FODEPOC 研究: COPD における除脂肪量指数 (FODEPOC)

背景と理論的根拠 慢性閉塞性肺疾患（COPD）は、重大な全身影響を伴う慢性的な気流制限を特徴とする呼吸器疾患であり、多くの場合、病気の進行に悪影響を及ぼし、死亡リスクの増加をもたらす栄養失調などの1つ以上の併存疾患を伴います。 。 COPD の予後の重症度を判断するために、Celli et al. 2004 年に BODE 指数を提案しました。これは、肥満指数 (BMI)、最初の 1 秒間の努力呼気量 (FEV1)、呼吸困難、および 6 分間の歩行テスト (6MWT) によって評価される運動能力に関する情報を統合する多次元尺度です。 BMI は 1 点満点ですが、残りの項目は 0 ～ 3 点で採点され、最高点は 10 点となります。 BODE は病気の進行性の変化を反映しており、COPD 患者の入院と死亡リスクを予測するのに役立ち、ある時点での増加は全死亡原因の 34%、呼吸器疾患による 62% の増加と関連しています。原因。

BODE 指数は COPD 患者の栄養状態の変数として BMI を使用しますが、臨床的に有意な体重減少が見られない場合でも体組成の変化が起こる可能性があります。 COPD患者では、除脂肪量指数（FFMI）が低いと、肺機能、生活の質、運動能力の悪化に寄与するだけでなく、増悪や生存にも悪影響を及ぼします。このことは、FFMIがBMIよりも正確である可能性を示唆しています。これらの患者の死亡の予後因子。 Luo Yらによって行われた最近の研究では、安定したCOPD患者の栄養状態が評価され、48.5％の患者が低FFMI（女性で15kg/m2以下、男性で16kg/m2以下）であったことが示された。より進行した疾患を患う人の大幅な減少。 FFMI (除脂肪量指数) は、電気生体インピーダンス分析 (BIA)、二重エネルギー X 線吸光光度法、コンピューター断層撮影、超音波検査、または磁気共鳴画像法によって客観的に測定できます。 BIA は、人体の電気的特性、さまざまな組織の体組成、体内の総水分含有量の間の関係に基づいています。 これは、体のコンパートメントを通る電流の通過に対する抵抗に基づいた、シンプルで安価、実行が容易な非侵襲的な方法であり、体組成分析を実行するのに非常に役立ちます。

一方、6MWT は COPD 患者の死亡率の予測因子です。 これは簡単であると印象づけられる広く使用されているテストですが、その予測の信頼性は厳密な再現性条件と資格のある人材に依存しており、歩行障害のある人や高齢者にとっては明らかな困難を伴います。 この病気に対する多面的なアプローチを促進するために、症状の重症度と生活の質への影響を推定するための、他のより単純で十分に検証され受け入れられている臨床ツールが開発されています。 COPD 評価テスト (CAT) は臨床診療ガイドラインで最も広く使用されており、スコアが 1 ～ 5 の 8 つの領域で構成される質問表であり、スコアが高いほど COPD 患者の健康状態を測定します。 、患者の状態は悪化します。 最新のGOLDガイドによれば、疾患の重症度を10段階のカットオフポイントで分類するために不可欠な変数となっている。 その予後価値は広く証明されており、最近の研究では、CAT 15 以上の重度の COPD 患者は増悪リスクが著しく高いことが示されました。 文献で提案されているもう 1 つの多次元スケールは BODEx です。これは、6MWT の技術的および管理上の困難を考慮して、実行するテストを簡素化する必要性にも対処しており、2009 年に Soler-Cataluña らによって提案されました。 BODE と同様の予後死亡率値は、6MWT を実行する必要はありません。これは、前年の重篤な増悪 (入院治療が必要な増悪) の数に置き換えられるためです。 BODE 指数は臨床現場で広く使用されていますが、そのパフォーマンスは改善できると考えられています。 たとえば、肺移植の適応としての適用に関して、以前の BODE は、BODE ≧ 7 の患者のサブグループを除いて、移植後の全体的な結果の予後値を実証していません。スケール以外の他の項目を実装することができ、栄養状態の点でより代表的であり（BMIの代わりにFFMI）、よりシンプル（6MWTの代わりにCAT）、主な目的は多次元FODEスケール（F）の予後値を比較することです。 BMI を FFMI に置き換えた除脂肪体重指数）を BODE スケールと比較します。 第 2 の目的は、6MWT が CAT アンケートに置き換えられたバリアントを分析することです。

研究仮説

• 概念的な仮説 多次元 BODE スケールでは、体格指数と比較して、除脂肪量指数は COPD 患者の増悪と死亡のより良い予後因子です。
• 操作上の仮説 除脂肪量指数は、体格指数と比較して COPD 患者の増悪と死亡率をよりよく予測し、多次元 BODE スケールの ROC 曲線の下の面積が 10% 増加します。

