縦断的臨床データからサブグループを識別する方法：歯列弓が短い患者における治療反応パターン

HOW TO IDENTIFY SUBGROUPS IN LONGITUDINAL CLINICAL DATA: TREATMENT RESPONSE PATTERNS IN PATIENTS WITH A SHORTENED DENTAL ARCH.

抄録

背景:

歯科患者が治療を受けた場合、必ずしも治療が成功するとは限らない。つまり、患者の口腔衛生上の問題が必ずしも解消されたり、大幅に軽減されたりするとは限らない。このような患者（治療非応答者）を特定することは、臨床上の意思決定に不可欠である。グループベースの軌跡モデリング（GBTM）は、歯科ではほとんど使用されていないが、縦断的データセットにおいて、特に非応答者や一般的に臨床的に異なる患者グループを同定するための有望な統計的手法である。

BACKGROUND: When dental patients seek care, treatments are not always successful,that is patients' oral health problems are not always eliminated or substantially reduced. Identifying these patients (treatment non-responders) is essential for clinical decision-making. Group-based trajectory modeling (GBTM) is rarely used in dentistry, but a promising statistical technique to identify non-responders in particular and clinical distinct patient groups in general in longitudinal data sets.

目的:

本研究では、グループベースの軌跡モデリングを用いて、短縮歯列弓（SDA）患者の例から口腔健康関連QOL（OHRQoL）の治療反応パターンを同定する方法を実証することを目的とした。

AIM: Using group-based trajectory modeling, this study aimed to demonstrate how to identify oral health-related quality of life (OHRQoL) treatment response patterns by the example of patients with a shortened dental arch (SDA).

方法:

本論文はランダム化比較臨床試験の二次データ分析である。この試験では、SDA患者は、第一大臼歯までの欠損歯を補う部分的可撤式歯科補綴（N=79）を受けるか、あるいは、歯列弓が第二小臼歯で終わるか、片持ち梁固定式歯科補綴（N=71）を受けた。最大10回（治療後1～2ヵ月、6ヵ月、12ヵ月、24ヵ月、36ヵ月、48ヵ月、60ヵ月、96ヵ月、120ヵ月、180ヵ月）の追跡調査を15年間継続した。転帰のOHRQoLは49項目のOHIP（Oral Health Impact Profile）で評価した。治療反応パターンを同定するために探索的GBTMを行った。

METHODS: This paper is a secondary data analysis of a randomized controlled clinical trial. In this trial SDA patients received partial removable dental prostheses replacing missing teeth up to the first molars (N = 79) either or the dental arch ended with the second premolar that was present or replaced by a cantilever fixed dental prosthesis (N = 71). Up to ten follow-up examinations (1-2, 6, 12, 24, 36, 48, 60, 96, 120, and 180 months post-treatment) continued for 15 years. The outcome OHRQoL was assessed with the 49-item Oral Health Impact Profile (OHIP). Exploratory GBTM was performed to identify treatment response patterns.

結果:

"反応者 "と "非反応者 "の2つの反応パターンを同定することができた。反応者のOHRQoLは大幅に改善し、15年間にわたり主に安定していた。非応答者のOHRQoLは長期にわたってほとんど改善しなかったか、悪化した。SDA治療は2つの反応パターンに関連しなかったが、特に機能的、疼痛関連、心理的障害のレベルが高く、一般的にOHRQoLが著しく損なわれていることから、治療後の非反応OHRQoLパターンが予測された。補足として、3パターンのアプローチが評価された。

RESULTS: Two response patterns could be identified - "responders" and "non-responders." Responders' OHRQoL improved substantially and stayed primarily stable over the 15 years. Non-responders' OHRQoL did not improve considerably over time or worsened. While the SDA treatments were not related to the 2 response patterns, higher levels of functional, pain-related, psychological impairment in particular, and severely impaired OHRQoL in general predicted a non-responding OHRQoL pattern after treatment. Supplementary, a 3 pattern approach has been evaluated.

結論:

治療後の特定の縦断的特徴に従って患者をクラスタリングすることは一般的に重要であるが、非応答者における治療を具体的に特定することが中心である。臨床研究や通常の患者治療においてOHRQoLデータを利用できるようになり、GBTMは、どの歯科治療がどの患者に有効であるかを調査するための強力なツールとなった。

CONCLUSIONS: Clustering patients according to certain longitudinal characteristics after treatment is generally important, but specifically identifying treatment in non-responders is central. With the increasing availability of OHRQoL data in clinical research and regular patient care, GBTM has become a powerful tool to investigate which dental treatment works for which patients.