急性喘息を有する小児における呼吸器健康状態のモニタリング：ウェアラブル電気生体インピーダンスと呼吸音を用いた観察的症例対照研究

背景：喘息は依然として小児期における最も深刻な慢性疾患の一つである。重症喘息患者は急性気道閉塞による突然の発作性呼吸困難を経験し、小児集中治療室（PICU）への再入院を繰り返す。これらは人工呼吸管理を必要とし、死に至る場合もある。既存の臨床評価法は、急速に変化する生理状態を効果的に追跡するための時間分解能を欠いている。

目的：本研究は、ウェアラブル型マルチモーダルセンシングを用いた小児急性喘息時の呼吸器健康状態の定量化可能性を評価することを目的とした。

方法：急性喘息発作でPICUに入院した小児17例と健常対照群9例を対象に、ウェアラブル型インピーダンス肺機能測定（IP）および多チャンネル肺音（LS）を計測した。入院期間中、特にPICU入院時（T1）と退院時（T2）に短期マルチモーダル測定を実施。急性喘息の兆候がなく、その他健康な対照群からも測定値を取得した。 統計解析およびクラスタリング解析を実施し、対照時間点を持つ全患者（n=13）および対応するコホート（T1: n=10、T2: n=7）において、T1からT2にかけてのIPおよびLS由来呼吸マーカーの傾向を特定した。これらの結果は対照群（n=9）と比較した。 IP信号から5つの特徴量を算出：呼吸数、吸気時間（Ti）、呼気時間（Te）、呼気/吸気時間比（Te:Ti）、呼吸間間隔で正規化したTi（Ti/IBI）。IP信号が提供する呼吸コンテキストを活用し、吸気相と呼気相の4つの異なるサブバンドで4つのスペクトル積分強度（SI）音響特徴量を算出。

結果：患者群（n=13）において、呼吸数は減少（W(12)=79; P=.02）した一方、Te（W(12)=12; P=.02）およびTi（W(12)=13; P=.02）は延長した。 一方、最低サブバンド（100-300 Hz）のSIは吸気・呼気相ともに減少（P<.01）、最高サブバンド（800-1000 Hz）のSIは吸気・呼気相ともに増加（P<.01）した。 また、T1群と対照群、T2群と対照群の間にも有意差が認められた。T1群と対照群では全特徴量に有意差（P<.05）、T2群と対照群では全SI値に加えTe:Ti比およびTi/IBI比に有意差（P<.05）が認められ、いずれも正常化傾向を示した。

結論：本結果は、ウェアラブルマルチモーダルセンシング（特にIPおよびLS由来マーカーの融合）を用いた急性喘息小児の呼吸健康状態の定量化・追跡可能性を実証した。この技術はリアルタイム呼吸モニタリングのための新たな補助的臨床ツールとなり、治療のタイムリーな調整を可能にすることで患者の転帰改善に寄与しうる。