環境感染誌

Vol. 33 no. 1, 2018

〈原 著〉

発熱および高プロカルシトニン血症を伴う患者の短期予後予測因子
西山

秀樹・湯浅

高坂久美子・黒野典博・美濃島
康正・野村

慎・小澤

賀子

史郎・宮村

耕一

Short-term Prognostic Factors of Patients with Fever and Elevated Serum Procalcitonin
Hideki NISHIYAMA, Norihiro YUASA, Makoto MINOSHIMA, Yoshiko OZAWA,
Kumiko TAKASAKA, Yasumasa KURONO, Fumio NOMURA and Koichi MIYAMURA
Nosocomial Infection Control Committee, Japanese Red Cross Nagoya Daiichi Hospital（2017 年 5 月 12 日受付・2017 年 10 月 16 日受理）
要旨
施設内の重症感染症を発見し，早期にかつ適切な治療を臨床医に促すことは infection

controlteam の重要な活動の 1 つである．この研究は発熱・高プロカルシトニン血症を伴う入院患者の短期予後予測因子をルーチン血液検査項目の中から明らかにすることを目的とした．対象は年齢 16
歳以上，体温＞38℃，プロカルシトニン（PCT）＞2.0 ng/mL を認めた 425 患者である．探索群（217患者）において多変量解析で 30 日生存率と有意に関連したのは C-reactive protein≧22.57 mg/dL，アルブミン＜2.8 g/dL，血中尿素窒素≧32 mg/dL，赤血球容積粒度分布幅≧15.3 であった．この 4因子のうちの該当数を予後予測スコア（prognostic

score：PS）とすると，30 日生存率は PS：0，

100％，PS：1-2，85％，PS：3-4，64％ で，PS が高いほど 30 日生存率は不良であった（p=0.0010）．
PS は検証群（208 患者）においても 30 日生存率をよく層別化し，30 日生存率は PS：0，90％，PS：
1-2，81％，PS：3-4，52％ であった（p=0.0001）．体温＞38℃，PCT＞2.0 ng/mL を伴う患者において，PS：3 以上は短期予後不良を示唆する．
Key words：感染症，発熱，プロカルシトニン，予後因子序提唱した SIRS 診断基準で，2010 年 1 月，当院において

文
施設内の重症感染症を発見し，早期にかつ適切な治療

入院患者をスクリーニングしたところ，1 週間に 300 例

を臨床医に促すことは infection control team（ICT）の以上の患者がスクリーニングされた．年齢を 15 歳以上

重要な活動の 1 つである．そのために全身性炎症反応症に限っても 1 週間に 80〜100 例が該当した．当施設は病候群（Systemic Inflammatory Response Syndrome：

床数 852 床の地域医療支援病院で，総合周産期母子医療

SIRS）のサーベイランスを行って重症感染症患者をスセンターを有し，造血幹細胞移植推進拠点病院でもある

クリーニングし，ICT が介入すべき症例を明らかにすため，集中治療を必要とする新生児や血液悪性腫瘍患者

１）

ることは 1 つの有用な方法である ．加えて，重症感染が多いことが SIRS 患者の多い理由の 1 つであった．
ICT症患者をスクリーニングする中で予後不良の患者が簡便の活動にはヒト・モノの観点から自ら限界があるため，な方法で明らかとなれば，臨床医により早期に効果的な2010 年 10 月から重症感染症患者をスクリーニングする

治療介入を促すことができ，患者の救命率の向上につなための基準を年齢 16 歳以上，体温＞38℃，プロカルシ

がる可能性がある．

トニン（PCT）＞2.0 ng/mL とした．
本研究はこの基準でスクリーニングされた患者におけ

SIRS は一般に体温，脈拍数，呼吸数，白血球数（幼２）若白血球）で診断される ．1992 年に ACCP/SCCM がる短期予後予測因子をルーチン血液検査項目の中から明らかにすることを目的とした．

名古屋第一赤十字病院，院内感染防止対策委員会― 15 ―

環境感染誌

Vol. 33 no. 1, 2018
で検討した．単変量解析で p＜0.05 であった因子を多変対象と方法
2014 年 2 月から 2015 年 8 月までの 19 か月間に，年量解析（Cox 比例ハザードモデル）に投入して（関連の

齢 16 歳以上，体温＞38℃，PCT＞2.0 ng/mL の基準で強い因子は 1 つに統合した），独立予後予測因子を明らスクリーニングされた入院患者 217 例を探索群（investi-

かにした．こうして得られた独立予後予測因子から予後

gation group）とし，短期予後予測因子を明らかにした．

予測スコア（prognostic

また，2015 年 9 月から 2016 年 11 月までの 15 か月間にに 30 日生存率を比較した．p＜0.05 を統計学的に有意と同じ基準でスクリーニング さ れ た 208 患 者 を 検 証 群

