気管挿管時の循環動態反応予測：術前脈拍変動（PRV）の可能性を探る

10月 7, 2026 · 論文解説

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解説対象論文: Preoperative pulse rate variability and the hemodynamic response to tracheal intubation: a retrospective secondary analysis
Journal of Clinical Monitoring and Computing｜被引用数: 0（2026年10月7日時点）

麻酔導入時の気管挿管は、心拍数や血圧の変動を引き起こす刺激として知られています。この反応は個人差が大きく、術前に予測できれば、より安全で個別化された麻酔管理につながるかもしれません。本記事では、この予測に術前の脈拍変動（PRV）が役立つかを探った研究をご紹介します。

研究サマリー（FINER & PICO）

Feasible実施可能性	既存のデータセットを後方視的に利用しており、現実的な時間とリソースで実施可能である。
Ethical倫理面	既存研究の二次分析であり、倫理委員会の承認と参加者からの同意を得ており倫理的である。
Interesting面白さ	気管挿管時の循環動態反応を術前PRVで予測するという、臨床的に関心の高い問いを探求している。
Novel新規性	PPG由来のPRVと気管挿管時の循環動態反応の関連を詳細に評価した研究である。
Relevant切実さ	気管挿管時の循環動態変動は術後の回復に影響し、安全な麻酔管理に直結するため臨床的に重要である。
Measurable測定可能性	PRV指標と循環動態反応は、客観的な基準で数値化され測定可能である。
Modifiable派生・改善	術前PRVが予測因子となれば、麻酔計画の個別化により反応を調整可能になる可能性がある。
Structured文章構造	研究デザイン、方法論、結果、考察が明確に構造化された論文形式で、学術的に適切である。
PICO / PECO対象・介入・比較・結果	P(全身麻酔下の待機的手術を受ける成人) I(術前PRV) C(循環動態反応なし) O(気管挿管時の循環動態反応の有無)。

はじめに：気管挿管と循環動態反応の課題

どうも、Beyond the Pixelです。全身麻酔下での手術において、気管挿管は非常に重要な医療行為ですが、同時に対象者にとって強い刺激となることが知られています。この刺激により、心拍数や血圧が一時的に上昇するといった循環動態の変化（循環動態反応）が引き起こされます。この反応の強さには個人差が大きく、予測が困難であるため、麻酔を専門とする専門家は常に適切な管理に努めています。術前にこうした反応を予測できれば、個々の対象者に合わせたより安全で効果的な麻酔計画を立てることが可能になるでしょう。心拍変動（HRV）は、自律神経活動のバランスを評価するための非侵襲的な指標として広く用いられています。そして、この変動を心電図（ECG）ではなく、光電式容積脈波計（PPG）から得られる脈拍間隔から導出したものが、脈拍変動（PRV）です。PPGは全身麻酔の導入前に日常的に行われるモニタリングであるため、このPRVを分析することで、術前の段階で気管挿管後の循環動態反応を予測できる指標が見つかるのではないかという仮説が立てられました。本記事では、この可能性を探るために行われた研究について、詳しく解説していきます。

研究デザインと方法：脈拍変動の測定と反応の定義

この研究は、過去に実施された観察研究のデータを用いた後方視的な二次分析として行われました。全身麻酔下で待機的手術を受ける成人183名が分析対象となりました。具体的には、20歳から79歳までの、米国麻酔科学会（ASA）の身体状態分類がI、II、またはIIIに該当する対象者が含まれました。一方で、自律神経系疾患、不整脈、鎮静剤服用、神経外科手術歴、精神疾患、てんかん、妊娠、慢性疼痛、または自発痛を伴う神経筋疾患のある対象者は除外されました。

