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Microsoft PowerPoint - C-2_武蔵野赤十字病院_Hosoya Discovery Japan 2017配布用.pptx

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(1)

Copyright © 2017 SAS Institute Inc. All rights reserved.

大規模副作用情報データベースに基づく

しゃっくり誘発因子の解析

細谷龍一郎

1,2

植沢芳広

1

野澤(石井)玲子

1

加賀谷 肇

1

1

明治薬科大学臨床薬剤学研究室、

2

武蔵野赤十字病院薬剤部

(2)

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しゃっくり中枢

迷走神経

肋間神経

食道神経叢

腹腔神経叢

腎臓

脾臓

横隔膜

心臓

反回神経

咽頭と

声門

横隔神経(C3-C5)

(M. Steger et al Aliment. Pharmacol Ther 2015; 42: 1037–105)

しゃっくり(吃逆)

・しゃくりは神経反射の一種

横隔膜

による吸気運動と

声門の閉鎖

が同時に発生

・特徴的は発生音 「ヒック!」

英名は “Hiccups”

しゃっくりのギネス記録

出典:BBC NEWS

(3)

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しゃっくりの原因

○ 中枢性のしゃっくり

中枢神経の障害により誘発

(B. Thaci et al. / Clinical Neurology and Neurosurgery 115 (2013) 2247– 2250)

脳梗塞、脳出血、脳腫瘍等が報告

しゃっくり中枢は

延髄・中脳

に存在

○ 末梢性のしゃっくり

中枢性しゃっくり以外が末梢性

薬剤性しゃっくり

内臓の物理的刺激や精神的ストレス等も影響

しゃっくりの疫学

○性差

男性

が圧倒的に多い

(Jacques V. Souadjian, James C.

Cain: Intractable Hiccups

ETIOLOGIC FACTORS IN 220

CASES. POSTGRADUATE

MEDICINE. 1968;2:72-77)

○人種差、地域差の報告はない

(4)

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しゃっくりの有害事象

○ QOLの低下

不眠

嚥下障害

会話障害

を引き起こす

うつ症状の原因

○ 主疾患の治療を制限

薬剤性しゃっくりによる治療変更

しゃっくりは呼吸、リハビリテーションの妨げになる

薬剤誘発性しゃっくり

○ 男性に多い

○ 報告されにくい副作用(

希少な副作用

○ 原因薬剤の特定が困難

○ がん治療に対する化学療法薬で誘発

(5)

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研究目的

○ しゃっくり誘発因子の検討

・35万件を超える症例と、120万件を超える医薬品データが蓄積

医薬品副作用データベース

○ しゃっくりを惹起する薬剤の観察

・2004年4月以降の日本における医薬品による副作用報告

( Japanese Adverse Drug Event Report database :

JADER

・独立行政法人医薬品医療機器総合機構のHPにおいて公開

(Pharmaceuticals and Medical Devices Agency :

PMDA

(6)

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JADERの特徴

○ 4つのテーブルに分割

○ 識別番号で結合可能

○ 副作用に対する薬剤関与が“被疑薬”と

“併用薬”で分類されている

○ 副作用分類はMedDRA分類に基づいている

(MedDRA :Medical Dictionary for Regulatory Activities)

医薬品情報テーブル

(2,503,892件)

副作用テーブル

(600,264件)

全症例データテーブル

(3,180,415症例)

被疑薬データテーブル

(972,220件)

重複データを削除し結合

“被疑薬”の症例を抽出

識別番号で結合

症例一覧テーブルを結合

解析用データテーブルの作成

有害事象が“しゃっくり”を抽出

吃逆症例データテーブル

(540件 83症例)

(7)

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データテーブルの結合

Patients

Non-Hiccups

Hiccups

Gender

( male / female

)

Age

Height (cm)

Weight ( kg )

486,953 / 466,568

53.6 ± 20.38

151.6 ± 19.13

49.8 ± 15.76

150 / 6

57.7 ± 14.93

163.3 ± 7.90

58.7 ± 9.91

患者情報

JADER 2004年4月1日~2016年1月20日

P value

< 0.001

< 0.001

< 0.001

0.014

N=972,220

(8)

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網羅的に二変量解析

しゃっくりの副作用

その他の副作用

しゃっくりの被疑薬

a

c

その他の医薬品

b

d

○ 目的変数 : しゃっくりの有無

○ 説明変数 : 医薬品名

○ Fisherの正確検定の

P

値、報告オッズ比を算出

ROR(報告オッズ比) =

散布図(Volcano Plot)の作成

〇X軸 : 報告オッズ比の自然対数(

ln ROR

〇Y軸 :

