ICU における民族および性別に基づく入院パターン (EGAP-ICU)
ICU における民族および性別に基づくアドミタンス パターン、多施設国際無作為化調査研究
ICU の患者の大半は男性です。 研究によると、男性は人工呼吸器、血管作用薬、腎代替療法、侵襲的モニタリングを受け、ICU での滞在期間が長いことが示されています。 これらの違いは、男性の生存利益に明確に変換されるわけではありません。女性が ICU に同程度入院した場合、生存率が変わるかどうかは不明です。
ICU への入院に影響を与える要因には、年齢、併存疾患、生理学的パラメーター (急性疾患の重症度を示す)、および利用可能な ICU ベッドの数が含まれます。 ICU への入院に影響を与えてはならない要因には、患者の性別や民族が含まれます。
この研究は、女性や特定の民族の人々に対する偏見が存在するかどうかを調べることを目的としています。 臨床医は、医学的理由以外で ICU への入院のしきい値が異なりますか?
研究者は、盲検無作為化要因調査研究を使用してこの仮説を検証することを提案しています。
調査の概要
詳細な説明
背景 ヘルスケアのいくつかの分野で、男性と女性の扱いの違いが注目を集めています。 ここ数年で集中治療の意識が劇的に高まったため、これには重症患者のケアも含まれます。 重症患者は、最も高額で高度な治療の 1 つである集中治療室 (ICU) で治療を受けます。 したがって、リソースを適切に使用して、最も必要としている患者が集中治療のために選択されるだけでなく、必要な患者が取り残されることがないようにすることが不可欠です。
ICU の患者の大半は男性です。 研究によると、男性は人工呼吸器、血管作用薬、腎代替療法、侵襲的モニタリングを受け、ICU での滞在期間が長いことが示されています。 重度の敗血症の女性と男性は、救急部門で差別的なケアを受けることも示されています。 これらの違いは、男性の生存利益に明確に変換されるわけではありません。研究は相反する結果を示しています。 女性が ICU に同程度入院した場合、生存率が変わるかどうかは推測するしかありません。 性別は、免疫系に影響を与える生物学的変数であり、生涯を通じて変化します。 性ホルモンは、病気の重症度がどのように進行するかに影響を与えることが提案されており、女性の性ホルモンは保護効果があることが示唆されています. これは、ICU における男性の優位性を部分的に説明する可能性があります。 ICU で提供されるケアは、患者の性別に合わせて調整する必要があるという明確な証拠はありません。 繰り返しになりますが、患者の性別に合わせて医療を調整してはならないという明確な証拠はありません。 したがって、男性と女性に提供されるケアの違いは議論の余地があります。 違いが存在する場合、それが意図的でないかどうかにかかわらず、ジェンダーバイアスによって引き起こされていることを除外する必要があります.
最近発行された、医学および科学ジャーナルにおける人種および民族性の報告に関するガイダンスで説明されているように、民族性は科学的または生物学的な意味を持たない社会的構成要素です。 しかし、民族性を含む研究は、ヘルスケアにおける格差と不公平の理解と知識を向上させるのに役立つかもしれません。 30 年前、米国保健社会福祉省は、黒人とマイノリティの健康に関するレポートを発行し、民族の違いを強調しました。 (S 保健社会福祉省。 黒人およびマイノリティの健康に関する長官のタスク フォースのレポート。 1985年。 https://collections.nlm.nih.gov/catalog/nlm:nlmuid-8602912-mvset)。 最近の研究では、自己申告による健康状態と医療へのアクセスと手頃な価格の人種的および民族的差異の減少が示されていますが、差異は残っています. COVID-19 パンデミックの間、重症化への進行に違いがあることが明らかになりました。 1,700 万人以上の成人を含む英国で OpenSAFELY プラットフォームを使用したコホート研究では、一部の少数民族集団は、白人集団と比較して重度の COVID-19 のリスクが高く、他の重要な要因も考慮に入れました。
特定の目的 患者を ICU に入院させるとき、臨床医は特定の民族を差別しますか? 男性の入院の閾値は女性よりも低いですか? 研究者は、非医学的理由により、異なる ICU 入院閾値が存在するという仮説を立てています。
方法 研究者は、盲検無作為化要因調査研究を使用してこの仮説を検証することを提案しています。
この調査は、ICU への入院が必要な可能性のある病棟または緊急治療室にいる患者を説明する、8 つの個別のケースの複数回の繰り返しで構成されます。 併存疾患データ、年齢、生理学的パラメーターが記述され、その後に YES/NO が続きます。病院の「通常の」ICU 状況を考慮して、この患者を ICU に入院させますか。 各ケースのカウントダウン タイマーにより、YES/NO の応答が迅速に行われるようになります。紙のケースでは実際の臨床状況を模倣することはできませんが、迅速な決定を行うことは集中治療医の仕事の一部です。
ICU への入院に影響を与える要因は、通常、年齢、併存疾患、生理学的パラメーター (急性疾患の重症度を示す)、および利用可能な ICU ベッドの数であると考えられています。 ICU への入院に影響を与えてはならない要因には、患者の性別や民族が含まれます。
性別および/または民族性が ICU 入室に影響するかどうかをテストするために、調査はいくつかの方法で無作為化されます。 基本的に、複数の異なるバージョンの調査が存在します。 記載されている併存疾患の年齢と数を微調整します。 確かではありませんが、患者の年齢が高く、併存疾患が多いと、入院率が低下する可能性があります。 同じ関連性は、リソースが逼迫している理論上のパンデミック状況でも予想されます。
