓ値又はエクササイズ値を入力する手段、入力された対象者のＭＥＴｓ値又はエクササイズ値に基づいて、前記記憶手段に記憶された社会活動メニューから適切な社会活動メニューを選択する手段、選択した社会活動メニューを対象者に提示する手段を含むシステムが提案されている。
また、特許文献２には、医療機関や医療・介護従事者でない非医療民間事業者も利用可能である、健康寿命の延伸効果の評価方法として、（１）身体機能、（２）記憶、（３）気持ちや気分、（４）介護予防点数、（５）健康感、（６）運動に対する自信、から選択した少なくとも５つの評価項目の各々に関して、同一スケールによりスコア化する方法が提案されている。さらに特許文献２においては、老年症候群に関する体調を評価項目として追加すること、更には、各実施の間に、健康寿命延伸効果のある非医療行為として、運動プログラムサービス又は遠赤外線低温サウナプログラムサービスを行うことが提案されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0003】
【文献】特開2015-27339号公報
【文献】特許6181690号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0004】
しかしながら、特許文献１にかかるシステムでは、そもそも運動の可否についての判定は出来ておらず、また、特許文献２にかかる提案では、運動の可否について正確に且つ迅速に判定出来ていなかった。
【0005】
したがって、本発明の目的は、高齢者の運動の可否についての正確且つ迅速な判定が可能な運動可否判定プログラム、運動可否判定システム及び運動可否判定方法を提案することにある。
【課題を解決するための手段】
【0006】
本発明者らは、上記課題を解消すべく鋭意検討した結果、特許文献２にかかる提案の欠点として、特に高齢者における運動において、適切で効果的、且つ安全性を配慮した至適運動強度の処方という概念及びかかる概念の必要性の観点が欠けていることがあることを知見した。かかる知見に基づいて更に検討した結果、高齢者でも簡単に得ることができる各種フレイル関連指標から最大運動強度を求めることで運動の可否について、加えて、求めた最大運動強度より、至適運動強度を処方が可能であることを見出し、本発明を完成するに至った。
すなわち、本発明は以下の各発明を提供するものである。
１．コンピュータ又はサーバーに保存され、これらに以下のステップを実行させる運動可否判定プログラム。
コンピュータ又はサーバーに入力されたフレイル関連指標を被験者別に抽出する抽出ステップ、
抽出されたフレイル関連指標を下記式１に代入して最大運動強度を求める運動強度算出ステップ、
及び、得られた最大運動強度が所定の閾値以上か否かを判別して、対象者の運動の可否を判別する判別ステップ。
式１：最大運動強度＝定数a＋係数ｂ×握力＋係数ｃ×Ｘ＋係数ｄ×ＢＭＩ＋係数ｅ×年齢
（式中、Ｘは通常歩行速度又は俊敏性）
２．更に、上記運動強度算出ステップで得られた最大運動強度を用いて、下記式Ａにより至適運動強度を算出する至適運動強度算出ステップを具備する１記載の運動可否判定プログラム。
式Ａ：至適運動強度＝最大運動強度×（０．４～０．６）-１５（ワット）
３．２記載のプログラムが記憶媒体に格納されてなるコンピュータからなり、
コンピュータの記憶媒体に被験者に関する情報を入力し、データベースを構築するデータベース構築手段、
運動可否を判別したい被験者に関する最大運動強度を算出する最大運動強度算出手段、
得られた最大運動強度を用いて運動可否を判別する判別手段、
及び
運動が可能と判別された被検者における至適運動強度を算出された最大運動強度を用いて算出する至適運動強度算出手段
を具備する運動可否判定システム
４．３記載の運動可否判定システムを用いた運動可否判定方法であって、
事前にデータベースを構築する構築ステップと、
被験者にフレイル関連指標を得るための測定を行う測定ステップと、
測定により得られた結果をコンピュータに入力する入力ステップと、
測定により得られた結果を式１に代入して最大運動強度を求める運動強度算出ステップと、
最大運動強度を用いて運動の可否を判別する判別ステップと、
算出された最大運動強度を用いて至適運動強度を算出する至適運動強度算出ステップとを具備する運動可否判定方法。
すなわち、本発明は以下の各発明を提供するものである。
１．コンピュータ又はサーバーに保存され、これらに以下のステップを実行させる運動可否判定プログラム。
コンピュータ又はサーバーに入力されたフレイル関連指標を被験者別に抽出する抽出ステップ、
抽出されたフレイル関連指標を下記式１に代入して最大運動強度を求める運動強度算出ステップ、
及び、得られた最大運動強度が所定の閾値以上か否かを判別して、対象者の運動の可否を判別する判別ステップ。