P

値の逆数の常用対数(

-log P値

lnROR

-log

P

0

しゃっくりと関連の深い薬剤について

観察が可能

Volcano Plot : 大きなデータセットの特徴を視覚的に観察することができる散布図。

バイオインフォマティクスの分野では頻用される。

しゃっくりの報告オッズ比が大きく、

統計的有意差が顕著

(9)

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吃逆の報告オッズ比大

-log

10

0.05

報告回数

オキサリプラチン

デキサメタゾン

レボホリナート

フルオロウラシル

アプレピタント

フルボキサート

フェソテロジンン

メマンチン

フルボキサミン

イホスファミド

シスプラチン

イリノテカン

カルボプラチン

Ln ROR

-log

10

P

吃逆の報告オッズ比大

報告回数

Ln ROR

-log

10

P

抗がん剤

デキサメタゾン

-log

10

0.05

(10)

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網羅的に二変量解析

しゃっくりの副作用

その他の副作用

疾患名

a

c

その他の疾患

b

d

○ 目的変数 : しゃっくりの有無

○ 説明変数 : 病名

○ Fisherの正確検定の

P

値、報告オッズ比を算出

ROR(報告オッズ比) =

報告回数

-log

10

P

ln ROR

結腸癌

肝癌

感覚神経芽腫

肺転移

悪性新生物

非ホジキンリンパ腫

肺の悪性新生物

直腸癌

しゃっくりと主病名の関係

-log

10

0.05

(11)

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大規模副作用データベースから

しゃっくりと関連のある

薬剤

しゃっくりと関連のある

病名

が視覚的に捉えられた。

多変量解析

〇応答変数 : しゃっくりの有無

報告が3件以上

あり

正確検定が有意

な被疑薬

性別

体重

身長

年齢

しゃっくりの独立したリスク因子の抽出

〇手法 : 名義ロジスティック

〇説明変数

(12)

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オキサリプラチン

(P = 0.0002)

デキサメタゾン

(P < 0.0001)

レボフォリナート

(P = 0.0001)

フルオロウラシル

(P = 0.0002)

カルボプラチン

(P = 0.0026)

イリノテカン

(P = 0.0294)

男性

(P < 0.0001)

身長

(P = 0.0012)

シスプラチン (P = 0.0508)

体重 (P = 0.1954)

年齢 (P = 0.2478)

Reporting Odds Ratio

1.0

10

0.1

100

N = 436,190

6.8

586.1

9.6

78.3

3.4

19.2

2.3

18.8

2.7

13.4

2.5

11.1

1.2

9.5

( 0.99 – 8.1 )

( 1.02 - 1.09 )

( 0.99 – 1.03 )

( 0.99 – 1.03 )

しゃっくりのリスク因子

しゃっくりの独立したリスク因子

薬剤

: 抗がん剤、デキサメタゾン

患者情報

: 男性、高身長

患者の身体的情報、特に

高身長

としゃっ

くりの関連を示した初めての報告

Analysis of factors associated with hiccups based on the Japanese Adverse

Drug Event Report database, PLOS ONE, 2017; Feb 14; 12(2): e0172057

(13)

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しゃっくりと性別

男性

女性

副作用名

a

c

その他の副作用

b

d

○ 目的変数 : 男性

○ 説明変数 : 副作用名

○ Fisherの正確検定の

P

値、報告オッズ比を算出

ROR(報告オッズ比) =

男性優位の副作用

女性優位の副作用

0

-log

10

P

ln ROR

-log

10

0.05

(14)

Copyright © 2017 SAS Institute Inc. All rights reserved.

-log

10

P

ln ROR

-log

10

0.05

副作用データベースの限界

・自発報告に基づくため、掲載例は臨床上副作用として

認識された症例に限定

・軽度の副作用は報告され難く、重篤症例に偏る傾向もある

○自発報告データベースに特徴的な

報告バイアス

・真の副作用だけでなく副作用疑い例も含まれている可能性

○医薬品と有害事象の

因果関係が不明瞭

・因果関係は報告者の評価・判断による

(15)

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まとめ

○ 大規模副作用データーベースをもちいて

希少な副作用のリスク因子を抽出した。

○ 解析結果を可視化することで、傾向を視覚的に

とらえることができた。

〇 しゃっくりの新たなリスク因子を抽出できたことは

副作用発生の予見・予防につながり患者のQOL

向上に寄与できる。

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