通信指令員による心停止の認識（BLS）：システマティックレビュー_2020

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Dispatch Diagnosis of Cardiac Arrest (BLS): Systematic Review

通信指令員による心停止の認識（BLS）：システマティックレビュ
ー

CoSTR Citation
Drennan IR, Geri G, Couper K, Brooks S, Kudenchuk PJ, Pellegrino J, Schexnayder S, Hatanaka T, Castren M, Chung C, Considine J, Mancini MB,
Nishiyama C, Perkins GD, Ristagno G, Semeraro F, Smyth M, Vaillancourt C, Olasveengen TM, Morley PT, on behalf of the International Liaison
Committee on Resuscitation Basic Life Support, Pediatric Life Support, and Education Implementation and Teams Task Forces. Criteria to diagnose
cardiac arrest in dispatch centres Consensus on Science with Treatment Recommendations [Internet] Brussels, Belgium: International Liaison
Committee on Resuscitation (ILCOR) Basic Life Support Task Force, 2019 December 30. Available from: http://ilcor.org.
Methodological Preamble and Link to Published Systematic Review

このシステマティックレビューの方法論と対象

The continuous evidence evaluation process for the production of 治療勧告のための科学的コンセンサス（CoSTR）を作成するためのConsensus on Science with Treatment Recommendations (CoSTR) started 継続的エビデンス評価のプロセスは、2 名の ILCOR エビデンス・
with a systematic review of diagnostic ability of dispatch centers for レビューアー（Drennan と Geri）が臨床的有識者の助力をえて、通cardiac arrest (Drennan, 2019, CRD 42019140265– PROSPERO citation) 信指令センターにおける心停止の認識能力を系統的にレビューす
conducted by two ILCOR evidence reviewers (Drennan and Geri) with ることから始まった（Drennan、2019、CRD 42019140265– PROSPERO
involvement of clinical content experts. Evidence for literature was sought citation）。文献上のエビデンスは BLS タスクフォース、EIT タスク
and considered by the Basic Life Support (BLS) Task Force, the フォース、および PLS タスクフォースグループよって検索・検討
Education, Implementation and Teams (EIT) Task Force, and the Pediatric された。データには有意な交絡が存在する可能性があったため、心Life Support (PLS) Task Force groups. Given the significant potential for 停止の判断に用いた通信指令アルゴリズム、あるいは通信指令員のconfounding data was grouped for studies that utilized similar dispatch 教育や資格が互いに類似している研究ごとにまとめたが、研究の質
algorithms in the identification of cardiac arrest and for similar dispatcher や研究間の異質性が考えられたので、統合解析は行わなかった。
education / qualifications, however no pooled analysis was done due
concerns with the quality of studies and significant heterogeneity across1

通信指令員による心停止の認識（BLS）：システマティックレビュー_2020

studies.
Systematic review

システマティックレビュー

Not yet available.

無し

PICOSTPICOST

The PICOST (Population, Intervention, Comparator, Outcome, Study PICOST（Population：患者（傷病者）、Intervention：介入、Comparator：
Designs and Timeframe)

比較対照、Outcome：アウトカム、Study Designs:研究デザイン、
Timeframe:検索期間もしくは検索日）

Population: Adults and pediatrics with in-hospital (IHCA) or out-of- 患者（傷病者）：あらゆる状況下（院内または院外）の成人と小児
hospital (OHCA) cardiac arrest.

の心停止

Intervention: Characteristics of the call process (these might include the 介入方法：通信プロセスの特性（通報者による特定の単語、通報者
specific words by the caller, language or idioms spoken by the caller and によって話され、通信指令員が理解した言語または慣用句（熟語）、
understood by the call taker, perceptions of the call receiver, emotional 通信指令員の感じ方、通報者の感情状態、通報者のその他の特徴、
state of the caller, other caller characteristics, type of personnel receiving 通報を受ける職員の職種、通報者の背景雑音など）。
the call, background noises etc.).
Comparators: Absence of identified characteristics of the call process.

比較対照：上記の特性がない

Outcomes: Any diagnostic test outcome.

アウトカム：何らかの診断検査、非ランダム化試験（非Study Designs: Randomized controlled trials (RCTs) and non-randomized 研究デザイン：ランダム化比較試験（RCT）
studies (non-randomized controlled trials, interrupted time series, ランダム化比較試験、分割時系列解析、前後比較研究、コホート研
controlled before-and-after studies, cohort studies) were eligible for 究）が含まれる。論文化されていない研究（例：学会抄録、臨床試
inclusion. Unpublished studies (e.g., conference abstracts, trial protocols) 験プロトコール）は除外した。
were excluded.
Timeframe: All years and all languages were included provided there was 検索日：英文の抄録がある、あらゆる年および言語で出版された研an English abstract. Literature search updated Nov 28, 2019.

