平成 28 年度

一般財団法人救急振興財団

救急に関する調査研究助成事業

病院前外傷重症度判断
Grade 分類に関する調査研究

平成 28 年度 最終報告書

湘南地区メディカルコントロール協議会
平成 29 年 3 月

研究担当者一覧
湘南地区メディカルコントロール協議会

事後検証作業部会

部会長 研究代表者
中川儀英
東海大学医学部付属病院 高度救命救急センター 次長部会員 研究分担者
若井慎二郎 東海大学医学部付属病院 救命救急医学 助教（研究分担責任者）
本多ゆみえ 東海大学医学部付属病院 救命救急医学 講師
關知子
東海大学医学部付属病院 救命救急医学 講師
大塚洋幸
東海大学医学部付属病院 救命救急医学 講師
辻友篤
東海大学医学部付属病院 救命救急医学 講師
福島亮介
藤沢市民病院
救命救急センター小児救急科医長
守田誠司
小田原市立病院 救急科部長兼救命救急センター長
福嶋友一
平塚市民病院
救急科医長
名取穣治
海老名総合病院 救急部部長兼診療部外科医長
上出正之
厚木市立病院
救急科 主任部長兼救急センター長
清水智明
県立足柄上病院 地域医療センター救命救急部長
福山宏
茅ヶ崎市立病院 救急医療部長
山下巌
東名厚木病院
病院長
齋藤良一
国立病院機構神奈川病院 外科系診療部長兼救急部長

湘南地区メディカルコントロール協議会部会長
猪口貞樹

東海大学医学部付属病院検討部会

高度救命救急センター長

研究協力消防機関
藤沢市消防局
秦野市消防本部
寒川町消防本部
二宮町消防本部

平塚市消防本部
厚木市消防本部
愛川町消防本部
箱根町消防本部

小田原市消防本部
海老名市消防本部
湯河原町消防本部

担当事務局
湘南地区メディカルコントロール協議会
事後検証作業部会事務局 平塚市消防本部消防救急課

茅ヶ崎市消防本部
伊勢原市消防本部
大磯町消防本部

研究要旨【背景および目的】
本研究の目的は、湘南地区メディカルコントロール協議会（以下：湘南 MC）で適用している「重症度判断 Grade 分類」（以下：Grade 分類）の重症度判定としての精度を検証し、その妥当性を明らかにすることである。
【方法】
平成 28 年 4 月 1 日から 9 月 30 日までの間に、湘南 MC 管内で発生し医療機関に搬送されたすべての外傷症例のうち 11,668 例を本研究の対象とした。医療機関到着時の重症度で「軽症・中等症」と「重症または重篤・死亡」の 2 群に分け、それぞれの特徴を比較した。さらに「医療機関到着時の重症度」を目的変数、「年齢」、「性別」、「救急隊現着時GCS」、「救急隊現着時収縮期血圧」、「救急隊現着時呼吸数」、「ロード&ゴー（以下：L&G）適応」、「Grade 分類（軽症 Grade 分類と重症 Grade 分類の 2 分類）」を説明変数として多変量解析を行った。また上記の「L&G 適応」までを説明変数としたロジスティック回帰モデル（=Base model）と、それに「Grade 分類」を加えたモデル（=Grade model）を作成し、両者の識別能の比較および予測能の改善を検討した。
【結果】
重症度分類の「軽症・中等症」群が 11,271 人、「重症または重篤・死亡」群が 397 人であった。2 群間で性別、バイタルサイン、L&G 適応および Grade 分類の各項目についていずれも有意差がみられた。「医療機関到着時の重症度」を目的変数とした多変量解析では、年齢、性別（男性）、救急隊接触時のバイタルサインの悪化（GCS、収縮期血圧、呼吸数）、L&G 適応、重症 Grade 群であることは、いずれも「重症または重篤・死亡」の有意な危険因子であった。特に L&G 適応については、Odds 比が 20.05 と高値であった。
ロジスティック回帰モデルの比較では、AUC-ROC が Base model で 0.773、Grade modelで 0.778 とわずかに識別能の上昇がみられた。また両モデル間の尤度比検定では p=0.017と Grade 分類を加えた際の予測能は有意に改善していた。
【考察】「医療機関到着時の重症度」を目的変数とした多変量解析では、いずれの説明変数も「重症または重篤・死亡」群の有意な危険因子であったが、特に L&G 適応は大きな影響を与える因子であった。また重症度判定として L&G 適応に Grade 分類を加えることで識別能および予測能はわずかに改善していたが、現状を考慮するとその臨床的意義はそれほど大きくないと考えられた。今後はさらに医療機関から、生命予後や入院適応、TRISS scoreなどの詳細な傷病者情報を得てさらに分析を進めていく必要がある。
【結語】
Grade 分類について地域網羅的調査によりその精度を検証した。L&G 適応に加えてGrade 分類を考慮することで重症度の識別能および予測能はわずかに改善していたが、その臨床的意義はそれほど大きくないと考えられた。今後はさらに詳細な転帰を調査することにより、その精度をさらに検証する予定である。
-1-

