[O-HT-01-1] 代謝当量は安静時ならびに運動時の心拍数から推定可能か？
Keywords:METs, 心拍数, 心疾患
【はじめに，目的】
心臓リハビリテーションを実施するにあたり，運動耐容能は運動負荷を把握する上で極めて重要な指標である。通常，運動耐容能は代謝当量（METs）で表され，METsを算出するには心肺運動負荷試験（CPX）が必要であるが，急性期ではCPXが施行困難な場合も多い。そこで近年，安静時ならびに運動時の心拍数（HR）からMETsを推定する方法が報告された（Wicks, J. R. Med Sci Sports Exerc. 2011）。しかし，この先行研究では多くの疾患が含まれており，心疾患患者においても推定可能か不明である。そこで，本研究では心疾患患者を対象として心拍数からMETsが推定可能か調査することを目的とした。
【方法】
2012年4月から2015年9月までの間にCPXを実施した18歳以上の患者159例のうち，虚血性心疾患，弁膜症および心不全の123例を対象とした。測定項目は，患者背景因子として年齢，性別，診断名，左室駆出率（LVEF），脳性ナトリウム利尿ペプチド（BNP）および服薬状況を診療録より調査した。CPXのデータとして，安静時および運動負荷1分ごとのHRとMETsを調査した。解析は，先行研究に準じてHR index（運動時HR/安静時HR）とHR net（運動時HR-安静時HR）を算出し，METsと各指標の相関はpearsonの積率相関係数を用いて算出した。また，従属変数をMETs，独立変数をHR indexおよびHR netとした重回帰分析をそれぞれ実施し，予測式の算出と寄与率を評価した。
【結果】
123例から得られた1057個のデータを解析対象とした。平均年齢は58.9±12.3歳，男性73.2%，LVEF57.0±15.6%，BNPの中央値73.5（四分位範囲38.9-151.5）pg/mL，β遮断薬の内服率67.5%であった。Pearsonの積率相関係数の結果，METsは運動時HR，HR indexおよびHR netと有意な正の相関を認めた。HR indexを独立変数とした重回帰分析の結果，予測式としてMETs=3.0×HR index-0.5（adjusted R2=0.544）が，HR netではMETs=0.05×HR net+2.2（adjusted R2=0.626）が算出された（すべてP＜0.0001）。また，β遮断薬の有無で追加解析を行った結果，HR indexではβ遮断薬ありとなしでそれぞれMETs=3.5×HR index-1.2（adjusted R2=0.528）とMETs=2.6×HR index-0.1（adjusted R2=0.502），HR netではβ遮断薬ありとなしでそれぞれMETs=0.05×HR index+2.1（adjusted R2=0.601）とMETs=0.05×HR index+2.4（adjusted R2=0.601）であった（すべてP＜0.0001）。
【結論】
本研究の結果から，HR indexとHR netからMETsを推定可能だが，β遮断薬の影響はHR netの方が少なく，おおよそ0.05×HR net+2から推定可能なことが示された。
心臓リハビリテーションを実施するにあたり，運動耐容能は運動負荷を把握する上で極めて重要な指標である。通常，運動耐容能は代謝当量（METs）で表され，METsを算出するには心肺運動負荷試験（CPX）が必要であるが，急性期ではCPXが施行困難な場合も多い。そこで近年，安静時ならびに運動時の心拍数（HR）からMETsを推定する方法が報告された（Wicks, J. R. Med Sci Sports Exerc. 2011）。しかし，この先行研究では多くの疾患が含まれており，心疾患患者においても推定可能か不明である。そこで，本研究では心疾患患者を対象として心拍数からMETsが推定可能か調査することを目的とした。
【方法】
2012年4月から2015年9月までの間にCPXを実施した18歳以上の患者159例のうち，虚血性心疾患，弁膜症および心不全の123例を対象とした。測定項目は，患者背景因子として年齢，性別，診断名，左室駆出率（LVEF），脳性ナトリウム利尿ペプチド（BNP）および服薬状況を診療録より調査した。CPXのデータとして，安静時および運動負荷1分ごとのHRとMETsを調査した。解析は，先行研究に準じてHR index（運動時HR/安静時HR）とHR net（運動時HR-安静時HR）を算出し，METsと各指標の相関はpearsonの積率相関係数を用いて算出した。また，従属変数をMETs，独立変数をHR indexおよびHR netとした重回帰分析をそれぞれ実施し，予測式の算出と寄与率を評価した。
【結果】
123例から得られた1057個のデータを解析対象とした。平均年齢は58.9±12.3歳，男性73.2%，LVEF57.0±15.6%，BNPの中央値73.5（四分位範囲38.9-151.5）pg/mL，β遮断薬の内服率67.5%であった。Pearsonの積率相関係数の結果，METsは運動時HR，HR indexおよびHR netと有意な正の相関を認めた。HR indexを独立変数とした重回帰分析の結果，予測式としてMETs=3.0×HR index-0.5（adjusted R2=0.544）が，HR netではMETs=0.05×HR net+2.2（adjusted R2=0.626）が算出された（すべてP＜0.0001）。また，β遮断薬の有無で追加解析を行った結果，HR indexではβ遮断薬ありとなしでそれぞれMETs=3.5×HR index-1.2（adjusted R2=0.528）とMETs=2.6×HR index-0.1（adjusted R2=0.502），HR netではβ遮断薬ありとなしでそれぞれMETs=0.05×HR index+2.1（adjusted R2=0.601）とMETs=0.05×HR index+2.4（adjusted R2=0.601）であった（すべてP＜0.0001）。
【結論】
本研究の結果から，HR indexとHR netからMETsを推定可能だが，β遮断薬の影響はHR netの方が少なく，おおよそ0.05×HR net+2から推定可能なことが示された。