2015.11 · ・saps llやapache llと比較しaurocは sl1：0.85,...

治療制限後の患者予後と医療者の予測能

2015.11.17慈恵ICU勉強会

小林　秀嗣

背景

•  予後予測：客観的指標として種々の重症度スコア

•  治療への反応、診断の正確さ（不透明さ？）、治療関連合併症など

•  本人の治療に対する病前意志、家族・代理人の状況、経済面など

　「死の不可避　⇒　治療制限」という判断はどの程度正確か？

治療制限を受けた患者の転帰についてはどのような情報があるのか？

総じて適な治療方針を日々決めているつもりだが、治療制限を選択せざるをえない状況も多々ある。

特に、治療経過がおもわしくない重症患者において

「治療制限患者」に限定する前に・・・

一般的なICU患者での予後予測（スコアリングシステムなど）の詳細については以下の勉強会を参照。

Scoringsystemsinthecri8callyill

1)  Outcomepredic/onscoresa.  AcutePhysiologyandChronicHealthEvalua8onb.  SimplifiedAcutePhysiologyScorec.  MortalityProbabilityModel

2)  Organdysfunc/onscoresa.  Logis8cOrganDysfunc8onScoreb.  Mul8pleOrganDysfunc8onScorec.  Sequen8alOrganFailureAssessment

3)  Severityassessmentbasedonnursingworkloadusea.  TheTherapeu8cInterven8onScoringSystem(TISS)b.  NineEquivalentsofNursingManpowerUseScorec.  NursingAc8vi8esScore

2015.01.13ICU勉強会より引用

Mortalitypredic/oninintensivecareunitswiththeSuperICULearnerAlgorithm(SICULA):apopula/on-basedstudy

LancetRespirMed.2015;3(1):42-52.

l  背景：TheSuperICULearnerAlgorithm(SICULA)という学習システムを使って、ICU重症度スコアの死亡予測(calibra/on,discrimina/on)の精度をさらに　　改善することができるか。

l  FromJanuary,2001,toDecember,2008,theMul/parameterIntelligentMonitoringinIntensiveCareII(MIMIC-II)database24508人を使用して評価

l  アルゴリズムをSAPS-llの変数に基づいて使用したものをSL-1,そのままの　　変数に基づいて使用したものをSL-2としてSAPS-II,APACHE-II,SOFA.と比較

TheSuperICULearnerAlgorithm(SICULA)とは•  anensemblemachinelearningtechniquethatusesmul8plelearning

algorithmstoobtainbeYerpredic8onperformance.•  Web上で研究者や臨床医が利用できる。

2015.01.13ICU勉強会より一部改変

p  AIDSp METASTATICCANCERp  LYMPHOMAReasonforICUadmission:p  scheduledsurgeryp  emergencysurgery(includingtrauma)p  medicalPO2/FiO2ra8oBodytemperature(Celsius)SerumBilirubin(mg/dl)Serumureanitrogen(mmol/l)WhiteBloodCellcount(x1000/mm3)Systolicbloodpressure(mmHg)Heartrate(bpm)GlasgowComaScale(range:0-4):p  0:GCS14-15p  1:11-13p  2:9-10p  3:6-8p  4:<6

Renalfunc8oncodedasfollows:p  0:serumcrea8nine<110micromol/l

(<12mg/l)p  1:serumcrea8nine110-170(12-19)p  2:serumcrea8nine171-299(20-34)p  3:serumcrea8nine300-440(35-49)or

urineoutput<500ml/dayp  4:serumcrea8nine>440(>50)orurine

output<200ml/dayAgeSerumpotassium(mmol/l)SerumSodium(mmol/l)Serumbicarbonates(mmol/l)

hYp://webapps.biostat.berkeley.edu:8080/sicula/

・SAPSllやAPACHEllと比較しAUROCはSL1：0.85,SL2：0.88と高値を示した。・さらにこの計算法を外部評価として、フランスパリの教育機関病院ICUの200人の患者で評価したところ