1. 研究の背景および目的
本邦では防ぎえる外傷死（preventable trauma death: PTD）の回避のために、病院前救護にかかわるすべての人々が取得すべき知識と体得すべき技能が盛り込まれた活動指針として JPTEC（Japan Prehospital Trauma Evaluation and Care）1)が策定されている。
湘南 MC では、2004 年より JPTEC に準拠した外傷プロトコールを策定し、実践するための指針として「外傷救急活動ガイドライン」（添付資料 1）を作成した。本ガイドラ
インは外傷プロトコール 1（「外傷救急活動の手順」）、外傷プロトコール 2（「重症度判断 Grade 分類」）、外傷プロトコール 3（「重症度判断に基づく対応方法」）を基本として、救急隊員が外傷現場および搬送中に適切かつ迅速に外傷救急活動を実践する指針を示したものである。
その中で独自の病院前外傷重症度判断の指標として定義された Grade 分類について、実際に重症度スケールとして妥当であるかどうかの検討は今までなされていない。本研
究の目的は湘南 MC 管内で発生したすべての外傷症例について、Grade 分類と病院到着後の重症度を比較することによりその重症度判定の精度を検証し、病院前救護における外傷重症度スケールとしての Grade 分類の妥当性を明らかにすることである。

2. 研究方法A) 対象および調査方法
平成 28 年 4 月 1 日から 9 月 30 日までの 6 か月間に、湘南 MC（14 消防本部、22市町村、人口およそ 204 万人）管内で発生し医療機関に搬送されたすべての外傷症例を本研究に用いた。全症例数は 11,757 例であり、そのうちデータの詳細が不明な12 例および救急隊接触時心肺停止の 77 例を除いた 11,668 例を本研究の対象とした。
上記期間終了後に下記詳細項目について後方視的に搬送表から抽出し、データを収集した。
救急隊所属、救急救命士同乗の有無、出場番号、事故種別、傷病者の性別、年齢、傷病発生日時、覚知・現着・現発・病着時刻、現着時の意識レベル（JCS・GCS）
およびバイタルサイン（血圧・呼吸数・脈拍数）、Grade 分類、Grade1 に該当す
る生理・解剖学的異常、Grade2 に該当する受傷機転・基礎疾患、L&G 適応、病着直前の意識レベル（JCS・GCS）およびバイタルサイン（血圧・呼吸数・脈拍数）、搬送先医療機関名、医療機関到着時の重症度（軽症・中等症・重症または重篤・死亡）※ 「医療機関到着時の重症度」は、消防庁の統計 2)に使用されている傷病程度の定義より引用した。表 1 にその傷病程度の定義を示す。
-2-B) 対象の概要
本研究の対象となった 11,668 例について、医療機関到着時の重症度で「軽症・中等症」と「重症または重篤・死亡」の 2 群に分け、それぞれの「年齢」、「性別」、「救急隊現着時 GCS」、「救急隊現着時収縮期血圧」、「救急隊現着時呼吸数」、「L&G 適応」、「Grade 分類」を対象の概要として示した。Grade 分類については、Grade1 および2 を「重症 Grade 群」、Grade3 を「軽症 Grade 群」として 2 群に分けて評価した。
C) 「重症または重篤・死亡」に対する危険因子の解析
一般化線形モデルを用い「医療機関到着時の重症度」（0：「軽症・中等症」、1：「重症・重篤・死亡」）を目的変数、「年齢」、「性別」、「救急隊現着時 GCS」、「救急隊現着時収縮期血圧」、「救急隊現着時呼吸数」、「L&G 適応」、「Grade 分類（重症 Grade群、軽症 Grade 群）」を説明変数として多変量解析を行った。
D) 識別能、予測能の比較検討および解析
目的変数を「医療機関到着時の重症度（「軽症・中等症」、「重症または重篤・死亡」）」、説明変数を「年齢」、「性別」、「救急隊現着時 GCS」、「救急隊現着時収縮期血圧」、「救急隊現着時呼吸数」、「L&G 適応」としたロジスティック回帰モデル（＝Base model）、と、それに「Grade 分類」を加えたモデル（＝Grade model）をそれぞれ作成し、ROC 曲線を描出、AUC-ROC によりその識別能を比較した。また両モデル間の尤度比検定（Chi-square）により Grade model で予測能が改善しているかを検討した。
E) 統計処理
統計解析には IBM SPSS Statistics-Ver.23 および R-ver3.3.2 を用いた。対象の概要は p 値を示し、p<0.05 のパラメーターは p 値に下線を引いて示した。また多変量解析の結果は、各パラメーターの p 値および Odds 比とその 95%信頼区間を示し、
p<0.05 のパラメーターは p 値およびオッズ比に下線を引いて示した。
F) 倫理的配慮
本研究は東海大学臨床研究審査委員会の承認（受付番号：16R146）を得た上で、データ収集および解析を実施した。また各々のデータは匿名化したうえで集積し、研究代表者によって厳重に管理した。

