[AO] 優秀演題候補セッション（口演） 1

[AO-04] 保険薬局における尿検査異常の予測モデル開発：単施設横断研究

山下 祥史¹, 柳井 亮², 佐々木 彰^3,4, 大屋 清文^5,6, 土方 保和⁷, 福原 俊一⁷ (1.（株）なの花九州　さくら薬局行橋店, 2.昭和医科大学医学部内科学講座リウマチ膠原病内科学部門, 3.福島県立医科大学いわせ総合診療アカデミー, 4.福島県立医科大学臨床研究イノベーションセンター, 5.ピースホームケアクリニック, 6.京都大学大学院医学研究科医療疫学分野, 7.京都大学院地域医療システム学臨床疫学グループ)

【目的】薬局での尿検査は糖尿病や慢性腎臓病の早期発見に有用と報告がある。一方、来局患者全員に検査を実施することは現実的ではなく、対象者を適切に選定する必要がある。そのためには予測モデルの活用が期待されるが、保険薬局における尿検査異常の予測モデルは開発されていない。そこで本研究は、尿検査異常を予測するモデルを開発することを目的とした。
【方法】保険薬局単施設で横断研究を実施した。対象は2025年8月26日から2026年4月30日に処方箋を持参した患者とし、市販の尿試験紙を用いて自宅で尿検査を実施した。尿検査異常は尿糖、尿蛋白、尿潜血のいずれかが陽性であることと定義した。予測変数は糖尿病・高血圧・喫煙の有無とした。ロジスティック回帰分析を行い、回帰係数を整数化して予測モデルを構築した。モデルの識別能はC統計量、較正能はcalibration curveおよびHosmer Lemeshow検定で評価した。さらにbootstrap法を用いて内部検証を行った。
【結果】93人に尿検査を実施した。尿検査陽性は35人(37.6％)であり、内訳は尿糖11/35(31.4％)、尿蛋白21/35(60％)、尿潜血18/35(51.4％)であった。陽性者における年齢の中央値は75歳(IQR68－79)で、男性は37.1％であった。糖尿病を2点、高血圧・喫煙を1点としてモデルを構築した。カットオフ値2点以上で感度40.0%、特異度89.7%を示し、3点以上では特異度96.6%、LR+ 8.29であった。C統計量は0.712(95%CI 0.610－0.813)と中等度の識別能であった。calibration curveでは観測値と予測値は概ね一致し、Hosmer Lemeshow検定でもp＝0.975と明らかな乖離は認めなかった。bootstrap法による内部検証でも同様の結果であった。
【考察】保険薬局における尿検査異常を予測するモデルを開発した。本モデルは中等度の識別能を有し、薬局における尿検査対象者の選定に有用である可能性が示唆された。今後は外部検証や予測因子の追加によるモデルの改良が必要である。