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 記事一覧
2018年10月30日 [クリッピング] 人と比較して自分を評価する~猿並みです~
2018年10月21日 [クリッピング] 男がまともになっきた ?!
2018年10月16日 [クリッピング] 週に1,2回は魚が良いようです
2018年10月01日 [健康診断データ] 肥満(BMI)と血糖・血圧

人と比較して自分を評価する~猿並みです~ [クリッピング]

「日本人は人と比較して自分の立場を知りたがる。そういった我々日本人には向いている。」
私が、VisualHealth.Navi の[標準(化)値]を紹介するときによく使ったフレーズです。この[人と比較して自分を知る]と言った類は、お猿くんも同様なようです。

「隣の芝生が青く見えるのはサルも同じ!サルも他者の得るものが気になる 」と題された記事(プレスリリース)を拝見しました。
自分が得る報酬の価値が他人の得る報酬によって影響されることは日常的によくあることです。サルも自分の受ける報酬の情報そのものだけに注視しているのではなく、他者の受ける報酬情報も考慮した報酬の価値(主観的価値)判断をしていることが、サル自身の行動に現れているといいます。
なかなか面白く、分かり易く書かれたリリース記事ですので、そのまま部分抜粋をさせていただきます。部分引用のため繋ぎがおかしい場合がありましたら、その責はg-PAIにあります。
詳細や正確さを求める場合は、情報源をお訊ね下さい。


■ サルも他者の報酬情報に影響を受ける

サルでも人間と同様、自分が報酬を受ける確率が高まれば高まるほど、報酬に対する期待行動が増えます。しかし一方で、自分が受ける報酬確率は一定であるにも関わらず、他者の報酬確率が高まれば高まるほど、自己の報酬に対する期待行動が減少することを見出しました。これは、サルが自分の受ける報酬の情報そのものだけに注視しているのではなく、他者の受ける報酬情報も考慮した報酬の価値(主観的価値)判断をしていることが、サル自身の行動に現れていることを意味しています。興味深いことに、目の前の他者を物体(ジュースを回収するボトル)に置き換えると、このような主観的価値の違いは生じなくなりました。

図 サルの行動結果を表す模式図
サル報酬.jpg


■ 2つの脳領域で異なる視点で報酬情報を処理している

ヒトの意思決定やモチベーションは、自己が得る報酬(金銭や社会的地位など)に加え、他者が得る報酬によっても左右されます。その際、自己と他者の報酬情報が、進化的に新しい脳領域である大脳新皮質の内側前頭前野細胞にて選択的に処理されることを発見しました。そしてそれらの情報は、進化的に古い脳領域である中脳のドーパミン細胞に送られ、そこで自己の報酬の主観的価値が計算されることを突き止めました。

少し詳細に引用します。
内側前頭前野では、自分が受ける報酬情報か、他者が受ける報酬情報かによって、神経細胞ごとに選択的に各々処理されていることがわかりました。一方ドーパミン細胞では、自己や他者の報酬情報そのものではなく、両者を統合した結果である、報酬の主観的価値が処理されていることがわかりました。さらに、自己と他者の報酬情報は、主に内側前頭前野からドーパミン細胞のある中脳に向かって流れることがわかりました。これらの結果から、内側前頭前野の神経細胞によってモニターされる自己および他者の報酬情報が、中脳のドーパミン細胞に送られて統合され、そこで自己の報酬の主観的価値が計算されていると考えられます。これらの発見は、進化的に古い中脳のドーパミン細胞による自己報酬の評価が、進化的に新しい内側前頭前野の神経細胞によって影響を受ける可能性を示唆しています。

図 脳活動の解析結果を表す模式図
サル報酬2.jpg

■ 今回の発見
  • サルが他者の報酬情報を参照して自己の報酬の主観的価値を変える。
  • 内側前頭前野の神経細胞が、自己と他者の報酬情報を細胞ごとに選択的に処理する。
  • 中脳のドーパミン細胞が、自己と他者の報酬情報を統合して報酬の主観的価値を処理する。
  • 内側前頭前野から中脳へ向かう情報の流れが、報酬の主観的価値の計算に重要な役割を果たしていると考えらる。



