介護予防事業C型 × 基本チェックリスト層別化
J-N法・セグメント回帰の先行研究調査と実施可能性

解析手法の妥当性検討｜2026-03-24 作成

1. 先行研究の有無

結論：基本CL得点でJ-N法・セグメント回帰を適用した介護予防研究は存在しない

検索範囲	結果
基本チェックリスト × J-N法	0件
基本チェックリスト × セグメント回帰	0件
介護予防事業 × J-N法で改善群/非改善群を同定	0件
高齢者介入研究 × J-N法（英語圏含む）	あり（介護予防事業以外）
C型事業 × 身体機能の前後比較（単純な平均比較）	数本あり

英語圏でのJ-N法適用例

英語圏では、J-N法を用いて「介入効果が有意になるベースラインの閾値」を同定した高齢者研究が存在します。

例：運動介入のRCTにおいて、収縮期血圧145mmHg以上の参加者でのみ介入効果が有意 → J-N法で「145mmHg」という閾値を同定。

しかし、日本の介護予防事業で基本CL得点をモデレータとしてJ-N法を適用した研究はゼロです。

既存のC型事業身体機能前後比較研究（参考）

論文	評価項目	基本CL	フレイル	解析手法
松尾 (2018)	握力・片脚立位・CS-30・5m歩行・TUG・LSA	なし	なし	前後比較
福田ら (2022)	握力・片脚立位・5m歩行・TUG	不明	なし	前後比較（3ヶ月 vs 6ヶ月）
田村ら (2019)	握力・CS-30・FRT・5m歩行・TUG・LSA	運動器項目のみ	なし	前後比較

いずれも「全体の平均値が改善した」を示すにとどまり、「誰に効いて誰に効かなかったか」の層別化解析は行われていない。

2. n≒100での実施可能性

セグメント回帰

実施可能

観点	評価
パラメータ数	少ない（breakpoint + 前後の傾き）
n=100での推定	breakpointの検出・推定が可能
信頼区間	やや広いが許容範囲
ツール	R `segmented`

注意：breakpointの両側に十分なデータ点が必要。基本CL得点の分布に極端な偏りがないことを事前確認。

J-N法

実施可能だが検出力に注意

観点	評価
統計的性質	重回帰の交互作用項に基づく
n=100での検出力	中〜大の効果量が必要（power≒0.5, f²=0.05時）
理想サンプル	n=200+（交互作用検出に主効果の約4倍）
ツール	R `jtools::johnson_neyman()`

注意：共変量を最小限に。探索的知見として報告する形が妥当。Type I error の膨張にFDR補正を適用。

3. n=100でのベスト解析戦略

【推奨アプローチ】セグメント回帰（第1選択） ├── 理由：パラメータ数が少なくn=100で十分実施可能 ├── 目的：基本CL得点の「何点を境に改善率が変わるか」の │ breakpointを推定 ├── ツール：R segmented / Python piecewise-regression └── 出力：「CL得点○点以上では改善が見込めない」という閾値 J-N法（補完的に使用） ├── 理由：交互作用の検出力がn=100だとやや低い ├── 目的：「介入効果が有意になるCL得点の範囲」を可視化 ├── ツール：R jtools::johnson_neyman() └── 注意：探索的知見として報告 → 信頼区間が広い可能性あり

4. この解析の新規性

要素	先行研究	本研究
C型事業の効果検証	前後比較（平均値の差）	breakpoint解析で「誰に効くか」を同定
基本CLの使い方	スクリーニング（入口の振り分け）	アウトカム予測因子として再利用
解析手法	対応のあるt検定、Wilcoxon	セグメント回帰 + J-N法
政策への示唆	「事業全体として効果あり」	「○点以上には追加支援が必要」

核心的な問い：「基本チェックリストは事業対象者の振り分けに使われているが、介入効果の予測にも使えるのではないか？」

この問いに答えるデータは、行政にとって極めて実用的です。「CL得点○点以上の人にはC型事業だけでは不十分で、追加支援（訪問型C、医療連携等）が必要」という政策提言に直結します。