胸骨圧迫（BLS）中の心電図解析：システマティックレビュー_2020

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Analysis of rhythm during chest compression (BLS): Systematic 胸骨圧迫（BLS）中の心電図解析：システマティックレビュー
Review
CoSTR Citation
Kuzovlev A, Mancini MB, Avis S, Brooks S, Castren M, Chung S, Considine J, Kudenchuk P, Perkins G, Ristagno G, Semeraro F, Smith C, Smyth M ,Morley PT, Olasveengen TM -on behalf of the International Liaison Committee on Resuscitation Basic Life Support Task Force.
Analysis of rhythm during chest compression during Cardiac Arrest in Adults Consensus on Science with Treatment Recommendations [Internet]
Brussels, Belgium: International Liaison Committee on Resuscitation (ILCOR) Basic Life Support Task Force, 2019 Dec 17. Available from:http://ilcor.org
Methodological Preamble

方法論

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、Artem Kuzovlev と Theresa M.
with a systematic review of basic life support conducted by Artem Olasveengen）が臨床的有識者の助力をえて一次救命処置（BLS）のKuzovlev and Theresa M. Olasveengen with involvement of clinical システマティックレビューを行うことから始まった。成人の文献上
content experts. Evidence for adult literature was sought and considered のエビデンスは、成人 BLS タスクフォースによって検索・検討さby the Basic Life Support Adult Task Force. These data were taken into れた。これらのデータは、推奨と提案を策定する際に考慮された。
account when formulating the Treatment Recommendations.
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 in any setting (in-hospital or out-of-hospital) with 患者（傷病者）：あらゆる状況下（病院内または病院外）の成人のcardiac arrest

心停止1胸骨圧迫（BLS）中の心電図解析：システマティックレビュー_2020

Intervention: Analysis of cardiac rhythm during chest compressions

介入：胸骨圧迫中の心電図解析。
Comparators: Standard care (analysis of cardiac rhythm during pauses in 比較対照：標準的な治療（胸骨圧迫中断中の心電図解析）
chest compressions).
Outcomes: Survival to hospital discharge with good neurological outcome アウトカム：良好な神経学的転帰を伴う生存退院率、あるいは生存and survival to hospital discharge were ranked as critical outcomes. Return 退院 率を重大な アウトカム として位置 付けた。自 己心拍再 開of spontaneous circulation (ROSC) was ranked as an important outcome. （ROSC）は重要なアウトカムとして位置付けた。胸骨圧迫比率、CPR quality metrics such time chest compression fraction, pauses in 圧迫の中断、1 分あたりの圧迫回数、CPR 開始までの時間、初回シcompressions, compressions per minute, time to commencing CPR, or ョックまでの時間など、CPR の質を表す指標も重要なアウトカム
time to first shock etc. were included as important outcomes.に含めた。

Study Designs: Randomized controlled trials (RCTs) and non-randomized 研究デザイン：ランダム化比較試験（RCTs）と非ランダム化試験
studies (non-randomized controlled trials, interrupted time series, （非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
controlled before-and-after studies, cohort studies) are eligible for ト研究）を対象とした。論文化されていない研究（学会抄録、臨床inclusion. Unpublished studies (e.g., conference abstracts, trial protocols) 試験のプロトコールなど）は除外した。結論を導き出せるほど十分
are excluded. It is anticipated that there will be insufficient studies from な研究がないことが危惧されたため、論文の一次検索では症例集積
which to draw a conclusion; case series will be included in the initial 研究も検索対象に含め、症例数が 5 以上ある場合にはレビューのsearch and included as long as they contain ≥ 5 cases.

対象とした。

Timeframe: All years and all languages were included as long as there 検索日：英語の抄録がある、あらゆる年および言語で出版された研was an English abstract; unpublished studies (e.g., conference abstracts, 究を対象とし、論文化されていない研究（学会抄録、臨床試験プロtrial protocols) were excluded. Literature search updated to Sept 23, 2019. トコールなど）は除外した。文献検索は 2019 年 9 月 23 日に更新した。
Consensus on Science

科学的コンセンサス

Fourteen full-text papers were identified and reviewed (Li 2007 131, Tan 14 件の論文（Li 2007 131、Tan 2008 S409、Werther 2009 1301、Li 20122008 S409, Werther 2009 1301, Li 2012 78, Aramendi 2012 692, 78、Aramendi 2012 692、Babaeizadeh 2014 798、Gong 2014 140438、
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Babaeizadeh 2014 798, Gong 2014 140438, Partridge 2015 133, Zhang Partridge 2015 133、Zhang 2016 67、Rad 2016 44 、Gong 2017 471、2016 67, Rad 2016 44, Gong 2017 471, Zhang 2017 111, Fumagalli 2018 Zhang 2017 111、Fumagalli 2018 248、Hu 2019 1）が特定されレビュ
248, Hu 2019 1), and while they did not evaluate the effect of artifact- ーを受けた。これらの研究では、CPR 中の心電図解析のためのアーfiltering algorithms for analysis of electrocardiographic rhythm during チファクト・フィルタリング・アルゴリズムが、重大あるいは重要
CPR on any of our critical or important outcomes, they provided insights なアウトカムに及ぼす効果について評価されていなかった一方で、into the feasibility and potential benefits of this technology. Most of these このテクノロジーの実現可能性と潜在的な有益性に関する検討がstudies use previously collected ECG, electrical impedance and/or なされていた。これらの研究のほとんどは、心停止症例から得られaccelerometer signals from cardiac arrests cases to evaluate the ability of た過去の心電図や電気インピーダンス、加速度計信号を用いて、さvarious algorithms (Li 2007 131, Tan 2008 S409, Werther 2009 1301, Li まざまなアルゴリズム（Li 2007 131、Tan 2008 S409、Werther 20092012 78, Aramendi 2012 692, Babaeizadeh 2014 798, Zhang 2016 67, 1301、Li 2012 78、Aramendi 2012 692、Babaeizadeh 2014 798、Zhang
Gong 2017 471, Fumagalli 2018 248, Hu 2019 1) or machine learning (Rad 2016 67、Gong 2017 471、Fumagalli 2018 248、Hu 2019 1）の能力を2016 44) to detect shockable rhythms during chest compressions. There 評価したり、胸骨圧迫中にショック適応のリズムを検出する機械学
are also studies evaluating artifact-filtering algorithms in animal models 習（Rad 2016 44）の能力を評価したりしていた。動物モデルでアー(Gong 2014 140438, Zhang 2017 111) and simulation studies (Partridge チファクト・フィルタリング・アルゴリズムを評価する研究（Gong2015 133).

