急性期脳血管障害患者における歩行予後予測モデルの交差妥当性
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(2) 244. 理学療法学 第 45 巻第 4 号. 表 1 当院と先行研究の対象者内訳 当院（n=62） （急性期一般病院）. 先行研究 (n=137) （大学病院）. 74.1 ± 12.0 歳 *. 67.5 ± 12.1 歳. 33/29. 91/46. 脳出血. 10. 46. 視床出血. 6. 21. 被殻出血. 3. 18. その他. 1. 7. 脳梗塞. 52. 91. 心原性脳塞栓症. 8. 26. アテローム血栓性脳梗塞. 28. 46. 性別（男 / 女） 疾患名. ラクナ梗塞 急性期に発症した合併症. 16. 19. 9(14.5%). 28(20.4%). 出血性梗塞. 0. 7. 深部静脈血栓症. 1. 7. 肺炎. 5. 6. 無気肺. 0. 4. その他 PT 開始病日（日）. 3. 4. 2.5 ± 0.9. 2.5 ± 1.1. PT 実施期間（日）. 24.8 ± 18.5*. 16.9 ± 8.3. PT 実施単位（日）. 1.5 ± 0.4 (7 回 /W)*. 4.1 ± 1.8 (5 回 /W). 27.5 ± 18.4*. 19.4 ± 6.5. 入院日数（日） * p<0.05. した。検証標本は，疾患名は脳梗塞 52 例，脳出血 10 例，. 当院の検証標本での 4 変数（TCT，JSS-M，年齢，疾患. 性 別 は 男 性 33 名， 女 性 29 名， 年 齢 は 74.1 ± 12.0 歳，. 名）と歩行予後予測モデルの関係性について，4 変数を. 理学療法（以下，PT）開始日は発症から 2.5 ± 0.9 日，. 独立変数，当院退院時の自立 / 非自立を従属変数とし，. PT 実施期間は 24.8 ± 18.5 日，入院日数は 27.5 ± 18.4. 重回帰分析で検討した。次に，先行研究. 日であった。離床は主治医の指示にしたがい，先行研究. 導いた歩行予後予測モデル（ｙ （判別得点） = ‒ 0.019 ×. と概ね同様の離床開始基準で行い，PT を進行した。PT. 年齢＋ 0.690 ×疾患＋ 0.034 × TCT ‒ 0.044 × JSS-M ‒ 0.099. は毎日実施し，1 日あたりの平均単位数は 1.5 ± 0.4 単. （定数） ）を使用し，Receiver Operating Characteristic. 7）. のデータで. Curve（以下，ROC 曲線）で分析を行い，当院に合致. 位であった。. するカットオフ値を検討した。カットオフ値より高い得 2．方法. 点を歩行自立，低い得点を歩行非自立と予測し，退院時. 本研究は後方視的に以下の内容を調査した。調査項目. の歩行自立度と照合により判別的中率を算出し，交差妥. は，年齢や性別，診断（出血または梗塞）などの基本情. 当 性 を 検 証 し た。 な お， 閾 値 の 決 定 に は Youden’s. 報のほか，先行研究. 7）. に準じて TCT，JSS-M を発症 5. index を採用した。統計処理には解析ソフト SPSS20.0. 日 以 内 に 評 価 し た。 入 退 院 時 に Functional Indepen-. を使用し，有意水準は 5％とした。. dence Measure（以下，FIM）を評価し，歩行自立の判. 本研究は埼玉石心会病院倫理委員会の承認を得てお. 定は退院時 FIM の歩行をもとに補助具の使用の有無に. り，また研究に使用したデータは匿名とし，個人情報が. かかわらず病棟内歩行が自立した場合を歩行自立（歩行. 特定できないよう十分配慮した（承認番号 26-42 号）。. FIM6，7 点） ，それ以外は非自立（歩行 FIM5 点以下） とした。質的データについては，疾患名（脳出血 = 0,. 結 果. 脳梗塞 = 1） ，歩行（非自立 = 0, 自立 = 1）とダミーデー. 4 変数の平均値（表 2）は，年齢 74.1 ± 12.0 歳，疾患. タ化した。統計学的検討として，当院の検証標本と先行. 0.84 ± 0.4，TCT 64.67 ± 36.1，JSS-M 12.16 ± 9.8 であっ. 研究のデータを対応のない t 検定で比較検討した。また. た。当院の検証標本と先行研究の群間比較では年齢，単.
