2021 Fiscal Year Annual Research Report
慢性腎臓病患者に特化した認知機能低下の予測モデル・因果構造仮説・予防モデルの開発
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19K20198
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| Research Institution | National Cardiovascular Center Research Institute |
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Principal Investigator |
尾形 宗士郎 国立研究開発法人国立循環器病研究センター, 研究所, 室長 (00805012)
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| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2022-03-31
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| Keywords | 慢性腎臓病 / 認知機能 / IADL / 予測モデル / 因果構造探索 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
慢性腎臓(CKD)病患者を対象とし、約半年に1度の頻度で認知機能スコア、自立度(ADL)評価、うつ症状スコアを収集し、診療毎（外来・入院の両方）の腎機能評価、薬剤処方状況、臨床情報（各種血液検査、栄養評価、背景疾患）、アウトカム発症（全死亡、腎死に該当する透析導入あるいは腎移植、）等を収集した。新型コロナウイルス感染症流行により、院内での患者登録が非常に困難であったが、合計300名の慢性腎臓病患者を研究登録した。
因果構造検討のため媒介分析モデルにて、腎機能（CKD分類ステージ [G3、G4、G5]）、Instrumental ADL、認知機能得点の関連構造を、average direct effects (腎機能と認知機能の直接経路[腎機能→認知機能])、average causal mediation effects (IADLを介した媒介経路[腎機能→IADL→認知機能])、total effects (上記2つの合計) で評価した。CKDステージが進行すると認知機能が低下し、この関連の23%にIADL低下が介していることを示した。CKD患者のIADL低下を防げば、CKDステージ進行に伴う認知機能低下を部分的に防げる可能性を示唆した。
AI・機械学習モデルであるgradient boosting modelによって、アウトカム変数として認知機能低下有無を、予測変数として日常診療で容易に収集可能な変数(年齢、性、教育歴、eGFR、各種一般血液検査等)を投入し、認知機能低下の予測モデルを開発した。予測モデルの精度をArea under the curveで評価したところ、training dataで0.80-0.95、testing dataで0.82であった。一定の精度をもつCKD患者に特化した認知機能低下の予測モデルを開発できた。
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