式１：最大運動強度＝定数a＋係数ｂ×握力＋係数ｃ×Ｘ＋係数ｄ×ＢＭＩ＋係数ｅ×年齢
（式中、Ｘは通常歩行速度又は俊敏性）
２．更に、上記運動強度算出ステップで得られた最大運動強度を用いて、下記式Ａにより至適運動強度を算出する至適運動強度算出ステップを具備する１記載の運動可否判定プログラム。
式Ａ：至適運動強度＝最大運動強度×（０．４～０．６）-１５（ワット）
３．２記載のプログラムが記憶媒体に格納されてなるコンピュータからなり、
コンピュータの記憶媒体に被験者に関する情報を入力し、データベースを構築するデータベース構築手段、
運動可否を判別したい被験者に関する最大運動強度を算出する最大運動強度算出手段、
得られた最大運動強度を用いて運動可否を判別する判別手段、
及び
運動が可能と判別された被検者における至適運動強度を算出された最大運動強度を用いて算出する至適運動強度算出手段
を具備する運動可否判定システム
４．３記載の運動可否判定システムを用いた運動可否判定方法であって、
事前にデータベースを構築する構築ステップと、
被験者にフレイル関連指標を得るための測定を行う測定ステップと、
測定により得られた結果をコンピュータに入力する入力ステップと、
測定により得られた結果を式１に代入して最大運動強度を求める運動強度算出ステップと、
最大運動強度を用いて運動の可否を判別する判別ステップと、
算出された最大運動強度を用いて至適運動強度を算出する至適運動強度算出ステップとを具備する運動可否判定方法。
【発明の効果】
【0007】
本発明の運動可否判定プログラム、運動可否判定システム及び運動可否判定方法によれば、高齢者の運動の可否についての正確且つ迅速な判定が可能である。
【図面の簡単な説明】
【0008】
【符号の説明】
【0009】
１：コンピュータ、１１：メモリ、１３：ＣＰＵ、１５：記憶媒体、２０：入力機器、３０：出力手段
【発明を実施するための形態】
【0010】
以下、本発明をさらに詳細に説明する。
まず、本発明の運動可否判定プログラム及び本発明のプログラムを具備してなる本発明の運動可否判定システムについて説明した後、本発明の評価方法について説明する。
本発明の運動可否判定プログラムは、コンピュータに保存され、これらに以下のステップを実行させるプログラムである。
コンピュータ又はサーバーに入力されたフレイル関連指標を被験者別に抽出する抽出ステップ、
抽出されたフレイル関連指標を下記式１に代入して最大運動強度を求める運動強度算出ステップ、
及び、得られた最大運動強度が所定の閾値以上か否かを判別して、対象者の運動の可否を判別する判別ステップ、
式１：定数a＋係数ｂ×握力＋係数ｃ×Ｘ＋係数ｄ×ＢＭＩ＋係数ｅ×年齢
（式中、Ｘは通常歩行速度又は俊敏性）
以下、本実施形態について、まず図１を参照して上記コンピュータを説明した後、図２を参照して各ステップについて説明する。
まず、本発明の運動可否判定プログラム及び本発明のプログラムを具備してなる本発明の運動可否判定システムについて説明した後、本発明の評価方法について説明する。
本発明の運動可否判定プログラムは、コンピュータに保存され、これらに以下のステップを実行させるプログラムである。
コンピュータ又はサーバーに入力されたフレイル関連指標を被験者別に抽出する抽出ステップ、
抽出されたフレイル関連指標を下記式１に代入して最大運動強度を求める運動強度算出ステップ、
及び、得られた最大運動強度が所定の閾値以上か否かを判別して、対象者の運動の可否を判別する判別ステップ、
式１：定数a＋係数ｂ×握力＋係数ｃ×Ｘ＋係数ｄ×ＢＭＩ＋係数ｅ×年齢
（式中、Ｘは通常歩行速度又は俊敏性）
以下、本実施形態について、まず図１を参照して上記コンピュータを説明した後、図２を参照して各ステップについて説明する。
【0011】
〔コンピュータ〕
本実施形態において用いられるコンピュータ１は、具体的には、図１に示すように、中央演算処理装置（ＣＰＵ）１３、一時記憶領域としてのメモリ１１、及びハードディスクやソリッドステートデバイス等の不揮発性の記憶媒体１５を含む、通常のパーソナルコンピュータを特に制限なく用いることができる。また、いわゆるスマートフォンやタブレット端末のような携帯端末も用いることができ、これらも本発明における「コンピュータ」に含まれる。また、本実施形態におけるコンピュータは、特に図示しないが、通信デバイスを有し、ネットワークを介しての通信が可能であるのが好ましい。通信を行うことでネットワーク上に置かれたデータベースを有するサーバーに接続し、データベースから随時更新されたデータを入手するように設定することもできる。また、コンピュータには、キーボード、マウス、カメラなどの画像入力装置、マイクなどの音声入力装置、ブルートゥース（登録商標）等の通信機器による通信入力装置等の入力機器２０を備えさせて、適宜必要なデータ及び情報を入力するように設定する。また、評価結果を表示するディスプレイ、または印刷するプリンター等の出力手段３０を備え、適宜結果を所望の形態で出力する。
