Public Health

Public Health · 06

アウトブレイク(集団発生)調査

Outbreak investigation

前提:正常
免疫付与とワクチン接種II(集団免疫)

🧠 全体像は、まず「本当に通常より症例が多いのか」を確認することから始まり、の作成、系統的な症例探索、(epi-curveなど)、仮説の的検証という決まった手順を踏む。エピカーブの形は感染源の種類(点源・持続共通源・伝播性)を反映する。

疾患発生パターンに関する用語

用語 定義
不定期かつまれにしか発生しない疾患
ある地理的集団内で疾患・病原体が恒常的に存在する、または通常より高いを示す状態
流行 ある地域・集団で、通常予想される数を超えて症例数が急激に増加すること
流行と同義だが、より限定された地理的範囲で使われることが多い
期待される数が不明であっても、期待値より多いと疑われる、場所・時間的にまとまった症例集積
複数の国・大陸にまたがって広がった流行で、通常は多数の人々に影響する

流行の3大要因と副次的要因

flowchart TD
    A["流行"] --> B["一次要因"]
    B --> B1["感染源<br>(source of infection)"]
    B --> B2["<span class='jp-term jp-term-diagram' title='mode of transmission'>伝播様式</span><br>(mode of transmission)"]
    B --> B3["<span class='jp-term jp-term-diagram' title='susceptible host'>感受性宿主</span>集団<br>(susceptible population)"]
    A --> C["二次要因"]
    C --> C1["社会経済的要因"]
    C --> C2["戦争・気候・教育"]

潜伏期間と潜在期間

用語 定義
曝露から初発症状の出現までの時間
曝露から感染性を持つ(他者に感染させうる)までの時間

💡 の差が大きいほど、症状が出る前に感染性を持つ期間が長くなるため、感染性病原体は社会でより広範囲に拡散しやすい。逆にが非常に高い(例:)では、感染者が拡散させる前に死亡するため、かえって「制御不能」になりにくい。

基本再生産数(R₀)と実効再生産数

  • (R₀):集団の全員が感受性を持つと仮定した場合に、1人の感染者から直接生じると期待される症例数。他の個体が感染・免疫を獲得していないことを前提とする。
  • R₀は病原体固有の生物学的定数ではなく、環境条件や感染集団の行動などにも影響される。数理モデルによる推定値であり、モデルやによって値が変わる。
  • 実際には集団の一部が既に免疫を持つため、これを反映した(effective reproduction number:Re/Rt)が、時点tにおける1人あたりの新規感染者数の平均として用いられる。

集団免疫

  • 集団の相当割合がワクチン接種または既感染により免疫を獲得すると、感受性を持つ(未接種の)個人も間接的に保護される現象。
  • :感染症がその地域で定着しなくなるために必要な、免疫を持つ人口割合。
  • R値が高い病原体ほど、も高くなる。

アウトブレイク調査の疫学的手順

flowchart TD
    A["1. <span class='jp-term jp-term-diagram' title='outbreak'>アウトブレイク</span>の存在を確認する"] --> B["2. 診断を検証し、検査エラーを除外する"]
    B --> C["3. <span class='jp-term jp-term-diagram' title='case definition'>症例定義</span>を作成する"]
    C --> D["4. 症例を系統的に探索し、情報を記録する"]
    D --> E["5. <span class='jp-term jp-term-diagram' title='descriptive epidemiology'>記述疫学</span>を行う<br>(epi-curve、地理的分布、個人属性)"]
    E --> F["6. 仮説を立て、疫学的に検証する<br>(<span class='jp-term jp-term-diagram' title='analytical epidemiology'>分析疫学</span>研究)"]
    F --> G["7. 検査・環境調査の結果と照合する"]
    G --> H["8. 制御・<span class='jp-term jp-term-diagram' title='preventive measures'>予防策</span>を実施する"]
    H --> I["9. <span class='jp-term jp-term-diagram' title='surveillance'>サーベイランス</span>を開始・継続する"]
    I --> J["10. 結果を発信する"]

症例定義

  • 個人をその健康状態の症例として分類するかどうかを判断するための、標準化された基準そのものではない。
分類 定義
臨床的を満たす症例
に加えて、境界域のおよび/またはとの疫学的関連がある症例
またはのうち、確定的な検査による確認がなされた症例

エピデミックカーブ

epi-curveは、感染の、最も可能性の高い曝露時期、の規模をするために用いる。

特徴
単一の食事・イベントなど、短時間に同一の感染源へ曝露。症例数は急激に増加してピークに達した後、緩やかに減少。大部分の症例が1内に発生する A型肝炎CryptosporidiumE. coli
同一の感染源への曝露が、数日〜数週間以上にわたり持続。症例数は緩やかに増加し、に達することがある サルモネラ
伝播(人-人感染)型 単一の感染源はなく、人から人へ伝播していく。カーブは1ごとに、より高いピークを繰り返しながら進む 症(インフルエンザCOVID-19など)

アウトブレイクの曝露時期の推定

最も可能性の高い曝露時期を推定するには、その疾患の平均と、最短・最長の範囲を知る必要がある。

flowchart TD
    A["<span class='jp-term jp-term-diagram' title='outbreak'>アウトブレイク</span>のピークを特定する<br>(症例数が最大となった時点)"] --> B["ピークから平均<span class='jp-term jp-term-diagram' title='incubation period'>潜伏期間</span>分さかのぼる"]
    B --> C["<span class='jp-term jp-term-diagram' title='outbreak'>アウトブレイク</span>中の最初の症例を特定し<br>最短<span class='jp-term jp-term-diagram' title='incubation period'>潜伏期間</span>分さかのぼる"]
    C --> D["<span class='jp-term jp-term-diagram' title='outbreak'>アウトブレイク</span>中の最後の症例を特定し<br>最長<span class='jp-term jp-term-diagram' title='incubation period'>潜伏期間</span>分さかのぼる"]
    D --> E["これらの範囲から<br>最も可能性の高い曝露時期を推定する"]

まとめ

  • 流行とは本質的に同義であり、地理的範囲の広さで使い分けられる。はさらに複数国・大陸に及ぶものを指す。
  • は「存在確認→診断検証→→症例探索→→仮説検証→照合→対策実施→→発信」という10段階の手順で進める。
  • epi-curveの形(・伝播型)は感染源の性質を反映し、平均・最短・最長から曝露時期をできる。