A Study on Evaluation Methods in Emergency Medicine: Developing Prognostic Models for severe traumatic brain injury in Japan.

2023 Fiscal Year Final Research Report

• Project/Area Number: 20K10390
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 58010:Medical management and medical sociology-related
• Research Institution: Nihon University
• Principal Investigator: MAEDA Yukihiro 日本大学, 医学部, 助手 (10287641)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 根東 義明 日本大学, 医学部, 教授 (00221250) ; 渋谷 昭子 日本大学, 医学部, 助教 (20611619) ; 市川 理恵 日本大学, 医学部, 助教 (00826761)
• Project Period (FY): 2020-04-01 – 2024-03-31
• Keywords: 医療の質 / 医療の質評価 / 頭部外傷 / 予後予測モデル / 臨床評価

Outline of Final Research Achievements

We conducted a validation study to evaluate the predictive capacity of the TRISS, CRASH, and IMPACT models. The data utilized in this study were sourced from the JNTDB Project 2015 dataset. A total of 734 patients were included in the analysis for predicting in-hospital mortality, while 598 patients were included in the analysis for predicting unfavorable outcomes 6 months after traumatic brain injury (TBI).
Regarding in-hospital mortality, the AUC for the TRISS was 0.66. For unfavorable outcomes 6 months post-TBI, the AUCs for the CRASH basic, CRASH CT, IMPACT core, and IMPACT extended models were 0.86, 0.86, 0.81, and 0.85, respectively. A systematic external validation of the TRISS, CRASH, and IMPACT prediction models revealed compelling predictive values for outcomes among Japanese patients with severe TBI.

Free Research Field

医療管理学

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

患者に提供される治療等は漸次進歩しており、医療の質の評価モデルは、その時代の医療水準や社会環境等を反映したものでなければならない。本研究は新しいデータをもとに先行研究を再検証アップデートしたものであり学術研究として必要なものである。今後の研究においてAI活用の方向性を示すことも学術的に意義があると考える。
予測モデルにより患者病態の均質化を図ることにより、その症例に提供された医療機能の評価が可能となる。地域毎に、医療機関の偏在、搬送所要時間の抑制、人材の確保、機器設備の確保、治療等のスキルレベルの確保などの課題の状況を具体的に検討し改善につなげる前提として、本研究の社会的意義は高いと考える。