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緩和ケア病棟入院中の進行がん患者における機能的予後予測指標の開発

平塚 裕介 東北大学

2020.03.25

概要

緒言:がん患者の臨床における意思決定やアドバンスケアプランニングにおいては、生命予後予測のみならず、機能的予後予測も必要である。しかし、機能的予後予測についての研究は存在せず、臨床医の経験的な予測に基づいて機能的予後予測は行われてきた。本研究の目的は、歩行、食事、会話における機能的予後予測指標を開発することである。

方法:全国の緩和ケア病棟における多施設共同前向き観察研究の付随研究として行 った。まず、歩行、食事、会話の機能的予後に関わる因子を同定するために単変量解 析を行い、ログランク検定を用いて有意な因子を同定した。次に、Cox 回帰分析及び ステップワイズ法を用いて、モデルに含める予測変数の最適なサブセットを特定した。次に、スコア値を有意な予後因子の各回帰係数から定義した。 機能的緩和予後指数(FPPI:Functional Palliative Prognostic Index)は、各患者のスコアを合計することで計算した。続いて、FPPI とそれぞれの機能的予後との関連性を調べるために、 7 日間、14 日間、21 日間における機能的生存率について、ROC 曲線およびカットオフ値による生存率、感度、特異度、陽性反応的中率、陰性反応的中率を求め、感度が 80%に最も近い値をカットオフ値と定めた。さらに、血液学的検査の結果を含まないモデルや、せん妄や臨床的予後予測を含むモデル、共通する因子のみ用いたモデル、生命予後予測指標を用いたモデルとの比較を行った。

結果:2017 年 1 月~12 月にかけて行われ、全体で 1896 名の登録を行っ た。最終的には、歩行に関しては 508 名、食事に関しては 891 名、会話に関しては 1295 名が本研究の対象となった。機能的予後に関わる因子については、歩行に関しては、食欲不振 IPOS(Integrated Palliative Outcome Scale)、PPS(Palliative Performance Scale)、リンパ球の割合を同定した。食事に関しては、経口摂取量、食欲不振 IPOS、PPS、白血球数、リンパ球の割合、LDH、BUN を同定した。会話に関しては、経口摂取量、食欲不振 IPOS、下腿浮腫、Communication Capacity Scale、 PPS、白血球数、リンパ球の割合、LDH、カリウム、BUN を同定した。FPPI は、歩行は 0~3 点、食事は 0~9 点、会話は 0~16 点と定義した。歩行に関して、7 日間の機能的生存率について、FPPI において 1 点以上をカットオフとしたときに感度 86.7%、特異度 35.8%で予測された。14 日間の機能的生存率について、1 点以上をカットオフとしたときに感度 83.6%、特異度 40.5%で予測された。21 日間の機能的生存率について、1 点以上をカットオフとしたときに感度 79.3%、特異度 42.6%で予測された。食事に関して、7 日間の機能的生存率について、FPPI において 4 点以上をカットオフとしたときに感度 75.9%、特異度 50.0%で予測された。14 日間の機能的生存率について、3.5 点以上をカットオフとしたとき、感度 82.5%、特異度 40.8%で予測された。21 日間の機能的生存率について、3.5 点以上をカットオフとしたときに感度 80.1%、特異度 44.4%で予測された。会話に関して、FPPI において 7 日間の機能的生存率について、8.5 点以上をカットオフとしたときに感度 79.4%、特異度 56.7%で予測された。14 日間の機能的生存率について、8 点以上をカットオフとしたときに感度 79.0%、特異度 58.9%で予測された。21 日間の機能的生存率について、7 点以上をカットオフとしたときに感度 80.3%、特異度 52.1%で予測された。他のモデルとの比較においては、従来の生命予後予測指標である Palliative Prognostic Score のほうがより感度・特異度が高くなった。

結論:進行がん患者における機能的予後予測指標を初めて開発することができ、7 日間、14 日間および 21 日間の機能的生存率を推測することができた。この指標をアドバンスケアプランニングに活用することも期待される。

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参考文献

1) Han PK, Dieckmann NF, Holt C, et al. Factors affecting physicians’ intentions to communicate personalized prognostic information to cancer patients at the end of life: an experimental vignette study. Med Decis Making 2016; 36: 703-713

2) Temel JS, Greer JA, Muzikansky A, et al. Early palliative care for patients with metastatic non–small-cell lung cancer. N Engl J Med 2010; 363: 733-742

3) Weeks JC, Cook EF, O'Day SJ, et al. Relationship between cancer patients' predictions of prognosis and their treatment preferences. JAMA 1998; 279: 1709-1714

4) Sinuff T, Dodek P, You JJ, et al. Improving end-of-life communication and decision making: the development of a conceptual framework and quality indicators. J Pain Symptom Manage 2015; 49: 1070-1080

