週間程度)に完成する」、「予後は良く、ステロイドが著効すれば、数か月~数年で症状改善し、ステロイドからの離脱も見込める」といった点に特に注目したい。Aさんが関節リウマチでなく、リウマチ性多発筋痛症だった場合、うまくいけば、めでたしめでたしで終わる可能性もあるわけで、その点も踏まえて訪問時の情報収集は重要だなと思う。何を聞けばいいだろうか?・痛みはいつ始まったのか・常時痛むのか?それとも起床時のみなのか?・両肩痛とあるが、痛みは関節なのか?筋肉なのか?・その他の関節(例えば、手指の関節)に痛みはあるか?などなど。長くても数年で訪問の必要性がなくなってしまうのと、今後、ある程度の長期にわたって訪問が必要になってくるのでは、諸々の準備・覚悟が違ってくる。いった「予習」が必要なのだ。今回は、予習はバッチリなような気がする。薬子......と比較的、気持ちに余裕を持ってAさん宅に訪問したのですが、臨床はそんなに生易しくない。いうべきか、事件が起こりました。うちのブログのアクセス解析の結果はどうですか?nomad順調、右肩上がりだね。検索語句の方はどうでしょう?nomad糖尿病関連が多いかな。糖尿病に限らず、治療薬の幅が増えるのはよいことだと思う。異なる治療薬を組み合わせることで、さらに良い効果が期待できるからだ。いわゆる併用療法というやつだ。糖尿病治療薬においては、いくつかの疫学的研究から実際の処方トレンドも変わってきていることがわかっている。阻害薬の使用率が増えている。これはわかる考え方だ。阻害薬をどこかで組み合わせた方がよいという判断によるものだろう。次に問題となるのは、増えた選択肢の中から「どの薬を選び出し、どういった比率で投与するか」という最適化の問題だ。通りの組み合わせがある。単純に投与すればよいかというとそういうわけにはいかないだろう。組み合わせの相性という因子の他に肝機能・腎機能による投与量調整も必要になってくるであろうからだ。これに関連して(?)、興味深いニュースがあった。『日立製作所:電子カルテ解析を機械学習で、糖尿病治療の90日後の効果を高精度に予測』ビッグデータから、予後を機械学習で予測。この手の研究結果は、吟味して受け止める必要があると思っている。これは素晴らしい研究なのかもしれないが、これだけではなんともいえない。「HbA1c値を低減できる確率を、患者ごと、薬の種類ごとに予測可能なモデルを構築しました」とあるが、上述の通り糖尿病治療薬のトレンドは併用療法に移ってきている。単剤療法での予測が臨床的にみてどれほどの価値を持つのかという疑問がある。次に、これは、単一大学機関でおこなわれる研究デザインにみられる共通の弱点だと思うのだが、「単一機関のカルテデータベースではすべての病歴・処方歴が集積しているわけではない」という問題点が挙げられる。剤を極量まで投与するのは、かなり勇気の要る行為で、糖尿病治療を担当する主治医は投与量調整(減量)をおこなうと思うのだが、大学以外の診療所などで心臓病の治療がフォローされていた場合、こういった情報は解析対象の大学データベースには何ら反映されていない可能性がある。カルテベースの解析につきまとう問題点として「保険病名の落とし穴」というものもある。型糖尿病患者に対する適応はないが、主治医がどうしても試してみたいと考えた場合、投与される可能性はある。2型糖尿病をそっと追加する。本来解析対象ではない患者が解析対象に混入されるのだ。今回は医師のチェックもはいっているようなので大丈夫だとは思うが、大規模病院向けの電子カルテシステムの開発を盛んにおこなっているとは思えない日立がこういった臨床上のニュアンスを汲み取れるのか、若干の不安は感じる。目についた医療関係のニュースということ今回はこの報道記事を取り上げたが、特に日立やユタ大学に対して悪意があるわけではない。できれば正式な結果もみてみたいところなので、ぜひとも、オープンアクセスな媒体で公開してほしいと思う。ひとまとまりでしょうか。最近の薬と結びつきます。