COVID-19患者の死亡リスクを予測するスコア

　英国Edinburgh大学のStephen R Knight氏らは、イングランド、スコットランド、ウェールズの260病院に入院したCOVID-19患者のデータを用いて、院内死亡率が高い患者のリスクを予測する「4C死亡率スコア」モデルを構築して、別の患者コホートで検証し、肺炎の重症度分類に用いられるA-DROPやCURB65よりも、死亡リスクの予測精度が高かったと報告した。結果はBMJ誌電子版に2020年9月9日に掲載された。

　国際重症急性呼吸器新興感染症協会（International Severe Acute Respiratory and Emerging Infection Consortium；ISARIC）世界保健機関（WHO）Clinical Characterisation Protocol UK（CCP-UK）スタディは、ISARIC Coronavirus Clinical Characterisation Consortium（ISARIC-4C）によって、イングランド、スコットランド、ウェールズの260病院で行われた。

　死亡リスク予測モデルの構築は、2020年2月6日から5月20日の入院患者から得られたデータを用いた。モデルの検証は、5月21日から6月29日までの入院患者のデータを使用した。

　入院の初日に取得された人口統計学的特性、臨床特性、転帰に関する情報を収集した。併存疾患は、慢性心臓病、喘息を除いた慢性呼吸器疾患、慢性腎臓病、軽症から重症までの肝臓病、認知症、慢性神経疾患、結合組織病、糖尿病、HIVまたはAIDS、癌、肥満とした。主要評価項目は、院内死亡に設定した。

　死亡リスク予測因子の候補は、肺炎とインフルエンザ様疾患の転帰に影響することが知られている患者特性と臨床特性、または、COVID-19患者の予後予測因子である可能性が指摘されている臨床バイオマーカーで、導出コホートの3分の2以上において利用可能だった要因の中から選出した。

　モデル導出コホートでは、3万5463人の患者データが集まった。年齢の中央値は73歳（四分位範囲59～83歳）、女性が41.7％で、76.0％が1つ以上の併存疾患を有していた。コホート全体の院内死亡率は32.2％だった。

　患者データから院内死亡を予測する可能性がある候補を41個同定した。それらの中から、データが記録されていない人の割合が高かったものなどを除くと、21の要因が残った。一般化加法モデリングにより、それらの中から8つの重要な予測因子を同定した。ベッドサイドで使いやすくするため、連続変数にはカットオフ値を設定した。罰則付きロジスティック回帰モデルに8要因を組み入れたところ、8つ全てを最終モデル（4C死亡率スコア）に組み入れることが支持された。

　具体的には以下の要因で点数を配分し、0～21点の範囲でリスクスコアを計算する。1）年齢は50歳未満0点、50～59歳2点、60～69歳4点、70～79歳6点、80歳以上7点とした。2）性別は女性0点、男性1点とした。3）併存疾患はなしが0点、1個が1点、2個以上が2点とした。4）呼吸数は20回/分未満が0点、20～29回/分が1点、30回以上/分が2点とした。5）末梢血酸素飽和度は室内気で92％以上が0点、92％未満が2点とした。6）Glasgow coma scaleは15点未満が2点とした。7）尿素は7mmol/L以下が0点、7～14mmol/Lが1点、14mmol/L超が3点とした。8）CRPは50mg/dL未満が0点、50～99mg/dL1点、100mg/dL以上2点とした。

　検証コホートでは、5月21日から6月29日までに入院した患者2万2361人のデータが集まった。年齢の中央値は76歳（四分位範囲60～85歳）、女性が45.6％で、77％が併存疾患を1つ以上持っていた。コホート全体の院内死亡率は30.1％だった。

　4Cスコアの死亡リスク推定能力は高く、ROC曲線下面積は導出コホートが0.786（95％信頼区間0.781-0.790）、検証コホートは0.767（0.760-0.773）になった。検証コホートの較正は良好で、予測された院内死亡率は、実際に観察された数値と同一だった（calibration-in-the-large＝0、calibration slope＝1.0）。

　4Cスコアに基づいて、4群のリスクグループに分類した。死亡リスクが低い群（スコアが0～3点）、中間群（スコアが4～8点）高い群（スコアが9～14点）、非常に高い群（スコアが15点以上）とした。

　検証コホートでは、死亡リスクが低い群に該当するスコアの患者が1650人（7.4％）いて、実際の死亡率は1.2％だった。中間群は4889人（21.9％）で死亡率は9.9％、高い群は1万1664人（52.2％）で死亡率は31.4％、非常に高い群は4158人（18.6％）で死亡率は61.5％だった。このモデルの予測精度は、低リスク群では、感度が99.7％、陰性予測値は98.8％だった。陰性予測値は中間群90.1％、高い群では68.6％、非常に高い群では61.5％だった。

　4Cスコアの予測精度は、他のリスク層別化スコアよりも死亡予測精度が高かった。必要なパラメーターが揃っている検証コホートの患者データを用いて、ROC曲線下面積を比較すると、例えばqSOFAは0.622（0.615-0.630）、CURB65が0.720（0.713-0.728）、A-DROPが0.736（0.728-0.744）などに対して、4Cスコアは0.774（0.767-0.782）だった。

　これらの結果から著者らは、4C死亡率スコアは入院時に入手可能なデータで簡単に計算でき、既存の重症度スコアより予測能力が高いため、COVID-19入院患者に対する臨床意思決定に役立つだろうと結論している。なお、他の母集団にも同様に活用できるかについては、今後の検討が必要だとしている。4C死亡率スコアは、https://isaric4c.net/risk/から利用できる。この研究はNational Institute for Health Researchなどの支援を受けている。

