2019 Fiscal Year Final Research Report

Predicting 72-hour mortality among patients with extremely outlier values of laboratory tests: Case-controlled cross sectional studies and clinical values

Research Project

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Project/Area Number	26460916
Research Category	Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
Allocation Type	Multi-year Fund
Section	一般
Research Field	General internal medicine(including psychosomatic medicine)
Research Institution	Jichi Medical University
Principal Investigator	Sugawara Hitoshi 自治医科大学, 医学部, 教授 (80285808)
Project Period (FY)	2014-04-01 – 2020-03-31
Keywords	超極端外れ値 / 臨床検査データ二次利用 / ビックデータ / 予後予測モデル / 随時血糖500 mg/dL以上 / AST 3,000 U/L以上 / C反応性蛋白 40 mg/dL以上 / 血清無機リン10 mg/dL以上
Outline of Final Research Achievements	The 72-hour mortality rates (%) of 100 cases with the extremely high outlier laboratory data were blood gas carbon dioxide (67.9), lactate (63.0), serum inorganic phosphorus (IP; 47.1), lactate dehydrogenase (LD) & ammonia (42.9), aspartate aminotransferase (AST; 39.0), D-dimer (30.0), and blood urea nitrogen (BUN; 26.9). The mortality rates of 100 cases with the extremely low outlier laboratory data were blood gas pH (100), base excess (100), bicarbonate (44.4), fibrinogen (39.7), antithrombin III (26.5), and random plasma glucose (22.6). The predicting models of 72-hour mortality were explained respectively as follows, random plasma glucose (>500 mg/dL) by CK and albumin, AST (>3,000 U/L) by alkaline phosphatase, sodium and IP, C-reactive protein (CRP; >40 mg/dL) by age, IP and BUN, IP (>10 mg/dL) by age, LD and total cholesterol. For details, please refer to the research report.
Free Research Field	総合診療
Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements	本研究では、日常診療で検査され蓄積される血液生化学データベースを二次利用することにより、臨床検査項目で超極端外れ値を示した患者の72時間後死亡率とその予測モデルを創出できた。予測モデルは、対象とした検査項目以外の複数の検査項目の組合せで説明できた。この結果から、極端な検査値異常に遭遇した場合にも，短期的な予後を予測するための解析方法が明らかとなり、プライマリー・ケア領域の医療の質を改善することが期待できる。また、医療機関の臨床検査データベースを二次利用することよる医療の質改善のためのResearch Patient Data Registryの整備に一石を投じる意義も見いだすことができた。