2020年12月19日に実施したSRPSGのセミナー「後期研修医が実施する多施設共同データベース研究」のスライド

1. 後期研究医が実施する
多施設共同データベース研究
一宮西病院呼吸器内科 城下彰宏 (PGY6)

2. 自己紹介
城下彰宏 (Akihiro Shiroshita, MD, PGY6)
 職歴
2015年 神戸大学医学部卒業
2015-2017年 亀田総合病院初期研修医
2017-2020年 亀田総合病院呼吸器内科後期研修医
2020年-現在 一宮西病院呼吸器内科スタッフ
 2児の父：3歳の息子と11か月の娘

3. 自己紹介
 過去の研究
筆頭著者論文：10本
✓ Original article 3本：肺炎, COPD, 喘息, 気胸
✓ Systematic review 3本：間質性肺炎, 肺癌
✓ Case report 4本：悪性腫瘍, 血管炎, 間質性肺炎
 研究分野：日常臨床で疑問に思ったこと.
 今後は専門家らしい研究を行っていきたい.

4. 自己紹介
 長所：継続的に少しの努力をできること, 変なところが心配性.
 短所：集中力が続かない, IQが低い.
 資格：USMLE STEP1-3, MPH (JHUSPH, 2021年5月予定）
 臨床研究を始めた動機：楽しく臨床を続けていくには研究をある程度行っていな
いとつらいことが多いことを知ったから. その後片岡裕貴先生と出会って, 臨床研
究の楽しさを知った.
 来年度米国の疫学博士課程を受験予定.

5. 講演対象
 単施設の後ろ向き研究は行ったことはあるが, 多施設研究をおこなったことのない
医師向け.
 城下が多施設研究を行って実施に起こした失敗や失敗しそうになったことから反面
教師として学んで, ご自身が行うときに工夫してください.

6. 今回の内容
1. なぜ多施設研究なのか？
2. 研究の概要
3. 失敗談
✓ 計画段階
✓ データ収集段階
✓ 解析段階
✓ 論文執筆段階
4. まとめ

7. 今回の内容
1. なぜ多施設研究なのか？
2. 研究の概要
3. 失敗談
✓ 計画段階
✓ データ収集段階
✓ 解析段階
✓ 論文執筆段階
4. まとめ

8. 単施設研究のよくある失敗話
 研究を行ってみたがサンプルサイズが小さく、統計学的有意差がでなかったため何
も結論付けることができなかった.
 交絡の調整のために複雑な統計解析の手法を使用したいが、サンプルサイズが小
さく単変量解析で断念した.
あなたの努力が無駄になってしまいます！

9. 多施設研究のメリット
 サンプルサイズが増える.
内的妥当性と外的妥当性を高めることができる.
 他の施設とのプラクティスの違いを知ることができる.
プラクティスの違いを知ることで新しい臨床疑問が生まれる.
 次回以降の多施設研究をする土台ができる.
付随研究として3つ研究が進行中.

10. 多施設研究のデメリット
 自分も共同研究者も労力がかかる.
✓ 念入りな研究計画や共同研究施設とのやりとり, データ収集にかなりの労力と時間がか
かる.
✓ 自分の失敗で共同研究者に迷惑がかかる.
✓ レスポンスの遅い共著者とのやり取りにストレスがたまる.
 共著者問題がややこしくなる.
施設によってはギフトオーサーを強要されることがある.

11. 今回の内容
1. なぜ多施設研究なのか？
2. 研究の概要
3. 失敗談
✓ 計画段階
✓ データ収集段階
✓ 解析段階
✓ 論文執筆段階
4. まとめ

12. 初の多施設後ろ向き研究
Int J Chron Obstruct Pulmon Dis. 2020; 15: 2539–2547.
 肺炎像のあるCOPD増悪に対して全身性ステロイドの有用性を検討した多施設研究
後ろ向き研究.
 参加施設：一宮西病院, 亀田総合病院, 兵庫県立尼崎総合医療センター, 安房地域
医療センター, 済生会横浜市東部病院

13. 初の多施設後ろ向き研究
Int J Chron Obstruct Pulmon Dis. 2020; 15: 2539–2547.
 肺炎像のあるCOPD増悪に対して全身性ステロイドの有用性を検討した多施設研究
後ろ向き研究.
 参加施設：一宮西病院, 亀田総合病院, 兵庫県立尼崎総合医療センター, 安房地域
医療センター, 済生会横浜市東部病院

14. 概要
 臨床疑問
肺炎像のあるCOPD増悪に対して全身性ステロイドは臨床的改善までの期間を改善さ
せるのか？
ありふれた
臨床疑問

15. 概要
 背景
✓ 肺炎とCOPD増悪それぞれに対しての全身性ステロイド投与のランダム化比較試
験には肺炎像のあるCOPD増悪はほとんど除外されている.
✓ 単施設後ろ向き研究では, ステロイド使用群 vs 非使用群で臨床的アウトカムの改
善は認められなかった.
✓ 仮説：肺炎像のあるCOPD増悪に対して全身性ステロイドは臨床的改善までの期
間を改善させる.

