1. 「ロジスティック回帰分析」を扱った
予測モデル作成研究の事例の要約
日本大学 芳賀

2. 文献１
一般患者の再入院についての予測モデルの検討
-Hospital Readmission in General Medicine Patients: A Prediction ModelOmar Hasan, David O. Meltzer, Shimon A. Shaykevich, Chaim M. Bell, Peter J. Kaboli, Andrew D. Auerbach,
Tosha B. Wetterneck, Vineet M. Arora, James Zhang, and Jeffrey L. Schnipper (2010).
Journal of General Internal Medicine 25(3), 211-219.
2

3. n 背景： 退院した患者の早期の再入院は、医療の
質やコストを検討するための重要な指標である。
再入院率を予測するには、再入院に関連する要因
を特定した上で予測モデルをたてる必要がある。
n 目的： 30日以内の退院患者の再入院を予測する
要因は何だろうか？
n 研究法： コホート調査
3

4. 結果までの流れ
n 2001年7月1日 2003年6月30日のうちにアメリカの6つの医
療センターの一般病棟から退院した10,946名に調査を行った。
n 15 20分のインテーク面接から得られたデータのほかに退
院から30日間における電話による追跡調査、サイトからの情
報の取得を通した各変数の調査を行った。
n 再入院した人（1,274名）は
n 再入院しなかった人（6,013名）に比べ
n 各変数（スライド6参照）のリスクが高かった。
4

5. 結果までの流れ
n 2001年7月1日 2003年6月30日のうちにアメリカの6つの医
療センターの一般病棟から退院した10,946名に調査を行った。
n 15 20分のインテーク面接から得られたデータのほかに退
院から30日間における電話による追跡調査、サイトからの情
後に観察用コホートとして7全体の2/3が、検証用コ
報の取得を通した各変数の調査が行われた。
ホートとして全体の1/3がランダムに分けられ
（ジャックナイフィング法とよばれる）、予測モデル
n 再入院した人（1,274名）
の有効性の確認が行われた
n 再入院しなかった人（6,013名）に比べ
n 各変数（次スライド参照）のリスクが高かった。
5

6. n 目的（従属）変数
・再入院の有無
n 説明（独立）変数のカテゴリ
・社会統計学的変数（医療保険加入の有無など）
・ソーシャル・サポート（配偶者や掛かり付け医の有
無など）
・健康状態（併存疾患の存在（Charlson Comorbidity
Index）、身体的・心理的QOL（SF-12）など）
・医療制度の活用（昨年の入院回数、入院時の滞在
日数）
6

7. 結果① スコア用変数を用いた30日以内再入院の
予測モデル
① ⑦について、のちにすべてのβに10をかけ、近似する
β
p値
説明（独立）変数
オッズ比（95%信頼区間）
整数を与えた合計値（再入院可能性得点）を算出すること points
0.549
1.73 (1.37–2.19)
< 0.001
5
①
医療保険（メディケア）への加入
で、スコアリングできるよう採点システムを作成した。
0.419
1.52 (1.14–2.03)
0.004
医療保険（メディケイド）への加入
4
②
③
自己支払い
0.435
1.55 (1.15–2.07)
0.004
4
個人的支払い
-
-
0
婚姻関係あり
0.216
1.24 (1.09–1.41)
0.001
2
掛り付け医あり
0.288
1.33 (1.09–1.64)
0.006
3
0.09
1.09 (1.05–1.14)
< 0.001
1/unit
身体的QOL（SF-12）
−0.007
0.99 (0.99–1.00)
0.01
-1/10 units
昨年の入院回数（％）なし
-
-
-
昨年の入院回数（％）1回
0.452
1.57 (1.31–1.88)
< 0.001
0
昨年の入院回数（％）2回
0.489
1.63 (1.31–2.03)
< 0.001
4
昨年の入院回数（％）3回
0.157
1.17 (0.87–1.56)
0.29
4
昨年の入院回数（％）4回
0.858
2.36 (1.65–3.36)
< 0.001
4
昨年の入院回数（％）5回以上
1.077
2.94 (2.36–3.66)
< 0.001
9
最近の入院の滞在日数（％）1-2日
-
-
11
0.301
1.35 (1.18–1.54)
< 0.001
3
comorbidity
併存疾患の存在（Charlson
④
indexから中央値）
⑤
⑥
最近の入院の滞在日数（％）3日以上
⑦
7