究を対象とした。文献検索は 2019 年 11 月 28 日に更新した。
2

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Consensus on Science

科学的コンセンサス

A variety of algorithms and criteria (both commercial and locally 心停止のような命を脅かす事態の可能性を特定するため、あるいは
developed) are used by dispatch centers to identify potential life- 救急隊員を適切に現場へ割り当てるために、通信指令センターではthreatening events such as cardiac arrest and triage emergency responders さまざまなアルゴリズムや基準（汎用の通信指令システムあるいはto the scene appropriately. The overall accuracy of these current 各地域で独自に開発したシステム）が使用されている。まず、通信
approaches as reported by dispatch centers was initially assessed.

指令センターによって報告されたこれらの現在のアプローチの全体的な精度を評価した。

OHCA

院外心停止

For the critical outcome (O) of sensitivity (proportion of patients who are 重大なアウトカムとしての通信指令員が院外心停止を認識する感
correctly identified as being in cardiac arrest) of emergency medical 度（心停止であった傷病者のうち、正しく心停止であると特定されdispatchers in recognition of OHCA, we identified very-low-certainty た傷病者の割合）（O）について、成人の院外心停止傷病者 84,534
evidence (downgraded for risk of risk of bias, imprecision, and 名（P）を対象として未調整解析を行った観察研究が 46 件あったinconsistency) from 46 observational studies{Clark 1994 1022; Castren {Clark 1994 1022; Castren 2001 265; Garza 2003 955; Hauff 2003 731;
2001 265; Garza 2003 955; Hauff 2003 731; Kuisma 2005 89; Flynn 2006 Kuisma2005 89; Flynn 2006 72; Nurmi 2006 463; Bohm 2007 256; Ma
72; Nurmi 2006 463; Bohm 2007 256; Ma 2007 236; Vaillancourt 2007 2007 236; Vaillancourt 2007 877; Cairns 2008 349; Berdowski 2009 2096;
877; Cairns 2008 349; Berdowski 2009 2096; Bohm 2009 1025; Roppolo Bohm 2009 1025; Roppolo 2009 769; Dami 2010 848; Lewis 2013 1522;
2009 769; Dami 2010 848; Lewis 2013 1522; Hardeland 2014 612; Hardeland 2014 612; Stipulante 2014 177; Tanaka 2014 1751; Travers
Stipulante 2014 177; Tanaka 2014 1751; Travers 2014 1720; Besnier 2015 2014 1720; Besnier 2015 590; Dami 2015 27; Fukushima 2015 64;590; Dami 2015 27; Fukushima 2015 64; Fukushima 2015 314; Linderoth Fukushima 2015 314; Linderoth 2015 317; Orpet 2015 29; Vaillancourt
2015 317; Orpet 2015 29; Vaillancourt 2015 116; Fukushima 2016 116; 2015 116; Fukushima 2016 116; Hardeland 2016 56; Ho 2016 149; Moller
Hardeland 2016 56; Ho 2016 149; Moller 2016 1; Plodr 2016 1;, Deakin 2016 1; Plodr 2016 1;, Deakin 2017 738; Fukushima 2017 ;, Hardeland2017 738; Fukushima 2017 ;, Hardeland 2017 21; Huang 2017 697; Nuno 2017 21; Huang 2017 697; Nuno 2017 11; Viereck 2017 141; Lee 20183

通信指令員による心停止の認識（BLS）：システマティックレビュー_20202017 11; Viereck 2017 141; Lee 2018 106; Shah 2018 222; Syvaoja 2018 106; Shah 2018 222; Syvaoja 2018 558; Blomberg 2019 322; Chien 2019558; Blomberg 2019 322; Chien 2019 595; Derkenne 2019 14; Green 2019 595; Derkenne 2019 14; Green 2019 203; Saberian 2019}（エビデンス
203; Saberian 2019} reporting unadjusted analyses involving 84,534 adult の確実性：非常に低い。バイアスのリスク、不精確さと非一貫性のOHCA subjects (P). The unadjusted data showed sensitivities ranging from ためグレードダウン）。未調整データに基づく感度は 0.46（95% CI
0.46 (95% CI 0.45 - 0.46) to 0.98 (95% CI 0.96 - 0.98). For pediatric 0.45, 0.46）～0.98（95% CI 0.96, 0.98）であった。小児の心停止につcardiac arrest we found a single observational study,{Deakin 2017 109} いて、122 名の傷病者を対象とした観察研究が 1 件あった (Deakinlow certainty of evidence with 122 patients. The sensitivity was 0.71 (95% 2017 109)（エビデンスの確実性：低い）。感度は 0.71（95% CI 0.63,
CI 0.63 - 0.79).