方法論

人口とサンプルサイズ。 対象者は、パッケージ年数指数が10以上のタバコ使用歴のある40歳以上の連続患者となる。 最新の疫学研究によると、一般人口における COPD の有病率は約 12% であり、4 ～ 35% の範囲の除脂肪量指数で測定されるこの集団における栄養失調の有病率に基づいて、次のように提案されています。予測可能なコックス多変量解析における他の因子との予測可能な相関を伴う生存研究のサンプルの以下の計算: 検出する相対リスク 1.5 曝露対象者の割合 0.48 打ち切り観察の割合 0 信頼水準 0.95 統計検出力 0.8 モデルに含めるその他の因子の相関0.28 追跡不能率 0.15 最小サンプルサイズ 237

研究デザイン：最近COPDと診断された患者のコホートにおいて、除脂肪量指数（FFMI）の栄養パラメータの予後値を多次元スケールで決定する観察的、前向き、多施設共同研究。 Body Mass Index (BMI)、最初の 1 秒間の努力呼気量 (FEV1) のパラメータは維持され、呼吸困難は Modified Medical Research Council (mMRC) スケールで測定され、運動能力は 6MWT で測定されます。 BODE 研究 5 と同様に、コホートの追跡調査は 2 年以上で、3 か月から 6 か月の定期的なレビューが提案されています。 BODE インデックスによって提案された研究の方法論に従って、取得された FODE インデックスの四分位に従って 4 つのグループが提案されます。 FFMI の下限カットオフ点は、以前の研究で使用された女性では 15 kg/m2、男性では 16 kg/m2 に設定されました9。 一方、BODEx 指数は作成者が提案した内容に従って計算され、項目のスコアは次のように 0 ～ 2 ポイントになります。悪化なし = 0 ポイント。過去 1 年間に 1 ～ 2 回の重篤な増悪 = 1 ポイント。 3 回以上の増悪 = 2 ポイント16。 COPD の重症度の代表性を保証するために、1:1:1 の意味で患者を次の 3 つのグループに含めることが提案されています: FEV1 が 50% 以上のグループ、FEV1 が 30 以上の患者%以上50%未満、FEV1が30%未満の患者。

生体電気インピーダンス分析 (BIA)。 BIA は、人体の電気的特性、さまざまな組織の体組成、体内の総水分含量の間の関係に基づいています。 FFMI の計算には、最近の研究で使用され、特にスペイン人で検証されたモデルである TANITA 体組成計モデル® BC-545 が、他の四極 BIA モニターと適切な一致を示した適切な体組成計として使用されます。 、具体的には、他の最近の出版物で使用されている BodyStat® 1500 モデルです。 技術の説明: 体組成モニター スケール、InnerScanSegmental、デジタル、TANITA Brand® BC-545 は、体のセグメント別の総体脂肪と筋肉量の割合に関する情報を提供します: 右腕、左腕、右脚、左脚、体幹、基礎代謝量、除脂肪体重、骨重量（PO）、内臓脂肪もお知らせします。 BIA は、体重計の底部から体全体に安全な低周波信号を送信することで体組成を測定します。 この信号は、脂肪組織の抵抗を受けながらも、筋肉組織の体液中を自由に循環します。 この抵抗、つまり生体インピーダンスは正確に測定され、その結果は人の性別、身長、体重に応じて対比され、個別の方法で脂肪測定値と体組成が計算されます。 体重計で測定するには、裸足の被験者が電極の上に両足を置き、引き込み式のケーブル システムを使用します。このケーブル システムにより、体に小さな電流が流れ、脂肪を通過するよりもゆっくりとすべての体組織を通過します。筋。

統計的な分析と測定。 統計分析は、SPSS バージョン 21.0 (SPSS Inc.、イリノイ州シカゴ) を使用して実行されます。 質的変数は絶対数とパーセンテージとして表示され、量的変数は平均値±標準偏差、範囲、中央値、または場合に応じて四分位範囲として表示されます。 変数の正規分布は、コルモゴロフ-スミルノフ検定で評価されます。 二値特性の差はフィッシャーの正確補正を加えたカイ二乗検定で解析し、正規化に達した場合は分散分析検定、未達の場合はクラスカル・ウォリス検定で量的変数を分析します。 結果変数は死亡と悪化です。 累積生存分析はカプランマイヤー検定を使用して実行され、比較曲線はログランク検定を使用して実行されます。 FODE スケールの診断検証には、受信者動作特性 (ROC) 曲線が使用され、BODE の曲線と比較されます。 同様の以前の研究に従って関連していると考えられる変数、および前述の単変量解析で示された統計的有意性は、形成された 4 つのグループにおける死亡率および増悪との独立した関連性を決定するために、コックス比例リスク モデルで分析されます。 最後に、比例リスクの仮定を検証するために、診断分析と残差分析が実行されます。 感度分析として、最新の GOLD および GesEPOC ガイドラインの表現型および重症度分類に従って、FODE スケールの予後値が分析されます。 すべての分析において、統計的有意性は 0.05 未満の p 値に設定されます。