胃がん患者における伝統中国医学パターン要素の分布:横断的研究

サマリー

本研究は、胃がん患者における伝統中国医学(TCM)症候群要素の同定と定量化のための再現可能なプロトコルを確立し、クラスタ分析、相関分析、主成分分析法を用いた体系的解析を可能にします。

要約

胃がんは世界中で罹患率と死亡率の主要な原因であり、特に中国でその負担が大きいです。伝統中国医学(TCM)は全体的な調整と症候群の区別を重視していますが、胃がんにおける症候群要素を定量化する再現可能な方法は限られています。2022年12月から2024年3月まで無錫第二中医学病院で60名の患者を対象に横断研究を行い、症候群要素評価のための標準化かつ再現性の高いプロトコルを提示します。人口統計、病歴、中医学の診断情報は標準化された症例報告書で収集されました。症候群要素は、二重専門家による判断を伴う加重評価システムを用いて特定されました。解析は、あらかじめ指定された多変量パイプラインの2段階H-Kクラスタリング(階層的なWard.D2でkを提案し、k-平均の精緻化を提案)、相関ネットワークマッピング、主成分分析を経ました。最も多い要素は気の停滞、気の欠乏、血液停滞、脾の欠乏、湿気であった。気の停滞と血停滞、気欠と血の停止との間に強い関連が観察され、さらに湿気や痰とも関連が見られました。主成分分析では、患者間変異の最大の割合を占める要素がごく少数であり、臨床的に意味のある層別化を支持していることが示されました。このプロトコルは、TCM症候群要素の評価を共有可能なフォームとコードで測定可能なステップに運用化し、客観性と再現性を高め、臨床意思決定および多施設検証のための方法論的基盤を提供します。このフレームワークは他の悪性腫瘍にも適応可能であり、エビデンスに基づく腫瘍学におけるTCMのより広範な統合を促進します。

概要

胃がんは依然として世界的に最も有病率が高く致死的な悪性腫瘍の一つであり、中国は発生率と死亡率の負担が不釣り合いに高いとされています^1,2。外科的切除、化学療法、標的治療の進歩にもかかわらず、全体的な予後は満足のいくものではなく、疾患生物学と患者の生活の質の両方に対応する補完的なアプローチの必要性を強調しています^。伝統中国医学(TCM)は、全体的な調整と症候群の区別を重視し、腫瘍学で広く用いられています。しかし、標準化され再現可能な症候群識別方法の欠如により、中医学のエビデンスに基づく^{がん治療への}体系的統合が制限されています^4,5。

症候群要素差異化の最近の進展は、TCM症候群の主要な病理学的要因を定量化するための構造化された枠組みを提供し、より正確な患者分類と個別化された介入を可能にします⁶.この定量的枠組みを胃がんに適用することは、従来の理論と現代的な分析をつなぐ方法を提供しますが、再現可能でプロトコル化されたワークフローは依然として希少^です。私たちの知る限り、これは胃がんにおける症候群要素評価を、明示的な形態、二重専門家による裁定、そしてあらかじめ指定された多変量パイプライン(2段階H-Kクラスタリング、相関ネットワーク、PCA)を再現および多施設採用にパッケージングした初のプロトコルです。症候群の分化を測定可能な変数に翻訳し、解析パラメータを事前に指定することで、本研究は臨床実践および多施設研究の再現可能な基盤を提供し、胃がん集団における主要要素の分布を明確にし、より正確なTCMに基づく腫瘍学戦略への具体的な道筋を示しています。

プロトコル

倫理と監督

本研究は無錫第二中医病院(20220904)倫理委員会の承認を受けました。すべての参加者はヘルシンキ宣言に従い書面によるインフォームドコンセントを提供しました。手続きはICH-GCPの原則に沿ったものでした。デモに使用される識別可能なメディアは別途同意されていました。評価バイアスを減らすため、TCM症候群の要素を評価する医師は、スコアリングおよび裁定の過程でアメリカがん合同委員会(AJCC)の病期および治療状況を盲検化しました。ブラインドはデータスチュワードによって維持され、評価者向けシートからこれらのフィールドが削除されました。

患者募集と症例源

2022年12月1日から2024年3月31日まで、無錫第二中医病院の外来および入院部門から連続した胃がん患者が登録されました。スクリーニングは前向きに記録され(命令の取得、適格性決定、除外理由、同意結果)。非識別化されたスクリーニングチェックリストと空白の症例報告フォーム(CRF)は、公開リポジトリのデータ利用可能性の表として提供されています。登録コホートのベースライン人口統計およびステージング概要は、後の分析を文脈化するために表 1 に示しています。