8. 結果② ROC曲線の観察用コホートと検証用
コホート間の比較
得点のレンジ
スコア範囲と患者の%
0-6
3.7
7-17
69.0
18-24
22.3
25以上
5.1
予測される再入院の%
0-9
10-19
20-29
30以上
観察された観察用コホートの%
9.8
14.6
23.0
32.6
観察された検証用のコホートの%
5.9
15.3
21.2
28.9

9. 文献１のまとめ
Ø 7つの要因が、再入院の有効な予測因子として示唆される。
・保険への加入
・婚姻関係有り
・掛り付けの医師有り
・併存疾患の存在（Charlson comorbidity index）
・身体的QOL（SF-12）の低さ
・昨年の１回以上の入院
・最近の３日以上の入院
Ø この簡便なツールを利用することで、再入院のリスクが高い
患者へ早期から対応をとることができ、再入院率を減らすこと
ができると考えられる。
9

10. 文献2
プライマリケアにおける軽症から中程度のうつ病に関す
る持続的回復の確率の推定 -THREAD研究結果より-
ーEstimating probability of sustained recovery from mild to moderate depression in
primary care: evidence from the THREAD studyー (2011)
Psychological Medicine 41, 141-150.
Dowrick, C.
C. Kendrick andFlach, M. Leese, J. Chatwin, R. Morriss, R. Peveler, M. Gabbay, R. Byng, M. Moore, A. Tylee,
T.
THREAD Study Group
10

11. n 背景： プライマリケアにおけるうつ病患者の
60%前後が回復傾向を示すが、それを予測する
要因を特定することが求められている。
n 目的： 12-­‐26週における軽 中程度のうつから
の回復傾向を予測する要因はなんだろうか？
n 研究方法： コホート調査
11

12. 結果までの流れ
n イギリスの18歳以上の新しいうつエピソード（Hamilton
Depression
RaCng
Scale;
HAM-Dで12-19点）をもち、身体症状
（the Bradford Somatic Inventory；BSIで最低1つの症状）を呈
する患者220について調べた。
n 12週間後（n=186名）、26週間後（n=167名）まで追跡調査を
行った。
n うつ病の回復傾向有り群が
n うつ病回復傾向無し群と比べて
n 予測する要因のリスクが有意に高かった。
12

13. n 目的変数
・軽度 中程度のうつの「回復傾向（HAM-D 8未満への寛解）」有
り−無し
n 説明変数
・人口統計学的データ（年齢、ジェンダー、人種）
・最終学歴、婚姻状況、雇用状況
・身体症状（BSIを用いて）
・アルコール依存状況の最近のエピソード（AUDITを用いて）
・治療方法の選好状況（支持的療法、抗うつ薬投与）
・ライフイベントや困難な体験（LEDS）
・健康や社会的ケア制度の活用状況（クライエントサービス活用状
況検査）
13

14. 結果② うつからの回復傾向の予測得点
の算出式の構成
①
④の要因が有意にうつからの回復傾向を
予測していた（p<.05）。
14

15. 結果② うつからの回復傾向の予測得点
の算出式の構成
オッズ比
調整済みオッズ比
95%信頼区間
p値
支持的治療とSSRI（1） 対 同SSRIなし（0）
1.757
1.843
0.703-4.837
0.214
うつ（HAM-D）
0.826
0.874
0.727-1.051
0.152
ロンドン（1） 対 サウサンプトン（0）
0.298
0.376
0.091-1.551
0.176
リバプール（1） 対 サウサンプトン（0）
0.720
1.058
0.435-2.575
0.901
年齢
0.996
1.021
0.988-1.055
0.217
雇用状況（有1：無0）
2.315
2.945
0.784-11.069
0.110
①
ジェンダー（女1：男0）
②
婚姻状況（していて同居1：していない0）
1.227
3.002
1.022-8.817
0.046
0.757
0.367
0.151-0.891
0.027
③
身体症状（BSI）（中 強1：未満0）
アルコール依存（AUDIT）
0.483
0.279
0.114-0.682
0.005
1.096
1.124
0.993-1.272
0.064
非選好対象の治療（1） 対 選好対象の治療（0）
0.573
0.337
0.121-0.936
0.037
選好無し（1） 対 選考対象の治療（0）
0.312
0.149
0.048-0.460
0.001
現在のエピソードの慢性化の知覚（有1：無0）
0.777
0.409
0.138-1.214
0.107
④
Note. （）内はダミー変数。()のないものは、数値で投入。
Pr（回復傾向）=Exp(線形予測値）/Exp（１＋線形予測値）
回復傾向得点= -1.7+1*（ジェンダー）+1*（婚姻状態/同居）+1*（身体症状）+1*（選好対象の治療）+1*
（治療選好無し）+0.6*（支持的治療とSSRI）+0.02*（年齢）+1*（雇用状況）+0.14*（うつHAM-D得点）
+0.12*（アルコール依存AUDIT得点）+1*（現在のエピソードの慢性化の知覚）
15

