本研究は、集中治療室に24時間入院する胆嚢摘出患者の診断に感情≥極性および主観性が予後に関連しているかどうかを調査します。主な分析では、3日間、7日間、10日間の集中治療室での入院期間、入院死亡率、28日間の入院期間に対する識別能力を評価しています。
この記事について
サマリー
要約
本研究は、集中治療室(ICU)での入院期間(LOS)が24時間≥胆嚢摘出患者の感情スコアと予後との関係を調査しました。集中治療IVのための医療情報市場(MIMIC-IV)データベースから合計267名の患者が対象となりました。TextBlobを用いたMIMIC-IVノートモジュールの看護ノートから得られる感情スコア。分析されたテキストは退院時に生成されました。したがって、すべての発見は記述的連想として解釈されます。受信者運用特性(ROC)曲線、DeLong検定、意思決定曲線解析(DCA)を用いて、3日、7日、10日間のICUのLOSにおける感情極性および感情主観性の識別を記述的に特徴づけ、7日間ICUのLOSの臨床指標と感情極性を比較しました。制限立方スプライン(RCS)および一般化線形回帰は、ICU LOSとの関連性を評価しました。感情の極性は感情の主観性よりも曲線下面積(AUC)を大きく達成しました。DeLong検査では3日間のICU経過時(los )で有意差(p = 0.015)、7日間で境界線(p = 0.057)、10日間で有意でない(p = 0.587)が認められました。7日間のICUのLOSでは、感情の極性がより高いAUCを示し、特定の閾値範囲内でDCAの探索的純利益を示しました。感情の極性は7日間のICUのLOSと非線形相関(p 全体=0.002、 p 非線形=0.027)であったが、感情の主観性はそうではなかった。一般化線形回帰では、感情の極性とICUのLOSの間に、測定された共変量 (粗雑 および調整モデルでp<が0.05)に依存しない関連が示されました。二次アウトカムでは、感情の極性が入院死亡率およびRCS解析における28日間の入院LOSと関連しており(いずれも p < 0.05)、探索的識別能力はさらなる検証が必要でした。結論として、これらの患者において感情の極性はICUのLOS、入院死亡率、28日間の入院LOSと記述的に関連していました。これらの所見はすべての胆嚢摘出患者に一般化されるべきではありません。
概要
胆嚢摘出術は胆道外科1で最も一般的な手術の一つです。胆嚢摘出術は、胆石、胆嚢炎、胆嚢ポリープなど、さまざまな胆嚢疾患に適用可能です。胆嚢摘出術には主に2種類あり、開腹胆嚢摘出術と腹腔鏡下胆嚢摘出術5号です。その中でも、開腹胆嚢摘出術は複雑な症例に適応されます。例えば、大きな胆嚢結石や炎症の拡散など複雑な疾患を持つ患者には、手術の禁忌がないすべての胆嚢疾患に対して腹腔鏡下胆嚢摘出術が適応されます。胆嚢摘出術は比較的安全な外科的手技ですが、胆道損傷、腸損傷、腹部出血、胆汁漏れ、二次性胆汁石症、心血管事故、呼吸器疾患など、多くの合併症が残っています。
感情分析は自然言語処理手法の一般的な応用であり、感情的な含みを持つ主観的なテキストを分析、処理、要約、推論し、いくつかの感情スコア指標を用いて質的データを定量化する手法です。感情分析は金融、ジャーナリズム、医学など複数の分野で利用されています。TextBlobのようなツールで計算される感情スコアは、あらかじめ定義された感情語彙(例:AFINN)を用いて語彙レベルでの語数の極性や主観性に基づいており、ノート12を書く看護師の主観的な気分や態度を反映しているわけではありません。具体的には、極性スコアは-1から1、主観性スコアは0から1の範囲で、臨床テキストで使われる単語の意味的指向を表します。医療分野での感情分析の応用は、事象に対する感情的な態度を理解するだけでなく、医療画像の分類にも役立ちます。14、さらに患者の予後などにも関連しています。これまでの研究では、看護ノートから抽出された感情スコアが重症患者の予後と関連していることが示されています。例えば、急性腎障害患者が連続腎置換療法を受けている場合、看護ノートから抽出された感情スコアを含む機械学習モデルが、患者の高リスク死亡を迅速に特定できることがわかっています16。別の研究では、看護ノートの感情の極性が集中治療室(ICU)患者の30日間死亡率に重要な要因であり、30日間死亡率および生存率の両方に関連していることが明らかになりました17。同様に、感情分析は敗血症患者に対して死亡リスクを識別するために適用されています18。
しかし、これらの先行研究の対象集団は、胆嚢摘出術後のICU患者とは大きく異なります。急性腎損傷、敗血症、急性膵炎の患者は、重度の全身炎症反応や多臓器機能障害を呈し、人工呼吸や血管圧迫剤などの集中的な臓器支援を必要とする19。例えば、重度急性膵炎は、改訂版アトランタ分類20によれば、48時間以上持続する臓器不全と定義されます。これに対し、胆嚢摘出術は一般的に比較的安全で死亡率も低い手術とされており、ほとんどの患者は胆管損傷や制御不能な出血などの重篤な合併症がない限り術後ICU入院を必要としません(21,22)。したがって、胆嚢摘出術後のICU患者における臨床経過、疾患の重症度、死亡リスク要因は、AKIや敗血症と主診断の一般ICU集団とは異なる。さらに、看護記録のパターンや臨床記録の意味内容は、疾患の重症度や治療強度の違いにより、これらの集団間で異なる場合があります。
現在、看護ノートや予後に基づく感情分析の研究は主に敗血症、急性腎損傷、急性膵炎などのICU患者に焦点を当てています。看護ノートの感情と胆嚢摘出術後の患者の予後との関係を調査した研究はほとんどありません。したがって、集中治療用医療情報市場(MIMIC)-IVデータベース23に基づき、本研究は胆嚢摘出術を受ける患者の看護記録の感情を抽出し、看護記録の感情スコアと胆嚢摘出患者の予後との関係を探り、臨床ケアのためのより良い参考資料を提供しました。現時点での知見の範囲では、これは看護ノート感情スコアと予後、特に胆嚢摘出後のICU患者における関連を調査した初めての研究です。
プロトコル
本研究はMIMIC-IVデータベースを用いて実施されました。MIMIC-IVデータベースの設立は、マサチューセッツ工科大学およびベス・イスラエル・ディーコネス医療センター(BIDMC)の機関審査委員会によって承認され、元のデータ収集に対する同意も得られました。データベース内のすべての患者健康情報は、健康保険の携帯性と説明責任法のセーフハーバー規定に従い匿名化され、18のHIPAA定義識別子は削除され、患者のプライバシー保護のために日付も変更されました。したがって、個人のインフォームド・コンセントの要件は免除されました。データベースへのアクセスは、1人の著者が共同機関訓練イニシアティブの必須研修コース「データまたは標本のみ研究」を修了し、PhysioNetプラットフォームの認証ユーザーとなり、PhysioNet認定健康データ利用契約に署名した後に付与されました。研究全体を通じて、制限されたMIMIC-IVデータはPhysioNet認定健康データ利用協定および機関のデータガバナンス手順に従って取り扱われました。匿名化データは、認証を受けた著者に限定されたパスワード保護の機関管理デバイスにのみ保存され、資格のない第三者と共有されたり、公共サービスにアップロードされたりせず、個人の再識別や外部へのリンクも試みられませんでしたデータソース。本研究は公開されている非特定データベースに基づいていたため、浙江大学医学院第二附属病院倫理委員会からの追加の倫理承認は免除されました。本研究で使用されるソフトウェアとツールは 材料表に記載されています。
データソース
患者データは、2003年にマサチューセッツ工科大学計算生理学研究所、ハーバード医科大学ベス・イスラエル・ディーコネス医療センター、フィリップス医療会社が国立衛生研究所の支援を受けて設立した、Integrated Care IV(MIMIC-IV、3.0バージョン、2024年リリース)データベースから取得されました。著者らはPhysioNetの資格取得者となり、CITIの「データまたは標本のみ研究」研修コースを修了し、アクセス許可前にPhysioNet認定健康データ使用契約(Record ID: 55710882)に署名しました。データは2025年11月に抽出されました。
