血行動態悪化に対する FORE-SIGHT™ モニターの予測値

1. バックグラウンド

   正確な血行力学的モニタリングには、多くの場合、侵襲的なツールやカテーテルの使用が必要です。 これらのツールの多くは成人が利用できますが、そのサイズと、これらの侵襲的な技術には合併症のリスクが高いため、重篤な病気の乳児や子供には使用できません。 重大な血行力学的状態の検出を可能にする非侵襲的モニタリング技術は、この人々にとって高い関心を集めています。

   FORE-SIGHT™ は、脳組織の酸素飽和度を測定するための非侵襲的ツールです。 脳低酸素症（脳組織への酸素供給不足）は多くの外科的状況や臨床状況で発生する脳損傷の主な原因の 1 つであるため、脳組織酸素飽和度 (SctO2) 値は臨床医にとって重要です。 FORE-SIGHT™ 脳酸素濃度計は、光学ベースの近赤外分光法 (NIRS) 技術を利用して絶対 SctO2 を監視します。 これは、患者の額にある使い捨てセンサーを介して、無害な近赤外線を頭皮と頭蓋骨を通って脳に照射することで機能します。 このデバイスは、センサー上の検出器に返される光を測定し、特許取得済みのアルゴリズムを利用してこの情報を分析し、脳組織の絶対酸素飽和レベルを決定します。 FORE-SIGHT™ は SctO2 を継続的に監視するように設計されており、脳への損傷が発生する前に臨床医に介入する機会を提供します。 このモニターは現在、手術室で心肺バイパス手術を受けている小児の標準モニタリングの一部となっており、多くの場合、ルーヴェン大学病院の小児集中治療室（PICU）で術後の段階でも継続されています。

   いくつかの研究は、成人の心臓または腹部手術後の周術期における SctO2 モニタリングの潜在的な利点を指摘しています [1,2,3,4] だけでなく、先天性心臓欠陥の外科的矯正を受けている小児でも [5,6] 、7]。 SctO2 値が低いと転帰の悪化と関連しており、その時点での脳の酸素量が不十分であることを示す他のモニターからのデータと一致します。 特に、55%、60%、および 65% 未満の SctO2 不飽和化の持続時間は、術後合併症を予測します [8]。 しかし、これらの研究は、循環が損なわれた複雑な手術中、最もリスクが高いときに脳を監視するツールとしてのNIRSの使用を分析しただけである。 NIRS データに基づく意思決定が患者の転帰にとって好ましいことを示す証拠はありませんが、多くの施設では手術環境外のモニタリング ツールとして NIRS を使用しています。

   脳は酸素化の変化に非常に敏感であるため、SctO2 のモニタリングは患者の血行力学的状態の重大な変化を示す可能性があり、患者の全体的な血行力学的状態のモニターとして機能します。 本研究では、心臓手術後の術後段階における、PICU における小児患者の日常的なモニタリングに対する SctO2 モニタリングの付加価値を検討したいと考えています。 理想的には、付加価値を持たせるためには、SctO2 の変化は血行力学的悪化のエピソードに先行する必要があります。

   予測は集中治療医学の中心であり、医師は医学的知識と患者関連のすべてのデータを利用して、患者の状態の変化を予測し、適切な（予防）治療を施します。 集中治療室 (ICU) は、入院記録、病歴、検体の検査室分析、投薬と治療の記録、バイタル信号のモニタリングなど、いくつかの情報源を備えた非常にデータが豊富な環境です。 患者データ管理システム (PDMS) (MetaVision®、iMD-Soft®、マサチューセッツ州ボストン) は、2006 年 2 月から当院の ICU に設置されました。 この PDMS ソフトウェアは、複数の情報ソースからデータを自動的に収集し、統合します。 すべての患者関連データを統合フォーマットで保持する利点の 1 つは、一般に計算技術、特にデータ マイニングを使用してデータを容易に分析できることです。 これらの技術は、大規模なデータベースの情報を利用して、予測 (ICU での患者の生存確率の予測など) に使用できるモデルを自動的に生成します。 以前の研究で、私たちの研究グループは、集中治療領域のデータマイニングモデルで得られるよりも高い予測パフォーマンスを示しました。

   この研究では、データマイニング技術を利用して、FORE-SIGHT™ NIRS を含む PDMS で収集されたデータを分析することにより、心臓手術後の PICU 患者の将来の血行力学的悪化に対する SctO2 モニタリングの予測力を評価します。

2. プロジェクトの目的

   • 心臓手術後の術後段階で、重篤な病気の乳児および小児の将来の血行力学的悪化に対する FORE-SIGHT™ NIRS 信号の独立した予測力を評価する。

   • 心臓手術後の術後段階で、重症の乳児および小児の転帰に関する FORE-SIGHT™ NIRS 信号の予測力を評価する。

3. 研究デザイン

前向き、観察的、非介入研究。 対象となるすべての小児は、入院から人工呼吸器を外されるまで、FORE-SIGHT™ で監視されます。 通常、ルーヴェン大学病院の PICU で心臓手術後に入院した患者は、12 時間から 2 週間の間、人工呼吸器を装着されます [8]。

