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Case Records of the Massachusetts General Hospitalより

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Case 21-2025: A 75-Year-Old Man with Cough, Dyspnea, and Hypoxemia

表題の論文をAIとともに読み込みました

（本記事は元文献を見ながら読んでいただく前提ですので、詳細な病歴、画像や臨床検査所見等は元文献をご参照ください）

1. どんなもの？

本論文は、咳、呼吸困難、および低酸素血症を呈する75歳の男性の症例を報告しています。患者は、既存の重症喘息とアレルギー性気管支肺アスペルギルス症（ABPA）の病歴があり、グルココルチコイドを長期にわたって使用していました。入院時のCT画像検査では、右肺上葉に空洞性病変、両下葉に腫瘤様浸潤影が認められました。臨床経過と検査結果から、ノカルジア・ファーシニカ複合体と非結核性抗酸菌（NTM）であるマイコバクテリウム・アブセッサス複合体による混合感染が最終的な診断として確定されました。この症例は、免疫抑制状態にある患者における日和見感染症の診断の複雑さと、多剤併用療法および長期治療の必要性を示しています。特に、ノカルジアとマイコバクテリウムの同時感染という稀なケースであり、培養条件の工夫によって初めて両方の病原体が特定された点が技術的新規性として挙げられます。想定されるユースケースは、免疫不全患者における原因不明の肺病変に対する鑑別診断と治療戦略の確立です。本研究は、まれな混合感染症の診断と治療に関する知見を提供し、特にグルココルチコイド長期使用者における日和見感染症の可能性を強調しています。

2. どうやって診断した？

本症例は、臨床症状、画像所見、および微生物学的検査に基づいて診断されました。

  • 初期評価と画像診断: 患者は進行性の呼吸困難、咳、低酸素血症で入院しました。 胸部X線写真では左肺底部に浸潤影、右肺に空気腔浸潤影が認められました。 胸部CTでは、左下葉を中心に舌区および左上葉後上区域に及ぶ腫瘤様浸潤影と気管支の不透明化、末梢のすりガラス陰影が確認されました。また、右下葉にも別の腫瘤様浸潤影と、周囲にすりガラス陰影を伴う複数の充実性結節、右肺上葉後区域には直径3.2 cmの空洞性腫瘤が認められました。 これらの画像所見は、炎症性疾患、癌、感染症の可能性を示唆しました。
  • 微生物学的検査:
    • グラム染色: 喀痰のグラム染色では、フィラメント状、分岐状、ビーズ状のグラム陽性桿菌が認められました。これは特にノカルジア属の特徴でした。
    • 変法抗酸菌染色: 喀痰の変法抗酸菌染色では、ノカルジアと一致する赤ピンク色の微生物が確認されました。これはミコール酸を少量産生するノカルジアと、ミコール酸を産生しないアクチノミセスを鑑別するのに役立ちました。
    • オーラミン-ローダミン蛍光染色: 喀痰のオーラミン-ローダミン蛍光染色では、短い抗酸菌が検出され、マイコバクテリアとの混合感染が示唆されました。
    • 培養:
      • 通常の培養では8日間の培養後、ワックス状の黄色コロニーが純粋培養され、質量分析によりNocardia farcinica複合体と同定されました。
      • ノカルジアの増殖を抑制するためにシュウ酸で処理した喀痰サンプルを7日間培養したところ、乾燥した白色コロニーが純粋培養され、質量分析によりM. abscessus複合体と同定されました。
  • 病理組織学的検査: 経気管支生検の組織のグロコットメセナミン銀染色では、約1ミクロン幅のフィラメント状、分岐状の微生物の浸潤が確認され、ノカルジア感染と一致しました。 抗酸菌染色は陰性でした。
  • 治療への反応: 患者は、ノカルジア症に対する治療として、静脈内トリメトプリム-スルファメトキサゾールとイミペネムの併用療法を開始しました。 その後、呼吸困難と低酸素血症は改善し、酸素飽和度も改善しました。 治療3ヶ月後の胸部CTでは、以前認められた多発性浸潤影がほぼ消失し、胸水も解消していました。 これらの治療への良好な反応が、診断の正当性をさらに裏付けました。

