南砺の病院家庭医が勉強記録を始めました。An archive of medical articles summarized by a family physician from Nanto Municipal Hospital.

An archive of medical articles summarized by a family physician from Nanto Municipal Hospital.富山県にある総合病院で働く病院家庭医です。勉強の記録を少しずつ書いていきます。

疾患数を超えたMultimorbidityの測定:コミュニティ研究および集団研究のシステマティックレビューと指標選択の手引き

Measuring multimorbidity beyond counting diseases: systematic review of community and population studies and guide to index choice

Lucy E Stirland. BMJ. 2020; 368: Published online 2020 Feb 18. doi: 10.1136/bmj.m160

PMID:32071114

 

ちょっと古いですが,今年の2月のMultimorbidityの論文を紹介します。

なぜ,この論文を紹介したいかというと

2020年9月30日公開のBMJでStirland先生の論文の付録のリンクが間違っていたので訂正しましたというアナウンスがあり,ブログで紹介するのを忘れていた私にとってこれは丁度よいきっかけだったわけです。

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いくつかのリンクが正しくなかったため、参照リストを更新する必要がありました。eTable10では、Multimorbidity Weighted Indexの最初の行が変更されました。パフォーマンスの詳細は、「外部検証でテストされた追加の結果」という見出しの列に表示されます。 「パフォーマンス(元の結果)」という見出しの列は、「元の論文に結果がない(加重として使用される物理的機能スコア)」というテキストを含めることで明確になりました。とありますので,最後に付録を添付してあります。

 

あとは,Multimorbidity関連の論文を7000近く検索して,5000近い論文をレビューするというのは網羅性も高く,それぞれの論文の着眼点が図表で表されているのが好印象です。図表が非常にきれいなのでそれだけでも必見です。研究者がMultimorbidityの中で何を重要視しているかがわかる論文だと思います。

 

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ちなみに著者のLucy Stirland先生は

2020 Porto Research Award を受賞されているエジンバラ大の先生です。

2020 Porto Research Award Winner: Lucy Stirland – European Federation of Psychiatric Trainees

ルーシー・スターランドは、英国のエジンバラにある老年精神医学の研修生です。彼女は最近、エジンバラ大学で、老化における多剤併用、多剤併用、メンタルヘルスの疫学に関する博士号を取得するためのトレーニングから時間を取った。

彼女がこの賞のために提出したプロジェクトは、ヨーロッパのアルツハイマー型認知症予防(EPAD)コホートの500人の参加者を対象とした観察研究でした。これは、複数の慢性疾患と脳脊髄液アミロイド-βとの関係を調査した最初の研究でした。結果は驚くべきものでした:より慢性的な状態を持つことはアミロイド陽性のより低いリスクと関連していました。これは、Multimorbidityが認知症の人々に一般的であるが、アミロイドが関連を説明しないかもしれないことを示唆します。論文全文はhttps://doi.org/10.3233/JAD-190222で入手できます

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今回紹介する論文も凄いですがMultimorbidityには認知症がよく組み合わさりますが、それとアミロイドが関連を説明しないかもしれないというのは非常に興味深いですね。

 

そしてLast AuthorのTom C Russ先生。トム・クルーズと読んでしまいましたが,もちろん違います。

Tom Russ - Edinburgh Research Explorer

アルツハイマースコットランド認知症研究センターやスコットランド王立精神科医大学の哲学および精神医学の先生です。精神科の先生だから疾患数の重み付けが本当に正しいのかを検証したかったのかもしれません。


目的
疾患数を超えてMultimorbidityを測定するための既存の指標を特定して要約し、どの指標に精神保健の併存疾患または転帰が含まれているかを確立し、適用可能性、性能、および使用法に基づいた推奨事項を作成する

研究デザイン
システマティックレビュー

データソース
開始から2018年10月までの7つの医学研究データベース(Medline、Web of Science Core Collection、Cochrane Library、Embase、PsycINFO、Scopus、CINAHL Plus)と関連論文の書誌・引用。検索は英語の出版物に限定した。