16. 概要
 方法
✓ 亀田総合病院で事前にvalidationを行ったICD-10コードを用いたアルゴリズムで患
者を抽出した（感度89%, 特異度100%）.
✓ 主要評価項目：臨床的改善までの期間
✓ 解析：多重代入法を用いて欠損値を補完し, 既知の交絡因子を用いて傾向スコア
マッチングを行った. 施設をクラスターとして対応し, Fine and Grayモデルを用いて
アウトカム解析を行った.

17. 概要
 方法
✓ 亀田総合病院で事前にvalidationを行ったICD-10コードを用いたアルゴリズムで患
者を抽出した（感度89%, 特異度100%）.
✓ 主要評価項目：臨床的改善までの期間
✓ 解析：多重代入法を用いて欠損値を補完し, 既知の交絡因子を用いて傾向スコア
マッチングを行った. 施設をクラスターとして対応し, Fine and Grayモデルを用いて
アウトカム解析を行った.

18. 概要
 ICD-10に基づいた患者抽出アルゴリズムとは？
✓ まずは（1）または（2）の患者を抽出する.
（1）：「入院の契機となった傷病名」が肺炎（ICD-10コード：J12, J13, J14, J15, J16, J18, J69, P23）かつ「入院時
併存症」がCOPD （ICD-10コード：J44.1, J44.9）
（2）：「入院の契機となった傷病名」がCOPD急性増悪（ICD-10コード：J44.1）かつ「入院時併存症」が肺炎 （ICD-
10コード：J12, J13, J14, J15, J16, J18, J69, P23）
✓ 次に, 喘息, 気胸, 心不全, 閉塞性肺炎, 膿胸, 入院時に気管内挿管や昇圧薬使用を
行われた患者, ステロイド常用者を除外した（ICD-10コードで除外して電子カルテで
さらに確認して除外）.

19. 概要
 データシートの作成について
✓ DPC項目：年齢, 性別, 入院時ADL, 気管内挿管の有無, 身長, 体重, 喫煙指数, 入
院時併存症, 転帰, 入院年月日, 退院年月日
✓ DWH項目：全身性ステロイドの使用の有無・種類, 使用抗菌薬の有無・種類, 呼吸
数, 意識障害の有無, 脈拍, 白血球数, 末梢血好酸球数, 血清尿素窒素値
✓ 目視データ： 吸入薬の種類, 在宅酸素の使用, Wheezeの有無, 臨床的改善の有
無, 臨床的改善までの期間
26項目 4項目

20. 概要
✓ データシートの実際
✓ 現在進行中の研究は施設によっては入院時サマリー, 退院時サマリー, 細菌検査
データもDWHから抽出して電子カルテを開くことなく処理している.
✓ ただ, 電子カルテの目視が信頼性がより高いことは認識しておく必要がある.

21. 概要
 解析について
元データ
補完データ
補完データ
補完データ
補完データ
補完データ
補完データ
解析
解析
解析
解析
解析
解析
最終結果
100個のデータセット
傾向スコアマッチング
Fine & Gray model
多重代入法

22. 概要
 結果
✓ 1237人の患者が対象となった（ステロイド使用群658人 vs 非使用群 579人）.
✓ 約2%の患者がBAP-65のClass 5に分類される重症患者であった.
✓ 臨床的改善までの期間は二群間で有意差はなかった（subdistribution hazard
ratio, 0.89; 95% CI, 0.78 to 1.0）.

23. 概要
 結論
軽症～中等症の肺炎像を伴うCOPD増悪には全身性ステロイドはルーチンには必要な
いかもしれない. さらなるランダム化比較試験が必要である.

24. 研究のタイムライン
2020年7月 片岡先生にお誘
いメールを送る, 共同研究者
を募る. 亀田でのpilot study、
研究計画書作成開始.
2020月9～10月 倫理委員会
提出・承認. 情報管理室に
データ抽出依頼開始.
2020年11～12月 DPC・DWH
データ抽出終了. 目視項目の
データ入力開始.
2021年1月 目視データ入力
終了.
2021年2月 データのクリーニ
ング・統計解析終了.

