よこすか女性泌尿器科

数学での解説

最後に、本研究の結果を数理モデルを用いて説明します。数理モデルは、治療効果を理論的に解釈し、予測するための強力なツールです。例えば、レーザー治療が尿路や膣の組織に与える影響を、微分方程式や確率モデルを用いて定量的に解析します。これにより、治療のメカニズムをより深く理解し、将来的な治療計画の立案や改善に役立てることができます。

目的

このプロペンシティスコアマッチングを用いた後ろ向きコホート研究は、OABおよび尿失禁に対する経膣および経尿道エルビウムドープヤグレーザー（VEL+UEL）の組み合わせ療法の有効性と安全性を評価することを目的とし、特にその効果を数理モデルを用いて説明することに焦点を当てています。具体的には、以下の点を詳細に調査します。

まず、VEL+UELの組み合わせ療法がOABおよび尿失禁患者にどのような効果をもたらすかを評価します。OABおよび尿失禁は、頻尿、急な尿意、夜間頻尿などの症状を引き起こし、患者の生活の質に大きな影響を与えます。特に、高齢女性においてこれらの症状は顕著であり、適切な治療が求められています。本研究では、レーザー治療がこれらの症状にどの程度の改善をもたらすかを数値化し、その有効性を具体的なデータで示します。

次に、プロペンシティスコアマッチング（PSM）を用いて、治療群と対照群の間のバイアスを最小限に抑え、治療効果の純粋な評価を行います。PSMは、治療群と対照群の特性を一致させることで、観察研究における潜在的な交絡因子の影響を排除する強力な統計手法です。本研究では、患者の年齢、BMI、既存の疾患、治療歴などの変数を考慮し、PSMを適用することで、治療群と対照群の均衡を保ちます。

さらに、統計解析を通じて、治療前後の各グループの症状スコア、排尿量、日中頻尿、夜間頻尿、膣健康指数（VHIS）などの変数の変化を評価します。具体的には、OAB症状スコア（OABSS）、国際尿失禁質問票ショートフォーム（ICIQ-SF）、3日間の排尿日誌、VHISを用いてデータを収集し、Rコードを用いて解析します。統計的有意性を検証し、治療の有効性を確立するために、t検定、フィッシャーの正確検定などの手法を使用します。

また、VEL+UEL治療の安全性についても詳細に評価します。治療中および治療後に発生した有害事象を記録し、長期的な副作用がないかを確認します。治療の安全性は、その有効性と同様に重要であり、安全な治療オプションとしての信頼性を高めるために不可欠です。

以上の目的に基づき、本研究はVEL+UEL治療の有効性と安全性を包括的に評価し、その結果を数理的に説明することを目指しています。これにより、OABおよび尿失禁患者に対する新しい治療法の開発と適用に貢献することを期待しています。

 

過活動膀胱とは

省略するとOABと言います。OABは、排尿の切迫感、頻尿、夜間頻尿を特徴とし、切迫性尿失禁（UUI）が伴う場合と伴わない場合があります。この状態は、膀胱の収縮が異常に頻繁かつ強力であることから引き起こされ、尿を貯めておくことが難しくなるため、患者は急な尿意を感じることが多くなります。尿失禁を伴う場合は特にOAB-wetと呼ばれ、生活の質が大きく低下することが知られています。

OAB-wetは、尿失禁が頻繁に発生し、患者の日常生活に大きな影響を及ぼします。例えば、外出や旅行が難しくなる、社会的な活動に参加しにくくなる、睡眠の質が低下するなど、多くの問題が発生します。そのため、OAB-wetの治療は非常に重要です。しかし、現在の主な治療法である薬物療法は、完全な治癒を提供することが難しく、多くの患者は症状の緩和にとどまります。さらに、薬物治療に依存することで、薬物使用量が増加し、副作用のリスクも高まることが懸念されています。

患者募集と登録：2016年11月にOAB、OAB薬、レーザー治療に関する情報を提供するウェブサイトが設立された。ウェブサイトでは「PFMT」、「頻尿」、「尿失禁」および「OAB」などのキーワードを使用して治療オプションを紹介した。患者数の増加に伴い、2019年から2021年までの期間に65歳以上のOABおよびPOP（ステージ2以下）の症状を持つ625人の患者を研究に登録した。

データ収集と介入：参加者にはOABSS、ICIQ-SF、3日間の排尿日誌を含む質問票を記入させ、医師による骨盤臓器脱出（POP）検査を受けさせた。参加者は治療に基づいてVEL+UEL群と対照群に分けられた。VEL+UEL群は3ヶ月間のVEL+UEL治療を受け、対照群はPFMTのみを受けた。OABの期間、OABSSおよびICIQ-SFスコアのベースラインでの比較可能性を確保するためにPSマッチングを実施した。患者は12ヶ月間、3ヶ月ごとにフォローアップを受けた。

グループ特性とPSマッチング

本研究では、VEL+UEL群と対照群のグループ特性を一致させるためにプロペンシティスコア（PS）マッチングを使用しました。具体的には、VEL+UEL群は30人の患者で構成され、全員が1年間のフォローアップを完了しました。一方、対照群は333人の患者で構成されていましたが、26人が脱落し、最終的に307人となりました。PSマッチング後、VEL+UEL群と対照群にはそれぞれ30人の患者が含まれました。

PSマッチングの具体的な手法として、以下の手順を取りました。まず、治療群と対照群の患者の特性を数値化しました。これには、年齢、BMI、既存の疾患、治療歴などの変数が含まれます。これらの特性をベクトルxiとして表し、各患者に対応するプロペンシティスコアe(xi)をロジスティック回帰モデルを用いて推定しました。

この結果、30人のVEL+UEL群の患者と30人の対照群の患者がマッチングされ、均衡の取れたサンプルが得られました。これにより、治療効果の評価における交絡因子の影響を最小限に抑えることができました。

評価方法

臨床評価は、以下の4つの主要な指標を用いて行いました：

１. 過活動膀胱症状スコア（OABSS）：OABSSは、日中の頻尿、夜間頻尿、尿意切迫感、切迫性尿失禁（UUI）の4項目から構成され、それぞれの項目のスコアを合計することで総スコアを算出します。各項目のスコアは0から3または5の範囲で評価され、総スコアは0から15の範囲となります。

結果

本研究の結果、VEL+UEL群では以下の指標において有意な改善が見られました：

VEL+UEL群では$\Delta VHIS$が有意に増加し（p<0.001）、対照群では変化が見られませんでした。

数理モデルの構築

これらの結果をもとに、治療効果を説明する数理モデルを構築します。まず、各指標の変化を統合して総合的な治療効果を評価するモデルを提案します。ここでは、各変数の変化量を入力とし、治療効果を出力とする多変量回帰モデルを構築します。