以上の多角的な検査と治療への反応により、本症例における

Nocardia farcinica複合体とMycobacterium abscessus複合体の混合感染と診断されました。

3. どうすごい？

  • 稀な混合感染症の特定: ノカルジア症と非結核性抗酸菌（NTM）感染症の混合感染は稀であり、特にグルココルチコイド長期使用者という免疫抑制状態の患者で同時に発症したケースは、鑑別診断の難しさを示しています。本症例では、通常の喀痰培養ではノカルジアが優勢に増殖し、NTMが検出されない可能性がありましたが、ノカルジアの増殖を抑制する特殊処理（シュウ酸処理）を行うことで、初めてM. abscessus複合体の存在を明らかにしました。 この診断手法は、これまでのルーチンな検査では見過ごされていた可能性のある混合感染症の特定に新たな道を開くものです。
  • 診断的アプローチの精緻化: グラム染色、変法抗酸菌染色、オーラミン-ローダミン蛍光染色、そして特異的な培養条件を組み合わせることで、形態学的に類似するが治療法が異なる複数の微生物を正確に鑑別しました。 これは、複雑な肺病変を持つ免疫不全患者に対する診断的ワークフローにおいて重要な示唆を与えます。
  • 治療戦略への示唆: ノカルジア症とNTM感染症は異なる治療レジメンを必要としますが、両方の病原体を特定することで、それぞれの感染症に効果的な抗菌薬を慎重に選択し、不適切な単剤療法を避けることができました。 このアプローチは、薬剤耐性菌の出現を防ぎ、治療効果を最大化するために極めて重要です。特に、広範な肺病変や播種性疾患の場合、静脈内抗菌薬の併用療法が推奨されるノカルジア症の治療を適切に行えたことは、患者の予後改善に直結しました。
  • 臨床的意義: グルココルチコイドの長期使用は、ノカルジア感染症に対する感受性を高めることが知られていますが 、本症例は、そのリスクがNTMのような他の日和見病原体との同時感染につながる可能性を示唆しています。これは、免疫抑制患者の管理において、より広範な鑑別診断と病原体スクリーニングの重要性を強調しています。

4. 議論はある？

本研究にはいくつかの議論点と未解決の課題が存在します。

  • 診断的サンプリングの限界: 本症例では喀痰と経気管支生検組織から病原体が検出されましたが、特に重症患者の場合、より侵襲的な生検（例：外科的肺生検）が必要となることもあります。喀痰サンプルの処理方法（ノカルジアの増殖を抑制する目的でのシュウ酸処理）は革新的でしたが、すべてのケースで同様に有効かどうかはさらなる検証が必要です。
  • マイコバクテリウム・アブセッサス複合体の臨床的意義: 喀痰からM. abscessus複合体が検出されたものの、初期治療はノカルジア感染に焦点を当て、M. abscessus感染に対する治療は臨床反応を見て決定する計画でした。 NTMは肺に定着するだけで病原性を示さない場合があるため、真の感染と定着の区別は常に課題となります。 本症例では、M. abscessusが臨床症状にどの程度寄与していたのか、またノカルジア治療によってM. abscessusが部分的に抑制された可能性についても議論の余地があります。
  • 治療期間と再発リスク: ノカルジア症の治療は、再発のリスクが高いため、長期間にわたることが一般的です（孤立性肺ノカルジア症で6～12ヶ月、播種性疾患で少なくとも12ヶ月）。 本症例では12ヶ月間の経口トリメトプリム-スルファメトキサゾール療法が計画されましたが、長期的な治療遵守と再発率に関するデータは提示されていません。 混合感染の場合、治療期間の決定はさらに複雑になります。
  • 薬剤耐性の可能性: ノカルジア種間および地域間で薬剤耐性にばらつきがあるため、感受性試験に基づいた抗菌薬選択が重要です。 M. abscessusもまた、多剤耐性を示すことがあり、治療選択を複雑にする可能性があります。 本症例で選択された治療薬に対する両病原体の感受性プロファイルに関する詳細なデータは提供されていません。
  • 一般化可能性: 本論文は1つの症例報告であり、その結果を他の患者集団に一般化する際には注意が必要です。ただし、稀な混合感染症の診断と治療に関する重要な示唆を提供しています。
  • 潜在的な倫理的考慮事項: 患者のプライバシーは保護されていますが、稀な症例であるため、詳細な病歴や画像情報が患者識別のリスクをもたらす可能性も考慮すべきです。

5. 技術や手法のキモはどこ？

本症例における技術や手法のキモは、稀な混合感染症を正確に診断するために、標準的な微生物学的検査に加えて、特定の微生物の増殖特性を考慮した培養方法を組み合わせた点にあります。

