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# 健康科学# 疫学

子供の多系統炎症症候群に関する新しい見解

研究によると、子供のMIS-Cの症状と重症度に明確なクラスターがあることがわかった。

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子供のMIS子供のMISCについてのインサイト明らかにした。研究がMIS-Cの異なるケースと重症度を
目次

子供の多系統炎症症候群(MIS-C)は、COVID-19にかかった後に子供に現れる深刻な状態だよ。通常、感染から約2~6週間後に現れるとされてる。MIS-Cは、感染後の体の免疫システムの反応に関連していると考えられているよ。

2024年4月の時点で、アメリカではMIS-Cの症例が約10,000件記録されていて、いくつかの死亡例もあるみたい。この状態は、特定の人種や民族グループに影響を与えることが多く、特にパンデミックの初期には顕著だったんだ。MIS-Cの子供たちは、高熱、吐き気や下痢などの腹部の問題、心臓の問題、皮膚や目に発疹や赤みなどの症状で病院に来ることが多いよ。

MIS-Cの症例を特定し追跡するために、疾病管理予防センター(CDC)は2020年5月にケース定義を作った。この定義には、21歳未満の子供で、高熱があり、入院が必要で、複数の臓器系が関与していること、炎症の証拠、最近のCOVID-19感染の証明、もしくは他の明確な診断がないことなどが含まれているよ。この定義は、できるだけ多くの症例を捉えるために幅広く作られていたんだ。2023年1月には、CDCはMIS-Cの監視定義をより正確に、不要な報告を減らすために更新したんだ。

MIS-Cの診断の難しさ

MIS-Cを診断するのは難しいことがあるんだ。なぜなら、症状が急性COVID-19、川崎病、毒素ショック症候群などの他の状態に似ているから。こういった重なりが、適切な診断や治療を遅らせることがあるんだ。MIS-Cの重症度は子供によって大きく異なり、ショック状態になったり、集中治療が必要になることもあるよ。重症例のリスクファクターは知られているけど、なぜ一部の症例が他よりも悪化するのかについては、研究者たちはまだ多くを学ぶ必要があるんだ。

症状や重症度にバラエティがあることから、様々なタイプや表現型のMIS-Cが存在する可能性があるって考えられているんだよ。これらの異なるタイプを特定することで、状態の理解が深まったり、治療のための臨床試験のデザインに役立ったり、疫学的研究で使われるケース定義を改善することができるかも。以前の研究では、統計的方法を用いてMIS-Cの症例を分類してきたけど、多くの研究はサンプル数や地理的多様性が限られていたんだ。それに、いくつかの早い研究では症状を広くまとめ過ぎて、重症度に関する重要な詳細を見逃してしまったんだ。

MIS-Cの状況の変化

COVID-19パンデミックの初期から、MIS-Cの理解と報告は変わってきたんだ。MIS-Cの全体的な件数は、新しいウイルスの変異株、例えばオミクロンが現れるにつれて減少しているみたい。しかし、COVID-19の症例が増えると、それに伴ってMIS-Cの症例も増えることがあるよ。

この研究は、今までのアメリカで報告されたMIS-Cの最も大きなグループを分析するために、高度な統計的方法を使おうとしているんだ。目標は、MIS-Cの異なるタイプを分類し、それが重症度とどのように関連しているかを調べることだよ。

研究のデザインとコホート

CDCは2020年5月からMIS-Cの症例に関する情報を収集し始めたんだ。アメリカの保健所は、患者の背景、症状、治療法、検査結果についてのデータを集める標準化されたフォームを使ってMIS-Cの症例を自主的に報告しているよ。この分析は、2023年4月時点でCDCに報告されたすべての症例を対象にしてる。2023年1月以降の症例は、新しい報告定義に従ったものなので除外されているよ。

研究は、その時に流行していたウイルスの変異株に基づいて患者の特徴を分析することに焦点を当てているんだ。これらの期間は、ウイルスの国立遺伝学研究のデータに基づいて定義されたんだよ。

分析の方法

データを分析するために、研究者たちは症例報告からさまざまな臨床サインや症状、診断、検査結果を選んだんだ。分析を集中させるために、多くの欠損データがある変数や互いに密接に関連している変数を除去した結果、29の重要な臨床変数が使われることになったよ。

欠損が多すぎるケースは除外された。残りのケースは、データのギャップを埋めるために「多重代入」というプロセスを経たんだ。彼らが見た結果には、患者が集中治療を必要としたか、入院期間、死亡率が含まれたんだ。

その後、潜在クラス分析(LCA)をソフトウェアを使って行い、症状や結果に基づいて患者の中の異なるグループを特定したよ。モデルがデータにどれだけ合っているかや、クラスターが臨床的に意味を持つかどうかなど、多くの要因を考慮してMIS-Cの異なるタイプがいくつあるのかを判断したんだ。

分析結果

8,944件のケースを分析した結果、研究者たちは3つの異なるクラスターを特定したんだ。それぞれのクラスターは、MIS-Cに関連する異なる症状と重症度を示していたよ。

  1. 呼吸器クラスター: このグループは、咳、呼吸困難、肺炎などの呼吸器症状が顕著だったんだ。患者は一般的に年齢が高く、既往症が多かったよ。

  2. ショック/心臓クラスター: このクラスターは、ショックや重大な心臓の問題など最も重篤な症状を持っていたんだ。ここにいる患者は、複数の器官系が影響を受けている兆候があり、特定の心臓関連バイオマーカーのレベルが高かったよ。