研究選択のための適格基準
疾患数よりも多くの情報を含み、1つの特定の疾患に関連した併存疾患に焦点を当てない、新しい多患症指数を記述したオリジナルの論文。地域社会または集団レベルの成人を対象とした研究。

結果
7128 件の検索結果のうち、5560 件のユニークなタイトルが同定された。適格基準に照らし合わせてスクリーニングを行った結果、最終的に 35 本の論文がレビューに含まれた。指標の構成要素として、25の指標が条件(加重または他のパラメータとの組み合わせ)、5つの指標が診断カテゴリー、4つの薬剤使用、1つの指標が生理学的測定を用いていた予測転帰としては、死亡率(18指標)、医療利用または医療費(13)、入院(13)、健康に関連したQOL(7)が含まれていた。29の指標では精神衛生の何らかの側面を考慮しており、ほとんどの指標では精神衛生を併存疾患として考慮していた。12の指標は使用が推奨されている。

結論
35個のMultimorbidityの指標が利用可能であり、その構成要素や結果は様々である。研究者や臨床家は、新しい指標を作成する前に、既存の指標の適合性を検討すべきである。

システマティックレビューの登録
PROSPERO CRD42017074211

 

はじめに
Multimorbidityは、通常、個人の中に2つ以上の慢性疾患が共存していると定義されており、患者の転帰や医療費にとって重要である。1900年から2016年の間に2800件以上の論文が発表されており、そのうち80%は2010年以降に発表されたものである。これらの指標は、例えば、死亡率の予測やリスク調整のために、他の解析における共変量としてMultimorbidity率を定量化するように設計されているかもしれない。これまでのシステマティックレビューでは複数の指標が確認されているが、2009 年以降、指標の検索は行われていない

この方法では、患者の経験や、異なる疾患の組み合わせや重症度の影響は反映されていない。しかし、一部の指標では、疾患数と重症度、生理的要因、人口統計学的項目を組み合わせて、より全体的な疾病負担の定量化を可能にしている。

2018 年の報告書では、Multimorbidity研究の優先事項を特定しており、この共存に関する研究の必要性が強調されている。Multimorbidity指標のこれまでのレビューでは、メンタルヘルスについての詳細な調査は行われていなかったため、私たちは、メンタルヘルスに特に注意を払いながら、単純な疾患数以上のものを含むすべてのコミュニティベースのMultimorbidity indexを特定し、要約した。このレビューは、臨床医や研究者が要件に応じて適切な指標を選択する際の指針となるはずである。

 

方法
Multimorbidityの測定方法を説明する単一の受け入れられた用語は存在しない。本レビューでは、疾患負荷を定量化したり、特定の転帰を予測したりする方法のうち、条件の数以上のものを含むものを「指標」と呼ぶことにする。これは、条件の重み付け(例えば、それぞれにスコアを割り当てることによって)、他の要素の追加、または薬剤や生理学的パラメータなどの他の変数の検討によって行われうる。

検索
関連するすべての出版物を収集するために、広範な検索を行った。このテーマに関する過去のシステマティックレビューや、この研究分野の専門用語を論じた他の文献から得たMultimorbidityに関する様々な用語を含めた 。最終的な検索語句は付録(付録e表1)に記載されており multimorbidity, comorbidity, polypathology, polymorbidity, pluripathology, multi-condition, and multiple chronic conditionsが含まれている。検索は18歳以上の成人に限定し、英語の出版物に限定した。