し，統計学的解析は JMP version 10.0（SAS Institute，Ja-（validation group）とし，探索群で得られた短期予後予pan）を用いた．

score：PS）を作成し，PS 別

本研究は当院の臨床研究審査委員会の承認を受けてい測因子の予後予測能を検証した．
年齢，性別，スクリーニング前後 24 時間以内に採血る．

さ れ た 血 液 で の 26 項 目 の ル ー チ ン 血 液 検 査 デ ー タ（PCT，C-reactive

protein（CRP），総 蛋 白（TP），ア

結果

ルブミン（Alb），総ビリルビン（T-Bil），アスパラギン

探索群 217 症例の平均年齢 は 70.1±15.7 歳 で，男 性酸アミノトランスフェラーゼ（AST），アラニンアミノ

141 例・女性 76 例であった．対象患者の血液検査デー

トランスフェラーゼ（ALT），クレアチニンキナーゼ

タを Table（CK），血中尿素窒素（BUN），クレアチニン（CRE），

染症，あるいはその疑いと診断されており，その内訳を推算糸球体濾過率（eGFR），白血球数（WBC），好塩基

Table 2 に示す．血液培養複数セット採取率は 82％（178/1 に示す．全例が臨床医・ICT によって感球比率，好酸球比率，好中球比率，好中球数，リンパ球217）であった．血液培養陽性は 106 例（49%），血液培

比率，好中球/リンパ球比（N/L 比），赤血球数（RBC），

養陰性は 101 例（47%），血液培養の行われていない症

ヘモグロビン濃度（Hb），ヘマトクリット（Ht），平均

例は 10 例（5%）であった．血液培養の前に抗菌薬が投

赤血球容積（MCV），平均赤血球ヘモグロビン量（MCH），

与されていた症例は 17％（37/217）で，血液培養陽性

平均赤血球ヘモグロビン濃度（MCHC），赤血球容積粒例では 9％（10 例），陰性例では 23％（23 例）であった．

度分布幅（RDW），血小板数（Plt）），スクリーニング

スクリーニング後 30 日以内に死亡した症例は 44 例で，の前後 7 日間に施行された血液培養検査の結果を電子カ

30 日生存率は 79.7％ であった．死亡した症例のうち悪ルテから抽出し，リンパ球数は比率から求めた．そして，性腫瘍を併存した症例は 17 例（39%）で，血液系 8 例，

電子カルテの臨床所見から感染症の有無・種類を，死亡

呼吸器系 7 例，次いで消化器系，女性性器それぞれ 1 例

症例の死因を死亡診断書から同定した．感染症の診断は，であった．死因は敗血症（11 例）・肺炎（8 例）・腹膜感染の有無（局所・臓器症状，臨床検査所見），感染巣炎（2 例）・偽膜性腸炎（1 例）などの重症感染症が 22の推定（身体所見・画像診断），原因微生物の検出を考例（50%）で，次いで基礎疾患の悪化 14 例（32%）で慮して行い，Japan Nosocomial Infections Surveillanceあった．他の死因は喀血（2 例），腸管壊死・くも膜下３）の診断基準を参考にした ．また，1 か月以内に最初に出血・多発脳出血・低酸素脳症・喘息発作・原因不明がスクリーニングされた結果を対象とし，重複した症例はそれぞれ 1 例であった．
30 日生存と BUN との関連を ROC 曲線で検討すると除いた．
血漿 PCT の測定には Cobas e411 electrochemilumi-（Fig. 1），曲線下面積は 0.729 で，30 日生存を判別する

nescence immunoassay（Roche Diagnostics Japan，To-

最適カットオフ値は 32 mg/dL であった．同様の方法で

kyo，Japan）を用いた．血球計算には XN-3000（SYSMEX

他の 24 項目の血液検査データでの 30 日生存を判別する

Japan，Hyogo，Japan）を用い，血液生化学検査には BM

最適カットオフ値を求め，30 日生存率との関連を検討

6070（Japan Electron Optics Laboratory Totyo，Tokyo，した（Table 3）．単変量解析で 30 日生存率と有意な関Japan）を用いた．eGFR は日本腎臓学会の提唱する推連を認めたの は CRP，TP，Alb，BUN，CRE，WBC，

４）

算糸球体で濾過量計算式から計算した ．血液培養は

好中球数，リンパ球比率，N/L 比，RBC，Hb，Ht，MCV，

BacT/ALERT 3D system（SYSMEX biomerieux Japan，

RDW，Plt であった．血液培養陽性例と陰性例では 30
日生存率に有意差を認めなかった（Fig.

Tokyo，Japan），FAPlus/FNPlus ボトルを用いた．

2，p=0.4845）．

スクリーニング後 30 日の生死と 25 項目の各血液検査

多 変 量 解 析 で は CRP≧22.57 mg/dL，Alb＜2.8 g/dL，

データとの関連を受信者特性（ROC）曲線を描いて検BUN≧32 mg/dL，RDW≧15.3 の 4 項 目 が 独 立 し て 30

討し，30 日の生死を判別する最適カットオフ値を求め

日死亡と有意に関連した（Table 3）．BUN 32 mg/dL

た．そして年齢，性，血液検査データ，血液培養の結果以上の症例は 32 mg/dL 未満の症例と比較すると 30 日と 30 日生存率との関連を単変量解析（Kaplan-Meier で死亡のハザード比が 2.78 倍高く，CRP 22.57 mg/dL 以

