2019/08/28

OPCABG is effective for patients with renal failure



Off-pump technique reduces surgical mortality after elective coronary artery bypass grafting in patients with preoperative renal failure.
J Thorac Cardiovasc Surg. 2018 Sep;156(3):976-983. doi: 10.1016/j.jtcvs.2018.03.145. Epub 2018 Apr 12.
https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/29753505


H0:腎障害のある患者とない患者で、OPCABGvs CABGにおける30日死亡率は変わらない。

OPCABG vs CABG はメタアナリシスでも差が出ないという結論となっているが、術前の透析患者や腎機能障害がある患者については考慮していない。

今回の研究では、術前の腎機能別に患者を層別化し、propencity matchさせた上で2群を比較している。

研究デザイン:後ろ向きコホート研究

統計手法:OPCABGの効果について、29個の説明変数を用いてロジスティック回帰分析を行なった。次にIPTW (inverse probability of treatment weighting) = propensity scoreの逆数を算出。

Table 1  ONCAB vs OPCABの患者属性 n=38051
Table 2  Surgical data 手術時間、人工心肺時間など
Table 3 腎機能別に層別化した予後(30日死亡、術後新しくRRTが必要になったか)
Table 4 OPCABGのオッズ比を腎機能別に層別にして示した。
Unadjestedが単純なOR (この場合、何かを基準としなければならないんだが、これだと、ONCABGの患者を1とした時のORをそれぞれ出しているということか。
Risk adjusted でロジスティック回帰分析を行なった場合オッズ比を出している。
ここでのロジスティック解析には29個の項目を入れ込んだみたいだ。
そしてIPTWを表記しているんだけど、これの意味合いがよくわからず。IPTW自体はマッチングさせる方法の一つのようだが、要するに、マッチングさせてORを計算させてもやっぱり値は変わらなかったよということが言いたいのか。。。?

多変量ロジスティック回帰分析を行なった場合のORと、IPTWを用いてマッチングさせた後にORを出した値では、どちらの方を信用すれば良いのか?


データを見ると、腎機能が悪いほど、OPCABGの方が良いというわけではなく、mild moderate severe ともに30日死亡のORは0.55-0.6程度でほぼ一緒である。severeだけやや改善が大きいか。NormalではこのORの差は見られないと言っているのだが、Normal群のORは示されていない。

そして透析患者では、ORが1に近づくというのも興味深い



2019/08/26

Risk score of dysphagia after cardiac surgery


ロジスティック回帰分析を勉強していたら、うーむこれでいいんかという
論文に。

心臓手術術後の嚥下障害のリスクスコアリング分析

A Novel Risk Score to Predict Dysphagia After Cardiac Surgery Procedures.
Ann Thorac Surg. 2015 Aug;100(2):568-74.

心臓手術を受けた1314人 (2011−2012年)を対象。
嚥下障害のコンサルトがあった患者の中で実際に透視によって嚥下障害と確認された患者は115人であった。

そこでこの115人と残りの患者で、ロジスティック回帰分析を用いてリスク因子を洗い出し、新しいリスクスコアを作成したというのがこの論文の主旨。

図表から見ていくと
Table1 患者属性 2群間で差があるかを検定している。COPDについては嚥下障害群の方が高かった。
Table2 術中と術後因子 これも同じように2軍間で差があるかを検定している。CPB時間や挿管時間、そして肺炎発生やAKI発生についても2群での差を認めた。

でここからどうするのかしら?と思っていたら
Table 3 多変量ロジスティック回帰分析 (いきなりー!)Table 1とTable 2で差を認めた項目+生理学的にリスク因子と考えられている項目で基準を満たしたものが11個あり、そのうち9個を使って多変量を行なっている。削られたのは高血圧と灌流時間(CPB time?) 

