What This App Does
This website is a research web application operated by Shimonoseki City University. Using Google OAuth, it connects to a participant's Google Health account and automatically collects wearable device (Fitbit) health data — such as steps, sleep, and heart rate — for use in an academic study on early screening indicators for dementia. It is used only by individuals who have been invited to participate in this study; it is not a public consumer service and offers no other functionality.
このアプリについて
本ウェブサイトは、下関市立大学が運営する研究用ウェブアプリケーションです。Google OAuthを利用して 参加者のGoogle Healthアカウントと連携し、ウェアラブルデバイス（Fitbit）で計測される歩数・睡眠・心拍などの 健康データを自動的に取得し、認知症の早期スクリーニング指標に関する学術研究に活用します。 本アプリは本研究への参加を案内された方のみが利用するものであり、一般向けのサービスではなく、 それ以外の機能は提供していません。
About This Project
Study title: "Usefulness of Biometric Data from Wearable Devices for Dementia Screening: A Preliminary Study"
Principal Investigator: Prof. Kohei KAJIWARA, Faculty of Nursing, Shimonoseki City University
Study period: April 2026 – May 31, 2027
Ethics approval: No. 2537-0319, Shimonoseki City University Research Ethics Committee
This is a preliminary study examining the relationship between lifestyle factors measured by a wearable device (Fitbit) — including walking activity, physical activity, sleep, and circadian rhythms — and cognitive function in community residents. The aim is to explore the feasibility of novel screening indicators for early prediction and prevention of dementia, and to validate the measurement devices and system.
With participant consent, this system securely connects to Google Health via OAuth 2.0 to collect wearable sensor data during the 14-day participation period for academic analysis.
本研究について
研究課題名：「認知症のスクリーニングにおけるウェアラブルデバイスを用いた生体データの有用性：予備調査」
研究責任者：下関市立大学 看護学部 教授 梶原 弘平
研究期間：2026年4月（倫理委員会承認後）〜 2027年5月31日
倫理審査承認番号：第2537‐0319号（下関市立大学研究倫理審査委員会）
本研究は、地域住民を対象に、ウェアラブルデバイス（Fitbit）で可視化した歩行・身体活動・睡眠・概日リズム等の生体データと認知機能の関連を明らかにし、将来的な認知症の早期予測・予防介入に資する新たなスクリーニング指標の実現可能性および測定システムの妥当性を検証する予備調査です。
参加者の同意に基づき、本研究システムはOAuth 2.0 を用いてGoogle Healthアカウントと安全に接続し、参加期間（14日間）中のウェアラブルセンサーデータを取得・分析します。
Data We Collect and Why
This research system automatically retrieves the following data from the Google Health API once every morning, covering the previous day's data. Collection is performed by the university's server and requires no action from you after your initial authorization.
| OAuth Scope | Data Accessed | Purpose of Use |
|---|---|---|
openid |
Google-assigned unique user identifier (sub) | To link retrieved data to your participant record. No name, email address, or other Google profile data is retrieved. |
activity_and_fitness.readonly |
Step count, exercise sessions, distance, activity levels, sedentary time, total calories, activity calories, heart rate zone calories, altitude, floors, active zone minutes | To analyze the relationship between daily physical activity, walking speed, and activity stability with cognitive function. Prior research has shown that decreased walking speed and reduced physical activity are significantly associated with increased risk of dementia onset. |
sleep.readonly |
Sleep sessions (including sleep stages), daily sleep temperature deviation | To examine the relationship between sleep quality (efficiency, fragmentation, bedtime/wake time), circadian rhythms, and cognitive function. Evidence suggests that sleep fragmentation and circadian rhythm disruption begin in the pre-clinical stage of dementia, including Alzheimer's disease. |
health_metrics_and_measurements.readonly |
Heart rate, heart rate variability (HRV), daily resting heart rate, daily HRV, blood oxygen saturation (SpO2), daily SpO2, core body temperature, VO2 max, running VO2 max | To assess autonomic nervous system activity, physiological stress responses, and sleep stage quality in relation to cognitive function. Daily variations in HRV, skin temperature, and respiration rate serve as biomarkers for accurately capturing circadian rhythm disruption. |
ecg.readonly |
Electrocardiogram (ECG) readings | To assess cardiac electrical activity (heart rhythm) as an additional physiological indicator of autonomic nervous system function, complementing heart rate variability data in relation to cognitive function. |
収集するデータとその目的
本研究システムは、毎朝1回、前日分のデータを大学内のサーバからGoogle Health APIを介して自動取得します。初回の許可設定後は、参加者による操作は不要です。収集するデータと目的は以下のとおりです。
| OAuthスコープ | 取得するデータ | 利用目的 |
|---|---|---|
openid |
Googleが発行する一意のユーザー識別子（sub） | 取得データを参加者記録に紐づけるために使用します。氏名・メールアドレス等のGoogleプロフィール情報は取得しません。 |
activity_and_fitness.readonly |
歩数・運動・距離・アクティビティレベル・座りがちな時間・総カロリ・アクティビティのカロリー・心拍ゾーンのカロリ・高度・階数・アクティブゾーン時間 | 対象者の日常生活における身体活動量・歩行速度・活動の安定性と認知機能の関連を検討するため。 先行研究において、歩行速度の低下や身体活動量の低下が認知症発症リスクの上昇と有意に関連することが示されています。 |
sleep.readonly |
睡眠（睡眠ステージを含む）・1日の睡眠温度の派生値 | 睡眠効率・中途覚醒（断片化）・就寝・起床時刻などの睡眠の質と概日リズム（サーカディアンリズム）と認知機能の関連を検討するため。認知症（特にアルツハイマー病）の前臨床段階から睡眠の断片化や概日リズムの変容が生じることが示唆されており、睡眠データの連続取得が早期スクリーニングに有効と考えられます。 |
health_metrics_and_measurements.readonly |
心拍・心拍変動・1日の安静時心拍数・1日の心拍変動・酸素飽和・1日の酸素飽和度・深部体温・最大酸素摂取量・ランニング時の最大酸素摂取量 | 自律神経系の活動状態・生理的なストレス反応・睡眠段階の高精度な判定と認知機能の関連を検討するため。心拍変動や皮膚温・呼吸数の日内変動は概日リズムを正確に把握するためのバイオマーカーと位置づけており、身体活動・睡眠データとの組み合わせにより認知機能低下のより感度・特異度の高い予測を目指します。 |
ecg.readonly |
心電図（ECG） | 心臓の電気的活動（心拍リズム）を評価し、心拍変動データを補完する自律神経系機能の指標として、認知機能との関連を検討するため。 |
How to Grant Access
Eligibility: Residents of Shimonoseki City aged 50–71, not diagnosed with dementia (target: 40 participants). Participation period: 14 days of wearing the Fitbit device.