生存率を算出し，群間の差を log-rank test で検定した）上の症例は 22.57 mg/dL 未満の症例と比較すると 30 日

― 16 ―

環境感染誌
Table 1Vol. 33 no. 1, 2018

Blood data of patients in the investigation and validation group

Procalcitonin
C-reactive protein（CRP）
Total protein
Albumin
Total bilirubin
Aspartate aminotransferase（AST）
Alanine aminotransferase（ALT）
Creatine kinase（CK）
Blood urea nitrogen（BUN）
Creatinine
estimated glemerular filtration rate（eGFR）
White blood cell count（WBC）
Basophil
Eosinophil
Neutrophil
Lymphocyte
N/LRed blood cell count（RBC）
Hemoglobin
Hematocrit
Mean corpuscular volume（MCV）
Mean Corpuscular Hemoglobin（MCH）
Mean Corpuscular Hemoglobin Concentration（MCHC）
Red cell distribution width（RDW）
Platelets countInvestigation group（n＝217）

Validation group（n＝208）20.6±27.6
16.5±10.2
6.0±1.0
2.9±0.6
1.2±1.2
132.9±749.6
85.2±455.9
665.5±3195.8
32.7±21.3
1.6±1.552.4±34.4
13.5±11.1
0.3±0.3
0.4±1.2
84.9±14.8
9.6±12.5
21.2±24.0
3.5±0.8
10.8±2.4
32.0±7.2
92.5±7.1
31.2±2.733.5±2.7
14.8±2.3
169.0±101.4

14.5±18.9
16.9±9.8
6.0±1.1
2.9±0.7
1.3±1.292.8±437.5
63.5±275.5
407.8±1381.5
29.1±19.7
1.4±1.2
53.7±34.4
13.6±10.3
0.3±0.2
0.6±1.1
83.0±15.3
10.3±13.8
19.7±19.9
3.6±0.910.9±2.6
32.5±7.991.5±8.4
30.9±5.734.6±12.5
14.9±2.5
181.8±115.5p（ng/mL）（mg/dL）（g/dL）（g/dL）（mg/dL）（IU/L）（IU/L）（IU/L）（mg/dL）（mg/dL）（mL/min/1.73m2）（×103/μL）
（%）
（%）
（%）
（%）
（×106/μL）（g/dL）
（%）
（fl）
（Pg）
（%）
（×103/μL）

0.00830.70340.95840.25940.61480.50240.55590.31020.07280.23490.70400.88190.5516
0.19390.20090.61100.49130.33190.71820.49670.17230.55170.23520.59820.2268日生存率は 71.2％ であった．死亡した症例のうち悪性死亡のハザード比は 2.31 倍高かった．
多変量解析で有意な独立予後不良因子であった 4 因子腫瘍を併存した症例は 32 例（53%）で，消化器系 12 例，（CRP≧22.57 mg/dL，Alb＜2.8 g/dL，BUN≧32 mg/dL，

血液系および呼吸器系がそれぞれ 8 例，泌尿器系 2 例，

RDW≧15.3）の該当数を PS とすると，30 日生存率は

頭頚部・女性性器それぞれ 1 例であった．死因は基礎疾

PS：0（n=7）で 100％，PS：1-2（4 因 子 の う ち 1-2 個

患 の 悪 化 が 30 例（50%），肺 炎（15 例）・敗 血 症（11陽性，n=151）で 85％，PS：3-4（n=59）で 64％ で，PS例）などの重症感染症が 26 例（43%）であった．他のが高いほど 30 日生存率は不良であった（p=0.0010，Fig.

死因は多臓器不全（2 例），突然死・肺水腫がそれぞれ 13）．

例であった．検証群で PS の短期予後予測能を検討する

次に，探索群で明らかになった短期予後予測因子，PSと，30 日生存率は PS：0（n=51）で 90％，PS：1-2（nの予後予測能を検証群（208 患者）で検証した．検証群=126）で 81％，PS：3-4（n=31）で 52％ で，PS は短の平均年齢は 68.1±18.2 歳で，男性 134 例・女性 74 例

期予後をよく層別化した（p=0.0001，Fig. 4）．

であった．検証群の患者の血液検査データを Table 1 に示す．PCT を除いて探索群と検証群で有意差を認めた

考察

検査項目はなかった．検証群においても全例が臨床医・本研究では年齢 16 歳以上，発熱＞38℃，PCT＞2.0 ng/

ICT によって感染症，あるいはその疑いと診断されて

mL でスクリーニングされた入院患者の 30 日死亡を独おり，その内訳を Table 2 に示す．血液培養複数セット

立して予測する因子は CRP≧22.57 mg/dL，Alb＜2.8 g/

採取率は 84％（175/208）であった．血液培養陽性は 65

dL，BUN≧32 mg/dL，RDW≧15.3 で あ っ た．こ の 4

例（31%），血液培養陰性は 131 例（63%），血液培養の因子から作成した PS は同一施設内の別のコホートでも行われていない症例は 12 例（6%）であった．血液培養

