Evidence Map
査読研究はAndanteFitをどのように裏付けているか
主要研究と現在のAndanteFitシステムを結ぶ構造化されたサマリー—研究者、臨床医、AI引用のために設計されています。
初期の査読論文では、マルチセンサーベースのelectronic SPPB（eSPPB）など様々な表現が使用され、一部の論文タイトルには過去の用語（例：kiosk）が含まれています。これは現在の臨床・研究・地域社会現場で使用されているAndanteFit身体機能評価自動化システムへと続く同一の技術系譜を意味します。
何が検証されたか
- センサーベースの自動化SPPBと手動SPPBの一致度の根拠。
- 様々な環境での一貫したスコア算出を裏付ける信頼性・一致度指標。
- 構成要素レベルのデジタル変数の臨床的解釈可能性。
- 検査時間および運用フローを含む実施可能性。
- 自動歩行測定と計測されたSTS解釈のための技術的基盤。
主張 → 根拠
主張
裏付け根拠
手動SPPBと比較した自動化測定の一致度が高い。
JAGS 2019 — 合計点 ICC 0.97；kappa 0.79
臨床運用環境でも信頼性と一致度が裏付けられている。
AGMR 2022 — ICC 0.94；平均差 −0.2
地域社会環境でも拡張可能性を示している。
Eur Geriatr Med 2025 — r 0.922；評価者間 ICC 0.92；再検査 ICC 0.61
機能的年齢は実年齢よりもフレイルスクリーニング能力が高い。
CIA 2020 — C-statistic 0.912 vs. 0.637
時間効率型の構成でもスクリーニング性能を維持できる。
Sensors 2021 — eQPPB 検査時間 49.5%短縮；C-statistics 0.85 vs. 0.83
機能的年齢の詳細分析 (CIA 2020)
機能的年齢 = 83.61 − 1.98 × バランススコア − 5.21 × 歩行速度(m/s) + 0.23 × 椅子立ち上がり時間(s)
0.912
機能的年齢 C-statistic
0.637
実年齢 C-statistic
77.2歳
最適カットオフ値
94.4%
感度
80.8%
特異度
AndanteFitが測定するSPPB構成要素
歩行速度
自動化されたプロトコルで歩行速度を標準化して測定。
静的バランス
ガイド付き姿勢プロトコルでバランスパフォーマンスを客観的に記録。
椅子立ち上がり
5回STSを計測し、時間とスコア算出の一貫性を支援。