TUG（Timed Up and Go）は、「かよいの場」（地域の集いの場）に6ヶ月間継続参加した後のキホンチェックリストの変化を予測する

Timed Up and Go (TUG) Predicts Changes in the Kihon Checklist After Six Months of Continuous Participation in "Kayoinoba" (Community Gathering Places).

抄録

はじめに:

本研究は、ある地方都市において、6ヵ月間にわたり地域に根ざした集いの場に参加した高齢者の虚弱を予測することを目的とした。 方法合計257名の高齢者が本研究に参加した。生活機能の評価にはキホンチェックリスト（KCL）を用いた。KCLは25項目からなり、各項目は0点または1点として採点され、合計点は0点から25点の範囲となる。点数が高いほど要介護のリスクが高いことを示す。項目は身体機能、栄養状態、口腔機能、社会参加、認知機能、抑うつ気分の6つの領域をカバーしている。運動機能評価には、TUG（Timed Up and Go）テスト、片足立ちテスト、30秒椅子立ち（CS-30）テストが用いられた。

INTRODUCTION: This study aimed to predict frailty in older adults participating in community-based gatherings in a local city over a six-month period.　 Methods: In total, 257 older community members participated in this study. The Kihon Checklist (KCL) was used to assess life function. The KCL consists of 25 items, each scored as 0 or 1 point, resulting in a total score ranging from 0 to 25. Higher scores indicate a greater risk of requiring long-term care. The items cover six domains: physical function, nutritional status, oral function, social engagement, cognitive function, and depressive mood. For motor function assessment, the Timed Up and Go (TUG), one-leg standing, and 30-second chair-stand (CS-30) tests were used.

結果:

重回帰分析を用いて、年齢、性別、運動機能が6ヵ月後のKCLに及ぼす影響を検討した。回帰式は以下のように設定された：モデルは、中等度から強度の予測精度を示した（修正R² = 0.53、二乗平均平方根誤差（RMSE） = 1.74、平均絶対誤差（MAE） = 1.34）。

RESULTS: Multiple regression analysis was used to investigate the effects of age, gender, and motor function on the KCL after six months. The regression formula was set as: KCL after six months (points) = first TUG (seconds) * 0.29 + first KCL (points) * 0.67 - 0.99. The model demonstrated moderate to strong predictive accuracy (adjusted R² = 0.53, root mean squared error (RMSE) = 1.74, mean absolute error (MAE) = 1.34).

結論:

我々の結果は、TUGが、地方都市における地域ベースの集まりに参加し、我々のプログラムを実施し、KCLを改善する高齢者の指標として役立つ可能性があることを示した。

CONCLUSION: Our results showed that TUG could serve as an indicator for older adults participating in community-based gatherings in a local city, implementing our program, and improving the KCL.