本レビューでは、成人患者における臨床実践における生体電気インピーダンスベクター解析の要件と応用について説明します。
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本レビューでは、成人患者における臨床実践における生体電気インピーダンスベクター解析の要件と応用について説明します。
体組成評価は、患者のスクリーニング、診断、治療、予後のために臨床栄養実践において極めて重要です。生体電気インピーダンス分析(BIA)は、体組成の評価に広く用いられています。インピーダンス装置は電流にさらされたときの体の電気的応答(抵抗)を測定し、低電流を体内に導くことで間接的に体の組成を推定します。しかし、デバイス、方程式、指数、母集団参照など複数の要因がBIA結果の解釈に影響を与えます。生体電気インピーダンスベクトル解析(BIVA)は、従来のBIAの限界を克服し、ベクトル距離パターンとその抵抗およびリアクタンス(R-Xc)分布を解析することで、水和状態の半定量的評価の代替手法として開発されました。本レビューでは、BIAデバイス分類について説明しており、BIVAアプローチが体組成解析に適切かどうかを判断するのに役立ちます。本ナラティブレビューでは、過去10年間の成人患者における生体電気インピーダンスベクター解析の要件と医療的・栄養的利用を概説しています。複数の論文で、成人患者におけるBIVAの臨床応用が報告されており、液体量の評価、体液のコントロール、腎置換療法を受けている患者や集中治療室に入院する患者の悪影響予測などが含まれます。また、体液異常を持つ成人の代替診断ツールとしても用いられ、肉減少症、悪液質、栄養失調など、低細胞量や軟組織の減少を反映しています。しかし、機器、分析方法、特定の母集団参照の違いなど、結果の解釈に影響を与えないよう、いくつかの影響を考慮する必要があります。したがって、本レビューではBIVAで使用されるデバイスと解析技術の違いを説明することを目的としており、その点については本レビューで議論します。
体組成の評価は、栄養状態に関して考慮すべき主要な要素の一つです。体組成の変化は、栄養素の吸収や摂取、すなわち欠乏や過剰摂取が影響を受けることで起こり、心血管疾患、内分泌疾患、骨疾患など複数の医療状態と関連しています。したがって、その評価は患者のスクリーニング、診断、治療、予後において重要な情報を提供します2.生体電気インピーダンス分析(BIA)は、非侵襲的で低コスト、携帯性が高く信頼性が高いため、臨床および研究現場で体組成を評価する最も広く報告されている方法の一つです3,4。
オームの法則に基づく体組成推定に電流を初めて応用したのは、1950年にNyboerら、1962年にThomassetによって、生体組織を電気伝導体として用いて行われたことです。BIAを用いた体区画解析では、人体を導電性材料で形成された円筒形と仮定します。オームの法則に従い、導体の長さ(L)と断面積(A)を考慮して特定の周波数で制御電流を誘導すると体積を推定できます。したがって、R=ρL/A(ここでRは抵抗値(オーム)、ρは導電性物質の抵抗率、LAは体積(V)に等しい。公式変換は V= ρL2/R 3,4 です。生体組織は2種類の抵抗(R)を示します。伝導抵抗(リーンマスおよび体液)と、絶縁体(骨、脂肪、細胞膜)からの容量性R(リアクタンス、Xc)です2,4。電流は比較的低い抵抗で細胞外液体や筋繊維を通過しますが、細胞膜を貫通できる能力は加えられた周波数に依存します。標準BIAは50 kHzの周波数を使用し、直流電流はR値を反映し、交流電流は細胞膜(Xc)の容量特性による電流の遅延を反映します。静電容量は、電流を時間的に蓄える能力として定義され、これが流れ4,5,6の遅延を引き起こします。RとXcの関係はインピーダンス(Z)で、細胞内流体と細胞成分6を反映してZ2 = R2+Xc2と表されます。位相角(PhA)はZ位置をPhA(度)=[弧接線(Xc/R)] × (180°/π)5,6として表します。BIAデバイスで測定される生パラメータはR、Xc、PhAです(図1)。これらの生パラメータは、身長(円筒モデルの導体長に相当)、体重、年齢、性別などの人体計測パラメータと組み合わせて用いられ、人体組成の異なる構成要素を得ます。BIAは、以下の7項で述べる頻度、体域、データ分析に基づいて分類することでよりよく理解できます。
