English

参考文献

  • 文献
    Jones DA, DeVita MA, Bellomo R. Rapid-response teams. N Engl J Med. 2011;365(2):139-146.
    http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/21751906
  • 説明
    RRSを包括的に解説した最も有名な総説です。筆者はRRSの世界的な推進者の一人であり、多くの論文を執筆しています。
  • 文献
    Devita M a, Bellomo R, Hillman K, et al. Findings of the first consensus conference on medical emergency teams. Crit Care Med. 2006;34(9):2463-2478.
    http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/16878033
  • 説明
    RRSの用語や定義に関して初めて開催された国際会議の記録です。現在もここでの用語や定義が広く利用されています。
  • 文献
    Hillman K, Chen J, Cretikos M, et al. Introduction of the medical emergency team (MET) system: a cluster-randomised controlled trial. Lancet. 2005;365(9477):2091-2097.
    http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/15964445
  • 説明
    RRSに関する唯一の無作為クラスラー割付による多施設比較研究です。23施設がRRS導入群と従来通りの急変対応群に割り付けられ、重篤有害事象の発生率が検討されました。残念ながら、この研究では両群間に有意差は見られませんでした。RRS導入群でも起動の遅い施設があった一方で、従来通りの急変対応群の中にも心停止に陥る前に”Code Blue”が起動される施設があったことが原因と後に分析されています。
  • 文献
    Cretikos M, Parr M, Hillman K, et al. Guidelines for the uniform reporting of data for Medical Emergency Teams. Resuscitation. 2006;68(1):11-25.
    http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/16153768
  • 説明
    RRSの4要素の一つである「システム改善要素」の核となるデータベースの構築に関して例示しています。
  • 文献
    Peberdy MA, Cretikos M, Abella BS, et al. Recommended guidelines for monitoring, reporting, and conducting research on medical emergency team, outreach, and rapid response systems: an Utstein-style scientific statement. A Scientific Statement from the International Liaison Committee on Resuscitat. Resuscitation. 2007;75(3):412-433.
    http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/17993369
  • 説明
    RRSの臨床研究を推進するために、院外心停止でも使用さているウツタイン方式の記録の利用を提唱しています。また、研究で見るべきアウトカムとしての有害事象についても検討されています。
  • 文献
    DeVita M a, Smith GB, Adam SK, et al. “Identifying the hospitalised patient in crisis”–a consensus conference on the afferent limb of rapid response systems. Resuscitation. 2010;81(4):375-382.
    http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/20149516
  • 説明
    RRSのシステムの成否を担う鍵とも言われる「起動要素」に関して開催された国際会議の記録です。バイタルサインからモニタリングまで、患者の観察について深い洞察が得られること請け合いです。
  • 文献
    Jones D, Lippert A, DeVita M, Hillman K. What’s new with rapid response systems? Intensive Care Med. 2014;41(2):315-317.
    http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/25427867
  • 説明
    上記のNEJMの総説の筆者が、RRSのより新しい知見を取り上げています。
  • 文献
    Maharaj R, Raffaele I, Wendon J. Rapid response systems: a systematic review and meta-analysis. Crit Care. 2015;19:254.
    http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/26070457
  • 説明
    RRSが成人、小児を問わず、入院患者の病院死亡率や心停止発生率を減少させることを初めて証明したメタアナリシスです。
  • 文献
    Institute for Healthcare Improvement. 5 Million Lives Campaign.
    http://www.ihi.org/Engage/Initiatives/Completed/5MillionLivesCampaign/Pages/default.aspx
    Accessed on September 26th, 2016.
  • 説明
    米国の医療安全管理団体による医療事故防止キャンペーン100,000 Lives Campaignの一環としてRRS導入が推進されてきました。現在はより包括的な取り組みとして5 Million Lives Campaignとして受け継がれています。
  • 文献
    National Institute for Health and Care Excellence. (NICE)
    Acutely ill adults in hospital: recognising and responding to deterioration.
    https://www.nice.org.uk/guidance/cg50
    Accessed on September 26th, 2016.
  • 説明
    英国の健康省によるガイドラインにもRRSの導入が収載されています。
  • 文献
    医療安全全国共同行動.
    http://kyodokodo.jp/10mokuhyou/1452-2/
    Accessed on September 26th, 2016.
  • 説明
    日本の多くの学会・団体が関与する医療安全管理キャンペーンです。「行動目標6：急変時の迅速対応」にRRSの確立が謳われています。
  • 文献
    Multicenter Comparison of Machine Learning Methods and Conventional Regression for Predicting Clinical Deterioration on the Wards.
    Crit Care Med. 2016 Feb; 44(2): 368–374
    http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/26771782
  • 説明
    この多施設共同研究では、いくつかの機械学習法がロジスティック回帰よりも一般病棟での臨床悪化をより正確に予測する可能性がある。
  • 文献
    Real-Time Risk Prediction on the Wards: A Feasibility Study.
    Crit Care Med. 2016 Aug;44(8):1468-73. doi: 10.1097/CCM.0000000000001716
    http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/27075140
  • 説明
    電子カルテベースの早期警告スコアである、電子心停止リスクトリアージスコアバージョン（eCART）を使用して、リアルタイムのリスク層別化の実現可能性と正確性を評価している。
  • 文献
    Deep Learning in the Medical Domain: Predicting Cardiac Arrest Using Deep Learning.
    Acute and Critical Care 2018 August 33(3):117-120
    https://www.accjournal.org/journal/view.php?number=1142
    Accessed on May 22th, 2019.
  • 説明
    Deep learning EWSは、高精度かつ低誤警報で心停止を予測する。DEWSは、あらゆる臨床環境で容易に取得できる4つのバイタルサインと精度を上げるための検査結果を用いる。
  • 文献
    Validating the Electronic Cardiac Arrest Risk Triage (eCART) Score for Risk Stratification of Surgical Inpatients in the Postoperative Setting: Retrospective Cohort Study.
    Ann Surg. 2018 Jan 12. doi: 10.1097/SLA.0000000000002665.
    Annals of Surgery. 269(6):1059–1063, JUN 2019
    http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/31082902
  • 説明
    早期警告スコアは術後患者の重篤な有害事象を予測するものであり、eCARTはこの患者集団においてNEWSおよびMEWSよりもはるかに正確です。
  • 文献
    An Algorithm Based on Deep Learning for Predicting In-Hospital Cardiac Arrest.
    J Am Heart Assoc. 2018;7:e008678. DOI: 10.1161/JAHA.118.008678.
    http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/29945914
  • 説明
    多施設共同研究において、Deep learningに基づくアルゴリズムは、心停止患者の検出に対して高い感度と低い誤警報率を示した。

一般社団法人 日本蘇生協議会. JRC 蘇生ガイドライン. 東京: 医学書院; 2015

日本院内救急検討委員会