対象基準
我々は新しい指標の報告を要約することを計画しており、各指標のオリジナルの報告に主に関心を持っていた。そのため、既存の指標を使用している論文や、疾患数のみを用いてMultimorbidityを測定している論文は除外した。最初のスクリーニングでは、各尺度の原本のみを対象とし、改変や更新は含まなかった。学会抄録、書簡、システマティックレビューなど、オリジナルの研究論文ではない記録は除外した。我々は、Multimorbidityを特定の疾患に言及しない複数の併存疾患と定義したので、指標となる疾患の併存に焦点を当てた論文や、1つの疾患領域内での併存(複数の精神疾患の併存など)に焦点を当てた論文を除外した。Multimorbidity患者のほとんどは地域社会で生活し、プライマリーケアで管理されている成人であるため、小児、動物、入院中の人や住宅ケアで生活している人に関する論文は除外した。退院後の追跡調査(例えば、1年後の死亡率)に主眼を置いた入院患者の研究を対象とした。資源が限られていたため、全文が英語で入手できない場合は除外した。

情報源
2018年10月19日にMedline、Web of Science Core Collection、Cochrane Library、Embase、PsycINFO、Scopus、CINAHL Plusをインセプションから検索しました。

研究の選択
2人の著者が独立してCovidenceソフトウェアを使用して、除外基準に照らしてタイトルをスクリーニングし、その後の抄録を同じ基準でスクリーニングした。タイトル、抄録、全文の段階で意見の相違があった場合は話し合いで解決し、解決されなかった対立については第 3 者の著者が仲介した。既存の索引を参照している論文は除外したが、抄録段階で除外する際に使用した索引をリストアップした。これらの指標を記述した原著論文を見つけ、タイトル審査の段階に戻した。このトピックに関する過去のシステマティックレビューをレビューし、含まれているフルテキスト論文の書誌を検索し、Google Scholar を使用してその引用を追跡することで、追加の関連タイトルを発見した。新たに関連性のあるタイトルをスクリーニングプロセスに追加しました。

利用、更新、検証
対象論文のリストが確定した後、それらの論文の引用文献を Google Scholar で検索し、更新、修正、翻案、検証論文がないか調べた。オリジナルのインデックスが何度も適応・検証されている場合には、オリジナルの性能と主な適応をリストアップした。元のインデックスが他の言語に翻訳され、他の変更が加えられていない場合の適応は含まれていない。各インデックスの人気度を評価するために、2019年9月7日のGoogle Scholarから各原著論文の総被引用数を使用の代理として取った。次に、出版以来の各通年の被引用数を計算した。初期のデザインや目的の文脈を意識しておくために、原著論文とは別にインデックスの更新をまとめた。

データ収集プロセス
私たちは、各オリジナルのインデックスについて関心のある特定の要素を含むデータ抽出ツールを作成しました。このツールは、このトピックに関する過去のレビューと、メンタルヘルスに関連する追加情報を考慮に入れた。我々は、気分障害、認知症、せん妄、依存症、および関連する症状を含むあらゆる精神障害からなる精神保健の広い定義を使用した。多くの論文が使用した指標の検証を記述しているので、テスト対象となる集団の規模と人口統計学的分布の詳細が重要であった。

2人の著者が独立して、すべての全文からデータを抽出した。抽出された項目の整合性を比較し、相違点は議論と原著論文への参照によって解決した。

データ項目
データ抽出の際に関心のある変数は、筆頭著者、出版年、指標名、指標の本来の目的、データソースの種類(コホート研究など)、場所、参加者数、性と年齢の分布、および併存する病状の平均数(与えられている場合)を含む被験集団の特徴、指標に含まれる構成要素である。加重方法(あれば)およびその開発のためのモデルの詳細、アウトカム測定、指標の適用に必要な情報およびリソース、内部検証または他の指標との比較(該当する場合)、外部検証および他の指標との比較(該当する場合)、およびメンタルヘルスの包含(併存疾患またはアウトカムのいずれかに含まれる)。