ü  AUROCは0.94ü  theCoxcalibra8ontestという

方法でcalibra8onの評価が行われたが(α,β)=(–0·43,1·88),

Usta8s8c–0·01,p=0·48

結論：TheSuperICULearnerAlgorithm(SICULA)を用いると従来のICU重症度スコアよりも高い精度で患者の死亡率を予測できる。

ICU重症度スコアや、上記のようなアルゴリズムを利用することによって、患者の院内死亡率はある程度正確に予測することができる。


ICUスタッフの直感力

【目的】ICU医師、看護師の患者予後に対する予測はどれくらい正確か調査【施設】medicalICU(theUniversityofChicagoHospitals)【方法】“この患者は生存退院できないと予想するか?” という質問を　　　　　　　　　　医師（aYendingphysician,fellow,resident）と担当看護師に行って、　　　　　　　　その後転帰を記録。退院例は1,3,6ヶ月の時点で連絡を取り転帰と、　　　　　ADL（Barthelindex）を確認。【対象】16ヶ月間に入室した1469人のうち、72時間以上滞在した患者551人の　　　　　中でデータをそろえることができた350人。おそらく治療制限方針に　　　　　なった患者を除外していない（記載なし）

PowerandLimita/onsofDailyPrognos/ca/onsofDeathintheMedicalICUforOutcomesintheFollowing6Months

CritCareMed2014;42:2387–2392


【結果】　350人に対して2271日分、6000以上の予測・院内死亡：125/350人(36%)⇒ 生存退院：225/350人(64%)・退院後転帰　退院後6か月以内死亡：117/350人(33%)⇒ 6か月後生存：108/350(31%)・6か月後生存例のADL　Barthelindex70点以上：23/350(6.6%)　Barthelindex70点未満：85/350(24%)　

・院内死亡125例のうち104例(83%)は　低1日以上、全員が院内死亡を予測

満点：100点

・6か月後生存108例のうち26例(24%)は　低1日以上、全員が院内死亡を予測・106/108例(98%)は低1日以上、　全員が生存退院を予測

PPV(6ヶ月以内の死亡に対して）

1day 2days 3days

一人以上予想

二人以上予想

全員一致

93%99%

・低１日以上、同日内に2人以上が死亡予測：120/350(34%)・実際の院内死亡例は89/120(74%)、退院後6か月以内死亡例：23/120(19%)⇒ 6か月以内の死亡に対するPPV=93%・1日でもスタッフ全員の意見一致があると6か月死亡のPPVは99%・意見一致がみられた日数が増えても、精度はそれ以上は向上しない傾向

2015.01.13ICU勉強会より改変

83%

AYending Nurse

職種や臨床経験による予想能力に大差なし

結論：•  1日でも院内死亡予測の一致（2人以上）があった場合、6ヶ月以内死亡とい

う短期予後は十分高い確率で正確に予測できていた。•  死亡予測の一致があった症例は生存退院しても6か月後のADLは低かった•  死亡予測の精度は職種間で大きな差がなかった。

2015.01.13ICU勉強会より改変

Fellow Resident Advancedprac8ceNurse

① 治療制限後の早期死亡は予測できるか？　・ Poten8alorgandonor　・ ICUgeneralpopula8on② 治療制限後の患者転帰は？

治療制限となった患者において

CMAJ.2006Oct10;175(8):S1.

移植臓器の生着成績などからWarmischemic8melimitは1-2時間程度とされている

詳細は2015.08.18勉強会を参照

心停止後の臓器提供の実際

•  同意取得後の患者はwithdrawalが決定したのちに、手術室で循環機能の監視を実施されたのちwithdrawalとなる

•  60分以内に循環停止を来たさない場合には再びICUに戻り、適応から外れる

•  ある程度確実性を持った「死」の予測が重要

2015.08.18ICU勉強会より引用

CritCareMed.2015Jun;43(6):1291-325.

ProgTransplant.2003Dec;13(4):265-73.UniversityWisconcin(UW)toolスコア： 7-21点

呼吸器を外して10分後のSpO2

呼吸器を外して10分後の呼吸パラメータ

N=43での検討⇒ 60分以内の死亡：74.4%120分以内の死亡：83.7%Overallaccuracy:88.4%


呼吸関連パラメーターは人工呼吸を「中断」して評価している

UNOScriteria

心停止後の臓器提供（DCD）予定患者505人・UnitedNetworkforOrganSharing(UNOS)criteriaのvalida/on評価・その他、早期死亡の関連因子の検討

