Added prognostic value of a laboratory frailty index for hospital mortality in surgical intensive care: a two-database cohort study
この2つのデータベースを用いたコホート研究は、外科系集中治療室患者における病院死亡率を予測する際、初日の臨床検査データに基づくフレイル指標（FI-Lab）が、標準的な重症度スコアと組み合わせることで、わずかではあるが統計的に有意な追加の予後予測能を提供することを示しているが、その臨床的有用性は、データの可用性の変動および使用された比較モデルに制約される。
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外科系集中治療室（SICU）という極めて緊迫した環境において、医師たちは患者が重篤な疾患から生存できる確率を常に天秤にかけている。こうした困難な判断を下すために、彼らは「重症度スコア」に頼っている。これは、心臓の鼓動、肺の機能、年齢といった患者の現在の状態を一つの数値にまとめ、死亡リスクを予測する数学的なツールである。数十年にわたり、これらのツールは目の前にある急性期の危機に焦点を当ててきた。しかし、患者の潜在的な身体的衰弱、すなわち「フレイル（虚弱）」が、回復に多大な影響を与えるという考えが医学界で広がっている。フレイルとは単に高齢であることを指すのではない。それは、ストレスに対処するための身体の予備エネルギーが失われた状態のことである。医師は長年、身体的な衰弱を評価するために身体診察を用いてきたが、新しいアプローチでは、病院で毎時間すでに収集されているものと同じ血液検査やバイタルサインを用いて、それを測定しようと試みている。「ラボラトリー・フレイル指数（検査値に基づくフレイル指数）」として知られるこの手法は、異常な検査結果の蓄積を、体が対処に苦慮している兆候として扱い、患者の隠れた脆弱性を覗き見るための潜在的な窓口となる。
ブリッジポート病院のクタイ・チェリクによる最近の研究は、このラボラトリーベースの指標が、外科系集中治療室の患者に対する標準的な重症度スコアによる予測を、実際に改善できるかどうかを検証することを目的とした。研究者たちは、単純かつ極めて重要な問いを投げかけた。「もし、医師が死亡予測に用いる標準的なツールに、この新しいフレイルスコアを加えた場合、その予測はより正確になるのだろうか？」。これを知るために、彼らは米国における二つの大規模な病院データセットを調査した。一つのデータセットはボストンの単一の病院から、もう一つは17の異なる病院からなるネットワークから得られたものである。彼らは、外科系集中治療室に入院し、かつ最初の24時間を生存した成人患者に焦点を絞った。この24時間は、手術や外傷による最も差し迫った危険が通常去った時期である。
研究者たちは、利用可能な検査結果が十分に揃っているすべての患者に対して、フレイルスコアを算出した。このスコアは、血圧、心拍数、さまざまな血液化学成分など、27種類の異なる測定値のうち、どれだけが正常範囲から外れているかをカウントすることで機能する。異常値が多いほど、その患者のフレイルスコアは高くなる。しかし、研究はすぐに重大な障壁を明らかにした。このスコアは全員に対して算出できるわけではなかったのである。ボストンの病院のデータでは、スコアは患者の約86％に対して利用可能であったが、17の病院からなるネットワークでは、利用可能なのは約60％に過ぎなかった。この差が生じた理由は、一部の病院がスコアを構築するために必要なすべての検査を単純にオーダーしていなかったためである。さらに、スコアの算出が可能であった患者は、一般的にそうでない患者よりも病状が重く、死亡率も高かった。これは、これらの検査をオーダーするという行為自体が、より深刻な状態を示す指標であったことを示唆している。
研究者たちがこのスコアの予測能力をテストしたところ、標準的な重症度スコアにラボラトリー・フレイル指数を加えることで、生存する患者と生存しない患者を区別する能力が向上することが分かった。ボストンのデータでは、その改善はわずかではあったが測定可能なものであった。全く同じルールを、数式を変更せずに17の病院ネットワークに適用したところ、改善の幅はわずかに大きかった。このことは、フレイルスコアが、標準的な重症度スコアが見落としている独自の情報を捉えていることを示唆しており、おそらく急性期の疾患スコアが見落としがちな、患者の潜在的な身体的衰弱を捉えていると考えられる。また、本研究は、患者が利用できる検査の数がそれ自体として重みを持っていることも示した。データポイントが多いほど予測には有利であったが、フレイルスコアは、行われた検査の数を考慮した後でもなお、価値を付加していた。
研究者たちはまた、この新しいアプローチを、17の病院ネットワークで使用されている、より複雑で確立された重症度モデルと比較した。この直接対決のテストにおいても、ラボラトリー・フレイルスコアは依然としてわずかな追加の予測力を示したが、その恩恵はより単純な標準スコアと比較した場合よりも目立たないものであった。これは、フレイルスコアの価値が、それがどのようなツールに加えられるかに大きく依存していることを示している。もし病院がすでに非常に詳細で包括的なシステムを使用している場合、フレイルスコアによる追加の恩恵は小さくなる可能性がある。研究は、ラボラトリー・フレイル指数は死亡予測を精緻化できる有用な追加要素ではあるものの、その有用性は病院が実際にどれだけの検査を行うかに左右されると結論づけた。それはどこでも機能する魔法の杖ではなく、必要なデータが存在する場合に、患者の脆弱性をより明確に描き出すためのツールである。本研究の結果は、外科系集中治療室において、検査値を通じて患者のフレイルを理解することは、病院側に全測定セットを収集する能力がある場合に限り、リスクの全体像を把握する助けとなることを示唆している。
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