データベースは2つのモジュールに分かれており、病院全体の電子カルテから取得されるホスプとICU(ICU内の臨床情報システムであるMetaVisionから取得)です。研究コホートは、以下の表をクエリし、subject_id、hadm_id、stay_idで記録をリンクして構成しました:患者、入院および移送(人口統計および入院データ);d_icd_diagnoses diagnoses_icd、d_icd_procedures(診断および手技コード)とprocedures_icd、d_labitems(実験室測定)を伴うLabEvents;処方薬(薬);微生物学イベント(術後感染);ICCUSTAYS(ICU入院および滞在期間(LOS));ICUのバイタルサイン(ICU)のバイタルサインd_itemsを伴うチャートイベント;また、感情の極性および感情の主体性スコアを導き出したMIMIC-IVのフリーテキスト看護ノートも含まれます。データは、MIMIC-IV v3.0のローカルPostgreSQL(バージョン18.4)ビルドに対して実行され(Google BigQueryでクロスチェックされた)構造化SQLクエリを用いて抽出され、MIMIC-Codeリポジトリ(https://github.com/MIT-LCP/mimic-code)の公式ビルドスクリプトで作成されました。
参加基準および除外基準
参加基準:患者が18歳以上であること、患者が胆嚢摘出術を受けていること(procedures_icd表から胆嚢摘出術の記録で特定)、ICU入院記録が文書化されたこと(iCUSTAYS表に少なくとも1つの記録があることで定義され、複数回の入院があった場合に最初のICU入院が使用されたこと)。ICU入院はMIMIC-IVにおける管理イベントであり、ICDコード(N=325)で表されません。
除外基準:患者が術後症候群(胆嚢摘出後症候群および胆嚢摘出後の胆石症残留を含む)(3名を除く、残り322名)、患者のICUのLOSが24時間未満(54時間を除く、残り268名)、患者データに看護記録の欠如(感情スコアなし)[1名を除く、残りの267名]。サンプルサイズがデータ解析要件を満たしているかを確認するために、最小サンプルサイズはG*Powerソフトウェア(バージョン3.1.9.7)で計算され、効果サイズd = 0.5、誤り確率α 0.05、検出力(誤差1-β確率)= 0.95、割り当て比N2/N1=1となり、最小必要サンプルサイズは220となりました。対象となった267名の参加者は分析要件を満たしました。
グルーピングと変数
本研究では、ICUのLOSが7日を超えるかどうかに応じて、被験者は2つのグループに分けられました。1つはICUの7日間のLOSグループ<、もう1つはICUのLOS≥7日間グループでした。本研究の主要アウトカム指標はICUのLOSであり、主要アウトカムはICUのLOSで、icustays表(ICUモジュール)のLOSフィールドから取得される連続変数(日数)として定義され、患者がインデックス入院中の入院期間からICU初回ICU入院までの間隔に等しいです。ICUのLOSは臨床的に関連性の高い閾値でも二分法され、3日、7日、10日間のICU LOSはそれぞれICU LOS ≥3、≥ 7、≥ 10日間と定義され、いずれもicustays表の同じLOSフィールドから導出された二項変数として定義されました。
副次的アウトカム指標は術後感染、入院死亡、LOS≥28でした。(1) 28日間LOS(入院期間)は、入院テーブルから入院時間≥ − 入院時間で計算される28日間の総入院期間と定義されます(ホスプモジュール);(2) 入院表でhospital_expire_flag = 1と定義される入院死亡(同等で、入院と退院時間の間に起こる非無効死亡時間);(3) 術後感染の場合、seq_num_infectionが無効でなかった場合、患者は術後感染と分類された。本研究に含まれる主な指標は、感情極性、感情主観性、年齢、体格指数(BMI)、グルコース、アルブミン、アラニントランスアミナーゼ(ALT)、アニオンギャップ、アスパラギン酸アミノトランスフェラーゼ(AST)、重炭酸塩素、血尿素窒素、塩化物、クレアチニン、ヘマトクリット、血小板、カリウム、赤血球(RBC)、赤血球分布幅(RDW)、ナトリウム、乳酸、リンパ球、白血球(WBC)、チャールソン併存指数(CCI)です。 逐次臓器不全評価(SOFA)、簡易急性生理学スコアIII(APSIII)、ICU平均心拍数、ICU平均収縮期血圧、性別(男性、女性)、人種(白人、その他)、婚姻状況(既婚、その他)、喫煙(いいえ、はい)、飲酒(いいえ、はい)、プロポフォール(いいえ、はい)、フェンタニル(いいえ、はい)、シプロフロキサシン(いいえ、はい)、レボフロキサシン(いいえ、はい)、高血圧(いいえ、はい)、高脂質症(いいえ、はい)、心筋梗塞(いいえ、 はい)、うっ血性心不全(いいえ、はい)、脳血管疾患(いいえ、はい)、認知症(いいえ、はい)、慢性肺疾患(いいえ、はい)。感情スコアは感情の極性と感情の主体性に分類できます。なお、すべての実験室測定値は平均値であることに注意してください。プロポフォール、フェンタニル、シプロフロキサシンはICU入院後24時間以内の投与指標として記録され、関心のあるアウトカムの前に測定されました。これらは対象曝露ではなくベースライン調整共変量として含まれ、入院時の早期ICU鎮静、鎮痛、抗菌管理を反映しました。
感情分析
Python(バージョン3.6.4)プログラミング言語とTextBlob(バージョン0.15.1)自然言語処理ツール(以下、センチメント分析ライブラリ)を用いて、退院文書24から感情の極性と主体性を抽出しました。解析前には、保護された識別子の削除、テキストの小文字変換、一般的な臨床略語の拡大、余白や非英数字記号の除去、テキストの文への分割など、看護記録の前処理が行われていました。各レコードに対して、このライブラリはデフォルトのアナライザーパラメータを用いて、感情の極性(範囲-1から1;値が高いとより肯定的な感情を示す)と感情の主観性(範囲0から1;値が高いと主観性が高いことを意味します)を返しました。各患者に対して、退院記録は1回スコアされ、1つの感情極性と1つの感情主観値が得られました。解析コードはUniform Resource Locatorで入手可能です。このライブラリが選ばれたのは、過去の健康関連テキストマイニング研究で適用されてきた、透明で語彙ベースかつ完全に再現可能な極性と主観性の指標を提供しているからです17。
統計解析
すべての統計解析はR(バージョン4.3.0)を用いて実施されました。連続変数の正規性はShapiro-Wilk検定とQ-Qプロットの目視検査を用いて評価し、分散の均質性はLevene検定を用いて評価しました。正規分布の連続変数は平均±標準偏差として表現され、独立サンプルの学生t検定を用いて2群間で比較しました(ICUのLOS<7日、≥7日)、分散が不均の場合はウェルチ補正が適用されました。正規分布でない連続変数は中央値(四分位数範囲)として表され、Mann-Whitney U検定で比較されました。カテゴリ変数は頻度とパーセンテージ(n, %)で表され、ピアソンカイ二乗検定を用いて両群間で比較されました。フィッシャーの正確検定は、期待される細胞数が5<の場合に用いられました。
受信者運用特性(ROC)曲線は、3日目、7日目、10日間のICUのLOSにおいて、感情極性および感情主体性の識別能力を評価するために用いられました。これらはいずれも二項の結果(ICU LOS ≥ k日 vs. < k 日)として定義されました。曲線下面積(AUC)はDeLong法で95%のCIを得て報告されました。最適なカットオフはユーデン指数を最大化する値であり、ブートストラップ再サンプリング(1000回の重複)で95%のCIを得て、感度、特異度、精度を計算しました。2つの相関ROC曲線に対するDeLong検定を用いてAUC(感情の極性対感情の主観性;それぞれのベースライン変数の違いと感情の極性)を比較しました。主要な7日間ICUのLOS感情極性ROCモデルに対して、1000回のブートストラップ再サンプルによる内部検証が行われました。単一指数モデルでは、楽観主義補正されたAUC、較正スロープ、Brierスコアも報告されました。単一指数モデルおよびSOFAおよびAPSIIIをさらに調整したモデルの両方で、バイアス補正された較正曲線が生成され、平均絶対較正誤差が報告されました。3日間および10日間のICUのLOS解析および二次的アウトカムROC解析(入院内死亡および28日間LOS)は内部検証されておらず、その性能は表面的(調整なし)として報告されており、したがって探索的です。
