公的ADL尺度を用いた入院患者の転倒予測モデルの開発：急性期医療における7,858人の患者を対象としたレトロスペクティブ観察研究

New predictive models for falls among inpatients using public ADL scale in Japan: A retrospective observational study of 7,858 patients in acute care setting.

• Masaki Tago
• Naoko E Katsuki
• Yoshimasa Oda
• Eiji Nakatani
• Takashi Sugioka
• Shu-Ichi Yamashita

抄録

AIM:

これまでに開発された転倒予測モデルの多くは、その複雑さから使いにくいものが多かった。我々は、日本の公的ADL尺度を含むアクセスしやすい情報を用いて、より使いやすい成人入院患者の転倒予測モデルを新たに開発し、検証した。

AIM: Most predictive models for falls developed previously were awkward to use because of their complexity. We developed and validated a new easier-to-use predictive model for falls of adult inpatients using easily accessible information including the public ADL scale in Japan.

方法:

急性期病院の日本人成人入院患者を対象に、2012年から2015年までのデータをレトロスペクティブに分析した。症例の3分の2をテストセットに、3分の1をバリデーションセットに無作為に抽出した。年齢、性別、日常生活動作（ADL）、ADL「寝たきり度ランク」の日本における公的尺度、日常生活における認知機能、催眠薬の服用、過去の転倒、緊急入院の有無を含むデータを病院記録から抽出した。入院中の転倒はインシデントレポートから同定した。多変量解析により2つの予測モデルを作成し、それぞれの予測モデルはバリデーションセットの曲線下面積（AUC）で評価した。

METHODS: We retrospectively analyzed data from Japanese adult inpatients in an acute care hospital from 2012 to 2015. Two-thirds of cases were randomly extracted to the test set and one-third to the validation set. Data including age, sex, activity of daily living (ADL), public scales in Japan of ADL "bedriddenness rank," and cognitive function in daily living, hypnotic medications, previous falls, and emergency admission were derived from hospital records. Falls during hospitalization were identified from incident reports. Two predictive models were created by multivariate analysis, each of which was assessed by area under the curve (AUC) from the validation set.

結果:

成人の参加者は合計 7,858 人であった。年齢、性別（男性）、緊急入院、救急車の利用、紹介状、脳神経外科への入院、内科への入院、催眠薬の使用、脳卒中による永久的な損傷、転倒歴、視覚障害、食事の自立、寝たきりのランクの13因子を用いたモデル1のAUCは、相互の共線性が低く、多変量ロジスティック回帰分析で有意な関係を示した。年齢と7因子（性別（男性），緊急入院，脳神経外科入院，催眠薬使用，転倒歴，食事の自立性，寝たきりランク）を用いて，モデル1の多変量解析で統計的有意性を示した解析モデル2のAUCは，検証セットでは0.787であった。

RESULTS: A total of 7,858 adult participants were available. The AUC of model 1, using 13 factors-age, sex (male), emergency admission, use of ambulance, referral letter, admission to Neurosurgery, admission to Internal Medicine, use of hypnotic medication, permanent damage by stroke, history of falls, visual impairment, independence of eating, and bedriddenness rank-with low mutual collinearity and showing significant relationship by multivariate logistic regression analysis, was 0.789 in the validation set. The AUC of parsimonious model 2, using age and seven factors-sex (male), emergency admission, admission to Neurosurgery, use of hypnotic medication, history of falls, independence of eating, and bedriddenness rank-showing statistical significance by multivariate analysis in model 1, was 0.787 in the validation set.

結論:

日本の公的ADL尺度を用いた入院患者の転倒予測モデルを提案したが，より単純で予測因子が少なく（8または13），特に解析的なモデル2を用いているため，使用性が高くなっていた。

CONCLUSIONS: We proposed new predictive models for inpatients' fall using the public ADL scales in Japan, which had a higher degree of usability because of their use of simpler and fewer (8 or 13) predictors, especially parsimonious model 2.