【はじめに，目的】
Hausdorffらは，Detrended Fluctuation Analysis（以下：DFA）を用いて，人間の歩行のストライドインターバルには長期相関があることを初めて報告している。この長期相関は，加齢や疾患を有することで長期相関が低下するとされ，高齢者のフレイル指標として期待されている。しかし，十分な歩行路で5～10分のデータ量が確保できないと正確な評価ができない可能性がある。そこで，歩行と足踏みのステップインターバルの変動の違いを明らかにし，最低必要な評価時間を検討することで，その応用の可能性を探ることを本研究の目的とした。
【方法】
対象は健常成人女性20名。1周20mの8字型歩行路を快適歩行速度で10分間歩行した。快適歩行のケイデンスで10分間足踏みをした。3軸加速度センサー（DELSYS社製Trigno Wireless）をL3に貼付し，Z軸成分のピークからステップインターバルを求めた。1200個のステップインターバルの時系列データから，DFAを用いて短時間領域のスケーリング指数（α1）を算出した。歩行と足踏みのステップインターバルの変動の違いを明らかにするため，10分間の歩行と足踏みのα1を比較した。また最低限必要な歩行と足踏み時間を決定するため，1分間毎にα1を比較した。Shapiro-Wilk検定を用いて正規性を確認した。正規性データには対応のあるt検定と反復測定による分散分析，非正規性データにはWilcoxon検定を用い，多重比較を行った。有意水準は5%とした。
【結果】
10分間の歩行と足踏みのα1において有意差がみられた（歩行時α1＝0.58±0.14，足踏み時α1＝0.49±0.09）。歩行の1分間毎のα1の比較では，それぞれのα1において有意差がみられなかった。同様に足踏みも有意差がみられなかった。測定時間に関わらず歩行のα1の平均は0.5より大きく，足踏みのα1の平均は0.5より小さかった。
【結論】
歩行のα1の値は，測定時間に関わらず長期相関（0.5＜α1＜1）を示した。一方，足踏みのα1の値は，反相関（0＜α1＜0.5）を示した。Philippeらは，メトロノームに合わせて歩行するとより随意的な歩行となり，反相関を示すと報告している。足踏みで反相関を示したのは，同じ位置に止まることを意識したことで随意的な足踏みになり，足踏みがメトロノームと同様の効果が生じたためと考えられる。また歩行と足踏みの1分間毎のα1の比較で有意差がみられなかったことから，どちらも最低1分間のデータでα1を評価できる可能性があると示唆された。今後，高齢者のフレイル指標として応用可能か，歩行と足踏みそれぞれで検討する必要がある。
