アプリベースの自己申告による長期的評価に基づく脳神経外科手術における術後の回復と有害事象の影響の判定 - 共同観察研究プロジェクト

患者の主観的な幸福に対する手術や有害事象（AE）の影響を理解し、分析することは、リスクと利益の議論に役立つ可能性のある客観的な情報を提供するため、非常に重要です。 結果調査における現在の手法は静的でリソースを大量に消費し、データ欠損の問題が発生しやすいものです。 その結果、正常な術後経過の理解が不十分となり、通常、AE は逸脱として定義されるため、AE の一貫した報告が妨げられます。 追加の課題として、この主題に関するコンセンサスや推奨事項がないため、AE は患者の主観的な幸福に対する AE の影響を無視したさまざまな分類を使用して等級付けされます。 たとえば、最も使用されている AE グレーディング システムは、治療ベースの Clavien-Dindo-Grading システム (CDG、doi:10.1097/01.sla.0000133083.54934.ae) です。 これは、薬物療法および/または手術によって治療されないAEの重症度を検出できません。 新しい神経学的欠損は頻繁に起こるAEであり、生活の質に劇的な影響を与える可能性がありますが、CDGなどの治療に基づく等級付けシステムでは低等級とみなされているため、これは重要な制限です。 他の分類は特に神経外科のために開発されましたが、同じ制限があります。 最近、私たちのグループは、この問題に対処するために、治療-障害-神経学グレード (TDN、doi:10.1093/neuros/nyab121) を提案しました。 TDN グレードでは、AE に対抗するために使用される治療法 (CDG と同様)、関連する神経学的欠損、および結果として生じる障害が考慮されていますが、現在は広く使用され検証されていません。 これらは、提供される治療の質のモニタリング、比較、改善を妨げるため、転帰研究にとって重大な欠点となります。

あらゆる年齢層でスマートフォンの使用が増加しており、これまでにないデータ収集の機会が提供されています。 私たちは、患者の健康状態を標準的かつ長期的に評価するためのスマートフォン アプリケーション（アプリ）を作成しました。 「Op-trackerアプリ」という名前のアプリ。 これは、手術前後の一定の時点で長期的な自己報告データ (主観的な健康状態を 0 から 10 で評価) を収集します。 疾患の種類、手術の種類（現在 4 つのカテゴリー）、AE の説明および重症度（CDG および TDN グレードによる）などの追加情報も、標準化された生活の質（QoL）アンケート（EQ-5D-）とともに記録されます。 5L）。 実現可能性調査で最近説明された簡易バージョンは良好な受け入れを示し、大きな技術的問題はありませんでした (doi:10.1007/s00701-021-04967-0)。この革新的なデータ収集技術を使用すると、従来の方法よりも少ないリソースで高密度のデータを収集できます。

「オペトラッカーアプリ」を使用して、手術前後の長期的な患者報告結果測定値（主観的幸福指数、SWI）を取得する介入を伴わない前向き観察パイロット研究で、特定の外科手術の通常の術後経過を決定することを目的としています。特定の AE の重症度に応じた偏差も同様です。 私たちは既存の AE 重症度等級付けシステムの妥当性を評価し、必要に応じて患者の主観的な健康状態とより一致した分類を提案します。 これは、標準的および複雑な術後経過に関する重要な洞察を提供するため、患者情報に大きな利益をもたらします。 この新しいデータが科学文献に追加される利点を超えて、このアプリが自己申告の健康状態と QoL の「病理学的低下」の場合の AE の早期発見と対応を可能にすることで、日常の患者ケアを改善することを期待しています。 これが確認されれば、このアプリは広く使用される可能性があり、その範囲は脳神経外科領域全体、さらには外科の下位専門分野にまで拡大される可能性があります。 これにより、患者の転帰に関する標準化された報告が増加し、最終的にはより証拠に基づいた患者情報と意思決定が実現されると当社は期待しています。