本実施形態においては、このコンピュータに本実施形態のプログラムが格納されて、当該コンピュータを、上記図形化ステップを行う図形化手段及び上記評価ステップを行う評価手段として機能させる。
＜他の部材（デバイス）＞
本実施形態のコンピュータは、上述した各デバイス以外に必要に応じて種々デバイスを含むことができる。
本実施形態において用いられるコンピュータ１は、具体的には、図１に示すように、中央演算処理装置（ＣＰＵ）１３、一時記憶領域としてのメモリ１１、及びハードディスクやソリッドステートデバイス等の不揮発性の記憶媒体１５を含む、通常のパーソナルコンピュータを特に制限なく用いることができる。また、いわゆるスマートフォンやタブレット端末のような携帯端末も用いることができ、これらも本発明における「コンピュータ」に含まれる。また、本実施形態におけるコンピュータは、特に図示しないが、通信デバイスを有し、ネットワークを介しての通信が可能であるのが好ましい。通信を行うことでネットワーク上に置かれたデータベースを有するサーバーに接続し、データベースから随時更新されたデータを入手するように設定することもできる。また、コンピュータには、キーボード、マウス、カメラなどの画像入力装置、マイクなどの音声入力装置、ブルートゥース（登録商標）等の通信機器による通信入力装置等の入力機器２０を備えさせて、適宜必要なデータ及び情報を入力するように設定する。また、評価結果を表示するディスプレイ、または印刷するプリンター等の出力手段３０を備え、適宜結果を所望の形態で出力する。
本実施形態においては、このコンピュータに本実施形態のプログラムが格納されて、当該コンピュータを、上記図形化ステップを行う図形化手段及び上記評価ステップを行う評価手段として機能させる。
＜他の部材（デバイス）＞
本実施形態のコンピュータは、上述した各デバイス以外に必要に応じて種々デバイスを含むことができる。
【0012】
〔事前準備ステップＳ０〕
本発明においては、まずコンピューター１にデータベースを構築する。
かかるデータベースには、一人一人の被験者の個人データ及び後述するフレイル関連指標に関するデータを相互に関連付けて格納することで構築される。
上記個人データとしては、氏名、年齢及び生年月日、性別、既往症等が挙げられる。
そして、これらの構築は、上記入力デバイスを用いて入力された被験者の個人データ及びフレイル関連指標を、コンピュータの記憶媒体に格納された表計算ソフト等により形成されたデータベースファイルに、コンピュータのＣＰＵの作用により、当てはめて格納させることにより実行される。
また、本プログラムを実行する場合には、最新のデータを入力するのが好ましい。そのため後述するフレイル関連指標（握力、俊敏性、通常歩行速度、ＢＭＩ、体重、Ｊ-ＣＨＳ点数（後述する））や年齢、心不全の既往などは、最新のデータを入力すると共に、データベース上には過去のデータもそのまま維持するように、コンピュータに指示する。そして、後述する最大運動強度算出ステップＳ２に示す上記各式により算出された値をそれぞれの被験者毎にデータベースに格納するように指示する。また、判別ステップＳ３により得られた運動可否の情報をそれぞれの被験者毎にデータベースに格納するように指示する。なお、ステップＳ０における入力は「専門家が教える超入門フレイル予防講座『健康寿命をかなえよう』」（発行一般般社団法人 日本健康寿命延伸協会）に記載の「健康寿命いきいき健診」などを用いて、データを取得し、取得したデータを、入力デバイスを用いて行う。この入力を行うことにより各データをデータベースに格納する。
本発明においては、まずコンピューター１にデータベースを構築する。
かかるデータベースには、一人一人の被験者の個人データ及び後述するフレイル関連指標に関するデータを相互に関連付けて格納することで構築される。
上記個人データとしては、氏名、年齢及び生年月日、性別、既往症等が挙げられる。
そして、これらの構築は、上記入力デバイスを用いて入力された被験者の個人データ及びフレイル関連指標を、コンピュータの記憶媒体に格納された表計算ソフト等により形成されたデータベースファイルに、コンピュータのＣＰＵの作用により、当てはめて格納させることにより実行される。
