ウェアラブルデバイスによって判定されたフレイルが、入院・死亡リスクの予測に役立つ可能性~UK Biobank studyの結果から~

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2025-09-02 国立長寿医療研究センター

国立長寿医療研究センターとオーストラリアNeuroscience Research Australiaの研究チームは、UK Biobank study参加者約1万人のデータを解析し、手首装着型ウェアラブルデバイスによるフレイル判定が、中高年の入院・死亡リスク予測に有効であることを示した。研究では、加速度計から得られる歩数・最大歩行速度・歩行安定性・腕の動作といった歩行パラメータからフレイルを評価し、従来の質問票や体力測定に基づく評価と比較。結果として、ウェアラブルでフレイルと判定された人は入院・死亡リスクが有意に高く、その予測精度は従来法に劣らなかった。スマートウォッチなど日常的に利用されるデバイスを用いれば、在宅でもフレイルを継続的にモニタリングでき、早期介入による健康寿命延伸が期待される。本成果は学術誌 Age and Ageing に掲載された。

ウェアラブルデバイスによって判定されたフレイルが、入院・死亡リスクの予測に役立つ可能性~UK Biobank studyの結果から~

<関連情報>

手首装着型デバイスによる虚弱度評価が中高齢者の入院・死亡を予測:英国バイオバンク研究 Frailty assessed by a wrist-worn device can predict hospitalisation and mortality in middle-aged and older adults: a UK Biobank study

Yosuke Osuka , Lloyd L Y Chan , Matthew Brodie , Yoshiro Okubo , Stephen R Lord
Age and Ageing  Published:01 August 2025
DOI:https://doi.org/10.1093/ageing/afaf210

Abstract

Background

Digital gait biomarkers (DGBs) from wrist-worn devices may offer a simple, convenient method for assessing frailty; however, their clinical validity has not been sufficiently verified. This study aimed to determine whether frailty assessed using DGBs is not inferior to the Fried frailty phenotype for predicting hospitalisation and mortality.

Methods

This longitudinal study included 10 156 adults (aged 43–81 years) with complete Fried frailty phenotype and DGB data from the UK Biobank. DGBs were extracted using validated algorithms on raw data from wrist-worn accelerometers over 7 days. DGB frailty was derived from DGBs and the Fried frailty phenotype.

Results

First hospitalisations and deaths were followed for 4.4 ± 2.7 and 7.2 ± 0.7 years, respectively. In these periods, 6148 (60.5%) were hospitalised (44 277 person-years follow-up) and 270 (2.7%) died (73 312 person-years follow-up). Cox proportional hazards models, adjusting for confounders, showed that both Fried and DGB frailties were predictive of hospitalisation (hazard ratios and 95% confidence intervals [CIs]: 1.29 [1.13–1.47] versus 1.33 [1.17–1.52]) and mortality (1.63 [1.01–2.62] versus 1.77 [1.14–2.74]). The mean differences (DGB frailtyFried frailty) and 95% CIs in Harrell’s C-index for hospitalisation and mortality were 0.000 [-0.002 to 0.001] and 0.002 [-0.004 to 0.009], respectively, with the lower limit of the 95% CIs exceeding the prespecified noninferiority margin (-0.1).

Conclusion

DGB-derived frailty predicted hospitalisation and mortality and was not inferior to the Fried frailty phenotype. These findings support the clinical validity and potential utility of wearable devices in the assessment of frailty in clinical practice.

医療・健康
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