介護予防事業C型 KCL層別化解析ツール
使い方ガイド

介護予防事業C型（短期集中予防サービス）の参加者データに対し、基本チェックリスト(KCL)得点を用いたセグメント回帰を行い、身体機能改善が期待できる群と期待できない群の境界点（breakpoint）を自動的に同定します。

学会発表でそのまま使えるSVG形式の図7点・表3点・テキストレポート1点を一括出力します。

コマンドプロンプト（またはターミナル）で以下を実行：

py -m pip install piecewise-regression japanize-matplotlib scipy pandas numpy matplotlib

※ py はWindows環境のPythonランチャーです。Mac/Linuxの場合は python3 に読み替えてください。

care_prevention_c_analysis.py を開き、以下の行を実データのパスに変更：

# 100行目付近
DATA_PATH = r"C:\Users\kawag\work\analysis\care_prevention_c_data.csv"
# ↑ ここをあなたのCSVファイルのパスに変更

# コマンドプロンプトで実行
cd C:\Users\kawag\work
py analysis\care_prevention_c_analysis.py

実行時間: n=100で約10〜20秒程度

analysis\output\ フォルダに全ファイルが出力されます。

PowerPointに貼り付ける場合

「挿入」→「画像」→ SVGファイルを選択。PowerPoint 2019以降はSVGをネイティブサポートしています。拡大してもぼやけません。

SVG非対応環境の場合は、同時出力されるPNG（300dpi）をご使用ください。

Illustratorで編集する場合

SVGは svg.fonttype = 'none' で出力しているため、テキストがそのまま編集可能です。フォント・色・位置を自由に調整できます。

印刷・PDF用

SVGはベクター形式のため、どのサイズに拡大しても画質が劣化しません。A0ポスターにもそのまま使用可能です。

「piecewise-regression がインストールされていません」

py -m pip install piecewise-regression

日本語が文字化けする

japanize-matplotlib がインストールされていない場合、MS Gothicにフォールバックします。以下を実行：

py -m pip install japanize-matplotlib

「必須列が不足しています」エラー

CSVの列名が仕様と一致しているか確認してください。Excelで保存した際にBOMが付いたり列名にスペースが入ることがあります。

# CSVの先頭行を確認
id,age,sex,kcl_total,tug_pre,tug_post
# ↑ スペースや全角文字が混入していないこと

「Breakpointの推定に失敗」

KCL得点の分布に偏りがある（ほぼ全員が同じ得点帯）場合に発生します。データ数が20件未満の場合もスキップされます。この場合、デフォルト値（10点）で2群比較が行われます。

Breakpointの信頼区間が広すぎる

n=100前後では信頼区間がやや広くなることがあります。これは統計的に正常です。学会発表では「探索的知見」として報告し、今後のサンプルサイズ拡大の必要性に言及してください。

【方法】セグメント回帰（Muggeo, 2003）を用いて、基本チェックリスト（KCL）総合得点と身体機能改善量の関係におけるbreakpoint（変化点）を推定した。Breakpointの存在についてはDavies検定で検証し、95%信頼区間をブートストラップ法で算出した。Breakpointで分割した2群間の比較にはMann-Whitney U検定を使用し、効果量はCohen's dで算出した。解析にはPython 3.14 piecewise-regression 1.5.0を使用した。有意水準はp<0.05とした。