Figureは書かれていないが、ROC分析でもAUC 0.75と予測性能は良いと本文には書かれている。

table 4  Table 3で分析した9個の項目から7個に減少し、それぞれにスコアリングをつけた。年齢とNYHAが削られた。
このスコアリングはどうやって計算したのか???? 本文には
 Scores were assigned based on the relative odds ratio of each inde- pendent predictor (p < 0.05) in the multivariable model.
としか書かれていない。そりゃあORをもとに出したんでしょうけど、どうやって計算したのでしょうか。

Table 5 Table 4で作成したスコアリングシステム(RODICS)をこの1314人に当てはめて、当てはまりの良さを検証している。項目は incidence of cohort, incidence of dysphagia, and OR 

コンサルトされたうち307人中、170人は嚥下障害がなく、その170人の患者のリスクスコアが低いことから、まずはこのリスクスコアを使用することがいいとの結論。

しかし、妥当性を検証するのであれば、別の集団(national database)とかで検証しないと、deviation setと同じsetをvalidation setとして使ってリスクスコアを評価するのはどうなんでしょうか。

そしてリスクスコアの中に、VAD placement or heart transplantが入っているのだが、この生理学的理由がよくわからない。procedureとしては、弓部置換のような頸部、特に反回神経損傷のリスクのある手術の方がリスクが高いように思い、他のリスクスコア(低体温期間とか)との多重共線性があるように感じる。
多重共線性がないという証明も必要ではなかろうか。 


ロジスティック回帰分析できちんとした予測モデルを考えるのは本当に大変だ。





Before longitudinal analysis


心理学分野では縦断研究で色々あるが、医学分野でのなかなか詳しいものがない。
そもそも医学分野では、時系列データ分析という言い方を行い、
longitudinal analysis (縦断研究)という言い方は(日本では)あまりしないのかもしれない。

applied longitudinal analysis
ISBN-10: 0470380276
ISBN-13: 978-0470380277

の前に、そもそもの統計学の基礎体力をつけなければ、この本は理解できない。

<なぜLongitudinal analysisか>
Longitudinal analysisも回帰分析の1つである。
普通に時点1から時点Nまでのデータを比較すればいいのではないか?という疑問もあろう。
しかし、例えばT1とT2の共分散、T1とT3の共分散を考えるとき、時間が離れれば離れるほど、共分散は減少していく。この共分散の減少を分析の中に捉えなければ、解釈を誤ってしまう。

ではどうやって共分散を扱うのか? → 続く。


<時系列データを回帰分析で行うときの問題>

過分散 over dispersion
周期性  seasonality
時間依存性変数 time dependent variables
自己相関 autocorrelation

過分散:ポアソン分布はまれではない事象において分散を過剰推定してしまう。
この過剰推定のことを過分散という。
Rで書くなら、Summary(m1)$dispersion  1.5以上だと過分散があるということになる。

負の二項分布を使用した回帰モデル。 この offsetの部分が負の二項分布?
Model2 <- MASS::gym.nb(A~offset(log(stdpop)) + cmokban + time, data)

周期性の問題にはフーリエ変換を行うことがある。(MATLABでやった)


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うーん。共分散があることは確実なのに、自己相関については良くないのか?
共分散 ≒ 自己相関だと考えていたので、少し困惑。



2019/08/25

ERAS protocol for cardiac surgery


Guidelines for Perioperative Care in Cardiac Surgery
Enhanced Recovery After Surgery Society Recommendations
JAMA Surg. 2019 May 4 [Epub ahead of print]
Engelman DT, et al


【エビデンスの根拠となる論文の選択】
2000年から2019年に至るまでのERASに関する論文4052編を解析、そのうち解析に適応できる質を持った197論文を用いてメタアナリシスを行い、ガイドライン作成の根拠とした。

