術後せん妄を予測するための脳波バイオマーカー

手術後の急性認知機能障害状態は、高齢患者の手術後に最も頻繁に起こる合併症の 1 つであり、POD が最も重要です。 以前の研究では、高齢患者における POD の発生率は 10 ～ 50% の範囲であることが示されています。 PODを発症した患者は、入院期間が長くなったり、退院時に施設に収容されたり、さらには死亡率が高くなるなど、長期転帰が不良となります。 したがって、POD に関連する人的および経済的コストは、世界中の医療システムにとって重要な問題となっています。

POD とその医療への負担を軽減するための重要な要素は、早期診断です。 現在のリスク評価ツールは、認知検査 (つまり MoCA) および/または患者の臨床変数 (つまり DELPHI スコア) を使用する予測モデルに基づく臨床アプローチを中心としています。 私たちは、新しい POD リスク評価予測モデルの構成要素として術中の EEG 特徴を使用する戦略を開発しました。 PEUMA と呼ばれるこのシステムは、以前の研究 (NCT04214496) で 95 人の患者から得られたデータを使用します。

これは多施設 (5 施設) の観察研究であり、その主な成果は PEUMA の POD 予測能力です。

サンプルサイズを計算するには、Riley らによって説明された方法論が使用されました。 この方法は、臨床予測モデル用に特別に設計されています。 このようなツールはオンラインで入手できます (https://mvansmeden.shinyapps.io/BeyondEPV/)。 使用されたパラメータは次のとおりです。

• 予測変数候補の数: 4
• イベントの割合: 0.22。 22% が使用されたのは、第 1 段階の予備データの分析における POD の発生率であり、これらが世界共通の報告範囲内であるためです。
• 分類器の推定誤差: 0.06。 著者らは、バイナリ結果 (POD あり/POD なし) を評価する場合、予測誤差は小さいと示唆しています。計算では、サンプル サイズが 240 人の患者であることが示されています。 10% の損失を考慮すると (第 1 段階の暫定結果では損失は 8% でした)、サンプル サイズは 264 人の患者です。