Darvall JN, Bellomo R, Paul E, et al.
Routine Frailty Screening in Critical Illness: A Population-Based Cohort Study in Australia and New Zealand.
Chest. 2021 Oct;160(4):1292-1303. PMID: 34089741.
ANZICS-APDでは2017年度からclinical frailty scaleの収集をルーチンで開始したそうだ。
その結果、23万人中19%がICU入室前にfrailtyの状態にあり、病院死亡率は有意に高かった(16% vs. 5%)。Frailtyの情報をAPACHE IIIjに追加すると、予測死亡率のAUROCが0.868から0.882に改善した。
入院前のfrailtyが予後に強く関連することは容易に想像できるし研究も多いけど、それをルーチンに多施設で収集するとなると結構大変。
例えば、JIPADではデータを事務の人がカルテを見ながら収集している施設が少なくないのだけど、カルテを読み込まないとfrailtyの情報は出てこないから、この項目だけで収集にかかる時間が数分長くなってしまう。ちょっと現実的とは言い難い。情報が見つからないこともきっと珍しくないだろうし。
でも相当パワフルな予後予測に関連する因子(16% vs. 5%ってマジか!)だし、本当ならデータベースにはとっても必要。
さて、いつか収集を開始できるだろうか?
Routine Frailty Screening in Critical Illness: A Population-Based Cohort Study in Australia and New Zealand.
Chest. 2021 Oct;160(4):1292-1303. PMID: 34089741.
ANZICS-APDでは2017年度からclinical frailty scaleの収集をルーチンで開始したそうだ。
その結果、23万人中19%がICU入室前にfrailtyの状態にあり、病院死亡率は有意に高かった(16% vs. 5%)。Frailtyの情報をAPACHE IIIjに追加すると、予測死亡率のAUROCが0.868から0.882に改善した。
入院前のfrailtyが予後に強く関連することは容易に想像できるし研究も多いけど、それをルーチンに多施設で収集するとなると結構大変。
例えば、JIPADではデータを事務の人がカルテを見ながら収集している施設が少なくないのだけど、カルテを読み込まないとfrailtyの情報は出てこないから、この項目だけで収集にかかる時間が数分長くなってしまう。ちょっと現実的とは言い難い。情報が見つからないこともきっと珍しくないだろうし。
でも相当パワフルな予後予測に関連する因子(16% vs. 5%ってマジか!)だし、本当ならデータベースにはとっても必要。
さて、いつか収集を開始できるだろうか?