定期心臓手術における術後予後と術前赤血球分布幅との関係についての検討
【目的】赤血球分布幅（RDW：Red blood cell Distribution Width）は，貧血の鑑別診断のほか，近年では炎症状態のバイオマーカーや慢性疾患の予後予測因子，急性疾患や全身麻酔手術後の予後予測因子として注目されてきた。成人の定期心臓手術後の予後と術前RDWとの関連について検討した。【方法】2014年1月から2020年9月，当院で全身麻酔下定期心臓手術を受けた20歳以上の全ての患者211例（男性134例，女性77例）を対象に，背景要因や予後を後方視的に調査した。術前1週間以内のRDWから，術後1年以内死亡，術後30日以内死亡の予測に最適なカットオフ値をROC解析により求め...
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| Published in | Cardiovascular Anesthesia Vol. 28; no. 1; pp. 77 - 84 |
|---|---|
| Main Authors | , , , |
| Format | Journal Article |
| Language | Japanese |
| Published |
一般社団法人 日本心臓血管麻酔学会
01.09.2024
日本心臓血管麻酔学会 |
| Subjects | |
| Online Access | Get full text |
| ISSN | 1342-9132 1884-7439 |
| DOI | 10.11478/jscva.2023-2-019 |
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| Abstract | 【目的】赤血球分布幅（RDW：Red blood cell Distribution Width）は，貧血の鑑別診断のほか，近年では炎症状態のバイオマーカーや慢性疾患の予後予測因子，急性疾患や全身麻酔手術後の予後予測因子として注目されてきた。成人の定期心臓手術後の予後と術前RDWとの関連について検討した。【方法】2014年1月から2020年9月，当院で全身麻酔下定期心臓手術を受けた20歳以上の全ての患者211例（男性134例，女性77例）を対象に，背景要因や予後を後方視的に調査した。術前1週間以内のRDWから，術後1年以内死亡，術後30日以内死亡の予測に最適なカットオフ値をROC解析により求め，このカットオフで判定したRDW高低と予後との関連をロジスティック回帰分析にて評価した。【結果】対象者は42～91歳（平均年齢73.1±9.5歳）で，術前RDWの平均値は14.4±1.9であった。術後1年以内死亡は24例，術後30日以内死亡は10例であった。ROC解析の結果から術後1年以内死亡と術後30日以内死亡を予測する最適なRDWのカットオフ値は15.3であった。術前RDW高値者の術後1年以内死亡のオッズ比［95％信頼区間］は2.63［1.05，6.61］。術後30日以内死亡のオッズ比は4.14［1.06，16.19］であった。【結論】術前RDWは，成人の定期心臓手術において長期・短期予後と関連のあるバイオマーカーと言える。 |
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| AbstractList | 【目的】赤血球分布幅（RDW：Red blood cell Distribution Width）は，貧血の鑑別診断のほか，近年では炎症状態のバイオマーカーや慢性疾患の予後予測因子，急性疾患や全身麻酔手術後の予後予測因子として注目されてきた。成人の定期心臓手術後の予後と術前RDWとの関連について検討した。【方法】2014年1月から2020年9月，当院で全身麻酔下定期心臓手術を受けた20歳以上の全ての患者211例（男性134例，女性77例）を対象に，背景要因や予後を後方視的に調査した。術前1週間以内のRDWから，術後1年以内死亡，術後30日以内死亡の予測に最適なカットオフ値をROC解析により求め，このカットオフで判定したRDW高低と予後との関連をロジスティック回帰分析にて評価した。【結果】対象者は42～91歳（平均年齢73.1±9.5歳）で，術前RDWの平均値は14.4±1.9であった。術後1年以内死亡は24例，術後30日以内死亡は10例であった。ROC解析の結果から術後1年以内死亡と術後30日以内死亡を予測する最適なRDWのカットオフ値は15.3であった。術前RDW高値者の術後1年以内死亡のオッズ比［95％信頼区間］は2.63［1.05，6.61］。術後30日以内死亡のオッズ比は4.14［1.06，16.19］であった。【結論】術前RDWは，成人の定期心臓手術において長期・短期予後と関連のあるバイオマーカーと言える。 「抄録」【目的】赤血球分布幅 (RDW : Red blood cell Distribution Width) は, 貧血の鑑別診断のほか, 近年では炎症状態のバイオマーカーや慢性疾患の予後予測因子, 急性疾患や全身麻酔手術後の予後予測因子として注目されてきた. 成人の定期心臓手術後の予後と術前RDWとの関連について検討した. 【方法】2014年1月から2020年9月, 当院で全身麻酔下定期心臓手術を受けた20歳以上の全ての患者211例 (男性134例, 女性77例) を対象に, 背景要因や予後を後方視的に調査した. 術前1週間以内のRDWから, 術後1年以内死亡, 術後30日以内死亡の予測に最適なカットオフ値をROC解析により求め, このカットオフで判定したRDW高低と予後との関連をロジスティック回帰分析にて評価した. 【結果】対象者は42～91歳 (平均年齢73.1±9.5歳) で, 術前RDWの平均値は14.4±1.9であった. 術後1年以内死亡は24例, 術後30日以内死亡は10例であった. ROC解析の結果から術後1年以内死亡と術後30日以内死亡を予測する最適なRDWのカットオフ値は15.3であった. 術前RDW高値者の術後1年以内死亡のオッズ比 [95%信頼区間] は2.63 [1.05, 6.61]. 術後30日以内死亡のオッズ比は4.14 [1.06, 16.19] であった. 【結論】術前RDWは, 成人の定期心臓手術において長期・短期予後と関連のあるバイオマーカーと言える. |