周波数によって、デバイスは1) 単一周波数デバイスは50 kHzの周波数を使用し、世界的に最も一般的であることに分類できます。この方法の利点には、解析用の生データの利用可能性、低コスト、そして容易な校正が挙げられます。2) 多周波数デバイスは2〜6の周波数(通常は1、5、50、100、200、500kHz)で動作します。周波数≥5kHzで交流が与えられると、細胞膜をある程度通過します。しかし、無限周波数での抵抗をモデル化するために周波数>50 kHzを用いてTBWを予測します。これによりTBW計算とECW抽出が可能となり、ICWおよび流体分布9,10が得られます。一部の多周波数機器は生データを提供しません。さらに、3) 分光装置は多項式のコール・コールモデルを用い、R0をR∞複数の周波数でのZおよびPhAの測定値に基づいて外挿し、コールプロット6,9を生成する。得られた電気的パラメータは、Hanaiモデル9に基づき組織の電気的特性に基づく方程式を用いて体組成体積を推定するために用いられました。しかし、モデルの仮定は脂肪組織分布の変化や体液の不均衡を持つ患者には適用されません。この技術に関する研究は増加していますが、多くは分光法に基づくものであることを明示しておらず、比較が制限されています。すべての分光装置が特定の周波数でRおよびXcを報告するわけではなく、他のデータ解析手法を用いる可能性を制限するため、生データへのアクセスも考慮する必要があります6,10。臨床研究はまだ、分光法が多周波数デバイスに比べて明確な利点であることを示していません。
全身に分割した身体領域分析では、人体を均質な組成を持つ対称円筒として考え、集団方程式6,9を用いて体積推定を行います。測定は標準的な四極配置で行われ、手に2つの電極(1つは尺骨と橈骨の茎突起の間の手首、もう1つは中手骨のすぐ後ろ)と足に2つの電極(1つは内側と外側の槌骨の間に、もう1つは中足骨のすぐ後ろ)を設置します9片側は「ハンド・トゥ・フット」と呼ばれ、包帯を巻いた手足や毒切除術での臨床用にも実用的です。さらに、セグメント測定は人体を異なる抵抗率を持つ5つの円筒(腕、脚、胴体)として考えます。四極または八極の測定には足と腕の両方が必要であり、電極配置の標準化がないため測定誤差のリスクが高まります。参照データは限られており、セグメントインピーダンスの合計は全体インピーダンス2と異なります。
データ解析は、抵抗とリアクタンスの幾何学的関係を表す位相角などの生パラメータを用いて行うことができます。これは体水分の分布と細胞膜の完全性を示す指標であり、生存率、合併症、水分補給、栄養、筋肉の質の予後指標として報告されています2。回帰方程式により体組織構成要素の定量的推定が可能です。3.これらの方程式はRを主な予測変数として用い、身長、Xc、体重、年齢3も含めて使います。一般的なパラメータには、無脂肪量、虫垂骨格筋、脂肪量、体細胞量、総体、細胞外、細胞内水質2。これらの式は導電性の等しい分布、一定の断面積、比例した導体長を仮定しており、電流流量が制御されている場合に体積計算が可能となります。結果は水分補給状態や筋肉量の変化に影響されます8。ほとんどの方程式は健康な被験者の他の評価方法と良好に相関しますが、腎臓、肝臓、心不全など、栄養失調、脱水、過水分補給の患者では相関が良くありません。さらに、デバイスの違いや年齢、性別、民族特異的な方程式が結果の矛盾を引き起こすことがあります2,12。あるいは、1994年にPiccoliらが回帰方程式の代替として導入した生体電気インピーダンスベクトル解析(BIVA)は、生のBIA測定値(RおよびXc、50 kHz)を高さ(メートル)で割ります。正常人のインピーダンスベクトルは通常、民族と性別に基づくグラフの75許容楕円(13,14,15)内に収まります。
本ナラティブレビューでは、過去10年間の成人患者における生体電気インピーダンスベクター解析の要件と医療的・栄養的利用を概説しています。
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生体電気インピーダンスベクター解析および解釈を行うための要件
生体電気インピーダンスベクター解析(BIVA)の臨床応用を議論する前に、市販されているすべてのデバイスがBIVAの実施に適しているわけではないことを認識することが重要です。 図2 は、解析に必要な生体電気インピーダンスがアクセス可能であり、デバイスがその使用に必要な基準を満たしていることを保証するために参照すべきアルゴリズムを示しています。さらに、標準化と生パラメータ取得の品質管理を通じてデバイスの信頼性、精度、正確性を検証し、さまざまな方法で信頼性の高い解釈を確保し、結果の質を向上させることが不可欠です7。品質管理には、同じ機器を使用し、メーカー提供の抵抗またはインピーダンスが既知のテスト回路を用いて定期的な機器校正を行い、高品質な電極とその位置、皮膚および体幹の温度、適切な被験者準備、そして同じ身体と肢体の位置で測定された一貫した測定プロトコルが含まれます。González-Correaらは成人のBIA測定を標準化するためのチェックリストとしてのプロトコルを提案しました16、その実施方法は以前に説明されています。