(3) 急性期脳血管障害患者における歩行予後予測モデルの交差妥当性. 245. 位数，実施日数，入院日数に有意差がみられた（p ＜. れるため，より早期に科学的検証結果に基づいて回復期. 0.05）。重回帰分析の結果，4 変数での回帰式は有意であ. 病棟への真の適応例を判断する必要がある。それゆえ，. り，R2 乗は 0.617 となり歩行自立 / 非自立と 4 変数に. 本邦の脳卒中急性期の医療情勢に適合する予後予測モデ. 相関がみられた。先行研究の予測式を用いて算出した判. ルを確立し，患者の転帰を選別していくことがきわめて. 別得点の中央値は 1.456（2.824 ∼ ‒ 2.439），判別得点の. 重要となる。一方，予後予測モデルは 1 施設のみで検討. ROC 曲線（図 1）より算出したカットオフ値は 0.953 で. している報告が多く，それぞれ有用であるが，患者の帰. あった。検証標本における判別結果は，62 例中 53 例の. 結を評価する方法が統一されておらず ，標準化された. 歩行予後が的中し，予後予測モデルの判別的中率は. モデルがないのが現状である。このため，施設間で体制. 85.5% であった。歩行の帰結別の判別的中率（表 3）は. や環境に違いがあるなかで，どの施設においても科学的. 歩行自立が 90.3%，非自立は 80.6% と歩行自立において. 根拠に基づく一般化された情報を獲得できることが求め. は高率で判別が可能であった。歩行自立が 31 例中，28. られており，予測式作成時に使用した標本を含まない標. 例は自立と予測可能であったが，歩行非自立は 31 例中，. 本群で交差妥当性を検証し，他施設に適応可能かを検討. 6 例が自立と予測する結果となった。. することが必要である。. 8）. そこで本研究では，藤野らが考案した発症 5 日以内の. 考 察. TCT，JSS-M，疾患名，年齢を用い，1 ヵ月後程度の歩 行を予測する予後予測モデルの交差妥当性を検討した。. 急性期病院では脳卒中発症直後から転院調整が進めら. その結果，歩行自立の判別的中率は 90.3% と高値であり 先行研究と同等の結果が得られ，全体では 85.5％の予測 表 2 4 変数の平均値. が可能であった。当院と先行研究の検証標本では，年齢，. 年齢. 67.5 ± 12.1 歳. 実施期間，入院期間，単位数に差があるものの，4 変数. 疾患名. 0.84 ± 0.4. による歩行予後予測モデルの決定係数の R2 乗は 0.617. TCT. 64.67 ± 36.1. であり，さらに判別的中率を高める取り組みとして当院. JSS-M. 12.16 ± 9.8. のデータでカットオフ値を再設定することにより，全体 で 85％程度の予測が可能であったことから先行研究の予 後予測式は当院において適応が可能であると思われる。 また，座位保持には，体幹機能や下肢の運動麻痺が予測 因子として重要とされ. 3）4）9‒13）. ，TCT 14），JSS-M 15）16）. は体幹機能，運動麻痺と複合運動を発症早期からベッド サイドで評価可能であり，先行研究と比較して平均年齢 が高い当院の患者層にとっては，いずれも簡易的であり 急性期加療に伴う身体的，環境的な制約に耐えうる有用 な指標と思われる。 急性期脳血管障害患者の歩行予後予測において脳卒中 発症後 5 日以内の評価結果から歩行の予後を予測した報 告は少なく. 10）. ，さらに他施設での交差妥当性を検証し. たものについてはほとんどない。友田ら. 17）. は脳卒中患. 者の歩行自立の至る期間を予測した 1 施設の予測式を全 国 121 施設のデータから予測式の妥当性を検証し，80% 前後の的中率から予測式の有用性を報告している。しか しこの報告は回復期リハビリテーション病棟をもつ病院. 図 1 判別得点の ROC 曲線. 表 3 判別的中率 予測グループ 自立 実際. 判別的中率. 非自立. 当院. 先行研究. 自立. 28. 3. 90.3%. 93%. 非自立. 6. 25. 80.6%. 93.3%. 全体. 85.5%. 93.15%.
