プロバイオティクスと健康に関するジャーナル
オープンアクセス

概要

術後初回心房細動を予測するための術中投薬データとモデル選択の重要性

Jingzhi Yu1*、Ethan Johnson2、Yu Deng1、Shibo Zhang1、David S. Melnick3、Mozziyar Etemadi3、Abel Kho1

背景:心房細動 (AF) は、臨床診療において最も一般的な持続性不整脈であり、冠動脈バイパス移植 (CABG) 手術との関連性が確立されています。術後心房細動 (POAF) を予測できれば、手術の結果が改善される可能性があります。この研究の目的は、CABG 手術を受ける患者における初回 POAF を予測するために術中投薬データを組み込むことの有効性を理解することです。

方法:この研究は、CABG 手術を受ける患者における初回 POAF を予測するために術中投薬データを組み込むことの有効性を理解することを目的とします。心房細動の既往歴のない初回 CABG 患者 3,807 名の大規模コホートを遡及的に集め、術後心房細動の発生に寄与する因子を研究し、さらにその発生率を予測する可能性のあるモデルをテストしました。そのために、POAF との関連性が確立されているいくつかの臨床的特徴を、術中に投与された投薬の記録とともに電子健康記録から抽出しました。ロジスティック回帰、決定木、ニューラル ネットワーク予測モデルによるパフォーマンス テストでは、投薬情報を組み込むことでわずかな改善が見られました。

結果:収集された臨床データと投薬データの分析により、投薬記録に記録された POAF 発生率に寄与する影響が存在する可能性があることが示されました。ただし、投薬と POAF 発生率の間に明確な因果関係は確立されていません。

結論:私たちの結果は、手術中に投与された薬剤の記録を組み込むことによって予測性能の向上が達成可能であることを示していますが、これが臨床実践にどのような影響を与えるかを理解するにはさらなる調査が必要です。