ChatGPTが論文を読んで解説 : 特発性肺線維症における呼吸器関連入院の判定アルゴリズム

An adjudication algorithm for respiratory-related hospitalisation in idiopathic pulmonary fibrosis

pubmed.ncbi.nlm.nih.gov

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背景: 特発性肺線維症（IPF）の臨床試験において、呼吸器関連の入院の標準的な定義は存在せず、多様な病因や併存疾患が類似した症状を示すため、外部審査が標準化を達成するために使用されることがある。
方法: 呼吸器関連の入院に関するアルゴリズムは、IPF臨床試験の文献レビューを通じて開発された。専門家がこのアルゴリズムをレビューし、コンセンサスが得られるまで修正が行われた。アルゴリズムは、フェーズ3のISABELA試験（clinicaltrials.gov識別子NCT03711162およびNCT03733444）のデータを使用して、非審査、研究者定義の呼吸器関連入院と、アルゴリズムを使用して審査委員会が定義したものとの一致度を評価することで検証された。
結果: アルゴリズムは呼吸器関連の入院を以下の原因で分類する:
- 外肺実質性（左心不全、容量過剰、肺塞栓症、気胸または外傷による呼吸器症状の悪化）
- その他（呼吸器感染症、右心不全またはCOPDの悪化）
- 「確定」急性IPF悪化（AEIPF）（1ヶ月以内の呼吸器症状の悪化、びまん性肺胞損傷の放射線学的または組織学的証拠あり）
- 「疑い」AEIPF（「確定」AEIPFと同様だが、びまん性肺胞損傷の放射線学的または組織学的証拠なし）
トリガーが特定された急性悪化（感染性、処置後または外傷、薬物毒性または誤嚥関連）は「既知のAEIPF」と分類され、トリガーが特定されない急性悪化は「特発性AEIPF」と呼ばれる。
ISABELAプログラムにおいて、研究者と審査委員会による呼吸器関連入院の原因の一致率は94％であった。
結論: このアルゴリズムはIPF試験における呼吸器関連入院の報告の一貫性を確保し、エンドポイントとしての有用性を最適化するのに役立つ可能性がある。