Stability of remission rates in 3-year follow-up of naturalistic treated depressed inpatients

本報告では、記述的アプローチを適用し、一連のうつ病患者の3年間の寛解率とその安定性に焦点をあてた。 LOCF群では67%、OC群では88%の患者が3年間のいずれかの時点で回復している(累積寛解率)。 この累積寛解率は、他の自然科学的な長期追跡調査と比べても遜色のない範囲である。 Holmaは5年後に88.5%、O’Learyは3年後に88%、Ramanaは2年後に80%であった。 また、大うつ病の431人の自然主義的5年経過に関するKellerによる画期的な研究では、累積回復率(8週間連続して症状がない、または最小と定義)は1年後に70%、2年以内に81%、4年以内に87%、5年以内に88%であることがわかった。 1年後,2年後,3年後の寛解率に関して,LOCF解析では,55%,56%,58%が寛解していることが明らかになった。 1年後,2年後,3年後の観察例では,1年後に62%,2年後に59%,3年後に69%が寛解の基準を満たした(OC標本)。 プライマリケア患者を対象とした自然主義的SLICE研究(n=1031)では,1年後(70.7%)と2年後(75.3%)の観察症例のMADRS寛解率が本報告より高かった(

±3375)。 しかし、プライマリーケアの外来患者集団は、今回の報告のような三次医療の入院患者集団と比較して、通常、より重症で難治性の低い患者を含むことを考慮する必要がある。

PROSPECT試験では、アルゴリズムベースの介入を受けた観察例におけるHAMD-17寛解率は40.このように、本報告の寛解率は、三次紹介のインフラがあるにもかかわらず、他の自然科学的データと同様の範囲にあり、上限を目指す傾向があることが示された。 この文脈における重要な限界は,82%という高いドロップアウト率によって,良好な転帰の患者が選択されていることである(限界も参照)。

「現実世界」の患者とランダム化比較試験の対象患者は容易に比較できないが,最近のランダム化比較試験の長期データを見ることは,まだ有益であるかもしれない。 例えばCo-Medでは7ヶ月後の寛解率は48%(LOCF)と低い。 しかし、この試験では観察期間が短く、寛解の基準もより厳しいものでした(患者は連続2回の診察で寛解状態にあることが必要でした)。 もう一つの例はPREVENT試験で、fluoxetineとvenlafaxine(N = 268)を比較したこの二重盲検無作為化対照長期試験での寛解率は、1年目で67-68 %、2年目で71 %-77 %(OC)であり、より高かった。 大うつ病の経過は変動が激しく,3年間を通じて寛解から非寛解,あるいはその逆を示す患者が52%(OC)存在することが示された(限界参照)。 この結果は,過去に発表された各経過観察時にレトロスペクティブに評価された再発率に一致するものであった。 458人の患者のうち、155人(33.6%)が3年間の追跡期間中に少なくとも1回、重度の再発を経験しました。 入院治療から退院した最初の1カ月と1年が最も高く(25.3%)、その2年後には16.1%に減少した。

寛解から非寛解への切り替え率だけを見れば、より細かい全体像が得られる。 この割合は11%から25%の間で変化し、45%が3年間のある時点で寛解を失っている。 全患者の36%(最初に寛解した患者の55%)だけが、全期間にわたって寛解状態を維持した(OC)。 最近の自然主義的なPREDICT-NL研究は、大うつ病性障害のプライマリケア外来患者174人(1338人のうち)を3年間追跡調査した。 私たちの結果と同様に、著者は、40%が変動する経過をたどり、43%が最初から寛解を保っていることを発見した。 良性率は、プライマリーケアーの外来患者がより軽度で複雑でない症例であることから、ここでもよく説明できる。 しかし、PREDICT-NLでは、17%の患者が慢性経過をたどり、3年間ずっと同じエピソードにとどまっています。 今回の報告では、全退院患者のうち12%が退院後3年まで非寛解状態にあり、慢性経過をたどっていた(OC, Table 3)。 この慢性化の程度は、以前の報告とも一致する。 Keller は、CDS 研究の 12 % の患者が 5 年経っても回復に至らなかったと報告している。 同様に、Jules Angstは406人の入院患者を21年間追跡調査し、全体の13%が慢性経過をたどったと報告している。 SpijkerはNEMESIS研究において、2年後に完全に回復していないMDD患者の割合が20%とやや高いことを発見した。

