調査結果
UCLAの研究チームは、術後の患者の死亡リスクにおいて慢性疾患が果たす役割をより適切に説明するために、併存手術リスク評価（CORE）スコアを作成しました。これにより、外科医が患者の既存の状態に適応し、死亡リスクをより簡単に判断できるようになります。
背景
ほぼ 40 年にわたり、研究者は、チャールソン併存疾患指数 (CCI) とエリクハウザー併存疾患指数 (ECI) という 2 つのツールを使用して、既存の健康状態が患者の転帰に及ぼす影響を測定してきました。これらのツールは、医療専門家や請求者が入力した ICD コードを使用して、患者の病気を説明します。ただし、これらのツールは手術を受ける患者向けに設計されたものではなく、多くの場合、手術を受ける患者には関係のない慢性疾患に対処します。多くの場合、医療請求記録からデータを取得しており、既存の健康状態に関する微妙な情報が不足しています。
方法
モデルの開発には合計 699,155 人の患者が使用され、そのうち 139,831 人 (20%) が検査コホートを構成しました。研究者らは、国際疾病分類第10版（ICD-10）コードを使用して、2019年の全国入院患者サンプル（NIS）から14の専門分野にわたって62件の手術を受けた成人に質問した。彼らは慢性疾患の ICD-10 コードを洗練された臨床分類 (CCSR) グループに分類しました。彼らは、院内死亡率を予測する 4 つの機械学習アルゴリズムにわたってゼロ以外の特徴重要度を持つ CCSR に対してロジスティック回帰を使用し、その結果を使用しました。
インパクト
遡及的データベースを使用した医療サービスと成果の研究は、外科研究の中でますます大きな割合を占めています。研究者が品質の問題や格差を強調するのは善意によるものです。ただし、適切なツールがなければ、不良転帰が既存の症状から独立しているかどうかが不明確になる可能性があります。
コメント
「新しい統計ソフトウェアと方法論の出現により、研究者は大規模なデータベースを活用して、医療の質、格差、成果に関する疑問に答えることができるようになりました」と、この病院の研修医であるニキル・チェルブ博士は述べています。 UCLA外科 そしてこの研究の筆頭著者。 「しかし、これらのデータベースは医療請求記録からデータを取得することが多く、既存の健康状態に関する微妙な情報が欠けています。患者の慢性疾患の違いに対処しなければ、集団比較はうまくいかない可能性があります。このスコアを追加の研究に組み込むことで、その使用法がさらに検証され、大規模なデータベースを使用した手術結果の分析の向上に役立ちます。」
著者
研究の共著者は、Jeff Balian、Arjun Verma、Sara Sakowitz、Nam Yong Cho、Saad Mallick 博士、Tara Russell 博士、および Peyman Benharash 博士です。
ジャーナル
研究というのは、 出版された 査読済みの外科年報に掲載されています。
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#UCLAの研究者が新しいリスクスコアリングシステムを開発
2024-10-02 23:05:00