オリジナル研究における報告バイアスのリスク
我々は、研究デザインと報告書のバイアスのリスクを評価し、指標選択のための全体的な推奨事項を策定することを目的とした。コクラン共同研究では、総合的な数値スコアを生成する尺度を推奨しておらず、各基準に関する個々の論文のパフォーマンスを重視しています。このツールはバイアスのリスクと予測モデル研究への適用性に焦点を当てたものである。我々の検索は予測モデルに限定されていないため、すべての論文にこのツールを適用するのは適切ではない。したがって、臨床予測指標の評価に利用可能なリソースを参照し、独自の基準リストを作成した。このリストには、被験集団、指標の説明、統計的手法、妥当性、資金調達に関する10の質問が含まれていた。評価ツールは付録(付録e表2)にあり、ドメインへの分割も含まれている。また、Scottish Intercollegiate Guidelines Networkの基準に基づいた論文のバイアスのリスクについての全体的な印象も含め、加法ではなく基準とは別に採点した。

指標を選択する際には、その予測能力と他の場所での使用が重要である。我々は、参加者の一般性、指標構成要素の選択と臨床的妥当性、アウトカム測定、報告バイアスのリスク、モデルの評価を考慮に入れて、全体的な推奨事項を作成した。これらは、推奨、潜在的に有用である(通常、指標が特定の状況に適用可能な場合)、推奨されないという3つの主要なカテゴリーに分類された。

結果の総合
我々は、多様なアウトカム指標をカバーする多種多様な指標が見つかることを予想しており、そのため、これらの指標をナラティブにまとめることを計画した。含まれるアウトカムの範囲が広いため、メタアナリシスを実施できるとは予想していなかった。比較のために、原著論文またはバリデーション研究で報告された性能と有効性の統計量を並べて記載した。

メンタルヘルスのあらゆる側面に関連してMultimorbidityを測定するために特別に設計された指標を見つけることは期待していなかった。したがって、個別の物語的合成のために、併存疾患または転帰として精神疾患または症状に言及している指標を探すことを計画した。

患者および公衆の関与
この論文の初期の草稿は、多疾患の個人的な経験を持つ素人の投稿者と議論された。私たちは彼女のコメントを本文に取り入れた。例えば、導入部では、ある人が持っている疾患の数がその人の健康経験を反映していない可能性があることを指摘し、議論の中では、患者にとって重要となりうるアウトカムについての彼女の提案を取り入れた。また、投稿者は論文の要約(付録43ページ参照)についてもコメントしており、それに応じて修正を行った。

 

結果
研究の選択
検索結果は7128件であった。書誌および引用文献の検索により、関連する48タイトルが追加され、除外された抄録に記載されているインデックスのリストからさらに15タイトルが追加されました。その結果、総タイトル数は7191タイトルとなった。重複したタイトルは EndNote X8 と Covidence ソフトウェアを使用して削除され、5560 件のユニークな記録がスクリーニングの対象となった(図 1)。これらのうち、86 件のフルテキストが評価され、最終的に 35 件の論文が含まれた。

 

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図1 PRISMAによる審査プロセス

研究の特徴
20本の論文は米国、オーストラリアが多く、英国,台湾,イタリアから各2本、カナダ,スペイン,ドイツ,ニュージーランド,ノルウェー,インドから各1本であった。これらの指標は1968年から2017年の間に発表され、このトピックに関する最後のシステマティックレビューが2009年に行われて以来、15件(43%)が発表されている。2009年以降に開発された指標の派生集団に含まれる参加者の平均数は356906人であったのに対し、2009年以前は75491人であった。新しい指標では、主に 11 例(73%)が医療記録へのアクセスを必要としていた。残りの 4 例(27%)は自己報告;2009 年以前の 10 例(50%)は主に医療記録を利用していた、10 例(50%)は自己報告を利用していた。

一貫性を持たせるために、論文を要約してその質を評価する際には、各論文を全体として考慮し、複数の指標が存在する場合には注意した。全体的な除外基準に則り、非加重疾患数のみを使用したモデルについてはコメントしなかった。

指標の構成要素
4 つの指標では、主に多病率を定量化するために薬剤数の加重化が用いられており5 つの指標では診断グループまたはクラスターが用いられており、25 の指標では疾患数が用いられていた。このうち、21の指標は加重であり、9つの指標は人口統計学的その他のパラメータを取り入れている。 4つの論文では、加重と追加の変数を組み合わせて使用している。1つの指標では、Multimorbidityの診断に生理的測定値を使用している。 診断が必要な場合には、14 の指標が医療記録を用いており、15 の指標が自己報告書を用いていた。