0.79）であった。

For the critical outcome of false negative rate (incorrectly diagnosing the 重大なアウトカムとしての偽陰性率（心停止ではないと判断した傷
absence of cardiac arrest, when the patient is in cardiac arrest), we 病者のうち、実際には心停止であった傷病者の割合）について、院
identified very-low-certainty evidence (downgraded for risk of bias, 外心停止傷病者 84,534 名を対象として未調整解析を行った観察研
imprecision, and inconsistency) from 46 observational studies{Clark 1994 究が 46 件あった{Clark 1994 1022; Castren 2001 265; Garza 2003 955;
1022; Castren 2001 265; Garza 2003 955; Hauff 2003 731; Kuisma 2005 Hauff 2003 731; Kuisma 2005 89; Flynn 2006 72; Nurmi 2006 463; Bohm
89; Flynn 2006 72; Nurmi 2006 463; Bohm 2007 256; Ma 2007 236; 27 256; Ma 2007 236; Vaillancourt 2007 877; Cairns 2008 349; Berdowski
Vaillancourt 2007 877; Cairns 2008 349; Berdowski 2009 2096; Bohm 2009 2096; Bohm 2009 1025; Roppolo 2009 769; Dami 2010 848; Lewis
2009 1025; Roppolo 2009 769; Dami 2010 848; Lewis 2013 1522; 2013 1522; Hardeland 2014 612; Stipulante 2014 177; Tanaka 2014 1751;
Hardeland 2014 612; Stipulante 2014 177; Tanaka 2014 1751; Travers Travers 2014 1720; Besnier 2015 590; Dami 2015 27; Fukushima 20152014 1720; Besnier 2015 590; Dami 2015 27; Fukushima 2015 64; 64; Fukushima 2015 314; Linderoth 2015 317; Orpet 2015 29;
Fukushima 2015 314; Linderoth 2015 317; Orpet 2015 29; Vaillancourt Vaillancourt 2015 116; Fukushima 2016 116; Hardeland 2016 56; Ho 20162015 116; Fukushima 2016 116; Hardeland 2016 56; Ho 2016 149; Moller 149; Moller 2016 1; Plodr 2016 1; Deakin 2017 738; Fukushima 2017;2016 1; Plodr 2016 1;, Deakin 2017 738; Fukushima 2017 ;, Hardeland Hardeland 2017 21; Huang 2017 697; Nuno 2017 11; Viereck 2017 141;2017 21; Huang 2017 697; Nuno 2017 11; Viereck 2017 141; Lee 2018 Lee 2018 106; Shah 2018 222; Syvaoja 2018 558; Blomberg 2019 322;
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106; Shah 2018 222; Syvaoja 2018 558; Blomberg 2019 322; Chien 2019 Chien 2019595; Derkenne 2019 14; Green 2019 203; Saberian 2019}（エ595; Derkenne 2019 14; Green 2019 203; Saberian 2019} reporting ビデンスの確実性：非常に低い。バイアスのリスク、不精確さと非unadjusted analyses involving 84,534 OHCA subjects. The unadjusted 一貫性のためグレードダウン）。未調整データに基づく偽陰性率はdata showed a range of false negative rates of 0.03 (95% CI 0.01 - 0.06) to 0.03（95% CI 0.01, 0.06）～0.54（95% CI 0.54, 0.55）であった。小児
0.54 (95% CI 0.54 - 0.55). For pediatric cardiac arrests we found a single の心停止については、122 名を対象とした観察研究が 1 件あった
observational study{Deakin 2017 109} of low-certainty of evidence from {Deakin 2017 109}（エビデンスの確実性：低い）。偽陰性率は 0.29
122 patients. The false negative rate was 0.29 (95% CI 0.21 - 0.37).