Criteriaの項目個々では早期死亡との関連は様々該当項目数と早期死亡は比例関係にあった

60分以内の死亡

患者関連の因子：GCS3点、低酸素血症、低血圧、高気道内圧、徐呼吸WCRSの内容関連の因子：10分以内の全ての治療中止、抜管

【デザイン】　mul8centerprospec8velongitudinalcohort(28ICUsinAustralia)

split-halfmethod(developmentset,testset)【対象】　WCRS方針の人工呼吸（挿管）患者のうち、　　　　　 DCD予定となった例　　　　　 withhold方針患者や脳死例は除外【DCDの必要条件】　65歳未満、悪性疾患の既往なし【アウトカム】　WCRS後60分以内の死亡

【目的】治療中止後の死亡時間の簡便かつ精度の良い予測ツールの考案

Cardiorespiratorysupport

侵襲的人工呼吸

血管作動薬

心臓ペーシング

心肺補助（ECMO）

IABP

腎代替療法

Specialistpredic/on「有り」のモデルLEVEL1:Specialistpredic8on2:PEEP3:SRR（自発呼吸数）

Specialistpredic/on「無し」のモデル（＝客観的データのみ）LEVEL1:SRR2:PEEPorGCS3:SBP

実際の死亡時間の内訳

実際の死亡時間の内訳

概ね80%程度はpoten/aldonorを正確に拾いあげられるが、 Specialistの予測があった方がbeXerだった

はずれ19例

はずれ33例はずれ46例

はずれ27例

【目的】WLST後の死亡関連因子の検討WLST:Withdrawaloflife-sustainingtreatments【デザイン】2施設（ドイツ）前向き観察研究【対象】臓器提供方針でWLSTとなった成人107例【アウトカム】早期（60分以内）死亡の関連因子予測ツールの精度

60min

Mean(range)Age(years) 69(33-91)Lengthofstay(days) 8,9(0-276)Lengthofmech.ventilation(days) 5,9(0-29)GCS 4,3(3-14)PEEP(cmH2O) 7,3(0-18)FiO2(%) 50(21-100)Heartrate 95(55-140)MAP(mmHg) 79(45-119)Norepinephrinedose(ug/kg/min) 0,5(0-3,5)pH 7,36(7,05-7,63)Lactate(mmol/l) 4,7(0,5-40)Spontaneousresp.rate 8(0-30)

Tab1.Clinicalcharacteristicsof107patientsdyingintheICUafterWLST.WLST決定時の入院期間：8.5日

60分以内の死亡：約20%

Deathwithin60minutes(n=20):median(range)

Deathafter60minutes(n=87):median(range)

p

Age(years) 68,5(42-91) 70(33-89) 0,770Lengthofstay(days) 9(4-22) 7(3-276) 0,226Lengthofmech.ventilation(days)

9(4-22) 6,5(3-19) 0,495

GCS 3(3-8) 3(3-15) 0.099PEEP(cmH2O) 10(0-14) 7(0-18) 0.004*FiO2(%) 50(35-70) 40(21-100) 0.023*Heartrate 104(82-140) 90(55-137) 0.003*MAP(mmHg) 70(47-119) 80(45-119) 0,104Norepinephrinedose(ug/kg/min)

1(0-3) 0.12(0-0.35) <0.001*

pH 7.3(7.0-7.6) 7.4(7.08-7.56) 0.011*Lactate(mmol/l) 4.5(0.7-40) 1.4(0.5-27) 0.003*Spontaneousresp.rate 0(0-30) 1(0-28) 0.318Creatinine(µmol/l) 192(73-372) 109.35(5.8-521) 0.005*CRP(mg/l)

100.5(3.4-291.1) 106.2(1.5-417.3) 0.768

ALT(µkat/l)

0.47(0.1-76.95) 0.68(0.1-58.01) 0.674

AST(µkat/l) 1.16(0.1-108.11) 1.3(0.25-67.67) 0.854

Tab2.Clinicalcharacteris8csofdeathwithin60minutesversusdeathamer60minutesamerWLST.

