E2C2試験のハイライト
電子医療記録を活用した症状監視と協働ケア（E2C2）試験は、がんの多様な症状を管理する方法に画期的な変化をもたらします。主なハイライトは以下の通りです：
- 電子医療記録を活用した協働ケア（ECC）は、通常のケアに比べて、睡眠、痛み、身体機能、不安、うつ病、エネルギー/疲労（SPPADE症状）の人口レベルでの負担を大幅に軽減しました。
- この試験では、特に不安とうつ病、そして疲労といった心理的症状に顕著な影響がありました。
- 研究対象者の85％が少なくとも1つの臨床的に重要な症状（スコア≥4/10）を報告しており、腫瘍学ケアにおける大きな未満足需要を示しています。
- 実践的なステップウェッジ設計により、15の医療腫瘍学および血液学クラスター（50,000人以上の患者を含む）での現実世界の評価が可能となりました。
腫瘍学における症状管理の課題
がん患者は、睡眠障害、痛み、身体機能の低下、不安、うつ病、エネルギー欠乏（疲労）など、総称してSPPADEと呼ばれる一連の深刻な症状を頻繁に経験します。患者報告型アウトカム指標（PROMs）はこれらの問題を特定する金標準として長年認識されてきましたが、スクリーニングから効果的な介入への移行は依然として大きなボトルネックとなっています。伝統的な協働ケアモデルは、ケアマネージャーと専門家の監督を含むもので、効果的ですが、大規模な実装にはしばしばリソースが不足しています。
E2C2試験では、電子医療記録（EHR）を活用して監視を自動化し、ケア管理を促進することで、この課題に対処しました。研究者たちは、Epic EHRシステムを使用し、テクノロジーが症状検出と臨床アクションの間のギャップを埋め、人的リソースを圧倒することなく実現できるかどうかを確認しようとしました。
研究デザイン：実践的なステップウェッジアプローチ
E2C2試験は、コホートクラスターランダム化、非盲検、ステップウェッジ、実践的な試験でした。このデザインは、伝統的な無作為化比較試験が実施するのが難しい現実世界の臨床設定での介入評価に特に適しています。研究者たちは、米国の多州保健システム内の15の医療腫瘍学および血液学クリニッククラスターを5つの異なるシーケンスに無作為に割り当てました。
介入（ECC）は、リモートで提供される電子PROM（ePROM）症状監視とEHRを活用した協働ケア管理の組み合わせでした。これは、ePROM監視のみを含む通常のケア（UC）と比較されました。各8ヶ月ごとに、シーケンスはコントロール状態から介入状態に移行しました。研究には、全がん種および全ステージの成人患者が含まれましたが、ホスピスまたは急性白血病の患者は除外されました。症状は、臨床遭遇時に0〜10の数値評価スケールで測定されました。
主要な知見：人口の症状負担の軽減
2019年から2023年の間に、この研究には50,207人の患者が登録されました。主な分析は、少なくとも2つのePROMを完了した24,874人の参加者に焦点を当てました。結果はその範囲と統計的有意性で注目すべきものでした。
全体的な症状負担への影響
多変量解析の結果、平均人口共同SPPADE症状負担は、ECC介入期間で有意に有利であることが示されました（p=0.0055）。これは、EHRを活用した協働ケアモデルが、患者人口が経験する症状の全体的な「量」を効果的に低減していることを示唆しています。
特定の症状の改善
ECC介入の効果は、精神健康と生命力の領域で最も顕著でした。調整後の平均差は、以下の主要な分野でECCに有利でした：
- 不安: -0.12 (95% CI -0.19 から -0.05)
- うつ病: -0.08 (95% CI -0.15 から -0.01)
- 疲労: -0.06 (95% CI -0.16 から 0.03)
「行動可能な」スコア（≥4/10）に焦点を当てる場合、ECCの利点はさらに統計的に強固でした（p<0.0001）。著しい苦痛を報告した患者にとって、介入は不安、うつ病、疲労スコアの測定可能な軽減を提供しました。
臨床解釈とメカニズムの洞察
E2C2試験の成功は、受動的なデータ収集を超える能力にあります。通常のケアグループでは、症状はePROMsを通じて識別されましたが、そのデータに基づいて行動する責任は、しばしば薄いリソースを持つ主要な腫瘍チームに完全に委ねられていました。ECCグループでは、EHRを活用したシステムにより、症状が一定の閾値に達すると、協働ケアフレームワークがトリガーされました。
このモデルは、症状に焦点を当てた介入の頻度と特異性を増加させることで機能すると考えられます。中央集権的な管理により、うつ病、不安、疲労に対するエビデンスに基づくプロトコルが一貫して適用されることが保証されます。痛みと身体機能のスコアがより少ない改善を示したことは、これらの領域がより集中した、対面の物理的な介入（例えば、理学療法や複雑な薬物調整）を必要とする可能性があることを示唆しています。これらの介入は、リモートでEHRを活用したモデルでは実施するのが難しい可能性があります。
専門家のコメントと制限事項
保健政策の専門家や臨床腫瘍学者は、E2C2を「学習ヘルスシステム」の概念証明と捉えています。この試験は、EHRが単なるデジタルファイルキャビネットではなく、ケア提供の積極的な参加者になることができることを示しています。しかし、いくつかの制限点も注意しなければなりません。研究対象者は95-96%が白人であり、異なる背景を持つ患者集団への一般化可能性について疑問が提起されています。
さらに、症状スコアの減少は統計的に有意でしたが、絶対的な違い（例えば、不安の-0.12）は小さいです。集団健康の観点からは、数千人の患者にわたるこれらの小さな変化は、病態の大幅な軽減を代表しますが、個々の患者にとっては変化が微妙に感じられる可能性があります。今後の研究では、このモデルから最大の臨床的利益を得る患者サブグループを特定することが重要です。
結論：新しい症状監視の基準？
E2C2試験は、中央集権的な、EHRを活用した協働ケアが単独の症状監視を上回ることを示す強力な証拠を提供しています。腫瘍学がよりパーソナライズされた、データ駆動型のケアへと進むにつれて、PROMsを具体的な臨床ワークフローに統合することは不可欠となります。この研究は、健康システムが、症状が報告されると系統的に対処されるようにすることで、がん患者の生活の質を向上させるためのスケーラブルなブループリントを提供します。
資金提供とClinicalTrials.gov
この研究は、米国国立衛生研究所（NIH）からの資金提供を受けました。試験はClinicalTrials.govでNCT03892967の識別子で登録されています。
参考文献
Cheville AL, Herrin J, Pachman DR, et al. 電子医療記録を活用した腫瘍学における症状監視と協働ケア介入（E2C2）: 人口レベルのステップウェッジ実践的な群ランダム化試験. Lancet Oncol. 2025;S1470-2045(25)00526-1. doi:10.1016/S1470-2045(25)00526-1.