また、本プログラムを実行する場合には、最新のデータを入力するのが好ましい。そのため後述するフレイル関連指標（握力、俊敏性、通常歩行速度、ＢＭＩ、体重、Ｊ-ＣＨＳ点数（後述する））や年齢、心不全の既往などは、最新のデータを入力すると共に、データベース上には過去のデータもそのまま維持するように、コンピュータに指示する。そして、後述する最大運動強度算出ステップＳ２に示す上記各式により算出された値をそれぞれの被験者毎にデータベースに格納するように指示する。また、判別ステップＳ３により得られた運動可否の情報をそれぞれの被験者毎にデータベースに格納するように指示する。なお、ステップＳ０における入力は「専門家が教える超入門フレイル予防講座『健康寿命をかなえよう』」（発行一般般社団法人 日本健康寿命延伸協会）に記載の「健康寿命いきいき健診」などを用いて、データを取得し、取得したデータを、入力デバイスを用いて行う。この入力を行うことにより各データをデータベースに格納する。
【0013】
〔抽出ステップＳ１〕
本ステップは、特に図示しないが、初めに、コンピュータの出力手段としてのディスプレイに、運動可否判定のスタートボタンを表示させるように指示する。このスタートボタンのデザインは任意であるが、ボタンをクリックすることで本プログラムがスタートするように設定されている。ついで、被験者を特定する記載を入力する画面を表示するようにコンピュータに指示する。そして利用者が被験者の氏名やＩＤを入力することで、当該被験者に関する個人データ及びフレイル関連指標に関するデータをデータベースから抽出するように、コンピュータに指示する。また、入力を促すように画面表示を行うように指示し、表示された画面に利用者に適宜被験者データを入力させ、入力されたフレイル関連指標をデータベースに格納すると共に、入力されたフレイル関連指標をもって抽出完了とするようにコンピュータに指示する。
この際、握力、通常歩行速度、ＢＭＩ、年齢、Ｊ-ＣＨＳ点数についてはプログラム実行時における最新のデータを抽出する。心不全については、過去のデータも参照して、一度でも心不全の症状があったら１となければ０として抽出する。また、体重減少については、6か月間で２～３ｋｇ以上の体重減少があるか否かを確認し、ある場合には１、ない場合には０として抽出する。
本ステップは、特に図示しないが、初めに、コンピュータの出力手段としてのディスプレイに、運動可否判定のスタートボタンを表示させるように指示する。このスタートボタンのデザインは任意であるが、ボタンをクリックすることで本プログラムがスタートするように設定されている。ついで、被験者を特定する記載を入力する画面を表示するようにコンピュータに指示する。そして利用者が被験者の氏名やＩＤを入力することで、当該被験者に関する個人データ及びフレイル関連指標に関するデータをデータベースから抽出するように、コンピュータに指示する。また、入力を促すように画面表示を行うように指示し、表示された画面に利用者に適宜被験者データを入力させ、入力されたフレイル関連指標をデータベースに格納すると共に、入力されたフレイル関連指標をもって抽出完了とするようにコンピュータに指示する。
この際、握力、通常歩行速度、ＢＭＩ、年齢、Ｊ-ＣＨＳ点数についてはプログラム実行時における最新のデータを抽出する。心不全については、過去のデータも参照して、一度でも心不全の症状があったら１となければ０として抽出する。また、体重減少については、6か月間で２～３ｋｇ以上の体重減少があるか否かを確認し、ある場合には１、ない場合には０として抽出する。
【0014】
〔最大運動強度算出ステップＳ２〕
本ステップは、抽出ステップにより抽出されたフレイル関連指標を下記式に代入して最大運動強度を求めるステップである。式は予めコンピュータの記憶媒体に記憶されており、コンピュータに当該式の所定の箇所に所定のフレイル関連指標を代入するように指示する。
以下、用いられる式について説明する。本発明において用いられる式１は以下の式である。
式１：定数a＋係数ｂ×握力＋係数ｃ×Ｘ＋係数ｄ×ＢＭＩ＋係数ｅ×年齢（単位ｗａｔｔ）
式中、定数a及び係数ｂ～ｅは、それぞれＸとして何を採用するか、更には他のフレイル関連指標を加味するか否かで変動するが、定数aは好ましくは２０～１００であり、係数ｂは好ましくは１～２であり、係数ｃは、Ｘが通常歩行速度の場合好ましくは３０～４０であり、俊敏性の場合好ましくは１～２であり、係数ｄは好ましくは１～２であり、係数ｅは好ましくは０．５～１．５である。
具体的には、下記式１又は式２が挙げられる
式１：２０．６＋１．５×握力（ｋｇ）＋３６．３×通常歩行速度（ｍ／秒）＋１．７×ＢＭＩ（ｋｇ／ｍ2）-０．７×年齢
式２： ８８．３＋１．５＊握力-１．５ *俊敏性（秒）+１．５*ＢＭＩ-０．９*年齢
また、これらのフレイル関連指標以外に他のフレイル関連指標を加えることも可能である。他のフレイル関連指標としては、心不全、Ｊ-ＣＨＳ点数、体重減少等を挙げることができる。これらを用いる場合の係数は、心不全の係数ｆは、好ましくは１０～１５であり、Ｊ-ＣＨＳ点数の係数ｇは１～５であり、体重減少の係数ｈは５～１０であるのが好ましい。これらを加えた具体的な式としては、以下の式３～６が挙げられる。