  • 微生物学的検査の段階的アプローチ:
    • グラム染色と変法抗酸菌染色: 患者の喀痰からグラム陽性桿菌が検出された時点で、ノカルジアとアクチノミセスという形態学的に類似した2つの病原体が鑑別診断に挙がりました。ここで、変法抗酸菌染色を用いて、ノカルジアが産生する微量のミコール酸を利用し、赤ピンク色に染色されるノカルジアと、染色されないアクチノミセスを鑑別した点が重要です。 これは迅速な鑑別診断に貢献しました。
    • オーラミン-ローダミン蛍光染色: 予想外に短い抗酸菌が検出されたことで、ノカルジアとは異なるマイコバクテリアの存在が強く示唆されました。 この時点で、単一の感染症ではなく混合感染の可能性が浮上しました。
  • 選択的培養による病原体分離:
    • 通常培養と脱汚染処理: ノカルジアやマイコバクテリアは、一般的な細菌よりも増殖が遅く、通常の細菌叢によって容易に増殖が阻害されるという特性があります。このため、喀痰などの非無菌検体は、通常の細菌の増殖を抑えるために水酸化ナトリウムで脱汚染処理されます。 これにより、Nocardia farcinica複合体が純粋培養で得られました。
    • ノカルジア抑制培養: 最も重要な技術的ブレークスルーは、ノカルジアがマイコバクテリアの増殖を抑制する可能性を考慮し、シュウ酸というより強力な処理でノカルジアを殺菌した上で喀痰を培養した点です。 この工夫により、Mycobacterium abscessus複合体が純粋培養で得られました。 この手法がなければ、M. abscessus感染は見過ごされていた可能性が高く、正確な診断と適切な治療の機会を逸していたでしょう。
  • 治療戦略への応用: 両方の病原体を特定したことで、それぞれの感受性プロファイルを考慮し、トリメトプリム-スルファメトキサゾールとイミペネムという併用療法を選択できました。 この併用療法は、ノカルジア症の重症例に推奨されるものであり 、M. abscessusに対しても部分的に有効である可能性を考慮することで、不適切な単剤療法を避け、耐性菌の出現リスクを低減しました。

これらの診断手法の組み合わせ、特にノカルジアの増殖を抑制する特定の培養条件を用いるという着想が、本症例の正確な診断と治療に不可欠な技術的キモであり、他の複雑な混合感染症の診断にも応用可能な知見を提供しています。

6. 次に読むべき論文は？

本研究の文脈をさらに深く理解し、関連する研究領域の最新動向を把握するためには、以下の論文が推奨されます。

  • ノカルジア症に関する総説:
    • Wilson, J. W. (2012). “Nocardiosis: updates and clinical overview.” Mayo Clinic Proceedings, 87(4), 403-407.
      • ノカルジア症の診断、治療、疫学に関する包括的なレビューであり、本症例の背景知識を深めるのに役立ちます。特に、免疫不全患者におけるノカルジア感染症の臨床像について理解を深めることができます。
    • Traxler, R. M., Bell, M. E., Lasker, B., Headd, B., Shieh, W.-J., & McQuiston, J. R. (2022). “Updated Review on Nocardia Species: 2006-2021.” Clinical Microbiology Reviews, 35(4), e00027-21.
      • ノカルジア属の最新の分類、病原性、診断、治療に関する包括的なレビューです。近年発見された新しいノカルジア種や、薬剤感受性のトレンドについても言及がある可能性があり、より詳細な情報を得られます。
  • 非結核性抗酸菌（NTM）肺疾患の診断と治療ガイドライン:
    • Daley, C. L., Iaccarino, J. M., Lange, C., et al. (2020). “Treatment of Nontuberculous Mycobacterial Pulmonary Disease: An Official ATS/ERS/ESCMID/IDSA Clinical Practice Guideline.” Clinical Infectious Diseases, 71(4), e1-e36.
      • NTM肺疾患の診断基準、治療アルゴリズム、薬剤感受性検査の重要性など、臨床医がNTM感染症を管理するための詳細な指針が示されています。本症例におけるM. abscessus複合体の臨床的意義と治療方針を理解する上で不可欠です。
  • 免疫不全患者における日和見感染症:
    • この分野の一般的なレビュー論文や、特定の免疫抑制状態（例：長期グルココルチコイド使用、生物学的製剤の使用）における感染症リスクに関する論文を読むことで、本症例の患者背景をより深く理解できます。 dupilumabの使用が寄生虫感染症への感受性を高める可能性についても言及されていますが 、他の免疫抑制剤が引き起こす日和見感染症全般について学ぶことは、鑑別診断能力の向上に繋がります。
  • 肺の空洞性病変と腫瘤性病変の画像診断:
    • Duong, T. B., Ceglar, S., Reaume, M., & Lee, C. (2020). “Imaging Approach to Cavitary Lung Disease.” Annals of the American Thoracic Society, 17(3), 367-371.
    • Kanne, J. P., Yandow, D. R., Mohammed, T. L., & Meyer, C. A. (2011). “CT findings of pulmonary nocardiosis.” AJR American Journal of Roentgenology, 197(2), W266-W272.
      • これらの論文は、肺の空洞性病変や腫瘤性病変の鑑別診断に役立つ画像所見に焦点を当てています。ノカルジア症のCT所見に関する詳細は、診断推論の過程を理解する上で有益です。

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ACP/Podcast/Science

MKSAP Quiz: Evaluation for acute kidney injury

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2025年7月8日付の「I.M. Matters Weekly」からのMKSAPクイズです 。

