消化器腫瘍初期評価・治療コース

消化器腫瘍初期評価・治療を短期間に覚える臨床コースができないか準備をしていきたいと考えています。

テキストの構成は

第1部　頻度の高い消化器腫瘍対応
第2部　シナリオでシュミレート
初期研修医
後期研修医
第3部　スキルを確認
第4部　フィードバック，セルフリフレクション
第5部　受講生の評価
第6部　コース評価
第7部　付録

はじめに
　3人に1人が何らかの悪性疾患で亡くなる今日、質の高い腫瘍内科医の育成が急務となっています。多忙の中、特殊で高度の知識が必要な抗腫瘍薬を多用しており、育成においてもリスク管理が必要となっています。
　シミュレーション教育が普及しています．特に蘇生領域で教育効果が確認され，模擬人形などの道具が利用可能になっていることもありますが，患者の対応に なれていない研修医には診てもらいたくないという患者の権利意識，また，医療安全意識の高まりもあると思われます．現在，利用可能な診療コースとしては， 蘇生1)，外傷，脳卒中2)が存在しています。2007年から当科では高学年から研修医を対象とした腹部初期診療コースを試み，高い理解度、満足度が確認 されました3-5)。
　このような背景で、シミュレーション形式での消化器腫瘍患者の評価・治療コースを試みることになりました（まだなっていません）。

学習目標
一般目標（GIO）：
初期・後期研修医が，消化器悪性疾患診療を行うに当たり，適切な評価・治療（検査結果評価，治療方針，病状説明，抗腫瘍薬調整，有害事象・治療効果判定）を習得すること．

シナリオセッション
個別行動目標（SBOs）：
１）全人的態度
２）検査結果評価（血液検査、画像検査、内視鏡検査）
３）治療方針
４）病状説明（告知を含む）
５）抗腫瘍薬調整
６）有害事象評価
７）治療効果判定（RECIST）

こんな構成ではどうでしょうか。

すでにこういったコースがあるという情報は持ち合わせていないのですが、もしあれば見学したいので、教えてください。

また、上記構成で不備があれば教えてください。

HBVと膵癌は関係しているかもしれない

Association Between Hepatitis B Virus and Pancreatic Cancer

JCO  26,2008: pp. 4557-4562
Anderson Cancer Centerからの報告
症例対照検討
結果
推測AOR
　anti-HBc–positive, 2.5 (95% CI, 1.5 to 4.2)
　anti-HBc–positive/anti-HBs–positive, 2.3 (95% CI, 1.2 to 4.2)
　anti-HBc–positive/anti-HBs–negative, 4 (95% CI, 1.4 to 11.1)
結論
　HBV暴露歴と膵がんは関連しているかもしれない。

大腸癌リスクとアディポネクチン

Variants of the Adiponectin (ADIPOQ) and Adiponectin Receptor 1 (ADIPOR1) Genes and Colorectal Cancer Risk
JAMA. 2008;300(13):1523-1531.

２つの症例対照研究で、アディポネクチン（ADIPOQ)とアディポネクチン type 1 受容体（ADIPOR1)遺伝子の解析で、
rs266729 (adjusted odds ratio [AOR], 0.72; 95% 信頼区間[CI], 0.55-0.95)
rs822396 (AOR, 0.37; 95% CI, 0.14-1.00)

がリスク減少に、

rs822395 (AOR, 1.76; 95% CI, 1.09-2.84)
rs1342387 (AOR, 1.79; 95% CI, 1.18-2.72)

がリスク増加に関連していることが判明

がん関連のウェブサイト訪問者の検討

Cancer-Related Web Sites

日本からの投稿

がん患者にとってウェブサイトは価値あるソースであり、一般的な情報とともに自分の治療に役立つ情報を探しており、個別ニードに資するサイト形成が必要。
ただ、同種の検討は皆無で、今回、利用者がサイトをより利用しやすくするように、がん関連サイト訪問者の検討を行ってみた。

方法
１．Keyword Advice Tool (Overture KK, Tokyo, Japan)を用いて、96のがん関連のkeywordsを選んだ
２．そのキーワードを用いてYahoo! searchesを行い、2,000のサイトを選択した
３．Keyword Advice Toolを用いて、それぞれのkeywordでの検索回数を調べ、そのサイトをランク付けした
４．ランキングスコアと、ヒット頻度スコアを計算した
５．上記から、最終スコアを計算し、100の高スコアサイトを特定した。なおblogも入れた。
６．上記サイトのうち、25のサイトからlogを回収できた　table1
７．がんセンターサイトへの訪問者数は、がん患者blogのそれよりも圧倒的に多かった。

週では、非勤務日は平日の64-70%だった。
一日のうちでは、12:00-3:00PMでピーク。

以下、一部略

利用者に影響を与えるサイトを初めてスクリーニングかけた。がん患者のサイトは、その9%を占めており、初めて明らかにされた。サイトは、容易に低負担で情報を提供できる。

がん患者のサイトは今後も重要になっていくだろう。

MSNより、Yahoo! 、Google経由が多かった。

がん関連サイトにアクセスする人はITに長けている可能性がある。 

がん患者のサイトに注目して、サイトの利用者利便性向上に役立ててもいいかもしれない。

また、様々なニードがあり、それらにあわせたサイトデザインが必要である。