5) Hui D, Paiva CE, Del Fabbro EG, et al. Prognostication in advanced cancer: update and directions for future research. Support Care Cancer 2019; 27: 1973-1984

6) Enzinger AC, Zhang B, Schrag D, et al. Outcomes of prognostic disclosure: associations with prognostic understanding, distress, and relationship with physician among patients with advanced cancer. J Clin Oncol 2015; 33: 3809- 3816

7) Hagerty R, Butow P, Ellis P, et al. Cancer patient preferences for communication of prognosis in the metastatic setting. J Clin Oncol 2004; 22: 1721-1730

8) Umezawa S, Fujimori M, Matsushima E, et al. Preferences of advanced cancer patients for communication on anticancer treatment cessation and the transition to palliative care. Cancer 2015; 121: 4240-4249

9) Hannon B, Swami N, Krzyzanowska MK, et al. Satisfaction with oncology care among patients with advanced cancer and their caregivers. Qual Life Res 2013; 22: 2341-2349

10) Yun YH, Kwon YC, Lee MK, et al. Experiences and attitudes of patients with terminal cancer and their family caregivers toward the disclosure of terminal illness. J Clin Oncol 2010; 28: 1950-1957

11) Steinhauser KE, Christakis NA, Clipp EC, et al. Preparing for the end of life: preferences of patients, families, physicians, and other care providers. J Pain Symptom Manage 2001; 22:727–737

12) Finlay E and Casarett D. Making difficult discussions easier: using prognosis to facilitate transitions to hospice. CA Cancer J Clin 2009; 59:250– 263

13) Yoong J, Atkin N and Le B. Use of the palliative prognostic index in a palliative care consultation service in Melbourne, Australia. J Pain Symptom Manage 2010; 39:e2–4

14) Glare PA and Sinclair CT. Palliative medicine review: prognostication. J Palliat Med 2008; 11:84–103

15) Heyland DK, Cook DJ, Rocker GM, et al. Defining priorities for improving end-of-life care in Canada. CMAJ 2010; 182: E747-E752

16) Fried TR, Tinetti ME, Iannone L, et al. Health outcome prioritization as a tool for decision making among older persons with multiple chronic conditions. Arch Intern Med 2011; 171:1854-1856

17) Paladino J, Lakin JR and Sanders JJ. Communication Strategies for Sharing Prognostic Information With Patients: Beyond Survival Statistics. JAMA 2019.

18) Chumney D, Nollinger K., Shesko K, et al. Ability of Functional Independence Measure to accurately predict functional outcome of stroke- specific population: systematic review. J Rehabil Res Dev 2010; 47: 17-29

19) Murray SA, Kendall M, Boyd K, et al. Illness trajectories and palliative care. BMJ 2005; 330: 1007-1011

20) Seow H, Barbera L, Sutradhar R, et al. Trajectory of performance status and symptom scores for patients with cancer during the last six months of life. J Clin Oncol 2011; 29: 1151-1158

21) Pirovano M, Maltoni M, Nanni O, et al. A new palliative prognostic score: a first step for the staging of terminally ill cancer patients. J Pain Symptom Manage 1999; 17: 231-239

22) Morita T, Tsunoda J, Inoue S, et al. The Palliative Prognostic Index: a scoring system for survival prediction of terminally ill cancer patients. Support Care Cancer 1999; 7: 128-133

23) Gwilliam B, Keeley V, Todd C, et al. Development of prognosis in palliative care study (PiPS) predictor models to improve prognostication in advanced cancer: prospective cohort study. BMJ 2011; 343: d4920

24) Hosker C and Ward D. Hypoactive delirium. BMJ 2017; 357: j2047

25) Meagher D. Motor subtypes of delirium: past, present and future. Int Rev Psychiatry 2009; 21: 59-73

26) Christakis NA, Smith JL, Parkes CM, et al. Extent and determinants of error in doctors' prognoses in terminally ill patients: prospective cohort studyCommentary: Why do doctors overestimate? Commentary: Prognoses should be based on proved indices not intuition. BMJ 2000; 320: 469-473

27) Chow E, Harth T, Hruby G, et al. How accurate are physicians' clinical predictions of survival and the available prognostic tools in estimating survival times in terminally III cancer patients? A systematic review. Clin Oncol (R Coll Radiol) 2001; 13: 209-218

28) Vigano A, Dorgan M, Bruera E, et al. The relative accuracy of the clinical estimation of the duration of life for patients with end of life cancer. Cancer 1999; 86:170–176

29) Selby D, Chakraborty A, Lilien T, et al. Clinician accuracy when estimating survival duration: the role of the patient’s performance status and time-based prognostic categories. J Pain Symptom Manage 2011; 42:578–588

30) Glare P, Virik K, Jones M, et al. A systematic review of physicians’ survival predictions in terminally ill cancer patients. BMJ 2003; 327:195– 198

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