76歳の女性が、急性腎障害の評価のために救急部門に入院しました 。患者の症状は、脱力感、悪寒、および濃い色の尿でした 。

検査結果は以下の通りです:

  • C3補体：正常
  • C4補体：正常
  • クレアチニン：3.9 mg/dL (345 µmol/L) (高い)
  • 1か月前：0.8 mg/dL (70.7 µmol/L)
  • 抗糸球体基底膜抗体：陽性
  • 抗核抗体：陰性
  • ミエロペルオキシダーゼ抗体：陽性
  • プロテイナーゼ3抗体：陰性
  • 尿検査：血液3+、タンパク質3+

腎生検では、糸球体の50%に壊死性および半月体形成性糸球体腎炎が認められ、免疫蛍光法でIgGの線状染色が認められました 。胸部X線は正常でした 。

この患者の診断名は、抗糸球体基底膜（GBM）病による急速進行性糸球体腎炎です 。診断の根拠は以下の通りです。クレアチニン値は1か月前の0.8 mg/dL (70.7 µmol/L)から3.9 mg/dL (345 µmol/L)に上昇しています。

最も適切な治療法は、静脈内メチルプレドニゾロン、シクロホスファミド、および血漿交換です 。この患者の症状は、抗糸球体基底膜（GBM）病による急速進行性糸球体腎炎と一致しています 。この病気の治療には、高用量の静脈内グルココルチコイド（例：メチルプレドニゾロン）とシクロホスファミドに加え、抗体を除去するための血漿交換が含まれます 。血漿交換は通常、抗GBM抗体価が陰性になるまで隔日で行われます

患者の症状は、急速進行性糸球体腎炎と一致しています 。

腎生検では、免疫蛍光法でIgGの線状染色が認められ、これは抗GBM病を示唆しています 。

血清検査で抗GBM抗体が陽性であり、診断が確定されます 。

ミエロペルオキシダーゼ-ANCA陽性は、抗GBM病患者の最大33%に認められます 。

患者は急性腎障害、脱力感、悪寒、濃い色の尿を呈しています 。

尿検査では、血液3+、タンパク質3+が認められます 。

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Podcast

身体診察総論

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まずは
「通しの身体診察」を実現，継続しよう！　より

詳細は北野 夕佳先生著の　「Hospitalist(ホスピタリスト)2022年1号」ですが、その中から無料公開ページの内容を紹介しています。原著のページでは、Pemberton徴候・Dennison徴候等の動画や血管心雑音の音声コンテンツ等も公開されています。

「身体診察総論」では、医療従事者が患者と対面する際の自己紹介の重要性から始まり、患者確認、手指消毒、プライバシーへの配慮といった基本的ながらも極めて重要な診察の心得を解説しています。特に、患者誤認を防ぐための患者確認の徹底や、感染管理としての手指衛生の重要性が強調されています。

また、バイタルサインの把握の重要性や、重症度に応じた診察アプローチ（H&P症例 vs. ABC症例）の判断基準が示されています。時間がない中でも「通しの身体診察」を実践するための具体的な流れとして、頭部から始まり、頸部、胸部（呼吸音、心音）、腹部、背部、四肢、そしておおまかな神経診察に至るまでのポイントが詳細に解説されています。各部位の診察における所見の意義や、カルテ記載の具体例も示されており、実臨床での活用が期待される内容です。

さらに、副鼻腔の診察が敗血症性ショックの原因特定に繋がった事例や、腹部診察のコツ、DVT（深部静脈血栓症）予防のための下肢診察の重要性など、具体的な臨床メモが豊富に盛り込まれており、実践的なスキル習得に役立つでしょう。神経診察についても、効率的な進め方が紹介され、総合内科や救急医療で遭遇する機会の多いParkinson徴候の整理など、多岐にわたる情報が提供されています。

※AI音声の漢字の読み間違いが多い点はご了承ください

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ACP/Podcast

MKSAP Quiz: 5-day history of hair loss

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これは、I.M. MATTERS from ACP™ のMKSAPクイズで、髪の毛の損失に関するものです。

患者の提示: 25歳の女性が、5日間の頭皮の円形脱毛を訴えています。かゆみや灼熱感はありません。抜け毛の増加は報告されていませんが、数日前に髪を整えているときに脱毛斑に気づきました。過去に脱毛のエピソードはありません。彼女は1型糖尿病を患っており、インスリンで治療されています。

身体検査: バイタルサインは正常です。頭皮の所見が示されており（画像参照）、頸部または後頭部のリンパ節腫脹はありません。

質問: 最も可能性の高い診断は次のうちどれですか？

  • A. 円形脱毛症
  • B. 円板状エリテマトーデス
  • C. 休止期脱毛症
  • D. 頭部白癬

診断: 最も可能性の高い診断は円形脱毛症（オプションA）です。

根拠:

