しかし検査の正確性だけではなく，検査をする前のインフルエンザの確率が高い時も検査後のインフルエンザの可能性が高くなります。流行期にはインフルエンザの可能性が高いと言えばこれも当たり前の … Copyright 1996-2007 Igaku-Shoin Ltd. All rights reserved. Ann Intern Med. }��o�~���O���wW�ڿm�6�z:��a�s(u����rp�%N���A�����o?��7�TtV�p����p.

endobj 2012 Apr 3;156(7):500-11.PMID:22371850, これで検査前確率が50%の時（この場合、インフルエンザであるかどうかの確率が半々の時）、検査後確率はどうなるのかというと, 「インフルエンザの迅速検査は陰性だったとしても本当は陽性のことがある」という言説をよく耳にしますがこういうことだったのですね。, 尤度比の高い検査」を行うことはもちろんのこと、「検査前確率を上げること」が非常に重要であることが分かります。, 例えば「胸痛」があったとしても、持病の無い20歳代の女性が訴える胸痛と60歳代のBS control不良のDM患者が訴える胸痛、狭心症の既往歴のある人が訴える胸痛等、それぞれの状況によって、AMIや狭心症を疑う度合い、つまり検査前確率は変わってきます。, 例えば、新人の研修医が頭痛を訴える50歳代男性を診て、何の根拠もなく「SAHだ！」と言っても、その場合の検査前確率は、その年齢・性別・人種の集団の有病率程度しかないことになります。, つまり、問診や観察などで「どれだけ有病率よりも目の前の患者がその疾患である確率を上げられるか」が重要になるのです。, 仕事をする中でずっとこういうことを実践するのは難しいかもしれませんが、少しずつでもひとつずつでも実践していけたら良いですね。, McGee S, et al. インフルエンザの検査で「インフルエンザではない」ことを調べることは難しいです。そのことを理解してうまくインフルエンザ検査を活用しましょう。早期発見には発症12時間以内でも検査を検討してく … J Gen Intern Med. ※「検査前確率」とは「検査前にその疾患である確率」のことです。 ... 「インフルエンザの迅速検査は陰性だったとしても本当は陽性のことがある」という言説をよく耳にしますがこういうことだったので … <>/XObject<>/ProcSet[/PDF/Text/ImageB/ImageC/ImageI] >>/MediaBox[ 0 0 595.32 841.92] /Contents 4 0 R/StructParents 0>> インフルエンザや百日咳などの感染症にかかると学校への出席が禁止されています。 ... 感染していない確率が \(1 – p_1\) 、検査結果が誤りである確率が \(1 – p_2\) なので、①の確率は$$(1-p_1)(1-p_2)$$と … 2002 Aug;17(8):646-9. 3 0 obj endobj （Chartrand C, et al. 2020年1月26日 医師は検査をどう利用するかのプロです。どういう状況でどんな患者に使用して，その結果，どのような判断をするのか，十分理解して，利用できなければいけません。患者の希望があれば検査をして，陽性なら「インフルエンザです」，陰性なら「インフルエンザではありません」ということなら，隣のおじさんにもできます。医師免許など必要ないでしょう。, プロとしてインフルエンザの迅速検査を使うためには，どうしても理解し，使いこなさなければいけない定理があります。ベイズの定理です。国家試験にも毎年出題され，知識としては知っていても，現実の臨床での利用となると実感がない人も多いでしょう。このベイズの定理を理解し，臨床現場でどう利用するかを，インフルエンザの迅速検査を例にお示ししたいと思います。, ベイズの定理をインフルエンザの迅速検査に即して説明すると，検査結果が当たるかどうかは，「検査する前のインフルエンザの可能性」と「検査の正確性」に比例するということです。, 検査の正確性に比例するというのは当たり前のことでしょう。迅速検査の正確性が高いほど，陽性の時にインフルエンザの可能性が高くなる，陰性の時にインフルエンザの可能性が低くなるということです。, しかし検査の正確性だけではなく，検査をする前のインフルエンザの確率が高い時も検査後のインフルエンザの可能性が高くなります。流行期にはインフルエンザの可能性が高いと言えばこれも当たり前のことです。, つまり検査前のインフルエンザの確率が50/100＝50％の時，オッズは50/（100－50）＝1となります。オッズというと聞きなれないかもしれませんが，五分五分というのはオッズです。