想定される限界と克服のための工夫
がん薬物療法に伴う血液毒性を電子カルテ由来DBで捕捉する際には、一定の限界が伴います。ここでは、その限界と、それらを克服するための工夫の例を対応付けて示します。
| 想定される限界 | 克服のための工夫（例） |
|---|---|
| 検査間隔のばらつき（例：外来主体で 最小・最大値を補足できていない可能性） | 測定頻度別の層別解析をおこなう。 逆確率重み付け（IPW）で観測機会の偏りを補正する。 |
| 単位の不統一（例：/µL と ×10^9/L）、コードの不統一（例：コード改定） | 単位換算テーブルを用いて統一単位に換算する。 検査コードの新旧対応表などを整備し、名寄せする。 |
| ベースラインの不確実性（例：検査未実施や他院での採血などで欠測・不明） | 欠測の無い集団（complete-case）で解析する。 多重代入法で補完する。 ベースライン期間を延長する。（例：7日間 → 28日間） |
| 支持療法の交絡（G-CSF・輸血後の測定値の歪み） | 投与後72時間は判定から除外するなどのルールを適用する。 支持療法の実施有無のフラグを共変量として投入する。 |
総括：電子カルテ由来DBで血液毒性を解析する意義
血液毒性は、アウトカムを左右する重要な安全性事象です。電子カルテ由来DBの検査値テーブルを用いてCTCAEに準拠したグレード化を実装し、処方・投与実績データ（レジメン、投与日、用量）と連結することで、支持療法（例：G-CSF、輸血、抗菌薬）や治療変更（用量減量・休薬・延期・中止）との関係を定量化できます。検査頻度のばらつきや単位揺れなどの限界はありますが、適切な前処理、感度分析を組み合わせることで、現実世界の治療下における血液毒性のリスク管理と相対用量強度（RDI）や最適なレジメン選択に資する示唆が得られます。
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