文献情報
文献番号
202408031A
報告書区分
総括
研究課題名
睡眠時間・睡眠休養感の確保に影響する就寝環境・生活習慣の客観的評価手法および適切な睡眠取得のための介入・環境整備法の開発
研究課題名（英字）
-
課題番号
24FA1001
研究年度
令和6(2024)年度
研究代表者(所属機関)
栗山 健一(国立研究開発法人 国立精神・神経医療研究センター 精神保健研究所 睡眠・覚醒障害研究部)
研究分担者(所属機関)
- 吉池 卓也(国立精神・神経医療研究センター 精神保健研究所 睡眠・覚醒障害研究部)
- 大庭 真梨（斉藤 真梨）(国立精神・神経医療研究センター)
- 兼板 佳孝(日本大学 医学部 社会医学系公衆衛生学分野)
- 鈴木 正泰(日本大学医学部 精神医学系精神医学分野)
- 井谷 修(日本大学医学部 社会医学系公衆衛生学分野)
- 尾崎 章子(東北大学大学院医学系研究科 保健学専攻 老年・在宅看護学分野)
- 田中 克俊(北里大学大学院医療系研究科)
- 佐伯 圭吾(奈良県立医科大学 医学部 疫学・予防医学講座)
- 三島 和夫(国立大学法人秋田大学 大学院医学系研究科医学専攻 病態制御医学系 精神科学講座)
- 竹島 正浩(秋田大学大学院医学系研究科 精神科学講座)
- 角谷 寛(滋賀医科大学 精神医学講座)
- 岡田 清夏（有竹 清夏）(公立大学法人埼玉県立大学 保健医療福祉学部)
- 駒田 陽子(東京工業大学 リベラルアーツ研究教育院)
- 志村 哲祥(東京医科大学 精神医学分野)
- 上田 泰己(東京大学 大学院医学系研究科)
- 橋本 英樹(株式会社プロアシスト R&D企画部)
研究区分
厚生労働科学研究費補助金 疾病・障害対策研究分野 循環器疾患・糖尿病等生活習慣病対策総合研究
研究開始年度
令和6(2024)年度
研究終了予定年度
令和8(2026)年度
研究費
7,700,000円
研究者交替、所属機関変更
-
研究報告書（概要版）
研究目的
前事業（厚生労働科学研究・21FA1002）において、睡眠チェックシートおよびアドバイスシートを統括した機能を備えるデジタルアプリの基盤となるAPI（Application Programming Interface）を開発したが、これをさらに発展させ、これを用いた睡眠評価・フィードバックシステムの有用性・実効性を評価する計画を立案した。
APIを用いた睡眠管理の有用性を検証するために、主に勤労世代の成人を対象とした縦断介入試験を計画した。この実証研究では、心身の健康指標やプレゼンティーズムをエンドポイントとし、適切な睡眠時間および睡眠の質（睡眠休養感等）の確保による上記エンドポイントへの影響度を評価するとともに、職域で実施する健康診断およびストレスチェックの結果を用いた健康増進への寄与度も評価する。さらに、睡眠環境・生活習慣、嗜好品の摂取等の変化（改善）による影響のみならず、ウェアラブルデバイスを用いた睡眠評価の有用性の評価も併せて実施する方針とした。
さらに、「健康づくりのための睡眠ガイド2023」を国際的に周知するために、立案に関与した研究分担者を中心に、上記ガイドの英語版作成に取り組むこととした。
APIを用いた睡眠管理の有用性を検証するために、主に勤労世代の成人を対象とした縦断介入試験を計画した。この実証研究では、心身の健康指標やプレゼンティーズムをエンドポイントとし、適切な睡眠時間および睡眠の質（睡眠休養感等）の確保による上記エンドポイントへの影響度を評価するとともに、職域で実施する健康診断およびストレスチェックの結果を用いた健康増進への寄与度も評価する。さらに、睡眠環境・生活習慣、嗜好品の摂取等の変化（改善）による影響のみならず、ウェアラブルデバイスを用いた睡眠評価の有用性の評価も併せて実施する方針とした。
さらに、「健康づくりのための睡眠ガイド2023」を国際的に周知するために、立案に関与した研究分担者を中心に、上記ガイドの英語版作成に取り組むこととした。
研究方法
市販のウェアラブルデバイスを調査し、実証研究に用いるデバイスを選定する。スマートフォンおよびウェアラブルデバイスのメーカーが提供するサーバーを中継してクラウドデータベースに睡眠・生活習慣データを集約・保存する方式の検討を行う。
