循環器科に入院した患者における消化管出血：リスク因子と新しいリスクスコア

/ /

日本語AIでPubMedを検索

PubMedの提供する医学論文データベースを日本語で検索できます。AI(Deep Learning)を活用した機械翻訳エンジンにより、精度高く日本語へ翻訳された論文をご参照いただけます。

Hellenic J Cardiol.2020 Jul;S1109-9666(20)30163-9. doi: 10.1016/j.hjc.2020.07.003.Epub 2020-07-17.

循環器科に入院した患者における消化管出血：リスク因子と新しいリスクスコア

Gastrointestinal bleeding in patients admitted to cardiology: risk factors and a new risk score.

Ming Zhang
Demin Liu
Qian Wang
Xue Geng
Qian Hou
Guoqiang Gu
Ruiqin Xie
Wei Cui

PMID: 32687882 DOI: 10.1016/j.hjc.2020.07.003.

抄録

背景:

消化管出血(GIB)のリスク層別スコアの早期使用が推奨されているが、これまで循環器科入院患者におけるGIBのリスクスコアは存在しなかった。

BACKGROUND: Although the early use of a risk stratification score in gastrointestinal bleeding(GIB) is recommended, there has been no risk score for GIB in patients admitted to cardiology so far.

目的:

循環器科に入院した患者におけるGIBの危険因子を記述し、新しいリスクスコアモデルを開発する。

OBJECTIVE: To describe the risk factors of GIB and develop a new risk score model in patients admitted to cardiology.

方法:

2014年1月から2018年12月までにGIBを発症した入院患者633例を募集し，対照群として非GIBを発症した入院患者4,231例を募集した。GIBの危険因子を記述するために多変量ロジスティック回帰を用いたが，派生コホートでは新たなリスクスコアモデルが開発された。GIBの予測精度は、検証コホートでは受信機操作特性（AUROC）曲線下面積によって評価された。

METHODS: A total of 633 inpatients with GIB from January 2014 to December 2018 were recruited, 4,231 inpatients with non-GIB recruited as the control group. Multivariate logistic regression was used to describe the risk factors of GIB,A new risk score model was developed in the derivation cohort. Accuracy to predict GIB was assessed by the area under the receiver operating characteristic (AUROC) curve in the validation cohort.

結果:

男性、冠動脈性心疾患、高血圧、脳卒中、収縮期血圧、ヘマトクリット、血漿アルブミン、アラニンアミノトランスフェラーゼ（ALT）はGIBと関連していた。モデルは高い予測精度（AUROC 0.816; 95%CI, 0.792-0.839）を有し、検証コホート（AUROC 0.841; 95%CI, 0.807-0.874）で支持された。また、HAS-BLEDスコア(AUROC 0.557; 95%CI, 0.513〜0.602)とCRUSADEスコア(AUROC 0.791; 95%CI, 0.757〜0.825)よりも優れたモデルの予測が可能であった。スコアが0～3点，4～7点，8点以上の入院患者では，GIBの発症率，赤血球輸血を必要とする入院患者の割合，入院期間，院内死亡率のいずれも徐々に増加した（P＜0.001）．

RESULTS: Male, coronary heart disease, hypertension, stroke, systolic blood pressure, hematocrit, plasma albumin and alanine aminotransferase(ALT) were associated with GIB. The model had a high predictive accuracy (AUROC 0.816; 95%CI, 0.792-0.839), which was supported by the validation cohort (AUROC 0.841; 95% CI, 0.807∼0.874). Besides,the prediction of the model better than HAS-BLED score(AUROC 0.557; 95%CI, 0.513∼0.602) and CRUSADE score(AUROC 0.791; 95%CI, 0.757∼0.825), respectively. Among the inpatients with a score 0-3, 4-7, and ≥8 points, the incidence of GIB, the proportion of inpatients requiring suspended red blood cells transfusion, length of stay and in-hospital mortality all increased gradually(P< 0.001).

結論:

男性、冠動脈性心疾患、高血圧、脳卒中、収縮期血圧、ヘマトクリット、血漿アルブミン、ALTはGIBと関連している。新しいリスクスコアモデルは、循環器科に入院した患者のGIBを予測する正確なリスクスコアである。

CONCLUSIONS: Male, coronary heart disease, hypertension, stroke, systolic blood pressure, hematocrit, plasma albumin and ALT are associated with GIB. The new risk score model is an accurate risk score that predicts GIB in patients admitted to cardiology.