ドナー予定患者の早期死亡予測ツールは現在も多くの研究で検討されている状況良好な成績を示した報告もある

Poten8alorgandonor

ü ドナーとなりうる予測のためUWtool,UNOScriteriaなどが　　考案され、一定の評価がなされてきた

ü 精度の点以外に、スコアリングに人工呼吸の中断を要する　ことなどから必ずしも広く臨床使用されているわけではない

ü 経験のある専門医の予測と客観的指標を組み合わせることでさらに精度の高い予測モデルの開発が模索されている

【背景】　治療制限（Withdrawaloflife-sustainingtreatments,WLST）患者の　　　　　　実際の死亡時期は様々であり、予測が困難なことがある【目的】　WLST患者の転帰評価、早期（60分以内）死亡の関連因子の検討　　　　　　予測ツール（UW、UNOS、HunterNewEnglandArea）のvalida8on評価【デザイン】　オーストラリアの２施設、前向き観察研究【対象】　2007-2008年にICUに入室し、治療制限の方針となった　　　　　　成人の人工呼吸管理患者83人（ドナー予定患者に限らない）　　　　　　脳死症例と、withholdingまでの方針の症例は除外【アウトカム】　WLST後60分以内の死亡の関連因子

【方法】　Intensivist,medicalofficers,familymemberの合意のもと、ガイドラインを遵守してWLST施行

※治療制限に至った経緯の詳細な記載なし

Life-sustainingtreatments

（侵襲的）人工呼吸

酸素投与

血管作動薬



IABP

腎代替療法

＜WLSTとなった病因＞・多臓器不全・頭蓋内出血・院外心停止など

2名は生存退院

60分以内に死亡するか?

感度：77.7%,特異度：88.9%PPV:76.1%,NPV:89.7%

予測ツールのvalida8onは十分ではなくStaffspecialistopinionより劣っていた

PREDICTstudy

【目的】WCRS後の60分以内の死亡の関連因子の同定予測ツールの作成ICUspecialistの予測能の検証【デザイン】Prospec8velongitudinalcohortstudy(28ICUsinAustralia)Randomsplit-halfmethod(developmentsamples/tes8ngsamples)【対象】WCRS方針になった成人の人工呼吸患者765例（ドナー予定患者に限らない）脳死患者は除外【アウトカム】Primary:WLST後の60分以内死亡Secondary:ICUspecialistによる予測精度60分以内の死亡：377/765(49.3%)

(WCRS)

Cardiorespiratorysupport

（侵襲的）人工呼吸

酸素投与

血管作動薬



IABP

腎代替療法

50時間後を過ぎても 10%程度は生存

SpecialistopinionのORが高値

SpecialistopinionのOR:8.4(95%CI4.3-16.6)Analgesia（opioid）は死亡を早めなかった

ICUspecialistの判断基準に有意に関連したのは5項目：pH,SBP,GCS,SRR,PEEP

Specialistopinionをoutcomeとした解析

項目７ =ICUspecialistopinionIndex1:項目１-７の合計(0-12points)Index2:項目１-６の合計(1-10points)

Specialistopinionvs.Index1(opinion含む)　⇒　客観的指標を加えても精度は上がっていない(SpecialistopinionorIndex1)vs.Index2(opinion含まず)　⇒　opinion含まないと精度はやや落ちる印象

　　　それでも「Non-specialist」には有意義かも？

Index13点以上

Index22点以上

Specialistopinion

ICUgeneralpopula8on

ü  Poten8alorgandonorに対する研究結果以上に、Specialistopinionと院内死亡の関連が高いとする報告が多い印象。

ü  Poten8alorgandonorの場合と同様に、客観的指標を追加で組み合わせることで予測精度の向上が期待されている。

ü 必ずしも「早期死亡」の予測が求められる患者群ではない。「死亡か生存か」という予測は死亡時間の予測とは異質なのかもしれない。

ü  Specialistの定義？

治療中止から死亡に至るまでの時間に関する初めてのSystema/creview【目的】Withdrawallife-sustainingtherapy(WLST)後の早期死亡予測の関連因子を検討

【方法】MEDLINE,EMBASE,CENTRALから検索2名でreview、conflictは3名のチームで相談対象：非挿管の呼吸管理例や小児も含めた【結果】・終的に、15/1842をfulltextreview・ほとんど（13/15）が60分以内の死亡を評価

