麻酔科学研究週次分析

20件のランダム化試験（n=3,459）を統合したPRISMA様メタ解析は、低用量短期の全身性コルチコステロイド併用が重症非COVID肺炎で短期死亡率を低下させ（RR 0.73）、ARDS群でも有益性が示唆される一方、院内感染への影響はほとんどないか小さいことを示しました。重症度や用量の不均一性がサブグループ解析の精度を制限します。

重要性: 重症肺炎・ARDSにおけるステロイド使用の長年の不確実性に対する高水準のエビデンスを提供し、ガイドラインやICU実践に即時に影響を与えます。

臨床的意義: 重症肺炎およびARDSでは、短期死亡率低下や二次性ショック軽減を目的に、低用量・短期間の全身性コルチコステロイド併用を検討できる。ただし感染監視と個別の禁忌検討は継続すべきです。

自発呼吸下胸腔鏡手術を対象とした3群無作為化試験（n=165）で、HFNCは術中酸素化は同等ながら抜管後酸素化を改善し、抜管時間とPACU滞在を短縮、術後の悪心・咽頭痛・めまいを減少させました。プロポフォール・オピオイド使用は減少し、早期可動性と睡眠も改善しました。術中の高二酸化炭素血症は一過性で術後に正常化しました。

重要性: 気道温存型でERASに合致する麻酔戦略を胸腔鏡手術で実装可能にし、回復面の利点と薬剤曝露低減を示した点で重要です。

臨床的意義: 誤嚥リスクが低く、高二酸化炭素血症が管理可能な症例では，気道器具を回避して麻酔薬・オピオイド使用を減らし回復を促す目的でHFNCの活用を検討すべきです。CO2モニタリングと適切な症例選択が重要です。

本手法研究は、ABP/PPGの4つの基本ランドマーク（立ち上がり、収縮期頂点、切痕、拡張期頂点）を平均F1>97%で検出し、拍毎852特徴量を抽出する自動パイプラインを検証しました。周術期データ（MLORD、n=17,327）と実時モニタデータで性能を示し、機械学習モデルや意思決定支援のための標準化された生理学的特徴量生成を可能にします。

重要性: 日常波形から生理学的特徴量をスケール可能かつ検証済みで生成する基盤を提供し、低血圧予測やクローズドループ制御、再現性のある周術期機械学習研究を加速します。

臨床的意義: モニタリングプラットフォームに統合して、周術期のリスク層別化、昇圧薬滴定アルゴリズム、リアルタイム意思決定支援システムのための標準化・検証済み特徴量を供給することが期待されます。