  • 円形脱毛症は、明確な境界を持つ滑らかな非瘢痕性脱毛斑を特徴とする自己免疫疾患です。脱毛は突然起こることが多く、頭皮の症状を伴いません。1型糖尿病のような他の自己免疫疾患の患者では発生率が増加します。患者は、毛包開口部が保たれ、鱗屑、色素沈着異常、紅斑、または瘢痕化した毛包がない、滑らかで境界が明確な円形脱毛斑を頭皮に有しています。
  • **円板状エリテマトーデス（DLE）**は瘢痕性脱毛として現れ、毛包開口部の喪失と、しばしば病変部位の低色素性または過色素性斑を伴います。また、通常、病変した色素異常の頭皮に紅斑や鱗屑を伴います。この患者には、DLEに関連する瘢痕過程に特徴的な紅斑、鱗屑、色素沈着異常、毛包開口部の喪失がありません。
  • 休止期脱毛症は、通常、びまん性の脱毛を伴う非瘢痕性脱毛の一種であり、一般的な髪の薄毛を引き起こします。通常、先行する外傷性イベント（手術、重度の病気、出産）によって引き起こされ、脱毛は約3か月後に始まります。この患者は、休止期脱毛症に見られるびまん性脱毛ではなく、限局性脱毛を呈しています。
  • 頭部白癬は頭皮の真菌感染症で、主に子供に見られます。円形脱毛斑として現れることがありますが、かゆみを伴い、通常、鱗屑、紅斑、または膿疱を伴います。後頭部または頸部リンパ節腫脹も存在する場合がありま

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miscellaneous

臨床研究法の概要

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ざっくり何について書かれているのかを把握しやすいようなマインドマップにまとめてみました。情報の抽出にはCopilotを使用しました。ところどころおかしなところがあるのは把握しています。気が向いたら修正したいとは思っていますが、とりあえず、そのまま掲載しています。どこの項に知りたいことが書かれているのかを探す向きにはこういうまとめも有用だろうと思います。実務に重要なポイントは元の文章を確認する必要があります。

もとになったのは平成29年版

概要

目次

１章・４章・５章

2章

３章

附則

Q＆A　長いので２つのパートに分割しました

QA１

QA２

miscellaneous

人を対象とした生命科学・医学系研究に関する倫理指針の概要

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ざっくり何について書かれているのかを把握しやすいようなマインドマップにまとめてみました。情報の抽出にはCopilotを使用しました。ところどころおかしなところがあるのは把握しています。気が向いたら修正したいとは思っていますが、とりあえず、そのまま掲載しています。どこの項に知りたいことが書かれているのかを探す向きにはこういうまとめも有用だろうと思います。実務に重要なポイントは元の文章を確認する必要があります。

もとになったのは令和6年3月27日一部改訂版

指針ガイダンスの概要

指針前文

指針の適応範囲

01 総則

02 研究者等の責務

03 指針実施

04 指針 IC手続き

05 指針結果の取り扱い

06 指針信頼性確保

07 指針有害事象

08 指針倫理審査委員会

09 指針個人情報他

個人情報関連の用語

IC説明事項

IC通知事項

指針用語

miscellaneous

SAHのアウトカム予測モデルの構築

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pROCパッケージのaSAHデータを使用して、多変量ロジスティック解析を行い、outcomeを他の変数で予測する予測式を作成してみましょう。

以下は具体的な手順です：

  1. 必要なパッケージのインストールと読み込み
  2. データの読み込み
  3. 多変量ロジスティック回帰モデルの構築
  4. モデルの結果を解釈する

ステップ1: パッケージのインストールと読み込み

まず、必要なパッケージをインストールして読み込みます。

install.packages("pROC")
install.packages("dplyr")

library(pROC)
library(dplyr)
library(ggplot2)

ステップ2: データの読み込み

次に、aSAHデータを読み込みます。予測式を作成する際にはカテゴリーを1, 0 の数字に置き換えたほうがいいので、outcome, gender wfnsをダミー変数に変換します。wfinsは各値を別々のダミー変数wfns2, wfns3, wfns4, wfns5に置き換えました。これらすべてが0ならwfns1が1になるはず（欠測値が無い）という事で、wfns1は作成しませんでした。

data(aSAH, package = "pROC")

# outcome変数を数値型のダミー変数に変換
aSAH <- aSAH %>%
  mutate(good_outcome = ifelse(outcome == "Good", 1, 0))

# gender変数を数値型のダミー変数に変換
aSAH <- aSAH %>%
  mutate(gender_numeric = ifelse(gender == "Male", 1, 0))

# wfns変数のダミー変数を作成し、データフレームに追加
aSAH <- aSAH %>%
  mutate(wfns2 = ifelse(wfns == 2, 1, 0),
         wfns3 = ifelse(wfns == 3, 1, 0),
         wfns4 = ifelse(wfns == 4, 1, 0),
         wfns5 = ifelse(wfns == 5, 1, 0))

