転倒によるTBIを持つ65歳以上の患者のための臨床意思決定支援の開発
カテゴリ：高齢者医療・介護
公開日：2026年2月19日
タイトル：Development of clinical decision support for patients older than 65 years with fall-related TBI using artificial intelligence modeling
雑誌名：PLoS One. 2025; 20(2): e0316462.
概 要：
高齢者は外傷性脳損傷（TBI）による入院や死亡の大部分を占め、特に転倒によるTBIに対して脆弱です。本研究では、早期の入院時の変数を利用して、転倒によるTBIを持つ高齢患者の退院先を予測する多項決定木を作成し、検証しました。これにより、高齢者のTBI管理の質を向上させることを目指しています。
方 法：
全国外傷データバンクから、2017年から2021年の間に転倒によるTBIを受けた11,977人の高齢患者を遡及的に分析しました。臨床変数には、グラスゴー昏睡スケール（GCS）スコア、頭蓋内圧モニターの使用、静脈血栓塞栓症（VTE）予防、初期バイタルサインが含まれます。データは80%を決定木の構築に、20%を予測性能のテストに使用しました。条件付き推論木アルゴリズムを用いて、決定木を成長させ、曲線下面積（AUC）を用いて識別能力を測定しました。
結 果：
決定木は、7つの入院変数を使用して高齢TBI患者の退院先を予測しました。重要な非修正変数には、総GCSスコアと損傷重症度スコアが含まれ、VTE予防の種類が最も重要な介入変数でした。VTE予防治療を受けていない患者は死亡の確率が高くなりました。トレーニングコホートにおける死亡、ケア、帰宅のAUC値はそれぞれ0.66、0.75、0.77でした。テストコホートでは、値は0.64、0.75、0.77でした。
結 論：
高齢TBI患者の退院先を予測する多項決定木を開発し、内部検証を行いました。このツールは、高齢患者の管理を改善し、意思決定を支援するための意思決定支援ツールとして機能する可能性がありますが、外部検証が必要です。