DCD:Dona8onamerCardiacDeath

PREDICTstudy

DCD:Dona8onamerCardiacDeath

⇒　General(Neuro-ICU含む)：8個、DCD：7個

General対象の研究の方が死亡はやや遅めの印象

60分以内の死亡：50-70%程度　

DVICstudy

※原文のtableを一部改変Specialistopinionによって予測精度が上がる傾向

GCS,systolicBP,PEEP,RR+specialistopinion

analgesia,pH,GCS,systolicBP,PEEP+specialistopinion

GCS,systolicBP,PEEP,RR

analgesia,pH,GCS,systolicBP,PEEP

PREDICTstudy

PREDICTstudy

UWtoolのValida8on評価

Wisconsintool(≤ 60minの死亡予測)

Wisconsintool(≤ 120minの死亡予測)

BMI,vasopressor,age,intuba8on,RRNega8veinspiratoryforce,TidalvolumeOxygena8on

※原文のtableを一部改変

lowerGCS（各脳幹反射の減弱）、低血圧、低酸素血症、調節呼吸、呼吸性アシドーシス・・・popula8onの多様性の存在は考慮すべき（DCDのケースだとbiasかかりそう？）

早期死亡関連因子として

① 治療制限後の早期死亡は予測できるか？　・ Poten8alorgandonor　・ ICUgeneralpopula8on② 治療制限後の患者転帰は？

治療制限となった患者において

Withdrawaloftreatment=Death?

＜WLSTとなった病因＞・多臓器不全・頭蓋内出血・院外心停止など

2/81(2.5%)は生存退院

Withholdorwithdrawalとなっても64/1287(5.0%)は生存退院

生存退院はWithholding群：92/677(13.6%)Withdrawal群：42/562(7.5%)

（目的）ICU患者における延命治療の制限（Decisionstoforgolife-sustainingtreatment,DFLST）の方法の違いによる予後への影響を検討する（デザイン・対象）•  Observa8onalstudy,13ICUsinFrance•  prospec8vedatabase(2005-2012)•  N:約10,000•  18歳以上、24時間以上ICUに在室している患者

（アウトカム）•  Primaryoutcome:DFLSTstageの30日死亡率への影響•  Secondaryoutcome:DFLSTの施行割合とpa8entcharacteris8cs

篠田道子『日本福祉大学社会福祉論集』第127号2012年9月

2005年にレオネッティ法が制定「尊厳死法」とされている手順を遵守することで、　延命治療の差し控えや　中止に対して、医療者は法的に守られる症状緩和目的の合理的な薬剤の使用で生じた不利益（麻薬の呼吸抑制など）であれば倫理的に正当化

される

（参考）　フランスの終末期に関する事情

DFLSTのStage

Stage1Noescala/on

• 現行の治療の強化はしない• 緊急性はないが、今後必要になりうる

治療の新規導入はしない

Stage2Withholding

• 現行の治療の強化はしない• その時点で必須の治療でも

新規導入はしない

Stage3Withdrawal • 現行の必須治療を中止

Life-sustainingtreatments

腎代替療法

血管作動薬

人工呼吸

CPR

抗菌薬

栄養

輸血

Decision-makingの流れ

•  参加施設はそれぞれ倫理委員会を設け、ガイドラインを遵守する

•  ICU入室後、事前の意志表示（advanceddirec8ve）が確認されれば、希望に沿う方針とする

•  家族とのmee8ngは、低2人のICU医師、看護師、関連スタッフで行い、治療を制限するか、どのstageにしていくかを話し合う。他部署の医師の参加も可能だが強制力はない

•  全ての症例においてICU入室前にはDFLSTの決断はしない

話し合いの結果をもとにICUのseniorphysicianが方針を決定し、本人・家族に説明方針修正の必要が生じた場合は変更可能（1日1回まで）

方針変更症例の内訳

変更症例においては、在室中のも高いstageを採用して解析

630/1290(49%)で経過中の方針変更がおこなわれた

さらに245例（19%）で2回目の方針変更がおこなわれたほとんどが入室後7日以内

DFLST：13％

Withholding：19％が生存退院Withdrawal：4％が生存退院

死亡率だけに着目すると・・・治療制限は過剰？ or妥当？

DFLSTが選択された群：高齢、既往（の数）、重症度スコア高値、昇圧薬、機械的サポート

Haz

ard

of m

orta

lity

Length of stay (days)

no DSFT″No escalation of treatment″ decisionWithholding decision Withdrawal decision

