Palliative Care Research 2015; 10(3): 00–00
緒 言
予後予測は患者・家族の目標設定，治療選択の意思 決定に関連し，予後を知ることは重要な役割を担い， 医療者は予後予測に熟練する必要がある1,2）．これは， がんも非がんも同様であるが，医療者は非がん疾患の 予後予測に困難やストレスを感じている3,4）． 非がん予後予測の疾患特異的モデルは認知症5,6），慢 性閉塞性肺疾患7,8），脳卒中慢性期9,10），慢性心不全11,12） などの長期予測を中心に報告されている．非特異的モ デルは，がん予後予測のために開発された Palliative Performance Scale13）や Palliative Prognostic Score14,15）は非がんにも有用であると報告16,17）されたが，これらは移
動能力・経口摂取など疾患特異的に障害となりうる項
目や，医師の主観を評価項目に加えてある点で，一般 化するのが難しい．
大道ら18）ががん患者の予後予測のために開発した生
物学的予後スコア（Biological Prognostic Score 第 2 版， 以下 BPS）は血液検査のみで求められ，Palliative Prog-nostic Index19）と同等の精度であったと報告されたが， 第三者による検証と非がんへの適用はされていない． 本研究の主目的は BPS の非がんへの応用の適応と限 界を明らかにすること，副目的は BPS を用いたがん予 後予測の検証である．
方 法
救世軍清瀬病院は緩和ケア病棟と療養病棟を有し， すべての患者（がん，非がん）が急性期病院等で原疾患 への積極的治療を終了してから紹介され，入院後も原 則として原疾患への積極的治療は行わず緩和・療養医 療を提供することを入院基準としている．本研究は 2015年 4 月∼2017 年 10 月に同院療養病棟へ入院した 308名のうち，主治医が臨床的に必要と判断して採血 し，この中にコリンエステラーゼ（ChE），血中尿素窒 素（BUN），白血球数（WBC）を含む患者を対象とし，診短 報
Palliat Care Res 2018; 13(1): 57–62終末期患者における客観的指標のみによる
予後予測の検討：生物学的予後スコア
Biological Prognostic Score 第 2 版を用いた
がん予後予測の検証と非がん予後予測の
後ろ向き研究
村上 真基，荒井 進，稲葉 裕
救世軍清瀬病院 緩和ケア科
【目的】血液検査のみで構成されたがん患者用生物学的予後スコア（Biological Prognostic Score 第 2 版）を終末期 非がん患者の予後予測に応用することの適応と限界を検討した．【方法】後ろ向きに非がん入院患者のコリンエステ ラーゼ，血中尿素窒素，白血球数より予後スコアを算出し，カットオフ値で 3 群に分け，予測精度分析，生存解析， 回帰分析を行った．【結果】がんと同じカットオフ値・予測生存期間における非がん患者 204 名の予後予測精度は， 生存期間 3 週で正診率 79％，9 週で 63％であった．特異度，陰性的中率は精度が高く，感度，陽性的中率は低かっ た．生存解析では 3 群間の識別は有意（p<0.05）であったが，回帰分析における回帰係数は有意ではなかった （p=0.43）．【結論】非がんに対する本スコアを用いた予後予測では，予後良好の場合の予測精度は高く，慎重に用い れば臨床使用も可能であると示唆された． Palliat Care Res 2018; 13（1）: 57-62
Key words: 非がん，予後予測，客観的指標，終末期患者 受付日 2017 年 11 月 20 日／改訂日 2017 年 12 月 22 日／受理日 2018年 1 月 16 日 Corresponding Author：村上真基 救世軍清瀬病院 緩和ケア科 〒 204-0023 東京都清瀬市竹丘 1-17-9 TEL 042-491-1411 FAX 042-491-3900 E-mail: [email protected]
