【米国】COVID-19パンデミック中の肺機能検査プロトコールの地域での状況

Research Letter 　Articles in Press

How Local SARS-CoV-2 Prevalence Shapes Pulmonary Function Testing Laboratory Protocols and Practices During the COVID-19 Pandemic

Matthew J. Saunders, et al.

CHEST, Published:May 15, 2021

DOI:https://doi.org/10.1016/j.chest.2021.05.011

https://journal.chestnet.org/article/S0012-3692(21)00902-8/fulltext

当初、緊急性のない肺機能検査（PFT）を含む多くの選択的医療サービスおよび外来医療サービスを中止した。米国胸部外科学会（ATS）などの組織は、COVID-19発生時の呼吸器系サービスの提供に関する勧告を発表している。米国内のPFT検査室で最も広く採用されている業務を評価し、COVID-19の流行がそれらの業務にどのような影響を与えているかを検討

回答者は、2020年8月17日から10月31日の間にアンケートに回答しました。 ATSレジストリからの回答率は41%。 132名の回答者の多くは、臨床的な役割を検査室の管理者（48.8％）またはPFT技術スタッフ（35.1％）としている。 

ほとんどの検査室は小規模（63％）と中規模（31％）であった（表1に示す規模）。学術的な検査室のほとんどは中規模または大規模であり、地域、民間、その他の検査室は主に小規模であった（P<0.01）。また、COVID-19の普及率が低い地域にある検査室が51％、中程度の普及率の地域にある検査室が28％、高い地域にある検査室が21％でした。 COVID-19の有病率別に分類した調査結果を表1に。 

回答者は、スパイロメトリーと一酸化炭素に対する肺の拡散能(DLCO)が患者の治療に最も役立つと考えていると回答した(図1)。 大半の検査室（82％）は、ほとんどのPFTが高AGP(Aearosol generating potential)であると自施設で考えていると回答しており（図1）、検査室の種類による違いはありませんでした（p=0.34）。いくつかの回答者は、PFTが高AGPであると考えるように管理者を説得しているとコメントしていた。

マスクに加えて、95％の検査室が目の保護具、85％の検査室が手袋、70％の検査室がガウンを使用していました。　ほぼすべての検査室（92％）が、PFT機器にインライン抗菌フィルターを使用していることを報告した。また、95％の検査室が物理的な距離の取り方、マスク着用ポリシー、手指衛生などの待合室での注意事項を実施していた。

高効率微粒子空気（HEPA）フィルターと陰圧システムの使用率はほぼ同じで（それぞれ37％と36％）、紫外線消毒（17％）よりも多く使用されていた。

COVID-19の地域的な流行に基づく部屋と機器の消毒プロトコルには大きな違いは見られず。ポリメラーゼ連鎖反応（PCR）によるSARS-CoV-2検査は54％の検査施設で導入され、そのうち58％の検査施設では、予約日から5日以内に検査結果が陰性であることが求められた。

また、PCR検査の実施状況は、高蔓延地域（74％）と低・中蔓延地域（それぞれ51％、39％）で有意に異なる（P=0.02）。

COVID-19が陽性と診断された患者に対して、検査前に少なくとも14日間の無症状期間を必要とする検査機関が41％、少なくとも30日間の期間を必要とする検査機関が43％。呼吸器系のサービスは、調査終了時にはほぼ復旧しており、71％の検査室が「完全に稼動」、28％の検査室が「一部稼動」、1％の検査室が「完全に閉鎖」と報告しる。

しかし、安全な検査環境を維持するための清掃作業のために、検査件数が大幅に減少したとの回答が多く寄せられた。

図2は、調査期間中に様々な試験を実施した試験所の数を示したもの。これは、臨床的有用性が高いにもかかわらず、スパイロメトリーのAGPの高さを懸念して実施していない検査室があることを示唆しています。