ステップ3: 多変量ロジスティック回帰モデルの構築

多変量ロジスティック回帰モデルを作成します。この例では、outcomeを他の変数で予測するモデルを構築します。

# ロジスティック回帰モデルの構築
model <- glm(good_outcome ~ gender_numeric + age + wfns2 + wfns3 + wfns4 + wfns5 + s100b + ndka, 
             data = aSAH, family = binomial)

# モデルの概要を表示 係数coefを抽出
summary(model)
summary_model <- summary(model)
coef_model <- summary_model$coefficients

# モデル
logit_P = coef_model[1] + coef_model[2]*aSAH$gender_numeric + coef_model[3]*aSAH$age +
 coef_model[4]*aSAH$wfns2 + coef_model[5]*aSAH$wfns3 + coef_model[6]*aSAH$wfns4 +
 coef_model[7]*aSAH$wfns5 + coef_model[8]*aSAH$s100b + coef_model[9]*aSAH$ndka

aSAH$logit_P <- logit_P

ステップ4: モデルの結果や予測式の性能を見てみよう

ステップ３までで、モデルに基づいて予測式を作成しました。

# 散布図の作成 データの外観を確認する
ggplot(aSAH, aes(x=outcome, y=logit_P, color=outcome)) +
  geom_point() +
  labs(title="aSAH Data: wfns vs s100b",
       x="outcome",
       y="logit_P value") + 
  scale_y_continuous(limits = c(-6, 7))

# とりあえずROCカーブを描いてみよう
# roc1 <- aSAH %>% roc(outcome, logit_P)
# ggroc(roc1)

# 散布図の作成 データの外観を確認する
ggplot(aSAH, aes(x=outcome, y=logit_P, color=outcome)) +
  geom_point() +
  labs(title="aSAH Data: outcome vs logit_P",
       x="outcome",
       y="logit_P value")+
  scale_y_continuous(limits = c(-6, 7))

# ROC曲線の作成　s100b血清値でSAHの予後予測する設定
roc_obj <- roc(aSAH$outcome, aSAH$logit_P)

# ROC曲線のプロット
plot(roc_obj, main="ROC Curve predicting outcome of SAH using multivariate logistic model")

# AUCの計算
auc_value <- auc(roc_obj)
print(paste("AUC:", auc_value))

# 感度、特異度、陽性的中率、陰性的中率を計算
coords_obj <- coords(roc_obj, x="best", ret=c("sensitivity", "specificity", "ppv", "npv"))

# 結果を出力
print(paste("感度:", coords_obj["sensitivity"]))
print(paste("特異度:", coords_obj["specificity"]))
print(paste("陽性的中率:", coords_obj["ppv"]))
print(paste("陰性的中率:", coords_obj["npv"]))

# 尤度比を算出、その前に改めて感度と特異度を取得
coords_obj <- coords(roc_obj, x="best", ret=c("sensitivity", "specificity"))
sensitivity <- coords_obj["sensitivity"]
specificity <- coords_obj["specificity"]

# 陽性尤度比 (LR+) と 陰性尤度比 (LR-) を計算
positive_likelihood_ratio <- sensitivity / (1 - specificity)
negative_likelihood_ratio <- (1 - sensitivity) / specificity

# 結果を出力
print(paste("陽性尤度比 (LR+):", positive_likelihood_ratio))
print(paste("陰性尤度比 (LR-):", negative_likelihood_ratio))

# 最適な閾値を取得
best_coords <- coords(roc_obj, x = "best", ret = c("threshold", "sensitivity", "specificity"))

# 最適な閾値を表示
best_coords

データの散布図、教科書のロジスティック回帰のlogitの説明で見たことあるような雰囲気

結果のROC曲線です。結構いい。

その他性能や閾値です

miscellaneous

ROC カーブをRで描いてみた

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pROCパッケージの使い方

まず、pROCパッケージを使用してROC曲線を作成し、AUCを計算する例を示します。

# パッケージのインストールと読み込み
install.packages("pROC")
library(pROC)

# サンプルデータの読み込み
data(aSAH)

# 散布図の作成 データの外観を確認する
ggplot(aSAH, aes(x=wfns, y=s100b, color=outcome)) +
  geom_point() +
  labs(title="aSAH Data: wfns vs s100b",
       x="wfns value",
       y="s100b value")+
  scale_y_continuous(limits = c(0, 1))

