内視鏡的逆行性胆膵造影後膵炎のリスク予測モデル：系統的レビューとメタアナリシス
カテゴリ：手術支援
公開日：2026年2月19日
タイトル：Risk prediction model for post-endoscopic retrograde cholangiopancreatography pancreatitis: A systematic review and meta-analysis
雑誌名：PLoS One. 2025; 20(9): e0332378. doi: 10.1371/journal.pone.0332378. Epub 2025 Sep 15.
概 要：
内視鏡的逆行性胆膵造影（ERCP）後の膵炎（PEP）は、一般集団で3.5-9.7%、高リスク群では最大14.7%の発生率を持つ重要な合併症です。本研究は、PEPリスク予測モデルに関する系統的レビューとメタアナリシスを行い、既存のモデルの予測因子、方法論的厳密性、臨床的適用性の変動を評価しました。24件の研究（26モデル、n=38,016）が含まれ、主に東アジアの回顧的コホートからのデータが得られました。
方 法：
PRISMA 2020に準拠した系統的レビューとメタアナリシスを実施しました。2024年6月1日までに、9つのデータベースを検索し、PEPリスク予測モデルを開発または検証した研究を抽出しました。研究の特性、予測因子、パフォーマンス指標に関するデータを収集し、バイアスリスクをPROBASTで評価しました。
結 果：
プールされたPEPの発生率は8.48%（95% CI: 6.90-10.39%）で、特に東アジアの回顧的コホートで高い傾向が見られました。強い予測因子には、膵管カニュレーション（OR=3.50）、膵注射（OR=3.50）、過去の膵炎（OR=3.32）が含まれました。モデルのパフォーマンスのプールオッズ比は0.81（95% CI: 0.78-0.84）で、AUCは0.560-0.915の範囲でしたが、キャリブレーションは38%でしか報告されていませんでした。
結 論：
現在のPEP予測モデルは一般的に中程度から高い識別力を示しますが、キャリブレーションの不十分さ、外部検証の不足、方法論的異質性に制約されています。今後の研究はTRIPODガイドラインに従い、多施設の大規模デザインを採用し、連続的な予測因子を保持し、欠損データに対して堅牢な補完法を用いるべきです。人工知能や機械学習の統合が予測精度を向上させる可能性があります。