BIVAは、RXcグラフのベクトル位置(RおよびXc)の垂直軸に沿った位置に応じて、液体過負荷または脱水状態を判定します。下極で75公差楕円より下または上に落ちるベクトルは、それぞれ液体過負荷(細胞外体積膨張)および脱水を示します。50次および75次許容楕円内のすべてのベクターは、正常流体および細胞質量の状態を6、13、15と指定しました(図3)。臨床応用の例は図4に示されています。
生体電気インピーダンスベクトル解析の臨床応用
2015年から2025年までのPubMedで報告された臨床実践の応用例は 表1に示されており、BIVAを用いた水分補給状態(脱水、過水分、体液蓄積、体液再分配の検出)および栄養状態(栄養失調、悪液質、肉減少症、筋肉量、脂肪量)を評価する方法が含まれます。アスリートを対象とした研究は除外されました。適用されたフィルターには、人間種、成人集団、英語が含まれていました。
液体量評価
BIVAは、液体量の評価、体液の管理、静脈内輸液の管理、そして負の副作用の検出または予測に用いられています。このグラフ法の最初の臨床応用の一つは、血液透析患者を対象に、透析前後の体重変化の代替として水分補給をモニタリングすることでした。一方、Samoniら19は重症患者(集中治療室)での使用を記述し、BIVAで評価された重度の過水分摂取が死亡率と関連していることを報告しました。Kammar-Garcíaら20は、BIVAによって液体過負荷と分類された救急外来患者は死亡確率が増加したと報告しました。ピネダ・フアレスは、BIVAによる水分補給状態の変化を持つ虚血疾患患者は心肺応答が低いことを発見しました21。Varaldoら22は、活動性または制御された疾患を持つ指端肥大症患者が、健康な集団の75パーセンタイル以内における過水分補給状態を示すことを発見しました。
もう一つの応用例は、流体交換の評価と流体療法の推進です。Costaらは心臓手術後24時間で液体蓄積が進行的に増加し、経路の長さが有意に減少したと報告した23。一方、Maioliらは安定型冠動脈疾患患者の入院時のBIVA評価により血管内容積拡大の調整が可能となり、血管造影手術後のCI-AKI発生率が低下することを発見しました24。
BIVA信頼度によるグループ比較
一方、患者群を比較する目的であれば、R/HとXc/Hの平均、標準偏差、相関をBIVA信頼度ソフトウェアに登録でき、ホテリングのT2検定やマハラノビスの一般化距離25を通じて有意差を判定できます。グループ平均値のベクトル分布は、信頼楕円または信頼区間26と呼ばれる95パーセンタイルを基準にグラフ化されました。BIVA信頼度比較は、チャールソン併存指数が≥3 vs. <2の心筋梗塞後患者で報告されています。インデックスが高い人はベクトルが右にずれており、軟部組織の喪失を示唆しています。Guerriniらは、肉減少症または栄養失調患者間でベクター分布楕円に有意な違いがあり、栄養失調や肉減少症のない患者と比べてインピーダンスベクターの右傾が大きく見られることが特徴であり、軟部組織質量が低いことを示唆しました。BIVAはまた、亜急性の脳卒中後患者においてリハビリ後の改善の大きさと低さを認め、入院経路の左傾を示し、軟部組織および筋肉量の増加と解釈できる28を示しました。
生体電気インピーダンスベクトル解析のzスコア
BIVAソフトウェアにはBIVA Zスコア解析が含まれており、これは被験者の抵抗/高さおよびリアクタンス/高さの値から標準偏差数を基準母集団の平均値から計算し、それらを二変量Zスコアに変換し、R-Xc Zスコアグラフ6,29にプロットします。被験者ベクターが第4象限(右下)かつ75パーセンタイルの許容範囲の外にある場合、すなわち-1 Xc-Zスコアは細胞外拡張と軟部組織の廃棄を示します。zスコアの使用は文献ではほとんど探求されていません。がんの種類や病期に応じた体組成の違いを判定するために報告されています。31、非償償肝硬変患者の栄養状態評価32、および亜急性の脳卒中後患者29。
体細胞量、悪液質、肉減少症の評価
さらに、これはグラフ右側の耐性楕円の>75分の1に位置するベクトルで表される低抵抗値と低いリクタンス値で決定される悪質の分類にも有用です。これはSantillán-Díazらの研究で、このアプローチが関節リウマチ患者におけるリウマチ性悪液質の有病率を評価するために用いられています.彼らは、悪質質患者は握力や身体機能が低下し、メトトレキサートの処方率が高いことが分かりました。Ramos-Vázquezらは、経口管栄養のみで摂取された口腔咽頭嚥下障害患者で、経口摂取者よりも悪質質の発生頻度が高いことを発見しました。