【術前治療】
HbA1c: < 6.5 とすることによって縦隔感染、虚血イベントを減らすことができる。しかし実際には心臓手術を受ける患者の25%がHbA1c > 7%であり、そのうち10%は糖尿病と診断されていない。ある後ろ向き研究では手術前の血統コントロール目的の入院が長期生存と関係していたが、術前の介入が予後をよくするのかについては不透明である。今のところ、推奨は術前にA1cの測定を行いリスクを評価することである(Class IIa Level C)
Alb:低アルブミン血症はAKIや人工呼吸期間延長、感染、そして死亡率と関係している。術前のアルブミンを測定することが術予後の予測に有用であるとするメタアナリシスがある(当院ではなぜか計っていない)。アルブミンの測定は有用である(Class IIa Level C)
栄養評価:低アルブミン血症の患者に7-10日栄養改善治療を行うことで予後が改善したとの報告がある。栄養状態を改善させるために手術を延期させた方が良いかはさらなる研究が必要であるが、術前の栄養改善は推奨される(Class IIa Level C) 
全身麻酔前の補水:手術2-4時間前までの水分補給はERASプロトコルの重要な柱であるが、心臓手術の術前の経口補水についての大規模な研究はない。小規模の研究では心臓手術2時間前の経口補水は安全で誤嚥は起こらなかったと報告している。現在出ているエビデンスでは心臓手術2-4時間前まで経口補水は続けるべきである(Class IIb Level C)
術前の炭水化物負荷:炭水化物飲料(24gの炭水化物の入った飲料)を手術の2時間前までに摂取すると、インスリン抵抗性が減少し、組織のグリコシル化(糖鎖付加)も抑制、術後の血糖コントロールが改善し消化機能の改善も早まるとのエビデンスがあるが、質としては低い。(Class IIb Level C)
患者参加の促進:周術期管理に患者自身が参加することにより、より回復が早くなるとの報告あり、これらの取り組みは推奨されている(Class IIa Level C)
術前リハビリテーション:術前からの筋力強化プログラムの実施について、非心臓手術での研究では術前の3-4週間のトレーニングが予後を改善させたとの報告があった。心臓手術においてのエビデンスは少ない。(Class IIa Level B)
禁煙と禁酒:心臓手術で術前1ヶ月前からの禁煙が術後アウトカムを改善させるとの報告があるが、サンプル数が少ない。少なくとも予定手術を受ける患者は禁煙、禁酒についてのスクリーニングを受けるべきである(Class I Level C)

【術中管理】
SSI予防:SSIバンドルにもとづいた治療がメタアナリシスで推奨されている。S.aureusの保菌者(18-30%いる)はSSIのリスクが3倍となるため、除菌をすべきである。クロルヘキシジンへの沐浴については一定の効果があるとされている。
高温防止:CPBからの複温の過程で中心体温が37.9度以上となると、認知障害、感染、腎機能障害が増加する。術後24時間以内の高体温は認知障害と関連し値得るため、正常体温を保つべきである(Class III level B)
胸骨固定方法:ワイヤーによる胸骨固定が現在最も一般的な固定方法ではあるが、rigid plate fixation (右図)の方が、縦隔感染のリスクを下げるとの報告がある。また90日コストの差も認めなかった。これもサンプルサイズが足りないため、エビデンスとしては低いがリスクの高い患者(肥満、胸部への放射線治療、COPD、ステロイド使用)については推奨される。(Class IIa Level B)
トランサミン:トランサミンの使用は強く推奨されるが、高容量では痙攣と関連しているため、最大100mg/kgまでの投与量が推奨される。トランサミンはOPCABGでも使用すべきである。(Class I Level A)