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3. 研究結果
A) 対象の概要
対象の概要を表 2 に示す。重症度分類で「軽症・中等症」群が 11,271 人、「重症または重篤・死亡」群が 397 人であった。
「重症または重篤・死亡」群で有意に男性の割合が高く、高齢であった。また救急隊現着時のバイタルサインは、「重症または重篤・死亡」群の方が GCS および収縮期血圧が有意に低く、呼吸数は有意に高くなっていた。L&G 適応については、「軽症・中等症」群では 158 人と同群の中のわずか1.4%にとどまったが、「重症または重篤・死亡」群では 146 人と同群のうち 36.8%を占めていた。Grade 分類で重症 Grade 群に分類されたものは、「軽症・中等症」群で4,476 人（39.7％）、「重症または重篤・死亡」群で 274 人（69.0％）であった。L&G
適応および重症 Grade 群は、いずれも「重症または重篤・死亡」群で有意に多かった。
B) 「重症または重篤・死亡」に対する危険因子の解析「医療機関到着時の重症度」（0：「軽症・中等症」、1：「重症または重篤・死亡」）を目的変数に多変量解析を行った結果を表 3 に示す。年齢、性別（男性）、救急隊接触時のバイタルサインの悪化（GCS、収縮期血圧、呼吸数）、L&G 適応、重症 Grade群であることは、いずれも「重症または重篤・死亡」の有意な危険因子であった。特に L&G 適応については、Odds 比が 20.05 と高値であった。
C) 識別能の比較検討および予測能の解析
Base model と Grade model について、それぞれ ROC 曲線を描出したものを図 1に示す。Base model よりも Grade model の方がわずかに上であり、AUC-ROC ではBase model で 0.773、Grade model で 0.778 と識別能の上昇がみられた。また尤度比検定では p=0.017 と Grade 分類を加えた際の予測能は有意に改善していた。

