Continuous versus bolus norepinephrine administration to treat hypotension after induction of general anaesthesia in low-to-moderate risk noncardiac surgery patients: a randomised trial
NorepiをShotとかしないけどねえ〜。
持続で使ってるのを、ピピピーって0.3mlくらいすることはあるけども。
以下に日本語訳をまとめます👇
⸻
■ 背景
全身麻酔導入後の低血圧（postinduction hypotension）は、非心臓手術を受ける患者で一般的にみられ、しばしばノルアドレナリンなどの昇圧薬による治療を必要とする。
本研究では、シリンジポンプを用いてノルアドレナリンを持続投与する方法が、反復的な手動ボーラス投与と比較して、麻酔導入開始後15分以内の低血圧を減少させるかどうかを検証した。対象は低〜中等度リスクの非心臓手術患者である。
⸻
■ 方法
待機的非心臓手術を受ける患者を、以下の2群にランダム化した：
• ノルアドレナリン持続投与群
• ノルアドレナリン反復ボーラス投与群
いずれの群でも、ノルアドレナリンは末梢静脈ラインから投与された。
血圧は臨床現場では間欠的なオシロメトリック測定で評価し、さらに盲検化された連続非侵襲血圧モニタリングを用いて、低血圧の持続時間および程度を定量化した。
主要評価項目は、麻酔導入開始後15分以内における
👉 MAP 65 mmHg未満の領域下面積（AUC）
と定義された。
⸻
■ 結果
276例がランダム化され、そのうち261例で完全なデータが得られた（年齢中央値62歳、女性40%）。
MAP 65 mmHg未満のAUC（中央値［四分位範囲］）は：
• 持続投与群：3.6（0.0–16.6） mmHg×分
• ボーラス群：5.5（0.5–24.5） mmHg×分
👉 有意差なし（P = 0.070）
また、MAP <65 mmHgの持続時間は：
• 持続投与群：1.0（0.0–2.5）分
• ボーラス群：1.4（0.2–3.2）分
👉 有意差なし（P = 0.052）
⸻
■ 結論
低〜中等度リスクの非心臓手術患者において、
👉 ノルアドレナリンの持続投与は、反復ボーラス投与と比較して、麻酔導入後の低血圧を減少させなかった。
（間欠的オシロメトリック血圧測定を用いた場合）
うーん、、、、、
何をしたいのか、、、、よくわからんなあ〜。。。、
頻度も書いてないし？
しかもリスク低めの人相手でしょ？
うーん、、、、
まあ、、、、
僕は、持続しか使わんけど、
導入時には、、、、腹膜炎のひどいやつとか、EF20%とかの人でしか使わんけどなあ〜。
Argipressin for prevention of blood loss in hepatic resection: a randomised, placebo-controlled, double-blind trial
うーん、、、、
色んな意味でちょっとないかな〜。
Vasopressin。
僕は大好きっすけども、、、、なあ？
■ 背景
肝切除術において、出血および輸血は短期・長期の予後不良と関連している。
バソプレシンは門脈血流を減少させる作用があり、肝手術中の出血を減らす可能性がある。
本研究では、肝切除を受ける成人患者において、アルギプレシン（バソプレシン）とプラセボが出血量および輸血に与える影響を比較した。
⸻
■ 方法
スウェーデンのサールグレンスカ大学病院にて、単施設・無作為化・プラセボ対照・二重盲検試験が実施された。
肝切除を受ける成人男女を以下の2群に割り付けた：
• アルギプレシン投与群（0.8 U/mlを静注）
• プラセボ群
投与速度は
👉 0.056 ml/kg/時（例：80 kgで3.6 U/時）
で術中持続投与された。
主要評価項目は
👉 術中出血量（ml）
副次評価項目は
• 輸血量
• 術後30日までの合併症
⸻
■ 結果
主要解析には245例が含まれた。
両群の背景因子は同等であった。
● 出血量（中央値）
• アルギプレシン群：450 ml（n=119）
• プラセボ群：500 ml（n=126）
👉 有意差なし
（調整相対リスク 0.90、95%CI 0.70–1.17、P=0.44）
