東洋医学 伝統鍼灸 清明院

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Pactice based Evidence:実践(臨床)に基づく医療⑧

2026.03.09

 

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こんばんは 謝敷です。
 
 
 
 
私事ながら、久しぶりにインフルエンザにかかりました。
一日20時間程×3日間くらい眠った気がします。
目を閉じたら永遠に眠れました。
起きて生活することができるのだろうか…と不安にもなりましたが、
ちゃんと日中は起きて過ごせるようになりました笑
 
 
 
 
 
 
そして、この時期にインフルエンザに罹ったので、
私の免疫細胞はちゃんとウイルスに対応し、正常稼働モードとなり、
花粉は敵ではない!と思えるようになったのでしょうか。
今年は、まだそこまで花粉症の症状が出ていません!
この私の仮説が、5月まで達成され続けますように!
 
 
 
 
 
 
 
さて、Pactice based Evidenceの論文を読んでいます。
前回はPBE-CPIの7つの特徴を見ていきました。
 
 
 
 
 
 
今日は対象となる患者さんの取り扱いについて、詳しく見ています。
 
 
 
 
 
一般的な介入研究では、
結果に影響しうる患者背景や交絡要素をできるだけ揃えるために、
複雑な背景を持つ患者さんを除外して検討していました。
一方、先週も見たように、PBE-CPIでは、
そうした複雑な背景因子をもつ患者さんも、できるだけそのまま対象にします。
 
 
 
 
 
複雑な背景因子としては、
年齢や性別といった基本的な条件に加えて
もともとの身体機能の差、
疾患の重症度や合併症等の有無、
心理社会的な背景等が挙げられます。
 
 
 
 
 
こうしたベースの状態が異なると、
同じ治療を施したとして、その反応は違ってくることは当然ですね。
よって、観察された影響が
治療の影響によるものなのか、
もともとの患者背景の違いによるものなのか、判断が難しくなります。
 
 
 
 
 
この問題に対応するために、RCTでは「ランダム化」という方法を用いて、
集団として、対象者の特徴に偏りが少なくするよう工夫していました。
つまり、既知や未知の患者差を、群全体として平均化しようとした考え方です。
よって、ランダムに2つの群に分けて同じ治療を行った場合、
2つの群を構成する患者さんの多様性は近似しているため、
2群の差は、治療効果といえるだろうという仮説です。
 
 
 
 
 
 
PBE-CPIでは、むしろこの複雑な因子を細かく記録し、
統計分析で調整するという手法を取ります。
この特徴を捉える仕組みとして、
Comprehensive Severity Index(CSI)という指標システムが紹介されています。
 
 
 
 
このシステムでは、2,200以上の徴候や症状、身体所見に基づいて、
患者さんの生理学的な要素や心理社会的な複雑性、
重症度を数値化する仕組みです。
それらの重症度を細かく数値化するシステムです。
これによって、患者さんの違いを詳しく測定し、
統計的に調整しよう、というのです。
 
 
 
 
 
 
CSI… この論文で初めて知りました。
”Comprehensive Severity Index”をPubmed検索しても、
3月6日時点で16件しかヒットせず、広く一般化した指標というよりは、
特定のPBE-CPI系研究で使われてきた指標という印象を受けました。
 
 
 
 
その背景には、ソフトウェアとしての運用面での使いにくさや、
論文としては、すでに普及している重症度や評価指標を使用した方が
査読でも受け入れやすく、先行研究との比較が容易であること、
詳細なデータ収集そのものの負担が大きいこと等があるのかもしれません。
 
 
 
 
 
「複雑性」を網羅的に把握し評価、調整するのは難しそうですね。
完璧を目指すと実装負荷が高まり広まらない…?
こうした先人の努力は、それ自体の効果のみならず、
それが生み出した課題も含めて学ぶことが多そうです。
次週も論文を読み進めていきますが、
個人的にはCSIについても、その内容や課題を勉強して見たくなりました。
 
 
 
 
 
来週も花粉症を発症していませんよう、祈りを込めて…笑
 
 
 
 
 
 
 
(参考文献)
Horn SD, Gassaway J. Practice-based evidence study design for comparative effectiveness research. Med Care. 2007 Oct;45(10 Supl 2):S50-7. doi: 10.1097/MLR.0b013e318070c07b. PMID: 17909384.
 
 
 
 
 

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