（95%CI 0.21, 0.37）であった。

For the important outcome of specificity (proportion of patients who are 重要なアウトカムとしての通信指令員が院外心停止を認識する特correctly identified as not being in cardiac arrest) of emergency medical 異度（心停止ではない傷病者のうち、正しく心停止ではないと判断
dispatchers in recognition of OHCA, we identified very low-certainty された傷病者の割合）について、院外心停止傷病者 789,004 名を対
evidence (downgraded for risk of bias and inconsistency) from 12 象として未調整解析を行った観察研究が 12 件あった{Clark 1994
observational studies{Clark 1994 1022; Flynn 2006 72; Nurmi 2006 463; 1022; Flynn 2006 72; Nurmi 2006 463; Berdowski 2009 2096; Tanaka
Berdowski 2009 2096; Tanaka 2014 1751; Fukushima 2015 314; Orpet 2014 1751; Fukushima 2015 314; Orpet 2015 29; Vaillancourt 2015 116;2015 29; Vaillancourt 2015 116; Plodr 2016 18; Deakin 2017 738; Green Plodr 2016 18; Deakin 2017 738; Green 2019 203; Saberian 2019}（エビ2019 203; Saberian 2019} reporting unadjusted analyses involving デンスの確実性：非常に低い。バイアスのリスクと非一貫性のため
789,004 OHCA subjects. The unadjusted data showed a specificity ranging グレードダウン）。 未調整データに基づく特異度は 0.32（95% CI
from 0.32 (95% CI 0.29 - 0.36) to 1.00 (95% CI 1.00 - 1.00). We further 0.29, 0.36）～1.00（95% CI 1.00, 1.00）であった。さらに、小児心停
identified a single observational study examining pediatric cardiac arrest 止傷病者（53,089 名）を調べた観察研究が 1 件あった{Deakin 2017
(n=53,089 patients),{Deakin 2017 109} of low-certainty of evidence that 109}（エビデンスの確実性：低い）。特異度は 0.96（95% CI 0.96,
found a specificity of 0.96 (95% CI 0.96 - 0.97).

0.97）であった。

For the important outcome of false positive rate (incorrectly diagnosing a 重要なアウトカムとしての偽陽性率（心停止と判断された傷病者の5

通信指令員による心停止の認識（BLS）：システマティックレビュー_2020

cardiac arrest, when a patient is not in cardiac arrest), we identified low- うち、実際には心停止ではなかった傷病者の割合）について、成人
certainty evidence (downgraded for risk of bias and inconsistency) from の院外心停止傷病者 789,004 名を対象として未調整解析を行った観
12 observational studies{lark 1994 1022; Flynn 2006 72; Nurmi 2006 463; 察研究が 12 件あった{lark 1994 1022; Flynn 2006 72; Nurmi 2006 463;
Berdowski 2009 2096; Tanaka 2014 1751; Fukushima 2015 314; Orpet Berdowski 2009 2096; Tanaka 2014 1751; Fukushima 2015 314; Orpet
2015 29; Vaillancourt 2015 116; Plodr 2016 18; Deakin 2017 738; Green 2015 29; Vaillancourt 2015 116; Plodr 2016 18; Deakin 2017 738; Green2019 203; Saberian 2019} reporting unadjusted analyses involving 2019 203; Saberian 2019}（エビデンスの確実性：低い。バイアスの789,004 adult OHCA subjects and 1 observational study{Deakin 2017 リスクと非一貫性のためグレードダウン）。また、小児の院外心停109}, low-certainty of evidence reporting unadjusted analyses involving 止傷病者 53,089 名を対象として未調整解析を行った観察研究が 1
53,089 pediatric OHCA subjects. The unadjusted data showed a range in 件あった{Deakin 2017 109}（エビデンスの確実性：低い）。未調整
false positive rates of cardiac arrest recognition for adult cardiac arrest データに基づく偽陽性率は、成人の心停止傷病者で 0.002（95% CI
from a low of 0.002 (95% CI 0.001 - 0.002) to a high of 0.68 (95% CI 0.64 0.001, 0.002）～0.68（95% CI 0.64, 0.71）、小児の心停止傷病者で 0.04
- 0.71) and for pediatric cardiac arrest 0.04 (95% CI 0.04 - 0.04).