**Figure 1.** Fig. 1 Overview of the analysis workflow. After photoplethysmogram (PPG) acquisition, analytic segments were extracted and screened for signal quality. Following pulse onset detection and calculation of the pulse-to-pulse interval (PPI) series, artefact and ectopic interval correction was performed. Time-domain (mean PPI, RMSSD, and pNN50) and frequency-domain (LF, HF, LF/HF) pulse rate variability (PRV) indices were then computed from the pre-induction segment, with frequency-domain indices estimated using Lomb–Scargle spec tral analysis. Patients were classified as response-absent or response-**解説:** 本図は、分析ワークフローの概要を示しています。光電式容積脈波計（PPG）信号の取得後、分析セグメントの抽出と信号品質評価が行われます。次に、脈波立ち上がり点の検出と脈拍間隔（PPI）系列の計算、アーチファクトおよび異所性間隔の補正が実施されます。その後、麻酔導入前セグメントから時間領域（mean PPI、RMSSD、pNN50）および周波数領域（LFパワー、HFパワー、LF/HF）の脈拍変動（PRV）指標が算出されます。周波数領域指標はロンブ・スカーグルスペクトル解析を用いて推定されます。最後に、気管挿管に対する事前に定義された循環動態反応基準に基づいて対象者は反応なし群または反応あり群に分類され、術前のPRV指標が両群間で比較されます。

この研究では、麻酔導入直前、対象者が仰臥位で安静かつ非鎮静の状態にあるときに、3分間の光電式容積脈波計（PPG）記録が行われました。このPPG信号から、時間領域および周波数領域の脈拍変動（PRV）指標が計算されました。時間領域指標としては、平均脈拍間隔（mean PPI）、連続する脈拍間隔差の二乗平均平方根（RMSSD）、および50ミリ秒以上異なる連続脈拍間隔の割合（pNN50）が用いられました。周波数領域指標には、低周波数（LF）パワー、高周波数（HF）パワー、およびその比率（LF/HF）が含まれます。

循環動態反応は、術前値と比較して収縮期血圧が15 mmHgを超えて上昇した場合、または心拍数が90拍/分を超えて上昇するか、30%を超えて上昇した場合（ベースラインが90拍/分以上の場合は10%以上の増加）と定義されました。これらの基準に基づいて、対象者は「反応あり群」と「反応なし群」に分類されました。麻酔導入は、プロポフォールとレミフェンタニルを用いたターゲット濃度制御輸液（TCI）によって行われました。気管挿管は、熟練した一人の麻酔専門家によって実施され、挿管刺激による変動を最小限に抑えるように配慮されました。

**Figure 2.** Fig. 2 Timeline of the analysis intervals (red bars). After operating- room admission, a 3-min photoplethysmogram was recorded imme diately before induction and used as the sole input for pulse rate vari ability (PRV) analysis. Target-controlled infusion (TCI) was started immediately after this recording: propofol was administered with the Schnider model at a target effect-site concentration (Ce) of 3 µg/mL; on loss of consciousness, rocuronium was given and remifentanil was解説: 本図は、分析間隔のタイムラインを示しています。手術室入室後、麻酔導入直前に3分間の光電式容積脈波計（PPG）記録が行われ、これが脈拍変動（PRV）分析の唯一の入力として使用されました。この記録の直後にターゲット濃度制御輸液（TCI）が開始され、プロポフォールが設定濃度3 µg/mLで投与されました。意識消失時にロクロニウムが投与され、レミフェンタニルが設定濃度3 ng/mLで開始され、気管挿管時には5 ng/mLに増量されました。気管挿管に対する循環動態反応は、挿管前40秒から挿管後600秒（10分）の期間で観察され、対象者を反応なし群と反応あり群に分類するためにのみ使用されました。

データは厳格な信号品質基準に基づいてスクリーニングされ、分析には完全でアーチファクト（ノイズ）のないデータのみが使用されました。統計分析には、マン・ホイットニーU検定が用いられ、複数のPRV指標間での多重比較誤差を調整するために、Benjamini-Hochberg法による補正が行われました。LF/HF比については、循環動態反応の識別性能を評価するために受信者操作特性（ROC）分析も実施されました。

結果：予測因子としてのPRV

スクリーニングされた385件の記録のうち、信号品質の基準を満たした183名の対象者が最終的な分析に含まれました。このうち、101名（55.2%）が気管挿管後に循環動態反応を示し、「反応あり群」に分類されました。残りの82名（44.8%）は反応を示さず、「反応なし群」となりました。