16. 結果② うつからの回復傾向の予測得点
の算出式の構成
オッズ比
調整済みオッズ比
95%信頼区間
p値
支持的治療とSSRI（1） 対 同SSRIなし（0）
1.757
1.843
0.703-4.837
0.214
うつ（HAM-D）
0.826
0.874
0.727-1.051
0.152
ロンドン（1） 対 サウサンプトン（0）
0.298
0.376
0.091-1.551
0.176
リバプール（1） 対 サウサンプトン（0）
0.720
1.058
0.435-2.575
0.901
年齢
0.996
1.021
0.988-1.055
0.217
雇用状況（有1：無0）
ジャックナイフィング法でサンプルを
2.315
2.945
0.784-11.069
①
ジェンダー（女1：男0）
1.227
3.002
1.022-8.817
分割し、カットオフを.25で調節した後、
②
婚姻状況（していて同居1：していない0）
0.757
0.367
0.151-0.891
③
身体症状（BSI）（中 強1：未満0）
回復傾向得点の感度と特異度を確
0.483
0.279
0.114-0.682
アルコール依存（AUDIT）
1.096
1.124
0.993-1.272
認したところ、62%の感度と69%の特
非選好対象の治療（1） 対 選好対象の治療（0）
0.573
0.337
0.121-0.936
④
異度であった。
選好無し（1） 対 選考対象の治療（0）
0.312
0.149
0.048-0.460
現在のエピソードの慢性化の知覚（有1：無0）
Note. （）内はダミー変数。()のないものは、数値で投入。
0.777
0.409
0.110
0.046
0.027
0.005
0.064
0.037
0.001
0.138-1.214
0.107
Pr（回復傾向）=Exp(線形予測値）/Exp（１＋線形予測値）
回復傾向得点= -1.7+1*（ジェンダー）+1*（婚姻状態/同居）+1*（身体症状）+1*（選好対象の治療）+1*
（治療選好無し）+0.6*（支持的治療とSSRI）+0.02*（年齢）+1*（雇用状況）+0.14*（うつHAM-D得点）
+0.12*（アルコール依存AUDIT得点）+1*（現在のエピソードの慢性化の知覚）
15

17. 文献2のまとめ
• 220名が調査を受け、うち74%が12週目と26週目のHAM-D
の調査に回答した。全体の39%（24名）に回復の兆候があっ
た。
• 回復の兆候には、女性であること、配偶者有りかつ同棲、低
い身体症状スコア、希望した治療法を受けていることが有意
に関与していた。
• 身体症状とうつの併存は、より高度な医療サービスの利用に
関連があるとされ、うつのプライマリケアの文脈において重
要であると考えられる。
• 治療選好に沿った治療提供と同様に、患者の問題の所有を
認め、明確な治療ラインへのコミットメントを行うことの重要性
が示唆されている。
16

18. 文献3 小児保健の専門家の予防的早期発見は
青年期以前における心理社会的問題を予測する
：TRAIL Study
-Early Findings of Preventive Child Healthcare Professionals Predict
Psychosocial Problems in Preadolescence: The TRAILS Study-
Merlijne Jaspers, Andrea F. de Winter, Gea de Meer, Roy E. Stewart, Frank C. Verhulst,
Johan Ormel, and Sijmen A. Reijneveld (2010)
Journal of Pediatrics, 157(2), 316-321.
17

19. 研究背景
n 背景： オランダにおいて、予防的小児保健
（preventive child healthcare:PCH）による19歳まで
の健康と発達のモニタリングは、制度化されており、
90%以上の参加者を誇る。
n 目的： 青年期以前（11歳）の心理社会的問題（問
題行動と個人内の問題）にかかわる、幼少時の発
達的要因、生前の養育環境はなんだろうか？
n 研究方法： コホート調査
18