(4) 246. 理学療法学 第 45 巻第 4 号. のデータであり，ある程度病状が落ち着いた時点の的中. た。転帰先の検証では臨床上，歩行非自立と予測し実際. 率であると考えられる。したがって，本研究では発症 5. は自立する偽陰性よりも偽陽性の方が問題となるため，. 日以内の限られた条件，環境，あるいは重症度の高い時. 偽陽性例が多いことは課題であり，本予後予測モデルの. 期に予測が可能であり，全体で 85% 程度の的中率は本. 精度を高める取り組みが必要である。また，本予後予測. 予後予測モデルの交差妥当性を示すものと考えられる。. モデルの一般化が可能であるかについて，より多くの施. 一方，先行研究と比べ判別的中率の精度は 10％弱程. 設での検討が必要と思われる。. 度 低 値 で あ っ た。 こ の 原 因 と し て， 当 院 で は Stroke Care Unit（以下，SCU）としての機能を有していなかっ. 結 論. たことや先行研究と比べ週の実施頻度に違いがあるが，. 他施設で考案された歩行予後予測モデルを，当院の検. 当院での実施単位数が少ないことが影響した可能性があ. 証標本データを用いて交差妥当性を検証した。その結. 18）. は，SCU において発症 1.3 ± 1.5. 果，本研究では全体で 85% 程度を予測し，歩行予後予. 日より開始された理学療法 2.9 単位，作業療法 2.1 単位. 測モデルの交差妥当性は高く，臨床応用が可能であるこ. の計 5.0 単位の実施量と 1 日計 3 回の頻度によって FIM. とが示唆された。今後は偽陽性例の特徴や条件設定，病. 利得が改善したことを報告している。そして，脳卒中を. 棟での体制など質的な評価，そしてより多くの施設での. 専門とする多職種が連携してチーム医療を行う脳卒中専. 検証が課題と考えられる。. ると考える。村上ら. 門病棟（Stroke Unit；以下，SU）での治療は，死亡率 の低下，施設入所率の減少，日常生活動作（Activities of Daily Living；以下，ADL）の改善が報告されてい る. 19）. 。また，脳卒中ガイドライン 2015. 20）. 利益相反 本研究にあたって，開示すべき利益相反はない。. では，「脳卒. 中ユニット，脳卒中リハビリテーションユニットなどの. 謝辞：本研究にあたり，埼玉医科大学国際医療センター. 組織化された場で，リハビリテーションチームによる集. および埼玉石心会病院のリハビリテーションスタッフの. 中的なリハビリテーションを行い，早期の退院に向けた. 皆様にご協力いただき，心より感謝いたします。. 積極的な指導を行うことが強く勧められる」を（グレー ド A）としていることから，本研究では，SCU，SU と いった脳卒中を組織化した病棟管理体制に差があり，1 日あたりの平均単位数も 1.5 ± 0.4 単位と急性期脳卒中 を管理された環境での十分な実施量を確保できなかった ため，1 ヵ月後の歩行能力に影響を及ぼしたと考える。 また，Liu. 21）. らはリハビリテーション病院入院中の. 脳卒中症例で，退院時 FIM・入院期間を予測する式を 作成し，独自に開発された併存疾患尺度を追加したこと で予測精度が向上したと報告している。本研究で歩行非 自立は 31 例中，自立と予測した 6 例のなかに認知症や 変形性膝関節症などの併存疾患や脳卒中合併症が生じて おり，歩行能力に影響を及ぼした可能性がある。そのた め，単位数や併存疾患，合併症を考慮した予後予測モデ ルを考案することにより的中率の精度が上がると考えら れる。 本研究の限界として，施設条件や患者属性に違いがあ ることや，退院時を評価したことにより測定時期に差が 生じたことが挙げられる。また予後予測はその施設のリ ハビリテーション水準で決まると指摘されており. 13）. ，. リハビリテーション体制の違いにより ADL の改善度に 影響を及ぼした可能性がある。そのため，測定時期の設 定や実施頻度等のリハビリテーション状況，病棟体制等 の調査が必要であると思われる。 今後の課題として，実際に歩行非自立だった 31 例の うち 6 例を歩行自立と予測，つまり，偽陽性例が多かっ. 文 献 1）厚生労働省ホームページ 平成 29 年年度第 2 回入院医療 等の調査・評価分科会議．http://www.mhlw.go.jp/file/05Shingikai-12404000-Hokenkyoku-Iryouka/0000167026.pdf （2018 年 1 月 30 日引用） 2）Sugihara K, Okada T: Factors in discharge to home of patients with impairment arising from stroke. J Rural Med. 2007; 1: 13‒17. 3）Petrilli S, Durufle A, et al.: Prognostic factors in the recovery of the ability to walk after stroke. J Stroke Cerebrovasc Dis. 2002; 11: 330‒335. 4）Masiero R, Avesani R, et al.: Predictive factors for ambulation in stroke patients in the rehabilitatioin setting: a multivariate analysis. Clin Neurol Neurosurg. 2007; 109: 763‒769. 5）寺坂晋作，竹原康浩，他：急性期脳卒中患者の functional independence measure（FIM）を用いた予後予測．脳卒中． 2007; 29: 735‒739. 6）Hsieh CL, sheu CF, et al.: Trunk control as an early predictor of comprehensive activities of daily living function of stroke patiens. Stroke. 2002; 33: 2626‒2630. 7）藤野雄次，秦 和文，他：脳卒中急性期での歩行の予後に 関する因子の検討．理学療法科学．2012; 27: 421‒425. 8）佐伯 覚：帰結研究に用いる各種評価法．総合リハ．2008; 36: 11‒16. 9）樋口謙次，安保雅博：急性期脳血管障害患者における歩行 予後因子の検討─発症 10 日目の座位保持能力から─．理 学療法学．2008; 35: 313‒317. 10）園田 茂：脳卒中片麻痺患者の機能評価法 Stroke Impairment Assessment Set（SIAS）の信頼性および妥当性の検 討（2）─体幹，高次機能，感覚項目，帰結予測─．リハ医 学．1995; 32: 123‒132. 11）二木 立：脳卒中リハビリテーション患者の早期自立度予.
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