最後に、このBIVAアプローチの主な利点は、水分補給と体細胞質量成分の同時解析と、健康状態の比例的連続分析が可能であり、同じグラフ上に連続的な測定値をプロットして体組成の変化(水分量と栄養状態の両方)を比較できることです。ペアの1サンプルホテリングT2検定とマハラノビスの一般化距離測定は、dR/H-dXc/Hグラフの流体および変化を評価するために用いられます。30。Lozada-Melladoらは、メキシコの関節リウマチ患者を対象に動的運動プログラム後の水分状態および体細胞量の変化を評価し、運動プログラムに参加しなかった患者で悪質物質四分円への変位が見られました35。Quizziniらは、この分析をサルコペニアの高齢者に適用し、改善のない抵抗運動プログラムの効果を評価するために36。
表1に示されているように、いくつかの研究でBIVA分析が報告されています。しかし、使用されたのは筋肉量(kg)、ECW、TBW、PhA(19,20,21,22,23,24)、28、32、33、34、35、36、37、38、39、40などのBIAパラメータのみです。41。公差楕円やR-Xc軸によるベクトル分類や変位は使用されず、37,38,39,40,41も報告されませんでした。
視点
今後の研究では、体液異常(75番目の参考文献、すなわち正常な体液状態)を持つ患者が、予後が良好か悪化の発生率が低いかを評価し、Zスコアの変化を定量化する可能性も期待できます。
液体過負荷または体液バランスの乱れを持つ患者では、軟部組織の水分補給との生理学的関係により筋肉量の価値が偏り、筋肉量の値を過大評価し、肉減少症肥満の検出を妨げます。体液の変化の有無を検出し、回帰方程式を適用できるかどうかを判断するために、BIVA Zスコアは、肉減少症や悪血質がない過水分患者を誤分類する可能性のある体液の状態を評価する際に有用です。したがって、この手法に焦点を当てた新たな研究が必要です。
体液の蓄積や体細胞量の増加を区別するための医療栄養療法の効果評価は、握力などの機能的能力検査と組み合わせることで、さらなる研究の臨床応用の一つです。主な課題は、この手法の適用における標準化の欠如、統計的に有意な差と臨床的に関連する差を区別する必要性、そしてこの技術の限界や範囲を誤解または受け入れたくないという点です。これらの側面は、バイオインピーダンスを評価ツールとして用いる際に非常に重要です。生のBIA測定値はデバイス間で異なり、BIVA結果に影響を与える可能性があるため、研究の比較や参照集団選定時に考慮する必要があります。これは特に異なる機器の他の参照集団と比較して結果の解釈に影響を与える可能性があります(42)。さらに、分類カテゴリーは60歳以上の女性など特定の集団では問題となる可能性があり、機器やその他の要因による差異が生じる可能性があり、解釈が求められる43です。
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生体電気インピーダンス解析(BIA)は、抵抗、リアクタンス、位相角などの複数の生パラメータを提供し、BIVAを用いて可視化・解釈できます。これらの成分はRXcグラフでグラフィックで表現され、インピーダンスベクトルの位置と許容楕円内の変位から、水和状態や体細胞質量の洞察が得られます。しかし、これまでの多くの研究はベクトル分類やベクトル変位の報告を十分に活用せず、BIA由来の推定値に焦点を当てており、BIVAの可能性の理解を制限しています。
本研究では、BIVAが適用された臨床研究や疾患の簡潔なレビューを行い、体液状態、筋肉量の評価、そして肉減少性肥満などの疾患の検出におけるBIVAの利用を強調しました。BIVA Zスコアは、誤分類された体液不均衡の患者の特定に役立つ可能性がありますが、現在の研究は一貫したベクター解析や報告の不足により制限されています。証拠は、BIVAが臨床集団において価値ある識別力を提供できることを示唆しています。しかし、その予後価値を明確にし、臨床的有用性を洗練させるためにはさらなる研究が必要です...
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著者たちは利益相反を一切認めていない。
著者たちは、教授の皆様に感謝の意を表したいと思います。イタリア・パドヴァ大学医学外科科学部のピッコリ氏とパストリ氏がBIVAソフトウェアを提供したことに対して。
本研究は、公共、商業、非営利分野の資金提供機関から特定の助成金を受けていません。このプロトコル/研究は、国立科学技術評議会(CONACYT)奨学金(CVU 1076076)の支援を受けたユヌエン・レイエス・パス博士論文の一部です。
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