式３： ４１．１＋１．５＊握力+３０．７*通常歩行速度+１．５*ＢＭＩ-０．８*年齢-１３．５*心不全（有１、無０）
式４：９５．５＋１．５＊握力-１．３ *俊敏性+１．３*ＢＭＩ-０．９*年齢-１３．５*心不全（有１、無０）
式５：予測式＝８８．１＋１．４＊握力-１．７ *俊敏性+１．５*ＢＭＩ-０．８*年齢-２．５*J-CHS点数
式６：予測式＝４３．８＋１．６＊握力+３１．１*通常歩行速度+１．２*ＢＭＩ-０．８*年齢-１４．４*心不全（有１、無０）-６．６*体重減少（有１、無０）
なお、上述のフレイル関連指標はそれぞれ以下のようにして測定することができ、上述の事前準備ステップにて入力される。
握力：通常使用されている握力計にて測定
俊敏性：Ｔｉｍｅｄ ｕｐ ａｎｄ ｇｏ ｔｅｓｔにより測定した。
通常歩行速度：５ｍを通常の歩行と同様に歩いてもらい、その際にかかる時間を測定した。
ＢＭＩ：体重／身長２により求めた
心不全：過去の既往症歴において心不全があるかないか（ある場合は１、ない場合は０とする）
体重減少：過去６月以内に２～３ｋｇ以上の体重減少があるか否か（ある場合には１、ない場合には０）
Ｊ-ＣＨＳ（日本版Cardiovascular Health Study）点数：下記表に示す５つの項目について表に示すケースに該当する場合を１点、該当しなければ０点とし、合計の点数をＪ-ＣＨＳ点数とした。
本ステップは、抽出ステップにより抽出されたフレイル関連指標を下記式に代入して最大運動強度を求めるステップである。式は予めコンピュータの記憶媒体に記憶されており、コンピュータに当該式の所定の箇所に所定のフレイル関連指標を代入するように指示する。
以下、用いられる式について説明する。本発明において用いられる式１は以下の式である。
式１：定数a＋係数ｂ×握力＋係数ｃ×Ｘ＋係数ｄ×ＢＭＩ＋係数ｅ×年齢（単位ｗａｔｔ）
式中、定数a及び係数ｂ～ｅは、それぞれＸとして何を採用するか、更には他のフレイル関連指標を加味するか否かで変動するが、定数aは好ましくは２０～１００であり、係数ｂは好ましくは１～２であり、係数ｃは、Ｘが通常歩行速度の場合好ましくは３０～４０であり、俊敏性の場合好ましくは１～２であり、係数ｄは好ましくは１～２であり、係数ｅは好ましくは０．５～１．５である。
具体的には、下記式１又は式２が挙げられる
式１：２０．６＋１．５×握力（ｋｇ）＋３６．３×通常歩行速度（ｍ／秒）＋１．７×ＢＭＩ（ｋｇ／ｍ2）-０．７×年齢
式２： ８８．３＋１．５＊握力-１．５ *俊敏性（秒）+１．５*ＢＭＩ-０．９*年齢
また、これらのフレイル関連指標以外に他のフレイル関連指標を加えることも可能である。他のフレイル関連指標としては、心不全、Ｊ-ＣＨＳ点数、体重減少等を挙げることができる。これらを用いる場合の係数は、心不全の係数ｆは、好ましくは１０～１５であり、Ｊ-ＣＨＳ点数の係数ｇは１～５であり、体重減少の係数ｈは５～１０であるのが好ましい。これらを加えた具体的な式としては、以下の式３～６が挙げられる。
式３： ４１．１＋１．５＊握力+３０．７*通常歩行速度+１．５*ＢＭＩ-０．８*年齢-１３．５*心不全（有１、無０）
式４：９５．５＋１．５＊握力-１．３ *俊敏性+１．３*ＢＭＩ-０．９*年齢-１３．５*心不全（有１、無０）
式５：予測式＝８８．１＋１．４＊握力-１．７ *俊敏性+１．５*ＢＭＩ-０．８*年齢-２．５*J-CHS点数
式６：予測式＝４３．８＋１．６＊握力+３１．１*通常歩行速度+１．２*ＢＭＩ-０．８*年齢-１４．４*心不全（有１、無０）-６．６*体重減少（有１、無０）
なお、上述のフレイル関連指標はそれぞれ以下のようにして測定することができ、上述の事前準備ステップにて入力される。
握力：通常使用されている握力計にて測定
俊敏性：Ｔｉｍｅｄ ｕｐ ａｎｄ ｇｏ ｔｅｓｔにより測定した。
通常歩行速度：５ｍを通常の歩行と同様に歩いてもらい、その際にかかる時間を測定した。
ＢＭＩ：体重／身長２により求めた
心不全：過去の既往症歴において心不全があるかないか（ある場合は１、ない場合は０とする）
体重減少：過去６月以内に２～３ｋｇ以上の体重減少があるか否か（ある場合には１、ない場合には０）
Ｊ-ＣＨＳ（日本版Cardiovascular Health Study）点数：下記表に示す５つの項目について表に示すケースに該当する場合を１点、該当しなければ０点とし、合計の点数をＪ-ＣＨＳ点数とした。
【表1】
【0015】
〔判別ステップ３〕
本ステップは、得られた最大運動強度が所定の閾値以上か否かを判別して、対象者の運動の可否を判別するステップである。
