パルスオキシメーターが足りないなら

すっごく久しぶりの投稿になります。

先日、ニュースで自宅療養者の数が多すぎて、健康観察に必要なパルスオキシメーターが足りなくなっている。というものを見ました。

そこで、本日はパルスオキシメーターの代用としての身体所見を紹介。

J Clin Med

 

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. 2021 Dec 29;11(1):179.

 doi: 10.3390/jcm11010179.

Single-Breath Counting Test Predicts Non-Invasive Respiratory Support Requirements in Patients with COVID-19 Pneumonia

Yaroslava Longhitano ^1 2 3, Christian Zanza ^1 2 3 4, Tatsiana Romenskaya ¹, Angela Saviano ⁴, Tonia Persiano ⁵, Mirco Leo ¹, Andrea Piccioni ⁴, Marta Betti ⁶, Antonio Maconi ⁶, Ivano Pindinello ⁷, Riccardo Boverio ⁵, Jordi Rello ^8 9, Francesco Franceschi ⁴, Fabrizio Racca ¹

 

Single Breath Count Test（SBCT）は、このブログでも取り上げたことのある身体所見です。

SBCTは、個人の最大努力吸入から、一息で、かつ通常の話し声で数を数えるものです。

数えるスピードは1秒間に2つずつが多いです。

 

この身体所見が、高流量鼻カニューレ（HFNC）と非侵襲的換気（NIV）を含む非侵襲的呼吸戦略(NIRS)の予測に有用か？を調査。

 

調査場所は、イタリアの2つの病院で行われた前向き観察コホート研究。

対象は、COVID-19肺炎患者120名、

 

患者ベースラインは、表1

24時間後にNIRSが必要となったグループと必要なかったグループに分けています。

Table 1

Baseline characteristics of patients with COVID-19 pneumonia collected at inclusion into the study.

		NIRS Not Required (42)	NIRS Required (78)	p-Value
Age (years)		68.14 ± 13.62	66.15 ± 11.66	0.431
Gender	F	21 (50%)	27 (34.6%)	0.121
	M	21 (50%)	51 (65.4%)
BMI (kg/m2)		25.67 ± 2.48	26.82 ± 5.79	0.449
Tobacco use		3 (7.1%)	3 (3.8%)	0.700
Comorbidities:
Hypertension		30 (71.4%)	36 (46.1%)	0.007
Diabetes mellitus		3 (7.1%)	9 (11.5%)	0.433
Chronic kidney disease		6 (14.3%)	2 (2.5%)	0.017
Congestive heart failure		15 (35.7%)	12 (15.4%)	0.013
Coronary heart disease		12 (28.6%)	15 (19.2%)	0.248
Chronic respiratory disease		6 (14.3%)	12 (15.4%)	0.872
Clinical characteristics:
Onset of COVID-19 symptoms (days)		5.3 ± 3.3	7.3 ± 3.8	0.01
Body Temperature (°C)		36.8 ±0.8	37.2± 0.9	0.038
Heart rate (bpm)		86.6 ± 7.4	85.8 ± 8.7	0.654
Respiratory rate (breaths/min)		21.5 ± 8.1	23.1 ± 7.7	0.314
Dyspnea at rest (Nº of patients)		12 (28.6%)	45 (57.7%)	0.02
SCBT		30.4 ± 6.9	24.5 ± 6.4	<0.0001
FiO2		0.2 ±0.02	0.3 ± 0.2	0.005
SpO2/FiO2		431.1 ± 39.1	357.8 ± 104.9	0.001
PaO2/FiO2		299.01 ± 95.1	235.1 ± 53.4	0.0001
PaCO2 (mmHg)		40.1 ± 6.7	35.1 ± 4.1	<0.0001
pH		7.4 ± 0.02	7.5 ± 0.06	0.0001
D-dimer (mcg/mL)		1.02 ± 0.8	0.9 ± 0.5	0.503
Ferritin (ng/mL)		489.9 ± 440.5	993.9 ± 910.6	0.003
LDH (U/L)		593.0 ± 107.2	698.9 ± 186.1	0.009

 

SBCTなどの評価項目がNIRSの予測に有用なのか？をROC曲線分析したところ、

呼吸数以外は有用であった。

 

また、これらの精度は(表2)、

Table 2

ROC curves results of factors which might predict NIRS requirement. Tests performed in all included patients.

	AUC	Standard Error	Lower Bound (95%)	Upper Bound (95%)	Cut-Off	Sensitivity	Specificity	p-Value
SBCT	0.799	0.046	0.710	0.889	32	0.923	0.571	<0.0001
RR	0.575	0.059	0.459	0.691	28	0.348	0.909	0.206
PaO2/FiO2	0.836	0.057	0.725	0.948	280	0.875	0.786	<0.0001
SpO2/FiO2	0.821	0.052	0.720	0.923	438	0.720	0.857	<0.0001

Abbreviations: NIRS, non-invasive respiratory strategies; SBCT, single-breath counting test; RR, respiratory rate.

と、SBCTのカットオフ値32のとき、感度92.3％、特異度57.1%であった。

これより、除外には用いることができる。

確定には、SpO2/FiO2が最も特異度が高く85.7%だった。

 

またサブグループ解析により、SBCTが使える場面？を分析したところ、

カットオフ値30で呼吸器症状がないグループでも予測に有用とされた。

Table 3

ROC curve analysis of SBCT performance in predicting NIRS in different subgroups of patients.

	SBCT in Patients Not Requiring NIRS	SBCT in Patients Requiring NIRS	p-Value
Patients without chronic respiratory disease	30.7 ± 7.5	25.3 ± 5.1	<0.0001
Patients not needing supplemental oxygen therapy	30.1 ± 7.5	26.7 ± 3.0	0.007
Patients needing supplemental oxygen therapy	32.0 ± 0.0	20.8 ± 8.6	0.003
Patients without dyspnea at rest	31.5 ± 4.2	24.5 ± 3.2	<0.0001
Patients with PaO2/FiO2 > 280	29.7 ± 7.9	20.0 ± 6.6	0.0001
Patients with SpO2/FiO2 > 438	30.1 ± 7.9	27.3 ± 3.8	0.135
Patients with normal respiratory rate	30.2 ± 8.1	25.1 ± 3.2	0.0001
Patients with normal respiratory rate and absence of dyspnea at rest	31.9 ± 4.5	25.1 ± 3.3	<0.0001

Abbreviations: NIRS, non-invasive respiratory strategies; SBCT, single-breath counting test.

 

 

SBCTを使えば、電話での健康観察も行えるので、簡便に使えます。

ただ、これは英語？イタリア語で行っているため、カットオフ値は日本語だと変わる可能性もあります。