**Table 1.** Table 1 Baseline characteristics of the study population according to the hemodynamic response to tracheal intubation解説: 本表は、気管挿管に対する循環動態反応の有無に基づく研究対象集団のベースライン特性を示しています。値は、平均値±標準偏差、数値、または数値（パーセンテージ）として示されています。連続変数の正規性はシャピロ・ウィルク検定で評価され、群間比較は連続変数には独立t検定、カテゴリ変数にはカイ二乗検定を用いて実施されました。性別、年齢、身長、体重、BMI、ASA身体状態分類、既往歴（高血圧、糖尿病）、心拍数に影響する薬剤（β遮断薬、ACEI、CCB、ARB）について、反応なし群と反応あり群の間で有意な差は見られませんでした。

対象者のベースライン特性（性別、年齢、身長、体重、BMI、ASA身体状態分類、既往歴、服用薬）は、両群間で統計的に有意な差はありませんでした。

気管挿管前、挿管中、および挿管後の心拍数推移を追跡したところ、両群ともに挿管直後に一時的に心拍数が増加しましたが、その後数分で徐々にベースライン値に戻る傾向が見られました。反応あり群は、挿管後の期間において、反応なし群よりも高い心拍数値を示していました。

**Figure 3.** Fig. 3 Median heart rate trajectories during the pre-induction, pre- intubation, and post-intubation periods in the response-absent (n = 82) and response-present (n = 101) groups, classified according to the解説: 本図は、気管挿管に対する循環動態反応に基づいて分類された、反応なし群（82名）と反応あり群（101名）における、麻酔導入前、挿管前、挿管後の心拍数（bpm）の中央値の推移を示しています。陰影部分は95%信頼区間を示しています。垂直の点線は麻酔導入と気管挿管のタイミングを示しています。心拍数は両群で挿管直後に一時的に増加し、その後徐々にベースラインに向かって戻る傾向が見られますが、反応あり群では挿管後の期間でより高い心拍数を示しています。

術前の脈拍変動（PRV）指標を比較した結果、時間領域のPRV指標（mean PPI、RMSSD、pNN50）のいずれも、両群間で統計的に有意な差は見られませんでした（すべての調整済みP値は0.301以上）。

**Table 2.** Table 2 Pre-induction pulse rate variability indices according to the hemodynamic response to tracheal intubation解説: 本表は、気管挿管に対する循環動態反応の有無に基づく、麻酔導入前の脈拍変動（PRV）指標を示しています。値は中央値[25パーセンタイル–75パーセンタイル]として示されています。群間比較はマン・ホイットニーU検定を用いて実施されました。P値は脈拍変動指標間の多重比較のためにBenjamini-Hochberg偽発見率手順で調整され、調整済みP値として報告されています。時間領域指標（mean PPI、RMSSD、pNN50）および周波数領域指標（LF、HF）には、調整済みP値で有意な差はありませんでした。LF/HF比は反応あり群で高かったものの、調整済みP値は0.109であり、多重比較補正後には統計的有意差は認められませんでした。

周波数領域の指標では、LF/HF比が反応あり群で反応なし群よりも高い傾向を示しました（反応あり群の中央値1.84、反応なし群の中央値1.37、調整前P値 = 0.018）。しかし、多重比較補正を行うと、この差は統計的に有意ではなくなりました（調整済みP値 = 0.109）。LFパワーとHFパワーの絶対値には、両群間で有意な差はありませんでした。LF/HF比の循環動態反応に対する識別性能は限定的であり、ROC曲線下面積（AUC）は0.602（95%信頼区間：0.518～0.684）でした。また、収縮期血圧のみを反応の定義として用いた感度分析では、いずれのPRV指標も群間で有意な差を示しませんでした。これらの結果は、多重比較補正後において、術前のPRV指標と気管挿管時の循環動態反応との間に有意な関連性がないことを示唆しています。

考察と限界：期待と現実

今回の後方視的二次分析では、気管挿管後の循環動態反応の有無と術前脈拍変動（PRV）指標との間に、多重比較補正後に有意な差は見られませんでした。補正前にはLF/HF比に差が見られたものの、その効果量は小さく、識別性能も限定的でした（AUC 0.602）。これは、術前のPRVが、気管挿管後の反応リスクを特定するための信頼できる予測因子として機能しない可能性を示唆しています。