⸻
● 赤血球輸血
• アルギプレシン群：43例（36.8%）
• プラセボ群：52例（41.3%）
👉 有意差なし
（調整オッズ比 0.84、95%CI 0.48–1.49、P=0.56）
⸻
● 術後合併症
• アルギプレシン群：45例（38.8%）
• プラセボ群：72例（58.1%）
👉 有意に少ない
（調整オッズ比 0.43、95%CI 0.25–0.74、P=0.0025）
⸻
■ 結論
周術期にアルギプレシンを投与しても、
👉 肝切除における出血量や輸血量は減少しなかった。
一方で、
👉 術後合併症の発生率はアルギプレシン群で低い可能性が示された。
いや、、、、結構なDoseっすよ？
Septic Doseよりも、、、体重次第では上のDose。
まあ、、、、相対的に枯渇してないから、血管収縮もそこまでじゃないにかもだし、まあ、確かに門脈血流減らすには有効でしょうけども。っっl
でもねえ、、、そういう薬じゃないっしょ？
合併症？も結局何か詳しくはわかんにし、
ちょっとねえ、リスク取る割に、メリットがあるか？あっても薄くね？感にが強いよねえ。
A pharmacokinetic/pharmacodynamic analysis of intravenous tranexamic acid in adult patients undergoing elective total hip arthroplasty (ORACLE)
昔ほど、整形も血が出る手術減ったからねえ、Txa使うメリットってあるんすかね？
これもね、ただのモデル解析。
いや折角ならぷらせぼと出血量比較してよお〜。
そもそもさ、海外の古い論文だと、輸血率30％とかなんよね？
今の日本で？ 1％切るんじゃない？ってくらいだからさ、なんかもう、時代が違うと思うんですよね〜。
Txaには害は少ないし、まあ、使って悪いことはないのかもだけど、、、、そこまでメリットあるんすかね〜？
昔の論文では輸血率が30％が10％とかに減るってなってんすよ？
今風だと、0.9%が0.3%に？って、そんなわけないでしょ？
⸻
■ 背景
股関節置換術におけるトラネキサム酸（TXA）の最適用量については不確実性があり、臨床現場では投与方法に大きなばらつきがある。
本研究では、成人の初回待機的股関節置換術患者を対象に、集団薬物動態・薬力学（PK/PD）解析を用いて、TXAの最適な静脈内投与量を明らかにすることを目的とした。
⸻
■ 方法
対象患者には、皮膚切開の30分前に
👉 TXA 15 mg/kg（最大1500 mg）を静注ボーラス投与
した。
採血は以下のタイミングで行われた：
• ベースライン
• 投与5分後
• 皮膚切開時
• 皮膚閉創時
• 投与後3、6、24時間
TXAの作用は、
👉 tPA誘導クロット溶解試験（ex vivo）
を用いて評価し、
👉 最大線溶抑制の90％達成（最大溶解速度ベース）
を目標とした。
非線形混合効果モデルによる集団PK/PD解析を行い、
モンテカルロシミュレーション（n=1000）により、
👉 24時間にわたり目標効果を達成する投与法
を検討した。
⸻
■ 結果
対象は24例（女性18例、男性6例）で、
年齢中央値62歳、BMI中央値31.1 kg/m²であった。
解析の結果、
👉 3コンパートメントモデル
が24時間のデータを最もよく説明した。
⸻
● 15 mg/kgボーラス投与の効果
• TXA濃度がPK/PD目標（10 mg/L）以上を維持した時間
👉 中央値 4.94時間（IQR: 3.76–8.21時間）
⸻
● シミュレーション結果
様々なレジメンの中で👇
👉 ボーラス後に30 mg/kgの持続静注を行った場合のみ
• 24時間のPK/PD目標達成率：76〜100％
（腎機能により変動）
⸻
■ 結論
PK/PDモデル解析により、
👉 TXA 15 mg/kgのボーラス投与に続き、持続静注を行うことで
👉 24時間にわたる抗線溶効果の目標を達成できることが示唆された。
ってか、オペ時間2時間前後でしょ？
じゃ、ボーラスだけで十分？
術後出血用？
でも術後は早期に凝固系へ傾くでしょ？
ホントに、出血減るの？って常々思ってるんすけど、、、、も一回しっかりデータ出してくんないかなあ〜。センヨウがそこまで亢進するかあ？
微々たるもんでしょ？
うーん、、、、、