# ROC曲線の作成　s100b血清値でSAHの予後予測する設定
roc_obj <- roc(aSAH$outcome, aSAH$s100b)

# ROC曲線のプロット
plot(roc_obj, main="ROC Curve predicting outcome of SAH using s100b value")

# AUCの計算
auc_value <- auc(roc_obj)
print(paste("AUC:", auc_value))

# 感度、特異度、陽性的中率、陰性的中率を計算
coords_obj <- coords(roc_obj, x="best", ret=c("sensitivity", "specificity", "ppv", "npv"))

# 結果を出力
print(paste("感度:", coords_obj["sensitivity"]))
print(paste("特異度:", coords_obj["specificity"]))
print(paste("陽性的中率:", coords_obj["ppv"]))
print(paste("陰性的中率:", coords_obj["npv"]))

# 尤度比を算出、その前に改めて感度と特異度を取得
coords_obj <- coords(roc_obj, x="best", ret=c("sensitivity", "specificity"))
sensitivity <- coords_obj["sensitivity"]
specificity <- coords_obj["specificity"]

# 陽性尤度比 (LR+) と 陰性尤度比 (LR-) を計算
positive_likelihood_ratio <- sensitivity / (1 - specificity)
negative_likelihood_ratio <- (1 - sensitivity) / specificity

# 結果を出力
print(paste("陽性尤度比 (LR+):", positive_likelihood_ratio))
print(paste("陰性尤度比 (LR-):", negative_likelihood_ratio))

aSAHデータ（一部）

データの概観

plot出力

AUCの計算

s100bでoutcomeを予測する予後予測の性能としての計算

感度・特異度・陽性的中率・陰性的中率

陽性尤度比・陰性尤度比

小技

このパッケージ、パイプを使うと、だいぶシンプルで見やすくなります
ここでは予測に上述のs100bの代わりにwfnsを使用してみました

data(aSAH)

library(dplyr) #パイプを使用するためにパッケージを使用

roc2.1 <- aSAH %>% roc(outcome, wfns)
ggroc(roc2.1)

RのpROCパッケージの主な関数

関数名説明使用例
roc()ROC曲線を作成roc(response, predictor)
plot()ROC曲線を描画plot(roc_object)
auc()ROC曲線のAUCを計算auc(roc_object)
ci()ROC曲線の信頼区間を計算ci(roc_object)
coords()ROC曲線上の特定の点の座標を取得coords(roc_object, "best")
ggroc()ggplot2を使用してROC曲線を描画ggroc(roc_object)
roc.test()ROC曲線の統計的な比較roc.test(roc_object1, roc_object2)
smooth()ROC曲線を平滑化smooth(roc_object)
var()ROC曲線のAUCの分散を計算var(roc_object)

ROCRパッケージの使い方

次に、ROCRパッケージを使用してROC曲線を作成し、パフォーマンスを評価する例を示します。

その前にiris データをプロット。ここではPetalLengthが5以上でvirginicaと判断する予測方法のパフォーマンスを調べるようにします　

# 基本パッケージの読み込み
library(ggplot2)

# irisデータセットの読み込み
data(iris)

# 散布図の作成
ggplot(iris, aes(x=Petal.Length, y=Petal.Width, color=Species)) +
  geom_point() +
  labs(title="Iris Data: Petal Length vs Petal Width",
       x="Petal Length",
       y="Petal Width")


# パッケージのインストールと読み込み
# install.packages("ROCR")
library(ROCR)

# irisデータセットの読み込み
data(iris)

# 二値分類のためのデータ準備
iris_binary <- iris
iris_binary$Species <- ifelse(iris$Species == "virginica", 1, 0)

# 予測値としてPetal.Lengthを使用し、閾値５で二値化
predictions <- ifelse(iris_binary$Petal.Length >= 5, TRUE, FALSE)
labels <- iris_binary$Species

# Predictionオブジェクトの作成
pred <- prediction(as.numeric(predictions), labels)

# パフォーマンスオブジェクトの作成
perf <- performance(pred, measure = "tpr", x.measure = "fpr")

# ROC曲線のプロット
plot(perf, main="ROC Curve with Petal Width Threshold")

# AUCの計算
auc_value <- performance(pred, measure = "auc")
auc_value <- auc_value@y.values[[1]]
print(paste("AUC:", auc_value))

結果のプロット

結果が奇麗すぎ（データのプロット見たらわかるように、一つの変数で種をきれいに分離できますからね）

miscellaneous

プログラマブルキーボードマニュアル

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表題のキーボードの設定を簡単に解説

・　設定用アプリ「MINI KeyBoard.exe」を起動

・　「危険」と言う様な警告画面が出ますが、心配しつつ実行

・　Connectedの下のKEY1をタップして、ハイライトして、設定したいキーを選ぶ（図ではBackspaceを選択）

・　Download （キーボードへ設定する情報を送信する意味の様です図では赤まる）をタップ

同様にKEY2, KEY3も設定する。

—

以下はプログラマブルキーボード（3キー）のマニュアルの機械翻訳です

このリンク先にオリジナルの情報とアプリが保存されています。一応ダウンロードして、ウイルススキャンを行って、2025/1/29 時点のファイルには問題のある罠は仕掛けられていない事を確認しています。将来、誰かが何かを仕掛けることもあり得ますので、ダウンロードしたら毎回チェックは必要でしょう。

