小児敗血症関連急性呼吸障害の持続を予測する臨床・内皮バイオマーカーリスクモデルの作成と検証

概要

敗血症性ショック小児の前向きデータで、初日の内皮バイオマーカーと臨床情報を統合した機械学習モデルが3日目の持続的呼吸障害を予測した。3日目に呼吸障害を呈する小児は死亡率・人工呼吸期間・PICU在室期間が増加し、CARTモデルは保持アウトおよび独立コホートで性能が確認された。

主要発見

• 初日の内皮バイオマーカーと臨床変数により、TreeNet/CARTで3日目の持続的呼吸障害を予測。
• 3日目に呼吸障害を呈した小児は死亡率上昇、人工呼吸期間およびPICU在室延長を示した。
• 保持アウトおよび独立テストコホートで予測モデルの再現性が確認された。

臨床的意義

敗血症小児の高リスク例を早期同定し、厳密な監視、適切な呼吸管理、バイオマーカーに基づく治療介入を支援。小児呼吸不全の介入試験における層別化・集積を可能にする。

限界

• 外部テストが単施設であり一般化可能性に制限
• 予測に基づく介入のアウトカム改善を検証する前向き介入試験が未実施

今後の方向性

多施設前向き試験でバイオマーカー主導のケア経路の有用性を検証し、呼吸管理戦略・抗内皮治療との統合、PICU間の較正を評価する。