5/5＝1ということです。確率は2分の1です。頭髪の七三分けも7/3というオッズです。確率で言うと七十分け＝7/10となります（図1）。, 尤度比は検査の感度と特異度から求められるものです。陽性の時にどれくらいインフルエンザの可能性が高まるかを陽性尤度比，陰性の時にどれほど低めるかを陰性尤度比と呼び，以下の式で表されます。, もう一度まとめておきましょう。検査する前の可能性が高いほど検査はよく当たり，検査が正確であるほどよく当たる，です。, それではいったんインフルエンザから離れて，質問で血液型を当てる方法を考えてみましょう。ベイズの定理によれば，検査する前の可能性（事前確率）が高いほど，検査方法が正確なほど，正確に診断できるのですから，事前確率が高い状況を作った上で，よい質問を使うということです。, まず事前確率を高くする方法を考えてみましょう。その方法は簡単です。「A型ですね？」と言えばいいのです。当たる確率は40％です。この時「AB型ですね？」と言うと当たる確率は10％になってしまいます。事前確率が重要だというのはこういうことです（図2）。, もうひとつ別の例を考えてみましょう。両親のうちどちらかがAB型の人の血液型を当てる場合です。O型の可能性は0％です。0に何をかけても0％ですから，この人の血液型がO型かどうかを知るためにいくら優れた質問を考えたとしても，O型の可能性は0％です。事前確率が低いと，いくら優れた検査（質問）をしても当たらないということです。, インフルエンザの事前確率が高い状況とは，流行しているということです。反対に流行していなければ低くなります。つまり流行期に「インフルエンザです」と言えばよく当たるし，非流行期に「インフルエンザかも」と言ってもなかなか当たらないということです。, 検査が陽性ならインフルエンザの可能性が高く，陰性なら低いというだけではありません。流行期の検査陰性は，非流行期の検査陰性と異なり，陰性でもインフルエンザの可能性がまだかなり高いのです。逆に流行期の陽性と異なり，流行期でなければ陽性でもインフルエンザの可能性は低いのです。, 流行期にインフルエンザの事前確率が高いのは当然ですが，一体どれくらい高いのでしょうか。これを数字で見積もることができれば，感度・特異度のデータを加え，ベイズの定理から検査が陽性の時の検査後確率，陰性の時の検査後確率が計算できます。, 2000年に症状からインフルエンザの診断を予測する研究が発表されており，熱と咳がある場合の流行期のインフルエンザの確率を79％と報告しています1）。流行期に咳と熱があると，検査をする以前にインフルエンザの確率はすでに79％です。では流行期に迅速検査が必要なのはどういう状況でしょうか。あるいは不要なのはどういう状況でしょうか。検査の使い方についての入り口に差し掛かったようです。, 次回は感度・特異度，そこから計算できる尤度比，さらにはそのデータをどのように探し出すかについて解説します。, 参考文献 しかし検査の正確性だけではなく，検査をする前のインフルエンザの確率が高い時も検査後のインフルエンザの可能性が高くなります。流行期にはインフルエンザの可能性が高いと言えばこれも当たり前の … 流行期のインフルエンザ診断（終了） <> <> インフルエンザ迅速検査キットの現状 インフルエンザの迅速検査キット（図1）は、検査時間が 30分以内と早く、高度な技術が不要で保険適用もあるこ 1999年に体外診断用医薬品として本邦に導人さ れて以来、急速に普及が進みました。現在ではほとんどの内 %���� x��][��q~_`�C��50Z�&�k� r� F{�';��?U�ԭ��"O�����=��>�ug����}����_]���p��j�*ҟ�џ!����3z ����0X{������_L��� �@A�����g�o�����r���o����������=^�_�8��Φ�@��) i a��m��������O��;8(�?�si {��?�����Ͽ��L�����Ԡ�AR �[Й����? stream もし仮に検査前確率が90%の患者さんがいたとします。 こういう状況でこういう症状ならば100人中90人がインフルエンザだ！という患者さんです。 このような場合にインフルエンザ検査をしますか？ 検査するまでもなく、インフルエンザでしょう。 PMID: 12213147, 乳がん治療後の患側上肢での採血、注射、血圧測定、航空旅行はリンパ浮腫と関連しない可能性がある. 卒前教育にアクティブ・ラーニングの技法を（後編）（ゴードン・ノエル，大滝純司，森本剛）, 〔連載〕 1）Arch Intern Med. 2000［PMID： 11088084］. Simplifying likelihood ratios. Ann Intern Med. %PDF-1.4 インフルエンザ検査で重要な感度と特異度についてわかりやすく解説。