論文式試験にも対応できるように、解説は判例、条文に丸投げせず、論文式っぽく要件や当てはめを意識して書いたと。
もちろんこれ単体で勉強はまったく進まないので、予備校系の解説本とかなんらかの基礎知識の学習が必要。
あと、解説の定型文なのか、「（選択）肢では、これこれこうなので、～～できるorできないか。しかし、（肢本文の正誤の条文的理由付け）なので、肢は正しいor間違っている」というなんかくどい感じなのだが、これが試験の特徴なのだろうか。
ホスピタリストの集中治療
読んだ。
Hospitalist (7巻2号) | 医書.jp
INTENSIVIST のようなものでエビデンスの羅列。これで集中治療ができるようにはもちろんならない。Hospitalist (8巻2号) | 医書.jp
胸部X線の項は実際の症例が多く勉強になった。
造影CTの撮影プロトコールを語られても…と思った。
Hospitalist 感染症
読んだ。
Hospitalist (1巻2号) | 医書.jp
Hospitalist (5巻3号) | 医書.jp
Hospitalist (10巻4号) | 医書.jp
①は10年以上前なので内容的には古いが、よくある疾患へのアプローチの仕方が書いてあるので勉強にはなる。
②は旅行者感染症や免疫不全患者などちょっと一般医療者には専門的すぎる感があるが、疫学などは勉強になる。
③は最新の事項が多く、新規抗生剤など知らなかった情報を得た。手術室勤務としてはSSI の話は参考になるが、総合内科医や感染症内科医向けとしてはぶちゃけ手指衛生くらいしかやれることがない（失礼）なのであんまり情報量はない。
たぶん専門家には物足りないのだろうが、感染症やらない人にとっては勉強にはなった。
日本版敗血症診療ガイドライン2020 (J-SSCG2020) の血糖管理でネットワークメタアナリシスをやってみる
The Japanese Clinical Practice Guidelines for Management of Sepsis and Septic Shock 2020 (J-SSCG 2020)
「日本版敗血症診療ガイドライン2020 (J-SSCG2020)」正式版 公開のお知らせ｜日本集中治療医学会
日本版敗血症診療ガイドライン2020 (J-SSCG2020)」正式版 公開のお知らせ
集中治療学会のほうは「許可なくリンクを貼ることを禁じます」と書いてあるが、ネットに無償公開しているものについて引用の範囲でリンクを貼ることについては法律的になんら問題はないので、APRINで倫理講習を受けましょう、とかアホなこと言ってないで法律的なことを真面目に勉強したほうがいいと思う。
ネットワークメタアナリシスというものがあり、ガイドライン中のいくつかのCQで検討が行われている。
CQ13-2 の「敗血症患者の目標血糖値はいくつにするか？」について、35件の研究が引用されている。
このうち、23番目のKalfon 2014 の論文では、付録の III >180 vs <110 アウトカム①短期死亡について、リスク比が Not estimated となっている。これは、<110 群で1336人にすべきところを136人と誤って解析しているからであるが、これを正しく1336人にして解析すると、論文と同じようなそれっぽい解析結果は出るが、対照 <110 群に対して144-180 群の結果が0.90 [0.83 - 0.97] となっているが、正しい入力データだと0.8946であり有効数字を考慮すると0.90 にならない。
Treatment estimate (sm = 'RR', comparison: other treatments vs '<110'): RR 95%-CI z p-value <110 . . . . >180 1.0102 [0.9480; 1.0766] 0.31 0.7538 110-144 0.8841 [0.7144; 1.0942] -1.13 0.2575 144-180 0.8946 [0.8272; 0.9676] -2.78 0.0054
Kalfon の誤った入力データでやってみるともちろん出力は異なるので、本解析と付録で入力データが異なるし、出力も完全再現に至らないので本当どういうことなんだろう（）
出力結果のグラフの点の大きさやエッジの太さを適当にいじったが、本文に書いていないので本当にあっているかは謎。
Control size of points in netgraph in R - Stack Overflow
library(NMA) library(netmeta) dat <- read.csv(text=" study,trial,trt,n,d,pubyear 1,Oksanen,110-144,51,18,2007 1,Oksanen,<110,39,13,2007 2,Finfer,144-180,3012,751,2009 2,Finfer,<110,3010,829,2009 3,Preiser,144-180,542,105,2009 3,Preiser,<110,536,125,2009 4,Green,144-180,36,9,2010 4,Green,<110,45,16,2010 5,Coester,144-180,40,4,2010 5,Coester,<110,39,2,2010 6,Cappi,144-180,35,10,2012 6,Cappi,<110,28,5,2012 7,van den Berghe,>180,765,55,2001 7,van den Berghe,<110,783,85,2001 8,Mitchell,>180,35,3,2006 8,Mitchell,<110,35,9,2006 9,van den Berghe,>180,605,242,2006 9,van den Berghe,<110,595,222,2006 10,Iapichino,>180,36,11,2008 10,Iapichino,<110,36,13,2008 11,De La Rosa Gdel,>180,250,96,2008 11,De La Rosa Gdel,<110,254,102,2008 12,Brunkhorst,>180,288,102,2008 12,Brunkhorst,<110,247,98,2008 13,Arabi,>180,257,83,2008 13,Arabi,<110,266,72,2008 14,Savioli,>180,45,13,2009 14,Savioli,<110,45,14,2009 15,Annane,>180,254,109,2010 