本ステップでは下記の指示をコンピュータに出して、実行させる。すなわち、上記各式により算出された値をそれぞれの被験者毎にデータベースに格納する（上記事前準備ステップと同じ）。
ついで、データベースに格納されている多数の被験者の運動可否の情報と最大運動強度情報に基づく統計解析（Receiver Operating Characteristic：ＲＯＣ解析）により算出されたカットオフ値を上記閾値とする。それにより、このカットオフ値よりも、運動可否を判定したい被験者に関する上記最大運動強度算出ステップにより得られた最大運動強度が高い場合を運動可と判別し、カットオフ値よりも低い場合を運動不可と判別する。
判別した結果は、上述の出力手段により表示又は印刷するようにコンピュータに指示する。
運動可否を判別する判別ステップにおけるカットオフ値や精度（Area Under Curve：ＡＵＣ、感度、特異度）は用いる式によって異なり、また、データの蓄積により変動するものである。
具体的には、１８０人余りのデータにより式を作成し、１７０人余りのデータによって妥当性を確認した結果、式１の場合、ＡＵＣ（Area Under Curve）：0.870、カットオフ値65.1Watt、感度0.832、特異度0.761である。
式２の場合、カットオフ値65.9Watt、ＡＵＣ 0.851、感度0.802、特異度0.803である。
式３の場合、カットオフ値67.0Watt、ＡＵＣ 0.887、感度0.812、特異度0.775である。
式４の場合、カットオフ値68.9Watt、ＡＵＣ 0.867、感度0.822、特異度0.775である。
式５の場合、カットオフ値66.1Watt、ＡＵＣ 0.861、感度0.802、特異度0.789である。
式６の場合、カットオフ値64.1Watt、ＡＵＣ 0.878、感度0.792、特異度0.789である。
本ステップは、得られた最大運動強度が所定の閾値以上か否かを判別して、対象者の運動の可否を判別するステップである。
本ステップでは下記の指示をコンピュータに出して、実行させる。すなわち、上記各式により算出された値をそれぞれの被験者毎にデータベースに格納する（上記事前準備ステップと同じ）。
ついで、データベースに格納されている多数の被験者の運動可否の情報と最大運動強度情報に基づく統計解析（Receiver Operating Characteristic：ＲＯＣ解析）により算出されたカットオフ値を上記閾値とする。それにより、このカットオフ値よりも、運動可否を判定したい被験者に関する上記最大運動強度算出ステップにより得られた最大運動強度が高い場合を運動可と判別し、カットオフ値よりも低い場合を運動不可と判別する。
判別した結果は、上述の出力手段により表示又は印刷するようにコンピュータに指示する。
運動可否を判別する判別ステップにおけるカットオフ値や精度（Area Under Curve：ＡＵＣ、感度、特異度）は用いる式によって異なり、また、データの蓄積により変動するものである。
具体的には、１８０人余りのデータにより式を作成し、１７０人余りのデータによって妥当性を確認した結果、式１の場合、ＡＵＣ（Area Under Curve）：0.870、カットオフ値65.1Watt、感度0.832、特異度0.761である。
式２の場合、カットオフ値65.9Watt、ＡＵＣ 0.851、感度0.802、特異度0.803である。
式３の場合、カットオフ値67.0Watt、ＡＵＣ 0.887、感度0.812、特異度0.775である。
式４の場合、カットオフ値68.9Watt、ＡＵＣ 0.867、感度0.822、特異度0.775である。
式５の場合、カットオフ値66.1Watt、ＡＵＣ 0.861、感度0.802、特異度0.789である。
式６の場合、カットオフ値64.1Watt、ＡＵＣ 0.878、感度0.792、特異度0.789である。
【0016】
〔至適運動強度算出ステップ４〕
本発明においては、上述の各ステップの他に運動が可能である被験者の至適運動強度の処方を提供する至適運動強度算出ステップを実行することができる。
すなわち、上記判別ステップにより運動可と判別された被験者に対して、上記式１により得られ値を用いて、各被験者の至適運動処方を求める至適運動処方ステップを行う。
この処方ステップにおいては、以下の式２に上記の式１で得られた最大運動強度を代入し、得られた値（ワット）を被験者毎の下限（×０．４の値）及び上限（×０．６の値）の至適運動強度（当該被験者に適した運動強度であって、×０．４～×０．６の範囲で得られる）とする至適運動強度の処方として、出力手段により出力するようにコンピュータに指示する。
式２：至適運動強度＝最大運動強度×（０．４～０．６）-１５（ワット）
本発明においては、上述の各ステップの他に運動が可能である被験者の至適運動強度の処方を提供する至適運動強度算出ステップを実行することができる。