インフルエンザ検査の信頼性について感度と特異度から検査方法ごとに紹介します。, どちらも検査の正確性を示す言葉で、感度は「感染している確率」を示す指標であり、特異度は「感染していない確率」を示す指標です。, 実際に感染していて検査でも陽性が出ることを「真陽性」、実際は感染していないのに検査で陽性が出ることを「偽陽性」といいます。, また、実際は感染していないのに検査で陰性が出ることを「真陰性」、実際に感染しているのに検査で陰性が出ることを「偽陰性」といいます。, インフルエンザの検査で使われる「感度」とは、インフルエンザで陽性の結果が正しく出る確率のことをいいます。, 感度は、【真陽性÷（真陽性＋偽陰性）×100】で算出され、この数字が100％に近いほど除外診断に対する信頼性が高くなります。, インフルエンザの検査で使われる「特異度」とは、インフルエンザで陰性の結果が正しく出る確率のことをいいます。, 特異度は【真陰性÷（真陰性＋偽陰性）×100】で算出され、この数字が100％に近いほど確定診断に対する信頼性が高くなります。, 検査方法によって感度が高いか特異度が高いかは異なりますが、それぞれの信頼性については比較が可能です。, 迅速検査は、「迅速検査キット」という検査キットを使用し、鼻や喉の奥の粘液を採取して検査する方法です。, 検査キットに粘液を付着させてから10〜15分で、A型またはB型のインフルエンザウイルスの感染を確認することができます。, 迅速検査キットでは特異度が高いため陽性の場合はほとんどの場合が感染しているといえます。しかし感度は低いため陰性が出てもインフルエンザに感染しているおそれがあります。, また結果が出るまでのスピードが早いため、一般の医療機関では主流とされていますが、発症から12時間以上経過していないとウイルスが検知できないなどの問題もあるため信頼性はあまり高くないといえます。, PCR検査は、鼻の粘液や喉のぬぐい液などからを使用します。採取した粘液にあるインフルエンザウイルスの遺伝子を増幅させて、インフルエンザウイルスを検出します。, PCR検査は感度が高く、インフルエンザA型の中でも、2009年に大流行を起こした「H1N1」なのか、あるいは香港型と呼ばれる「H3N2」なのかといった詳細までわかります。, 非常に高度な検査ですが、結果が出るまでに数日かかるほか、一部の医療機関と保健所でしか行われていないことから一般的な検査とはいい難いでしょう。, 発病後3日以内の喉のぬぐい液や鼻のぬぐい液などを使用し、インフルエンザウイルスのみを取り出して検査します。, 信頼性の高い検査方法ですが、結果が出るまで約1～2週間ほどかかります。 またウイルス分離検査ができる医療機関も限られているため、一般的な検査とはいい難いでしょう。, 発症後から7日以内の血液と、回復期の血液を2回採取する必要があります。血清抗体検査の中でもさまざまな検査方法がありますが、インフルエンザの感染は、赤血球凝集抑制（HI）や中和反応（NT）という方法で検査されています。, インフルエンザに対する抗体を持っているかどうか調べることにより、インフルエンザウイルスに感染しているかどうかを知ることができます。, 特異性が高く信頼性の高い検査方法ですが、結果が出るまでに約2週間かかります。また高度な検査のため、一般的な検査とはいい難いでしょう。, 現在主流となっている迅速検査キットでは、結果までのスピードは早いものの結果の信頼性に欠ける面や、発症から12時間以上経過していないとウイルスが検知されない点が懸念されています。, また、他の検査方法では信頼性は高いものの結果が出るまでに時間がかかることがデメリットとされています。, どちらの課題も解決できる検査方法として「富士ドライケム IMMUNO AG1」を使用した高感度のイムノクロマト法があります。, 富士ドライケム IMMUNO AG1を使用した高感度のイムノクロマト法では、発症から6時間以内でも感度が高く、信頼性の高い結果を得ることができます。, そのため、迅速検査のように12時間以上経過してから通院する必要も、再検査のために再び病院に行く必要もありません。, しかし、高感度のイムノクロマト法が導入されている医療機関は現時点ではあまり多くありません。, 富士ドライケム IMMUNO AG1を使用した検査を希望する場合は、病院に行く前に電話などで医療機関に確認をとることをお勧めします。, インフルエンザの検査は、インフルエンザウイルスへの感染を確認するために重要な検査ですが、症状や問診などからもインフルエンザと判断される場合があります。, 検査だけではなく細かい体調の変化などにも注意し、インフルエンザの早期発見・早期治療を目指しましょう。