若年成人期の血圧上昇は、心血管疾患発症・死亡のリスクとなる。したがって、若年成人期の血圧上昇を早期に予見し、早い段階で生活習慣の改善を促すことができれば、心血管疾患の予防につながる。しかし、小児期の包括的な健康・医療情報から、将来の血圧上昇の予測を試みた検討は、世界的にもわずかしかない。そこで、本研究では、慶應義塾の一貫教育という特色を活かした縦断的な健康情報を利用し、中学生時の健康診断データから、大学生時の血圧を予測できるか検討を行った。2008-2009年度に慶應義塾一貫教育校で健康診断を受けた1197名の健康な日本人中学生（12-13歳）を後向きコホート研究にエントリーし、平均8.6年間フォローした。小児期の予測変数として、体重，BMI，収縮期血圧，白血球数，赤血球数，ヘモグロビン，ヘマトクリット，血小板数，血清尿酸値，総コレステロール，LDLコレステロール，HDLコレステロールを採用した。主要評価項目は、大学生（18-22歳）時の血圧高値（収縮期血圧 120 mmHg以上、または拡張期血圧 80 mmHg以上と定義）とした。最終解析対象1129名は、ベースラインの年齢中央値が12.6歳［標準偏差0.3歳］、310名（27.5%）が女性であった。フォローアップ時に血圧高値を呈した者は、男性42.2%、女性7.7%であった。男性では、血圧高値者で、正常血圧者と比較して、小児期の体重，BMI，収縮期血圧，赤血球数，ヘモグロビン，ヘマトクリット，血清尿酸値が高かった。女性の血圧高値者では、体重，収縮期血圧，血清尿酸値が高かった。ロジスティック回帰分析では、男性で、体重，収縮期血圧，ヘマトクリット，血清尿酸値で構成される予測モデル（AUC 0.654 [95% CI, 0.616-0.692]）、女性で、体重，収縮期血圧，血清尿酸値で構成されるモデル（AUC 0.696 [95% CI, 0.583-0.810]）が採用された。結論として、小児期の包括的な健康情報が若年成人期の血圧高値を予測しうる可能性が示唆された。
The early intervention to high blood pressure (BP) at young adulthood is a promising approach for the prevention of future cardiovascular diseases. We aimed to examine the predictive ability of childhood health information for the incidence of young-adult high BP. 1197 Healthy Japanese participants aged 12 to 13 years, attending an annual medical checkup at 2008 to 2009 were eligible in the retrospective cohort study. Participants were observed for average 8.6 years. Childhood predictive variables included body weight, body mass index, systolic BP, white blood cell, red blood cell, hemoglobin, hematocrit, platelet, uric acid, total cholesterol, high density lipoprotein cholesterol, and low density lipoprotein cholesterol. Main Outcome was high BP defined as systolic BP of ≥120 mmHg and/or diastolic BP of ≥80 mmHg in young adults aged 18 to 22 years. The final analysis set included 1129 participants (mean [SD] age 12.6 [0.3] years at baseline; 310 women [27.5%]). At the follow-up, prevalence of high BP category was 42.2% in men and 7.7% in women. Male participants with high BP at the follow-up had childhood baseline characteristics including higher body weight, body mass index, systolic BP, red blood cells, hemoglobin, hematocrit, and uric acid compared to normotensive participants. Female high BP young adults also had higher body weight, systolic BP, and uric acid at baseline. Multivariable logistic regression analysis revealed that model including body weight, systolic BP, hematocrit, and uric acid had the highest prediction power (AUC 0.654 [95% CI, 0.616-0.692]) in men and model including body weight, systolic BP, and uric acid had the highest prediction power (AUC 0.696 [95% CI, 0.583-0.810]) in women.In conclusion, childhood health information obtained from medical checkup had the potential to predict high BP in young adults.