制限立方スプライン(RCS)は、7日間のICU経過時間(LOS)における感情極性と感情主観性との線量反応関連、および二次的アウトカム(術後感染、入院死亡、28日間のLOS)との感情極性の関連を特徴付けました。スプラインには露出の5、35、65、95パーセンタイルに4つのノットが配置され、基準値は中央値に設定されました。各結果はロジットスケール上の二項事象としてモデル化されました。全体の関連の p 値と非線形性(非線形スプライン項の検定)の p 値が報告されました。
感情極性とICU視線の関連は一般化線形モデルを用いて推定されました。バイナリアウトカム(7日間ICUのLOS)ではロジスティック回帰(二項族、ロジットリンク)を用い、効果は感情極性の1標準偏差(1-SD)増加ごとにオッズ比(OR)として報告されました。連続アウトカム(ICUのLOSを日数で示す)については線形回帰を用い、効果は回帰係数(β)として報告されました。事前に4つのモデルが指定されました:粗く(未調整の)モデル;モデル1は疾患重症度スコア(SOFA、APSIII)を調整したもので、モデル2は、ベースラインで異なる検査・バイタルサインおよび人口統計的共変量(グルコース、アルブミン、重炭酸イオン、ICU平均心拍数、ICU平均収縮期血圧、性別、軽度肝疾患)を調整;および薬剤(プロポフォール、フェンタニル、シプロフロキサシン)を調整したモデル3。薬剤が疾患の重症度とICUのLOSの間の因果経路上にある可能性があるため、モデル3は過剰調整のリスクがあり、感度分析として提示され、モデル1–2が一次的と考えられます。すべての推定値で95%の信頼区間が報告されました。両側 p< 0.05は統計的に有意とされました。
結果
患者情報
本研究には合計267名の胆嚢摘出術患者が含まれ、そのうち45名がICUで≥7日、222名が7日間のICU経過時間が<でした。ベースライン定量データでは、両群間で感情極性、感情主体性、グルコース、アルブミン、重炭酸塩、SOFA、APSIII、ICU平均心拍数、ICU平均収縮期血圧に違いが見られました(表1)。ICUのLO≥S群は7日間の感情極性が高く、主観的な感情性が高く、アルブミン値が低く、重炭酸塩レベルが低く、SOFAが高く、APSIIIが高い、ICU平均心拍数が速く、ICUの平均収縮期血圧が低く(いずれも p < 0.05でした)。
ベースラインの質的データでは、両群間で性別、プロポフォール、フェンタニル、シプロフロキサシン、軽度肝疾患に違いが見られました(表2)。ICUの7日間LOSグループの男性の割合は71.111%、女性は28.889%≥<、ICUのLOSグループでは男性の割合が53.604%、女性が46.396%でした。ICUのLOS≥7日間のグループでは、プロポフォールの使用率が高く(91.111% 対 41.441%)、フェンタニル(86.667% 対 50,000%)、シプロフロキサシン(73.333% 対 35.586%)の使用率が高かった。ICUのLOS≥7日群は軽度肝疾患の患者の40.000%を占めていたのに対し、ICUのLOS群では軽度肝疾患<18.018%にとどまりました。
感情の極性と感情の主観性の臨床的価値の分析
本研究は看護ノートにおける感情スコアと予後との相関を調査し、ベースラインデータで感情の極性と主観性が両グループ間で異なることが示されたため、ICUのLOSにおける両者の識別特性はROC解析を用いてさらに検証されました。この研究において。ICUのLOSは3日間のICUのLOS、7日間のICUのLOS、10日間のICUのLOSに分類されました。 表3に示されているように、3日間ICUのLOS、7日間のICUのLOS、10日間のICULOSにおける感情極性差別の曲線下面積(AUC)値は、それぞれ0.647(0.571, 0.713)、0.704(0.629, 0.777)、0.691(0.610, 0.777)であり、3日間ICUのLOS、7日間ICUのLOSにおけるAUCの感情主観性差別値(AUC)値はそれぞれ0.647(0.571, 0.713)、 および10日間のICUのLOSはそれぞれ0.531(0.456, 0.583)、0.594(0.517, 0.664)、0.657(0.592, 0.728)でした。DeLongテストの結果は、識別的な3日間ICUのLOSにおける感情極性のパフォーマンスが感情主観性よりも優れていることを示唆しました(p = 0.015)。
意思決定曲線分析(DCA)を用いて、3日、7日、10日のICUのLOSを区別する際の感情の極性と主観性の臨床的純利益を探りました。DCAにおいて、高リスク閾値確率は、臨床医が介入の有無に無関心となるICUでの長期滞在の識別確率を指します。純利益は、すべての患者に介入する(Treat-All)戦略および「全ての患者に介入しない(Treat-No)」戦略と比較しており、以下に示す閾値範囲は、各指標に対して臨床的に合理的である識別リスクウィンドウを示しています。 図1Aに示すように、閾値が約0.30〜0.58の場合、3日間ICUのLOSを識別する感情極性の臨床的利益は、感情主観性、すべて治療、治療なしモデルよりも高かった。閾値が約0.10〜0.30の場合、7日間ICUのLOSを区別する感情極性の臨床的利益は、感情主観性、全治療、治療なしモデルよりも高かった(図1B)。同様の結果は、識別可能な10日間ICUのLOSでも観察され、閾値は約0.10〜0.22でした(図1C)。ROCおよびDCAの分析の両方で、テキスト由来の2つの指標のうち、感情の極性はICUのLOSを差別する際に感情主体性よりもやや大きな識別力と純臨床的利益をもたらし、特に7日間のICUのLOSにおいて示されました。これらの比較は探索的であり、2つの感情指標に限定されています。感情の極性が確立された深刻度スコアよりも優れていることは証明されていません。
7日間のICUのLOSにおけるベースラインデータの差異を含む、他の指標に対するセンチメントの極性の識別パフォーマンスもさらに比較されました。 表4に示されているように、7日間ICUの判断LOSにおけるAUC値(感情極性、感情主観性、血糖、アルブミン、重炭酸塩、SOFA、APSIII、ICU平均心拍数、ICU平均収縮期血圧、性別、プロポフォール、フェンタニル、シプロフロキサシン、軽度肝疾患)は、7日間ICUのLOSにおいて0.688(0.606, 0.757)、0.559(0.441, 0.655)、0.636(0.549, 0.719)、0.684(0.582-0.785)、0.585(0.490-0.679)、0.759(0.688, 0.826)、0.752(0.697、0.836)、0.668(0.587、0.756)、0.619(0.530、0.707)、0.588(0.513、0.662)、0.726(0.681、0.783)、0.673(0.621、0.727)、0.660(0.589、0.720)、0.603(0.510、0.672)。デロングの検定によれば、感情の極性は感情の主観性(p = 0.034)や性別(p = 0.023)よりも統計的に高いAUCを示しました。臨床重症度スコアSOFA(AUC = 0.759、 p = 0.267)、APSIII(AUC = 0.752、 p = 0.338)、プロポフォール使用(AUC = 0.726、 p = 0.446)、さらにグルコース、アルブミン、重炭酸塩、ICU平均心拍数、ICU平均収縮期血圧、フェンタニル、シプロフロキサシン、軽度肝疾患を含む他のすべての比較対象において、感情の極性に対するAUC差は統計的に有意ではありませんでした(すべて p >0.05)は、点推定がどちらの方向を支持していても、SOFA、APSIII、プロポフォールの使用はセンチメント極性よりも数値的に高い点推定AUCを持っていましたが、この数値的差異は統計的有意には達せず、感情極性のAUCもまた、アルブミン、重炭酸塩、ICU平均収縮期血圧など、点数が低い指標と統計的に区別できませんでした。これらの結果を総合すると、感情の極性は確立された臨床重症度指標と統計的に同等であるだけでなく、判別能力を示し、感情の主観性や性別単独に対して有意な優位性を示していることを示しました。したがって、センチメント極性の価値は検証済みの重症度指数よりも競争的かつ補完的なものとして表現するのが最も適切であり、その主な利点は日常的な看護ノートから自動抽出できることにあり、SOFAやAPSIIIのようなツールを補完するのではなく、むしろ補完する可能性のある低コストでスケーラブルなシグナルを提供することにあります。