短期予後をよく層別化し，短期予後予測に有用であるこの前に抗菌薬が投与されていた症例は 18％（37/208）で，とが示唆された．

血液培養陽性例では 11％（7 例），陰性例では 18％（24

SIRS や敗血症の予後予測因子はこれまで多くの研究例）であった．30 日以内に死亡した症例は 60 例で，30で検討され，以下の因子が予後と関連すると報告されて― 17 ―

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Vol. 33 no. 1, 2018
Table 2

Infectious diseases in the investigation and validation group
Investigation group（n＝217）

Pneumonia
Pyelonephritis
SepsisUrinary tract infection
Bacteremia
Cholangitis
Enteritis
Cholecystitis
Cellulitis
Appendicitis
Peritonitis
Prostatitis
Candidiasis
Stomatitis
Prosthetic vascular graft infection
Pancreatitis
Liver abscess
Infective endocarditis
Catheter infection
Pelvic abscess
Diverticulitis
Mediastinitis
Osteomyelitis
Wound infection
Infectious aortic aneurysm
Perianal abscess
Cystitis
Meningitis
Dermatitis
Fasciitis
Abdominal abscess
Ischemic colitis
Mesenteric panniculitis
Pericarditis
Pleuritis
Pulmonary abscess
Renal abscessRespiratory infection
Unknown focus

Validation group（n＝208）

n

（%）

n

（%）

55
30
24
18
15
14
7
6
6
5
4
4
3
3
2
2
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1

（25.3）（13.8）（11.1）
（8.3）
（6.9）
（6.5）
（3.2）
（2.8）
（2.8）
（2.3）
（1.8）
（1.8）
（1.4）
（1.4）
（0.9）
（0.9）
（0.5）
（0.5）
（0.5）
（0.5）
（0.5）
（0.5）
（0.5）
（0.5）
（0.5）
（0.5）
（0.5）
（0.5）

71
21
17
12
12
9
6
4
1
3
11
2

（34.1）（10.1）
（8.2）
（5.8）
（5.8）
（4.3）
（2.9）
（1.9）
（0.5）
（1.4）
（5.3）
（1.0）

1
1
2
4
3
2
2
1
1

（0.5）
（0.5）
（1.0）
（1.9）
（1.4）
（1.0）
（1.0）
（0.5）
（0.5）

2
2
1
1
1
1
1
1
1
1
10

（1.0）
（1.0）
（0.5）
（0.5）
（0.5）
（0.5）
（0.5）
（0.5）
（0.5）
（0.5）
（4.8）

8

（3.7）

きた：血球計算から得られる因子（Hb，Ht，血小板数，

検査データに患者の意識状態，血圧，心拍数などを加味

好酸球数），炎症性あるいは細菌感染マーカー（PCT，した SOFA score，APACHE II score，MEDS score５〜１９）．

CRP，Presepsin，soluble triggering receptor expressed

これらの因子は汎用性，簡便性，経済性，予後予測能のon myeloid cells 1，soluble urokinase plasminogen acti-

点からそれぞれ長所と短所を持っている．

vator receptor），炎症性サイトカイン（interleukin 6，in-

本研究では CRP≧22.57 mg/dL，Alb＜2.8 g/dL，BUN

terleukin 10，soluble interlekin-2 receptor），細胞接着≧32 mg/dL，RDW≧15.3 が 発 熱（＞38℃）・高 PCT分子（soluble

E-Selecin），血液凝固関連因子（soluble血症（＞2.0 ng/mL）を呈する 16 歳以上の患者の独立

thrombomodulin，fibrin/fibrinogen degradation prod-

予後不良因子であった．CRP 高値は感染症，敗血症，自ucts），心機能を反映する因子（B-type natriuretic pep-

己免疫疾患，悪性腫瘍，外傷などと関連し，Lobo，Sierratide），肝機能を反映する因子（cholinesterase），臨 床

らは ICU 患者において高 CRP 血症は臓器障害および死― 18 ―

環境感染誌

Vol. 33 no. 1, 2018

1.0

Sensitivity

0.8

ACU(area under the curve) : 0.729
Optimal cut-off value 32mg/dL

0.6

0.4

0.2

0
0

0.2

0.4

0.6

0.8

1.0

1-Specificity

Fig. 1

Receiver operating characteristic curve of blood urea nitrogen (BUN) for discriminating 30-day mortality.

亡リスクの増加と関連すると報告している２０，２１）．Alb 低

えば血液培養陽性だが体温＜38℃ の症例，PCT が測定

値は低栄養，腎疾患，肝疾患，浮腫などと関連し，Honda，

されていない症例などについても，今後は検討する必要

Kaysen らは末期腎不全患者における予後不良因子と報がある．第 3 に，PCT の評価に腎機能（eGFR）を考慮

告している２２，２３）．BUN 高値は腎不全，脱水，出血などとしていないことである．菌血症において PCT 値は eGFR

関連し，Aronson らは心不全患者の死亡率上昇と関連と負の相関があり，PCT が高値であるほど短期予後ががあると報告している２４）．RDW は日常臨床では主に貧不良なため３８），PCT 値を細菌感染の重症度の指標にす

