ADPKD 腎容積・Mayo予後分類ツール

楕円体法TKV/Mayo分類/実測増大率/将来eGFR(Irazabal 2015)

入力

右腎(mm)
左腎(mm)
TKV直接入力(任意・上書き)
患者情報
将来予測

計算結果

右腎容積
mL
左腎容積
mL
総腎容積(TKV)
mL
身長補正TKV(htTKV)
mL/m
推定年間増大率 α(単発)
%/年
eGFR / CKD区分
分類は入力後に表示されます
Typical(Class 1)・15〜80歳が対象
将来eGFR予測(Mayo / Irazabal 2015)
予測eGFR(5年後)
mL/min/1.73m²
予測低下速度
mL/min/年
eGFR 15 到達まで*
年(現eGFRから外挿)

Mayo Imaging Classification(年齢 × htTKV)

100 200 400 600 1000 2000 4000 15 25 35 45 55 65 75 年齢(歳) htTKV(mL/m, 対数) 1A 1B 1C 1D 1E
1A(<1.5%)低1B(1.5–3%)中1C(3–4.5%)高1D(4.5–6%)高1E(>6%)高
Mayo Imaging Classification model based on Irazabal MV, et al. J Am Soc Nephrol. 2015;26(1):160–172. © American Society of Nephrology.

カルテ貼付用テキスト

入力:2時点の腎容積

前回スキャンTKV —
寸法から計算する場合:計測方式を選び右腎・左腎を入力(直接入力があればそちらを優先)
今回スキャンTKV —
寸法から計算する場合:計測方式を選び右腎・左腎を入力(直接入力があればそちらを優先)
患者情報(任意:htTKV・分類用)

実測 腎容積増大率

前回TKV / 今回TKV
mL
観察期間
TKV変化
htTKV(前回 → 今回)
mL/m
単純年率(参考)
%/年
単発推定α(今回TKVから)
%/年
主指標:実測 年間増大率(指数)
r = ln(TKV2/TKV1)/年数
%/年
速度域(実測, 1A–1E相当)
参考カテゴリ
2倍になるまで
年(外挿)

年齢 × htTKV(2時点プロット)

100 200 400 600 1000 2000 4000 15 25 35 45 55 65 75 年齢(歳) htTKV(mL/m, 対数) 1A 1B 1C 1D 1E
1A1B1C1D1E● 前回 / ◆ 今回
Mayo Imaging Classification model based on Irazabal MV, et al. J Am Soc Nephrol. 2015;26(1):160–172. © American Society of Nephrology.

カルテ貼付用テキスト

計算式・出典・注意

  • 腎容積(楕円体法):V=(π/6)×長径×幅×厚み(mm)÷1000→mL。4計測では長径=(矢状断+冠状断)/2(Mayo PKD Center準拠)。3計測は縦・横・高さの単一計測で簡便だが長径の取り方で誤差あり。2時点タブでは前回・今回それぞれ計測方式を選べる。直接入力TKVがあれば寸法計算より優先。
  • htTKV=TKV÷身長(m)。単発推定α=ln(htTKV÷150)÷年齢(出生時150mL/m・指数増大の仮定。Irazabal 2015)。1A<1.5%/1B 1.5–3%/1C 3–4.5%/1D 4.5–6%/1E≥6%。
  • 2時点・実測増大率:r=ln(TKV2÷TKV1)÷観察年数(指数, CRISPの患者内一定指数増大に基づく)。観察年数=撮像日差÷365.25。実測の傾きであり、単発推定α(年齢からの推定)とは別物。乖離は計測誤差や非定常増大を示唆しうる。「速度域」は実測rを1A–1E閾値に当てた参考分類で、Mayo Imaging Classification(単発法)そのものではない。
  • 将来eGFR:Irazabal 2015の縦断混合効果モデル(Mayo Box 4)。性別・年齢・現eGFR・分類・年数を投入。年数について線形のため低下速度は一定。現eGFRは日本の推算式由来でも可。
  • 適用はTypical(Class 1)・15〜80歳のみ。Atypical(Class 2)は除外。Class 1/2判定は画像所見による医師判断が必要。
  • *「eGFR15到達まで」は現eGFRに予測低下速度を外挿した参考値。回帰の性質上、予測eGFR(0年)は入力eGFRと完全一致しない。本式は集団回帰モデルのため、特に進行例(1C–1E)では個々の実低下速度と乖離しうる。研究用モデルであり臨床判断は他所見と併せて行うこと。

引用文献・著作権

  • Irazabal MV, Rangel LJ, Bergstralh EJ, et al. Imaging classification of autosomal dominant polycystic kidney disease: a simple model for selecting patients for clinical trials. J Am Soc Nephrol. 2015;26(1):160–172. doi:10.1681/ASN.2013101138
  • Mayo PKD Center — ADPKD Imaging Classification:mayo.edu/research/documents/pkd-center-adpkd-classification/doc-20094754
  • 本ツールのMayo分類チャート・htTKV増大帯・将来eGFR予測式は、上記 Irazabal 2015(© American Society of Nephrology)で公表されたモデル・数式に基づく独自実装です。公表図表そのものの複製ではなく、公開された数式から再描画・再計算しています。外部公開・商用配布の際は、ASN(JASN)への図表転載許諾の要否およびMayoの利用条件をご確認ください(本記載は法的助言ではありません)。