15,Annane,<110,255,117,2010 16,Arabi,>180,120,45,2011 16,Arabi,<110,120,42,2011 17,Kalfon,>180,1312,447,2014 17,Kalfon,<110,1336,431,2014 18,Wang,>180,44,14,2017 18,Wang,<110,44,12,2017 19,McMullin,144-180,9,4,2007 19,McMullin,110-144,11,6,2007 20,Davies,>180,34,6,1991 20,Davies,110-144,35,6,1991 21,Walters,>180,12,0,2006 21,Walters,110-144,13,1,2006 22,Farah,>180,48,26,2007 22,Farah,110-144,41,19,2007 23,Bruno,>180,15,0,2008 23,Bruno,110-144,31,2,2008 24,Bilotta,>180,49,4,2008 24,Bilotta,110-144,48,4,2008 25,Chan,>180,55,3,2009 25,Chan,110-144,54,2,2009 26,de Azevedo,>180,169,42,2010 26,de Azevedo,110-144,168,38,2010 27,Hsu,>180,57,28,2012 27,Hsu,110-144,55,18,2012 28,Giakoumidakis,>180,107,7,2013 28,Giakoumidakis,144-180,105,1,2013", stringsAsFactors=FALSE) hf <- setup(study=study, trt=trt, d=d, n=n, measure="RD", ref="<110", data=dat) n <- nma(hf, eform=TRUE) nmadat <- as.data.frame(t(sapply(split(dat[,-1], dat$study), unlist))[,c(-1, -10)]) for(i in 4:7){ nmadat[,i] <- as.numeric(nmadat[,i]) } p1 <- pairwise(treat=list(trt1, trt2), event=list(d1, d2), n=list(n1, n2), dat=nmadat, sm="RR") net1 <- netmeta(p1, common = FALSE) net1 cols <- c("skyblue3", "orange", "red", "green") netgraph(net1, points=TRUE, cex=1.5, number.of.studies=TRUE, thickness="se.random", col.points=cols, cex.points=table(c(net1$treat1, net1$treat2)), plastic=FALSE, rotate=-90)
1. Corticosteroid treatment and intensive insulin therapy for septic shock in adults: a randomized controlled trial
2. Intensive versus conventional insulin therapy: a randomized controlled trial in medical and surgical critically ill patients
3. Permissive underfeeding and intensive insulin therapy in critically ill patients: a randomized controlled trial
4. The effect of intensive insulin therapy on infection rate, vasospasm, neurologic outcome, and mortality in neurointensive care unit after intracranial aneurysm clipping in patients with acute subarachnoid hemorrhage: a randomized prospective pilot trial
5. Intensive insulin therapy after severe traumatic brain injury: a randomized clinical trial
6. Safety and efficacy of intensive insulin therapy in critical neurosurgical patients
7. Intensive versus modified conventional control of blood glucose level in medical intensive care patients: a pilot study
8. Intensive insulin therapy and pentastarch resuscitation in severe sepsis
9. Treatment of hyperglycemia in ischemic stroke (THIS): a randomized pilot trial
10. Dyslipidemia: a prospective controlled randomized trial of intensive glycemic control in sepsis
11. Intensive perioperative glucose control does not improve outcomes of patients submitted to open-heart surgery: a randomized controlled trial
12. Intensive Insulin Therapy in Severe Traumatic Brain Injury:... : Journal of Trauma and Acute Care Surgery
13. Metabolic control in diabetic subjects following myocardial infarction: difficulties in improving blood glucose levels by intravenous insulin infusion