診断および病期の基準

診断は、中華人民共和国衛生部医療管理部が発行した一般的な悪性腫瘍の診断・治療基準に従い、すべての症例で病理確認が求められました。腫瘍ステージはAJCCがんステージマニュアル第8版に基づいて割り当てられ、登録前に病理学および画像診断資料と照合^{されました。}

適格基準と撤退ルール

成人(≥18歳)で、病理的に確認された胃がんでカルノフスキーパフォーマンススコア(KPS)が60の方が標準化TCM評価を完了できれば、対象≥。除外対象には、妊娠、同意・安全性を損なう不安定な重度併存疾患、または不完全なコアベースラインデータが含まれていました。化学療法、放射線療法、標的・免疫療法を受けている、または受けた患者は適格でした。治療状況(未/継続/過去)を記録し、層別解析および感度分析に用いられました。症状の分化にデータが不十分な場合、急激な臨床悪化が起きた場合、または個人の要請により、その後の治療に影響を与えずに参加者を退避させることができました。

データ収集と管理

訓練を受けた研究者たちは「胃がん患者のための症候群要素情報収集フォーム」という標準化されたCRFを作成しました。データはスプレッドシートソフトウェア(バージョン≥15.30)で二重入力し、独立して照合・照合してからデータベースロックされました。データ辞書、コーディングシート、監査ログは、最初の入力から分析まで管理されていました。分析データセットは非識別化され、役割ベースのアクセス制御で保存されました。再現と監査を支援するために、凍結されたタイムスタンプ付きのコピーがアーカイブされました。

標準化TCM評価

臨床評価は、一定の照明(~5,000-6,500 K;CRI≥90)。患者たちは光源に向かって座っていた。舌と脈の特徴はあらかじめ定義された記述子を用いて記録されました。評価者はパイロットケースや例証を用いて校正を行い、正式な採点後に評価しました。すべての観測は即時にCRFに記録され、リコール誤差を最小限に抑えました。この評価から導き出された複合TCM症候群パターンのコホートレベルの分布は 表2 にまとめられています(脚注には単一の一次パターンか複数のパターンかを明記)。

症候群要素のスコアリングと裁定

項目は症候群要素スケール(全項目リストおよびコードは 補足表1)に基づいて採点されました。評価者間信頼性(有無)はコーエンκを用いて95%の信頼区間で定量化し、 補足表2にまとめました。重症度の重みは、軽度=0.7、中等度=1.0、重度=1.5でした。各要素内で重み付けされた項目を合計して要素スコアを算出しました。要素の存在は閾値=14で定義され、12および16の堅牢性は 補足表3に報告されています。2名の中医腫瘍医がそれぞれの症例を独立して評価しました。不一致は書面による理由を示した合意会議で解決されました。患者間の要素レベルの有病率は 表3に報告されており、項目から要素へのスコアリングの実例は 補足図1に示されています。

統計解析

ソフトウェアと再現性

すべての解析はR(v4.3)で実施されました。実行可能なバージョンロックスクリプトと、データセット(https://doi.org/10.6084/m9.figshare.30405196.v2)と共に完全なsessionInfo()出力がアーカイブされます。すべての確率的手続きの前に固定されたランダムシードが設定されました。コア機能/パッケージは、基本ステータス(prcomp、hclust、kmeans)、クラスター(シルエット)、igraph(ネットワーク可視^化)9でした。要素レベルの分布は 補足表1にまとめられており、空白のケースレポートフォーム(CRF)、データ辞書、整然とした入力行列は、データ可用性セクションで参照された公開リポジトリで利用可能です。

2段階H-Kクラスタリング

臨床的に解釈可能なグループを導き出すために、2段階の手順が用いられました。

階層的段階:患者要素ごとの加重スコアをz標準化し、ユークリッド距離を計算し、凝集はWard.D2連鎖を用いました。樹木図は、クラスター内分散、枝の安定性、予備的なシルエットパターン¹⁰における肘の共同考慮を用いて候補kを提案するために検査されました。

kは洗練を意味します。各候補kに対して、k-平均は階層的分割から初期化され、nstart≥50で実行されました。最終的な所属はクラスタ内の平方和を最小化しました。平均シルエット幅とクラスタごとのプロファイルはトレーサビリティのためにエクスポートされました。標準化されたスコアをまとめた積分ヒートマップは 図1に示されています。対応するデンドログラムは 図2に示されています。