血の鑑別診断に用いられ，その上昇は出血や溶血に対する際には，腎機能を考慮する必要がある．第 4 に，我々る正常な反応性赤血球生成を示唆する．一方，RDW 高の施設においては以上のスクリーニングを 1 週間に 1 回

値は心不全，冠動脈疾患，肺塞栓症，腎不全，脳血管障

行い，スクリーニングされた患者に投与されている抗菌害などの疾患の有害転帰と関連する２５〜３０）．RDW の上昇

薬の種類・投与経路・投与量が適切かを評価している．

にはエリスロポエチン活性を抑制する炎症性ストレスやしかし，重症感染症に対して ICT がタイムリーに介入

サイトカインが関与し，肺炎，炎症性腸疾患，敗血症性できているとはいいがたい．PS を毎日抽出し，重症例ショックの患者においても有害転帰と関連があることがを院内におけるハリーコール・コードブルーに準じた位

３１〜３５）

指摘されてきた

置づけをする，あるいは，検査室からシステムとしてア．

今回の研究では血液培養陽性/陰性は 30 日生存率と有意な関連を認めなかった．一般に抗菌薬が投与された症

ラート情報を発信し，主治医・該当診療科部長に迅速に伝わるようにすることも 1 つの方法である３９，４０）．

例では血液培養は陽性となりにくいこと，本研究の対象

以上のような制限はあるが，われわれの研究は対象をに菌血症を合併していない症例が含まれていた可能性な

ICU，救急患者に限定せず，急性期病院における入院患

どが原因と考えられる．また，血液培養陽性となった菌者全体としているため，その結果は一般化されやすい．

種，血液培養が陽性となるまでの時間（time to positiv-

また，PS はルーチン血液検査から簡便かつ安価に得ら

ity），対象症例の全身状態，背景疾患などが菌血症の予れることも長所の 1 つである．本研究は一般の入院患者

３６，
３７）

後と関連するためと思われるにおいて簡便に得られる血液検査からリスク因子を抽出．

本研究にはいくつかの制限がある．第 1 に 15 歳以下

し，短期予後不良群を明らかにした．こうした研究はきの小児を対象に含めていない．第 2 に，体温＞38℃，PCT

わめて少なく，また，同一施設内において同定されたリ＞2.0 ng/mL という基準が急性期病院における重症感染

スク因子の内的妥当性を検討した点も臨床研究として重症患者のスクリーニングに適した方法かどうかが確立さ要である．

れていない．感染症サーベイランスにおいては感染症患

この研究で明らかになった PS は発熱・高プロカルシ

者が余すところなくスクリーニングされることが理想で

トニン血症を伴う患者の短期予後予測に有用で，CRP≧

あるが，ICT の活動には自ら限界があるため，効率的

22.57 mg/dL，Alb＜2.8 g/dL，BUN≧32 mg/dL，RDWに重症感染症患者がスクリーニングされることが望まし≧15.3 のうち 3 つ以上の因子を持つ患者では予後不良がい．今回設定した基準に含まれない重症感染症症例，例示唆される．今後は PS の有用性が多施設で検証される― 19 ―

環境感染誌

Vol. 33 no. 1, 2018
Table 3

Univariate and multivariate analyses of 30-day survival of 217 patients in the investigation group
Univariate analysisnAge（year）
Sex
Procalcitonin（ng/mL）
C-reactive protein（CRP）（mg/dL）
Total protein（g/dL）
Albumin（g/dL）
Total bilirubin（mg/dL）
Aspartate aminotransferase（AST）（IU/L）
Alanine aminotransferase（ALT）（IU/L）Creatine kinase（CK）（IU/L）
Blood urea nitrogen（BUN）（mg/dL）
Creatinine（mg/dL）
estimated glemerular filtration rate（eGFR）mL/
min/1.73m2）
White blood cell count（WBC）（/μL）

Basophil（%）
Eosinophil（%）
Neutrophil（%）
Neutrophil（/μL）
Lymphocyte（%）
Lymphocyte（/μL）
N/L
Red blood cell count（RBC）（×104/μL）
Hemoglobin（g/dL）
Hematocrit
Mean corpuscular volume（MCV）（fl）
Mean Corpuscular Hemoglobin（MCH）（Pg）

Multivariate analysis

30-day survival（%）

p

78.4
79.3
76.1
83.8
83.4
74.5
84.7
63.8
68.8
87.1
65.2
87.5
84.0
73.5
82.8
74.8
82.4
75.3
81.8
84.8
88.3
65.9
84.1
72.5
72.3
83.9
55.0
80.7
85.3
71.0
81.5
74.4
83.5
74.0
82.6
70.5
88.4
85.5
69.5
76.1
84.9
70.8
84.2
70.6
84.4
70.3
85.3
72.7
85.5
84.4
70.2
80.9
75.6