治療

3年後に完了サンプルの70.4%が少なくとも一つの抗うつ薬を服用していた。 14の大規模な観察的自然主義/疫学的調査を含む最近の系統的レビューでは,服薬率は30~97%(中央値67%)であったと報告されている。 精神療法の実施率が比較的高いこと、特定の精神医療を受けた患者の割合が高いこと(1年目84%、2年目81%、3年目78%)、さらにアドヒアランスの高い患者がコンプリートサンプルに留まる確率が高いことが、コンプリートサンプルにおける高いアドヒアランス率につながった可能性があります。 さらに、ドイツの医療制度では、地域住民全員に医療保険が適用され、医師を自由に選択することができることを念頭に置く必要があります。 したがって、良好なアドヒアランス率は、ドイツの保険制度によって進められた専門的なメンタルヘルスケアに一部起因している可能性がある。 同じような期間の長期研究での脱落率は、18%から72%である。 テキサス・アルゴリズム・プロジェクトでも、1年後の離脱率は47%とほぼ同じであった。

とりわけ、今回の研究で減少率が高かった理由の1つは、研究プロトコルに基づき、フォローアップ中の参加者に連絡を取る必要があったためであると思われる。 参加者に連絡できるのは手紙だけで、電話や電子メールでの連絡は許可されていなかった。 したがって、3年間で20回の郵送が行われた。 さらに、年1回の訪問では電話インタビューは行わず、代わりに対面インタビューを行わなければならなかった。 このようなインタビューは、一方ではデータの質を高めることにつながるかもしれないが、他方では、離脱率を高めることにつながるかもしれない。 今後の研究では、Eメール、特に電話での連絡が望ましいと思われる。

これらの変数は,STAR*D StudyやTexas algorithm projectにおける低失速と関連する変数とほぼ一致する。 脱落サンプルの患者は,STAR*Dのステップ1および2において有意に低い寛解率を示した。 しかし,最初に入院し,自然主義的治療を受け,広範囲に再評価された大うつ病患者の3年間の長期データであるこのサンプルは,ヨーロッパで最も大きな追跡調査の1つである。 これは限界であると同時に強みでもある。 本研究の結果は,日常診療への一般化可能性が高く,成人の大うつ病性障害入院患者に対して高い外的妥当性を発揮しうる。 一方、対照群がないため、内的妥当性は低下している。 したがって、治療効果に関する結論は非常に限定的である。 さらに,これらの結果は外来患者や高齢者にも容易に適用できない可能性がある。

また,我々は寛解の持続期間の閾値を適用せず,ある時点に厳格に焦点を当てた。 複数の著者が、患者が回復したとみなされるには、少なくとも連続8週間は寛解状態を維持する必要があることを示唆している。 さらに、経過観察が行われていないため、3回の診察で寛解している患者でも、診察の間にエピソードがあったり、より多くの疾患活動を経験する可能性を否定できない。 したがって、私たちの寛解率は、どちらかといえば楽観的である。 EMA(生態学的瞬間評価法)のような最新のアウトカム指標は、このような従来のアウトカム指標を補完する有望なツールとなりうる。

したがって、3年間の完遂者サンプルの結果は、たとえ肯定的に偏っていても、12%が慢性経過、52%が非常に変動的経過、わずか36%が安定寛解というかなり失望するもので、長期予後の向上を図る今後の戦略を必要とするものだった。

長期試験におけるデータの欠損に関するコメント-Last observation carried forward (LOCF) and observed cases (OC)

長期データの有効な解析は複雑で困難であり、特に結果に関連した理由でデータが欠損している場合はなおさらである。 我々はこの問題に対処するために2つの伝統的な方法を用いた:1)最後の観察を繰り上げることでデータをインピュュートするLOCF法、2)各訪問時およびエンドポイント時に観察があった患者のみを含めることによるコンプリートケースまたは観察されたケース分析である。 LOCF法のバイアスは、治療効果の「保守的」(under-)な推定をもたらすとしばしば議論される。 一方、コンプリター解析や観察症例解析は、治療効果の過大評価につながることが想定される。 本研究では,LOCFは確かにあらかじめ設定された時点の絶対寛解率をより保守的に推定するが,追跡不能になる患者の割合が高いため,長期的な安定性を過大に推定する。 例えば、LOCF法ではOC法よりも安定寛解率が高かった(43%、LOCF法 vs. OC法36%)。 一方,観察症例解析では,絶対的な成績はあまり保守的ではないが(例えば,1年,2年,3年後の寛解率が高くなる),長期的な経過の進展についてより現実的な見方が可能となった。 一方,欠損データに関連するすべての問題を解決するものではないことが強調されている。

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