図 2 は論文のスパイダー図であり、指標の構成要素の大まかな分類に従って表示されている。

 

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図2 インデックスの構成要素をまとめたスパイダー図 *複数のカテゴリーに分類されている論文

 

成果測定
各論文で評価されたアウトカムの数は、0から7までの範囲であった。18件の研究がアウトカムとして死亡率を測定した。13件の研究が入院の予測を目的とした。 10件の研究が一般的な医療利用を測定した。7件が日常生活動作や障害(身体機能の有無にかかわらず)による自立度を測定した。7件の研究がアウトカムとして評価されている。7つが健康に関連したQOLを測定し、自己申告による健康全般を5つ測定し、医療費を5つ測定し、薬物使用を4つ測定した。 メンタルヘルスを特定のアウトカムとした論文は 3 本あり、メンタルヘルスを特定のアウトカムとしており、さらに 6 本の論文では確立されたツール(例えば SF-36 のメンタル成分スコア)のメンタルヘルスの側面が含まれていた。10 本(29%)の論文は、指標の重み付けの導出に断面データを使用したが、縦断的なアウトカムを測定したものであった。表 1 に、元々のアウトカムと指標の構成要素に応じた論文の一覧を示した。

 

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適用可能性
各指標の適用可能性は、研究デザインと使用目的に依存する。表1はインデックスの構成要素と結果変数をまとめたものである。ほとんどの原著論文(27本, 77%)には、読者がインデックスを使用するのに十分な情報が含まれており、通常は、加重の有無にかかわらず、含まれる条件のリストが記載されていた。残りのうち、追加の無料リソースへのアクセスが必要なものは4編であり、プロプライエタリな尺度からの情報が必要なものは1編であり 、2編ではインデックスを適用するための情報が欠落していた。

Multimorbidityを測定するために設計されたとはいえ、いくつかの指標は特定の疾患を持つ人々のコホートを対象に開発されたものであるため、この疾患は併存疾患のリストには含まれていない。

論文の出所は、他の環境への適用性に影響を与える。例えば、論文の大部分は米国からのものであり、医療制度は商業的なものが主流であり、医療費は保険者の関心事である。指標の中には、インドのプライマリ・ケアを対象とした質問票のように、特定の集団を念頭に置いて設計されたものもある。これには、フィラリア症や結核など、他の地域ではあまり普及していない疾患が含まれており、一般化するには限界があるかもしれない 。この指標はAIDSに最大6ポイントのウェイトを与えているが、高所得国におけるHIV/AIDSの平均寿命は1987年の発表以来、大きく変化している 。

いくつかの論文では、患者の経験に関連するアウトカムについて言及されているが、研究デザインに患者を参加させたことを明記しているのは、フォーカスグループを用いて評価尺度を開発したものだけであった。

エビデンスのまとめ
付録 e 表 3~6 は、その指標の本来の目的、構成要素と結果変数、および使用された情報に従って、含まれるすべての論文を要約したものである。データの出所、場所、測定値の導出または検定に使用した母集団の人口統計は、文脈に関連しているため記載されている。我々の全体的な推奨事項も含まれている。付録e表3では、指標成分は加重された条件数、付録e表4では、指標成分は追加のパラメータを持つ条件数、付録e表5では加重された薬剤数、付録e表6では、診断群および生理学的測定値を含む残りの部分から構成されている。

加重
大多数の指標(n=29、83%)には、何らかの形での構成要素の重み付けが含まれていた。疾患、診断カテゴリー、および薬剤は、自己申告または臨床医が定義した重症度または症状、または派生コホートにおける関連する転帰に応じて重み付けされた。各指標の作成には異なる方法が用いられ、報告された方法論の詳細のレベルには格差が存在した。付録の表7は、各モデルの開発方法、提供された詳細、およびベースラインのアウトカム報告をまとめたものである。

