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）
単発評価
2時点・増大率
入力
3計測（縦×横×高さ）
4計測（長径2方向平均・Mayo準拠）
右腎（mm）
縦（長径）
横（幅）
高さ（厚み）
左腎（mm）
縦（長径）
横（幅）
高さ（厚み）
右腎（mm）｜長径=矢状断・冠状断の平均
矢状断長径
冠状断長径
幅
深さ（厚み）
左腎（mm）｜長径=矢状断・冠状断の平均
矢状断長径
冠状断長径
幅
深さ（厚み）
TKV直接入力（任意・上書き）
TKV直接入力
mL（寸法計算より優先）
患者情報
身長（cm）
年齢（歳）
性別
—
男性
女性
eGFR
mL/min/1.73m²
将来予測
予測年数（年後）
5年
10年
クリア
カルテ用テキスト生成
印刷 / PDF保存
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）
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.
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入力：2時点の腎容積
前回スキャン
TKV —
撮像日（CT/MRI）
TKV直接入力（任意・上書き）
mL
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）
3計測
4計測
右腎 縦×横×高さ（mm）
左腎 縦×横×高さ（mm）
右腎 矢状断/冠状断/幅/深さ（mm）
左腎 矢状断/冠状断/幅/深さ（mm）
今回スキャン
TKV —
撮像日（CT/MRI）
TKV直接入力（任意・上書き）
mL
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）
3計測
4計測
右腎 縦×横×高さ（mm）
左腎 縦×横×高さ（mm）
右腎 矢状断/冠状断/幅/深さ（mm）
左腎 矢状断/冠状断/幅/深さ（mm）
単発評価のTKVを今回値に取込
患者情報（任意：htTKV・分類用）
身長（cm）
今回時の年齢（歳）
クリア
カルテ用テキスト生成
印刷 / PDF保存
撮像日を確認してください（今回日が前回日より後である必要があります）。
実測 腎容積増大率
前回TKV / 今回TKV
—
mL
観察期間
—
年
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）
1A
1B
1C
1D
1E
● 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.
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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）。