A multimodal prehabilitation class for Enhanced Recovery After Surgery: a pragmatic randomised type 1 hybrid effectiveness-implementation trial
術前への視点の一つっすよね。
以下に日本語訳をまとめます👇
⸻
■ 背景
プレハビリテーション（術前介入）は、術前の最適化を通じて術後回復を促進するとされているが、実臨床環境での研究は少ない。
本研究の目的は、結腸直腸手術後の中期および後期回復に対して、多面的プレハビリテーションプログラムがどの程度影響するかを、実用的ランダム化試験（type 1 effectiveness-implementation trial）で検証することである。
仮説として、ERAS（術後回復強化プロトコル）の一環としてプレハビリテーションクラスを導入することで、入院期間（LOS）が短縮すると考えた。
⸻
■ 方法
単施設において、待機的に初回結腸直腸切除術を受ける成人患者を、手術の少なくとも2週間前に以下の2群にランダム化した：
• 介入群（プレハビリテーションあり）
• 標準治療群
全参加者はERASクラスに参加し、介入群ではさらに以下のプレハビリ要素を追加した：
• 栄養教育
• 栄養補助（サプリメント）
• スマートウォッチを用いた歩行
• 機能的運動
• 深呼吸訓練
⸻
■ 評価項目
● 有効性アウトカム
• 主要評価項目：入院期間（LOS）
• 副次評価項目：術後6週時点の6分間歩行距離（6MWD）
⸻
● 実装アウトカム
• 歩数目標の達成度
• 栄養摂取（特にタンパク質）の充足度
⸻
■ 解析
年齢、性別、手術の種類、COVID-19の影響を調整した多変量解析を実施した。
⸻
■ 結果
本研究は途中で終了した。
最終的に110例が解析対象となった。
• 約2/3が癌患者
• プレハビリ期間の平均：17.2日
⸻
● 入院期間（LOS）
👉 両群で差なし
⸻
● 術前活動量
👉 歩数に差なし
⸻
● 栄養状態
👉 タンパク質不足が有意に減少
（有病率比 0.59［95% CI: 0.36–0.82］）
⸻
● 術後機能回復（6MWD）
👉 プレハビ群で改善
• 平均差：+38 m（95% CI: 9–67 m）
👉 より早い機能回復を示唆
⸻
■ 結論
実臨床におけるプレハビリテーションは、
• 入院期間の短縮には影響しなかった
（※試験早期終了により検出力不足の可能性あり）
一方で、
• 術前のタンパク質不足を改善し
• 術後の早期機能回復を向上させた
一言で言えばFrailはもっと術前評価されるべきっすよね。
Depression in older surgical patients: a multicentre prospective longitudinal study
術後うつ。。。。
いますよねえ。。。。
でも調べたら術前うつも結構隠れてると思うんすよねえ。
■ 背景
術後うつの経時的変化を評価することは、リスク評価の観点から重要である。
本研究では、高齢手術患者におけるうつの有病率と経過（術前、術後30日、90日、180日）を評価し、関連するリスク因子および臨床アウトカムを検討した。
⸻
■ 方法
本研究は前向きコホート研究であり、カナダの2つの術前外来において、
👉 65歳以上の手術患者307例（男女）
を対象とした。
全参加者は、術前および術後にオンライン調査を実施し、
👉 15項目の高齢者うつ評価尺度（Geriatric Depression Scale: GDS）
を用いて評価した（5点以上をうつと定義）。
さらに、うつに関連するリスク因子および臨床・患者中心アウトカムも評価した。
⸻
■ 結果
● 術前うつ
👉 20.2%（95% CI: 16.1–25.1）
👉 17.6%は未認識のうつの可能性
⸻
● 術後180日
👉 18.7%（95% CI: 14.1–24.3）
👉 術前とほぼ同程度で持続
⸻
● リスク因子
術前うつのリスク上昇
• 認知機能障害：OR 2.91
• 睡眠障害：OR 2.91
👉 約3倍リスク
⸻
強いリスク因子
• 術前の機能障害
• 術前うつ：OR 4.15
• 術後180日うつ：OR 5.91
👉 長期うつの最重要因子
⸻