0.7345

＜75
128
≧75
89
Male
141
Female
76
＜7.4
107
≧7.4
110
＜22.57157≧22.57
60
＜5.9
96
≧5.9
121
＜2.8
83
≧2.8
134
＜0.9
110
≧0.9
107
＜37
110
≧37
107
＜23
108
≧23
109
＜104
127
≧104
90
＜32
127
≧32
90
＜1.22
119
≧1.22
98
＜40
94
≧40
123
＜4000
39
4000-9000 45
＞9000
133
＜0.2
53
≧0.2
164
＜0.1
111
≧0.1
106
＜88.0
93
≧88.0
124
＜7893
76
≧7893
132
＜7.8
127
≧7.8
89
＜477
69
≧477
139
＜11.4
87
≧11.4
130
＜335
85
≧335
132
＜10.4
91
≧10.4
126
＜32.5
111
≧32.5
106
＜93.6
133
≧93.6
84
＜31.8
135
≧31.8
82

― 20 ―

Hazard ratio（95%confidence interval）

p

0.22950.10630.000712.31（1.20-4.46） 0.0124

0.00190.00022.14（1.08-4.24） 0.0292
1

0.06900.1436
0.16360.1674＜0.00011
2.78（1.39-5.52） 0.0036

0.04100.05140.0002

1.62（0.64-4.12） 0.3119
1
0.90（0.40-2.05） 0.8027

0.12620.14360.17990.00350.03681.49（0.74-3.00） 0.2671
1

0.13720.03410.02610.01491.00（0.50-1.99） 0.9943
1

0.04260.01680.45331
1.59（0.80-3.15） 0.1862

環境感染誌
Table 3

(continued)
Univariate analysis

Mean Corpuscular Hemoglobin Concentration（MCHC）（%）
Red cell distribution width（RDW）
Platelets count（×103/μL）
Blood culture

p

103
114
150
67
67
150
106
98

73.3
83.7
86.9
61.4
67.5
84.1
80.3
78.6

0.0780＜0.0001
0.0080p

12.22（1.11-4.44） 0.0244
0.99（0.49-2.01） 0.9834
1

0.4845(%)

80

Not done (n=13)

40

Hazard ratio（95%confidence interval）

30-day survival（%）

Positive (n=106)
Negative (n=98)

60

Multivariate analysisnCumulative survival

Cumulative survival

(%)
100

＜33.6
≧33.6
＜15.3
≧15.3
＜122
≧122
positive
negativeVol. 33 no. 1, 2018

P=0.4845

100

90%

80

81%

60

52%

40

PS:0
PS:1-2
PS:3-4

P=0.0001

20

20
0

0

0

0
Number at risk
Positive 106
Negative 98
Not done 13

Fig. 2102030 (days)

Duration after screening
92
85
9

80
71
8

71
66
8

Number at risk
51
PS:0
PS:1-2 128
PS:3-4 31

Fig. 4Overall survival of patients with or without positive blood
culture.

(%)

100%

Cumulative survival

100
80

85%

35
92
19

28
82
13

Overall survival of 208 patients in the validation groupaccording to the prognostic score.

ことを期待する．
PS:1-2

利益相反自己申告：申告すべきものなし．

PS:3-4

60

64%

40

文

P=0.0010

200Fig. 345111
2230 (days)

PS:0

0
Number at risk
PS:0
PS:1-2
PS:3-41020
Duration after screening

7
151
59

10
20
Duration after screening
7
132
47

7
116
36

30 (days)
7
100
30Overall survival of 217 patients in the investigation groupaccording to the prognostic score (PS) composed of thesum of four factors including CRP≧22.57 mg/dL, Alb＜
2.8 g/dL, BUN≧32 mg/dL, RDW≧15.3― 21 ―

献1）小林寅喆，福井康雄，寺澤優代，小野憲昭，公文登代，岡崎由紀，他：当院 ICT からの要請によって実施された血液培養検査に関する検討．環境感染誌 2007; 22(3): 186-9.
2）American College of Chest Physicians/Society of Critical
Care Medicine Consensus Conference: definitions for sepsis and organ failure and guidelines for the use of innovative therapies in sepsis. Crit Care Med 1992; 20(6): 864-74.
3）https://janis.mhlw.go.jp/report/season/4/index.html
4）松尾清一，渡辺 毅，飯野靖彦，内田俊也，井関邦俊，今井院圓裕，他：日本腎臓学会編，CKD 診療ガイド 2009，東京医学社，東京，2009.
5）Davies GR, Mills GM, Lawrence M, Battle C, Morris K,
Hawkins K, et al.: The role of whole blood impedance aggregometry and its utilization in the diagnosisand probnosis of patients with systemic inflammatory response syndrome and sepsisin acute critical illness. PLoS One 2014; 9(9): e108589.

