成人における術後悪心・嘔吐のリスク因子の機械学習による特定
カテゴリ：手術支援
公開日：2026年2月19日
タイトル：Machine learning-based identification of the risk factors for postoperative nausea and vomiting in adults.
雑誌名：PLoS One. 2024; 19(8): e0308755.
概 要：
術後悪心・嘔吐（PONV）は麻酔の一般的な副作用であり、そのリスク因子を特定することは重要です。本研究は、2010年から2019年にかけて東北大学病院で全身麻酔下で手術を受けた37,548人の成人患者のデータを用いた回顧的研究です。術後24時間以内に悪心・嘔吐を経験した患者を抽出し、機械学習の勾配ブースティングモデルを用いてPONVの発生確率を予測するモデルを構築しました。データは33,676人分が利用され、術中の総出血量がPONVに最も強く関連する因子として特定されました。
方 法：
本研究は回顧的研究で、2010年から2019年の間に東北大学病院で全身麻酔下で手術を受けた37,548人の成人患者を対象としました。術後24時間以内に悪心・嘔吐または制吐薬を使用した患者のデータを分析し、勾配ブースティングモデルを用いてPONVの予測モデルを構築しました。最終的に33,676人のデータが分析に使用されました。
結 果：
術中の総出血量がPONVの最も強いリスク因子として特定され、次いで性別、総輸液量、患者の年齢が挙げられました。その他のリスク因子には、手術時間（60-400分）、輸血なし、麻酔維持にデスフルランを使用、腹腔鏡手術、手術中の側臥位、麻酔維持にプロポフォールを使用しないこと、腰部の硬膜外麻酔が含まれました。一方、麻酔時間やセボフルラン、フェンタニルの使用はリスク因子として特定されませんでした。
結 論：
術中の総出血量が術後悪心・嘔吐の発生に最も強く関連するリスク因子であることが示されました。セボフルランやフェンタニルの使用、麻酔時間はPONVのリスク因子としては特定されませんでした。この研究は、PONVのリスク因子の理解を深め、予防策の改善に寄与する可能性があります。