● 臨床アウトカム
• うつ群は
👉 自宅退院できないリスクが約2.5倍（OR 2.40）
⸻
■ 結論
高齢手術患者におけるうつの有病率は
• 術前：20.2%
• 術後180日：18.7%
👉 うつは術後も持続することが多い
また、うつは
• 機能障害
• 認知機能
• 睡眠
と強く関連しており、
👉 身体機能と精神状態は密接に関連していることが示された。
20％かあ、、、、
デカいオペではもっといるでしょうね。。。、
Age-related sex differences in intensive care treatment and outcomes: a nationwide cohort study
うーん、あんま興味なし。。。
以下に日本語訳をまとめます👇
⸻
■ 背景
ICUにおける男女間の治療や死亡率の差については、これまで一貫した結果が得られていない。
先行研究では、年齢が性差に影響し、これまでの不一致の一因となっている可能性が示唆されている。
本研究の目的は、ICU患者における男女間での患者背景、治療強度、死亡率を比較し、さらに年齢によって変化する性差の影響を検討することである。
⸻
■ 方法
スウェーデン集中治療レジストリを用いて、
👉 2012年〜2024年の成人ICU患者（18歳以上）
を対象とした。
多変量ロジスティック回帰分析を用い、以下を評価した：
• 性別と30日死亡率
• 持続的腎代替療法（CRRT）
• 侵襲的人工呼吸
これらは
👉 年齢およびSAPS3（重症度スコア）で調整
⸻
さらに、年齢による性差の変化を評価するために、
👉 自然立方スプラインを用いた回帰モデル
で年齢と性別の交互作用を解析した。
解析は全体コホートおよび6つの診断サブグループで実施した。
⸻
■ 結果
対象は
👉 303,875例
（年齢中央値67歳［IQR 51–76］、女性42.8%）
⸻
● 粗死亡率（未調整）
👉 男性の方が高い
（OR 0.94、CI 0.92–0.95）
※女性を基準とした場合、男性の方がやや死亡率高い
⸻
● 調整後死亡率
👉 女性の方が高い
（OR 1.03、CI 1.01–1.05）
⸻
● 治療強度
• 男性：
👉 CRRT、侵襲的人工呼吸が多い
⸻
● 年齢による違い
👉 ここが最重要👇
• 若年では女性の方が死亡リスク低い
• 高齢では女性の方が死亡リスク高い
👉 年齢で逆転する
⸻
■ 結論
ICU患者では
• 男性の方が多く入室し、より侵襲的治療を受けているが
• 調整後では女性の方が死亡率が高い
ただしこの関係は単純ではなく、
👉 年齢によって性差が変化する
⸻
👉 ICUアウトカムにおける性差を評価する際には、年齢を考慮することが不可欠である。
治療自体は変わらんでしょうに？
EEG alpha power and delirium in the postanaesthesia care unit in older adults: the AlphaMax trial part 1 - effect of desflurane and fentanyl titration during maintenance
脳波所見は大事とはいうけど、
それをターげとしたらOutcome改善するにかは、、、別に話っすよね。
以下に日本語訳をまとめます👇
⸻
■ 背景
前頭部EEGにおけるα波（アルファ振動）は、十分な鎮痛が得られた理想的な全身麻酔状態を反映している可能性がある。
一方で、αパワーが低い状態は、術後せん妄のリスクが高い脆弱な脳の表現型と関連している。
本研究（AlphaMax試験の一部）では、
👉 EEGガイド下で麻酔薬を調整することでα波を最大化できるか
👉 それによりPACUでのせん妄を減らせるか
を検討した。
⸻
■ 方法
60歳以上の男女患者を対象に、以下の2群にランダム化した：
• EEGガイド下で麻酔深度を調整（αパワーを目標）
• 通常管理群
両群とも
👉 デスフルラン＋フェンタニルによる標準化麻酔
を使用し、バーストサプレッションは回避した。
PACUでのせん妄は、盲検化された評価者により判定された。
⸻
■ 結果
実施上の理由によりサンプルサイズが縮小され、
👉 せん妄評価に対して検出力不足（underpowered）
となった。
最終的に200例（平均年齢73歳）が解析対象となった。
⸻