環境感染誌

Vol. 33 no. 1, 20186）Yousef A, Suliman GA: The predictive prognostic valuesof serum TNF-α in comparison to SOFA scoremonitoringin critically ill patients. Biomed Res Int 2013; 2013: 258029.
7）Liu B, Chen YX, Yin Q, Zhao YZ, Li CS: Diagnostic value
and prognostic evaluation of Presepsin for sepsis in an
emergency department. Crit Care 2013; 17(5): 244.
8）Yin Q, Liu B, Chen Y, Zhao Y, Li C: The role of soluble
thrombodulin in the risk stratification and prognosis evaluation of septic patients in the emergency department.
Thromb Res 2013; 132(4): 471-6.
9）Toh JM, Ken-Dror G, Downey C, Abrams ST: The clinicalutility of fibrin-related biomarkers in sepsis. Blood Coagul
Fibrinolysis 2013; 24(8): 839-43.
10）Ulla M, Pizzolato E, Lucchiari M, Loiacono M, Soardo F,
Forno D, et al.: Diagnostic and prognostic value of presepsin in the management of sepsis in the emergency department: a multicenter prospective study. Crit Care 2013; 17(4): 168.
11）Matera G, Puccio R, Giancotti A, Quirino A, Pulicari MC,
Zicca E, et al.: Impact of interleukin-10, soluble CD25 andinterferon-γ on the prognosis and early diagnosis of bacteremic systemic inflammatory response syndrome: a prospective observational study. Crit Care 2013; 17(2): 64.
12）Kotecha HL, Arora A, Chawlani R, Toshniwal J, Bansal N,
Tyagi P, et al.: Low eosinophil count predicts in-hospitalmortality in cirrhosis with systemic inflammatory response syndrome. Eur J Gastroenterol Hepatol 2013; 25(6):676-82.
13）Jekarl DW, Lee SY, Lee J, Park YJ, Kim Y, Park JH, et al.:Procalcitonin as a diagnostic marker and IL-6 as a prognostic marker for sepsis. Diagn Microbiol Infect Dis 2013;
75(4): 342-7.
14）de Pablo R, Monserrat J, Reyes E, Díaz D, RodríguezZapata M, de la Hera A, et al.: Circulating sICAM-1 andsE-Selectin as biomarker of infection and prognosis in patients with systemic inflammatory response syndrome.
Eur J Intern Med 2013; 24(2): 132-8.
15）Azevedo JR, Torres OJ, Czeczko NG, Tuon FF, Nassif PA,
Souza GD: Procalcitonin as a prognostic biomarker of severe sepsis and septic shock. Rev Col Bras Cir 2012; 39(6):456-61.
16）Su L, Han B, Liu C, Liang L, Jiang Z, Deng J, et al.: Valueof soluble TREM-1, procalcitonin, and C-reactive protein
serum levels as biomarkers for detecting bacteremia
among sepsis patients with new fever in intensive careunits: a prospective cohort study. BMC Infect Dis 2012; 12:
157.
17）Jin QH, He XJ, Li TL, Chen HH: Predictive value of serumcholinesterase for the prognosis of aged patients with systemic inflammatory response syndrome. Chin Med J (Engl)
2011; 124(17): 2692-5.
18）Yilmaz G, Köksal I, Karahan SC, Mentese A: The diagnostic and probnostic sibnificance of soluble urokinase plasminogen activatorrceptor in systemic inflammatory response
syndrome. Clin Biochem 2011; 44(14-15): 1227-30.
19）Perman SM, Chang AM, Hollander JE, Gaieski DF,
Trzeciak S, Birkhahn R, et al.: Relationship between B-typenatriuretic peptide and adverse outcome in patients withclinical evidence of sepsis presenting to the emergency department. Acad Emerg Med 2011; 18(2): 219-22.
20）Lobo SM, Lobo FR, Bota DP, Lopes-Ferreira F, Soliman
HM, Mélot C, et al.: C-reactive protein levels correlate withmortality and organ failure in critically ill patients. Chest
2003; 123(6): 2043-9.
21）Sierra R, Rello J, Bailén MA, Benítez E, Gordillo A, León C,
et al.: C-reactive protein used as an early indicator of infec-― 22 ―

