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COVID-19 による SARS の管理における医療療法を評価するためのインタラクション プロファイラーの使用 (2021-US-EPO-852)

ボビー・ノッサマン、オクスナー・ヘルス、オクスナー・クリニカル・スクール・オブ・クイーンズランド・メディカル・センター上級医師兼准教授

併存疾患を持つ COVID-19 患者の多くは肺炎を発症しやすく、陽圧肺換気を必要とする重症急性呼吸器症候群 (SARS) につながります。私たちは、ニューオーリンズの医療センターで COVID-19 流行の最初の数週間に SARS の管理中に行われた医療療法の役割を調査しました。

IRB の承認を受けて、2020 年 3 月 8 日から 4 月 8 日までに COVID-19 感染と診断され、SARS による侵襲的陽圧肺換気を必要とした成人患者 211 名全員がこの研究に参加しました。効果の大きさの尺度は、95% 信頼区間 (CI) のパーセンテージで表されました。ロジスティック回帰により相互作用プロファイルが作成され、病院の成果に対する医療療法の役割を視覚化しました。

院内死亡率は 64.4% (CI 57.8-70.6%) でした。ロジスティック回帰により、このグループに提供された 5 つの治​​療法と院内死亡率との関連性を調査するための相互作用プロファイルを開発することができました。相互作用プロファイラーの使用により、これら 5 つの治​​療法に関連する院内死亡率の大きさが明らかになり、COVID-19 による SARS 患者への治療介入の将来的な評価のためのモデルが提供されます。

予測プロファイラーは治療の相互作用を理解するのに役立ち、将来の治療に役立つ可能性があります。

自動生成されたトランスクリプト...

