英国・ノッティンガム大学パーク大学キャンパスのJulia Hippisley-Cox氏らが開発した出血リスク予測のアルゴリズム「QBleed」は、抗凝固薬の使用・非使用患者の上部消化管出血および頭蓋内出血の絶対リスク予測に有用であることが報告された。著者は、「このアルゴリズムをプライマリ・ケアで用いるため、臨床アウトカムと費用対効果についてさらなる検討を行う必要がある」とまとめている。BMJ誌オンライン版2014年7月28日号掲載の報告より。
オープンコホート研究にて、アルゴリズムを開発・検証
研究グループは、プライマリ・ケアの成人患者（21～99歳）で抗凝固薬の使用・非使用患者について、上部消化管出血および頭蓋内出血の絶対リスクを予測するアルゴリズム「QBleed」の開発、検証作業を行った。
オープンコホート研究にて、2008年1月1日～2013年10月1日の5年間の試験期間中、一般開業医（GP）からルーチンに収集したデータを、入院エピソード統計データおよび死亡率データと結び付けて検討した。具体的に、アルゴリズム開発には、全英QResearchデータベースに関与している565人のGPから、同検証には、さらに別の188人のGPからのデータを用いて分析。試験に協力した全753人のGPは、病院エピソード統計と死亡率データを患者個人レベルで結び付けるデータを有していた。
エンドポイントは、死亡率データまたは入院データの両方とリンクした消化管出血と頭蓋内出血の記録であった。
開発には1,640万人年、検証には490万人年が参加
開発コホートには、患者440万人、総計1,640万人年が参加した。追跡期間中に、上部消化管出血を呈した患者は2万1,641例、頭蓋内出血を呈した患者は9,040例だった。
検証コホートには、140万人、総計490万人年が参加した。追跡期間中に、上部消化管出血を呈した患者は6,600例、頭蓋内出血を呈した患者は2,820例だった。
検討では、Townsend階層スコアが不明な患者、試験エントリー前180日間に抗凝固薬処方を受けていた患者は除外した。
リスク因子の候補変数は、コホートへのエントリー前にGPのコンピュータシステムに記録した。因子は、パーソナル変数（年齢、性別、Townsend階層スコア、人種）、ライフスタイル変数（喫煙、飲酒）、慢性疾患、処方薬、臨床変数（BMI、収縮期血圧）、ラボ検査結果（ヘモグロビン、血小板）などだった。試験エントリー前には出血既往についても記録した。
女性上位10％の高リスク群の予測の感度は上部消化管出血38％、頭蓋内出血51％
QBleedアルゴリズムには最終的に21の変数が組み込まれた。これを検証コホートへ適用した結果、女性において、上部消化管出血のバラツキの40％を、また頭蓋内出血のバラツキの58％を、識別することができた。これはD統計値ではそれぞれ1.67、2.42に相当するもので、ROC曲線の統計的価値は0.77、0.86を示した。
女性の上位10％の高リスク群における感度は、上部消化管出血については38％、頭蓋内出血については51％だった。男性についても同程度であった。
（武藤まき：医療ライター）