1000回のブートストラップ再サンプルによる内部検証では、楽観性は無視できるほどでした。7日間のICUのLOSにおいて、単一指数感情極性モデル(図4A)は楽観主義補正AUCが0.70(見かけ0.704)、較正スロープは1.06、Brierスコアは0.138(平均絶対較正誤差=0.04)で、モデルはSOFAおよびAPSIIIをさらに調整しました(図4B))は平均絶対校正誤差0.034を示し、安定した識別と十分な校正を示しました。外部コホートが存在しない場合、これらの発見は探索的なものにとどまっています。
感情の極性と感情の主観性の相関、そしてICUの視線(LOS)に関するもの
RCS分析の結果(図2A–B)は、感情極性が7日間のICUのLOSと非線形関係を示し(p が全体=0.002、 p が非線形=0.027)、感情主観性が7日間のICULOSと線形または非線形の関係を持たないことを示しました(p は全体=0.205、 p は非線形=0.227)。RCSの結果は感情極性とICU LOSの相関のみを見出したため、一般化線形回帰を用いて感情極性とICU LOSの独立的な関連をさらに探求しました。ICUのLOSを二値変数として設定した場合(表5)、感情の極性は調整の有無にかかわらずICUのLOSと相関関係がありました[粗く見るモデル:OR(95%)=1.83(1.29, 2.61), p < 0.001;モデル1:OR(95%)=1.75(1.21, 2.54)、 p = 0.003;モデル2:OR(95%)=2.30(1.31, 4.03)、 p = 0.004;モデル3:OR(95%)=1.63(0.92, 2.87)、 p = 0.092]。同じ結果は、ICUのLOSを連続変数として設定した場合にも見られました(表5) [粗雑モデル:β = 17.786 (9.169, 26.404), p < 0.001; モデル1: β = 14.724 (6.287, 23.162), p = 0.001; モデル2: β = 15.963 (5.352, 26.574), p = 0.003; モデル3: β = 11.362 (0.976, 21.749), p = 0.032]。
感情の極性と二次的アウトカム(術後感染、入院死亡、28日間のLOS)との相関
感情の極性と二次アウトカムとの相関関係もさらに探究されました。267名のうち、術後感染は38名/267名、入院死亡は36名(13.5%)、28日間の入院経過は39名/267名(14.6%)でした。図3A–Cに示されているように、感情極性と入院死亡の間には非線形関係(p(全体=0.010、p(非線形=0.046))が、感情極性と28日間のLOSには線形関係(pが全体<0.001、pが非線形=0.217)があったものの、感情極性は術後感染(p)と線形または非線形関係は持たなかった(p)全体 = 0.562、非線形 = 0.364 の場合 p です。これらの結果に基づき、ROC解析を用いて、院内死亡と28日間LOSを区別する感情極性の能力を探りました。差別的な入院内死亡および28日間LOSにおける感情極性のAUC値は、それぞれ0.674(0.602、0.755)と0.753(0.669、0.847)でした。同時に、病院内死亡と28日間LOSにおける感情の感受性の感度はそれぞれ0.694(0.453, 0.896)と0.667(0.503, 0.959)でした。対応する特異度はそれぞれ0.649(0.495, 0.863)と0.737(0.457, 0.912)で、正確度はそれぞれ0.672(0.536, 0.820)および0.733(0.510, 0.868)でした(表6;すべての95%信頼区間はブートストラップ再サンプリングで得られました)。院内死亡数や28日間の事象数が少なく、内部・外部の検証が行われていなかったため、これらの二次的アウトカム解析は探索的とみなされ、十分にパワーが確立され、重症度調整された解析で確認されるべきです。
データの利用可能性:
MIMIC-IVはアクセス制限付きデータベースです。元のデータ収集に対するインフォームドコンセントは、通常の臨床ケアおよびデータベース構築中に出所機関の患者から取得されましたが、本研究はすでに非特定されたMIMIC-IVデータベースの二次分析であり、追加の個別インフォームドコンセントの要件が免除されています。生データは、CITIの「データまたは標本のみ研究」研修を修了し、PhysioNet認定健康データ使用契約(https://physionet.org/content/mimiciv/)に署名することで取得できます。MIMIC-IVデータ使用契約は個々の患者記録の再配布を禁止しているため、生データは公開されていません。しかし、現在の解析の基盤となる非特定化派生データセットと、それをMIMIC-IVから再生成するために必要な完全なSQL抽出クエリおよび解析スクリプトは、補足ファイルとしてジャーナルに提供されています。データ抽出コードと生データの両方は 補足表1 および 補足コーディングファイルで利用可能です。
図1:3 日間ICUのLOS、7日間のICUのLOS、10日間のICUのLOSにおける感情の極性と感情の主観性の臨床的純利益。 (A)3日間のICUのLOS、(B)7日間のICUのLOS、(C)10日間のICUのLOS、モデル1:感情の極性、モデル2:感情の主体性。x軸は高リスク閾値の確率を示し、y軸は純利益を示します。灰色の「All」線(treat-all)はすべての患者が高リスクとして扱われていることを想定し、黒い「None」線(treat-noe)は患者が治療されていないことを前提としています。モデル1とモデル2はそれぞれ単一の識別指数(感情極性と感情主観性)を使用します。アウトカムは、ICUのLO≥Sが3日(A)、≥7日(B)、≥10日(C)と定義されました。N=267。略称:ICU = 集中治療室、LOS = 入院期間。 この図の拡大版はこちらをクリックしてご覧ください。
図2:ICUのLOSにおける感情の極性と感情の主観性の相関。(A) 感情の極性、(B) 感情の主観性。結果は7日間のICUのLOS(バイナリーイベントとしてコード化され、7日間≥7日間と<7日間)でした。実線は曝露範囲全体の推定オッズ比を示し、陰影付き帯は対応する95%信頼区間を示しています。横の破線はオッズ比1を示しています。制限立方スプラインには、5分、35分、65分、95分位にそれぞれ4ノットが取り付けられ、基準値は中央値に設定されました。モデルは調整されていませんでした。N=267。略称:ICU = 集中治療室、LOS = 入院期間。 この図の拡大版はこちらをクリックしてご覧ください。
図3:感情の極性と二次的アウトカム(術後感染、入院死亡、28日間のLOS)との相関。(A)術後感染、(B)院内死亡、(C)28日間のLOS。術後感染と院内死亡は二項イベントとしてコード化され、28日間のLOSはバイナリイベントとしてコード化されていました(≥28日<28日)。実線は推定オッズ比を示し、陰影付き帯は95%信頼区間を示し、横の破線はオッズ比1です。制限立方スプラインには、感情極性の第5、35、65、95パーセンタイルに4ノットが適用され、基準値は中央値に位置していました。モデルは調整されていませんでした。N=267。略称:LOS=滞在期間。 この図の拡大版はこちらをクリックしてご覧ください。