スピーカー	トランスクリプト
bnossaman@ochsner.org	わかった。
	そして
ニコラス・シェルトン	準備ができたら始めてください。私がお願いするのは、ただ時間を計ることだけです。20 分程度で大丈夫だと思います。
	また、間違いを犯しても大した問題ではありません。そのままプレゼンテーションを続行すれば、後から必要に応じていつでも編集できます。
bnossaman@ochsner.org	ありがとう。
ニコラス・シェルトン	はい、準備ができたら。
bnossaman@ochsner.org	から始めることができます。
	905 正解です。
	今朝は、COVID-19の流行が始まった当初、ニューオーリンズのオクスナー・ヘルスの集中治療室で私たちが抱えていた興味深い難問についてお話しする機会をいただき、ありがとうございます。
	私たちには、そして国にも、おそらく世界にも、支持療法以外にこの命を脅かすパンデミックに対処するための設計プロトコルがありませんでした。そこで私は設計を始めました
	情報に基づいた意思決定分析の結果は今朝発表され、私たちに向かって転がってくるこのボールに取り組むことができるかどうかがわかります。
	2020年3月8日の初めに、
	COVID-19患者数が突然、急増しました。それに伴い、人工呼吸器を必要とする患者数も大幅に増加しました...
	肺の肺換気は大丈夫です。
	幸運なことに私は集中治療医であり、こうした特殊な患者集団のケアに専念するユニットが 7 つもあったにもかかわらず、これらの患者のケアに携わることができました。
	予備的な計算によれば、
	おそらく、少なくとも 200 人の患者のデータベースが必要になり、それによって、この患者集団にどのようにアプローチすべきかという何らかの定式化が行われます。
	最初の静的スライドでわかるように、これがこの患者集団における死亡率の分布です。
	そして、この患者集団では、50 歳から 100 歳近くまで、病院での死亡率が劇的に上昇していることがわかります。もちろん、これらのデータは、四分位範囲全体の中央値または標準偏差の平均のいずれかで合計できます。
	しかし、最終的に私たちは、どのようなタイプの患者が私たちのところに来るのか、そしてもっと重要なこととして、
	これらの患者のケアをどのように管理するか。次の患者は 95% 信頼区間 45 ～ 99 内に入ると予測区間が計算されています。
	これは重要な情報ですが、
	それは私たちの主な関心事ではありません。そこで2020年3月、私たちは侵襲的陽性検査を受けた最初の211人のCOVID-19患者それぞれについて最大500のデータポイントを収集し始めました。
	ルイジアナ州ニューオーリンズのオクスナー医療センターで約4週間で圧力換気が行われます。これは基本的に、ここにある患者の範囲です。
	私たちは、個別の機関プロトコルの開発を可能にするために十分なサンプルサイズを計算し、取得したと考えています。
	あるいは、当時の支持療法にはヒドロキシクロロキンの使用、???の使用、または抗感染薬の使用が含まれるかもしれないという情報に基づいた意思決定分析、
	患者をうつ伏せにすること、つまり顔を下にすること、全身血圧を補助するための薬剤の使用、腎不全に対する血液透析の使用、そして身体が大きな衝撃を受けたときに発生する血栓形成成分を防ぐための抗凝固剤、つまりヘパリンの使用。
	ただし、このデータ抽出には約 5 か月の慎重な抽出が必要だったため、パンデミックの後期にこれを使用しました。
	そして私たちは今、このデータベースを使って将来の治療法の組み合わせを助けています。ありがたいことに、私たちは患者ケアの初期段階でモノクローナル抗体を持っていました。ですから、私たちの主な関心事は基本的に病院での死亡率です。
	残念なことに、その割合は65％で、これは中国のさまざまな医療センターで報告された範囲と一致しています。
	フランス、カナダでは、もちろん信頼区間があり、この情報を提示する必要がある私たちにとって、それは 58% から 71% の範囲になります。
	残念ながら、私たちの患者ケアでは、死亡率が非常に高く、院内死亡率も容認できないレベルでしたが、退院まで生き延びた患者についても、その分野では良い実績を残していませんでした。
	10人に1人、実際には10人に1人未満しか自宅に戻り、日常生活を再開できなかった。この患者の大多数は、何らかの介助を必要としていた。
	在宅介護や介護施設等への入所、あるいは長期急性期ケア施設への入所など、残念ながら死亡率が高かったため、数は少ないですが、対応しています。
	そこで私たちは、臓器系別にCOVIDの病因を調べ始めました。
	はい、大多数の患者は呼吸器系の症状で来院しますが、これらの患者の多くは他の疾患を主な訴えとしています。私たちはこれを医学では主訴と呼んでいます。ここにそれらの項目がリストアップされており、
	病院での死亡率について、感染性病因で入院した場合、目で見て感じることはできますが、死亡率は高いのでしょうか?
	腹部症状を訴える患者が 2 人いましたが、これも死亡率は 100% ですが、数は少ないです。それでも、私たちが何を扱っているのか、ある程度は分かっています。
	次に入院時の症状、患者、そして彼らの訴えを調べました。そして再び大きな6つがあります
	発熱を訴えて入院、全身の衰弱や疲労、下痢、咳、息切れ、または嗅覚障害（率直に言って、嗅覚と味覚の欠如）
	症状が遅れて報告されたので、最初の4週間以内に報告されたわけではなく、私たちはこれを軽視しています。また、死亡率だけを見ると、