回答者には知られていないが、ケースは男性または女性を説明するために無作為化される. したがって、ケースは、男性、女性、M、F、または逆の順序 (F、M、F、M など) にすることができます。 8つのケースのうちの1つでは、患者の名前は非典型的な国民名になります。
これを一般化して全体的に成功させるために、調査員は、調査をフランス語、ドイツ語、スペイン語に翻訳し、簡単に回答できるようにすることが最も重要だと考えています。 アンケートの所要時間は 10 分以内であることが望ましいです。 さらに、国の組織を通じて電子メールを送信すると、一般化の可能性が向上する可能性があります。 ツイッターなどの調査リンクを使用すると、そのようなリンクをクリックする人に選択バイアスが生じる可能性があります。
(この研究グループは以前にこれを行ったことがあるので、それは可能です. このプロジェクトにとって幸いなことに、広く引用されている研究ではありません。 https://www.nature.com/articles/s41598-019-50836-3 )
研究の種類
入学 (推定)
連絡先と場所
研究連絡先
- 名前:Max Bell, MD, PhD
- 電話番号:+46708278533
- メール:max.bell@regionstockholm.se
研究場所
-
-
-
Stockholm、スウェーデン
- 募集
- Karolinska Institutet
-
コンタクト:
- Max Bell, MD, PhD
- メール:max.bell@regionstockholm.se
-
主任研究者:
- Max Bell, MD, PhD
-
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参加基準
適格基準
就学可能な年齢
- 子
- 大人
- 高齢者
健康ボランティアの受け入れ
サンプリング方法
調査対象母集団
説明
包含基準:
この無作為化調査研究では、レスポンダーとしてトレーニングと専門家の両方に集中治療医を含めます。
除外基準:
「ボタンマッシャー」、つまりケースの説明を読むよりも速くケースの説明を切り替える参加回答者を除外します。 20 秒未満で回答されたケースは除外されます。
研究計画
研究はどのように設計されていますか?
デザインの詳細
この研究は何を測定していますか?
主要な結果の測定
結果測定 |
メジャーの説明 |
時間枠 |
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ICU入室男女比
時間枠:研究完了まで、平均1年
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性別/性別がランダム化されているという事実を除いて、まったく同じケースの説明
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研究完了まで、平均1年
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ICU入室民族比率
時間枠:研究完了まで、平均1年
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名前/民族的背景がランダム化されていることを除いて、まったく同じケースの説明
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研究完了まで、平均1年
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二次結果の測定
結果測定 |
メジャーの説明 |
時間枠 |
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ICU入室までの時間 男女比較
時間枠:研究完了まで、平均1年
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回答者は、男性と比較して、女性を受け入れることを決定するのに時間がかかりますか?
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研究完了まで、平均1年
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ICU入学までの時間 民族的背景
時間枠:研究完了まで、平均1年
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回答者は、「通常の」民族的背景と比較して、「その他の」民族的背景を持つ患者の説明を受け入れることを決定するのに時間がかかりますか?
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研究完了まで、平均1年
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タイムアウトの性別
時間枠:研究完了まで、平均1年
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回答者は、男性よりも女性の入院について考える時間がなくなることが多いですか?
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研究完了まで、平均1年
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タイムアウトの説明された民族性
時間枠:研究完了まで、平均1年
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回答者は、「通常の」民族的背景と比較して、「他の」民族的背景を持つ患者の説明を受け入れることについて考えるのに時間切れになることが多いですか?
