利用机器学习方法探索影响工人养成锻炼习惯的因素

筑波大学的研究人员分析了接受特殊健康指导的中年工人的数据。特殊健康指导是日本卫生、劳动和福利部实施的一项革命性系统，旨在改善患有代谢综合征和可能有代谢综合征风险的个人的生活习惯。利用机器学习方法，他们探索了影响锻炼习惯养成的因素。结果显示，积极影响锻炼习惯养成的最关键因素是“基于跨理论模型的更高阶段的生活方式行为”。

　　

缺乏身体活动是继高血压、吸烟和高血糖之后的第四大死亡风险因素。因此，养成锻炼的习惯对保持和改善健康至关重要。在日本，提供了具体的健康指导，以支持改善生活习惯，包括锻炼习惯。为了制定更有效的健康指导，重要的是确定影响其有效性的因素（例如，目标人群的特点和生活方式）。在这项研究中，使用机器学习分析了接受特定健康指导的中年工人的数据，以探索与获得运动习惯相关的因素，并评估了每个因素的重要性。

研究人员对2017-2018年健康保险协会和其他组织通过健康项目获得的数据进行了二次分析。他们发现，与养成运动习惯相关的最关键因素是“改善生活方式的行为改变的较高阶段”，其次是“高水平的体育活动”和“高密度脂蛋白胆固醇水平在参考范围内”。相反，“每日饮酒量≥60 g”对运动习惯的养成有负面影响。

本研究揭示了在特定健康指导计划下接受动机健康指导的中年工人的特征和生活方式的相关因素与运动习惯的养成呈正相关。本研究结果可能有助于制定更有效的健康指导。

这项工作得到了日本医学研究与发展机构的支持（资助号21ek0210124h9903和JP23rea522107）。