	これらの症状を見ると、発熱のない患者の死亡率が高いことに驚きました。
	咳や息切れの訴えがない患者と、他の患者とを比較してパーセンテージで比較しています。私たちは、このタイプの患者がどれだけ後悔して亡くなるかを目で見て判断しています。
	苦情。
	次に、私たちは...とても忙しいスライドを見ました。このスライドが忙しすぎて申し訳ありませんが...私たちは
	バイタルサイン評価、私たちが使用する6つのパラメータ、そしてこれらの患者が来院したときに詳細な情報が得られるかどうかを確認します
	救急室で、この初期のバイタルサインを収集し、これを予測因子として使用できるかどうかを確認しています。死亡率をオンにすると、
	ほぼすべてが、ここで見られるヒストグラムの形状に従います。
	私たちは、これらの新しい患者の多くが拡張期血圧の低下がそれほど見られなかったことに驚きました。なぜなら、全身性炎症反応症候群では、一般的に、
	またはSIRSの場合、拡張期血圧は通常40～50台で反応しますが、ここでのような高い値ではありません。したがって、少なくとも私にとっては、これらの患者は
	1990年代にドイツでダンザー氏とその同僚によって説明された交感神経過剰刺激症候群。
	言い換えれば、SOS は非常に高い死亡率と関連しています。これが重要な役割を果たす可能性があります。
	そしてもちろん、パルスオキシメーターですが、通常、ほとんどの患者の場合、ベースライン状態では、100 前後、100 より少し低い値になります。
	そして、大多数の患者が非常に低い値で入院したことがわかりましたが、驚くべきことに、これらの低いグループの中にも生存者がいました。したがって、これは役割を果たしますが、必ずしも決定的な役割を果たしているわけではありません。
	次に、合併症とその分布を調べました。また、本態性高血圧、糖尿病、冠動脈疾患、心不全、タバコ、
	COPD（慢性閉塞性肺疾患）、反応性可逆性気道疾患、腎臓病の病歴、
	そして臓器移植や悪性腫瘍へとつながっていく。そして、COVID-19の入院中に残念ながら亡くなった患者たちのことを考えてみると
	このコホートでは、臓器移植を受けた場合、残念ながら100％の死亡率を経験しました。しかし、驚いたことに、
	本態性高血圧の患者がどのような状態なのか、私たちは少しずつ分かってきています。
	死亡率はほぼ同じで、糖尿病やうっ血性心不全では確かに同じですが、おそらくそれより低いでしょう。
	確かに、冠動脈疾患に関しては、冠動脈疾患とCOVID-19の両方に問題があると感じている人の割合が高くなっています。また、喫煙も高い割合で発生しており、これはもう少し後で影響が出るかもしれません。
	次に、病院死亡率の名目ロジスティック適合を行った。
	これらすべての合併症が病院死亡率に及ぼす影響をすべて考慮する必要があります。繰り返しますが、これは厳格な基準を満たしていない可能性のある多くのリスク要因です。
	名目ロジスティック適合によるモデリングの統計的基準であり、その限界は認識しています。しかし、タバコの乱用は非常に高いことがわかり、10,000 分の 97 という低い確率で、腎臓疾患なども見られます。
	数がモデルを回帰させるのに十分でなかったため、臓器移植を除外する必要がありました。
	次に、標準化されたリスク差を持つ一般化線形モデルフィットを実行することにもっと興味があるので、
	結果データ、患者の症状と所見を見ると、これらの項目はいずれも統計的に有意ではなく、すべての信頼区間がゼロと交差しているため、死亡リスクはありませんでした。
	次に、JMPが提供する主要な機能の1つであるパー​​ティション分割、再帰パーティション分割について見てきました。
	内部検証を行うと、入院時の検査パラメータ、血液検査など、211人の患者全員のデータを分割し、驚くべきことに、最も
	病院での死亡率と関連して、個々の患者のポイントで表されています。この線の下にはプロタイムまたは凝固の尺度があり、それが高ければ死亡率が高くなります。
	85% ですが、プロタイムが 13.4 秒未満の場合、死亡率は約 60% になり、ログ価値の値は 3 を超えます。
	統計的な観点から見ると、このパターンは偶然によるものではなく、可能性はありますが、
	まあ、もう1回分割すると、感染症の文献でマーカーとして挙げられているプロカルシトニンが得られます。
	ウイルスではなく細菌感染の兆候です。ここでいくつかの違いが表れています。これは有益なのでしょうか?
	この???gram では、受信者動作特性曲線は期待するほど堅牢ではないため、これは偶然によるものであり、患者のケアによるものではないかもしれませんが、調査する価値は確かにあります。
	これは当院の患者集団における入院期間のグラフです。入院期間は約20年まで上昇することがわかります。
	20日弱から70日くらいまであります。残念ながら入院期間が長くない患者もいましたが、その情報をグラフ化すると
	これらの患者の多くが非常に早い段階で亡くなっていることがわかりました。残念なことです。先ほど言ったように、これらの患者はすべて最初は集中治療室に入るので、その情報は死亡率やパーセンテージの決定値などで表されています。
	それでは、聴衆の皆さんにお見せしたい最初のオーバーレイ プロットですが...
	最初は少し忙しいスライドですが、2020年3月8日から4月5日までの211人の患者全員です。パターンとランダム性の度合いを見てください。そして、もちろん、残念ながら、病院から病棟に入らなかった場合は、

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