tion in patients with systemic inflammatory response syndrome. Intensive Care Med 2004; 30(11): 2038-45.
22）Honda H, Qureshi AR, Heimbürger O, Barany P, Wang K,
Pecoits-Filho R, et al.: Serum Albumin, C-Reactive Protein,
Interleukin 6, and Fetuin A as Predictors of Malnutrition,
Cardiovascular Disease, and Mortality in Patients With
ESRD. Am J Kidney Dis 2006; 47(1): 139-48.
23）Kaysen GA: Biological basis of hypoalbuminemia in ESRD.
J Am Soc Nephrol 1998; 9(12): 2368-76.
24）Aronson D, Mittleman MA, Burqer AJ: Elevated bloodurea nitrogen level as a predictor of mortality in patients
admitted for decompensated heart failure. Am L Med
2004; 116(7): 466-73.
25）Förhécz Z, Gombos T, Borgulya G, Pozsonyi Z, Prohászka
Z, Jánoskuti L: Red cell distribution width in heart failure:prediction of clinical events and relationship with markers
of ineffective erythropoiesis, inflammation, renal function,and nutritional state. Am Heart J 2009; 158(4): 659-66.
26）Lappé JM, Horne BD, Shah SH, May HT, Muhlestein JB,
Lappé DL, et al.: Red cell distribution width, C-reactive
protein, the complete blood count, and mortality in patients with coronary disease and a normal comparison
population. Clin Chim Acta 2011; 412(23-24): 2094-9.
27）Zorlu A, Bektasoglu G, Guven FM, Dogan OT, Gucuk E,
Ege MR, et al.: Usefulness of red cell distribution width asa predictor of early mortality in patients with acute pulmonary embolism. Am J Cardiol 2012; 109(1): 128-34.
28）Cantaro S, Piva E: Hematological and iron parameters to
predict mortality in end stage renal disease. G Ital Nefrol
2005; 22: 135-9.
29）Kim J, Kim YD, Song TJ, Park JH, Lee HS, Nam CM, et al.:Red blood cell distribution width is associated with poor
clinical outcome in acute cerebral infarction. Thromb Haemost 2012; 108(2): 349-56.
30）Ani C, Ovbiagele B: Elevated red blood cell distribution
width predicts mortality in persons with known stroke. J
Neurol Sci 2009; 277(1-2): 103-8.
31）Allen LA, Felker GM, Mehra MR, Chiong JR, Dunlap SH,
Ghali JK, et al.: Validation and potential mechanisms of red
cell distribution width as a prognostic marker in heart failure. J Card Fail 2010; 16(3): 230-8.
32）Arbel Y, Weitzman D, Raz R, Steinvil A, Zeltser D, Berliner S, et al.: Red blood cell distribution width and the riskof cardiovascular morbidity and all-cause mortality. A
population-based study. Thromb Haemost 2014; 111(2): 3007.
33）Lee JH, Chung HJ, Kim K, Jo YH, Rhee JE, Kim YJ, et al.:Red cell distribution width as a prognostic marker in patients with community-acquired pneumonia. Am J Emerg
Med 2013; 31(1): 72-9.
34）Cakal B, Akoz AG, Ustundag Y, Yalinkilic M, Ulker A,
Ankarali H: Red cell distribution width for assessment ofactivity of inflammatory bowel disease. Dig Dis Sci 2009;
54(4): 842-7.
35）Sadaka F, OʼBrien J, Prakash S: Red cell distribution widthand outcome in patients with septic shock. J Intensive
Care Med 2013; 28(5): 307-13.
36）Hurley JC, Guidet B, Offenstadt G, Maury E: Endotoxemia
and mortality prediction in ICU and other settings: underlying risk and co-detection of gram negative bacteremia
are confounders. Crit Care 2012; 16(4): 148.
37）Marra AR, Edmond MB, Forbes BA, Wenzel RP, Bearman
GM: Time to blood culture positivity as a predictor ofclinical outcome of Staphylococcus aureus bloodstream infection. J Clin Microbiol 2006; 44(4): 1342-6.
38）Hattori T, Nishiyama H, Kato H, Ikegami S, Nagayama M,

環境感染誌
Asami S, et al.: Clinical value of procalcitonin for patientswith suspected bloodstream infection. Am J Clin Pathol
2014; 141(1): 43-51.
39）下山佳奈子，中村祥英，後藤貴樹，登坂直規，三宅章公，井上知美，他：院内急変対応への取り組み 院内全職員への心肺蘇生法トレーニングの有効性について．Journal of Clinical Simulation Research 2014; 4(1): 20-5.
40）大黒 香，加藤道久，當別當庸子，箕田直治，若松成知，山Vol. 33 no. 1, 2018

中明美，他：当院における院内急変対応（コードブルー）の発生状況の検討．徳島赤十字病院医学雑誌 2009; 14(1): 347.
〔連絡先：〒453-0046 愛知県名古屋市中村区道下町 3-35
名古屋第一赤十字病院検査部 西山秀樹
E-mail: mammoth243@yahoo.co.jp〕

Short-term Prognostic Factors of Patients with Fever and Elevated Serum Procalcitonin
Hideki NISHIYAMA, Norihiro YUASA, Makoto MINOSHIMA, Yoshiko OZAWA,
Kumiko TAKASAKA, Yasumasa KURONO, Fumio NOMURA and Koichi MIYAMURA
Nosocomial Infection Control Committee, Japanese Red Cross Nagoya Daiichi Hospital
Abstract
It is important for an infection control team to detect patients with severe infection and promote physicians in prompt adequate therapy. The aim of this study was to identify short-term
prognostic factors in patients with fever and elevated serum procalcitonin. A total of 425 patients(investigation group, n = 217 and validation group, n = 208) who had fever of more than 38℃
and elevated procalcitonin of more than 2.0 ng/mL were included. Four factors, including Creactive protein ≧ 22.57 mg/dL, serum albumin ＜ 2.8 g/dL, blood urea nitrogen ≧ 32 mg/dL,
and red cell distribution width ≧ 15.3, were significant independent prognostic factors for 30-day
survival in multivariate analysis of the investigation group. Four variables, which were assigned
1 point each, were used to create a prognostic score (PS). 30-day survival was significantly worsein the elevated PS: 100%, 85%, and 64% in PS: 0, PS: 1/2, and PS: 3/4, respectively (p = 0.0010).
The 30-day survival of validation group was well stratified by PS: 90%, 81%, and 52% in PS: 0, PS:
1/2, and PS: 3/4, respectively (p = 0.0001). Among patients with fever and elevated serum procalcitonin, a proposed scoring system may identify patients most likely to benefit from ICT assistance.
Key words: infection disease, fever, procalcitonin, prognostic factor― 23 ―