日本のマルチモビディティ研究におけるランドマークスタディなので読んでみました。
セッティング
この研究に使用されたデータは、2016年に実施された Norm Study から収集。
Norm Study は、健康評価された生活の質、健康状態、医療利用、および人口統計学的特性に関するデータを収集するための全国横断調査。
16〜84歳の日本の一般人口の代表的なサンプルを選択。
サンプルが日本の人口統計分布を表すように、年齢、性別、および居住地域に関する割り当てを設定した。
データ収集は、69歳以下の患者にはWebベース、70歳以上の患者には郵便ベース。
合計3,307名の参加者がアンケートに回答
〇疾患の定義
高血圧
糖尿病
慢性呼吸器疾患(喘息、慢性閉塞性肺疾患など)
消化器疾患(胃食道逆流症、肝硬変など)
腎臓疾患(慢性腎臓病など)
泌尿器疾患(前立腺肥大症、過活動膀胱など)、
関節炎またはリウマチ(例:変形性関節症、関節リウマチ)
腰椎疾患(例:腰椎脊椎狭窄症)
内分泌疾患(例:甲状腺疾患)
悪性腫瘍
視力異常
皮膚疾患(例:アトピー性皮膚炎)
以上、17の慢性疾患と定義
マルチモビディティは2つ以上の慢性疾患があることと定義
参加者は、それぞれの選択肢に対して二項式(「はい」または「いいえ」)で回答。
〇ポリファーマシー
非常に多くの種類の内服薬を内服していることは入院などの有害事象との関連があると示唆されており、今回はExcessive polypharmacyを10種類以上と定義
さらに1日の投与回数についても検討
1日1回の服用に比べ、1日3回以上服用している患者では服薬アドヒアランスのレベルが低いというシステマティックレビューの結果に基づき、1日3回未満(服用頻度が低い)と1日3回以上(服用頻度が高い)の2つのカテゴリーに分類した。
〇因子分析
マルチモビディティのパターンは、完全な慢性疾患データを持つ参加者の探索的因子分析を用いて決定。
慢性疾患は二項対立変数としてコード化されていたので、正確な推定のために多次元項目反応理論とプロマックス回転を使用
項目の局所的独立性は多次元項目反応理論の重要な前提であるが、本研究では、調査項目が幅広い慢性疾患あることから、理論的には局所的独立性が想定できると考えた。
相関行列に偏りが生じる可能性があることを防ぐために、マルチモビディティでない人や慢性疾患を疾患を持たない人も含めた。
⇒すべての成人参加者のデータを用いて因子分析を行った。
0.30以上の因子負荷は意味があると考えられ、項目選択の基準として使用された。
マルチモビディティの因子スコアは、因子負荷量とカテゴリー閾値の両方を組み込んだ最大事後推定(MAP)を用いて導出。
解釈を容易にするために、既知のカットオフポイントがないため、スコアを四分位に分類した。 ⇒下位1/4をQ1 、上記1/4をQ4としている
〇マルチモビディティパターンとポリファーマシーの関係
定期的に 1 回以上の医療機関を受診しており、ポリファーマシーのリスクがある成人外来患者からデータを分析した。
多変量ロジスティック回帰分析では、共変量として、年齢、性別、教育年数、世帯年収を交絡変数とした。
ポアソン回帰分析を用いて、マルチモビディティスコアと処方数との関連を別々に調査した。
各分析では、P = 0.05の両側有意水準を用いた。
独立変数および従属変数の欠落データは、完全条件付き仕様を用いて多重入力を用いて説明した
統計解析は、R バージョン 3.3.2 (R Foundation for Statistical Computing, Vienna, Austria; www.R-project.org/) と統計解析用の psych, mirt, mice パッケージで
〇結果
Table 1 Participants’ characteristics: N (%).
Characteristic | Total participants (N = 3,256) | Outpatients* (N = 1,480) |
---|---|---|
Gender | ||
Male | 1617 (49.7) | 752 (50.8) |
Female | 1639 (50.3) | 728 (49.2) |
Data missing | 0 | 0 |
Age (year) | ||
18–29 | 525 (16.1) | 135 (9.1) |
30–44 | 840 (25.8) | 259 (17.5) |
45–64 | 1092 (33.5) | 499 (33.7) |
65–74 | 514 (15.8) | 357 (24.1) |
≧ 75 | 285 (8.8) | 230 (15.5) |
Data missing | 0 | 0 |
Education level | ||
Less than high school | 107 (3.3) | 67 (4.5) |
High school | 1249 (38.3) | 588 (39.7) |
Junior college | 337 (10.4) | 142 (9.6) |
More than or equal to college | 1423 (43.7) | 571 (38.6) |
Data missing | 140 | 112 |
Annual household income (million JPY) | ||
<3.00 (≒27,000 US dollar) | 810 (24.9) | 402 (27.2) |
3.00–4.99 | 934 (28.7) | 443 (29.9) |
5.00–6.99 | 621 (19.1) | 250 (16.9) |
7.00–9.99 | 503 (15.4) | 210 (14.2) |
≧ 10.00 | 346 (10.7) | 143 (9.7) |
Data missing | 42 | 32 |
Number of morbidities | ||
0 | 1468 (45.1) | 245 (16.6) |
1 | 815 (25.0) | 461 (31.1) |
≧ 2 | 973 (29.9) | 774 (52.3) |
Number of concurrent medications† | ||
0–4 | 2712 (83.3) | 968 (65.4) |
5–9 | 405 (12.4) | 401 (27.1) |
≧10 | 101 (3.1) | 101 (6.8) |
Data missing | 38 | 10 |
Number of doses per day | ||
0–2 | 2895 (88.9) | 1119 (75.6) |
≧ 3 | 351 (10.8) | 351 (23.7) |
Data missing | 10 | 10 |