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| References | 9) Sait Demirkol, Sevket Balta, Mustafa Cakar, et al. Red cell distribution width: A novel infl ammatory marker in clinical practice. Cardiol J 2013; 20(2): 209. 4) Ottokar Stundner, Paul S.Myles. The ‘long shadow’ of perioperative complications: association with increased risk of death up to one year after surgery. Br J Anaesth 2022; 129(4): 471-73. 3) Halldor B.Olafsson, Gissur A.Sigurdarson, Kenneth B.Christopher, et al. A retrospective cohort study on the association between elevated preoperative red cell distribution width and all-cause mortality after noncardiac surgery. Br J Anaesth 2020; 124(6): 718-25. 2) Tania Vashistha, Elani Streja, Miklos Z Molnar, et al. Red Cell Distribution Width and Mortality in Hemodialysis Patients. Am J Kidney Dis 2016; 68(1): 110-21. 16) Joy G Mohanty, Enika Nagababu, Joseph M Rifkind. Red blood cell oxidative stress impairs oxygen delivery and induces red blood cell aging. Front Physiol 2014; 5: 84. 7) Piotr Duchnowski, Piotr Szymański, Ewa Orłowska-Baranowska, et al. Raised red cell distribution width as a prognostic marker in aortic valve replacement surgery. Kardiol Pol 2016; 74(6): 547-52. 6) AKI（急性腎障害）診療ガイドライン作成委員会．AKI（急性腎障害）診療ガイドライン 2016．日腎会誌 2017; 59(4): 419-533. 11) Bengt Zöller, Olle Melander, Peter Svensson, et al. Red Cell Distribution Width for Predicting Cardiovascular Disease: A Literature Review. EMJ Cardiol 2014; 2: 61-70. 17) Yasuhiro Nishiyama, Hiroshi Niiyama, Haruhito Harada, et al. Effect of Exercise Training on Red Blood Cell Distribution Width as a Marker of Impaired Exercise Tolerance in Patients With Coronary Artery Disease. Int Heart J 2016; 57(5): 553-57. 1) G Michael Felker, Larry A Allen, Stuart J Pocock, et al. Red cell distribution width as a novel prognostic marker in heart failure: data from the CHARM Program and the Duke Databank. JACC 2007; 50: 40-7. 5) Melanie J Davies, Heinz Drexel, François R Jornayvaz, et al. Cardiovascular outcomes trials: a paradigm shift in the current management of type 2 diabetes. Cardiovasc Diabetol 2022; 21(1): 144. 15) Pawan Kumar Maurya, Prabhanshu Kumar, Pranjal Chandra. Biomarkers of oxidative stress in erythrocytes as a function of human age. World J Methodol 2015; 5(4): 216-22. 8) Alexander J. Fowler, Yize I. Wan, John R. Prowle, et al. Long-term mortality following complications after elective surgery: a secondary analysis of pooled data from two prospective cohort studies. Br J Anaesth 2022; 129(4): 588-97. 13) Jelkmann I, Jelkmann W. Impact of Erythropoietin on Intensive Care Unit Patients. Transfus Med Hemother 2013; 40: 310-18. 12) Beth Levine, M.D., Jill Kalman, M.D., Lloyd Mayer, M.D., et al. Elevated Circulating Levels of Tumor Necrosis Factor in Severe Chronic Heart Failure. N Engl J Med 1990; 323: 236-41. 14) Patel HH, Patel HR, Higgins JM. Modulation of red blood cell population dynamics is a fundamental homeostatic response to disease. Am J Hematol 2015; 90(5): 422-28. 10) Martina Montagnana, Gianfranco Cervellin, Tiziana Meschi, et al. The role of red blood cell distribution width in cardiovascular and thrombotic disorders. Clin Chem Lab Med 2011; 50: 635-41. |
| References_xml | – reference: 7) Piotr Duchnowski, Piotr Szymański, Ewa Orłowska-Baranowska, et al. Raised red cell distribution width as a prognostic marker in aortic valve replacement surgery. Kardiol Pol 2016; 74(6): 547-52. – reference: 1) G Michael Felker, Larry A Allen, Stuart J Pocock, et al. Red cell distribution width as a novel prognostic marker in heart failure: data from the CHARM Program and the Duke Databank. JACC 2007; 50: 40-7. – reference: 4) Ottokar Stundner, Paul