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健康な日本人中学生（12-13歳）1197名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120mmHg以上、または拡張期血圧80mmHg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歳で、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 0.65）、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 0.70）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。
Early intervention to manage high blood pressure (BP) in young adulthood is a promising approach for the prevention of future cardiovascular diseases. We aimed to examine the ability of childhood health information to predict the incidence of young adults with high BP. This cohort study included baseline clinical data of Japanese individuals aged 12–13 years. A total of 1129 participants were followed up for an average of 8.6 years. We examined the association of childhood variables consisting of body weight, body mass index, systolic BP, white blood cell count, red blood cell count, hemoglobin, hematocrit, platelet count, uric acid, total cholesterol, high-density lipoprotein cholesterol, and low-density lipoprotein cholesterol with the development of high BP defined as ≥120/80 mmHg at 18–22 years old. At follow-up, the prevalence of high BP was 42.2% in men and 7.7% in women. Young men with high BP had childhood baseline characteristics that included higher body weight, body mass index, systolic BP, red blood cell count, hemoglobin, hematocrit, and uric acid than normotensive men. Young women with high BP had higher body weight, systolic BP, and uric acid at baseline. Multivariable logistic regression analysis revealed that a model including body weight, systolic BP, hematocrit, and uric acid had the highest predictive power (AUC 0.65 [95% CI, 0.62–0.69]) for men, and a model including body weight, systolic BP, and uric acid had the highest predictive power (AUC 0.70 [95% CI, 0.58–0.81]) for women. Comprehensive childhood health information contributes to the prediction of high BP in young adults.