図4:7日間ICUのLOSに対する感情極性モデルの較正(1000件のブートストラップ再サンプルによる評価)。(A) 単一識別指数感情極性モデル;(B) SOFAおよびAPSIIIに合わせてさらに調整されたモデル。破線の対角線は完全調整(理想)を示します。点線は見かけの較正、実線はブートストラップバイアス補正較正です。グレー線は0.95信頼区間を示し、ラグプロットは識別確率の分布を示しています。平均絶対誤差 = 0.04(A)および0.034(B)。N=267。この図の拡大版はこちらをクリックしてご覧ください。
| 可変 | ICUのLOS<7日(N=222) | ICUのLOSは7日(N=45日)≥ | p |
| 感情の極性 | 0.131 [0.095,0.185] | 0.178 [0.154,0.236] | <0.001 |
| 感情の主体性 | 0.453 [0.396,0.517] | 0.487 [0.435,0.533] | 0.046 |
| 年齢(年齢) | 67.000 [57.000,77.000] | 67.000 [57.000,76.000] | 0.847 |
| BMI(kg/m2) | 28.000 [25.400,33.200] | 29.000 [27.100,34.700] | 0.45 |
| グルコース(mg/dL) | 127.000 [103.000,158.000] | 137.000 [115.000,194.000] | 0.013 |
| アルブミン(g/dL) | 3.044 ± 0.538 | 2.628 ± 0.727 | <0.001 |
| ALT(IU/L) | 68.000 [27.000,206.000] | 49.000 [29.000,178.000] | 0.406 |
| 陰イオンギャップ(mEq/L) | 14.000 [13.000,17.000] | 14.000 [13.000,17.000] | 0.578 |
| AST(IU/L) | 78.000 [39.000,223.000] | 71.000 [38.000,192.000] | 0.942 |
| 重炭酸塩(mEq/L) | 23.419 ± 4.227 | 21.778 ± 5.485 | 0.026 |
| 血中尿素窒素(mg/dL) | 16.000 [12.000,23.000] | 20.000 [11.000,30.000] | 0.219 |
| 塩化物(mEq/L) | 105.000 [101.000,108.000] | 106.000 [100.000,109.000] | 0.214 |
| クレアチニン(mg/dL) | 0.900 [0.800,1.300] | 1.100 [0.800,1.800] | 0.231 |
| ヘマトクリット(%) | 33.843 ± 6.179 | 32.531 ± 6.620 | 0.202 |
| 血小板(K/μL) | 211.000 [155.000,287.000] | 189.000 [135.000,275.000] | 0.347 |
| カリウム(mEq/L) | 4.100 [3.700,4.600] | 4.300 [3.800,4.800] | 0.393 |
| 赤血球(m/μL) | 3.724 ± 0.688 | 3.546 ± 0.755 | 0.123 |
| RDW(%) | 14.600 [13.800,15.600] | 14.500 [13.900,15.800] | 0.984 |
| ナトリウム(mEq/L) | 138.000 [136.000,141.000] | 139.000 [136.000,142.000] | 0.644 |
| 乳酸(mmol/L) | 1.500 [1.100,2.200] | 1.700 [1.200,2.600] | 0.313 |
| リンパ球(%) | 8.000 [5.000,13.500] | 8.700 [5.000,14.000] | 0.666 |
| 白血球(K/μL) | 11.300 [8.400,15.600] | 11.300 [8.200,16.500] | 0.65 |
| CCI | 5.000 [3.000,7.000] | 6.000 [4.000,8.000] | 0.199 |
| ソファ | 4.000 [2.000,6.000] | 6.000 [5.000,11.000] | <0.001 |
| APSIII | 40.000 [32.000,54.000] | 58.000 [45.000,70.000] | <0.001 |
| ICU平均心拍数(bpm) | 88.806 [77.708,100.161] | 95.885 [87.917,109.686] | <0.001 |
| ICU平均収縮期血圧(mmHg) | 117.296 [106.667,127.478] | 110.259 [102.808,120.353] | 0.014 |
| ICU平均拡張期血圧(mmHg) | 60.133 [54.313,67.227] | 57.953 [51.000,62.278] | 0.108 |
表1:胆嚢摘出術を受けた患者のベースライン定量的情報。略語:BMI = ボディマス指数;ALTアラニントランスアミナーゼ;AST = アスパラギン酸アミノトランスフェラーゼ;RBC = 赤血球;RDW = 赤血球分布幅;白血球=白血球;CCI = チャールソン併存疾患指数;SOFA = 連続的な臓器不全評価;APSIII = 簡略急性生理学スコアIII;ICU = 集中治療室;LOS=滞在期間。
| 可変 | ICUのLOS<7日(N=222) | ICUのLOSは7日(N=45日)≥ | p | |
| 性別 | 男性 | 119 (53.604) | 32 (71.111) | 0.031 |
| 女性 | 103 (46.396) | 13 (28.889) | ||
| レース | 白い | 168 (77.419) | 29 (69.048) | 0.244 |
| その他 | 49 (22.581) | 13 (30.952) | ||
| 婚姻状況 | 結婚 | 107 (50.472) | 16 (37.209) | 0.113 |
| その他 | 105 (49.528) | 27 (62.791) | ||
| 喫煙 | いいえ | 214 (96.396) | 44 (97.778) | 0.64 |
| はい | 8 (3.604) | 1 (2.222) | ||
| 飲酒 | いいえ | 191 (86.036) | 38 (84.444) | 0.781 |
| はい | 31 (13.964) | 7 (15.556) | ||
| プロポフォール | いいえ | 130 (58.559) | 4 (8.889) | <0.001 |
| はい | 92 (41.441) | 41 (91.111) | ||
| フェンタニル | いいえ | 111 (50.000) | 6 (13.333) | <0.001 |
| はい | 111 (50.000) | 39 (86.667) | ||
| シプロフロキサシン | いいえ | 143 (64.414) | 12 (26.667) | <0.001 |
| はい | 79 (35.586) | 33 (73.333) | ||
| レボフロキサシン | いいえ | 196 (88.288) | 36 (80.000) | 0.133 |
| はい | 26 (11.712) | 9 (20.000) | ||
| 高血圧 | いいえ | 98 (44.144) | 20 (44.444) | 0.97 |
| はい | 124 (55.856) | 25 (55.556) | ||
| 高脂血症 | いいえ | 157 (70.721) | 36 (80.000) | 0.205 |
| はい | 65 (29.279) | 9 (20.000) | ||
| 心筋梗塞 | いいえ | 198 (89.189) | 41 (91.111) | 0.701 |
| はい | 24 (10.811) | 4 (8.889) | ||
| うっ血性心不全 | いいえ | 186 (83.784) | 37 (82.222) | 0.797 |
| はい | 36 (16.216) | 8 (17.778) | ||
