目的 本研究は，市が保有する基本チェックリストと健康診断（以下，健診），約4年間の要支援・要介護認定データを結合し，その認定を予測するための要支援・要介護リスク評価尺度を開発することを目的とした。
方法 K市（政令指定都市）に在住し，2011年に基本チェックリストへの回答が得られた72,127人の高齢者を分析対象とする後ろ向きコホート研究を実施した。基本チェックリストのうち，第7期の介護予防・日常生活圏域ニーズ調査（以下，ニーズ調査）の必須項目12項目とオプション項目7項目に，2011年の健診データ（受診の有無，血圧・血液生化学検査5項目）と2011～15年の要支援・要介護認定情報を結合した。新規要支援・要介護認定をエンドポイントとする4つのCox比例ハザードモデル— 1) 性，年齢，必須項目12項目，2) 1)+オプション項目7項目，3) 2)+健診受診の有無，4) 3)+健診6項目をそれぞれ説明変数とし，変数増加法を用いて分析した。選択された各項目に対し，非標準化偏回帰係数（B）を基に点数を割り当て，それらを合計する「要支援・要介護リスク評価尺度」を作成した。各評価尺度の予測妥当性を比較するため，receiver operating characteristics（ROC）解析を実施し，感度・特異度を算出した。
結果 最長4年2か月の追跡期間中に11,039人（15.3%）が新たに要支援・要介護認定を受けた。性，年齢とニーズ調査の必須項目10項目から，0～55点の幅となる評価尺度が作成された。合計点数ごとの新規認定割合は，10点：3.2%，20点：14.7%，30点：31.6%，40点：56.7%，50点：75.0%であった。ROC曲線の曲線下面積は0.783であり，カットオフを20/21点とした場合，感度0.705，特異度0.731であった。ニーズ調査のオプション項目や健診項目を含めた評価尺度であっても，それらの値はほとんど変わらなかった（曲線下面積：0.786～0.787，感度：0.721～0.730，特異度：0.710～0.717）。
結論 健診データを含めなくとも，基本チェックリスト10項目（ニーズ調査の必須項目に含まれる）から作成した評価尺度が，要支援・要介護認定リスクの予測評価に有用であることが示唆された。各保険者が保有する基本チェックリストまたは今後収集するニーズ調査データを活用し，個人レベルや地域レベルのリスクの予測評価が可能な要支援・要介護リスク評価尺度が開発できた。
