COVID-19 パンデミックが急性冠症候群患者の緊急医療レジメンと管理戦略に与える影響

研究デザインと母集団

この研究は、2018 年 6 月から 2021 年 11 月の間に収集された札幌市 ACS ネットワーク データベースのデータを使用して実施されました。ACS 患者からのデータのみが選択され、遡及的に分析されました。 ACS の診断および治療戦略は、日本循環器学会の ACS 治療ガイドラインに従って、各病院の心臓専門医によって適用されました。⁶. ACS には、急性心筋梗塞 (AMI) および不安定狭心症 (UAP) が含まれていました。 AMI は、ST 上昇誘発性心筋梗塞と非 ST 切片心筋梗塞 (NSTEMI) に分けられます。 患者は、以前のレポートに従って、ACS、AMI、STEMI、および NSTEMI/UAP として分類および分析されました。³.

札幌 ACS ネットワーク データベースは、2013 年に開始された継続的な多施設レジストリであり、日本の札幌にある 29 の EMS 急性心臓治療施設への心血管緊急事態の疑いのある緊急入院に関する情報を前向きに収集します (補足図 S1)。 札幌市ACSネットワークは、2010年に札幌市消防局と札幌市医師会が共同で運営するネットワークで、緊急の心血管疾患患者の迅速な治療を目的として設立されました。 このネットワークは、札幌大都市圏で EMS に入院した ACS 患者のほとんどをカバーしており、約 200 万人の住民 (日本の都市で 5 番目に多い人口) にサービスを提供しています。 私たちのネットワークシステムでは、札幌市のある地域で胸痛の患者が発生すると、EMSチームはまずその地域のACSネットワーク病院に連絡します。 勤務中の病院はすぐに患者を受け入れることができます。 移送後、一般開業医ではなく心臓専門医が初期対応を行い、血行再建術を必要とする患者の迅速な治療を可能にします。

この研究では、札幌市ACSネットワークデータベースに登録された2561人の連続した患者が特定されました。 これらのうち、ACS のない 1905 人の患者は分析から除外されました。 最終的に、656 人の患者がこの研究に参加しました。 札幌市では2020年2月末に新型コロナウイルスの感染者が急増し、2月28日に全国に先駆けて「緊急事態宣言」が発令されました。 これらの条件に基づいて、研究集団を前（COVID-19の発生前、2018年6月から2020年2月まで）とパンデミック後（COVID-19の発生後、2020年3月から2021年11月まで）に分けました（図 1)。

この研究では、患者情報は分析前に匿名化および匿名化されたため、各患者から書面によるインフォームド コンセントは得られませんでした。 ただし、各サイトにプロトコルの概要（わかりやすい説明付き）を掲載しています。 この通知は、登録を拒否する権利を患者に明確に伝えていました。 インフォームド コンセントおよび登録手順は、ガイドラインに記載されているインフォームド コンセントに関する細則に従い、登録手順を含む本研究は、各参加病院の倫理委員会によって承認されました。⁷ (補足付録 1 および 2) であり、臨床試験のための日本の UMIN 登録 (UMIN000045251) に登録されています。 この研究は、ヘルシンキ宣言で概説されている原則に従って実施されました。

データ収集とエンドポイント

個々の臨床情報は、医療アンケートを使用して収集されました。 EMS チームは、札幌市で ACS の対象となる患者を搬送した際、バイタル サイン、発症状況、主訴、既往歴に関する情報を含む問診票を発行し、患者を入院させた心臓専門医に渡しました。 治療後、心臓専門医は、治療の詳細、予後、院内臨床転帰など、残りのアンケート項目に記入しました。 記入済みのアンケートは、各病院から北海道大学のネットワークのプライマリ データ センターに郵送されました。 この研究では、人口統計、病歴、臨床データ、臨床経過、PCI、手術、機械的循環補助などの治療介入の使用に関する情報を抽出しました。 研究結果には、(1) 救急車で入院し、ACS と診断された患者の数、(2) EMS 呼び出しから病院到着までの時間、(3) 冠動脈造影 (CAG) と緊急 PCI を受けた患者の割合、および (4 ) 院内死亡。 新型コロナウイルスの1日あたりの感染者数は、札幌市公式サイト（札幌市公式サイト）より入手。 https://www.city.sapporo.jp. 2022 年 5 月 9 日アクセス）⁸.

統計分析

連続変数は、正規分布の場合は平均 ± 標準偏差 (SD) として表示され、正規分布でない場合は平均および四分位範囲 (IQR) として表示されます。 2 つのグループ間の差の比較は、対応のない t 検定または連続変数のマン ホイットニー U 検定によって、また必要に応じて二分変数のカイ 2 乗検定またはフィッシャーの正確確率検定によって行われました。⁷. Kolmogorov-Smirnov 検定を使用して、分布が正常か異常かを判断しました。 EMS による ACS 患者数、EMS コールから病院到着までの時間、および PCI を受けた ACS 患者の数と割合を含む変数については、線形混合効果モデリングを使用して、これらの変数の縦方向の変化を定量化しました。 ダブルフェイス s <0.05 の値は、統計的に有意であると見なされました。 すべてのデータは、Stata MP64 ソフトウェア (バージョン 16; StataCorp、College Station、TX、USA) を使用して分析されました。