| 脳血管疾患 | いいえ | 212 (95.495) | 41 (91.111) | 0.229 |
| はい | 10 (4.505) | 4 (8.889) | ||
| 認知症 | いいえ | 220 (99.099) | 44 (97.778) | 0.443 |
| はい | 2 (0.901) | 1 (2.222) | ||
| 軽度の肝疾患 | いいえ | 182 (81.982) | 27 (60.000) | 0.001 |
| はい | 40 (18.018) | 18 (40.000) | ||
| 慢性肺疾患 | いいえ | 161 (72.523) | 37 (82.222) | 0.175 |
| はい | 61 (27.477) | 8 (17.778) |
表2:胆嚢摘出術を受けた患者の基線質的情報。 略称:ICU = 集中治療室、LOS = 入院期間。
| 可変 | AUC(95%CI) | 感度(95%CI) | 特異度(95%CI) | 精度(95%CI) | 最適閾値(95%CI) | デロン検定p | |
| 3日間のICUのLOS | 感情の極性 | 0.647 (0.571,0.713) | 0.638 (0.345,0.745) | 0.623 (0.556,0.891) | 0.660 (0.602,0.697) | 0.151 (0.131,0.208) | 0.015 |
| 感情の主体性 | 0.531 (0.456,0.583) | 0.762 (0.271,0.981) | 0.333 (0.093,0.829) | 0.528 (0.436,0.617) | 0.413 (0.350,0.528) | / | |
| 7日間のICUのLOS | 感情の極性 | 0.704 (0.629,0.777) | 0.867 (0.433,0.937) | 0.500 (0.464,0.875) | 0.633 (0.540,0.819) | 0.133 (0.133,0.211) | 0.057 |
| 感情の主体性 | 0.594 (0.517,0.664) | 0.756 (0.324,1.000) | 0.419 (0.141,0.873) | 0.498 (0.302,0.795) | 0.435 (0.360,0.569) | / | |
| 10日間のICUのLOS | 感情の極性 | 0.691 (0.610,0.777) | 0.800 (0.493,0.926) | 0.573 (0.524,0.871) | 0.643 (0.564,0.821) | 0.151 (0.151,0.211) | 0.587 |
| 感情の主体性 | 0.657 (0.592,0.728) | 0.857 (0.573,1.000) | 0.427 (0.284,0.731) | 0.507 (0.376,0.715) | 0.435 (0.413,0.506) | / |
表3:3日間ICUのLOS、7日間ICUのLOS、10日間ICUのLOSにおける感情極性および感情主体性の識別能力。データは95%の信頼区間を括弧内に示した点推定値です。AUCの95%信頼区間はDeLong法を用いて算出されました。感度、特異度、精度、最適閾値のCIは、1000回のレプリケートを用いたブートストラップ再サンプリングで得られました。最適な閾値はユーデン指数(感度+特異度−1)を最大化することで決定されました。この閾値で感度、特異性、精度が計算され、精度は(真陽性+真陰性)÷全サンプルとして定義されました。最適な閾値は各変数のネイティブスケール(ここでは識別確率/感情スコアスケール)で表現されます。「DeLong-test」列は、2つの対になったROC曲線の差に対するDeLong検定の両側p値を報告します。各ICU-LOS閾値内で、感情の極性が感情の主体性と比較され、後者が基準曲線として「/」とマークされました。p値<0.05は、両指標間で統計的に有意な識別能力の差を示します。この分析は267名の患者コホートで実施されました。略称:ICU = 集中治療室、LOS = 入院期間、AUC = カーブ下面積、CI = 信頼区間。
| 可変 | AUC(95%CI) | 感度(95%CI) | 特異度(95%CI) | 精度(95%CI) | 最適閾値(95%CI) | デロン検定p |
| 感情の極性 | 0.688 (0.606,0.757) | 0.878 (0.427,0.942) | 0.451 (0.384,0.899) | 0.608 (0.491,0.806) | 0.133 (0.133,0.212) | / |
| 感情の主体性 | 0.559 (0.441,0.655) | 0.829 (0.184,1.000) | 0.295 (0.097,0.965) | 0.549 (0.263,0.847) | 0.413 (0.350,0.606) | 0.034 |
| グルコース | 0.636 (0.549,0.719) | 0.341 (0.264,0.971) | 0.890 (0.276,0.960) | 0.820 (0.7810.860) | 188.000 (106.000,209.325) | 0.456 |
| アルブミン | 0.684 (0.582,0.785) | 0.465 (0.309,0.808) | 0.862 (0.528,0.976) | 0.783 (0.571,0.862) | 2.400 (2.100,2.900) | 0.971 |
| 重炭酸塩 | 0.585 (0.490,0.679) | 0.844 (0.128,0.936) | 0.311 (0.281,1.000) | 0.401 (0.375,0.884) | 25.000 (13.000,25.000) | 0.068 |
| ソファ | 0.759 (0.688,0.826) | 0.829 (0.491,0.931) | 0.590 (0.439,0.876) | 0.809 (0.758,0.849) | 5.000 (4.000,8.000) | 0.267 |
| APSIII | 0.752 (0.697,0.836) | 0.634 (0.558,0.930) | 0.775 (0.499,0.864) | 0.806 (0.767,0.855) | 56.000 (39.675,59.000) | 0.338 |
| ICU平均心拍数 | 0.668 (0.587,0.756) | 0.610 (0.381,0.962) | 0.665 (0.334,0.935) | 0.809 (0.766-0.858) | 94.932 (81.195,107.326) | 0.738 |
| ICU平均収縮期血圧 | 0.619 (0.530,0.707) | 0.721 (0.422,0.964) | 0.511 (0.267,0.802) | 0.545 (0.367,0.750) | 116.880 (105.667,125.240) | 0.153 |
| 性別 | 0.588 (0.513,0.662) | 0.711 (0.571,0.837) | 0.464 (0.400,0.537) | 0.506 (0.449,0.577) | 1.000 (1.000,1.000) | 0.023 |
| プロポフォール | 0.726 (0.681,0.783) | 0.902 (0.826,0.980) | 0.549 (0.491,0.631) | 0.617 (0.566,0.684) | 1.000 (1.000,1.000) | 0.446 |
| フェンタニル | 0.673 (0.621,0.727) | 0.878 (0.800,0.950) | 0.468 (0.401,0.533) | 0.543 (0.488,0.609) | 1.000 (1.000,1.000) | 0.765 |
| シプロフロキサシン | 0.660 (0.589,0.720) | 0.707 (0.555,0.826) | 0.613 (0.539,0.657) | 0.622 (0.563,0.683) | 1.000 (1.000,1.000) | 0.615 |