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4. 考察
外傷傷病者がその地域内でいつ何時でも標準的な治療が受けられるように体制を整備することは、当該メディカルコントロール協議会の責務である 3)。本邦では標準的な病院前外傷診療プロトコールとして JPTEC が策定されており、湘南 MC でも病院前診療に携わる救急隊員を中心に広く浸透している。その中でも定められているように、「L&G適応」を考慮しつつ活動することは、迅速かつ適正な医療機関への搬送のための重症度・緊急度の決定に有用であることが知られている 4-5)。またそれ以外にも、現在までに病院前外傷トリアージの方法として様々な方法が提唱されており 6-8)、その精度についても検証がなされている 9-10)。本研究では「L&G 適応」に加えて、湘南 MC が指針として示している「Grade 分類」を考慮することで、さらに精度の高い病院前重症度評価が可能であるかを後方視的に検討した。
「軽症・中等症」群と「重症または重篤・死亡」群を比較すると、性別、年齢、救急隊現着時バイタルサイン（GCS、収縮期血圧、呼吸数）、L&G 適応、Grade 分類でいずれも有意差がみられていた。特に高齢であることや各バイタルサインの悪化が「重症または重篤・死亡」群で有意に悪かったことは当然の結果といえる。
「医療機関到着時の重症度」を目的変数とした多変量解析では、いずれの説明変数も「重症または重篤・死亡」群の有意な危険因子であった。特に L&G 適応は Odds 比が高く、「医療機関到着時の重症度」に大きな影響を与える因子であることがわかった。
L&G 適応が実際に重症度評価の指標として JPTEC を通して広く浸透していることは妥当であるといえる。それに対して Grade 分類は有意な危険因子ではあるものの、Odds比としては 1.374 と L&G 適応に比べると低値であった。よって Grade 分類は L&G 適応にとってかわるものではなく、あくまで L&G 適応を考慮した上で、さらに精度を上げるための指標として有用かどうかを検討するべきである。
図 1 からは Base model と Grade model の ROC 曲線はほぼ重なっており、AUC-ROC
も 0.773 から 0.778 とその識別能はわずかしか上昇していなかった。しかしそれぞれのmodel の尤度比検定では 0.017 と有意差があり、重症度判定として L&G 適応に Grade分類を加えることで予測能は改善することがわかった。これらの結果からは、重症度評価としては L&G 適応を基本とし、精度向上のために Grade 分類を加えることを考慮してもよいといえる。
しかし現状では、湘南 MC 管内の救急救命士は L&G 適応を十分に理解することに加え、同地区のみで使用される Grade 分類についても学習しなければならない。加えて受け手側の医療機関の医師・看護師にも十分な周知が必要なはずであるが、一部の MC に関わる医療従事者以外には、Grade 分類はほとんど知られていないのが実情である。こういった救急救命士の理解および医療機関へ周知するための労力を考慮すると、Grade分類の臨床的意義はそれほど大きくないと考えられる。
本研究の限界のひとつとして、アウトカムとして設定した「医療機関到着時の重症度」
は来院時に医師が判定する重症度であり、その予後を含めた傷病者の正確な状態を反映-5-していないことが挙げられる。病院到着後の詳細な情報を、搬送先である中小病院を含めたすべての病院から得ることは現実的には不可能である。本研究では「搬送された全ての外傷症例」を研究に含めることを目標としたため、消防機関からの情報として得られた「医療機関到着時の重症度」をアウトカムとして設定した。今後はその中でも特に外傷症例が多く搬送された医療機関から、生命予後や入院適応、TRISS score などの詳細な傷病者情報を得てさらに分析を進めていく予定である。
もうひとつの限界としては、本研究があくまで湘南地区の症例のみで検討されていることである。ただし救急医療そのものが地域ごとの医療資源に基づいた総合的な評価を基に構築されるべきものであり、外傷診療も当然これに含まれる。本研究と同様の検討は本邦のみでなく世界各地で行われているが 5,11-12)、今後も各地域の実情に合わせたプロトコールを策定するために検討を重ねることが必要である。

5. 結語
Grade 分類について地域網羅的調査によりその精度を検証した。L&G 適応に加えてGrade 分類を考慮することで重症度の識別能および予測能はわずかに改善していたが、その臨床的意義はそれほど大きくないと考えられた。今後はさらに詳細な転帰を調査することにより、その精度をさらに検証する予定である。

