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  • 2023.07.31

運動の種類と安静時血圧


高血圧は罹患率と死亡率の主要な危険因子です。ガイドラインによって診断のカットオフポイントは異なりますが、至適血圧を超えると心血管系疾患のリスクが高まることは明らかです。特に低・中所得国では高血圧の有病率が増加しており,効果的な降圧介入に関する研究は依然として重要です。

薬物療法は血圧を下げる効果的な手段ですが,服薬遵守率の悪さ,副作用,経済的支出が重要な制約となっています。そのため、非薬理学的アプローチが支持されています。

運動は心血管系の健康に決定的な利益をもたらし、長期生存率を改善し、身体活動と死亡率低下との縦断的関連はよく報告されています。

これまでの研究によると、安静時血圧の管理には、伝統的な有酸素性運動が主に推奨される運動アプローチとなっています。しかし、現在の運動ガイドラインの推奨は、大部分が古いデータに基づいており、最近の研究では、高強度インターバルトレーニング(HIIT)や等尺性運動トレーニング(IET)など、より新しい運動の種類への関心が高まっていることが示されており、また、独立したレジスタンストレーニングやレジスタンストレーニングと有酸素性運動の組み合わせの役割に関する新しいデータも数多く報告されています。その結果、安静時血圧の管理に対する最適な運動介入は不明であり、既存のガイドラインはおそらく時代遅れとなっています。

今回は、運動の種類ごとの血圧に対しての効果を調べた研究を紹介します。

結論からいうと、有酸素性トレーニング、レジスタンストレーニング、複合トレーニング、高強度インターバルトレーニング、等尺性トレーニングはすべて、安静時収縮期血圧および拡張期血圧の低下に有意に有効です。

目的:最適な降圧運動処方法を確立するために,関連するすべての運動トレーニング様式が安静時血圧に及ぼす影響について,大規模なペアワイズおよびネットワークメタ解析を行うこと。

デザイン:システマティックレビューおよびネットワークメタ解析。

データ:PubMed(Medline),Cochrane library,Web of Scienceを系統的に検索。

適格基準:1990年から2023年2月までに発表されたランダム化比較試験。2週間以上の運動介入後の収縮期血圧(SBP)および/または拡張期血圧(DBP)の低下を報告し、適格な非介入対照群を有するすべての関連研究を対象とした。

結果:270の無作為化対照試験が最終的な解析に含まれ、プールされたサンプルサイズは15,827人であった。ペアワイズ解析により、有酸素運動トレーニング(-4.49/-2.53mmHg、p<0.001)、動的レジスタンストレーニング(-4.55/-3. 04mmHg、p<0.001)、複合トレーニング(-6.04/-2.54mmHg、p<0.001)、高強度インターバルトレーニング(-4.08/-2.50mmHg、p<0.001)、等尺性運動トレーニング(-8.24/-4.00mmHg、p<0.001)であった。ネットワークメタ解析で示されたように、SBPに対する累積順位曲線下表面(SUCRA)値に基づく有効性の順位は、等尺性運動トレーニング(SUCRA:98.3%)、複合トレーニング(75.7%)、動的レジスタンストレーニング(46.1%)、有酸素運動トレーニング(40.5%)、高強度インターバルトレーニング(39.4%)であった。二次ネットワークメタ解析では、等尺性壁スクワットとランニングが、それぞれSBP(90.4%)とDBP(91.3%)の減少に最も効果的なサブモードであることが明らかになった。

結論:さまざまな運動トレーニング様式が安静時血圧を改善し、特に等尺性運動が有効であった。この解析結果は、動脈性高血圧の予防と治療に関する将来の運動ガイドラインの推奨に役立つはずである。

まとめ

270の無作為化対照試験を対象としたこの大規模な系統的レビューとネットワークメタ解析により、安静時血圧の管理における最適な運動処方の実践が示されました。

有酸素性トレーニング、レジスタンストレーニング、複合トレーニング、高強度インターバルトレーニング、等尺性トレーニングはすべて、安静時収縮期血圧および拡張期血圧の低下に有意に有効です。全体として、等尺性トレーニングは収縮期血圧と拡張期血圧の両方を低下させる最も効果的な方法という事が分かりました。

これらの知見は、動脈性高血圧の予防と治療のための新たな運動ガイドラインの推奨の開発をサポートする包括的なデータに基づいた枠組みを提供するものです。

どのトレーニング様式も血圧に対して効果があるので、個人の好みで選択されると良いと思います。


参考文献

Exercise training and resting blood pressure: a large-scale pairwise and network meta-analysis of randomised controlled trials

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