Jordanらは慢性閉塞性肺疾患 (COPD) 患者の2年以内の呼吸器関連入院リスクの予測を目的として､ 予後予測スコア (BLISSスコア) を開発･検証した｡ その結果､ 6つの臨床指標から構成されるBLISSスコアは複数コホートで良好な予測性能を示した｡ 研究成果はBMJ誌に発表された｡ 

📘原著論文

Prognostic score for predicting respiratory admissions among patients with chronic obstructive pulmonary disease in primary care: development and validation in population cohorts (Birmingham Lung Improvement Studies (BLISS)). BMJ (Clinical research ed.). 2026 Mar 5;392:e084521. PMID: 41786356

👨‍⚕️HOKUTO監修医コメント

ルーチン診療データを用いているため、欠測データが多いことが限界です。

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背景

COPD呼吸器関連入院リスク予測の課題

COPD患者では呼吸器関連入院が予後や医療資源利用に大きく影響する｡ しかし､ プライマリケアの情報を用いて将来の入院リスクを個別に予測する実用的なモデルは十分に確立されていない｡ そこで著者らは､ COPD患者の2年以内の呼吸器関連入院を予測する予後スコアの開発と検証を目的に研究を行った｡

研究デザイン

集団コホートを用いたモデル開発･検証

本研究は集団コホートを用いた予測モデルの開発および検証研究である｡ モデル開発および内部検証には､ プライマリケアにおけるCOPD患者から構成されるBLISSコホートのCOPD患者1,894例を用いた｡

BLISS : Birmingham Lung Improvement Studies

外部検証には､ 国際コホートであるECLIPSEコホート1,749例およびHospital Episode Statisticsと連結された英国プライマリケアデータベースCPRD Aurum のCOPD患者27,340例を使用した｡

ECLIPSE : Evaluation of COPD Longitudinally to Identify Predictive Surrogate Endpoints

CPRD : Clinical Practice Research Datalink

主要評価項目は2年以内の呼吸器関連入院

モデル開発､ 内部検証､ およびCPRDでの外部検証では､ コホート登録後2年以内に1回以上の呼吸器関連入院の発生､ ECLIPSEコホートでは､ 2年以内の重度増悪を外部検証のアウトカムとした｡

23の候補因子を検討し､ 多変量ロジスティック回帰により予測モデルを作成した｡ ブートストラップ法により内部検証と過学習および楽観バイアスの補正を行った｡ モデル性能は識別能 (C統計量) とキャリブレーションで評価し､ 臨床的有用性はネットベネフィット解析で評価した｡ またECLIPSEコホートでは既存のBertensスコアとの比較も行われた｡

Bertensスコア : 過去1年の増悪歴､ FEV1％予測値､ 喫煙量､ 血管疾患の既往の4項目から構成される2年以内の増悪予測モデル

結果

6因子からなるBLISSスコアを作成

解析の結果､ 以下の6因子が最終モデルに選択され､ 2年以内の呼吸器関連入院リスクを推定するBLISSスコアが作成された｡

 - 年齢

 - COPD Assessment Test (CAT) スコア

 - 過去12ヵ月の呼吸器関連入院

 - 体格指数 (BMI)

 - 糖尿病

 - 1秒量 (FEV1) 予測値%

スコアは点数制ではなくロジスティック回帰に基づく連続的なリスク予測値 (0~100%) として算出される｡ 開発コホートでは､ リスク閾値ごとの入院カバー率は以下の通りであった｡

明確なカットオフは設定されておらず､ 地域の医療資源に応じた閾値設定が推奨されている｡

外部コホートでも安定した予測性能

BLISSスコアの識別能は内部検証でC統計量0.73 (95％CI 0.70–0.77) であった｡ 外部検証ではECLIPSEコホートでC=0.73 (95％CI 0.71–0.76)､ CPRDコホートでC=0.71 (95％CI 0.70–0.72) であり､ 複数の集団で類似した性能を示した｡

キャリブレーションも良好であり､ BLISSコホートにおけるキャリブレーションの傾きは0.87 (95％CI 0.73–1.02)､ CPRDでは0.89 (95％CI 0.85–0.93)､ ECLIPSEでは0.92 (95％CI 0.79–1.05) であった｡

ネットベネフィット解析では､ BLISSスコアは個々の予測因子単独やBertensスコアより優れていた｡

結論

プライマリケアでのリスク層別化に期待

著者らは ｢BLISSスコアは異なる医療環境や地理的背景､ COPD重症度を含む複数のコホートにおいて､ COPD患者の2年以内の呼吸器関連入院リスクを良好に推定できることが示された｡ 6つの変数のうち4つはプライマリケアの診療記録から取得可能であり､ 残り2つも比較的容易に収集できる指標である｡ 今後､ 臨床現場での実装効果を評価する研究が求められる｣ と報告している｡