[本] 情報源
 自然科学研究機構 生理学研究所
  認知行動発達研究機構部門
 隣の芝生が青く見えるのはサルも同じ!サルも他者の得るものが気になる
 ―自己と他者の報酬情報が脳内で処理・統合されるメカニズムの一端を解明―
  https://www.nips.ac.jp/release/2018/09/post_373.html


[目]
研究者等は、この研究がうつ病やパーキンソン病のメカニズム解明と改善方法の研究への新たな契機になることを期待しておられます。
少しふざけた表題をお詫びします。

[いす]
・ 図は情報源から転載引用させていただきました。
 スペースの都合でレイアウト編集してあります。


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男がまともになっきた ?! [クリッピング]

この30年間で「夫は誠実に、妻はドライになった」そうです。
酷暑だったこの夏、2018年7月の博報堂生活総研・研究レポートによれば、「夫の不倫は絶対に許されるべきではない」とする男性84%/女性78%。「妻の不倫は絶対に許されるべきではない」とする男性86%/女性79%だったそうです。同じ質問に、30年間の1988年には、「男性の不倫」男性73%/女性61%、「女性の不倫」男性84/女性74%だったそうですから、男女に優劣・尊卑はないと言う事に対して、男の感性が少しまともになってきたと言うことでしょうか。

不倫.jpg
グラフは情報源から引用転載させていただきました クリックで拡大表示します

このレポートには他にも、[結婚観・出産観][家族間観][男女間]など家族の30年間の変化がまとめられています。言うまでも無く一つの調査ですが、なかなか面白いレポートです。一読をお薦めします。


情報源
 博報堂生活総合研究所
 第三弾「家族・夫婦の価値観」編
 「家族30年変化」調査結果 第三弾を発表
  夫は誠実に、妻はドライになった30年
  http://seikatsusoken.jp/wp/wp-content/uploads/2018/07/kazoku30release_3.pdf

[目]
冒頭に「男女に優劣・尊卑はない」と書きましたが、間違いですね。
女性の方が、優れ尊いことはあきらかです。くれぐれもお間違いのないように・・・、男性諸君。


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週に1,2回は魚が良いようです [クリッピング]

今年は秋刀魚が安いそうです。そのためでしょう、この秋、我が家では何度か秋刀魚が食卓に上がっています。先日は秋刀魚の炊き込みご飯がなるものを食べました。多分、長き人生で、秋刀魚の炊き込みご飯は、初めて食したのだと思いますが、なかなかに美味で再度の登場を願っています。

若い頃から肉よりも魚が好きでしたが、最近は食卓に魚が出ることが少なくなったように感じます。我が家に限らず、魚離れが言われて久しいですが、実際、[食料需給表]によれば、食用魚介類の1人1年当たりの消費量は、2001年の40.2kgをピークに減少の一途を辿り、2016年度には24.6kgとなったといいます。

魚消費.jpg
食用魚介類及び肉類の1人1年当たり消費量(純食料)
http://www.jfa.maff.go.jp/j/kikaku/wpaper/h29_h/trend/1/t1_2_4_2.html

さて、この魚、週に1,2回は食卓にのせた方が良さそうです。
[魚をほとんど食べない人]は[週に1~2回食べる人]に比べ、大動脈疾患による死亡リスクが約2倍に増加すると言うことです。
以下、編集転載してのご紹介です。詳細を確認したい場合は、源情報をお訪ねください。

■ 大動脈疾患

大動脈は、心臓から直接分岐する身体の中で最大の血管であり、血液循環の大本であることはご存知だと思います。動脈硬化などでもろくなった血管壁にこぶができる[大動脈瘤]、血管壁の内膜が割け中膜・外膜がはがれる[大動脈乖離]、大動脈疾患の代表的な病気として知られています。共に命に関わることが多い、怖ろしい病気の一つです。大動脈疾患の日本での死亡率は多くなかったようですが、高齢化社会に伴って増加の傾向にあるそうです。

■ 週に1~2回の魚摂取が大動脈疾患死亡リスクを下げる

魚摂取頻度を、[ほとんど食べない][月1~2回][週1~2回][週3~4回[ほとんど毎日]の5つの群に分け、大動脈疾患死亡リスクを算出したところ、魚を[週1~2回食べる]群と比べ、[ほとんど食べない]群では、大動脈解離で死亡するリスクが2.5倍、大動脈瘤で2.0倍、大動脈疾患全体では1.9倍高くなることがわかったそうです。

