放射線治療後の高齢肺がん患者における肺炎 (POLCAR)

今回の前向き研究では、以前の前向き試験の結果が65歳以上の高齢患者に一般化できるかどうかを調査する。 その主な目標は、肺癌の放射線治療を受けた高齢患者において肺炎を正確に診断し、他の肺疾患と区別するための最適なカットオフスコアを特定することである。 さらに、ベースラインスコアからのスコアポイントの増加の診断価値が評価されます。 この研究は、在宅患者が肺炎に関連する可能性のある症状を評価するために使用できるモバイル アプリケーションの開発の前提条件です。 この情報は、肺炎の可能性があるかどうか、また何らかの措置（例: 呼吸器科医に相談するか病院を受診する必要があります。

この試験の主な目的は、肺がんの放射線治療後に肺臓炎を発症した高齢患者の特定に関して、パフォーマンス特性を確立し、症状に基づく新しいスコアリングシステムの決定アルゴリズムを開発することです。 高齢肺がん患者における放射線性肺臓炎を検出するための症状ベースのスコアリング システムのパフォーマンス特性を評価するために、受信者動作特性 (ROC) 曲線を使用して、スコアリングのすべての可能なカットオフに対する感度と特異度の関係を示します。システムを利用して、放射線肺炎を検出するための最適なスコアリングポイントを選択します。 ROC 曲線下面積 (AUC) を計算して、スコアリング システムの診断能力を評価します。 第 2 の目的には、放射線治療終了時に評価される症状ベースのスコアリング システム (症状アンケート、紙版) に対する患者の満足度が含まれます。

肺炎が疑われる場合、患者は肺機能検査を受けます。 1秒間の努力呼気量（FEV1）が減少し、一酸化炭素に対する肺の拡散能力（DLCO）がベースライン値から75％未満に減少した場合、肺炎の疑いの診断が立証されたとみなされる。 この状況では、患者は対応する参加センターの現在の標準手順に従って胸部 X 線撮影（コンピューター断層撮影によって補足される場合もあります）を受けます。 胸部 X 線検査で照射野に限定された陰影および/またはすりガラス陰影 (限局性または結節性)、硬化、あるいはその両方が CT 検査で見られる場合、放射線性肺臓炎は確定したとみなされる [19、20]。 症候性放射線肺炎（グレード 2 以上）と診断された場合、患者は医療介入を受けます。 大多数の患者はプレドニゾロンを受けていますが、これは放射線性肺臓炎の治療の中心であると考えられています。 肺炎が確認されず、症状が他の原因によって引き起こされている場合（例：肺炎） 基礎疾患がある場合、患者はこの状況に対する治療を受けます。

症状に基づく合計スコアは肺炎と相関しています (はい vs. いいえ)。 放射線療法の終了時に、患者はスコアに対する満足度に関するアンケートに回答するよう求められます。 不満率が 20% を超える場合は、今後の研究で使用する前にスコアを修正する必要があります。 不満率が 40% を超える場合、症状に基づくスコアリング システムは役に立たないとみなされます。

サンプルサイズの計算に基づいて、完全な分析セットには 59 人の被験者 (放射線性肺臓炎のある 18 人、放射線性肺臓炎のない 41 人) が必要です。 被験者の 5% が完全な分析セットの対象にならないと仮定すると、合計 62 人の被験者が登録される必要があります。

完全な分析セットには、肺がんの放射線治療を開始したすべての被験者が含まれます。

この研究の主な目的は、放射線肺炎を検出するための症状ベースのスコアリング システムのパフォーマンス特性を評価することです。 評価は、主要エンドポイントの評価が可能で、症状に基づくスコアリングシステムに関する少なくとも 10 件のアンケート（紙版）に回答した被験者で実施されます。

患者ベースの分析を可能にするために、各患者について文書化された複数のスコア値は、時間の経過とともに臨床的に関連する 1 つの患者固有の値のみに減らされます。 次の実際的で臨床的に説得力のあるアプローチが予想されます。

