Price CA, Claridge H, de Lusignan S, et al. Enriching New-onset Diabetes for Pancreatic Cancer (ENDPAC): external validation using English sentinel network. Br J Gen Pract. 2026 Nov 2. doi:10.3399/BJGP.2024.0253.
背景
膵臓がんは診断が遅れるため、生存率が非常に低い。症状は非特異的であることが多く、プライマリ・ケアにおける早期発見を困難にしている。ENDPACアルゴリズムは、体重変化、血糖コントロール、糖尿病発症時の年齢を用いて、新規発症糖尿病(NOD)患者のうち、膵臓がんリスクが高い患者を特定するものである。このアルゴリズムは米国で開発されたが、英国ではまだ妥当性が検証されていない。
目的
英国のプライマリ・ケア患者集団においてENDPACの妥当性を検証し、その予測性能を評価すること。
研究デザイン・設定
全国規模のプライマリ・ケア・センチネルネットワークであるORCHIDのデータを用いた後ろ向きコホート研究。
方法
新規発症糖尿病があり、必要なHbA1c値および体重データが得られた50歳以上の成人を対象とした。ENDPACスコアを算出し、識別能、較正、感度、特異度、陽性的中率(PPV)、陰性的中率(NPV)によってモデルの性能を評価した。最適なカットオフ値の決定にはYouden indexを用いた。また、測定時期、HbA1cの反復測定、複数の測定値の取り扱いについて感度分析を行った。
結果
70,050人のうち、185人(0.26%)が膵臓がんを発症した。膵臓がんを発症した患者は、発症しなかった患者と比較して年齢が高く、診断時のHbA1c値が高く、体重減少も大きかった。
ENDPACのAUCは0.734であった。最適なカットオフ値を3点以上とした場合、27.8%の患者が高リスクと分類された。このとき、感度は62.6%、特異度は72.5%、PPVは0.6%、NPVは99.9%であった。感度分析では、測定期間や複数の測定値の取り扱いを変更しても、同程度の予測性能が示された。
結論
ENDPACは、英国のプライマリ・ケアにおいて中等度の識別能を示した。陽性的中率は比較的低かったものの、段階的な診断プロセスの一部として日常診療システムに組み込むことで、低コストかつ自動化された大規模なリスク層別化が可能になると考えられる。これにより、膵臓がん発症リスクが高い新規発症糖尿病患者を特定できる可能性がある。
感想
ENDPACの具体的な算出方法です。A+B+Cの値を算出し、3点がカットオフ値です。
A:血糖コントロールの変化
B:体重変化
C:糖尿病発症時の年齢A:血糖コントロールの変化(HbA1c)
A:血糖コントロールの変化
糖尿病発症時と、その約1年前のHbA1cカテゴリーを比較します。
6.0%未満 :1点
6.0%以上~6.2%未満:2点
6.2%以上~6.5%未満:3点
6.5%以上~7.6%未満:4点
7.6%以上 :5点
発症時と1年前の数字の差がAの点数となります。
(論文から単位換算を行っています)
B:体重変化
糖尿病発症時と約1年前の体重の差を評価します。
6 kg以上の減少 +6
4 kg以上6 kg未満の減少 +4
2 kg以上4 kg未満の減少 +2
2 kg未満の減少から2 kg未満の増加 0
2 kg以上4 kg未満の増加 −2
4 kg以上6 kg未満の増加 −4
6 kg以上の増加 −6
C:糖尿病発症時の年齢
60歳未満 −1点
60歳以上70歳未満 0点
70歳以上 +1点
糖尿病新規発症の場合に限り適応できるスコアであるという点と、1年前の情報がないと算出できないというのが、使用範囲が限られてしまうなと思いました。
結局、60歳以上で新規発症した糖尿病では膵がんの検査を行ったほうがいいかも、くらいの解釈が、自分の文脈ではプラクティスとして落とし込みやすそうです。