● 麻酔管理の違い
EEGガイド群では👇
• フェンタニル投与量：多い
• 650 μg vs 500 μg（P<0.0001）
• デスフルラン濃度：低い
• 3.9% vs 4.4%（P<0.0001）
⸻
● αパワー
• 手術開始直後：
👉 EEG群で高い（+0.8 dB、P=0.008）
• しかし
👉 時間経過とともに差は消失
⸻
● デスフルランとα波の関係
• 介入群：相関なし
• 通常群：負の相関あり
👉 EEG介入により関係性が変化
⸻
● PACUせん妄
• EEG群：37%
• 通常群：33%
👉 有意差なし（P=0.553）
⸻
■ 結論
EEGガイド下でフェンタニルとデスフルランを調整しても、
• αパワーの増強効果は限定的
• 臨床アウトカム（せん妄）への有意な影響は認められなかった
⸻
■ 一言でまとめると（臨床的本質）
👉 α波を“操作”しようとしても、うまくコントロールできないし、アウトカムも変わらなかった
まあ、少なくとも、Burst Supressionは避ける、ようにモニターする時代は来るかも、っすけどね、最近の風潮は。
ってか？Fenta多いっすね？
ってか？Des使ってんすね？
ってか？Des濃度低いんすね？
色々、、、、。
A comparison of large language model-generated and published perioperative neurocognitive disorder recommendations: a cross-sectional web-based analysis
僕もまずチャッピーに聞くからなあ〜。
以下に日本語訳をまとめます👇
⸻
■ 背景
周術期神経認知障害（PNDs）は、手術や麻酔後に頻繁にみられる合併症であり、特に高齢者で多く、罹患率・死亡率・医療費の増加と関連している。
そのため、主要な医学学会はPNDsの予防および治療に関する推奨を策定している。
本研究では、大規模言語モデル（LLM）、具体的にはChatGPT-4とGeminiが生成するPNDs管理の推奨の信頼性を評価し、既存のガイドラインと比較した。
⸻
■ 方法
2024年6月に、48時間にわたるオンライン横断的解析を実施した。
AIによる推奨は、5か国6地域（スイス、ベルギー、トルコ、カナダ、米国東西海岸）で生成された。
以下の英語プロンプトを使用：
👉 「周術期神経認知障害に対するケアバンドルの表」
これをChatGPT-4およびGeminiに入力し、生成された表を独立した評価者が評価した。
⸻
■ 評価項目
• Total Disagreement Score（TDS）：ガイドラインとの不一致度
• Quality Assessment of Medical Artificial Intelligence（QAMAI）：AIの医療情報の質
⸻
■ 結果
合計14個の表が生成された。
● TDS（不一致度）
• ChatGPT-4：2（1–3）
• Gemini：2（2–3）
👉 有意差なし（P=0.636）
⸻
● QAMAI（質評価）
• ChatGPT-4：4（4–4）
• Gemini：4（3–4）
👉 有意差なし（P=0.424）
⸻
👉 両モデルともガイドラインと良好に一致
特に
👉 ChatGPT-4の方がやや一致度が高かった
⸻
ただし👇
• 完全一致はなし
• 引用文献が提示されない点が課題
⸻
■ 結論
大規模言語モデルは、
👉 周術期神経認知障害に関する推奨を、既存ガイドラインと概ね一致する形で生成可能
しかし、
👉 臨床応用にはさらなる検証と臨床医のフィードバックが必要
⸻
■ 一言でまとめると
👉 AIは“そこそこ正しいが、まだそのまま使うには危険”
そこそこ正しい、と思って使うには最高っすよね。
Clinical effectiveness of perioperative oxygen therapy strategies in children: a systematic review and meta-analysis of randomised controlled trials
いやあ、、、、、、、
以下に日本語訳をまとめます👇
⸻
■ 背景
酸素は周術期に日常的に使用されているが、その臨床アウトカムへの影響は明確ではない。