音声データのAI分析にて気流閉塞診断のアプローチ

Covid-19流行下肺機能検査施行に危機感を感じている医療機関多いが、音声データのAI分析にて気流閉塞診断のアプローチで、携帯端末によるCOPD気流閉塞診断可能にならないかという話だが、簡易であれば、COPD診断の普及に役立つかもしれない

JAMA誌が取り上げたところが面白い

Medical News & Perspectives　January 27, 2021

When the Human Voice Speaks Volumes About Lung Function

Kristin Walter, MD, MS

JAMA. Published online January 27, 2021. doi:10.1001/jama.2020.22460 

https://jamanetwork.com/journals/jama/fullarticle/2775957

萎縮性側索硬化症やパーキンソン病を含むいくつかの神経学的状態で音声ベースの評価が研究されているが、肺機能の評価における音声評価に関する医学文献の研究を見つけることができなかった。

スパイロメトリはCOVID-19流行下でエアロゾル発生源として危機感がもたれている

The first involves recording 5 seconds of silence to calibrate background noise for each session. Then, the researchers assess phonation—the sound made when vocal folds vibrate as air moves through them—by having patients say “aah” for as long as they can without stopping for breath. The length of time that someone can hold the sound has been shown to strongly correlate with lung capacity.:

最初のセッションでは、各セッションのバックグラウンドノイズを校正するために5秒間の無音を記録します。その後、研究者は、呼吸を止めずにできる限り、患者に「ああ」と言わさせることによって、声のひだが振動したときに作られた音がフォネーションを評価します。誰かが音を保持できる時間の長さは、肺の容量と強く相関することが示されています。

Next, patients record themselves forcefully exhaling to simulate a spirometry-generated FEV1 measurement. They also recite a list of long-vowel words like cheese or baby that, when spoken, release a lot of air because the oral and pharyngeal cavities remain open. “The more vowels spoken in sequence, the faster the air is depleted from the lungs, which helps measure shortness of breath,” Ashraf wrote in an email.:

次に、患者は強引呼出にてspirometryで生成されたFEV1測定をシミュレートする。彼らはまた、口腔および咽頭腔が開いたままの、話すことで多くの空気を放出する"cheese"や"baby"のような長い母音の単語のリストを暗唱します。「母音が順番に話すほど、肺から空気が速く枯渇し、息切れを測定するのに役立ちます」とAshraf。

The final recording involves reading a brief, phonetically balanced passage. Ashraf explained that by “having the patients read those 47 words, we are able to get an idea about their respiration, their phonation, articulation, and resonance.”；最終的記録は短い、音声学的にバランスの良いpassageを読み上げるもので、47 wordsを読み上げたことで呼吸、phonation、articulation、resonanceについて発想を得ることができたとAshraf。

この記録でFEV1、FVC、気道閉塞のアルゴリズムを開発し、CHEST Annual Meetingにて発表

VOICE-BASED SCREENING AND MONITORING OF CHRONIC RESPIRATORY CONDITIONS

https://journal.chestnet.org/action/showPdf?pii=S0012-3692%2820%2933695-3

機能検査のためにPFTラボに紹介された18歳から85歳までの成人133人の声に基づく分析の予備的な結果を発表しました。スピロメトリー検査の前後に、研究者はスマートタブレットを使用して患者の声を記録し、いくつかの簡単な呼吸操作を行い、47語の通路を読みました。

評価された患者のうち、約70%が肺機能を肺尖度測定で正常に有し、30%が気流閉塞を示した。研究者は、自動音声および呼吸分析がFVCおよびFEV 1を予測する際に良好な診断精度を提供することを発見した。CHEST会議で発表されたデータは、この技術がスパイロメトリと比較して気流閉塞を検出する際に78%正確であることを示したが、アシュラフはその数字が更新された結果で82.6%に増加したと電子メールで書いた。さらに、FEV1を予測する際の技術の精度は、更新されたデータでFVCを予測する際に85.1%、82.2%に増加しました。