LF/HF比の生理学的解釈には注意が必要です。LFパワーは交感神経と副交感神経の両方の変調を反映するため、LF/HF比が直接的に交感神経または副交感神経の活動を測定するものではありません。本研究では、交感神経活動や圧受容反射感度、自律神経応答性を直接測定していないため、観察されたLF/HF比の差（補正後に有意ではなかったもの）を、特定の自律神経表現型や交感神経優位性の証拠として解釈すべきではありません。また、循環動態反応の定義に心拍数（HR）の基準が含まれていたことも重要な考慮点です。感度分析において、収縮期血圧（SBP）のみを反応の定義として用いた場合、どのPRV指標も群間で有意な差を示さなかったことから、PRVが反応定義のHR成分から独立した予測因子であるとは言えません。

本研究にはいくつかの限界があります。第一に、心電図（ECG）由来のR-R間隔ではなく、PPG由来の脈拍間隔からPRVを分析している点です。PRVはHRVと関連していますが、脈波到達時間や末梢血管緊張が心臓周期の長さに独立して影響を与える可能性があるため、生理学的に同一とは限りません。第二に、PRV分析に用いられたPPG記録時間が3分と比較的短かった点です。標準的な短期分析では5分間が推奨されていますが、先行研究では、HRやRMSSDは30秒程度、LF/HF比も90秒程度で5分間測定値と高い一致を示すことが示されています。しかし、より長い記録時間は、特に周波数領域の推定精度を向上させた可能性があります。第三に、術前の不安度は自律神経状態の重要な決定因子であると考えられますが、本研究では評価されていません。最後に、本研究は探索的な二次分析であり、事前のサンプルサイズ計算は行われていません。したがって、これらの知見は仮説生成にとどまるものであり、十分な統計的検出力を持つ前向き研究による検証が求められます。

結論：今後の展望

本研究の後方視的二次分析では、多重比較補正後において、術前の6つの脈拍変動（PRV）指標のいずれも、気管挿管時の循環動態反応を示す対象者と示さない対象者の間で有意な差を認めませんでした。補正前にはLF/HF比が反応あり群で高い傾向にありましたが、その差は統計的に有意ではありませんでした。また、その効果量は小さく、識別性能も限定的でした。収縮期血圧のみで反応を定義した場合や、反応の大きさを連続的なアウトカムとしてモデル化した際にも、有意な関連性は観察されませんでした。これらの結果は、術前のPRVが気管挿管に対する顕著な循環動態反応のリスクが高い対象者を特定するための根拠とはならないことを示しています。また、本データからは臨床的な閾値を提案することはできません。術前の自律神経評価がこの設定で予測的価値を持つかどうかは、心拍数に依存しないアウトカム定義と十分な統計的検出力を持つ前向き研究を必要とする未解決の課題であると言えるでしょう。

用語集

脈拍変動 (PRV): 光電式容積脈波計（PPG）から得られる脈拍間隔のばらつきを分析する指標。心拍変動（HRV）の代用として用いられる。
光電式容積脈波計 (PPG): 皮膚を通して血流の変化を光で検出する非侵襲的な測定装置。パルスオキシメトリなどに使われる。
心拍変動 (HRV): 心臓の拍動間隔のばらつき。自律神経活動のバランスを評価するための指標として用いられる。
気管挿管: 全身麻酔中などに呼吸管理のため、チューブを気管内に挿入する医療行為。
循環動態反応: 気管挿管などの刺激により、血圧や心拍数といった血液循環に関連する生体指標が変化すること。
ターゲット濃度制御輸液 (TCI): 薬物の目標血中濃度や効果部位濃度を設定し、コンピューターで自動的に投与量を調整するシステム。
LF/HF比: 脈拍変動の周波数分析における低周波数成分（LF）と高周波数成分（HF）の比率。自律神経活動のバランスを示す指標とされる。
多重比較補正: 複数の統計的検定を行う際に、偶然による誤った有意差を減らすためにP値を調整する統計的手法。
AUC (Area Under the Receiver Operating Characteristic Curve): 予測モデルの識別性能を示す指標で、値が1に近いほど予測精度が高いことを意味する。