敗血症性ショック患者における播種性血管内凝固症候群（DIC）スコアと臓器機能障害

研究の背景と理論的根拠 敗血症性ショック患者と DIC は一般に共存しており、明白な DIC への進行は連続的なプロセスです。 敗血症および敗血症性ショック状態は、スティーブンらによって研究されたように、特に低中所得国で蔓延している状態であり、年間発生率は3,150万人である。 Divatia JV らは、インドのさまざまな ICU を対象とした研究で、重篤な敗血症と敗血症性ショックの発生率が 28.3% であることを発見しました。 Rhee Cらは、重篤な敗血症および敗血症性ショックの発生率が52.8%もの高いことを発見した。 Marx,G.らは、ドイツのICUにおける敗血症性ショックの発生率が12.6%であることを観察したが、Mulatu HAらはアフリカのICUでは敗血症性ショックの発生率が26.5%であることを発見した。

また、敗血症性ショックは死亡率が非常に高いです。 インドでは、Divatia JV らは敗血症性ショック患者の死亡率が 53.4% であることを観察し、Chatterjee らは 62.8% であることを観察しました。 地理的位置に応じた死亡率にはばらつきがあるが、依然として一貫して高い。Baykaraらが観察したギリシャのICUでの死亡率は22.8%、トルコのICUでは79%、日本では27%、台湾では43.8%、中国では51.9%となっている。

播種性血管内凝固症候群（DIC）は、さまざまな研究で観察されているように、敗血症/敗血症性ショック患者に蔓延している疾患です。Ko BSらは有病率が17.6%であることを観察し、Dhainut J.Fらは有病率が28.9%であることを発見しました。 日本の斉藤らは 29%、ドイツの J Kienast らは 40.7% であると観察しました。

DIC自体の死亡率は高く、29.1%、40.7%、50%、そして最高で56%となります。 重症敗血症にDICが併存する場合、死亡率はさらに上昇する（Ogura Hらの報告では67.6％、Hayakawaらの報告ではDICの有無でそれぞれ44.6％対55.3％、DICの有無でそれぞれ11.7％対54.1％）ソランキ D 他

敗血症性ショック患者は、多臓器不全（MODS）を発症するリスクが高くなります。 実際、敗血症性ショック患者では、敗血症性ショックのない患者に比べて、DICスコアと臓器機能不全の両方が増加していることが判明し、その結果、死亡率とMODSが高くなっています。 研究では、DIC がある敗血症性ショック患者では死亡リスクがさらに増加することも判明しました。

方法論 研究デザイン: この前向き観察研究は、施設内倫理委員会 (IEC) の承認後、ラクナウの SGPGIMS 血液内科と協力して、救命救急医学部門で実施されます。 研究プロトコル: 研究期間中、成人全員敗血症性ショックと診断された ICU 参加者は、包含基準および除外基準に従って考慮され、DIC スコアと SOFA スコアが計算され、14 日間追跡調査されます。

定義とスコア: 敗血症性ショックは、敗血症のサブセットとして定義され、特に深刻な循環異常、細胞異常、代謝異常が敗血症単独の場合よりも高い死亡リスクと関連しています。 敗血症性ショックの参加者は、血液量減少がない状態で平均動脈圧を65 mmHg以上、血清乳酸値を2 mmol/L以上に維持するという昇圧剤の要件によって臨床的に識別できます（敗血症-3推奨）。 顕性および非顕性 DIC の DIC スコアは、国際血栓止血学会に従って使用されます。 (ISTH) DIC スコア計算用のサンプル採取 血液サンプルは以下のように採取されます。 ベースラインサンプリング : 包含時 2 回目のサンプリング : 72 時間±12 時間後 3 回目のサンプリング : 2 回目のサンプリングの 72 時間 (±12 時間) 後。 データ収集: 対象となった参加者の人口統計および関連する臨床的特徴が、構造化された症例報告書に収集されます。

サンプルサイズと統計分析: H Ogura らによって実施された研究に基づく。 (2014)、SOFA スコアは 1 日目 (10.7±3.8) から 4 日目 (8.9±5.0) でした。 [スコアの変化: Cohen d 効果サイズ = 0.398)。 研究の最小両側信頼度 95% および検出力 80% では、研究の最小推定サンプル サイズは 52 です。 最終的に、最低 60 人の参加者が研究に登録されます。 サンプル サイズは、ソフトウェア G*power バージョン 3.1.9.7 を使用して推定されました。 連続変数の記述統計量は平均 ± SD / 中央値 (IQR) として表示され、カテゴリ変数は頻度 (%) で表示されます。 ベースラインデータとフォローアップデータ（量的変数）の間の観察結果と結果を比較するには、二元配置反復測定分散分析が使用されます。 一方向共分散分析。ベースライン測定値を調整した後の結果と事後観察を比較するために使用されます。 DIC スコアの変化に伴う SOFA スコアの変化は、スピアマン順位相関係数を使用して比較されます。 結果を予測する要因とサブグループを特定するために使用される分類木と回帰木を含む決定木分析。 SOFA スコアの変化を予測する要因を特定するために使用される一般線形回帰モデル。 p 値 < 0.05 は、統計的に有意であるとみなされます。 統計解析はソフトウェア「社会科学統計パッケージ バージョン23（SPSS-23）」と「MedCalc」を用いて行います。