（95% CI 0.04, 0.04）であった。

For the important outcome of negative predictive value (probability that a 重要なアウトカムとしての陰性的中率（心停止ではないと判断されsubject recognized as not being in cardiac arrest was not actually in cardiac た傷病者のうち、実際に心停止ではなかった傷病者の割合）につい
arrest), we identified low certainty evidence (downgraded for risk of bias て、成人の院外心停止傷病者 789,004 名を対象として未調整解析を
and inconsistency) from 12 observational studies reporting unadjusted 行った観察研究が 12 件あった{Clark 1994 1022; Flynn 2006 72;
analyses involving 789,004 adult OHCAs {Clark 1994 1022; Flynn 2006 Nurmi 2006 463; Berdowski 2009 2096; Tanaka 2014 1751; Fukushima
72; Nurmi 2006 463; Berdowski 2009 2096; Tanaka 2014 1751; 2015 314; Orpet 2015 29; Vaillancourt 2015 116; Plodr 2016 18; Deakin
Fukushima 2015 314; Orpet 2015 29; Vaillancourt 2015 116; Plodr 2016 2017 738; Green 2019 203; Saberian 2019}（エビデンスの確実性：低18; Deakin 2017 738; Green 2019 203; Saberian 2019} and 1 い。バイアスのリスクと非一貫性のためグレードダウン）。さらに
study{Deakin 2017 109} involving pediatric OHCA (n=53,089). The 小児の院外心停止傷病者（53,089 名）に関する研究が 1 件あった
unadjusted data showed a range of negative predictive values from 0.29 {Deakin 2017 109}。未調整データに基づく陰性的中率は成人で 0.29
6

通信指令員による心停止の認識（BLS）：システマティックレビュー_2020(95% CI 0.26 - 0.32) to 1.00 (95% CI 1.00 - 1.00) and for pediatric cardiac （95% CI 0.26, 0.32）～1.00（95% CI 1.00, 1.00）、小児で 1.00（95%arrest a negative predictive value of 1.00 (95% CI 1.00 - 1.00).

CI 1.00, 1.00）であった。

For the important outcome of positive predictive value (probability that a 重要なアウトカムとしての陽性的中率（心停止であると判断された
subject recognized being in cardiac arrest was actually in cardiac arrest), 傷病者のうち、実際に心停止であった傷病者の割合）について、成we identified low certainty evidence (downgraded for risk of bias and 人の院外心停止傷病者 789,004 名を対象として未調整解析を行った
inconsistency) from 12 observational studies reporting unadjusted 観察研究が 12 件あった{Clark 1994 1022; Flynn 2006 72; Nurmi 2006
analyses involving 789,004 adult OHCAs {Clark 1994 1022; Flynn 2006 463; Berdowski 2009 2096; Tanaka 2014 1751; Fukushima 2015 314;
72; Nurmi 2006 463; Berdowski 2009 2096; Tanaka 2014 1751; Orpet 2015 29; Vaillancourt 2015 116; Plodr 2016 18; Deakin 2017 738;
Fukushima 2015 314; Orpet 2015 29; Vaillancourt 2015 116; Plodr 2016 Green 2019 203; Saberian 2019}（エビデンスの確実性：低い。バイア
18; Deakin 2017 738; Green 2019 203; Saberian 2019} and 1 スのリスクと非一貫性のためグレードダウン）。さらに小児院外心study{Deakin 2017 109} involving pediatric OHCA (n=53,089). The 停止傷病者（53,089 名）に関する研究が 1 件あった{Deakin 2017
unadjusted data showed a range of negative predictive values from 0.09 109}。未調整データに基づく陽性的中率は、成人で 0.09（95% CI(95% CI 0.08 - 0.10) to 0.95 (95% CI 0.90 - 0.98) and for pediatric cardiac 0.08, 0.10）～0.95（95% CI 0.90, 0.98）、小児で 0.04（95% CI 0.03,
arrest a positive predictive value of 0.04 (95% CI 0.03 - 0.05).

0.05）であった。

For the important outcome of positive and negative likelihood ratios, we 重要なアウトカムとしての陽性および陰性の尤度比について、成人
identified low-certainty evidence (downgraded for risk of bias and の院外心停止傷病者 789,004 名を対象として未調整解析を行った観
inconsistency) from 12 observational studies reporting unadjusted 察研究が 12 件あった{Clark 1994 1022; Flynn 2006 72; Nurmi 2006
analyses involving 789,004 adult OHCAs{Clark 1994 1022; Flynn 2006 463; Berdowski 2009 2096; Tanaka 2014 1751; Fukushima 2015 314;
72; Nurmi 2006 463; Berdowski 2009 2096; Tanaka 2014 1751; Orpet 2015 29; Vaillancourt 2015 116; Plodr 2016 18; Deakin 2017 738;
Fukushima 2015 314; Orpet 2015 29; Vaillancourt 2015 116; Plodr 2016 Green 2019 203; Saberian 2019}（エビデンスの確実性：低い。バイア
18; Deakin 2017 738; Green 2019 203; Saberian 2019} and 1 スのリスクと非一貫性のためグレードダウン）。さらに小児院外心7