| 軽度の肝疾患 | 0.603 (0.510,0.672) | 0.415 (0.250,0.561) | 0.792 (0.731,0.840) | 0.715 (0.661,0.765) | 1.000 (1.000,1.000) | 0.156 |
表4:7 日間ICUのLOSを識別する指標(ベースライン情報の違い)の識別能力。 データは95%の信頼区間を括弧内に示した点推定値です。AUCの95%信頼区間はDeLong法を用いて算出されました。感度、特異度、精度、最適閾値のCIは、1000回のレプリケートを用いたブートストラップ再サンプリングで得られました。最適な閾値はユーデン指数(感度+特異度−1)を最大化することで決定されました。この閾値で感度、特異性、精度が計算され、精度は(真陽性+真陰性)÷全サンプルとして定義されました。最適閾値は各変数のネイティブスケール(感情スコアの識別確率尺度、検査室およびバイタルサイン変数の元の臨床単位、薬物、性別、併存症などの二項変数の符号化値1/2)で表されます。「DeLong検定」列は、挙げられた各変数のROC曲線と感情極性の曲線を比較したDeLong検定の両側p値(参照モデルとして「/」と記されています)を報告します。 p 値<0.05は、その変数の識別能力が感情の極性と大きく異なることを示します。この分析は214人の患者・完全症例コホートで実施されました。略称:SOFA = 連続的な臓器不全評価;APSIII = 簡略急性生理学スコアIII;ICU = 集中治療室;LOS = 滞在期間;AUC = 曲線下面積;CI = 信頼区間
| ICUのLOSを二値変数(7日間のICUのLOS)に設定します | ||
| モデル | 1-SDあたりのOR(95%CI) | p |
| 粗いモデル | 1.83 [1.29, 2.61] | <0.001 |
| モデル1 | 1.75 [1.21, 2.54] | 0.003 |
| モデル2 | 2.30 [1.31, 4.03] | 0.004 |
| モデル3 | 1.63 [0.92, 2.87] | 0.092 |
| ICUのLOSを連続変数として設定します | ||
| モデル | β(信頼区間95%) | p |
| 粗いモデル | 17.786 [9.169,26.404] | <0.001 |
| モデル1 | 14.724 [6.287,23.162] | 0.001 |
| モデル2 | 15.963 [5.352,26.574] | 0.003 |
| モデル3 | 11.362 [0.976,21.749] | 0.032 |
表5:感情の極性とICUのLOSの相関。 粗いモデル:調整なし。モデル1調整済みSOFA、APSIII;モデル2 調整したグルコース、アルブミン、重炭酸イオン、ICU平均心拍数、ICU平均収縮期血圧、性別、軽度肝疾患;モデル3はプロポフォール、フェンタニル、シプロフロキサシンを調整しました。ORは感情極性の1-SD増加ごとに表されます。共変量調整モデル(モデル2-3)は、アルブミンデータが完全な214人の患者に適合されました。モデル3は薬物(プロポフォール、フェンタニル、シプロフロキサシン)のみを調整し、アルブミン自体は含まれていませんが、モデル2と同じ214人の患者・完全症例コホートに意図的に限定されており、2つの調整モデルは同一のサンプルで推定され、直接比較可能となっています。粗モデルとモデル1は267人の患者全コホートに装着されました。略称:ICU = 集中治療室、LOS = 入院期間、CI = 信頼区間、OR = オッズ比。
| 索引 | 病院内での死亡 | 28日間のLOS |
| AUC(95%CI) | 0.674 (0.602,0.755) | 0.753 (0.669,0.847) |
| 感度(95%CI) | 0.694 (0.453,0.896) | 0.667 (0.503,0.959) |
| 特異度(95%CI) | 0.649 (0.495,0.863) | 0.737 (0.457,0.912) |
| 精度(95%CI) | 0.672 (0.536,0.820) | 0.733 (0.510,0.868) |
| 最適閾値(95%CI) | 0.162 (0.148,0.209) | 0.178 (0.129,0.216) |
表6:院内死亡および28日間LOSの区別における感情極性の識別能力。 値は括弧内に95%の信頼区間を付けた点推定値(DeLong法によるAUC、ブートストラップ再サンプリングによる感度、特異性、精度)です。事象数:入院内死亡、n = 36/267;28日間のLOS≥28日間、n = 39/267。略語:CI = 信頼区間;AUC = 曲線下面積;LOS=滞在期間。
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ディスカッション
本研究ではMIMIC-IVデータベースの後ろ向き分析を行い、感情極性の方が感情主観性よりも識別力と臨床的利益が大きいことが観察されました。感情極性は7日間ICUのLOSと関連し、適度な識別能力を示し、感情極性はICUのLOSと独立に関連し、入院死や28日間のLOSとも関連していました。
この研究では、感情の極性が予後と関連していることが明らかになりました。多くの研究で、類似の関係が25。敗血症患者の予後に関する研究では、生存群と比較して、患者の30日間死亡率は感情の極性や主観性が低いことがわかりました。感情の極性と感情の主観性の両方が敗血症患者の30日間死亡率に影響を与える要因であり、感情主観性と感情の極性を含む予後指数モデルのAUCは0.78(0.74-0.81)で、感情の極性および感情主観性が敗血症患者の30日間死亡率と関連していることを示しました。同様の結果は、敗血症患者を対象とした別の研究でも見られました。急性膵炎患者の研究では、感情極性平均が急性膵炎患者の入院死亡に影響を与える要因であり、感情極性平均を用いた差別モデルの識別性能は感情極性平均なし、SOFAスコアおよびSAPS-IIタイプ12よりも優れていることが判明しました。看護ノートの感情の極端性は、患者が27歳になるリスクを差別することも示されました。感情の極性は、これらの胆嚢摘出患者におけるICUのLOS、入院死亡、28日間のLOSと関連し、7日間のICUのLOSでは中程度の差別を示しました。まとめると、看護ノートに基づく感情スコアは多くの疾患の予後と密接に関連しており、追跡研究における看護ノートの感情スコアが患者の予後に与える影響により注意を払うべきです。
看護ノートには看護ニーズ、病気の症状、看護措置などが含まれます。看護ノートの感情スコアに加え、他の情報を使って患者の予後や疾患リスクを識別することができます。研究者たちは2015年6月1日から2019年12月31日までの心不全患者の退院概要と看護記録を収集し、Orange3パッケージでデータを分析しました。看護ノートは分析単位として30日間の再入院を十分に区別できることが判明しました(看護ノートAUC=0.85、退院概要AUC=0.74)29。看護ノートから尿路感染症関連情報を抽出し、認識モデルの改良に自然言語処理アルゴリズムを用いています。上記のすべての研究は、看護ノートの臨床的価値をさらに検討する必要があることを示唆しています。
特筆すべきは、本研究で観察された関連の方向性である、感情の極性が高いほどICUのLOSが長く、入院中死亡リスクが高く、28日間のLOSが長いと関連しているという点です。これは直感に反しており、以前の報告では極性が低いほど転帰が悪化したとされていたものとは異なります(18,26.この発見には、いくつかの相互に排他的でない説明が考えられます。まず、極性スコアは臨床言語と部分的にしか重複しない一般領域感情語彙で計算されました。集中治療ノートにおけるこれらの方法の語彙的カバー率は低く(単語全体の5〜20%程度)、医療文書における妥当性も大きく変動します。したがって、スコアはごく一部の単語によって左右され、ノートの真の臨床的価値を反映していない場合があります。第二に、極性スコアは疾患の重症度やケア強度によって交絡しやすいです。重症患者はより頻繁かつ長期間記録され、より多くの処置を受け、より多くの薬を受け、より複雑な看護ケアを必要とする傾向があります。この長く異質なテキストは、記録看護師の本当の楽観主義とは独立して計算された極性を変化させる可能性があり、同時に入院期間や死亡リスクの増加と関連しています。この意味で、感情の極性は臨床医の感情そのものではなく、文書量や臨床的複雑性の代わりとして部分的に機能している可能性があります。これらのメカニズムは本研究の回顧的・観察的デザインと整合しており、関連性を直接的な因果経路の証拠ではなく、前向きで重症度調整された分析で確認が必要な統計的シグナルとして見なすべきであることを示しています。