  3. 未分化クラスター: このグループの患者は、一般的に若く、既往症が少なかったんだ。症状は他のクラスターに明確に当てはまらなかったけど、粘膜皮膚症状の兆候がある人もいたよ。

結果として、重症の大半は最初の2つのクラスターに集中していて、これらのグループはより高いリスクを示していたんだ。この研究では、年齢、併存疾患の有無、関与する器官系の数が、臨床的重症度を決定する重要な要因であることがわかったよ。

時間の経過による変化

この研究では、異なるCOVID-19変異株の出現に伴って、クラスターがどのように変化したかも分析したんだ。呼吸器クラスターやショック/心臓クラスターの症例の割合は、2020年5月には高かったけど、オミクロン株が現れると大幅に減少したんだ。

結論

この研究は、MIS-Cが子供にどのように現れるかの違いを強調していて、これらのバリエーションを認識することが効果的な診断と治療に重要であることを示唆しているよ。この発見は、MIS-CがCOVID-19の活動が増加する期間においても、重要な公衆衛生の問題であることを示しているんだ。これらの異なるクラスターを理解することで、保健当局がMIS-Cの症例を追跡し、対応する方法が改善されるかもしれないね。

MIS-Cの異なる表現をカテゴリー化することで、医療提供者はこの状態をよりよく理解して、治療へのアプローチを調整できるようになるんだ。さらなる研究によって、これらの発見が症例の定義を洗練させ、MIS-Cの疫学的追跡を改善するのに役立つことが期待されているよ。

オリジナルソース

タイトル: Phenotypic Classification of Multisystem Inflammatory Syndrome in Children: A Latent Class Analysis

概要: ImportanceMultisystem inflammatory syndrome in children (MIS-C) is an uncommon but severe hyperinflammatory illness occurring 2-6 weeks after SARS-CoV-2 infection. Presentation overlaps with other conditions, and risk factors for severe clinical outcomes differ by patient. Characterizing patterns of MIS-C presentation can guide efforts to reduce misclassification, categorize phenotypes, and identify patients at risk for severe outcomes. ObjectiveTo characterize phenotypic clusters of MIS-C and identify clusters with increased clinical severity. DesignWe describe MIS-C phenotypic clusters inferred using latent class analysis (LCA) applied to the largest cohort to date of cases from U.S. national surveillance. Illness onset ranged from February 2020 through December 2022. SettingNational surveillance comprising data from 55 U.S. public health jurisdictions. ParticipantsWe analyzed 9,333 MIS-C cases. Twenty-nine clinical signs and symptoms were selected for clustering after excluding variables with [≥]20% missingness and [≤]10% or [≥]90% prevalence. We excluded 389 cases missing [≥]10 variables and conducted multiple imputation on the remaining 8,944 (96%) cases. Main Outcomes and MeasuresDifferences by cluster in prevalence of each clinical sign and symptom, percentage of cases admitted to the intensive care unit (ICU), length of hospital and ICU stay, mortality, and relative frequency over time. ResultsLCA identified three clusters characterized by 1) frequent respiratory findings primarily affecting older children (n = 713; 8.0% of cases; median age: 12.7 years); 2) frequent cardiac complications and shock (n = 3,359; 37.6%; 10.8 years); and 3) remaining cases (n = 4,872; 54.5%; 6.8 years). Mean duration of hospitalization and proportion of cases resulting in ICU admission or death were higher in the respiratory (7.9 days; 49.5%; 4.6%; respectively) and shock/cardiac clusters (8.7 days; 82.3%; 1.0%; respectively) compared with other cases (5.3 days; 33.0%; 0.06%; respectively). The proportion of cases in the respiratory and shock/cardiac clusters decreased after emergence of the Omicron variant in the United States. Conclusions and RelevanceMIS-C cases clustered into three subgroups with distinct clinical phenotypes, illness severity, and distribution over time. Use of clusters in future studies may support efforts to evaluate surveillance case definitions and help identify groups at highest risk for severe outcomes. Key pointsO_ST_ABSQuestionC_ST_ABSCan phenotypic clusters of multisystem inflammatory syndrome in children (MIS-C) be identified, and are some clusters associated with increased severity? FindingsWe describe clusters inferred using latent class analysis (LCA) on 9,333 MIS-C cases from U.S. national surveillance 2020-2022. LCA identified three clusters characterized by frequent respiratory symptoms, frequent cardiac complications and shock, and remaining clinically milder cases. Mortality and ICU admission were highest in the respiratory and shock/cardiac clusters; prevalence of these two clusters decreased over time. MeaningMIS-C clusters had distinct presentation, illness severity, and distribution over time, highlighting the importance of recognizing the varied presentation of MIS-C.

著者: Kevin C Ma, A. R. Yousaf, A. Miller, K. N. Lindsey, M. J. Wu, M. Melgar, A. B. Popovich, A. P. Campbell, L. D. Zambrano

最終更新: 2024-06-03 00:00:00

言語: English

ソースURL: https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2024.06.01.24308325

ソースPDF: https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2024.06.01.24308325.full.pdf

ライセンス: https://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/

変更点: この要約はAIの助けを借りて作成されており、不正確な場合があります。正確な情報については、ここにリンクされている元のソース文書を参照してください。

オープンアクセスの相互運用性を利用させていただいた medrxiv に感謝します。

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