FORE-SIGHTTM SctO2 信号はベッドサイドの臨床医には知られず、分析のために PDMS システムに保存されます。 ICU 到着後の最初の 20 分間のデータは分析には使用されません。これは、通常、この期間に患者は搬送後に新しい環境に安定し、データは ICU 滞在の特徴ではないためです。

これらの患者からのデータは分析に使用され、予測モデルが構築されます。 PDMS データベースのコピーは、患者の身元を示すすべてのデータを削除した後、データ分析に使用されます。 単純なロジスティック回帰モデルなどのデータ マイニング モデルだけでなく、より高度な機械学習技術 (デシジョン ツリー モデル [9]、ベイジアン ネットワーク、ガウス プロセス、サポート ベクター マシンなど、コンピューター アルゴリズムによって自動的に学習されるモデル) も使用できます。定期的に監視されるデータに対する FORE-SIGHT™ 信号の独立した予測力を評価します。

1. 将来の血行動態の不安定性を早期に検出するための FORE-SIGHT™。

まず、血行力学的不安定性のエピソードを 10 分前に検出するために、FORE-SIGHT™ 信号の独立した予測力を評価するモデルが構築されます。

小児では心拍出量は侵襲的に直接測定されないため、そのようなエピソードは間接的な兆候によって証明されます。 以下の基準のうち 1 つ以上が満たされる場合、これは血行力学的不安定性のエピソードであると考えられます。

1. 血行動態モニタリング • 心拍数 >160 または <90、少なくとも連続 5 分間 • 収縮期血圧 < 55 (幼児) または < 65 (小児)、少なくとも連続 5 分間

2. ポイントオブケア検査室分析

   • 静脈飽和度 (SvO2) <55 (青酸性心疾患がある場合)、または <65 (他のすべての患者の場合)

   • 動脈血ガスサンプリングで乳酸塩 > 2 mmol/L

3. 臨床観察 • 連続 2 時間の尿排出量が正常量未満の 0.5 ml/kg/h

2. 結果を予測するための FORE-SIGHT™。 次に、FORE-SIGHT™ 信号が病院および ICU の入院期間 (LOS)、死亡率、および (侵襲的または非侵襲的) 人工呼吸器サポートの期間を予測するかどうかを評価するモデルが構築されます。

2 つの予測タスクの予測パフォーマンスを評価するために、次の統計が使用されます: 陽性的中率、ROC 曲線下面積 (AUROC)、Hosmer-Lemeshow 統計、大規模なキャリブレーション、キャリブレーションスロープとブライアースコア。

陽性的中率は、正しく分類された陽性例の割合です。 これは、陽性結果が検査対象の基礎疾患に対応する確率を反映します。

AUROC は、肯定的なインスタンスと否定的なインスタンスを区別するモデルの能力の尺度です。 通常、評価としての AUROC は、陰性インスタンスを陽性として誤って分類する可能性のある異なるコストをトレードオフできるため、または同等にモデルの感度と特異性の間のトレードオフを可能にするため、精度よりも優先されます。

Hosmer-Lemeshow 統計量、calibration-in-the-large、および calibration-slope は、モデルが適切にキャリブレーションされているかどうかを判断するために使用されます。 これらのテストでは、観察されたイベント発生率が母集団のサブグループで予想されるイベント発生率と一致するかどうかを評価します。 サブグループ内の予想イベント率と観察イベント率が類似しているモデルは、適切に調整されていると言われます。

全体的なモデルのパフォーマンスは、Brier スコアとその正規化バージョンである Brier Scaled Score を使用して評価されます。 正確なモデルは全体的な予測誤差が低いため、ブライアー スコアも低くなります (各タスクの基本ケース値を下回ります)。

4 研究対象集団

以下の対象基準を満たしていれば、心臓手術後にルーヴェン大学病院ルーヴェンの PICU に入院している 12 歳未満のすべての小児が研究の対象となります。

• ICU入室時に人工呼吸器を使用するか、入室後に挿管する
• 動脈ラインが所定の位置にある。
• 少なくとも 24 時間は PICU に滞在することが予想されます。

外傷性脳損傷患者、脳腫瘍患者、心肺蘇生法（CPR）後の患者など、実際に脳損傷がある、または潜在的な脳損傷のある患者は除外されます。 額センサーの設置が不可能な症状や傷のある患者も除外されます。

この研究では 1.5 年間のデータが収集されます。 300人の重篤な病気の子供たちが募集される予定です。 PICU 患者の約 20% が臨床的悪化事象を示しており、入院期間の中央値 (IQR) が 3 (2 ～ 7) 日 [8] で、1 日あたり少なくとも 1 つの事象があることから、少なくとも 180 件の臨床的悪化事象が発生すると予想されます。年々人口が減少。 同様のイベント分布を使用した以前の研究 [15,16] から、私たちはモデルの感度 (および特異度) が少なくとも 0.8、アルファ誤差が 5%、統計検出力が 80% になると予想しています。

したがって、この研究には、臨床症状の悪化を予測する際の FORE-SIGHT™ NIRS 信号の可能性を検出するために必要な統計的検出力が備わっています。