上記システムを用い、勤労世代の成人を対象とした、API・ウェアラブルデバイスの睡眠健康管理への有用性・実行性を評価する縦断介入試験を計画する。自治体・企業等の協力を得て、各団体の所属職員を対象に参加者を募集し、人口統計データ、職域の一般健康診断およびストレスチェックデータ（2024年度）、仕事のパフォーマンス（WLQ-SF-J）、健康関連QOL（SF-8-J）と睡眠・生活習慣および嗜好品の摂取状況、睡眠障害症候（健康日本21 睡眠チェックシート）、睡眠習慣改善に関する自己効力感を収集する。研究対象者を、乱数表を用いて以下の4群に割り付ける。①ウェアラブルデバイス（Fitbit）＆睡眠アプリ（API）使用、②睡眠アプリ（API）のみ使用、③ウェアラブルデバイス（Fitbit）のみ使用、④ウェアラブルデバイス・睡眠アプリいずれも使用しない（対照群）。研究対象者は自らの睡眠管理を、各群に割り振られた方法を用いて6か月間行う。ウェアラブルデバイスはFitbitアプリを用いて管理し、睡眠・覚醒パターンを心想計アプリを用いて自動記録する。対象者は睡眠アプリを介して、自身の睡眠・生活習慣等を1週間おきに記入する。さらに、全ての対象者の寝室に環境センサを設置し、温度、湿度、照度、気圧、騒音、振動等の寝室環境指標を継続的に計測する。約6か月後に再度、職域の一般健康診断およびストレスチェックデータ（2025年度）、仕事のパフォーマンス、健康関連QOL、睡眠・生活習慣等を評価する。
「健康づくりのための睡眠ガイド2023」の原版を忠実に反映するよう、研究代表者が翻訳作業を行った上で、ネイティブ英文校正業者に修正を依頼する。これを基に、各ガイド項目における原版の主担当者が確認・修正し、研究代表者が体裁を整えた上で、厚生労働省担当局に確認を依頼する。
上記システムを用い、勤労世代の成人を対象とした、API・ウェアラブルデバイスの睡眠健康管理への有用性・実行性を評価する縦断介入試験を計画する。自治体・企業等の協力を得て、各団体の所属職員を対象に参加者を募集し、人口統計データ、職域の一般健康診断およびストレスチェックデータ（2024年度）、仕事のパフォーマンス（WLQ-SF-J）、健康関連QOL（SF-8-J）と睡眠・生活習慣および嗜好品の摂取状況、睡眠障害症候（健康日本21 睡眠チェックシート）、睡眠習慣改善に関する自己効力感を収集する。研究対象者を、乱数表を用いて以下の4群に割り付ける。①ウェアラブルデバイス（Fitbit）＆睡眠アプリ（API）使用、②睡眠アプリ（API）のみ使用、③ウェアラブルデバイス（Fitbit）のみ使用、④ウェアラブルデバイス・睡眠アプリいずれも使用しない（対照群）。研究対象者は自らの睡眠管理を、各群に割り振られた方法を用いて6か月間行う。ウェアラブルデバイスはFitbitアプリを用いて管理し、睡眠・覚醒パターンを心想計アプリを用いて自動記録する。対象者は睡眠アプリを介して、自身の睡眠・生活習慣等を1週間おきに記入する。さらに、全ての対象者の寝室に環境センサを設置し、温度、湿度、照度、気圧、騒音、振動等の寝室環境指標を継続的に計測する。約6か月後に再度、職域の一般健康診断およびストレスチェックデータ（2025年度）、仕事のパフォーマンス、健康関連QOL、睡眠・生活習慣等を評価する。
「健康づくりのための睡眠ガイド2023」の原版を忠実に反映するよう、研究代表者が翻訳作業を行った上で、ネイティブ英文校正業者に修正を依頼する。これを基に、各ガイド項目における原版の主担当者が確認・修正し、研究代表者が体裁を整えた上で、厚生労働省担当局に確認を依頼する。
結果と考察
APIの改良とアプリ開発は完遂し、縦断介入試験を開始した。英語版「健康づくりのための睡眠ガイド2023」も現在作成を進めている。進捗は極めて順調である。
結論
次期健康日本21に向けた睡眠健康増進施策の発展を目指した、次世代のデジタル睡眠管理法の開発および有用性・実行性評価を進めている。本研究事業の成果を国際的に発信していくことで成熟度を高め、本邦の睡眠健康増進基盤の質の向上を目指す。
公開日・更新日
公開日
2026-01-26
更新日
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