【術後管理】
血糖管理:周術期の血糖コントロールは強く推奨される(Class I level B)。血糖コントロールが予後の改善をもたらすことが複数のRCTで結論があり、また術前の炭水化物負荷が術後の血糖値を下げることも示されている。心臓手術後の高血糖は糖毒性、血栓傾向を引き起こすとされている。インスリンの使用により、血糖値を160-180に保つべきである(Class IIa Level B)
疼痛コントロール:多角的鎮痛管理(マルチモダール)が術後疼痛管理に優れているという論文が増加している。ただし、NSAIDsの使用は心臓術後の腎機能障害と関連しているとの報告がある。最も安全な非オピオイド鎮痛はアセトアミノフェンである。トラマドールも鎮痛効果が高いが、せん妄のリスクを伴う。術前のプレガバリン投与が術後の疼痛スコアを下げたとの報告もある。デクスメデトミジンはオピオイド使用量を減らし、30日死亡率、挿管期間の短縮をもたらしたとの報告もある。ケタミンも小規模後ろ向き研究で心臓手術後の効果が示されているが、さらなる研究が必要である。どの鎮痛薬を使用すべきかの明確な推奨はないが、アセトアミノフェン、トラマドール、デクスメデトミジン、プレガバリンの使用を推奨する (Class I Level B)
せん妄スクリーニング:心臓手術後50%の患者が意識や認知の変容をきたす。せん妄のスクリーニングは少なくとも1回/看護師の1勤務(当院の場合1日2回)を行うべきである。予防的向精神薬がせん妄を予防するかどうかは現在のところエビデンスがない。(Class I Level B)
低体温の予防:ICUに入院した患者は少なくとも5時間は体温を36度以上に保つべきである。(Class I Level B)
胸腔ドレーン:胸腔ドレーンのstrippingやmilkingはチューブに陰圧をかけ、ひいては心臓や肺の損傷に繋がるとのメタアナリシスが出された。しかし、胸腔ドレーン自体からいかに効率よく血栓や排液を回収するかは重要であり、積極的な胸腔ドレーン排液が術後心房細動を防ぐとの報告もある。胸腔ドレーンの開通性の維持は推奨されるが (Class I Level B)、血栓を取り除くために清潔なドレーンを割いたり切断することは推奨されない(Class IIIA Level B)
血栓予防:血栓予防薬剤治療は循環動態が落ち着くとともに開始すべきである(通常POD1から)(Class IIa Level C)
抜管:ICU到着後、6時間以内の早期抜管はICU滞在日数を減らし、病院コストも下げるとする複数のRCTがあるが、メタアナリシスでは早期抜管と死亡率や合併症発生率には関連を認めなかった。しかしエビデンスに基づきICU入室後6時間以内の抜管を推奨する (Class IIa Level B)
AKI予防:AKIは心臓手術で22-36%に発生し、発生すると病院コストは2倍となる。腎機能バイオマーカー測定とそれによる治療アルゴリズムがAKIの減少につながったとの報告がある。アルゴリズムにはACE・ARBの中し、クレアチニン、尿量の頻回測定、血糖コントロールおよび造影剤使用を控える、循環血液量の注意深い観察が含まれる。
Goal Directed Fluid Therapy:Goal Directed Fluid Therapyを推奨すると書かれているが、その内容について(何を指標に何を入れるのか?)についての記載なし (Class I Level B) 



Preoperative HbA1c control improves outcome of cardiac surgery



Intensity of Glycemic Control Affects Long-Term Survival After Coronary Artery Bypass Graft Surgery
Ann Thorac Surg. 2019 Feb;107(2):477-484


n=6415  undergoing CABG from 2008-2015 

4 HbA1c groups: less than 5.7% (n = 1,713), 5.7% to 6.4% (n = 2,505), 6.5% to 8.0% (n = 1,377), and more than 8% (n = 820)

Result
Greater HbA1c values were not associated with higher rates of in-hospital death.
Preoperative HbA1c level predicts long-term survival.


Coxのハザード比例モデルを用いて検定している。




2019/08/13

e-learning improve outcome in surgical recovery



Patient engagement and reported outcomes in surgical recovery: effectiveness of an e-health platform.
J Am Coll Surg. 2013 Oct;217(4):648-55
https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/23891066


【背景】
近年、術後の回復を高める手段として、患者教育、患者参加、エンパワーメントの効果が注目されている。そこで、本研究ではMayo Clinicで開発した術後自己評価ツールを使用、その達成率と患者の自己評価が退院日とどのように関係しているかを探索した。

【方法】
Mayo Clinicに予定心臓手術のために入院した50歳以上の患者を対象とした。iPad (Apple)を使用し、術後1日目から退院まで毎日自己評価をつけてもらった。評価モジュールは次の3つである。
1. Early Screen for Discharge Planning (ESDP)  Table 1参照 4つの質問でスコアリングし、10点以上であれば自宅独歩退院が難しくなんらかのサポート必要との診断(これは術前1回のみ入力)
2. I-MOVE 毎日どの程度動くことができたかを評価する。(術後、退院するまで毎日)
3. Pain and Discomfort score    1-10のペインスコア (術後、退院するまで毎日)

【結果】
185人が参加の意思を表明したが36人がその後辞退した。残りの149人から得られた結果を評価した。
平均年齢は69±9歳で平均入院日数は5.3±1.4日であった。E-health評価の達成率は97%。Day1の達成率は100%だったがday4,day5が低かった。より早期にI-MOVEの得点が高かった群では入院期間が短かった。しかし痛みスコアについては入院日数との関連はなかった。

【考察】
もともとこの研究はどの程度の患者がこのプログラムを達成してくれるかを評価するために行ったパイロットstudy出であったが、平均年齢68歳という高齢にも関わらずiPadを用いた自己評価ツールの達成率は高く、現在の高齢者はコンピューターリテラシーも高いことがわかった