メンタルヘルスを含める
論文のうち29編(83%)には精神保健または認知症の何らかの尺度が含まれており、そのうち18編には精神保健マーカーのみを併存疾患として(関連する場合は向精神薬を含む)、3編には精神保健マーカーのみを転帰として含むものが含まれている。7つの尺度では、精神保健の異なる側面を併存疾患と転帰の両方として扱っている、1つの論文では不安とうつ病を併存疾患と転帰の両方として扱っている。論文では、Multimorbidityとメンタルヘルスに関連した具体的な知見が議論されている場合には、その結論を提示する。

研究内での報告バイアスのリスク
品質評価ツールを用いて、6 本の論文を報告のバイアスのリスクがほとんどない、あるいは全くない高品質の論文とし、7 本をバイアスのリスクが中程度から高い低品質の論文とし、残りの 22 本は満足のいく品質であった。評価した 5 つの領域のうち、最も報告されたのは指標の記述と資金源であった。妥当性と統計的方法については、すべての論文の中で最も報告が少なかった。表 2 は、各領域における全論文のスコアを示したものである。ドメインのスコアを合計せずに全体の印象を判断することを事前に合意していたため、ドメインのスコアが必ずしも同じ全体の印象につながるとは限らなかった。例えば、ある研究ではドメインスコアの合計が 6,48 で総合的に満足のいく印象を与えられていたのに対し、別の研究ではスコアが 8 であり、同じく満足のいく印象を与えられていた。

 

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研究間の偏りのリスク
使用された方法や結果が多様であるため、発表の偏りを定量化することはできなかった。Multimorbidityを測定する未発表の方法は、特に特定の患者集団や利用可能な臨床情報に合わせて、より多く存在し、臨床で使用されている可能性がある。

使用法、性能、および検証
利用率の代理として、各論文の年間被引用数を計算した。発表後の各年の被引用数は3~949で、中央値は8.8であった(中間値の範囲は5.3~16.2)。この情報は、付録e表9(外部検証なしの指標)および10(外部検証済みの指標)に、転帰予測および検証における指標の性能の測定値と並んで記載されている。16のオリジナル論文では、派生コホート内で指標を設計し、別個のバリデーションセット内で特定の転帰を予測する能力を試験したことが記述されている。

14のオリジナルの論文では、転帰を予測する際の指標の性能が測定されている、および20の論文では、既存の多疾病率指標と指標を比較している14の指標は他の場所で検証されており、そのうち11は他の指標と比較されている、および3つは転帰を予測する能力のみが測定されている。外部で検証された指標のうち、11の指標は、当初の指標設計にあったものとは異なるアウトカムまたは追加のアウトカムを予測するかどうかがテストされたものである。

更新と適応
13の臨床指標(37%)は、オリジナルの研究チームまたは別の研究チームによって更新または修正が発表されていた。これらの改訂版には、併存疾患やウェイトの更新、特定の患者群に焦点を当てたもの、臨床指標と行政データのコードとの対応付けなどが含まれていた。これらの指標のうち2つは、定期的な見直しと更新が行われているリスク調整方法である 。Charlson, Chronic Disease Score, Cumulative Illness Rating Scaleなどの古くて広く使われている指標は、何度も修正・更新されている。更新された指標のほとんどは、一部の例外を除き、オリジナルの目的および結果指標に大まかに基づいている。

更新されなかった指標のうち、いくつかのケースでは、元の指標が特定の転帰の予測に失敗したため 、あるいは元の研究以外での使用を想定して設計されていなかったために更新されたものである。

 