本システマティックレビューは、小児手術患者における周術期の酸素投与戦略の臨床的有効性を評価することを目的とした。
⸻
■ 方法
2025年5月1日に、MEDLINE、Embase、Cochrane CENTRALを検索し、
👉 小児における周術期酸素戦略を比較したランダム化比較試験（RCT）
を対象とした。
2名のレビュアーが独立して
• 研究選択
• データ抽出
• バイアス評価
• GRADEによるエビデンス評価
を実施した。
メタ解析はランダム効果モデルで行われた。
⸻
■ 結果
● 研究数・対象
• 16試験
• 1337例
• 11か国
⸻
■ 術中酸素濃度（Fio₂）
高濃度（60–80%） vs 低濃度（30–35%）
● 手術部位感染（SSI）
• RR：0.75（95% CI 0.33–1.73）
• RD：−3%（95% CI −7.9%〜+8.6%）
👉 効果は不確実
⸻
● 術後肺合併症
• RR：0.58（95% CI 0.24–1.42）
• RD：−5.4%（95% CI −9.8%〜+5.4%）
👉 これも不確実
⸻
■ 術後酸素療法
① HFNO vs 通常酸素療法（COT）
👉 再挿管率
• RR：0.34（95% CI 0.13–0.88）
• RD：−10.7%（95% CI −14.1%〜−1.9%）
👉 再挿管は減少（ただしエビデンスの確実性は低い）
⸻
② HFNO vs NIV
👉 再挿管率
• RR：0.60（95% CI 0.26–1.37）
👉 気胸
• RR：0.92（95% CI 0.11–7.76）
👉 いずれも効果は不確実
⸻
■ 結論
現時点のエビデンスでは、
👉 小児周術期において特定の酸素戦略をルーチンで推奨できる根拠はない
⸻
👉 より質の高いRCTが必要
⸻
■ 一言でまとめると
👉
• 高FiO₂：意味あるか不明
• HFNO：少し良さそう（でも弱いエビデンス）
• 全体：決定打なし
多分、ノーマル最強な気がします。。。特殊ケース以外ね。
Somatic and psychological predictors of chronic postsurgical pain in cancer patients: a machine learning approach in a longitudinal two-centre study
元々➕メンタル、が1番すよね。
どうしょうもない部分は多い。
背景
慢性術後痛（chronic postsurgical pain）は重要な医学的問題であり、特にがん患者で問題となる。
しかし、これまでの多くの研究では、このリスクに関与する心理的メカニズムが十分に考慮されていなかった。
本研究の目的は、乳がんまたは肺がん患者を対象に、
👉 慢性術後痛の予測因子を同定し
👉 身体的・心理的要因に基づく予測アルゴリズムを構築・検証すること
である。
⸻
■ 方法
2017〜2018年に、術前の包括的データを収集した：
• 患者背景
• 臨床情報
• 心理的要因
• 社会的要因
4種類の機械学習モデルを構築・検証した。
患者は術前に評価され、
👉 1年後に対面で再評価
された。
⸻
■ 結果
対象は255例
• 平均年齢：62.3歳（28〜83歳）
• 女性：89.4%
⸻
● 慢性術後痛
👉 32.5%（83例）
そのうち👇
👉 28%が神経障害性疼痛
⸻
● 予測アルゴリズム（重要）
以下の3つが独立した予測因子：
⸻
① 若年（年齢が低いほどリスク高い）
• OR：0.47（95% CI 0.32–0.69）
⸻
② 手術部位以外の術前痛
• OR：2.45（95% CI 1.46–4.10）
⸻
③ 特定の不安症状（圧倒されるような不安）
• OR：1.81（95% CI 1.05–3.13）
⸻
■ 結論
👉 たった3つの要素で構成されるシンプルなアルゴリズムにより
• 術前段階で慢性術後痛リスクを予測可能
術前慢性痛、っての自体をね、、、、
痛みがダメなのか、薬がダメなのか。
Associations of baseline characteristics, patient-reported outcomes, and satisfaction with pain therapy with the patient's global impression of change: a prospective cohort study