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研究完了まで、平均1年
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協力者と研究者
スポンサー
捜査官
- 主任研究者:Max Bell, MD, PhD、Department of Physiology and Pharmacology, Karolinska Institutet
出版物と役立つリンク
一般刊行物
- Mahmood K, Eldeirawi K, Wahidi MM. Association of gender with outcomes in critically ill patients. Crit Care. 2012 May 22;16(3):R92. doi: 10.1186/cc11355.
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- Samuelsson C, Sjoberg F, Karlstrom G, Nolin T, Walther SM. Gender differences in outcome and use of resources do exist in Swedish intensive care, but to no advantage for women of premenopausal age. Crit Care. 2015 Mar 30;19(1):129. doi: 10.1186/s13054-015-0873-1.
- Sunden-Cullberg J, Nilsson A, Inghammar M. Sex-based differences in ED management of critically ill patients with sepsis: a nationwide cohort study. Intensive Care Med. 2020 Apr;46(4):727-736. doi: 10.1007/s00134-019-05910-9. Epub 2020 Jan 23.
- Zettersten E, Jaderling G, Bell M, Larsson E. Sex and gender aspects on intensive care. A cohort study. J Crit Care. 2020 Feb;55:22-27. doi: 10.1016/j.jcrc.2019.09.023. Epub 2019 Oct 25.
- Knoferl MW, Angele MK, Diodato MD, Schwacha MG, Ayala A, Cioffi WG, Bland KI, Chaudry IH. Female sex hormones regulate macrophage function after trauma-hemorrhage and prevent increased death rate from subsequent sepsis. Ann Surg. 2002 Jan;235(1):105-12. doi: 10.1097/00000658-200201000-00014.
- Mizushima Y, Wang P, Jarrar D, Cioffi WG, Bland KI, Chaudry IH. Estradiol administration after trauma-hemorrhage improves cardiovascular and hepatocellular functions in male animals. Ann Surg. 2000 Nov;232(5):673-9. doi: 10.1097/00000658-200011000-00009.
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- Mahajan S, Caraballo C, Lu Y, Valero-Elizondo J, Massey D, Annapureddy AR, Roy B, Riley C, Murugiah K, Onuma O, Nunez-Smith M, Forman HP, Nasir K, Herrin J, Krumholz HM. Trends in Differences in Health Status and Health Care Access and Affordability by Race and Ethnicity in the United States, 1999-2018. JAMA. 2021 Aug 17;326(7):637-648. doi: 10.1001/jama.2021.9907.
- Mathur R, Rentsch CT, Morton CE, Hulme WJ, Schultze A, MacKenna B, Eggo RM, Bhaskaran K, Wong AYS, Williamson EJ, Forbes H, Wing K, McDonald HI, Bates C, Bacon S, Walker AJ, Evans D, Inglesby P, Mehrkar A, Curtis HJ, DeVito NJ, Croker R, Drysdale H, Cockburn J, Parry J, Hester F, Harper S, Douglas IJ, Tomlinson L, Evans SJW, Grieve R, Harrison D, Rowan K, Khunti K, Chaturvedi N, Smeeth L, Goldacre B; OpenSAFELY Collaborative. Ethnic differences in SARS-CoV-2 infection and COVID-19-related hospitalisation, intensive care unit admission, and death in 17 million adults in England: an observational cohort study using the OpenSAFELY platform. Lancet. 2021 May 8;397(10286):1711-1724. doi: 10.1016/S0140-6736(21)00634-6. Epub 2021 Apr 30.
研究記録日
主要日程の研究
研究開始 (実際)
一次修了 (推定)
研究の完了 (推定)
試験登録日
最初に提出
QC基準を満たした最初の提出物
最初の投稿 (実際)
学習記録の更新
投稿された最後の更新 (実際)
QC基準を満たした最後の更新が送信されました
最終確認日
詳しくは
本研究に関する用語
その他の研究ID番号
- EGAP-ICU Project Implicit
個々の参加者データ (IPD) の計画
個々の参加者データ (IPD) を共有する予定はありますか?
IPD プランの説明
IPD は、回答者の国、回答者の性別 (M/F/その他)、病院の規模 (大学病院と非大学病院)、専門医/研修中、回答者の年齢層 (10 の括弧内) で構成されます。
この調査に回答する医師が、正確な個人データを収集したり、収集したブロック データを共有したりしないことを理解することが最も重要です。
医薬品およびデバイス情報、研究文書
米国FDA規制医薬品の研究
米国FDA規制機器製品の研究
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