COVID-19は米国の抑うつリスクを3倍増に

米国Boston大学公衆衛生大学院のCatherine K. Ettman氏らは、COVID-19パンデミックと、感染封じ込め政策に起因する日常生活の制限や、失業などのストレスが、米国人の抑うつ症状に及ぼした影響を検討し、抑うつ症状の有病率がパンデミック前の3倍に上昇していたと報告した。結果はJAMA Network Open誌電子版に2020年9月2日に掲載された。

　これまでにもCOVID-19と精神的な健康状態の悪化についての報告はあったが、多くは中国からの報告であり、医療従事者など一部の集団を対象としていた。そこで著者らは、COVID-19と感染予防策が米国の一般的な成人の抑うつ症状有病率に及ぼした影響を検討するために、米国での流行中と流行前の調査データを比較することにした。

　COVID-19流行期間中の有病率の推定は、2020年3月31日から4月13日まで行われたCOVID-19 and Life Stressors Impact on Mental Health and Well-being（CLIMB）スタディのデータを利用することにした。COVID-19流行前の有病率推定は、2017～2018年に行われた米国国民健康栄養調査（NHANES）に参加した成人のデータを利用した。

　主要評価項目は抑うつ症状の有病率とし、Patient Health Questionnaire-9（PHQ-9）のスコアがカットオフ値を10以上だった人の割合とした。なお、PHQ-9スコアが4以下は抑うつ症状なし、5～9は軽症、10～14は中等症、15～19は中等症から重症、20以上が重症として、それぞれの有病率も比較した。

　CLIMBの参加者は、COVID-19ストレッサースコアも評価した。13項目のストレッサーには、流行中に職を失った、COVID-19で親しい人を亡くした、経済的困難がある、などの項目を含む。このスコアは0～2点を低ストレス群、3～4点を中等度ストレス群、5～13点を高ストレス群に分類した。

　人口動態的データでは、性別、年代（18～39歳、40～59歳、60歳以上）、民族、教育（高校を卒業していない、高卒、カレッジ進学、大卒以上の学歴）、婚姻状態、世帯収入（2万ドル未満、2～4万5000ドル未満、4万5000～7万ドル未満、7万ドル以上）、5000ドル以上の資産の有無、同居家族の人数などを調べた。

　計1470人がCLIMBスタディを完了していた。完了率は64.3％だった。データが不足していた人々を除くと、COVID-19流行中の分析対象は1441人になった。619人（43.0％）が18～39歳で、723人（50.2％）が男性、933人（64.7％）が非ヒスパニック系白人だった。一方、COVID-19流行前のNHANES参加者は5065人だった。18～39歳が1704人（37.8％）で、2588人（51.4％）が女性、1790人（62.9％）が非ヒスパニック系白人だった。両群の特性に偏りはなかったが、CLIMB参加者の方が世帯収入は少なかった。

　PHQ-9のスコアが10以上の抑うつ症状の有病率は、COVID-19流行前が8.5％、流行中が27.8％だった。性別、年代別、民族別のどのサブグループでも、流行中の抑うつ症状有病率は流行前の3倍を超えていた。一方、流行前も流行中も、男性より女性の方が有病率は高かった。流行前は女性が10.1％、男性が6.9％だったのに対して、流行中は女性が33.3％で、男性は21.9％だった。

　一般に、COVID-19流行前も流行中も、保有するリソースが多い人の方が抑うつ症状は少なかった。例えば流行中の有病率は、既婚者が18.3％に対して、離婚や死別を経験した人では31.5％だった。収入が低かったグループは46.9％だったのに対して、高収入グループは16.9％だった。5000ドル以上の資産がある人は19.3％だったのに対して、資産がない人は40.4％だった。ストレッサーテストの低ストレス群が15.5％だったのに対して、高ストレス群は42.9％だった。

　PHQ-9スコア別に見ると、症状なしから重症までどの群でも、COVID-19流行中の方が流行前より有病率は高かった。軽症群では、24.6％（21.8-27.7）と16.2％（15.1-17.4）、中等症群では14.8％（12.6-17.4）と5.7％（4.8-6.9）、中等症から重症群では7.9％（6.3-9.8）と2.1％（1.6-2.8）、重症群では、5.1％（3.8-6.9）と0.7％（0.5-0.9）だった。

　交絡因子になり得る人口動態的データを補正した多変量ロジスティック回帰分析で、COVID-19流行中に抑うつ症状が現れるリスクが高かったのは、離別者や死別者（既婚者を基準にしたオッズ比は2.08：1.29-3.36）、低所得者（高所得者を基準にしたオッズ比は2.37：1.26-4.43）、資産がない人（ある人を基準にしたオッズ比は1.52：1.02-2.26）、COVID-19ストレッサースコアが高い人（低い人を基準にしたオッズ比は3.05：1.95-4.77）だった。

　これらの結果から著者らは、米国の人口比率を代表するコホート研究で、COVID-19流行中の抑うつ症状の有病率は流行前の3倍超になっており、特に大きなストレスにさらされた人や、社会的資源や経済的資源に恵まれない人の負荷が大きかった。そのため、今後はCOVID-19関連の精神疾患患者の増加に対する対応も必要だと結論している。この研究はRockefeller Foundation-Boston University 3-D Commissionの支援を受けている。

”竹内結子さん……”