重症患者における急性呼吸窮迫症候群（ARDS）の予測モデルの確立と検証

概要

中国の前向きコホート（導出400例、外部160例）で、性別・LIPS・肝疾患・ショック・肺挫傷を統合したロジスティックモデルはARDS発症を内部AUC 0.836、外部AUC 0.799で予測し、LIPS単独を上回った。SHAPにより解釈性が高まり、意思決定曲線解析で純利益が示された。

主要発見

• 導出コホート（n=400）でARDS発症117件、外部検証コホート（n=160）で44件を観察。
• 最終ロジスティックモデルの変数は「性別、LIPS、肝疾患、ショック、肺挫傷」。
• 内部検証AUC 0.836（95%CI 0.762–0.910）、外部検証AUC 0.799（95%CI 0.723–0.875）。
• 判別能と意思決定曲線解析でLIPS単独を上回り、SHAPによりモデルの解釈性が向上。

臨床的意義

本モデル（または主要因子）をICUトリアージに組み込むことで、高リスク患者に対し厳密なモニタリングや肺保護的戦略（節度ある輸液、適切なタイミングでの人工呼吸導入など）を早期に開始できる可能性がある。

限界

• 単一国・2施設かつ症例数が比較的限られており一般化可能性に制約
• モデルに基づく介入の臨床効果は未検証で、時間経過に伴うキャリブレーション変動も未評価

今後の方向性

多施設国際検証、EHRへのリアルタイム実装、モデル駆動型予防戦略の介入試験、定期的な再キャリブレーションの検討。