すなわち、上記判別ステップにより運動可と判別された被験者に対して、上記式１により得られ値を用いて、各被験者の至適運動処方を求める至適運動処方ステップを行う。
この処方ステップにおいては、以下の式２に上記の式１で得られた最大運動強度を代入し、得られた値（ワット）を被験者毎の下限（×０．４の値）及び上限（×０．６の値）の至適運動強度（当該被験者に適した運動強度であって、×０．４～×０．６の範囲で得られる）とする至適運動強度の処方として、出力手段により出力するようにコンピュータに指示する。
式２：至適運動強度＝最大運動強度×（０．４～０．６）-１５（ワット）
【0017】
〔システム〕
本実施形態の運動可否判別システムは、上述の本実施形態のプログラムが記憶媒体に格納されてなるコンピュータからなり、
コンピュータの記憶媒体に被験者に関する情報を入力し、データベースを構築するデータベース構築手段、
運動可否を判別したい被験者に関する最大運動強度を算出する最大運動強度算出手段、
得られた最大運動強度を用いて運動可否を判別する判別手段、運動が可能と判別された被検者における至適運動強度を算出された最大運動強度を用いて算出する至適運動強度算出手段
を具備する。
それぞれの手段は、いずれもコンピュータとコンピュータの記憶媒体に格納された上記のプログラムとにより構成されている。具体的には、データベース構築手段は、もっぱらコンピュータの記憶媒体と入力手段とにより構成され、これらが上記事前準備ステップＳ０の指示を受けて、このステップの上述の内容を実行することで所望の作用を行う。
最大運動強度算出手段は、もっぱらコンピュータの記憶媒体とＣＰＵとにより構成され、これらが上記運動強度算出ステップＳ２の指示を受けて、このステップの上述の内容を実行することで所望の作用を行う。
判別手段は、もっぱらコンピュータの記憶媒体とＣＰＵと出力手段とにより構成され、これらが上記判別ステップＳ３の指示を受けて、このステップの上述の内容を実行することで所望の作用を行う。
至適運動強度算出手段も同様に、もっぱらコンピュータの記憶媒体とＣＰＵとにより構成され、これらが上記ステップＳ３において運動可能と判別されたものを抽出の上、至適運動強度算出ステップＳ４の指示を受けて、このステップの上述の内容を実行することで所望の作用を行う。
本実施形態の運動可否判別システムは、上述の本実施形態のプログラムが記憶媒体に格納されてなるコンピュータからなり、
コンピュータの記憶媒体に被験者に関する情報を入力し、データベースを構築するデータベース構築手段、
運動可否を判別したい被験者に関する最大運動強度を算出する最大運動強度算出手段、
得られた最大運動強度を用いて運動可否を判別する判別手段、運動が可能と判別された被検者における至適運動強度を算出された最大運動強度を用いて算出する至適運動強度算出手段
を具備する。
それぞれの手段は、いずれもコンピュータとコンピュータの記憶媒体に格納された上記のプログラムとにより構成されている。具体的には、データベース構築手段は、もっぱらコンピュータの記憶媒体と入力手段とにより構成され、これらが上記事前準備ステップＳ０の指示を受けて、このステップの上述の内容を実行することで所望の作用を行う。
最大運動強度算出手段は、もっぱらコンピュータの記憶媒体とＣＰＵとにより構成され、これらが上記運動強度算出ステップＳ２の指示を受けて、このステップの上述の内容を実行することで所望の作用を行う。
判別手段は、もっぱらコンピュータの記憶媒体とＣＰＵと出力手段とにより構成され、これらが上記判別ステップＳ３の指示を受けて、このステップの上述の内容を実行することで所望の作用を行う。
至適運動強度算出手段も同様に、もっぱらコンピュータの記憶媒体とＣＰＵとにより構成され、これらが上記ステップＳ３において運動可能と判別されたものを抽出の上、至適運動強度算出ステップＳ４の指示を受けて、このステップの上述の内容を実行することで所望の作用を行う。
【0018】
〔使用例（運動可否判定方法）〕
本実施形態のプログラム及び当該プログラムが格納されたコンピュータからなるシステムを用いて、本実施形態の運動可否判定方法を実施することができる。
すなわち、事前にデータベースを構築する構築ステップと、被験者にフレイル関連指標を得るための測定を行う測定ステップと、測定により得られた結果をコンピュータに入力する入力ステップと、測定により得られた結果を式１に代入して最大運動強度を求める運動強度算出ステップと、最大運動強度を用いて運動の可否を判別する判別ステップと、算出された最大運動強度を用いて至適運動強度を算出する至適運動強度算出ステップとを行うことにより実施できる。
この際、構築ステップは、事前準備ステップＳ０を実行することで実施できる。また、測定ステップは、実際に被験者に握力などフレイル関連指標を得るための上述の各測定を行うことで実施できる。
