壊死性軟部組織感染症の予後と治療：前向きコホート研究 (ProTreat)

序章：

壊死性軟部組織感染症 (NSTI) は、知られている中で最も深刻で致命的な感染症の 1 つです。 それらは、壊死を伴う急速に進行する軟部組織の炎症を特徴とし、多臓器不全や死を急速に引き起こす可能性があります。 死亡率は 25 ～ 35% であることが示されており、生存者は切断や長期にわたるリハビリテーションに対処しています。

現在、個々の患者の NSTI の重症度と予後を評価するための適切なツールが不足しています。 これは、必要ではあるが、時には熱狂的な外科的デブリードマンをもたらし、患者の長期にわたるリハビリテーションと無効状態に至ります。 NSTIの補助療法として、高圧酸素療法（HBOT）が追加されることがあります。 ただし、NSTI に対する HBOT の有効性について明確な理解はありません。 研究者は、いくつかの研究の過程で複数のバイオマーカーを調べることにより、これら 2 つの問題を解決しようとしています。

方法論:

場所: コペンハーゲン大学病院、Rigshospitalet、デンマーク。

デザイン：観察コホート研究。

コホート: 2013 年以降のデンマークのすべての NSTI 患者。

コントロール: Rigshospitalet で待機的整形外科手術を受けている 50 ～ 100 人の患者。

バイオマーカー: 可溶性トロンボモジュリン、シンデカン-1、sE-セレクチン、VE-カドヘリン、プロテイン C、suPAR。

サンプルサイズの計算:

1: 治験責任医師が一次転帰 sTM を測定するために使用する検査キット (ヒト sCD141 ELISA キット、Nordic Biosite) のアッセイ間標準偏差は 0.58 ng/ml です。 測定された sTM 濃度の変化がアッセイ間標準偏差の結果ではないことを確認するために、研究者は sTM の最小関連差をアッセイ間標準偏差の 3 倍、つまり 1.75 ng/ml に設定しました。

調査員は、ウィルコクソンの順位和検定を使用して検出力を計算しました。 4.6 ng/ml の推定標準偏差と 9.9 ng/ml の平均を仮定すると、研究者は、少なくとも 60% の統計的検出力に到達するために、最大 150 人の NSTI 患者と 50 人の待機手術患者を含める必要があります (a非常に保守的な推定値) であり、おそらく 5% の有意水準で 85% に近い (より現実的な推定値)。 見積もりは、データの分布によって異なります。

2: 研究者が一次結果 sE-セレクチンを測定するために使用するテスト キット (ヒト CD62E ELISA キット、ダイアクロン) は、0.37 ng/ml のアッセイ間標準変動を持っています。 測定された sE-セレクチン濃度の変化がアッセイ間標準変動の結果ではないことを確認するために、研究者は sE-セレクチンの最小関連差をアッセイ間標準変動の 3 倍、つまり 1.1 ng/ml に設定しました。

推定標準偏差が 209 ng/ml (敗血症性ショック) 対 23 ng/ml (重度の敗血症および敗血症) であり、平均値がそれぞれ 295 対 181 ng/ml であると仮定すると、研究者は少なくとも 132 人の NSTI 患者を含める必要があります。 5% の有意水準で 90% の統計的検出力に到達する 50 人の待機手術患者。

3: NSTI 中の suPAR レベルは、これまで検査されたことはありません。 サンプル サイズを推定するために、NSTI 患者も敗血症であるため、研究者はサンプル サイズの計算を suPAR と敗血症の相関関係に関する以前の研究に基づいています。 この研究では、141 人の患者の suPAR レベルと死亡率の間に統計的に有意な相関関係があることがわかりました。 これは、この研究の目標でもあります。 さらなる研究では、132 人の患者で suPAR、敗血症、および死亡率の間に有意な相関関係があることもわかっています。 研究者は、この研究中に少なくとも 150 人の NSTI 患者を対象とします。

統計上の考慮事項:

HBOT治療がバイオマーカーの範囲に影響を与えるかどうかを確認するために、研究者はNSTIグループと2つの対照グループ、整形外科患者と敗血症患者のバイオマーカーの平均と分散を分析します。 ノンパラメトリック データは対数変換され、IQR の中央値として表示されます。 グループ比較には、ウィルコクソン順位和検定が使用されます。 カテゴリ データには、Fisher の正確確率検定が使用されます。 相関分析は、スピアマン順位相関またはピアソン相関を使用して実行されます。 健康転帰の予測因子としての suPAR の品質を評価するために、さまざまなタイプの回帰モデルを使用してモデル選択演習が実施されます。 回帰のタイプは、健康転帰のタイプによって異なり、すべてのケースで suPAR が予測因子となります。 NSTI患者の重症度と死亡率のマーカーとしてのsuPARの精度を決定するために、受信者動作特性（ROC）曲線分析が適用されます。 調査官は、生存データのカプラン-マイヤー曲線を作成します。 統計的に有意な結果は、p<0.05 の場合です。

データ：

データは、国家データ保護庁に従って取り扱われます。 すべての元の記録 (同意書とアンケートを含む) は、治験実施施設で 15 年間保管されます。 国家データ保護庁はバイオバンクを承認しました (RH-2016-199)。 データ チェックはデータ レジストリにプログラムされており、入力変数が定義済みの可能な臨床範囲外にある場合に警告します。 すべての登録データは、正確性を確保するために、医療記録などの外部データ ソースと比較されます。 データ収集に関しては、標準操作手順が実装されています。 SAPS IIスコアなどを計算するためのデータが欠落している患者は、研究から除外されます。

倫理：

裁判は、ヘルシンキ宣言とデンマークの法律に準拠します。 国家倫理委員会と地域倫理委員会 (H-16021845) は、この研究を承認しました。

参加者の募集が終了すると、バイオマーカー分析、データ抽出および解釈が行われます。