14. A carbohydrate-restrictive strategy is safer and as efficient as intensive insulin therapy in critically ill patients
15. Strict glycaemic control in patients hospitalised in a mixed medical and surgical intensive care unit: a randomised clinical trial | Critical Care | Full Text
16. Insulin therapy of hyperglycemia in intensive care
17. Intensive versus conventional glucose control in critically ill patients
18. Effects of intensive glycemic control on outcomes of cardiac surgery
19. Intensive versus conventional insulin therapy in critically ill neurologic patients
20. Reduction of nosocomial infections in the surgical intensive-care unit by strict glycemic control
21. Moderate glucose control results in less negative nitrogen balances in medical intensive care unit patients: a randomized, controlled study
22. Tight glycemic control does not affect asymmetric-dimethylarginine in septic patients
23. Tight computerized versus conventional glucose control in the ICU: a randomized controlled trial
24. Lowering of glucose in critical care: a randomized pilot trial
25 A phase II randomised controlled trial of intensive insulin therapy in general intensive care patients
26. Strict versus moderate glucose control after resuscitation from ventricular fibrillation
27. Cerebral metabolic effects of strict versus conventional glycaemic targets following severe traumatic brain injury
28. A prospective randomised multi-centre controlled trial on tight glucose control by intensive insulin therapy in adult intensive care units: the Glucontrol study
29. Tight glycemic control may favor fibrinolysis in patients with sepsis
30. Intensive insulin treatment reduces transient ischaemic episodes during acute coronary events in diabetic patients
31. Randomized Controlled Trial of Intensive Versus Conservative Glucose Control in Patients Undergoing Coronary Artery Bypass Graft Surgery: GLUCO-CABG Trial
32. Intensive insulin therapy in critically ill patients
33. Intensive insulin therapy in the medical ICU
34. A randomised, controlled pilot study to investigate the potential benefit of intervention with insulin in hyperglycaemic acute ischaemic stroke patients
35. Intensive insulin therapy for preventing postoperative infec... : Medicine
ICUで遭遇する免疫異常
読んだ。
INTENSIVIST (15巻4号) | 医書.jp
免疫学的には重要なのだろうがIL-X とかサイトカインとか羅列されて免疫学を概説されてもぶっちゃけ臨床的にはほとんど役に立たない。分子機構の説明など同じようなことが別項で重複している。
○○病のこういうときには薬剤XXをこう使え、みたいな話がほしいのだが結局大量ステロイドかパルス。抗体製剤の使い方は専門的すぎて集中治療医ではなく膠原病内科医の領域になる。
AIDS、膠原病はほとんど診る機会がないので、遭遇してしまったときに参照できればいいと思う。
免疫チェックポイント阻害薬によるirAE は増えててICUで遭遇する機会は今後どんどん増えるだろうが、ステロイドを入れるか、心筋炎だったらVAECMOすることになる（したことはある）が、「ICIによるirAEは可逆的でありICIでそもそもの悪性腫瘍に対する予後延長が見込めるので諦めてはいけない」って書いてあったけど正気か?と思った。
勉強したければ読んでみてもいいが、必読かというと微妙。
心電図トレーニング
読んだ。
わからなすぎて不安は自信に全くならなかった。
症例ベースでいえばこちらのほうがわかりやすくて記憶に残りやすかった。
medicina (53巻5号) | 医書.jp