主成分解析と相関ネットワーク

要素スコア行列は中心化されスケーリングされ、PCAはprcomp(中心=TRUE、スケール=TRUE)で実施されました。ノードサイズは要素の有無率を反映します。ラベルは重複や読みやすさを確認するために手動でチェックされました。得られる相関ネットワークは 図3に示されています。PCAバイプロットは 図4に示されています。要素間のペアワイズ・ピアソン相関はペアズ完全観測値で計算されました。|r| の際、エッジは保持されました。≥ 0.30、辺幅は|r|に比例します。可^読性向上のために、力誘導アルゴリズム(Fruchterman-Reingold)がレイアウトに用いられました。

欠損データと感度

変数ごとの完全性(カウント数、%)は 補足表4にまとめられています。欠損率が低かったため、すべての一次アウトプットに対して完全症例分析が用いられました。堅牢性は、あらかじめ定められた閾値14(補足表3)に対して代替スコアカットオフ(12および16)および関連する処理状況の階層(Never/継続/過去)に基づいて要素存在分類を再計算することで評価されました。 補足表5)。2名の独立したTCM専門家による要素決定の評価者間信頼性は高く(全体で一致95%)、 補足表2に詳述されています。アイテムから要素へのスコアリングと閾値付けを示す作業例は補 足図1に示されています。

品質管理、タイミング、トラブルシューティング

品質保証には、週10%のソースデータ検証、定期的な評価者の再校正、データベースロック前の自動範囲・論理チェックが含まれていました。典型的な時間ラインは、スクリーニング/同意に10〜15分、標準化されたTCM評価とスコアリングに20〜30分、1症例あたりのデータ入力・検証に10〜15分でした。ここでの重要なステップは、安定した照明と一定の検査順序を維持することです。評価者の盲点化を段階と治療に保存すること;そして、いかなる裁定の理由も記録すること。分布を要約する際、分母はN(患者)または非排他的要素数として明示され、同じ分母はテキスト、表、図のキャプション全体で一貫して使用されました。

結果

参加者の特徴

2022年12月から2024年3月の間に60名の胃がん患者が登録されました。年齢分布は41歳から50歳、9/60歳(15.0%)でした。51〜60歳、18/60(30.0%);61〜70歳、15/60(25.0%);71歳から80歳、13/60(21.7%)、81歳から90歳までは5/60(8.3%)です。全体の性別分布は男性37歳/60歳(61.7%)、女性23歳/60歳(38.3%)でした。各年齢帯内の性別別カウントは 表1に報告されており、後の分析のための基準文脈となっています。

TCM症候群パターンの分布

ディスカッション

本研究は、胃がんにおけるTCM症候群の要素を特定し定量化するための標準化されたプロトコル中心のワークフローを開発し応用しました。加重評価システム、二重専門家の裁定、あらかじめ定められた多変量パイプライン(2段階H-Kクラスタリング、相関ネットワーク解析、主成分解析)を組み合わせることで、この手法は気の停滞、気の欠乏、血の停滞、湿気をこのコホートで最も頻繁かつ臨床的に関連性の高い要素として一貫して強調し、先行の観察と一致しています^12,13.有病率の確認を超えて、ここでの貢献は方法論的です。データの取得、採点、裁定、分析の方法を明確にする再現可能でビデオ対応の枠組みであり、従来の診断手法と現代の腫瘍学における定量的研究をつなぐ助けとなります。^14,15。

症候群要素の共現パターン、特に...

材料

この記事で使用された材料の一覧

名前	会社	カタログ番号	コメント
症例報告書(CRF)	無錫第二中医病院	CRF-001	患者データ収集のための標準化されたフォーム
cluster R パッケージ	クラン	R-クラスター-008	クラスタリングおよびシルエット解析のためのRパッケージ
検査灯(5,000–6,500 K)	フィリップス	エクスライト003	TCM検査に使われる光
igraph R パッケージ	クラン	R-igraph-007	ネットワーク可視化用のRパッケージ
パルス測定装置	オムロン	PMD-005	TCM評価中のパルス測定装置
R ソフトウェア	Rプロジェクト	R-001	統計解析のためのオープンソースソフトウェア
統計R パッケージ	クラン	R-スタッツ-006	統計解析用のRパッケージ(prcomp、hclust、kmeans)
シンドローム要素尺度	無錫第二中医病院	SE-スケール-002	症候群要素を評価するためのスコアリングツール
舌イメージング装置	正史	TI-IMG-004	舌の画像を撮影するための装置