日本人におけるTWISTスコアの外部検証

📖 文献情報 と 抄録和訳

脳卒中後の歩行自立予測モデルTWISTスコアの外部検証：多施設前向きコホート研究

[背景・目的] Time to Walking Independently After Stroke（TWIST）予測ツールは、脳卒中患者が歩行自立を達成すると予測される脳卒中後の週数を予測するために設計されている。目的：多施設前向きコホートにおいて、TWIST予測の地理的外部検証を行った。

[方法] 患者および方法下肢脱力で自立歩行ができない成人の脳卒中後患者を登録した。各患者のTWISTスコア（最大スコア：4点）は、年齢、膝関節伸展筋力、脳卒中後1週間のBerg Balance Scaleスコアを用いて算出した。TWISTスコアは、脳卒中後4週、6週、9週、16週、26週までに自立歩行を予測し、モデルの性能を評価するために、これらの各時点における全体的な適合度、較正度、識別度を算出した。

[結果] 検証コホートは145名の患者（年齢中央値73歳、女性44％、中等度～重度の脳卒中36％）から構成された。

脳卒中後9週と26週の時点で、60.7％と72.4％の患者が歩行自立を達成した。この予測モデルは，歩行自立という転帰のばらつきのうち，中程度の割合を説明した（Nagelkerke R²＝0.28～0.49）。また，歩行自立に至る患者と至らない患者を判別する能力は良好であった（c-statistic＞0.75）。
しかし，予測された確率と実際の結果との一致度には問題があり，すべての評価時点で実際よりも歩行自立を高く見積もる傾向が認められた（calibration-in-the-large＝−1.62～−0.34）。すなわち，本モデルは歩行自立を全体として楽観的に予測していた。

[結論] TWIST予測ツールは、日本人脳卒中患者の歩行自立を楽観的に予測した。このツールの正確な臨床的影響と一般化可能性を評価するためには、さらなる検証研究が必要である。

🌱 So What?：何が面白いと感じたか？

臨床予測モデルは、最初、特定の1つの国で開発されることが多い。
そして、その臨床予測モデルが英語の論文として出版され、世界各国に知れ渡る。
例えば、日本にも。
そして、その臨床予測モデルは、内部検証においても性能が高そうだし、使ってみよう、となる。

だが、このプロセスには重要なプロセスが抜け落ちている。
『日本ではどうか？』という視点である。
TWISTは、もともとニュージーランドで開発された予測モデルである。
ニュージーランドと日本では、医療制度も違えば、脳卒中の疾患比率も違えば、民族性も違う。
その違いがあるのに、同じ臨床予測モデルがそのまま使える、とは限らない。

そこで、今回抄読した研究が行った『外部検証』である。
簡単に言えば、「開発された予測モデルを、別の対象群、別の研究者で試してみましたよ」ということ。
例えばこれを日本ですることで、TWISTが日本でどのくらい使えるのか、という一般化可能性が確認できる。
今回の研究の結果、TWISTツールは日本人脳卒中患者の歩行自立を楽観的に予測した。
要因としては、論文中では以下のように述べられている。

なお、この論文は、抄読者も所属する研究グループ（PreM Project）の成果である。

世界的に有名な予測モデルであるTWISTツールの外部検証が出版されたことは、実に誇らしいことだ。
しかも、『Neurorehabilitation and Neural Repair誌』。
大腿骨近位部骨折の臨床予測モデルグループも、ますます、頑張らねば・・・。

⬇︎ 関連 note & 𝕏での投稿✨

○●━━━━━━━━━━━・・・‥ ‥ ‥ ‥
良質なリハ医学関連・英論文抄読『アリ：ARI』
こちらから♪

↓↓↓

‥ ‥ ‥ ‥・・・━━━━━━━━━━━●
#️⃣ #理学療法 #臨床研究 #研究 #リハビリテーション #英論文 #文献抄読 #英文抄読 #エビデンス #サイエンス #毎日更新 #最近の学び #論文 #論文紹介 #医学論文 #論文レビュー #論文解説