入力ステップは、測定ステップで得られた情報をコンピュータに入力すること、すなわち事前準備ステップＳ０を実行することで実施できる。代入ステップは、入力されたフレイル関連指標を被験者別に抽出すること、すなわち抽出ステップＳ１と、抽出されたフレイル関連指標を上記式に代入して最大運動強度を求めること、すなわち運動強度算出ステップＳ２を実行することにより実施できる。
そして、判別ステップは、式１－６のいずれかの式により算出された最大運動強度の値を用いて、式１－６それぞれに設定されたカットオフ値（閾値）よりも高いか低いかを確認して運動の可否を判別する、すなわち、判別ステップＳ３を実行することにより実施できる。
そして、本実施形態の運動可否判定方法を実施することにより、上述のプログラム及びシステムを実施することとなり、特に高齢者（被験者）における運動の可否を、正確に且つ迅速に判別し、適宜最適な指導を高齢者に対して行うことができる。更に、運動可の場合には、算出された最大運動強度を用いて至適運動強度を算出する至適運動強度算出ステップＳ４を実行することができる。これにより、運動プログラムを適切で効果的な運動負荷量の下限と上限の範囲設定にて安全に実施することができ、運動不可の場合には、サウナプログラムなど運動代替プログラムを指導することができる。
本実施形態のプログラム及び当該プログラムが格納されたコンピュータからなるシステムを用いて、本実施形態の運動可否判定方法を実施することができる。
すなわち、事前にデータベースを構築する構築ステップと、被験者にフレイル関連指標を得るための測定を行う測定ステップと、測定により得られた結果をコンピュータに入力する入力ステップと、測定により得られた結果を式１に代入して最大運動強度を求める運動強度算出ステップと、最大運動強度を用いて運動の可否を判別する判別ステップと、算出された最大運動強度を用いて至適運動強度を算出する至適運動強度算出ステップとを行うことにより実施できる。
この際、構築ステップは、事前準備ステップＳ０を実行することで実施できる。また、測定ステップは、実際に被験者に握力などフレイル関連指標を得るための上述の各測定を行うことで実施できる。
入力ステップは、測定ステップで得られた情報をコンピュータに入力すること、すなわち事前準備ステップＳ０を実行することで実施できる。代入ステップは、入力されたフレイル関連指標を被験者別に抽出すること、すなわち抽出ステップＳ１と、抽出されたフレイル関連指標を上記式に代入して最大運動強度を求めること、すなわち運動強度算出ステップＳ２を実行することにより実施できる。
そして、判別ステップは、式１－６のいずれかの式により算出された最大運動強度の値を用いて、式１－６それぞれに設定されたカットオフ値（閾値）よりも高いか低いかを確認して運動の可否を判別する、すなわち、判別ステップＳ３を実行することにより実施できる。
そして、本実施形態の運動可否判定方法を実施することにより、上述のプログラム及びシステムを実施することとなり、特に高齢者（被験者）における運動の可否を、正確に且つ迅速に判別し、適宜最適な指導を高齢者に対して行うことができる。更に、運動可の場合には、算出された最大運動強度を用いて至適運動強度を算出する至適運動強度算出ステップＳ４を実行することができる。これにより、運動プログラムを適切で効果的な運動負荷量の下限と上限の範囲設定にて安全に実施することができ、運動不可の場合には、サウナプログラムなど運動代替プログラムを指導することができる。
【0019】
なお、本発明は上述の実施形態に何ら制限されるものではなく、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で種々変更可能である。
例えば、上述の実施形態においては、単独稼働しているコンピュータを例示して説明したが、データベースをサーバーに格納し、適宜上記プログラムが格納されたコンピュータ（いわゆるタブレットやスマートホン等の携帯端末を含む）から当該サーバーにアクセスして、判別を行うように構成することもできる。すなわち、上記コンピュータ又はサーバーは複数台により構成されていても良い。またこの場合、データベースのデータを随時更新することが可能である。
例えば、上述の実施形態においては、単独稼働しているコンピュータを例示して説明したが、データベースをサーバーに格納し、適宜上記プログラムが格納されたコンピュータ（いわゆるタブレットやスマートホン等の携帯端末を含む）から当該サーバーにアクセスして、判別を行うように構成することもできる。すなわち、上記コンピュータ又はサーバーは複数台により構成されていても良い。またこの場合、データベースのデータを随時更新することが可能である。
【図1】
【図2】