尚、この研究は一般財団法人救急振興財団の「救急に関する調査研究事業助成」を受けて行ったものである。

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6. 参考文献
1) 一般社団法人 JPTEC 協議会：改訂第 2 版 JPTEC ガイドブック．へるす出版，東京，2016 年．P 2-102) 総務省消防庁：救急自動車による救急出動件数及び搬送人員数．平成 28 年度版 救
急・救助の現況．P 16-353) 一般社団法人日本救急医学会：病院前救護におけるメディカルコントロール．へるす出版，東京，2010 年．P 2-114) Norcross ED, Ford DW, Cooper ME, et al: Application of American College ofSurgeons’ field triage guidelines by prehospital personnel. J Am Coll Surg. 1995;
181: 539-44.
5) 山野上敬夫，松永真雄，森川慎吾，他：外傷症例の病院前評価と転帰の関連 ‐広島圏域における地域網羅的研究‐．日救急医会誌．2010; 21: 63-716) Moore L, Lavoie A, Abdous B, et al: Unification of the revised trauma score. JTrauma. 2006; 61: 718-227) Sartorius D, Le Manach Y, David JS, et al: Mechanism, Glasgow coma scale, age,and arterial pressure (MGAP): a new simple prehospital triage score to predictmortality in trauma patients. Crit Care Med. 2010; 38: 831-78) Sasser SM, Hunt RC, Faul M, et al: Guidelines for field triage of injured patients:
recommendations of the National Expert Panel on Field Triage, 2011. MMWR
Recomm Rep 2012; 61: 1-209) Newgard CD, Fu R, Zive D, et al: Prospective Validation of the National Field
Triage Guidelines for Identifying Seriously Injured Persons. J Am Coll Surg.
2016; 222: 146-5810) Bouzat P, Legrand R, Gillois P, et al: Prediction of intra-hospital mortality after
severe trauma: which pre-hospital score is the most accurate? Injury. 2016; 47:14-811) Arshad FH, Williams A, Asaeda G, et al: A modified simple triage and rapid
treatment algorithm from the New York City (USA) Fire Department. Prehosp
Disaster Med. 2015; 30: 199-20412) Hamada SR, Gauss T, Duchateau FX, et al: Evaluation of the performance ofFrench physician-staffed emergency medical service in the triage of major
trauma patients. J Trauma Acute Care Surg. 2014; 76: 1476-83-7-

表 1：傷病程度の定義
死亡

初診時において死亡が確認されたもの

重症傷病程度が 3 週間以上の入院加療を必要とするもの

中等症

傷病程度が重症または軽症以外のもの

軽症

傷病程度が入院加療を必要としないもの

その他

医師の診断がないもの及び傷病程度が判明しないもの
もしくはその他の場所に搬送したもの※ 湘南 MC では「軽症・中等症・重症・重篤・死亡」の 5 段階に分けて分類しているが、本研究では消防庁の定義に合わせて「重篤」は「重症」に含めた。

表 2：対象の概要
軽症・中等症

重症または重篤・死亡(11,271 人)(397 人)年齢 (歳)

51.3±28.2

59.1±24.10.000

性別：男性

6,362 (56.4%)

247 (62.2%)

0.023

GCS

14.8±0.8

12.9±3.70.000

収縮期血圧 (mmHg)

141.1±28.8137.1±35.20.029

呼吸数 (/min)

20.5±4.4

21.7±5.30.000

L&G 適応158 (1.4%)

146 (36.8%)

0.000

Grade 分類：重症 Grade 群

4,476 (39.7%)

274 (69.0%)

0.000

p値

Chi-square test、Mann-Whitney test※ 年齢・GCS・収縮期血圧・呼吸数は平均±SD で、性別(男性)・L&G 適応・Grade 分類は全体の人数における該当数および百分率を示した。

表 3：「重症または重篤・死亡」に対する危険因子の解析

年齢
性別

救急隊
現着時
L&G
Grade 分類

p値

Odds 比

0.000

1.018

女 (REF)

95%CI
下限

上限

1.013

1.023

1

男0.027

1.237

1.030

1.400

GCS

0.000

0.816

0.774

0.860

収縮期血圧

0.000

0.993

0.989

0.997呼吸数0.015

1.031

1.006

1.056

14.16228.373

1.057

1.784

非 L&G 適応 (REF)
L&G 適応10.000

軽症 Grade 群(REF)
重症 Grade 群

20.05
10.017※ 一般化線形モデルを用いた多変量解析 （下線：p＜0.05）
-8-

1.374

図 1：Base model と Grade model の ROC 曲線

青:Base model
AUC-ROC=0.773

赤:Grade model
AUC-ROC=0.778※ 青線は Base model、赤線は Grade model を示す。また各モデルの AUC-ROC も併せて示す-9-

添付資料 1- 10 -- 11 -

- 12 -

- 13 -

- 14 -

- 15 -

- 16 -

- 17 -

- 18 -

- 19 -

- 20 -

- 21 -

- 22 -