Fig E2 Impact of the decision to forgo life-sustaining treatment on mortality

死亡ハザード

ICU滞在日数

Table E2 Multivariable analysis on ICU mortality

Unadjusted model Adjusted model Parameter HR CI 95% P value HR CI 95% P value No DFLST 1 - - 1 - -

No escalation of treatment 1.67 (1.32-2.12) <0.0001 0.84 (0.66-1.08) 0.17 withholding 12.99 (11.17-15.11) <0.0001 5.79 (4.76-7.04) <0.0001 withdrawal 36.86 (30.30-44.85) <0.0001 20.92 (16.06-27.26) <0.0001

“Noescala8on”が選択された症例であっても短期の死亡リスクは有意には上がらなかった

その他、Day-30mortalityに関連する有意な因子

“It’snotjustwhatthedoctortellsme:”Factorsthatinfluencesurrogatedecision-makers’percep/onsofprognosis

CritCareMed.2010May;38(5):1270–1275

背景•  患者の家族が予後予測をするときに影響を受ける因子は何か？•  十分なコミュニケーションをしていても、医師と家族の間で予後の認識に

ズレがある。•  コミュニケーション不足以外の因子がありそう。

方法•  TheUCSFMedicalCenterの4つのICU

ü  twomedical-surgicalICUs,aneurologicalICU,andacardiacICU•  Inclusioncriteria:1)18歳以上,2)人工呼吸器管理,3)APACHEll>25(院

内死亡率40%以上),4)自分で意思決定できない患者•  Prospec8ve,mixed-methodsstudyusingface-to-face,semi-structured

interviewswithsurrogatedecision-makers.

2015.01.13ICU勉強会一部改変

結果•  対象のsurrogatedecision-makers:176人

•  平均APACHEllは30点、予測院内死亡率45%•  Surrogateの推定生存率は69%

•  医師から伝えられた予後予測だけを信じている人は2%以下であった。•  大部分が医師からの情報に自らの信念を加えて予後を推定していた。

•  予後予測に影響を及ぼした5つの要素1.   Pa/ent’sIntrinsicQuali/esandWilltoLive2.   Interpreta/onsofthePa/ent’sPhysicalAppearanceorStatus3.   KnowledgeofthePa/ent’sHistoryofIllnessand/orSurvival4.   PoweroftheBedsidePresence5.   Op/mism,Intui/on,andFaith-BasedBeliefs


1.   Pa/ent’sIntrinsicQuali/esandWilltoLive•  Surrogateの27%が患者本来の性格や態度が予後を左右すると

信じている。•  例）“Ichosethehighnumberbecause,basically,Iknowthatmy

wifeisafighterbeyondthenormalperson.”,“...justastrongperson.She’s...Idonotknow,shejust...That’sherpersonality.Shedoesn’tgiveupmuch....Ijustknowshehasreallystrongwill.”

2.   Interpreta/onsofthePa/ent’sPhysicalAppearanceorStatus•  64%(114of179)が,身体的な外観（顔の表情や皮膚の色など）

で予後判断の材料にしている。•  37%(67of179)が年齢や元々の活動度を指標にしている。

3.   KnowledgeofthePa/ent’sHistoryofIllnessand/orSurvival•  過去の病歴、重病の克服体験。(51of179;28%)•  例）“HebeatcancersoIfeelverystronglythathecanbeatthis

pneumonia.”


4.PoweroftheBedsidePresence•  13%(24of179)が患者のそばに付き添っていることで予後が改善すると

信じている。•  5%(9of179)が、家族や友人がコミュニケーションをとり続けることで　予

後に影響を与えると信じている。

5.Op/mism,Intui/on,andFaith-BasedBeliefs•  36%(65of179)が“powerofposi8vethinking”が予後に影響を与えると

信じている。

家族が患者の予後を推測する場合は、医師からの情報以外に様々な因子が影響する。医師がこの事実を認識することで家族との予後の認識のズレを　　減らすことができるかも知れない。