25. 研究のタイムライン
2021年3月 論文執筆終了・投稿.
2021年9月 論文アクセプト.
COVID-19
パンデミック

26. 今回の内容
1. なぜ多施設研究なのか？
2. 研究の概要
3. 失敗談
✓ 計画段階
✓ データ収集段階
✓ 解析段階
✓ 論文執筆段階
4. まとめ

27. 各ステップの失敗談
 研究計画段階
 データ収集段階
 解析段階
 論文執筆段階

28. 失敗談：計画段階
 研究の面白さが伝わらなくてお断りされた.
✓ 研究のFINER（feasibility, interesting, new, ethical, relevant) を念入りに確認しプレ
ゼンテーションする.
✓ 協力してくれそうな先生にまずコンタクトをとってから広めていく.

29. 失敗談：計画段階
 多忙のためお断りされた.
✓ どの程度のデータ入力になるかをしっかりと説明する.
✓ 必要以上のデータ収集を依頼しない（DPCデータやData ware houseを活用し, 協力
者の負担を可能な限り減らす）.
✓ 自分が施設訪問をして直接データ入力をするくらいの気持ちで進めていく.

30. 失敗談：データ収集段階
 データ入力段階で定義付けの甘い項目があった.
例：救急外来で臨床的改善の定義を満たしていたが、同日入院して病棟でバイタル測
定をすると臨床的改善の定義を満たしていなかった場合にどう対応するか？
✓ 事前に自施設でデータを入力してみて初めて気づくことがあるので, pilot studyを
行っておくことがオススメ.
✓ DPCのコードを用いて患者抽出を行う場合はvalidation研究を行っておく.

31. 失敗談：データ収集段階
 データの入力ミスのある施設があった.
✓ データ入力のためのスプレッドシートを作成する.
✓ ExcelのPull down機能や入力規制, シート保護機能を用いてミスを防ぐ.
✓ データの定義がわかるように別のシートに定義を記載する.
 匿名化を忘れてデータを送信する施設があった.
匿名化IDの作り方（片岡裕貴先生作成）

32. 失敗談：データ収集段階
 モチベーション維持が難しく, データ収集が滞ってしまう施設があった.
✓ 決して共同研究者を非難しないように!
✓ まめにコンタクトをとる (定期的なレクチャーやface to faceでコンタクトをとるなど).

33. 失敗談：解析段階
 Excelを用いてのデータクリーニングで履歴がわからなくなった.
✓ 元データは必ず加工せずにとっておく.
✓ 履歴をこまめに残していくか, ソフトウェア (SQLやR, Python) を用いてクリーニン
グを行う.

34. 失敗談：解析段階
 過去の解析のコードを振り返ることができなかった.
解析コードを逐一別のファイルとして保存するかGitHub (https://github.co.jp/) を用い
たバージョン管理を行う.
 患者データの保管をDropboxに行っていた.
理想的にはインターネット環境のないパソコンやAWS S3
(https://aws.amazon.com/jp/s3/) などを用いる.

35. 失敗談：論文執筆段階
 共著者問題が発生した.
あらかじめ大まかに共著者を決めるルールを作っておく (データ入力数によって2nd
authorから順番を決めるなど).
 Discussionで言い過ぎな文章を書いてしまった.
例：ステロイドの使用はケースバイケースで行うべきだ.
「妄想」には十分注意して、データから言えることなのかどうかをしっかりと考察する.

36. 失敗談：論文執筆段階
 Google documentで原稿を共有していたらcitation managerとの連動がおかしく
なった.
原本は別に保存しておき, たたき台用のmanuscriptを共有して, 修正が終わってから
原本を最終版に仕上げる (Zoteroを使用するのもアリ).
 論文の最終版の確認を雑に済ませていた.
Rejectされて別の雑誌に投稿するときも雑誌名とどこを改善したかをしっかりと共有す
る.

37. 今回の内容
1. なぜ多施設研究なのか？
2. 研究の概要
3. 失敗談
✓ 計画段階
✓ データ収集段階
✓ 解析段階
✓ 論文執筆段階
4. まとめ

38. まとめ
 単施設から多施設研究に移行することは一歩を踏み出す勇気は必要だが、研究
の質を高めることができる.
 多くの先生方と共同研究を行った論文が出版されたときの喜びは格別.
 城下の失敗から学び、それを繰り返さないように工夫しよう！

39. まとめ
ご質問や共同研究のお誘いは以下までお願いします。
akihirokun8@gmail.com