本レビューでは、末期腎不全の予後予測ツールについてまとめ、死亡リスク評価、共有意思決定、保存的腎管理、および高齢者の個別化治療計画におけるこれらのツールの活用について強調します。
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本レビューでは、末期腎不全の予後予測ツールについてまとめ、死亡リスク評価、共有意思決定、保存的腎管理、および高齢者の個別化治療計画におけるこれらのツールの活用について強調します。
末期腎不全における予後予測は、パーソンセンタードケアおよび共同意思決定において不可欠です。本レビューでは、透析または保存的腎ケア（CKC）を検討している末期腎不全の高齢者における予後評価に関する現在のエビデンスをまとめます。ここでは、予後予測の根拠を検討し、併存疾患の負荷、フレイル、機能的状態、生化学的パラメータを含む、死亡率の主要な臨床的、機能的、および検査的予測因子について概説します。また、チャールソン併存疾患指数（CCI）、サプライズ・クエスチョン（Surprise Question）、多変量予測モデルなどの検証済み予後予測ツールや、個別化リスク予測のための最新の機械学習アプローチについても論じます。さらに、機能低下、入院、および限定的な生存利益が治療決定に及ぼす影響を検討し、アドバンスケアプランニング（ACP）および目標一致ケアにおける予後情報の役割を強調します。加えて、予後の伝達および日常の腎臓内科診療における予後予測ツールの導入に伴う実践的な課題についても議論します。エビデンスに基づいた予後評価を、個別的な臨床評価および患者の価値観と統合することで、予後予測は十分な情報に基づいた治療決定を支援し、末期腎不全の高齢者に対するパーソナライズされたケアを促進することができます。
慢性腎臓病（CKD）は世界中で推定8億4,360万人人に影響を及ぼしており、20万人以上の人々が末期腎不全（ESKD）で生活しています1,2,3,4,5。高齢者は、特に心血管疾患やその他の併存疾患を持つ場合に、進行した腎臓病を発症するリスクが高くなります。医学的治療において大きな進歩があったにもかかわらず、ESKDは依然として死亡率および罹患率に重大なリスクをもたらしています1,4。
CKDケアにおける重要な側面は、ESKDへの進行の可能性に向けたアドバンスケアプランニングです。腎移植は、生存率とクオリティ・オブ・ライフの両面で最良のアウトカムをもたらすため、腎代替療法の優先的な選択肢となります。しかし、適切なドナーがいない患者には移植が提供できず、また、手術的または医学的なリスクが高い患者、フレイルの状態にある患者、あるいは期待余命が短い患者では禁忌となる場合があります。これは高齢患者に多く見られる状況であり、彼らは不透明な将来に直面し....
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慢性腎臓病における予後予測の重要性
予後および予想される病状の進行過程を理解することは、治療目標や人生における決断に大きな影響を及ぼします。この理解は、パーソン・センタード・ケアを提供し、共同意思決定を促進し、アドバンス・ケア・プランニングを円滑に進めるために不可欠です。しかし、がん患者や高齢者を対象とした研究では、医療従事者が予後情報を伝えることは稀である一方、患者は将来に対して過度に楽観的な期待を持ち続けることが多いことが示されています8。
透析を開始するかどうかを決定する際、余命に関する情報は頻繁に求められるため、予後評価は患者と医師との話し合いにおける中心的な要素となります。また、個人の好みや文化的・宗教的な価値観も、延命のために透析を選択するかどうかに重要な役割を果たします6。早期死亡を予測するリスク予測モデルは、治療の個別化を促し、医療専門家、腎疾患患者、およびその家族の間で共有意思決定（shared decision-making）をサポートするのに役立つ可能性があります9。これは、より保存的な治療経路を検討している患者にとって特に重要です。保存的腎臓ケア（Conservative Kidney Care: CKC）は、透析を開始せずに....
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予後予測は、共有意思決定の重要な構成要素です。腎臓内科医は、提案される治療法を患者の価値観や好みに合わせるため、正確かつ人間中心のアプローチで予後情報を提供すべきです。リスク予測モデルを含む予後予測ツールは、腎臓内科医がよりきめ細やかなリスク評価を行うのに役立ちます。これらのツールにより、包括的高齢者評価、アドバンスケアプランニング、あるいは症例によっては、より侵襲性の低い代替治療や緩和ケアの恩恵を受けられる個人の早期特定が促進される可能性があります26。逆に、積極的な血管アクセス計画や移植評価のメリットがある、予後の良好な患者を特定するのに役立つ場合もあります。利用可能な予後予測ツールは、「サプライズ・クエスチョン（Surprise Question）」のような迅速な主観的評価から、複雑な多変数モデルまで多岐にわたります。しかし、これらのモデルはすべての集団に適用できるわけではなく、適切な臨床的状況においてのみ使用されるべきです。したがって、医療従事者は、過度に単純化しすぎない予後推定値を導き出すために、検査パラメータ、併存疾患、機能評価スケール、および臨床的判断を組み合わせたマルチモー.......
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著者らは、競合する金銭的利益または利益相反がないことを宣言します。また、著者らは図1の初版を作成するためにOpenAIの画像生成ツールを使用しました。この図はその後、著者らによってレビュー、修正、承認されており、著者らがその科学的な内容および臨床的な正確性について全責任を負います。
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