2014 140438、Zhang 2017 111）やシミュレーション研究（PartridgeSensitivities and specificities are generally reported in the 90-99% range, 2015 133）もあった。
but none of these studies have evaluated their use in real-time clinical 感度と特異度は一般に 90～99%の範囲で報告されているが、これ
settings.

らの研究のいずれもリアルタイムの実臨床での使用に対する評価はしていない。

Treatment Recommendations

推奨と提案

We suggest against the routine use of artifact-filtering algorithms for CPR 中の心電図解析にアーチファクト・フィルタリング・アルゴリ
analysisofelectrocardiographic

rhythmduringCPR(weak ズムをルーチンには使用しないことを提案する。（弱い推奨、エビ

recommendation, very low certainty of evidence).

デンスの確実性：非常に低い）。
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We suggest the usefulness of artifact-filtering algorithms for analysis of CPR 中の心電図解析に関するアーチファクト・フィルタリング・アelectrocardiographic rhythm during CPR be assessed in clinical trials or ルゴリズムの有用性は、臨床試験または研究開発で評価されるべき
research initiatives (weak recommendation, very low certainty of であると提案する（弱い推奨、エビデンスの確実性：非常に低い）。
evidence).
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
In making a recommendation against routine use, we placed priority on 患者のアウトカムに対する有効性または有害性がまだ確定されてavoiding the costs of introducing a new technology where the effectiveness いない新しい技術の導入で発生するコストの回避を優先して、ルーor harm on patient outcomes remains to be determined.

チン使用に否定的な推奨とした。

In making a recommendation for further research; the task force is 更なる研究を推奨するにあたり、タスクフォースは以下の内容を認
acknowledging a) there is thus far insufficient evidence to support a 識している。a)これまでのところルーチン使用の可否を判断するの
decision for or against routine use, b) further research has potential for に十分なエビデンスがない、b)今後の研究によって効果に関する不reducing uncertainty about the effects and c) further research is thought to

確実性が減る可能性がある、c) 今後の研究は予想されるコストに

be of good value for the anticipated costs.

見合う価値があると考えられる。

The task force also acknowledges that some EMS systems may already タスクフォースはまた、一部の救急医療サービス(EMS)システムがhave

implemented

artifact-filtering

algorithms

foranalysisof すでに CPR 中の心電図解析のためのアーチファクト・フィルタリ

electrocardiographic rhythm during CPR, and as such wish to strongly ング・アルゴリズムを用いていることを認識している。そのような
encourage such systems to report on their experiences to build the evidence EMS システムが彼らの使用経験を報告することを強く推奨し、こbase regarding the use of these technologies in clinical practice.

れらのテクノロジーの臨床使用に関するエビデンスの基礎が構築されることを期待したい。

Knowledge Gaps

今後の課題

There were no studies identified that evaluated feasibility, efficacy or あらゆる状況、あらゆる患者（傷病者）集団において、CPR 中の心effectivenessofartifact-filtering

algorithms

foranalysis

of 電図解析のためのアーチファクト・フィルタリング・アルゴリズム
4胸骨圧迫（BLS）中の心電図解析：システマティックレビュー_2020

electrocardiographic rhythm during CPR in any setting for any patient の実現可能性、効能、有効性を評価した研究はなかった。
population.
１．JRC の見解
JRC 蘇生ガイドライン 2015 では、「研究の一環としてでない限り CPR 中の ECG 解析のために、アーチファクト・フィルタリング・アルゴリズムを導入しないことを提案する。既にアーチファクト・フィルタリング・アルゴリズムを現場活動に取り入れている EMS システムにおいては、ILCOR は引き続きこのアルゴリズムを使用することが合理的である。
」と提案している。
CoSTR2020 においては、十分なエビデンスがないことより CoSTR2015 同様に CPR 中の ECG 解析のために、アーチファクト・フィルタリング・アルゴリズムをルーチンには使用しないことを提案している。（弱い推奨、エビデンスの確実性：非常に低い）。これは ROSCや生存など、患者転帰に関する評価がなされていないためであり、CPR 中の心電図解析に関するアーチファクト・フィルタリング・アルゴリズムの有用性を、臨床試験または研究開発で評価するよう提案している（弱い推奨、エビデンスの確実性：非常に低い）。本邦においても CoSTR2020 の提案に準拠しつつ、アーチファクト・フィルタリング・アルゴリズムの臨床での有用性について、今後もエビデンスの構築が求められていることを付記すべきである。
２．CoSTR のわが国への適用
JRC 蘇生ガイドライン 2015 に加え、当該トピックに関する今後の研究を奨励することを追加する。
３．翻訳担当メンバー
作業部会員（五十音順）
佐久間 泰司大阪歯科大学歯科麻酔学講座

辻

東海大学医学部付属病院救命救急センター

友篤

5胸骨圧迫（BLS）中の心電図解析：システマティックレビュー_2020

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

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

6クリティカルケア看護学分野