療録の後ろ向き調査を行った．該当する採血を複数回 行った場合は初回採血を解析対象とした．また，がん 予後予測の検証として，2017 年 1∼10 月に緩和ケア病 棟へ入院した 131 名のうち，同様に採血した患者を対 象とした．予後予測をできる限り一般化させるために 除外基準は設けず，当院の入院基準を対象基準とした． 年齢，性別，原疾患（主病名），併存疾患（副病名）， 入院期間，転帰を調べた．原疾患と併存疾患はがんと 非がん群に分類し，がん有病者を「がん」，がんを有し ないか，がん既往（治癒）と早期がん（相対的に生命を 脅かす状態ではないと判断されたもの）は「非がん」と した． 診療録より得た ChE（JSCC 標準化対応法，U/L），BUN （ウレアーゼ LED・UV 法，mg/dl），WBC（自動化法， /μl）から，先行研究18）に従って以下の計算を行った． BPS = 42−0.04×ChE+0.22×BUN+0.0005×WBC 先行研究18）で設定されたカットオフ値は，予測生存 期間 3 週間以下が BPS>48.0，9 週間以下が BPS>41.5 で あり，これを用いてがんと非がんそれぞれの予測精度 を算出した．すなわちカットオフ値より高い値を「予 後が悪い＝検査陽性」と予測し，実際の生存期間が予 測期間以下の時（予測通りに死亡した時）を真陽性，予 測期間以上の生存を偽陽性と判定する要領で，感度， 特異度，陽性的中率，陰性的中率，正診率，受信者動 作特性（Receiver Operating Characteristic: ROC）解析によ る ROC 曲線下面積（area under the curve: AUC）を求め た．非がんについては，BPS>48.0 と予測生存期間 30 日以下，BPS>41.5 と 90 日以下も設定して検討した． がん，非がんを予後不良群（以下，不良群．BPS> 48.0），予後中間群（以下，中間群．41.5<BPS≤48.0），予 後良好群（以下，良好群．BPS≤41.5）の 3 群に分け， Kaplan-Meier法による生存曲線を作成し解析した．ま た，各々の死亡例を対象として BPS 値と生存期間の相 関を単回帰分析で検討した． 数値表記は平均値±標準偏差とし，精度検定は％お よび 95％信頼区間を表記した．生存解析は Logrank 検 定を用い，単回帰分析とともに p<0.05 を統計学的有意 差ありと判定した．解析ソフトは Statcel-3（オーエムエ ス出版，埼玉），XL STAT2016（Addinsoft，NY）を用いた． 本研究はヘルシンキ宣言，人を対象とする医学系研 究に関する倫理指針に沿って実施し，当院倫理委員会 の承認を受けた．入院時に患者・家族から包括的同意 を得ており，患者個人が特定されないよう配慮して調 査を行った．
結 果
対象患者はがん 112 名，非がん 204 名であった．患 者背景を表 1 に示す．非がんのうち 167 名（81.9％）は 複数の疾患を有しており，脳血管疾患，認知症，心血 管疾患，呼吸器疾患が多数を占めた．がんのうち 45 名 （40.2％）が非がんの併存を認め，認知症，脳血管・心 血管・呼吸器疾患などであった． BPS カットオフ値ごとの予測精度を表 2 に示す．が んにおいて BPS 48.0 の 3 週以下生存予測は AUC が 0.78，BPS 41.5 の 9 週以下予測は特異度と陰性的中率 が 14∼17％で AUC は 0.62 であった（先行研究18）で示さ れた 1 週・6 週以下予測を含む結果は付録表 1 参照）． 非がんについては，BPS 41.5 の 9 週以下予測で感度 79％と陰性的中率 80％に対して特異度 53％と陽性的 中率 52％，90 日以下生存予測では感度 75％と陰性的 中率 71％へ低下した．BPS 48.0 における 3 週以下予測 は感度 22％と陽性的中率 36％，特異度 91％と陰性的 中率 84％で正診率 79％であった．BPS 48.0 の 30 日以 下生存予測においても精度の傾向は変わらなかった． 非がんの AUC は 0.67∼0.68 であった． がん生存解析では，不良群 32 名と中間群 58 名の間 で有意差を認めたが（p<0.001），中間群と良好群 22 名 の間に有意差は認めなかった（p=0.74，付録図 1）．非が んの生存解析では不良群 24 名と中間群 97 名，中間群 と 良 好 群 83 名 の 間 で そ れ ぞ れ 有 意 差 を 示 し た （p=0.049，p<0.001，図 1）．がんの生存期間中央値は不 良群 13 日，中間群 30 日，良好群 43 日であった．非が んの生存期間中央値は不良群 51 日，中間群 68 日，良 好群は 2 年間の追跡で生存率 50％を超えていた． 単回帰分析では以下の回帰直線が得られた（付録図 2, 3）． が ん：生存期間予測値（日） = 128.457−1.8783×BPS （p=0.0092） 非 がん：生存期間予測値（日） = 119.405−1.0212×BPS （p=0.43）考 察