ICUは貴重なリソースです。ICUの入院費用は高く、資源は31に乏しい。ICUのLOSに影響を与える要因は32歳や臨床歴33歳など、いくつかあります。これらの要素の多くはICU入所前または24時間以内に発生し、患者のICU全体のLOSを遡って記録するわけではなく、看護ノートはICU滞在中ずっと作成されます。ただし、ここで分析される感情の極性は、臨床医の実際の感情状態や態度を検証した測定ではなく、汎用自然言語処理ツール(TextBlob)によって看護ノートから自動的に抽出されたテキスト特徴であることを強調すべきです。市販の感情ツールは、医療の物語における臨床的に意味のある極性を十分に捉えることができ、しかも妥当度も大きく変動が大きいことが示されています(34,35)。したがって、テキストレベルの極性スコアが高いことは、医師や看護師のより前向きな態度とは同一視できません。さらに、この分析は後ろ向きかつ観察的であるため、感情の極性とICUのLOSの関連は相関的であり、臨床医の態度を意図的に変えることがICUのLOSを短縮することを示すものではありません。本研究の発見は、スタッフに特定の感情的立場を指示するのではなく、日常的な看護ノートに内在する感情が予後情報を含み、リスク階層化の補助的なマーカーとなり得るため、さらなる調査に値することを示しています。
この研究にはいくつかの制限があります。まず、そして最も重要なのは、感情スコアリングに使われたテキストが、各患者の初めてのインデックス入院時の病院文書だったことです。入院終了時に文書が作成され、設計上、入院期間、処置、合併症、退院処置など、病院全体の経過を説明しています。したがって、感情スコアは結果が付与される前に測定されるのではなく、すでに結果自体が符号化されている文書から抽出されました。この文書は単一の終了期間文書であるため、結果の付与前の早期抽出ウィンドウを定義できず、ランドマークや早期ウィンドウの感度分析も実現不可能です。このテキストと結果の間の時間的依存性は、データ構造の上では排除できず、4つの成果すべてに適用されます。したがって、ここで報告された関連は記述的かつ仮説生成的なものとして解釈されるべきであり、感情が独立的または将来的に測定可能な予後因子である証拠としては見なされません。第二に、これは後ろ向きの研究であるため、因果関係を立証する能力は限られています。結果に影響を与えた可能性のある交絡因子、特に疾患の重症度の客観的な指標(例:SOFAやSAPS-II)や、ソースの記録の量と複雑さは含まれていませんでした。逆因果関係や残留交絡の可能性は排除できません。重症度が高くICUでの滞在が長い患者は、より多くの臨床介入が記録されるより長く複雑な記録を作成する傾向があるため、測定された感情の極性は少なくとも部分的に、真に独立した予後因子というよりも、病気の重症度や記録強度の代理指標として機能する可能性があります。さらに、手術の複雑さ、術中の合併症、ICU入院の時期と適応、せん妄や鎮静の状態など、臨床的に重要ないくつかの交絡因子が完全には捉えられておらず、文書作成やアウトカムの両方に影響を与えた可能性があります。第三に、感情スコアはTextBlobという汎用ツールを用いて抽出されました。TextBlobは臨床言語用に設計されておらず、臨床文書で検証されていないツールです。ドメイン固有の用語を誤分類し、否定、略語、臨床文脈を十分に考慮していない場合があります。さらに、本研究では手動レビューや臨床NLPベンチマークに対する検証はありませんでした。したがって、感情極性指標はテキストの真の感情的内容ではなく、病気の重症度に関連する言語パターンを反映している可能性があります。第四に、逆因果を減らすための薬剤はICU入院後24時間以内に早期に特定されましたが、シプロフロキサシンなどの抗菌薬の使用は感染関連の転帰と概念的に重複する可能性があり、適応症による残留交絡は完全に排除できません。5つ目に、50人の患者(19%)で血清アルブミンが欠損していました。したがって、ベースラインアルブミンは利用可能な症例を反映しており、214名の患者に対して完全なデータを持つ共変量調整回帰モデル(モデル2–3)が適用されました。
今後の研究では、注釈付き臨床コーパス上で訓練されたドメイン適応トランスフォーマーモデルなど、臨床的に適応した自然言語処理手法を用いて感情測定の妥当性を高めるべきです。また、アウトカム付与前の定められたウィンドウ内にテキストをキャプチャし、重症度や手続き上の交絡因子を適切に調整した前向き設計を採用し、臨床テキスト感情の独立した予後寄与をより適切に切り離すべきです。
ICUで24時間経過した胆嚢摘出患者の回顧的コホートでは、看護記録に基づく感情の極性がICUのLOS、入院死亡、28日間のLOSと関連≥見られました。このサンプルでは、感情の極性は感情の主観性よりも判別的なパフォーマンスと臨床的利益が相対的に大きく見られました。これらの発見は探索的かつ仮説形成の対象であり、観察デザインを考慮すると、因果関係は確立できず、看護ノート感情の臨床的価値は、差別的な適用を推奨する前に、より大規模かつ前向きかつ外部検証済みの研究でさらなる検討が必要です。
開示事項
著者たちは利益相反はないと報告しています。
材料
| 名前 | 会社 | カタログ番号 | コメント |
|---|---|---|---|
| boot (R パッケージ) | CRAN; https://cran.r-project.org/package=boot | 1.3-30 | 1000回のレプリケートによるブートストラップ再サンプリングによる内部検証（楽観主義補正メトリクス） |
| G*Power ソフトウェア | http://www.gpower.hhu.de/ | 3.1.9.7 | サンプルサイズの計算 |
| MIMIC-IV (Medical Information Mart for Intensive Care IV) | PhysioNet; https://physionet.org/content/mimiciv/ | 3.1 | 重症治療データベースのソース; 胆嚢摘出術コホート、人口統計学的情報、検査値、バイタルサイン、重症度スコア、および結果の抽出 |
| PostgreSQL | https://www.postgresql.org/ | 18.4 | データ抽出 |
| pROC (R パッケージ) | CRAN; https://cran.r-project.org/package=pROC | 1.18.5 | ROC 曲線の作成、AUC の推定、および AUC の比較のための DeLong テスト |
| Python | Python Software Foundation; https://www.python.org | 3.6.4 | 自然言語の感情スコアリング |
| R | R Foundation for Statistical Computing; https://www.r-project.org | 4.3.0 | 統計解析 |
| rmda (R パッケージ) | CRAN; https://cran.r-project.org/package=rmda | 1.6 | リスク閾値におけるネットベネフィットの決定曲線分析 |
| rms (R パッケージ) | CRAN; https://cran.r-project.org/package=rms | 6.7-0 | 非線形用量反応関係の制限立方スプライン（RCS）モデリング |
| TextBlob | オープンソース; https://textblob.readthedocs.io | 0.15.1 | 看護記録テキストからの感情の極性の計算と感情の主観性の計算 |
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