Benefits: Participation provides you with a visual record of your own health and sleep rhythms, which may serve as a useful reference for health maintenance.
Risks: There is a very rare possibility of discomfort or allergic skin reactions at the device attachment site on the wrist. Data synchronization via your smartphone may incur internet data charges depending on your plan.
If you have been instructed by a research staff member to complete this registration, please follow the steps below.
- Click the button below.
- The Google sign-in screen will open. Sign in with the Google account linked to your Google Health application.
- Review the requested permissions and click the "Allow" button.
- That's all — your registration is complete. Thank you!
After the 14-day participation period ends, a member of the research team will revoke your Google account access permission. Data collection will stop immediately upon revocation. You do not need to take any action yourself.
Proceed to Google Authorization →※ Clicking the button will take you to the Google sign-in page.
データ提供のお手続き
参加対象：下関市在住で認知症と診断されていない50歳以上72歳未満の方（目標40名）。参加期間：Fitbitデバイスを装着する14日間。
メリット：ご参加により、ご自身の健康状態や睡眠リズムの「見える化」につながり、健康維持に役立つ基礎資料となることが期待されます。
リスク：デバイス装着により、手首に不快感やアレルギー症状が生じる可能性が極めてまれにあります。また、スマートフォンでのデータ同期時に通信料が発生する場合があります。
研究担当者から登録をお願いされた方は、以下の手順でデータ提供の許可をお願いします。
- 下のボタンを押してください。
- Googleのログイン画面が開きます。Google Healthアプリに紐づいているGoogleアカウントでログインしてください。
- 提供するデータを確認して「許可（Allow）」ボタンを押してください。
- 以上で手続きは完了です。ありがとうございます。
参加期間（14日間）終了後、研究スタッフがGoogleアカウントへのアクセス許可を取り消します。取り消し後はデータ収集が即座に停止されます。参加者ご自身による操作は不要です。
データ提供のお手続きへ →
※ ボタンを押すと Google のウェブサイトに移動します。
Research Compliance
• The collected data will be used solely for academic research purposes.
• Study period: April 2026 – May 31, 2027 (Ethics approval No. 2537-0319, Shimonoseki City University Research Ethics Committee).
• Eligible participants: Residents of Shimonoseki City aged 50–71, not diagnosed with dementia (target: 40 participants).
• No data is sold or used for advertising.
• Data is stored securely within Shimonoseki City University and accessed only by authorized research personnel.
• Data is retained for 10 years after study completion, then permanently deleted.
• Data is anonymized or de-identified prior to academic publication whenever possible.
• Participants may withdraw at any time. Please contact the research office to request withdrawal.
• This research system is not affiliated with, endorsed by, or sponsored by Google or Fitbit.
• This system does not provide medical advice, diagnosis, or treatment.
研究コンプライアンス
• 収集したデータは学術研究目的のみに使用されます。
• 研究期間：2026年4月（倫理委員会承認後）〜 2027年5月31日（倫理審査承認番号：第2537‐0319号）。
• 参加対象：下関市在住で認知症と診断されていない50歳以上72歳未満の方（目標40名）。
• 収集したデータは販売せず、広告目的にも使用しません。
• 研究データは下関市立大学内で安全に保管され、許可された研究関係者のみがアクセスします。
• データは研究終了後10年間保管し、その後完全に消去します。
• 学術発表の前に、可能な限り匿名化または非識別化を行います。
• 参加者はいつでも参加を撤回できます。撤回を希望される場合は研究事務局までご連絡ください。
• 本研究システムは、GoogleまたはFitbitと提携、承認、スポンサー関係にあるものではありません。
• 本研究システムは医療行為、診断、治療、助言を提供するものではありません。
Contact
For questions about this study, app operation, device issues, or withdrawal requests, please contact the research office below.
Principal Investigator: Prof. Kohei KAJIWARA, Faculty of Nursing, Shimonoseki City University
Research Office (Contact: Eguchi)
Phone: 083-252-0289
Email: s-study@shimonoseki-cu.ac.jp
お問い合わせ
本研究やアプリの操作についてのご質問、デバイスの不具合、参加撤回のご希望等がございましたら、研究事務局までご連絡ください。
研究責任者：下関市立大学 看護学部 教授 梶原 弘平
研究事務局（担当：江口）
電話：083-252-0289
Email: s-study@shimonoseki-cu.ac.jp