本研究は，血液検査値のみから算出できるスコア （BPS）を用いて，がんと同じ基準で非がんの予後予測 を行う妥当性を後ろ向き調査で検討した． 非がんでは，生存解析において 3 群間の識別は有意 であったが，AUC は 0.7 未満と予測精度は低かった． 本結果は「カットオフ値 BPS 41.5 以下で予後良好とス クリーニングされると 9 週以上生存する（あるいは 48.0以下ならば 3 週以上生存する）確率が高いと言え表 2 生物学的予後スコア BPS の予測精度 （がん患者・非がん患者） B PS カ ッ ト オ フ 値 予 測 生 存 期 間 真 陽性 （n） 偽 陽性 （n） 偽 陰性 （n） 真 陰性 （n） 感 度 ［ ％（ 95 ％ 信 頼 区 間 ）］ 特 異 度 ［ ％（ 95 ％ 信 頼 区 間 ）］ 陽 性 的 中 率 ［ ％（ 95 ％ 信 頼 区 間 ）］ 陰 性 的 中 率 ［ ％（ 95 ％ 信 頼 区 間 ）］ 正 診 率 ［ ％（ 95 ％ 信 頼 区 間 ）］ R O C A U C A U C（ 95 ％ 信 頼 区 間 ） が ん 48 .0 3 週（ 21 日 ）以 下 28 4 24 54 53 .8（ 44 .5 -6 3. 2） 93 .1（ 88 .4 -9 7. 8） 87 .5（ 81 .3 -9 3. 7） 69 .2（ 60 .6 -7 7. 9） 74 .5（ 66 .4 -8 2. 7） 0. 77 8（ 0. 68 1-0. 87 5） 41 .5 9 週（ 63 日 ）以 下 72 15 18 3 80 .0（ 72 .5 -8 7. 5） 16 .7（ 9. 6-23 .7 ） 82 .8（ 75 .6 -8 9. 9） 14 .3（ 7. 7-20 .9 ） 69 .4（ 60 .8 -7 8. 1） 0. 62 0（ 0. 49 1-0. 74 9） 非 が ん 48 .0 3 週（ 21 日 ）以 下 8 14 28 14 9 22 .2（ 16 .4 -2 8. 0） 91 .4（ 87 .5 -9 5. 3） 36 .4（ 30 .0 -4 3. 0） 84 .2（ 79 .1 -8 9. 3） 78 .9（ 73 .2 -8 4. 6） 0. 67 2（ 0. 55 3-0. 79 0） 41 .5 9 週（ 63 日 ）以 下 60 56 16 64 78 .9（ 73 .2 -8 4. 7） 53 .3（ 46 .3 -6 0. 3） 51 .7（ 44 .7 -5 8. 7） 80 .0（ 74 .4 -8 5. 6） 63 .3（ 56 .5 -7 0. 0） 0. 68 2（ 0. 59 2-0. 77 1） 非 が ん 48 .0 30 日 以 下 10 13 40 13 4 20 .0（ 14 .4 -2 5. 6） 91 .2（ 87 .2 -9 5. 1） 43 .5（ 36 .6 -5 0. 4） 77 .0（ 71 .1 -8 2. 9） 73 .1（ 66 .9 -7 9. 3） 0. 66 5（ 0. 56 1-0. 76 9） 41 .5 90 日 以 下 70 42 23 57 75 .3（ 69 .2 -8 1. 4） 57 .6（ 50 .6 -6 4. 6） 62 .5（ 55 .7 -6 9. 3） 71 .3（ 64 .8 -7 7. 7） 66 .1（ 59 .5 -7 2. 8） 0. 68 1（ 0. 60 5-0. 75 7） 大 道 ら の 報 告（ 文 献 18 参 照 ）に 基 づ い て 設 定 さ れ た カ ッ ト オ フ 値 を 用 い て 予 測 生 存 期 間 ご と の 精 度 を 求 め た ． 各 群 の 患 者 数 は「 打 ち 切 り 例 」が 除 か れ る た め ， 合 計 が 患 者 総 数（ が ん 11 2 名 ， 非 が ん 20 4 名 ）に は な ら な い ． 