Anesthesia & Analgesia：術中低血圧では平均血圧より拡張期血圧が周術期心筋障害をよく予測する
勉強会
2026.08.20 麻酔科抄読会サマリー
論文
Valadkhani A, Gupta A, Cauli G, et al.
Diastolic Versus Systolic or Mean Intraoperative Hypotension as Predictive of Perioperative Myocardial Injury in a White-Box Machine-Learning Model.
Anesth Analg. 2025;141:5-15.
DOI:10.1213/ANE.0000000000007379
論文
Valadkhani A, Gupta A, Cauli G, et al.
Diastolic Versus Systolic or Mean Intraoperative Hypotension as Predictive of Perioperative Myocardial Injury in a White-Box Machine-Learning Model.
Anesth Analg. 2025;141:5-15.
DOI:10.1213/ANE.0000000000007379
目的
術中低血圧のどの血圧指標・閾値が周術期心筋障害（PMI）を最もよく予測するかを検討した。
PICO
P：待機的血管外科手術患者498例
I：各種術中低血圧閾値
C：SAP・MAP・DAPおよび頻脈閾値
O：PMI予測能
I：各種術中低血圧閾値
C：SAP・MAP・DAPおよび頻脈閾値
O：PMI予測能
方法
前向き単施設観察研究。動脈圧を15秒ごとに記録し、1分以上持続する低血圧イベントのAUTを算出した。決定木によるホワイトボックス機械学習モデルで最適閾値を評価した。
結果
498例中99例（20%）がPMIを発症した。絶対的低血圧は相対的低血圧よりPMIとの関連が強く、拡張期血圧（DAP）<44 mmHgが最も高い予測能を示した。決定木モデルのF1 macro scoreは0.67、weighted F1 scoreは0.76であった。術中頻脈はいずれの閾値でもPMIと関連しなかった。
会場での議論
冠灌流は主に拡張期に生じるためDAPが重要である可能性が示された。MAPだけでなくDAP管理の有用性について今後のRCTが期待される。
機械学習モデルについて、この研究対象の症例で得られたデータを今回の個々の症例に当てはめることは有用なのか。
Acute-on-chronic PMIであってもhs-TnTのカットオフは14ng/mLでよいのか。
機械学習モデルについて、この研究対象の症例で得られたデータを今回の個々の症例に当てはめることは有用なのか。
Acute-on-chronic PMIであってもhs-TnTのカットオフは14ng/mLでよいのか。