議論
このレビューでは、35の異なるMultimorbidity指標の記述を照合した。これらの論文は、研究デザイン、目的、含まれる変数などにおいて多様であった。しかし、症状、診断カテゴリー、薬物クラス、生理学的測定値に焦点を当てた指標構成要素など、類似点も見られた死亡率が最も一般的に研究されたアウトカムであり、医療利用、入院、機能的能力、健康関連のQOLが他の重要なグループとなっていた。死亡率を測定するものは臨床家や研究者にとって最も関連性が高く、医療利用や医療費は医療提供者や資金提供者、特に民間の医療システムではより有用である。患者にとって最も関連性の高いアウトカムは、QOL(生活の質)や自己申告による健康状態であろう。

本研究の長所と短所
本レビューの大きな強みは、急速に拡大している研究領域での更新検索の使用と、メンタルヘルスを具体的に含むmultimorbidity尺度に焦点を当てたことであった。

1990年からMedical subject heading(MeSH)用語である「comorbidity」は存在していたが、2018年1月には新しいMeSH用語である「multimorbidity」が導入された。1 つの論文は引用追跡によって発見されたが、「スコア」という用語を省略していたために検索中に見落とされていたようであった。 しかし、除外した抄録で言及されていた書誌、引用、索引を検索することで、関連する論文の見逃しを最小限に抑えることを目的とした。このレビューの限界は、検索対象を医学文献の全文に限定し、学会抄録やその他の灰色文献を除外したことである。この方法では、未発表であったり、医療の質の高い機関のガイドラインに基づいている臨床利用の指標を見逃している可能性がある。

本レビューでは、Multimorbidityの測定に単純な病状数を用いた論文は除外し、代わりに指標に焦点を当てた。このように区別することにしたのは、指標は複数のパラメータを用いてMultimorbidityのさまざまな側面を定量化し、転帰を予測するために洗練されたモデルを用いる傾向があるからである。しかし、疾患数はMultimorbidityを測定する方法として最も一般的に用いられているため、これを除外することは我々の研究の限界である。疾患数の使用についてのレビューは本稿の範囲外であり、別の場所で議論されている。薬剤の単純なカウントも医療費と死亡率を予測することが示されている。例えば、計算や特定のソフトウェアを必要としないため、臨床ケアで使用されたり、各疾患の個人への影響が不明な大規模な集団研究で使用されたりしている

このレビューは、集団または地域社会の研究を行っている人を対象としているため、入院している人や住宅ケアで生活している人を対象とした研究も除外した。このため、Elixhauser指数など、一般的に使用されているいくつかの指標は本レビューには含まれていない

いくつかの指標は長年使用されており、いくつかの適応がある。Charlson 指標は最も広く知られており、ある医療専門分野(クリティカルケア)の中で独自のシステマティックレビューを行う必要があった 。より多くの情報は、このトピックに関する別のシステマティックレビューに掲載されている。

 

いくつかの指標は、行政データでの使用のために特別に設計されたものである。このような指標は、我々のツールが報告と臨床適用性に焦点を当てていたため、質の評価でより悪いスコアを出していた可能性がある。我々の検索には、Multimorbidityの異なる測定値を比較したが、臨床での使用を意図したものではない論文も含まれていた 。我々はMultimorbidityの尺度を見つけることを目的としており、除外基準には特定の指標疾患との併存に関する研究が含まれていた。しかし、研究された2つの論文では、高血圧または2型糖尿病のいずれか1つの疾患のみを有する集団を対象に指標が作成されていた。しかし、これらの論文は一般集団への一般性は低い。

我々の検索は、複数の医学研究データベースの広範な検索用語を使用し、意図的に広範な検索を行った。また、様々な観点から多患症を測定した様々な研究を掲載したことは、これまでのより具体的なレビューに比べて強みとなっている。

我々は、研究者がインデックスを選択する際の指針となるよう、報告バイアスのリスクに関する全体的な印象とインデックスの使用に関する推奨事項を作成した。しかし、対象となった研究のサンプルは不均質であり、指標の目的や構成要素は様々であった。そのため、我々の推奨は主観的なものとなっている。各指標の予測能力を正式に比較することは本研究の範囲外であるが、他の研究者によって包括的に行われている。