真 陽 性 ： カ ッ ト オ フ 値 以 上（ 予 測 予 後 不 良 ）で 予 測 生 存 期 間 以 下 の 死 亡 偽 陽 性 ： カ ッ ト オ フ 値 以 上（ 予 測 予 後 不 良 ）で 予 測 生 存 期 間 以 上 の 生 存 偽 陰 性 ： カ ッ ト オ フ 値 以 下（ 予 測 予 後 良 好 ）で 予 測 生 存 期 間 以 下 の 死 亡 真 陰 性 ： カ ッ ト オ フ 値 以 下（ 予 測 予 後 良 好 ）で 予 測 生 存 期 間 以 上 の 生 存 表 1 患者背景 がん 非がん 患者数（n） 112 204 入院患者に占める割合＊1 （％） 85.5 66.2 性別（n） 男/女 51/61 79/125 年齢（歳） 平均±標準偏差 77.1±11.2 85.1±8.5 範囲 42∼98 49∼102 観察期間（日） 平均±標準偏差 45.6±61.5 162.3±187.3 中央値 25 89 範囲 1∼420 2∼730 転帰（n） 死亡/生存 104/8 131/73 死亡率＊2（％） 3週以内死亡率 47.3 18.0 9週以内死亡率 83.3 38.8 総死亡率 92.9 64.2 死亡例生存期間（日） 平均±標準偏差 41.0±57.8 75.3±81.4 中央値 23 47 範囲 1∼420 2∼511 BPS値＊3 平均±標準偏差 46.5±7.7 42.7±5.3 中央値 44.7 42.2 範囲 35.9∼94.9 25.5∼66.6 主病名 副病名 主病名 主＋副病名 疾患名（n） 脳血管疾患 10 79 93 認知症 22 44 91 心血管疾患 9 41 66 呼吸器疾患 7 24 60 神経疾患 1 9 12 肝疾患 1 4 4 腎疾患 2 3 10 がん既往・早期がん （−）＊4 （−）＊4 14 その他の非がん疾患 1 0 25 肺がん 17 結腸・直腸がん 17 1 胃がん 11 1 膵がん 11 乳がん 10 前立腺がん 7 頭頸部がん 7 腎・尿管・膀胱がん 7 胆道がん 5 肝がん 4 1 その他のがん 16 2 ＊1 がん入院患者 131 名，非がん入院患者 308 名それぞれに占め る割合 ＊2 各群の死亡数/各群の患者数 ＊3 Biological prognostic score
＊4 がん既往・早期がんの（−）は対象外であるため該当なしとし た
カットオフ値 BPS 48.0 は参考にならない」となる．生 存解析曲線において中間群と不良群が近接しているこ と，回帰分析において BPS と生存期間に有意な相関が ないことより，臨床的には「余命 3 週間以下を診断する のは難しい，9 週以上と予測されれば概ね当たる，余 命の具体的予測は難しい」と言い換えることができる． なお，本研究の対象は比較的予後の良い患者集団で あり，陰性的中率などは死亡率に依存することから， 予後の悪い患者が多ければ予測精度は変わった可能性 もある．しかし，療養病棟は急性期を過ぎて比較的病 状が安定した患者を受け入れるという特性から，予後 の悪い患者を集めての検討には限界もあると思わ れる． 今回のがん予後予測の検証において 1∼3 週の精度 は良好であったが，6∼9 週では精度が低く，対象症例 の生存期間が短かったことは解析に影響した可能性も あるが，これについてはさらなる検証が望まれる． 本研究で検討した BPS は血液検査値という客観的な 項目のみを用いている点，疾患特異性が低いと考えら れる点で従来のモデル5∼15）よりも優れており，週単位 の生命予後不良の予測は不正確であるということに留 意して扱えば緩和ケアにおける非がん予後予測指標と なりうる可能性がある．Lynn20）により 3 つに分類され た終末期軌道モデルは広く受け入れられており，がん 患者のために開発された BPS を，がんと非がんで生存 期間や回帰直線に差があり精度も低いまま非がんにも 当てはめることは困難との指摘もありうるが，非がん る中で得られた結果であることを考慮すると，疾患を 選ばずに評価できるメリットは大きい． 本研究の限界は，（1）単施設での後ろ向き調査であ る，（2）がん・非がんともに緩和医療主体の患者のみを 対象としている，（3）非がん群は ChE の採血データ欠 落等のために対象症例が入院患者の 66％にとどまり 集団の代表と言い切れない，などが考えられる．本研 究では，患者は多くの疾患を有しているという実臨床 を意識して敢えてがんと非がんを同列に予後の検討を したが，一緒に扱うこと自体の限界も含めて，さらな る検証が必要であると思われる．
結 論
