中央タンザニアにおける血液透析末期腎疾患患者の罹患率、死亡率、短期および長期生存率

1. バックグラウンド

   1.1 末期腎疾患:

   末期腎不全は、世界で 18 番目の死因です。 発生率は比較的安定していますが、腎代替療法による末期腎疾患の有病率は 1990 年から 2010 年にかけて倍増しており、今後 10 年間でさらに増加すると予想され、世界的な健康上の懸念が高まっています。 これらの調査結果は、末期腎疾患の病因の大部分を占める糖尿病と高血圧の世界的な負担の増加が報告されていることと一致しています。 世界の糖尿病患者数は、1995 年に報告された 1 億 3,500 万人から、2025 年までに 3 億人になると予測されています。 この増加は、先進国で予想される 42% の増加と比較して、発展途上国では 170% 増加すると予測されています。 毎年約 10 億人が高血圧症と診断され、約 710 万人が脳血管疾患、虚血性心疾患、末期腎疾患などの合併症で死亡しています。

   1.2 腎代替療法:

   病因に関係なく、ESRD 患者は血液透析、腹膜透析、または腎移植などの腎代替療法 (RRT) が必要になります。 血液透析および腹膜透析は、腎移植が選択される前の腎代替療法の初期モダリティを説明します。 今から 10 年後、腎代替療法 (RRT) の患者数は世界中で 5 億 4 億 3,900 万人になると予測されています。 3 つのモダリティのうち、腎移植は患者の生存と生活の質の点で優れていると報告されています。 腎移植の優位性にもかかわらず、血液透析は 3 つの腎代替療法の中で広く利用されています。 2008 年に RRT を受けた全患者の 89% (89%) が血液透析を受けたと推定されます。 先進国では腹膜透析を受けている ESRD の人口が減少しているにもかかわらず、発展途上国では 2008 年までにその数は 10 年間で 2 倍になりました。

   1.3 腎代替療法における患者の生存率:

   末期腎疾患の治療、腎代替療法に伴う合併症、および患者の生活の質は考慮に値するものであるにもかかわらず、革新的です。 心血管疾患と感染症は、透析に直接関連する重大な死亡原因の原因であり、免疫抑制と併存疾患は、腎移植を受けた ESRD 患者の重大な死亡原因の原因となっています。 死亡率を予測するその他の要因には、人口統計学的要因、併存疾患、ESRD の病因、栄養状態、および生化学的指標が含まれます。 白人および 45 歳未満の患者の生存転帰は良好です。 進行中の炎症の証拠、心筋酵素の増加、極端なカリウム濃度、低ヘモグロビン濃度、不十分な透析、および BMI の低下は、生存転帰不良と関連しています。

   1.4 開発途上国における RRT の課題:

   腎代替療法へのアクセスは、発展途上国と先進国では大きく異なります。 世界中で腎代替療法を受けている ESRD 患者の約 80% は先進国のみに存在し、世界人口の約 12% しかカバーしていません。 不可能ではありませんが、開発途上国での腎代替療法の提供は困難です。 課題は、高コストや貧弱な健康追求行動などの患者要因から、非感染性疾患に割り当てられた低予算、発展途上国の手の届かない技術的複雑性までさまざまです。 課題は、3 つのレベルの要因、つまり患者要因に分類されます。医療と政策と政策要因、および腎登録。

   1.4.1 患者の要因:

   健康保険サービスの適用範囲が限られていることに加えて、発展途上国の多くの人々を構成する財政的に制約のある患者は、RRT の高額な費用を支払う余裕がないと感じています。 さらに、貧弱な健康追求行動、患者の遠隔性、伝統的および宗教的信念が RRT の提供を妨げています。 文献によると、成人の約 30% が高血圧に気づいておらず、高血圧患者の 40% 以上が治療を開始しておらず、高血圧患者の 70% が高血圧をコントロールしていません。 また、一部の国では、腎臓提供が宗教的または伝統的な信念に反すると考えられているため、腎臓移植の頻度が低くなります。

   1.4.2 医療制度の要因:

   ほとんどの開発途上国では、腎代替療法は三次病院で提供されるという点で集中化されており、サテライト病院が三次病院で患者の負荷を軽減する先進国とは異なり、それらがサービスを提供する人口に対して少数です。 たとえば、タンザニアでは、5,500 万人以上の住民にサービスを提供する 3 つの公的透析病院と 9 つの民間透析病院が偏在しています。 タンザニア中部では、2013 年に最初の腎代替施設である UDOM 血液透析ユニットが設立され、2018 年に BMH と協力して最初の腎移植が行われ、それ以来、1 件の腎移植が行われています。 さらに、開発途上国は、予防接種、蔓延の抑制、および過去および新たに出現した感染症の管理に依然として苦労しています。 ESRD などの非伝染性疾患の発生率と有病率の増加は、医療予算をさらに不自由にし、不十分と見なします。

   1.4.3 腎レジストリ:

   腎登録を確立し、組織化しているアフリカの国はごくわずかです。 大部分の国は、財政的な制約を含むいくつかの理由により、それらを維持していないか、維持できていません。 これは、治療とケア提供の質の監査を妨げ、研究のための情報とデータのソースを制限します。 これにより、開発途上国は、先進国から得た情報とデータに依存して重要な健康上の決定を下すようになりました。 ESRD患者と腎代替療法に関するデータの国際比較は、治療の受け入れ、患者の人口統計、社会経済的負担、および国の医療政策の違いにより、妥当性の点で正しくない場合があります。

   1.5 研究課題:

   ESRD の発生率と有病率は、サハラ以南のアフリカ諸国を含む開発途上国で増加しています。 利用されるさまざまな RRT モダリティのうち、血液透析が大部分を占めています。 先進国とは異なり、不十分な腎医療施設、機器、人員、不十分な医療予算の割り当て、腎登録簿の欠如、発展途上国における血液透析に関する出版された文献の少なさが、ESRD 患者への血液透析の提供を妨げています。 さらに、血液透析治療の費用、健康を求める姿勢の悪さ、伝統的な信念、居住地の遠隔性などの患者の要因が、腎代替療法の提供をさらに困難にしています。 タンザニアを考慮に入れると、現在国内で利用できる腎登録はなく、維持血液透析中のESRD患者の短期および長期生存分析を報告するための出版された文献がこの地域にはありません。

2. 方法論

2.1 データ収集と手順: 人口統計、病歴、身体検査、ESRD の原因、検査所見、画像診断結果、透析の妥当性、および経過観察に関する患者の情報は、電子的および物理的な患者のファイルから求められます。 患者の病院記録ファイルに記録されていないその他の情報は、研究者が別途設計したフォームを使用して別途収集します。 すべてのデータは Microsoft Excel スプレッドシートに記録され、登記所のコンピューターに保存されるほか、OneDrive クラウド ストレージにバックアップされます。

2.2 データ変数:

この研究には従属変数と独立変数があります。 主な従属変数は、名目上の (つまり、死亡または生存) として分類される死亡状況です。 他の従属変数は感染でした（つまり、 名目上）、入院（すなわち 公称）およびイベントまでの時間（つまり 連続）。

独立変数は、名義変数と連続変数の両方で構成されていました。 これらは、年齢、性別、民族性、喫煙状況、配偶者の有無、教育水準、健康保険の種類、居住地、併存疾患、雇用状況、収入額、紹介までの病気の期間、初発脈拍数、初発血圧、BMI、ウエスト-股関節周囲比と確定診断。 その他は、ヘモグロビン レベル、総白血球数、血小板レベル、甲状腺刺激ホルモン、血清チロキシン、血清トリヨードサイロニン、血清電解質 (すなわち、カリウム、ナトリウム、塩化物、マグネシウム、無機リン酸塩、CO2 結合力、および陰イオン) の初期値でした。ギャップ）、ランダム血糖、肝機能検査（アラニンアミノトランスフェラーゼ、アスパラギン酸アミノトランスフェラーゼ、総血清タンパク質、血清アルブミン、総ビリルビン、および直接ビリルビンおよびアルカリホスファターゼ）、筋肉酵素（ミオグロビン、乳酸脱水素酵素、およびクレアチンキナーゼ）、尿検査（アルブミン尿、タンパク尿、尿pH、糖尿、尿沈降、および24時間尿タンパク）。 さらに、炎症指数（プロカルシトニン、赤血球沈降速度、C反応性タンパク質、および過敏性C反応性タンパク質）、凝固指数（プロトロンビン活性、プロトロンビン時間、国際正規化比、活性化部分プロトロンビン時間、トロンビン時間およびd-二量体)、脂質プロファイル (低密度リポタンパク質、高密度リポタンパク質、リポタンパク質-アルファ、トリグリセリド、および総コレステロール)。 最後に、慢性腎臓病の病期、透析カテーテルの種類、および透析の妥当性がさらに記録されます。

2.3 バイアス管理:

この研究のバイアスは、2 つのレベルで対処されます。学習レベルと成果レベル。 予想されるバイアスの潜在的な原因は、患者の記録システムに関するものです。 UDOM 血液透析ユニットは、電子ファイル (新設) と物理的な紙ファイルの両方を利用するため、すべての患者が 2 つの記録を持つことになります。 データを電子システムに入力する際の入力エラーをなくすために、登記官は物理的な紙のファイルからデータを抽出し、2 人目の登記官が電子データベースと照合して完全性を確認します。

データ収集の精度と効率を向上させるために、2 名の専任のレジストリ担当者は、参加者の登録が正式に開始される前に 1 か月のトレーニングを受けます。

報告の偏りを最小限に抑えるために、コホートおよびケースコントロール研究用にカスタマイズされた STROBE チェックリストツール (疫学における観察研究の報告の強化) が、この研究のレポート作成に使用されます。

出版バイアスを最小限に抑えるために、このプロトコルは、参加者の登録前に https://clinicaltrials.gov/ に登録されることが予想されます。

3.4 データ分析:

統計分析は、問題の目的に従って行われます。 まず、死亡の予測因子は、死亡状況を従属変数として使用し、人口統計、病歴、臨床像、および透析の妥当性を独立変数として使用して、バイナリロジスティック回帰によって特定されます。 比較は、独立した t 検定を使用して 95% で、統計的有意性についてテストされた予測因子と結果の間のオッズ比によって行われます。 コンピューター ソフトウェア SPSS が使用されます。 死亡を予測する有意な統計的有意性を示す独立変数を利用して、Kaplan-Meier による生存曲線を作成します。 1、3、および 5 年の生存率は、Kaplan-Meier 曲線から差し引かれ、報告されます。 ここでは、コンピュータ ソフトウェア SAS が使用されます。

感染と再入院の一般的な原因、その発生率、および有病率を示すために、記述的分析が行われます。 最初の感染と再入院のイベントまでの時間分析は、カプランマイヤー生存曲線を使用して構築されます。 ログランク検定を使用して、病気の一般的な原因と再入院の間のイベント発生までの時間を比較します。 すべての統計分析は、95% の有意水準を使用して、コンピューター ソフトウェア SPSS によって行われます。