Romoral ユーザーマニュアル —3キー有線RGBバージョン用

  1. ウェブサイトを開き、完全な圧縮パッケージをダウンロードします。
  2. ダウンロードした完全な圧縮パッケージを解凍します。
  3. ウイルス対策ソフトを公開し、信頼できるファイルとして設定することを忘れないでください。
  4. 解凍した完全な圧縮パッケージ内の緑色のマークが付いたアプリケーションをクリックします。カスタムキーボード設定を行います。
  5. 設定では、Win=Command、Alt=Optionです。
  6. ソフトウェア内のセットアップビデオもご覧いただけます。 インストール中に質問がある場合は、お気軽にお問い合わせください。喜んでお手伝いします。

注意: このソフトウェアはWindowsシステムでのみ動作します。PC側のコンピュータでダウンロードしてください。設定ソフトウェアはインストール不要で、開いた後に直接実行できます。設定後はキーボードに自動的に保存され、LinuxやMacOSなどのUSBプロトコルをサポートするコンピュータに接続して使用できます。（初回はウイルス対策ソフトに注意し、信頼できるファイルとして設定してください）!!

上記の手順に従って進めてください。同時に、ソフトウェアパッケージにはユーザーマニュアル、ショートカットキー設定ビデオ、日常の質問への回答が含まれています。インストール中に質問が発生した場合は、心配せずに問題のスクリーンショットやビデオを送ってください。サポートいたします。ありがとうございます。

フレンドリーフィードバックを残してくださった購入者様へ: 生涯無料の相談とサービスを提供します。また、オリジナルのシャフトスイッチをギフトとして提供します。（新しい注文と一緒に発送できます）。このギフトは生涯有効です。請求されるまで有効です。ありがとうございます。（Choiceストアの購入者様は、Romoralの公式ストアカスタマーサービスに連絡して受け取ってください）

製品について

  • [Windowsユーザー] 「コピー」、「ペースト」、「カット」は工場出荷時のデフォルト機能です。Windowsユーザーにとって、これはプラグアンドプレイで、箱から出してすぐに使用でき、ソフトウェアやウェブサイトを必要とせずにコピー/ペースト/カットが可能です。
  • Macを使用する前に、キーボードをMACコンピュータに接続し、アプリケーションで3つのボタンの設定を手動で構成する必要があります: 左ボタン=GUI（win）+C、中ボタン=GUI（win）+V、右ボタン=GUI（win）+X。
  • [機能] デフォルト機能は「コピー」、「ペースト」、「カット」です。他の機能も使用できます。ショートカットキー、マルチステップアクション、マルチキー統合、元に戻す、やり直し、すべて選択、再生、一時停止、音量、曲の切り替え、進む、戻る、カスタムスクリプトなど。ソフトウェア内のLEDリストを通じて、希望するシェルのライトカラーとグラデーションモードを選択できます。
  • 【文字互換性】 3つの組み合わせキー+5つの文字。
  • ソフトウェアプログラミングはWindowsシステムにのみ適用されます。Windowsシステムでの設定が成功した後、MacOS、Linux、IPADなどのデバイスで動作します。
  • 【パッケージ内容】 ミニ3キーキーボード1個、5フィート長のUSBデータケーブル1本

日常の質問への回答

  • Q: ダウンロード後に設定ソフトウェアを開けないのはなぜですか？
    • A: ウイルス対策ソフトが操作を妨げていないか確認してください。信頼できるファイルとして設定し、実行してください。
  • Q: コンピュータがミニキーボードに接続できないのはなぜですか？
    • A: まずミニキーボードをコンピュータに挿入してください。その後、ソフトウェア内のアプリケーションプログラムを開いて設定してください。
  • Q: ℃、Ⅲ、F13、F14などを入力できないのはなぜですか？
    • A: 製品の設計コンセプトは標準の大きなキーボードに由来します。ショートカットキーの組み合わせが標準キーボードの標準ショートカットキーの組み合わせである限り、設定できます。非標準/個人的な任意の組み合わせは互換性がありません。ありがとうございます。
  • Q: MAC Appleシステムは使用できますか？
    • A: はい、USBキーボードをサポートするシステムであれば使用できます。まずWinシステムで設定する必要があります。設定時にWinキーをCommandキーとして、AltキーをOptionキーとして使用します。例えば、MacシステムでのコピーはCommand+Cですが、Winシステムで設定する際にはWin+Cとして設定できます。
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