20. 研究の流れ
n オランダ北部の5つの自治体の小学校に通う小学生1692名
n コホートのサンプルが0-4歳時の情報をPCHのファイルから取
得した。0-4歳時の情報は、専門家による半構造化面接によっ
て査定された。ほか、彼らが11歳の時の児童行動チェックリスト
（CBCL）への親評価を実施した。
n 青年期以前に心理社会的問題のある群が
n 青年期以前に心理社会的問題のない群に比べ
n 発達早期の各種要因（次スライド参照）が有意に異なっていた。
19

21. n 目的（従属）変数
・青年期以前（11歳）における心理社会的問題（CBCL）
問題行動（攻撃的行動・非行行動）
個人内の問題（不安や抑うつ、身体愁訴、内向性）
n 説明（独立）変数
・幼少期（4歳）における問題（睡眠、食事、夜尿、感情、
行動）
・親の妊娠中や周産期における変数（喫煙、低体重出産
（2500g未満））
・社会人口統計学的変数（両親の最終学歴）
20

22. 結果①
外在化された問題
オッズ比
調整済みオッズ比
（95%信頼区間）
（95%信頼区間）
内在的問題
オッズ比
調整済みオッズ比
（95%信頼区間）
（95%信頼区間）
性別（男1:女0）
親の妊娠中の喫煙（有1:無0）
低体重出生（是1:非0）
母親の低い学歴（是1:非0）
母親の中程度の学歴（是1:非0）
2.1 （1.5-3.0）＊
1.8 （1.1-3.1）*
0.6 （0.2-1.8）
2.1 （1.3-3.2）*
1.2 （0.8-2.0）*
2.0 （1.4-2.8）
2.0 （1.4-2.8）*
1.6 （1.0-2.6）＊
1.0 （0.4-2.2）
1.1 （0.8-1.7）
0.9 （0.6-1.4）
父親の低い学歴（是1:非0）
父親の中程度の学歴（是1:非0）
2.1 （1.3-3.3）*
1.6 （1.1-2.5）*
2.0 （1.2-3.2）
0.9 （0.6-1.4）
1.1 （0.7-1.7）
（４歳時の）睡眠の問題（是1:非0）
（４歳時の）食事に関する問題（是1:非0）
（４歳時の）夜尿（是1:非0）
（４歳時の）ポジティブな社会的行動（是0:非1）
（４歳時の）行動的問題（是1:非0）
（４歳時の）感情的問題（是1:非0）
1.9 （1.2-2.8）*
1.6 （1.1-2.4）*
1.9 （1.2-2.8）*
1.1 （0.8-1.6）
3.0 （1.6-5.3）*
0.5 （0.2-1.5)
（４歳時の）注意欠陥/多動性の問題（是1:非0）
Note1. 調整変数（欠測の数）は省略した。
Note2. * P<.2
2.3 （1.4-3.6）*
1.6 （1.1-2.5）
2.3（1.2-4.2）
2.1 （1.3-3.3）
3.0 （1.4-6.2）*
1.3 （0.9-1.9）*
1.0 （0.6-1.6）*
0.7 （0.5-1.0）*
1.9 （1.1-3.6）*
1.5 （0.7-2.9）
2.0 （1.5-2.9）
1.7 （1.1-2.6）
3.0 （1.4-6.3）
1.3 （0.8-2.2）
低出生体重と４歳時の感情的な問題は、青年期以前（11歳）の心
理社会的問題を予測していなかった。
21

23. 結果②
基本サンプル AUC=0.68（95%Cl: 0.64-0.73） 基本サンプル AUC=0.63（95%Cl: 0.59-0.68）
検証用サンプル AUC=0.66（95%Cl: 0.59-0.72）
検証用サンプル AUC=0.54（95%Cl: 0.47-0.60）
診断制度は十分（高いとはいえない）
やや十分とはいえない結果であった。
22

24. 文献3のまとめ
・（４歳時の）行動的問題あり
・（４歳時の）注意欠陥/多動性の問題
・（４歳時の）夜尿症
・父親の教育レベル
・男子
Ø これらの条件が満たされていると、青年期以前（11歳）におい
て、問題行動が生起しやすい。
Ø また、PCHの専門家による早期予防検査の妥当性があるこ
とを示唆している。
Ø 今後、更に研究がされることで、PCHの専門家が青年期以
前の心理社会的問題についてスクリーニングするための、構
造化面接を行うためのツールを開発することが望まれる。
23

25. ご清聴ありがとうございました。
24