PCAってな満足度高いってことか。
以下に日本語訳をまとめます👇
⸻
■ 背景
患者報告アウトカム（PROMs）は、周術期の疼痛管理の有効性を評価する上で重要な要素である。
本研究では、
👉 **術後の患者自身による変化の印象（PSIC）**の10項目が、
👉 既に定義された4つのアウトカム領域と、
👉 全体的な改善の印象（PGIC）
とどのように関連するかを評価した。
さらに、
• 手術の種類
• 性別
• 術前背景
• 疼痛管理に対する満足度
がPGICに与える影響も検討した。
⸻
■ 方法
本研究はPROMPT NIT-1試験のデータを用いた探索的解析である。
• 対象：2661例
• 18施設
• 手術種類：
• 人工膝関節置換術（TKA）
• 胸骨切開術
• 乳がん手術
• 子宮内膜症手術
術後3日目にすべてのPROMsを評価した。
解析は
👉 PGICを従属変数、PSICを独立変数とした順序ロジスティック回帰モデル
で行った。
⸻
■ 結果
● モデルの説明力
👉 擬似R²：0.55
⸻
● 各領域の寄与割合
• 疼痛強度：55%
• 自己効力感：19%
• 有害事象：15%
• 身体機能への疼痛の影響：10%
👉 疼痛強度が最も重要
⸻
● PGICと関連しなかった因子
• 痛みに対する心配
• 抑うつ
👉 意外にも関連なし
⸻
● PGIC悪化と関連（改善しにくい因子）
• 不安
• 術前疼痛
• オピオイド使用
• 治療への満足度が低い
• さらなる治療を望む状態
• 自己コントロール感（agency）の低さ
• 全体的な不満
⸻
● PGIC改善と関連
👉 治療に関する情報提供を受けたこと
⸻
■ 結論
術後の全体的改善（PGIC）には、4つの領域すべてが関与するが、
👉 最も重要なのは疼痛強度
⸻
同時に、
👉
• 自己効力感
• 有害事象
• 身体機能への影響
にも配慮する必要がある。
⸻
■ 一言でまとめると
👉 患者の満足・回復感は
• まず痛み
• 次に「自分でコントロールできている感覚」や体験
で決まる
Diagnostic certainty after investigation of perioperative hypersensitivity: a retrospective cohort analysis
あー、怪しい🟰犯人で良いのはマフィア系だけっすみのね。
ちゃんと証拠を揃えるってな難しい。
以下に日本語訳をまとめます👇
⸻
■ 背景
周術期の過敏反応（アナフィラキシーなど）は、鑑別診断が多岐にわたり、日常的に利用できる検査の妥当性が十分でなく、さらにゴールドスタンダードである誘発試験へのアクセスも非常に制限されているため、評価が特に困難である。
これらの制約により診断の不確実性が生じ、
👉 将来の再反応のリスクや、安全な薬剤の不必要な回避といった有害な結果につながる可能性がある。
そこで本研究では、周術期過敏反応が疑われた患者における診断確実性を体系的に評価することを目的とした。
⸻
■ 方法
2012年1月〜2025年3月に英国ヨークシャーの周術期過敏反応クリニックへ紹介された成人患者を対象に、後ろ向きコホート解析を行った。
診断確実性は以下の5項目からなるスコア（各1点）で評価した：
1. 過敏反応を示唆する臨床症状が2つ以上ある
2. 反応の15分以内に薬剤投与があった
3. マスト細胞トリプターゼの上昇
4. 皮膚テスト陽性
5. 他の原因薬剤が除外されている
⸻
■ 結果
対象は565例
⸻
● 過敏反応の確定
👉 407例（72%）で原因薬剤による過敏反応と診断
⸻
● 診断確実性
• 確実（5/5）：116例（29%）
• 不確実：291例（71%）
⸻
👉 大多数が“確実とは言えない診断”
⸻
● 不確実性の原因
主に👇
• トリプターゼ上昇が確認できない
• 皮膚テスト結果が一致しない
⸻
■ 結論
周術期過敏反応の診断過程には限界があり、
👉 多くの患者で診断の不確実性が残る
⸻
👉 この不確実性は
• 再発リスク
• 不必要な薬剤回避
などの潜在的な害につながる
⸻
👉 今後は
👉 診断プロセスの改善が必要
⸻
■ 一言でまとめると
👉 周術期アナフィラキシーは
• 診断がめちゃくちゃ難しい
• “確定できるケースはむしろ少数”
裁判官も大変すよね。推定無罪って。