臨床検査での超極端値と短期的予後との関連性－横断的縦断的解析とその臨床的意義－

2019 年度 研究成果報告書

• 研究課題/領域番号: 26460916
• 研究種目: 基盤研究(C)
• 配分区分: 基金
• 応募区分: 一般
• 研究分野: 内科学一般(含心身医学)
• 研究機関: 自治医科大学
• 研究代表者: 菅原 斉 自治医科大学, 医学部, 教授 (80285808)
• 研究期間 (年度): 2014-04-01 – 2020-03-31
• キーワード: 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

研究成果の概要

臨床検査データで超極端外れ高値100例の72時間後死亡率(%)は，血ガスCO2(67.9),乳酸(63.0),無機リン(IP;47.1),アンモニアおよびLD(42.9)の順で、超極端外れ低値は、血液ガスpH(100),Base Excess(44.0),重炭酸イオン(41.8),フィブリノ－ゲン(39.7)の順だった。72時間後死亡は、随時血糖 (>500 mg/dL)ではCK,Albで、AST(>3,000 U/L)ではALP,NaとIPで、CRP(>40 mg/dL)では年齢,IPとBUNで、無機リン(>10 mg/dL)では年齢, LDとT-CHOでモデル化(研究成果報告参照)できた。

自由記述の分野

総合診療

研究成果の学術的意義や社会的意義

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。