医療者はどうか？

検査値、意識、昇圧薬量、酸素化など呼吸パラメーター・・・

理由が想定できない改善傾向が見られたら？

ICUspecialistの判断基準に5項目が関連していたが、やや統計上の有意差の印象⇒ICUspecialistは何をもって予測している？

Specialistopinionをoutcomeとした解析

予後が不確定な場合、患者や家族に伝えるべきか

SurrogateDecision-Makers’Perspec/vesonDiscussingPrognosisintheFaceofUncertainty

AmJRespirCritCareMedVol179.p48–53,2009

•  TheUCSFMedicalCenterの4つのICUü  twomedical-surgicalICUs,aneurologicalICU,andacardiacICU

•  Inclusioncriteria:1)18歳以上,2)人工呼吸器管理,3)APACHEll>25(院内　　死亡率40%以上),4)自分で意思決定できない患者。

•  SurrogateDecision-Makersに以下のインタビュー。•  ‘‘Some8mesdoctorsarehesitanttotalkaboutapa8ent’sprognosisbecause

theyfeartheymightbewrong.They’reconcernedthatthefamilywillbeupsetwiththemiftheirpredic8onsturnouttobewrong.Shoulddoctorsdiscussprognosiswhentheycannotbecertaintheires8matesarecorrect?’’

結果•  全179人のSurrogateのうち、155人(87%)が、たとえ不確実でも、予後について

discussionをしてほしいと答えた。22人（12％）がdiscussionをすべきではないと答えた。


希望する主な理由：u Prognos8cUncertaintyIsUnavoidable,butAcceptable.

Ø Uncertaintyisinevitable.Ø  Doctorsareavaluablesourceofprognos8cinforma8on.

u TheValueofEvenUncertainPrognos8cInforma8onØ  Preparingforpossiblebereavement.Ø  Prognos8ces8matesallowfamiliestomakedecisions.Ø  Familiescanhopeforthebest,preparefortheworst.

ü  ‘‘Youplanfortheworstandprayforthebest,becauseifyou’rereadyfortheworst,anythingotherthantheworstis‘Yea!’’’

Ø  Sharinginforma8onfosterstrustindoctors.

希望しない理由：u 不確実な予後の情報は、患者の家族を不必要に不安にさせる。u 患者や家族が希望したタイミングで情報提供してほしい。（情報が確実に

なったときなど）

ICU患者の家族はたとえ正確でなくとも医師から予後に関する情報を正直に提供してほしいと考えている。


Communica/onofPrognos/cInforma/onforCri/callyIllPa/ents

CHEST2005;128:1728–1735

ICUで予後に関する情報提供のタイミングが家族の満足度に影響を与えるか。方法•  theprimaryteachinghospitaloftheUniversityofMinnesotaとaprivate

hospitalの“closed-unit”,MedicalorSurgicalICU•  July2003andDecember2003,3日以上ICU滞在が見込まれる患者。•  ICU入室時（1stsurvey）とその後3,4日ごとに質問（2nd,3rd,・・・）し退院まで

継続。さらに退院後の患者家族の満足度を調査した。

結果•  70人のsurrogatedecision

makers•  平均APACHEIIscoreは25。•  ICU死亡率40%•  平均Prognos8cInterval(入

室から予後提供までの期間）は1.7±2.8日。 2015.01.13ICU勉強会一部改変

•  コミュニケーションの頻度が満足度と強い関連が認められた。(β=0.73,p=0.001;149observa8ons,70subjects)

•  Prognos8cInterval(入室から予後提供までの期間）が短いほど満足度が高くなる傾向が認めらた。(β=-0.52,p=0.06,n=51)

予後に関する情報を早期からこまめに提供することで、患者の満足度は上がるかもしれない。


まとめ

ü  治療制限後の予後（早期死亡）の予測ツールは、現在も十分な　　　　精度のものはない。

ü  客観的指標よりもSpecialistopinionの方が予後予測の精度はよいかもしれないが、経験や直感によるところが大きそう。予測の根拠となる　定量的評価は難しい。

ü  早期（概ね60分以内）死亡についての予測精度は80%程度。　　ü  治療制限をしても生存退院するケースは少ないながら存在する。

ü  治療制限後に早期死亡がみられなければ、その後の死期の正確な　予測は困難。症例ごとに適と思われる伝え方を検討するしかない。

2015.11 · ・saps llやapache llと比較しaurocは sl1：0.85,...

Documents