先行文献との比較
我々が対象とした指標のうち15件(43%)は2009年以降に出版されたものであるため、これらの以前のレビューでの検索では見つからなかったであろう。これは、2010年以降の多吸収性疾患の出版物の増加に比例しておらず、最近の論文の多くが古い尺度または疾患数を使用していることを示唆している 。このトピックに関する新しいシステマティックレビューでは、行政データを使用したツールのみに焦点を当て、2012年に検索を行った。

指標選択のための推奨事項
臨床や研究で使用するための指標を選択するには、臨床家や研究者がまず希望するアウトカムと利用可能な情報を検討すべきであることを示唆している。ボックス1は、本レビューを用いた指標選定のプロセスを要約したものである。

 

ボックス1
Multimorbidity研究を設計する際の本論文を用いた指標選定の手引き
Multimorbidityを含める理由を特定する(例えば、MultimorbidityはQOLや死亡率との関連性から重要なのか?これにより、オリジナルの指標のどのアウトカムに関連するかがわかる。

利用可能な曝露変数を特定する(例:診断、薬)。

測定すべき結果を特定する

図3を使用して、推奨される指標を選択します。

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図3 推奨指標を構成要素と独自の成果で整理したフローチャート

付録(e表9と10)の情報を使用して、適切な指標の使用法と性能を比較します。

 

付録e表3-6は、「推奨されない」「有用性がある」「推奨される」に大別された我々の全体的な推奨事項を示しており、図3にはその設計に応じて推奨する12の指標が示されている。推奨されない 10 の指標は、症状の記録やモデルの比較など、他の目的にも有用である可能性があるが、我々の推奨は、Multimorbidity研究の設計に実用的な指標に焦点を当てている。

結論
地域社会で生活する人々のために、少なくとも35の客観的な多患症度の指標が利用可能であり、それぞれが異なる変数を用いてスコアや指標を作成し、様々なアウトカム指標とリンクしているか、あるいはリンクしていないかを判断している。心身のMultimorbidityと身体のMultimorbidityの間の相互作用を調査するための特定の指標は見つからなかったが、この問題は各指標で様々な方法で扱われている。指標の構成要素とアウトカムの多様性は、臨床、研究、コスト予測を含む多くの用途に有効な指標が存在することを意味している。指標を選択する際には、その本来の目的と検証された結果を考慮することが重要である。多重疾患研究の方法論が異なることを考えると、単一の指標がすべての状況で多重疾患を確実に測定できると仮定することは適切ではない。しかし、この研究分野が飽和状態に陥る危険性がある中、我々は、Multimorbidityを測定する者は、新しい指標を開発する前に既存の指標を研究すべきであることを提案する。 

Supplementary information: Additional methods and tables

このファイルが改訂されているので,詳しくはBMJを御覧ください
 

このトピックですでに知られていること

  • 2つ以上の慢性疾患を併発していることが一般的です。
  • 研究者や臨床家は、Multimorbidityを測定するために多くの異なる指標を使用しています。
この研究で追加されたもの
  • 地域社会で生活する人々のために、少なくとも35の多幸症の客観的な尺度が利用可能であり、これらの各尺度は、さまざまなアウトカム尺度とリンクしたスコアまたは指標を生成するために異なる変数を使用しています。
  • 特定の指標では、精神疾患と身体疾患の相互作用を調査しているものはないが、これは指標全体で様々な方法で扱われている。
  • 本研究の推奨事項は、研究者が目的に応じた適切なインデックスを見つけるための指針となるはずである。

 

Multimorbidity研究をするにあたり,何を指標にするのかはとても大事な視点です。疾患数の研究は過去に流行っていますが,薬剤数,精神疾患,診断カテゴリーや患者の状況を規定する研究などもあり,アウトカムには死亡率,入院,一般的な医療利用,日常生活動作や障害,QOL,医療費,薬物使用,メンタルヘルス(SF-36)などを推奨しています。非常に重要な論文なのではないでしょうか。

 

最後まで読んでいただきありがとうございました。