生死を分ける秒: 新しいモデルが心停止の予後を迅速かつ正確に予測

Tokyo心停止の迅速な治療は重要です。迅速な対応が命を救うことがあります。大阪公立大学の研究者たちは新しいスコアリングシステムを開発しました。このシステムは、患者が病院に到着する前のデータを利用し、病院外で心停止を起こした患者の脳の予後を正確に予測します。これにより、患者が病院に到着した際に医師が素早く判断を下すのを助けることができます。この研究は、5月31日に「Resuscitation」に発表されました。

心停止は数分で命を奪うことがあります。日本では年間10万人以上が院外心停止（OHCA）を経験し、完全に回復するのは10%未満です。神経学的な予後を迅速に予測することが重要です。

現在のモデルは複雑で、血液検査を必要とするため、迅速な利用には不向きです。大阪公立大学大学院医学研究科の嶋田健信医師が率いる研究チームは、もっと簡単な方法を模索しました。そして、容易に入手可能な救急前データを用いてスコアリングモデルを作成しました。

彼らのスコアリングモデルは「R-EDByUSスコア」という名称で、5つの要因を使用しています。

• 年齢
• 自発循環回復(ROSC)までの時間または病院到着までの時間
• 傍観者による心肺蘇生(CPR)の有無
• 心停止が目撃されたかどうか
• 初期心拍リズム (電気ショックが必要かどうか)

研究者たちは、救命処置と心停止後1か月の神経学的回復を調査するために、全日本ウツタインレジストリのデータを用いて942,891人の成人を対象に研究を行いました。対象としたデータは2005年から2019年までのもので、重度の障害、植物状態、または死亡などの悪い結果を含んでいました。

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R-EDByUSスコアは、患者を2つのグループに分けます。それは、病院に到着する前に脈拍が再開した人々と、到着時にまだCPRを受けている人々です。詳細なモデルと簡略化されたモデルの両方がR-EDByUSスコアの計算に使用されます。

結果は、R-EDByUSスコアが非常に正確であることを示しました。2つのグループのC統計量の値は約0.85でした。C統計量は結果をどれほど正確に予測するかを測る指標です。値が0.5の場合は予測力がないことを意味し、1.0の場合は完璧な正確さを示します。したがって、高い値はより優れた性能を表します。

R-EDByUSスコアは、患者が病院に到着した際にすぐに役立ちます。スマートフォンやタブレットで利用できるため、医療現場で日常的に使用するのに便利です。これにより、医療従事者は迅速に蘇生ケースを評価し、管理することができます。

集中治療手段である人工循環補助は、生命を救う可能性がある一方で、患者にとって負担が重い場合もあります。予測モデルは、集中治療が有効であると予測される患者を特定し、逆に予後が悪いと予測される患者への負担を軽減します。

このスコアリングモデルは非常に役立つツールです。迅速に心停止患者を評価し、管理することができます。これにより、迅速な意思決定が可能となり、患者のケアが向上し、リソースの効率的な利用が促進されます。