敗血症研究日次分析

概要

本日の最重要テーマは、敗血症におけるリスク層別化栄養、がん患者の尿路感染関連菌血症における薬剤耐性と再発、そして透析前情報を活用した致死的透析合併症の予測である。多施設事後解析では、高リスク（mNUTRIC高値）敗血症患者で早期エネルギー投与目標の60%以上が28日死亡率低下と関連した。大規模コホートは腫瘍患者の尿路感染菌血症におけるMDR負担と再発を示し、実臨床的モデルは透析前データで重篤事象を予測した。

研究テーマ

敗血症に対するリスク層別化栄養療法
がん患者の尿路感染菌血症における薬剤耐性と再発
血液透析の致死的合併症の透析前予測

選定論文

1. 早期エネルギー投与と敗血症重症患者の28日死亡率：多施設クラスター無作為化比較試験の事後解析

71.5Level IIIコホート研究Journal of critical care · 2026PMID: 40972499

ICU敗血症患者1162例の事後解析で、mNUTRIC高値の高リスク群において早期エネルギー投与が目標の60%以上に達すると28日死亡率が低下し、低リスク群では利益は認めなかった。画一的ではなくリスク層別化された栄養目標の有用性を示す。

重要性: 栄養リスクに基づく個別化エネルギー目標が敗血症の死亡率に影響し得ることを多施設データで示し、ガイドラインの不確実性に実用的な閾値を与える。

臨床的意義: 敗血症ではmNUTRICに基づく早期栄養を実践し、高リスク患者では初週に目標の60%以上を目指し、低リスクでは過度な投与を避ける。

主要な発見

ICU敗血症患者1162例の28日死亡率は15.7%であった。
早期エネルギー投与の最適閾値はリスクで異なり、低リスクは100%、高リスク（mNUTRIC≥5）は60%であった。
高リスク群で目標の60%以上達成は28日死亡率低下と関連（HR 0.588、95%CI 0.388–0.891）し、低リスク群では有益性は認めなかった。
スプライン解析では高リスク群でエネルギー投与増加に伴う死亡リスク低下傾向が示唆された。

方法論的強み

クラスターRCTに内包された大規模多施設コホートでmNUTRICによる層別化を実施
Coxモデル、サブグループ解析、制限立方スプラインを含む堅牢な時間依存解析

限界

事後解析の観察研究であり、未調整交絡の可能性とエネルギー目標への無作為化がない
エネルギー目標が間接熱量測定ではなく25 kcal/kg（理想体重）に固定され、ICU間の一般化可能性に限界

今後の研究への示唆: mNUTRICで層別化した前向きRCTにより、間接熱量測定に基づく個別化エネルギー・蛋白投与閾値を比較し、機能予後や感染率も評価する。

2. がん患者における尿路感染関連菌血症の多剤耐性と再発

68.5Level IIIコホート研究The Journal of antimicrobial chemotherapy · 2025PMID: 40973136

がん患者の尿路感染菌血症561エピソードでは、GNBが87.3%を占め、MDR-GNBが19.6%、不適切経験的治療が23.4%にみられた。再発は14%で簡便な予測スコアが有効であり、30日死亡は15.3%（bUTI関連10.7%）。敗血性ショック、発熱欠如、カルバペネマーゼ産生腸内細菌科は関連死亡の上昇と関連した。

重要性: 脆弱な腫瘍患者集団におけるMDR負担、治療遅延、再発を定量化し、予防策や初期抗菌薬選択に資する実用的な再発スコアを提示する。

臨床的意義: 高リスク（尿路デバイス、既往入院）では経験的治療の最適化を行い、再発スコアをフォロー計画に組み込む。MDR対策とソースコントロールを強化して死亡と再発を低減する。

主要な発見

腫瘍患者478例のbUTI561エピソード；尿路腫瘍関連介入62.2%、尿路器具59.4%。
GNBが87.3%、MDR-GNBが19.6%、不適切経験的治療が23.4%。
再発は14.0%で、簡便な予測スコアが高リスク患者を同定した。
30日死亡は15.3%（bUTI関連10.7%）。発熱欠如、敗血性ショック、カルバペネマーゼ産生腸内細菌科が関連死亡の増加と関連した。

方法論的強み

11年間の詳細な臨床・微生物学情報を有する大規模単施設コホート
独立因子の同定に多変量解析を用い、簡便な再発予測スコアを作成

限界

単施設の後ろ向き研究であり、一般化可能性に限界と交絡残存の可能性がある
再発スコアは外部検証が必要で、経験的治療の妥当性評価は後ろ向きである

今後の研究への示唆: 多施設での再発スコアの外部検証と較正、MDRと再発を減らすための抗菌薬スチュワードシップやデバイス管理介入の試験。

3. 全身状態不良の入院患者における血液透析中の致死的合併症の機械学習予測

57Level IIIコホート研究Artificial organs · 2025PMID: 40974188

血液透析施行入院患者739例の解析で、透析前変数に基づくモデルは透析中〜24時間内の致死的事象をAUC 0.889で予測した。緊急入院、最近の手術、透析歴の短さ、高心拍、低アルブミン、高CRPが予測因子であった。

重要性: 敗血症治療中を含む高リスク入院患者に対し、透析前に重篤事象リスクを把握して先手の監視と資源配分を可能にする実用的ツールを提示する。

臨床的意義: 透析前指標により監視強度の層別化、除水量や昇圧薬準備の調整、術後・敗血症管理の透析セッション前後での連携に活用する。

主要な発見

HD入院患者739例中、透析中〜24時間内に致死的不整脈・難治性低血圧・呼吸停止の突発事象が17例（2.3%）で発生。
透析前23変数を用いたロジスティック回帰モデルでAUC 0.889を達成。
主要予測因子は緊急入院（事象の71%に該当）、最近の手術（76%）、短い透析歴、高い透析前心拍、低アルブミン、高CRPであった。

方法論的強み

透析前の包括的候補変数（51項目）と臨床的に妥当な複合アウトカムの設定
判別能（AUC 0.889）と解釈可能な共変量に基づく性能報告

限界

単施設の後ろ向き研究で事象数が少なく（n=17）、過学習リスクが高い；外部検証がない
機械学習と称するが実装は後退法ロジスティック回帰であり、較正や臨床的有用性は前向き検証されていない

今後の研究への示唆: 多施設外部検証、前向き影響評価、リアルタイム監視との統合による透析中の予防介入トリガー化。