"個別体温の有意変動をランダム測定誤差と外的影響を外し評価し、多用患者集団に於ける患者特性とアウトカムの相関性を示した初めての論文”ということらしい
ベースライン体温とは、受診時の熱のことで、厳格には平熱ではないのかもしれない。この平熱に関して、いわゆる”big data”手法で、個別データでは気づかないものが分かるのかもしれないという期待をもって執筆らしい。
Individual differences in normal body temperature: longitudinal big data analysis of patient records
BMJ 2017; 359 doi: https://doi.org/10.1136/bmj.j5468 (Published 13 December 2017) Cite this as: BMJ 2017;359:j5468
【目的】個別レベルの体温と、その他の生理・健康測定要素との関連性推定
【デザイン】観察コホート研究
【セッティング】外来クニック：大規模アカデミック病院、2009-2014
【被検者】 35 488 名の患者＜感染症診断ではない、抗生剤処方されてない、体温は正常範囲内と推定される対象者＞
【主要アウトカム】個別レベルのベースライン体温（random effects regressionによる推定、測定時間、体の部位、時間要素補正)
ベースライン体温は人口統計指標・医学的併発症・バイタルサイン・その後1年の死亡率にて補正
【結果】多様性のあるコホート構成 35,488名(平均年齢 52.9歳）、女性 64％、白人 41％）、体温測定数 243,506回、平均体温 36.6度(95% range 35.7-37.3°C, 99% range 35.3-37.7°C)
統計指標要素で個別体温と関連するものあり
高齢者では低体温（10歳増加する毎 –0.021°C P＜ 0.001)
アフリカ系アメリカ人女性は最も高温 (versus 白人男性: 0.052°C, P＜ 0.001)
併発症の関連
- 低体温 甲状腺機能低下 : –0.013°C, P=0.01
- 高体温 がんなど : 0.020, P<0 .001="" br=""> < 0.001
- <0 .001="" br="">アフリカ系アメリカ人女性は最も高温 (versus 白人男性: 0.052°C, P ＜ 0.001
<0 .001="" br=""><0 .001="" br="">
全体的に、集積的要素で説明可能なのは 個別体温変数ばらつきの8.2％のみ
にも関わらず、原因不明の体温変数部分はその後の死亡率の有意予測因子：全測定値補正後、 0.149°C (データに於ける個別体温 1 SDに相当)増加毎、年8.4％死亡率増加と関連 (P=0.014)
【結論】個別的ベースライン体温は、単に測定誤差や環境要素によらない意味ある変数であった。ベースラインの体温は、住民統計指標、併発症、生理的状況に相関する。しかし、これら要素では個別体温変数はごく一部しか説明できない。ベースライン体温の不明変数は予後の強い予測因子である
＜discussion機械語訳＞
動物モデル、ショウジョウバエ、線虫を含めた実験モデル、低体温engineered modelのマウスで体温増加と寿命延長・加齢遅延化が示され、個別体温の分析は重要？
体温は、患者特性、特に代謝、肥満に関連し、熱力学的にも脂肪は体温絶縁性が高く熱放散を邪魔する、さらに、カロリー摂取量のバイオマーカーで体温増加は余分なエネルギー放散の意義があり、増加した体温はBMI増加と交感神経系活性化（脈拍・拡張期血圧増加など）と関連することを示唆。長期での検討だが、低体温が急性イベント（股部骨折など）での死亡率増加など短期的観察と長期的観察で異なる現象がある可能性有り
ベースラインの個別体温と死亡率に相関認めるが、患者特性で説明できなかった。死亡率増加8.4％に寄与する体温の変動へ与える要素とは何か。がんによる代謝増加デマンド、免疫反応による影響など文献的に考察されるが、臨床症状で明確でない感染症やリウマチ性疾患なども同様の死亡率増加影響が認められる。他の要素として pro-inflammatory milieu反映したための体温増加の可能性あるも、個別体温と炎症性マーカーに相関性明確でない。未同定疾患に基づくなども考慮。
暑い季節では体温を低く、そして、寒い季節では高くと、体の代償適応（血漿量、蒸散冷却、血管収縮、震えなど）で短期的反応とは逆に調整される。暑い日の温かい飲み物は結果的に発汗量を増やし熱を失わせるという新しい知見の紹介の記載。
他の研究と異なり、今回の一般人口平均体温は、若年者で体温は低く、高齢者ほど高いというもので、体温測定時の環境的要素・一過性要素により補正された結果と思われる違い。
本来の体温である、core体温を測定することは困難故の限界もある。
体温測定と一時的、環境的要素の関連性
Coefficients estimated by random effects regression are shown for ambient temperature, dew point, hour, and month, compared with reference categories: median temperature 10th (12.2°C), median dew point 10th (4.7˚C), 12 pm, and April, respectively
身体活動性との関連とか議論にでてないのだが・・・