通信指令員による心停止の認識（BLS）：システマティックレビュー_2020

study{Deakin 2017 109} involving pediatric OHCAs (n=53,089). The 停止傷病者(53,089 名)に関する研究が 1 件あった{Deakin 2017 109}。
unadjusted data showed a range of positive likelihood ratios from 0.97 未調整データに基づく陽性尤度比および陰性尤度比は、成人で、そ(95% CI 0.92 - 1.04) to 591.8 (95% CI 474.2 - 738.5) and negative れぞれ 0.97（95% CI 0.92, 1.04）～591.8（95% CI 474.2, 738.5）およlikelihood ratios from 0.04 (95% CI 0.03 - 0.07) to 1.06 (95% CI 0.93 - び 0.04（95% CI 0.03, 0.07）～1.06（95% CI 0.93, 1.20）、小児で 19.3
1.20) for adult patients and a positive likelihood ratio of 19.3 (95% CI 17.1 （95% CI 17.1, 21.7）および 0.30（95% CI 0.23, 0.39）であった。
- 21.7) and negative likelihood ratio of 0.30 (95% CI 0.23 - 0.39) for
pediatric OHCA.
IHCA

院内心停止

We identified no specific data on dispatcher recognition of cardiac arrest 院内心停止において、通信指令員による心停止の認識に関する特定for in-hospital cardiac arrest.

のデータはなかった。

Subgroups

サブグループWe analyzed sub-groups of studies that utilized similar dispatching 心停止を認識するための救急出動指令のアルゴリズムや基準が類
algorithms or criteria for diagnosis of cardiac arrest and studies that had 似した研究や、通信指令員の背景・訓練が類似した研究のサブグル
similar backgrounds/training for emergency dispatchers. There were no ープを解析した。これらのサブグループ解析では、識別可能な差異
identifiable differences noted in these subgroup analyses. Heterogeneity in は認められなかった。研究間に異質性があり、かつ調整解析もなか
studies and lack of adjusted analyses precluded meta-analysis for any ったため、どのサブグループでもメタ解析はできなかった。
subgroup.
Dispatch Algorithms versus Criteria-Based Dispatch

通信指令アルゴリズム 対 基準ベースの通信指令

We were unable to pool data based on different dispatching 研究間の異質性とバイアスのリスクに関する懸念のために、異なっalgorithms/criteria due to heterogeneity between studies and concerns た通信指令のアルゴリズム・基準に基づいたデータをプールできな
8通信指令員による心停止の認識（BLS）：システマティックレビュー_2020

regarding risk of bias. We were unable to identify any differences in かった。対象となった研究からは、異なるアルゴリズム・基準間のdiagnostic accuracy between different criteria or algorithms utilized based 診断精度の違いを特定できなかった。
on the included studies.
Emergency Medical Dispatcher Background and training

通信指令員の背景と訓練

We were unable to pool data based on different dispatcher background or 研究間の異質性とバイアスのリスクに関する懸念のために、通信指previous training due to heterogeneity between studies and concerns 令員の背景や訓練の違いに基づいたデータをプールできなかった。
regarding risk of bias. We were unable to identify any differences in 通信指令員の資格に基づいた診断精度の違いを特定できなかった。
diagnostic accuracy based on the qualifications of emergency medical
dispatch personnel.
Treatment Recommendations

推奨と提案

We recommend dispatch centers implement a standardized algorithm 通信指令センターに対して、緊急通報時に傷病者が心停止状態にあ
and/or standardized criteria to immediately determine if a patient is in るかどうかを直ちに判断するための標準化されたアルゴリズムや
cardiac arrest at the time of emergency call. (Strong Recommendation, 標準化された基準を採用することを推奨する。（強い推奨、エビデ
very-low certainty of evidence).


ンスの確実性：非常に低い）。

We recommend that dispatch centers monitor and track diagnostic

capability


推奨する。

We recommend that dispatch centers look for ways to optimizesensitivity (minimize false negatives)

通信指令センターでは、認識能力を監視および検証することを
通信指令センターでは、感度を最大にする（偽陰性を最小限に抑える）方法を模索することを推奨する。

We recommend high quality research that examines gaps in this area

この領域のギャップを調べる高品質の研究を推奨する。

根 拠 と エ ビ デ ン ス か ら 決 断 を 導 く た め の 枠 組 み （ Evidence toJustification and Evidence to Decision Framework Highlights

Decision; EtD）のポイント
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通信指令員による心停止の認識（BLS）：システマティックレビュー_2020

