FAST IMPLEMENTATION OF DIJKSTRA'S ALGORITHM FOR THE LARGE-SCALE SHORTEST PATH PROBLEM

Abstract

目的介護保険制度の二次予防事業の対象者把握には，25項目の基本チェックリストを用いてい る。しかし，基本チェックリストによる要介護認定の発生予測能を実地に検証した報告は少な い。本研究の目的は，基本チェックリストの各項目や各基準について，要介護認定の新規発生 に対する関連の程度とスクリーニングの精度を検証することである。 方法2006年12月に宮城県大崎市の65歳以上の全市民を対象に，基本チェックリストを含む自記式 質問紙を配布した。有効回答者のうち要介護認定の情報提供に同意し，基本チェックリストの 回答項目数が2 項目以上で，ベースライン時に要介護認定を受けていない者を1 年間追跡し， 死亡・転出した者を除外した14,636人を解析対象とした。解析には性・年齢の影響を補正する ために多重ロジスティック回帰分析を用い，基本チェックリストの各項目と二次予防事業の対 象者の選定に用いられる各分野の該当基準に該当した場合のそれぞれで，1 年間の新規要介護 認定発生のオッズ比と95信頼区間（95CI）を推定した。また各分野に関して，感度と特 異度を算出し，Receiver operating characteristic (ROC）分析を行った。 結果二次予防事業の対象者の選定基準に該当する者は5,560人（38.0），1年間の要介護認定発 生者は483人（3.3）であった。基本チェックリストの全項目が，要介護認定発生と有意に関 連した（オッズ比の範囲1.45～4.67）。全ての分野の該当基準も，要介護認定発生と有意に 関連した（オッズ比の範囲1.93～6.54）。そして「二次予防事業の対象者」の基準のオッズ 比（95CI）は3.80 (3.02–4.78）であった。各分野のうち，ROC曲線下面積が最も高かった のは「うつ予防・支援の5項目を除く20項目」であり，7 項目以上を該当基準にすると，「二 次予防事業の対象者」の基準を用いた場合に比べ，感度は変わらないが（7 項目以上を該当基 準にした場合77.0，「二次予防事業の対象者」の基準を用いた場合78.1），特異度は高かっ た（それぞれ75.6，63.4）。 結論基本チェックリストの各項目や各基準は，その後1 年間の要介護認定の新規発生の予測に有 用であった。しかし，項目や分野によって関連の強さや予測精度は異なり，基準値には改善の 余地があった。 Objective The ``Kihon Checklist'' (a frailty checklist), consisting of 25 items, is used for screening frail elderly, based on the Japanese long-term care insurance system. However, few reports have investi- gated predictive ability of incident long-term care insurance certiˆcation in the Kihon Checklist. The purpose of this study was to investigate inter-relationships and accuracy as a screening test of individ- ual items and criteria in the Kihon Checklist for incident long-term care insurance certiˆcation. Methods In December 2006, we distributed a questionnaire including the Kihon Checklist to individuals ol- der than 65 years living in Ohsaki City, Japan. Among the valid respondents, we followed those who gave informed consent to follow-up, had more than 1 item of response on the Kihon Checklist, and were not qualiˆed for long-term care insurance certiˆcation at the baseline. We further excluded in- dividuals who died or moved away in the one year follow-up, analyzing 14,636 elderly. The age- and sex-adjusted odds ratio (OR) and 95 conˆdence interval (95CI) for newly incident long-term care insurance certiˆcation were estimated by logistic regression analysis. Independent variables were each of the items and criteria in the Kihon Checklist used for screening of ``frail elderly''. In addition, we estimated the sensitivity and speciˆcity, and conducted receiver operating characteristic (ROC) analysis for each criteria domain. Results 5,560 (38.0) matched the criteria of ``frail elderly''. During the one year of follow-up, 483 (3.3) required newly incident long-term care insurance certiˆcation. All of the items in the Kihon Checklist were signiˆcantly associated with incident long-term care insurance certiˆcation (range of ORs: 1.45–4.67). In addition, all of the criteria also signiˆcantly predicted the risk of incident long- term care insurance certiˆcation (range of OR: 1.93–6.54). The OR (95CI) for ``frail elderly'' was 3.80 (3.02–4.78). Among the various domains, ``20 items other than ˆve related to prevention and support for depression'' had the largest area under the ROC curve. Conclusion All items and criteria used for screening frail elderly in the Kihon Checklist are useful for predicting the risk of incident long-term care insurance certiˆcation during a one-year period. However, the strength of the relation and accuracy for screening test were variable among items or domains, and criteria values could be improved.