非がん疾患に対する BPS を用いた予後予測について 後ろ向き検討を行った．予後不良の予測精度が低いこ とを認識して用いれば，予後良好の予測には臨床使用 も可能であると示唆された． 著者の申告すべき利益相反なし 村上は研究の構想およびデザイン，収集，分析，解釈， 原稿の起草に貢献した．荒井，稲葉は研究データの解 釈，原稿の重要な知的内容に関わる批判的な推敲に貢 献した．すべての著者は投稿論文ならびに出版原稿の 最終承認，および研究の説明責任に同意した． 図 1 BPS 値による予後振り分け後の非がん患者生存曲線 BPS 値で予後不良群（BPS>48.0），予後中間群（41.5<BPS≤48.0），予後良好群（BPS≤ 41.5）の 3 群に分け，Kaplan-Meier 法による生存曲線を作成．Logrank 検定で隣り合う 2 群間の有意差を検定．生
存
率
生存期間(日)
予後良好群
予後中間群
予後不良群
予後良好群 83名
予後中間群 97名
予後不良群 24名
p<0.001
p=0.049
Ｋａｐlａｎ-Ｍｅｉｅｒ生存曲線
Logrank検定文 献
1） Glare P, Sinclair C, Stone P, et al. Predicting survival in patients with advanced disease. In Cherny N, Fallon M, Kaasa S, Portenoy R, Currow D eds. Oxford Textbook of pal-liative Medicine, 5th ed. Oxford University Press, Oxford, 2015; 65-76.
2） 篠田知子．非がん疾患の予後予測．平原佐斗司 編． チャレンジ！非がん疾患の緩和ケア．南山堂，東京， 2011; 22-33.
3） Christakis NA, Iwashyna TJ. Attitude and self-reported prac-tice regarding prognostication in a national sample of inter-nists. Arch Intern Med 1998; 158: 2389-95.
4） A controlled trial to improve care for seriously ill hospitalized patients. The study to understand prognoses and preferences for outcomes and risks of treatments (SUPPORT). The SUP-PORT Principal Investigators. JAMA 1995; 274: 1591-8. 5） Mitchell SL, Kiely DK, Hamel MB, et al. Estimating
progno-sis for nursing home residents with advanced dementia. JAMA 2004; 291: 2734-40.
6） Mitchell SL, Miller SC, Teno JM, et al. The advanced demen-tia prognostic tool: a risk score to estimate survival in nursing home residents with advanced dementia. J Pain Symptom Manage 2010; 40: 639-51.
7） Celli BR, Cote CG, Marin JM, et al. The Body-mass index, Airflow obstruction, Dyspnea, and Exercise capacity index in chronic obstructive pulmonary disease. N Engl J Med 2004; 350: 1005-12.
8） Puhan MA, Garcia-Aymerich J, Frey M, et al. Expansion of the prognostic assessment of patients with chronic obstructive pulmonary disease: the updated BODE index and the ADO index. Lancet 2009; 374: 704-11.