In making this recommendation we prioritized the desirable benefits, この推奨を行うにあたり、我々は望まれる利点、すなわち通信指令
increase in potential life-saving treatment that would result from the 員による心停止の即時かつ正確な判断がもたらす潜在的な救命治
immediate accurate identification of cardiac arrest by dispatchers. These 療が増えることを重視した。CPR 等の処置の遅れなど、早期認識が
benefits include the provision of dispatcher-assisted bystander CPR and できないことに起因する望ましくない結果と比べて、これらの利点
dispatching of appropriate emergency medical service resources, には、口頭指導によるバイスタンダーCPR や、適切な救急医療サー
compared to the undesirable consequences of lack of early recognition of ビスを提供する人的資源を直ちに派遣することが含まれる。「見逃the event, such as delays to patient care including early provision of CPR. された」（偽陰性の）心停止イベントの頻度を最小限に抑えようと
We realize that efforts to minimize the frequency of “missed” (false すれば、偽陽性のケースの頻度を高め、「通報過剰」の懸念を高め
negative) cardiac arrest events may increase the frequency of false positive る可能性がある。しかし、結果的に心停止であったか否かにかかわcases and concern of “over calls”. Importantly, whether ultimately found らず、そのような傷病者は緊急度が高い可能性が高く、いずれにせin cardiac arrest or not, the potential acuity of such patients still demands よ現場における EMS の迅速な支援が必要である。階層化された応
the need for immediate EMS assistance at the scene. In tiered response 答システムでは、先着の EMS 隊が到着時にそれほど緊急ではない
systems, should first-arriving EMS responders find a less emergent 状況を見つけた場合、二次（ALS）隊の出動要請を取り消すことも
situation on arrival, the need for a secondary (ALS) response could be できる。いずれにせよ、真の心停止を認識しなかった場合の結果はcancelled. In either event, the consequences of failing to recognize a bona 十分に重大であり、一定頻度の偽陽性事象に対するある程度の忍容
fide cardiac arrest are sufficiently substantial such that a degree of 性が正当化される。
tolerance for a proportion of false positive events is justified.
We were unable to make any recommendations on specific algorithms or 研究間の異質性により直接比較またはデータの統合ができないた
criteria for identification of cardiac arrest as the variability between studies め、心停止を認識するための特定のアルゴリズムまたは基準に関す
did not allow for direct comparisons or pooling of data. Further, due to the る推奨を作成することができなかった。さらに、同様の通信指令基
unexplained variability across studies utilizing similar dispatch criteria 準を使用した研究の間に説明できないばらつきがあったため、診断
there was considerable variation in diagnostic accuracy across studies 精度についても研究間でかなりのばらつきがあった。そのため、各10通信指令員による心停止の認識（BLS）：システマティックレビュー_2020

which did not allow for pooling data to find overall diagnostic accuracy アルゴリズムを評価する全体的な診断精度の指標となるデータを
measures for each of the algorithms. One factor that significantly 統合できなかった。診断精度に大きく影響する要因の 1 つは、報告
influences the diagnostic accuracy is the prevalence of cardiac arrest in the された集団における心停止の有病率である。複数の研究で通報の分
reported population. In multiple studies the denominator of calls was 母は異なっており、いくつかの研究はすべての緊急通報に対する割
different, some studies reporting cardiac arrests as a proportion of all 合として心停止を報告し、他の研究は傷病者が無意識であるとの通emergency calls and others reporting cardiac arrests as a proportion of calls 報に対する割合として心停止を報告していた。すべての緊急通報に
who patients were described as being unconscious. Reporting cardiac 対する割合として心停止を報告すると、緊急通報の大部分においてarrest as a proportion of all emergency calls produces diagnostic statistics は傷病者が心停止でないことが通報時に明白であるため、診断精度
that are falsely elevated as the majority of emergency calls it is obvious at が過大評価されることになる。
the time of call that the patient is not in cardiac arrest.
Last, while studies were identified that examined barriers to cardiac arrest 最後に、心停止の認識に対する障壁を調べた研究があったが、通報
identification these studies were not done in a meaningful way to allow for の特性が診断精度に与える影響を意味のある方法で数値化できな
calculation of the effect of these characteristics on diagnostic accuracy. かった。これらの通報の特性が診断に与える影響は不明である。おThe impact of these call characteristics diagnosis is not known. More そらく、これらの特性を診断の正確さの観点からではなく、通信指
importantly, perhaps, is to examine these characteristics not in terms of 令員の認識との関連の観点から調べることの方が重要であろう。
diagnostic accuracy but in terms of their association with dispatcher
recognition.
Knowledge Gaps

今後の課題

Current knowledge gaps include but are not limited to:1

Are there other potentially important criteria or tools that would 1. 標準の通信指令アルゴリズムに加えて、通信指令員の心停止のimprove dispatcher recognition of cardiac arrest in addition to認識を改善する可能性のある潜在的に重要な基準またはツール

standard dispatch algorithms? These might include use of a remoteがあるか。これらには、通報者の携帯電話を介したリモートビ

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通信指令員による心停止の認識（BLS）：システマティックレビュー_2020

2

video link or pulse detection technologies via a caller’s cellular

デオリンクまたは脈拍検出技術の使用が含まれるかもしれな

telephone.