• 研究中に放射線性肺炎のない被験者については、研究全体を通じて記録された最大スコア値が選択される。
• 放射線肺炎を患っている被験者の場合は、診断時に記録された値が選択されます。

これらの患者固有の値は、その後のすべての統計分析の基本単位を表します。 まず第一に、感度と特異度は、症状に基づくスコアリング システムの考えられるすべてのカットオフ値に対して推定されます。

ROC 曲線は、感度と特異性の関係をグラフで示すために使用されます。 ROC という用語は、受信者動作特性の略で、さまざまなカットオフにわたる感度対 1-特異性 (偽陽性率) のプロットとして定義されます。 症状ベースのスコアリング システムのより優れた識別能力に対応する ROC 曲線は、左上隅に近い位置にあります。 対角線上にある ROC 曲線は、偶然のレベルに過ぎない診断テストのパフォーマンスを反映しています。

曲線下面積 (AUC) は、ROC 曲線の位置全体を要約します。 AUC は感度と特異度を組み合わせた効果的な尺度であり、一般に検査の有用性の固有の妥当性を表し、面積が大きいほど検査がより有用であることを意味します。 AUC=1の場合、症状に基づくスコアリングシステムは、放射線性肺臓炎のある被験者とない被験者を完全に区別します。 これは、イベントがある被験者とイベントがない被験者のスコア値の分布が重ならない場合に発生します。 対照的に、AUC=0.5 は、スコアリング システムのパフォーマンスが偶然と同等であることを意味します。 したがって、AUC は、症状に基づくスコアリング システムの診断能力を証明するための貴重な定量的尺度と考えることができます。 診断テストの精度を分類するための大まかなガイドは、従来の学術ポイント システム (AUC 0.5 ～ 0.6 = 不合格、0.6 ～ 0.7 不良、0.7 ～ 0.8) です。 = 普通、0.8-0.9 = 良好、0.9-1 = 優れています)。 したがって、AUC が最大 0.7 になる症状ベースのスコアは、十分に有用ではないと評価され、追求する価値はないと考えられます。

この定義に基づいて、次の仮説システムが統計分析の対象になります。

H0: AUC=0.7 対 H1: AUC ≠0.7 DeLong、DeLong、および Clarke-Pearson の方法によって導出された標準誤差による AUC の漸近特性の正規近似を使用した AUC 推定およびテストのノンパラメトリック手法が適用されます [ 25]。 技術的には、ROCCONTRAST ステートメントを含む SAS (SAS Institute Inc.) LOGISTIC プロシージャを使用して、AUC とその 95% 信頼限界を推定し、上記の検定の p 値を提供できます。 両側 5% の有意水準が事前に指定されています。

AUC の統計的有意性に達した場合、放射線肺炎を予測するための最も有益な (最適な) スコアリング ポイントが確立されます。 さまざまな専門家との議論に基づいて、最適性は少なくとも 90% のスコアカットオフ値、および少なくとも 80% の特異性として定義されます。 適切なカットオフ値のこの視覚的な選択に加えて、ヨーデン指数 (感度 + 特異度 - 1) が適用されて、さらなる検討のために最適なカットオフ値が提案されます。

この多施設共同試験では所定の研究期間内で現実的に達成できるサンプルサイズが限られているため、この単一研究内で特定された最適なカットオフ値を開発および検証することを同時に行うことは現実的ではないと考えられています。集団をトレーニングおよび検証コホートに分けて研究します。 したがって、導出されたカットオフ値は、その後の研究で検証される必要がある予備的な提案として考慮される必要があります。

さらなる感度分析として、症状ベースのスコアの三分位と放射線肺臓炎の発生率との間の関係は、スコア値のグループ間の順序付けされた差に関するノンパラメトリック検定である Jonckheere-Terpstra 検定を使用して統計的に検定されます。 これは、応答変数の分布が三分位間で異ならないという大域帰無仮説を検定します。 このテストは、順序差の代替を検出するように設計されており、スコア値の三分位数が増加すると肺炎の発生率が増加することを意味します。