S.Myles. The ‘long shadow’ of perioperative complications: association with increased risk of death up to one year after surgery. Br J Anaesth 2022; 129(4): 471-73. – reference: 14) Patel HH, Patel HR, Higgins JM. Modulation of red blood cell population dynamics is a fundamental homeostatic response to disease. Am J Hematol 2015; 90(5): 422-28. – reference: 10) Martina Montagnana, Gianfranco Cervellin, Tiziana Meschi, et al. The role of red blood cell distribution width in cardiovascular and thrombotic disorders. Clin Chem Lab Med 2011; 50: 635-41. – reference: 11) Bengt Zöller, Olle Melander, Peter Svensson, et al. Red Cell Distribution Width for Predicting Cardiovascular Disease: A Literature Review. EMJ Cardiol 2014; 2: 61-70. – reference: 17) Yasuhiro Nishiyama, Hiroshi Niiyama, Haruhito Harada, et al. Effect of Exercise Training on Red Blood Cell Distribution Width as a Marker of Impaired Exercise Tolerance in Patients With Coronary Artery Disease. Int Heart J 2016; 57(5): 553-57. – reference: 12) Beth Levine, M.D., Jill Kalman, M.D., Lloyd Mayer, M.D., et al. Elevated Circulating Levels of Tumor Necrosis Factor in Severe Chronic Heart Failure. N Engl J Med 1990; 323: 236-41. – reference: 16) Joy G Mohanty, Enika Nagababu, Joseph M Rifkind. Red blood cell oxidative stress impairs oxygen delivery and induces red blood cell aging. Front Physiol 2014; 5: 84. – reference: 13) Jelkmann I, Jelkmann W. Impact of Erythropoietin on Intensive Care Unit Patients. Transfus Med Hemother 2013; 40: 310-18. – reference: 5) Melanie J Davies, Heinz Drexel, François R Jornayvaz, et al. Cardiovascular outcomes trials: a paradigm shift in the current management of type 2 diabetes. Cardiovasc Diabetol 2022; 21(1): 144. – reference: 9) Sait Demirkol, Sevket Balta, Mustafa Cakar, et al. Red cell distribution width: A novel infl ammatory marker in clinical practice. Cardiol J 2013; 20(2): 209. – reference: 3) Halldor B.Olafsson, Gissur A.Sigurdarson, Kenneth B.Christopher, et al. A retrospective cohort study on the association between elevated preoperative red cell distribution width and all-cause mortality after noncardiac surgery. Br J Anaesth 2020; 124(6): 718-25. – reference: 6) AKI（急性腎障害）診療ガイドライン作成委員会．AKI（急性腎障害）診療ガイドライン 2016．日腎会誌 2017; 59(4): 419-533. – reference: 15) Pawan Kumar Maurya, Prabhanshu Kumar, Pranjal Chandra. Biomarkers of oxidative stress in erythrocytes as a function of human age. World J Methodol 2015; 5(4): 216-22. – reference: 8) Alexander J. Fowler, Yize I. Wan, John R. Prowle, et al. Long-term mortality following complications after elective surgery: a secondary analysis of pooled data from two prospective cohort studies. Br J Anaesth 2022; 129(4): 588-97. – reference: 2) Tania Vashistha, Elani Streja, Miklos Z Molnar, et al. Red Cell Distribution Width and Mortality in Hemodialysis Patients. Am J Kidney Dis 2016; 68(1): 110-21. |
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| SourceID | medicalonline jstage |
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| SubjectTerms | 心臓手術 術後1年以内死亡 術後30日以内死亡 術後合併症 赤血球分布幅（RDW：Red blood cell Distribution Width） |
| Title | 定期心臓手術における術後予後と術前赤血球分布幅との関係についての検討 |
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