9） Goldstein LB, Samsa GP, Matchar DB, et al. Charlson Index comorbidity adjustment for ischemic stroke outcome studies. Stroke 2004; 35: 1941-5.
10） Weimar C, Diener HC, Alberts MJ, et al. The Essen stroke risk score predicts recurrent cardiovascular events: a validation
within the REduction of Atherothrombosis for Continued Health (REACH) registry. Stroke 2009; 40: 350-4.
11） Levy WC, Mozaffarian D, Linker DT, et al. The Seattle Heart Failure Model: prediction of survival in heart failure. Circula-tion 2006; 113: 1424-33.
12） Huynh BC, Rovner A, Rich MW. Long-term survival in elderly patients hospitalized for heart failure: 14-year follow-up from a prospective randomized trial. Arch Intern Med 2006; 166: 1892-8.
13） Anderson F, Downing GM, Hill J, et al. Palliative Performance Scale (PPS): A new tool. J Palliat Care 1996; 12: 5-11 14） Pirovano M, Maltoni M, Nanni O, et al. A new palliative
prog-nostic score: a first step for the staging of terminally ill cancer patients. Italian Multicenter and Study Group on Palliative Care. J Pain Symptom Manage 1999; 17: 231-9.
15） Maltoni M, Nanni O, Pirovano M, et al. Successful validation of the palliative prognostic score in terminally ill cancer patients. Italian Multicenter Study Group on Palliative Care. J Pain Symptom Manage 1999; 17: 240-7.
16） Harrold J, Rickerson E, Carroll JT, et al. Is the palliative per-formance scale a useful predictor of mortality in a heteroge-neous hospice population? J Palliat Med 2005; 8: 503-9. 17） Glare P, Eychmueller S, Virik K. The use of the palliative
prognostic score in patients with diagnoses other than cancer. J Pain Symptom Manage 2003; 26: 883-5.
18） 大道雅英，鴻池沙耶，山田祐司，他．進行がん患者にお ける生物学的予後スコア Bilogical Prognostic Score 2 版， 3版の開発と予測精度の前向き検証─ Palliative Prognos-tic Indexとの比較─．Palliative Care Res 2017; 12: 140-8. 19） Morita T, Tsunoda J, Inoue S, et al. The Palliative Prognostic
Index: a scoring system for survival prediction of terminally ill cancer patients. Support Care Cancer 1999; 7: 128-33. 20） Lynn J. Perspectives on care at the close of life. Serving
patients who may die soon and their families: the role of hos-pice and other services. JAMA 2001; 285: 925-32.
Short Communication
Retrospective Study of Prognostic Prediction Based
Only on Objective Indicators in End-of-life Patients:
A Study Using Biological Prognostic Score Version-2
Maki Murakami, Susumu Arai, and Yutaka Inaba
Department of Palliative Care, The Salvation Army Kiyose Hospital
Objective:
We retrospectively studied the adaptation and limits of applying Biological Prognostic Score
Ver-sion-2 composed only of blood test results to prognostic prediction in end-of-life non-cancer patients. Methods:
The prognostic score was calculated from the cholinesterase, blood urea nitrogen, and white blood cell counts of
hospitalized end-of-life non-cancer patients, divided into three groups with cutoff values, and prediction
accu-racy analysis, survival analysis, and simple regression analysis were performed. Results: Diagnostic accuaccu-racy of
204 non-cancer patients at the same cut-off value and predicted survival time as cancer was 79% accurate at 3
weeks survival and 63% at 9 weeks. Specificity and negative predictive value were highly accurate, sensitivity and
positive predictive value were low. In the survival analysis, the discrimination between the 3 groups was
signifi-cant (p<0.05), but the regression coefficient in the regression analysis was not signifisignifi-cant (p=0.43). Conclusion:
The prognostic prediction using this score for non-cancer patients has high prediction accuracy in the case of
good prognosis. It is suggested that clinical use of this score is also possible if used cautiously.
Palliat Care Res 2018; 13（1）: 57-62