い。

What are potential barriers that decrease the accuracy of dispatcher 2. 通信指令員の認識の精度を低下させる潜在的な障壁は何か（言recognition (e.g. language barriers, caller characteristics, patient

語の障壁、通報者の特性、傷病者の特性など）。

characteristics)?
3

Dose the use of artificial intelligence improve recognition of cardiac 3. 人工知能の使用は、通信指令員の認識と比較して心停止の認識
arrest compared to emergency medical dispatcher recognition?

4を改善するか。

What is the cost associated with implementing and monitoring 4. 通信指令員認識プログラムの実施と監視にどの程度の資源投入
dispatcher recognition programs?

5

が必要か。

What is the most accurate dispatch algorithm, and the optimal criteria 5. 最も正確な通信指令アルゴリズムと、心停止を迅速に認識する
for rapidly recognizing cardiac arrest?

6

ための最適な基準は何か。

What is the relationship between dispatch algorithms and time to 6. 通信指令アルゴリズムと、心停止認識までの時間や口頭指導に
recognition and time to initiation of dispatcher-assisted CPR?

よる CPR 開始までの時間との関係は何か。

１．JRC の見解
JRC 蘇生ガイドライン 2015 では、「通信指令員は、傷病者に反応がなく、正常でない呼吸をしているかどうかを確認することを推奨する。傷病者に反応がなく、呼吸がない、または正常でない場合は、通報時点でその傷病者が心停止であるものとみなす（強い推奨、非常に低いエビデンス）。通信指令員は、反応がなく、呼吸が正常でない状態を見分けるための教育を受けることを推奨する。この教育には、
臨床症状やその表現方法が様々に異なる状況において、死戦期呼吸を正しく認識する方法、および死戦期呼吸の重要性を含めるべきである（強い推奨、非常に低いエビデンス）。
」としている。
CoSTR2020 では、通信指令センター（室）に対して、緊急通報時に傷病者が心停止状態にあるかどうかを直ちに判断するための標準化されたアルゴリズムや基準を採用することを推奨している。
（強い推奨、エビデンスの確実性：非常に低い）。
本邦でも地域の特性を踏まえた上で、地域ごとに統一されたプロトコールを作成・運用することが望ましい。また、通信指令システム
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通信指令員による心停止の認識（BLS）：システマティックレビュー_2020の整備や通信指令員の教育、事後検証体制について、今後もさらなる強化が必要である。
２．CoSTR のわが国への適用
G2015 へ追加する。G2015 における通信指令員に対する推奨を踏襲するとともに、通信指令センター（室）に対して、緊急通報時に傷病者が心停止状態にあるかどうかを直ちに判断するためのアルゴリズムや基準を MC 体制下で作成し、かつ、指令員による心停止認識の感度を向上させるための取り組みと事後検証をさらに強化することを推奨する。
３．翻訳担当メンバー
作業部会員（五十音順）
今泉

均

貝沼関志

東京医科大学麻酔科学分野・集中治療部
稲沢市民病院

麻酔･救急･集中治療部門共同座長（五十音順）
石川 雅巳

呉共済病院麻酔・救急集中治療部

若松 弘也

山口大学医学部附属病院

集中治療部

担当編集委員（五十音順）
西山 知佳

京都大学大学院医学研究科人間健康科学系専攻

畑中 哲生

救急振興財団救急救命九州研修所

臨床看護学講座

編集委員長
野々木 宏

大阪青山大学健康科学部

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クリティカルケア看護学分野

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編集委員（五十音順）
相引 眞幸

HITO 病院

諫山 哲哉

国立成育医療研究センター新生児科

石見

京都大学環境安全保健機構附属健康科学センター

拓

黒田 泰弘

香川大学医学部救急災害医学講座

坂本 哲也

帝京大学医学部救急医学講座

櫻井

日本大学医学部救急医学系救急集中治療医学分野

淳

清水 直樹

聖マリアンナ医科大学小児科学教室

永山 正雄

国際医療福祉大学医学部神経内科学

細野 茂春

自治医科大学附属さいたま医療センター周産期科新生児部門

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