また、[月に1~2回食べる]群では、魚を[週1~2回食べる]群と比べて大動脈解離で死亡するリスクの上昇はみられず、大動脈瘤で1.9倍とリスクが上昇する傾向が、[週3~4回食べる]群、[ほとんど毎日食べる]群では、リスクの大きさはかわりなかったそうです。
大動脈疾患リスク.jpg

この結果からは、魚をほとんど食べないような非常に魚の摂取頻度が少ない場合に、大動脈疾患で死亡するリスクが上がり、魚摂取が週1~2回食べていれば大動脈疾患で死亡するリスクは高くならないことが分かった訳です。

魚には、健康に良いとされる高度不飽和脂肪酸(DHA:ドコサヘキサエン酸、EPA:エイコサペンタエン酸)やタウリン、アンセリン、バレニンを始めとする多様な機能性成分が含まれていることはよくご存知の通りです。魚も以前に比べると、全体的に少しお高くなってきているようですが、週1~2回であれば、食卓に上げるのもそう難しくはなさそうです。健康を維持する上で重要な魚介類摂取を心がけましょう。


情報源
国立研究開発法人国立がん研究センター
 科学的根拠に基づくがんリスク評価とがん予防ガイドライン提言に関する研究
 魚をほとんど食べない人で大動脈疾患死亡が約2倍に増加
 https://epi.ncc.go.jp/can_prev/evaluation/8177.html

[目]
魚の消費量は減少の一途としましたが、冒頭に述べた2016年の24.6kgは、昭和30年代後半とほぼ同じ水準だと言います。絶対量の減少というよりも、食品のバランスが大切なのかも知れません。




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肥満(BMI)と血糖・血圧 [健康診断データ]

血糖血圧.jpg一時ほどには、「肥満は罪悪である」と言うほどの雰囲気は少なくなりましたが、イヤッ、当たり前になったのかも知れませんが、過剰な肥満が好ましく無いことは間違いのないところのようです。

今回は、肥満(BMI)と健診値相関、今回は血糖と血圧関連の個々の健診項目との相関分布です。
ここでのグラフ等は、あくまでもVisualHealth.Naviの機能紹介の一環であることをご承知置きください。
統計的な見地であると共に、いずれの健診項目でも、データ(人)数の関連で年代別の相関係数は信頼度が低くなります。

BMIと血糖値

[食べ過ぎ]ることで[肥満]になり[糖尿病]を起こすという図式でしょうか。太っている人が必ず糖尿病になるわけではありませんが、「肥満糖尿病」という言葉があるほどですから、肥満と血糖値の関係はよく言われます。次の相関を見る限りは、BMIと血糖値の関係はほとんど見られません。このデータからは判断できませんが、肥満度(BMI)の変化と検査値の変化からは、異なった傾向が見られるかも知れません。
  血糖健診項目の分布や標準値については→  ○ 基準値と性年齢 : 血糖

◇【空腹時血糖】と【BMI】
円形を僅かに斜め楕円形につぶしたような散布状況です。
全体では女性が僅かに相関を示す値となりますが、男性はほとんど相関が無い散布状況です。年代別では女性の50代、男性の60代で中程度の相関が示されています。
(相関係数 : 女性=0.32 男性=0.17)
BMI_BS.jpg

◇【HbA1c】と【BMI】
横方向に固まった散布状況からも分かるとおり、女性男性共に相関は見られません。年代別男性の25才代で高めの相関が見られますが、このデータでは当該年代のデータ数が少ないためと思われます。
(相関係数 : 女性=0.19 男性=0.18)
BMI_HbA1c.jpg

◇【空腹時血糖】と【HbA1c】
最近の糖尿病のスクーリニングでは【空腹時血糖】より【HbA1c】が使われているようです。散布図の斜めに伸びた状況からも両者には相当の相関が見られてよいはずですが、女性の場合は、おもったより相関は強くないようです。女性全体では中程度、男性は強い相関が示されています。年代別でも、一部データ数が少ない年代以外では全体と同様の傾向が見られます。
(相関係数 : 女性=0.67 男性=079)
BS_HbA1c.jpg