2013年の論文ということは、おそらく2010年くらいの時にはみんなリテラシーがあったということである。
2000年頃のインターネット社会と比べて、今はユーザーインターフェースも発達し、本当に使いやすくなっている。そして60代以上の世代もみんな好奇心旺盛である。



2019/08/11

心エコーの基本 Basic of echocardiogram


雑誌をパラパラと読んだので、重要な点だけmemo

<計測以前に>
心電図を読んでからの心エコー
 広範囲陰性T波:局所虚血を認めなければ心尖部肥大型心筋症を疑う
 不完全右脚ブロックと右軸偏位はASD、左軸へにはAVSDを疑う。シャントを見逃さない

計測時の血圧
ASでLow F/Low GのASを診断するためには、検査時の収縮期血圧は140以下が必須
 (PGを過小評価してしまうため)
左室拡張能の測定でもsBPは140以下が望ましい。

ダイナミックレンジ
数値が高いほど細かな濃淡となり、柔らかい画質。下げると協会がはっきりする。心内膜面を見たい時は下げると良い。

パルスドプラ
僧帽弁におけるサンプルボリュームの位置は逆流の吸い込み口のやや手前。入射角度は27度未満であれば、血流速度を5%未満の誤差として算出可能。

<計測>
左房
左房容積 35ml/m2以上を左房拡大としている。これが最も予後予測として正確。
左房の前後径は収縮末期の一番拡張しているところでとる。

左室
左室径は僧帽弁の先端部のレベルで長軸に直交する短軸径でとる。測定はLeading edge to leading edgeでとる。
左室肥大 男性6-10mm 女性6-9mm 11mm以上で肥大

大動脈径
弁輪は収縮中期だがバルサルバより大動脈側は拡張末期で。全てのviewを同じところでとってはいけない。

右室機能
RV s' > 9.6cm/sec  TAPSE < 17 で正常。TRが重症だとs'が高く出てしまい、右室機能を過大評価してしまう。TEPG > 36 mmHg単独で肺高血圧を疑う。

拡張障害
拡張障害の診断は以下の4つの項目のうち、3つ以上を満たすこととされている。
E/e' > 14
septal e' < 7  or lateral e' < 10
TRVmax > 2.8m/sec
LAVI > 34ml/m2
ただし、PM挿入患者、IABP使用、左脚ブロックではこの評価はできない。また年齢を経るに従ってe'は低下するため、これを加味した評価が必要である。



2019/08/04

memo converting mp4 to hdf5 by using Objective-C


血流会に参加したら、どーしてもVector flow mappingを使いたくなったのだが、
制約がある。

H社の提供するVFMはH社の提供するエコーでしかできない。
 これを買ってくれとは言えない。。。
I社の提供しているVFMはHDF5形式のファイルが必要で、これはG社のエコーしか提供していない。
現在当院で使っているエコーは全てP社。そしてその画像ファイルはmp4である。

困った。

解決策は自分でmp4からhdf5形式にデータを変えるコンバーターをプログラミング
することしかない。

しかしこのネット時代、そのconverting programを書いてくれる人がいるものだ。

MathLabという開発環境ソフト(C言語がBaseになっている?)を使用する
必要があるようだ。 home useで15000円

https://jp.mathworks.com/?s_tid=gn_logo

機械学習とか、いろんなことができるようだが、時間が足りない。





2019/08/01

健康を強要して人は幸せか


私が天邪鬼なのだろうけど、

公衆衛生大学院に通っていると、「健康はそんなに重要か」と疑問を持ちたくなることがある。
健康、健康と言われると、なんだかまるで宗教のようで不気味だと感じることさえある。


公衆衛生なので、疾病にかかる前の予防行動、受療行動の段階でいかにアプローチするかに熱心なのだが、いやいや、
病気になる前にそんなに健康とか病気のこととか考えたくないし、
強制されるのはもっと嫌だ
と考えるのが普通ではなかろうか。私はそう感じてしまう。

それをあの手この手で教育しようとか変更しようという取り組みが、
はたして意味があるのか、いや、あることは分かっているのだが、じゃあその取り組みを
して、その人はHappyになるのだろうか。自分の健康が維持されていることに人は幸せを覚えるのだろうか。

健康でいることは人生の目標ではない。

人生の目的のために人は健康でいたいのだ。