BMIと血圧

ご両親が高血圧であったりと、高血圧の遺伝因子を持っている人は、肥満するとほとんどが高血圧になると言われ、減量するだけで、高血圧が改善するとまで言われています。肥満により細胞が、より多くの酸素やエネルギーを求め、心肥大や血圧の上昇に結びつくそうです。
下記の通り、【収縮期】【拡張期】共に肥満(BMI)との弱い相関を示しています。【HbA1c】の場合と同様に、肥満度(BMI)の変化との関係を見るべきかも知れません。
  血圧の分布や標準値については→  ○ 基準値と性年齢 : 血圧

◇【収縮期血圧】と【BMI】
女性・男性共に全体でも年代別でも弱い相関を示しています。円に近い斜め楕円の散布状況もそのことを見せています。
(相関係数 : 女性=0.37 男性=036)
BMI_BPH.jpg

◇【拡張期血圧】と【BMI】
収縮期より幾分かばらつきの大きい散布状況です。相関係数は、女性・男性共に全体でも年代別でも弱い相関を示しています。
(相関係数 : 女性=0.31 男性=036)
BMI_BPL.jpg

◇【収縮期血圧】と【拡張期血圧】
当然といえるのでしょうが、女性・男性共に全ての年代で、見事に強い相関を示しています。
(相関係数 : 女性=0.90 男性=090)
BPH_BPL.jpg


◇ 補足・参考
□ 相関係数について
相関係数は-1~+1の値をとり、マイナス側では負の相関、プラス側では正の相関となります。相関の程度は便宜上次のように言われています。
 +[-] 0.7 ~ +[-] 1.0 : 強い正[負]の相関がある
 +[-] 0.4 ~ +[-] 0.7 : 中程度の正[負]の相関がある
 +[-] 0.2 ~ +[-] 0.4 : 弱い正[負]の相関がある
 +[-] 0.0 ~ +[-] 0.2 : ほとんど相関がない
相関係数の詳細はWebに多くの情報がありますので、ご参照ください。下記[BMIと健診データ(3)]にも簡単に記述してあります。

□ [BMIと健診データ]の関連過去ポスト
   ○ 肥満(BMI)と脂質
    -BMI値と脂質連関検査値の相関分布
    http://gpatalks.blog.so-net.ne.jp/2012-08-27
   ○ BMIと健診データ
    -BMI値による健診データの平均標準値ボーダーグラフ
    http://gpatalks.blog.so-net.ne.jp/2010-05-13
   ○ BMIと健診データ(2)
    -BMI高値群(の人達)平均健診値と一般群平均健診値の有意差
    http://gpatalks.blog.so-net.ne.jp/2010-05-20 
   ○ BMIと健診データ(3)
    -相関係数って、BMIと血圧、年代別の相関、BMIと健診データの相関係数
    http://gpatalks.blog.so-net.ne.jp/2010-05-31


[本] ここでのHbA1cの値はJDSで表記されています。
2013年以降の健康診断などでの表記は国際基準(NSGP)になっていますので、
ご自身のHbA1c(NGSP)値と比較される場合などは、次の換算式でJDS値に換算してご参照ください。
    JDS値(%)= 0.980×NGSP値(%)- 0.245%
   次の簡易換算で良いようです。
    NGSP値で5.2%以下  : JDS値(%)= NGSP値(%)- 0.3%
    NGSP値で5.3~10.2% : JDS値(%)= NGSP値(%)- 0.4%
    NGSP値で10.3~15.2% : JDS値(%)= NGSP値(%)- 0.5%
   次のURLでは値を入れると換算してくれます。
    http://keisan.casio.jp/exec/system/1351125607

[いす]
〇 本文中のグラフや標準値領域については次をご覧ください。
   本文中のグラフの見方について
    http://www.gikosha.co.jp/fig_blog/gpatalks_graph.html
   標準値の領域区分について
    http://gpatalks.blog.so-net.ne.jp/2011-12-12
〇 標準値については次のURLをご覧ください。
   全般
    http://www.gikosha.co.jp/SMIS/SMIS_01.html
   基準値と標準値
    http://www.gikosha.co.jp/SMIS/SMIS_01stnd.html
   EBMと標準値
    http://www.gikosha.co.jp/SMIS/SMIS_01ebm.html

〇 イラストは下記のURLからフリーイラストを使わせていただきました。
    http://zetia.jp/freeillustration_01.html
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