, ◯掲載している医薬品の添付文書情報は、セルフメディケーション・データベースセンターから提供されたものです。, ◯適正に使用したにもかかわらず副作用などの健康被害が発生した場合は(独)医薬品医療機器総合機構(TEL:03-3506-9541)にご相談ください。, ◯より詳細な情報を望まれる場合は、購入された薬局・薬店の薬剤師におたずねください。, ◯当サービスによって生じた損害について、株式会社ミナカラ及び、セルフメディケーション・データベースセンターではその賠償の責任を一切負わないものとします。, 掲載している各種情報は、株式会社ミナカラが調査した情報をもとにしています。出来るだけ正確な情報掲載に努めておりますが、内容を完全に保証するものではありません。, 掲載されている医療機関へ受診を希望される場合は、事前に必ず該当の医療機関に直接ご確認ください。, 当サービスによって生じた損害について、株式会社ミナカラではその賠償の責任を一切負わないものとします。情報に誤りがある場合には、お手数ですが株式会社ミナカラまでご連絡をいただけますようお願いいたします。. 新時代の“風邪”の診かた（岸田直樹）, 〔座談会〕 今週に入ってインフルエンザの患者さんがちらほら現れました。現在のところA型の方ばかりです。例年、冬休みに入ると一旦落ち着く傾向にありますが油断は禁物です。, 今はまだまだ流行といった感じでありませんが、今のうちにインフルエンザの診断をおさらいしてみましょう, インフルエンザの診断は「自覚症状」、「周りの状況」、「迅速検査」の3つの柱で行います。, しかし、インフルエンザ以外の感染症などでも同様の症状が出ることもあります。溶連菌やアデノウイルス感染症もノドの痛みや高熱を訴える病気ですし、マイコプラズマ感染症は高熱と咳が特徴的な症状になります。, また、反対に微熱や熱がない場合、あまり症状がひどくない場合でインフルエンザの時もあります。, ですので、診断の精度を上げるためには周りの状況というのは大切なポイントになります。学校や幼稚園・保育園でどんなん病気が流行っているかは大事な情報となります。もちろん、まずは流行っている病気から疑うことになりますので・・・, じゃあ次はインフルエンザの検査、っと　その前に病院で特に耳鼻咽喉科では視診という大切な情報があります。, 視診というのは文字とおり視た診察ということです。インフルエンザでは「あまりノドが赤くならない」のが特徴と言えるでしょう。, ものすごくのどが赤くなったり、膿が付いたり、していれば、「もしかしたらインフルエンザではないかも？」という判断でインフルエンザの検査より別の検査を優先することもあります。, 実はインフルエンザの検査に限らず、どの検査においても偽陽性、偽陰性という結果が出てきます。, インフルエンザの検査の場合、偽陽性とはインフルエンザではないのに検査で陽性になることです。インフルエンザに限っていえば、ほとんど見られない結果ですので無視して良いと考えます（表で＼の部分）。もう一つの偽陰性とはインフルエンザだけど検査で陰性になることです（表では黄色の部分）。これは十分あり得る結果です。, 残念ながら、偽陰性を少なくする方法としては、疑いがあれば、何回も検査をすることになります。, しかし、治療のことを考えると48時間以内に抗インフルエンザ薬を使わないと効果的ではないため、検査を診断をつけるためだけに行うのは疑問が残ることになります。, しかしながら、どんな検査も100％の精度であることはないので、迅速検査では「陽性だからインフルエンザ」といえても「陰性だからインフルエンザではない」とは言えないのです。, 仮に陰性になったとしても、自覚症状の経過や周りの状況に気をつけながら、可能性があれば発症48時間以内なら再検査も考える必要があります。, また、発症から12時間以上経過すれば必ずインフルエンザなら陽性になるということでもありません。反対に12時間以内ならインフルエンザでも全く検査が陽性にならないということでもありません。可能性の話ですので12時間以内でも陽性になることはいくらでもあります。, 周りの状況が流行しているような場合、早期治療が効果的なインフルエンザは積極的に検査を行う方が良いと考えます。, 12時間以内の精度を上げるために高感度のインフルエンザ迅速検査を採用していますので早めの検査をおススメします。, 当サイトでは、Googleによるアクセス解析ツール「Googleアナリティクス」を利用しており、トラフィックデータの収集のためにCookieを使用しています。この規約に関して、詳しくはこちらをご覧ください。, 耐性ｲﾝﾌﾙｴﾝｻﾞｳｲﾙｽとｿﾞﾌﾙｰｻﾞ　～19/20ｼ-ｽﾞﾝのｲﾝﾌﾙｴﾝｻﾞ治療～.

2 0 obj 1 0 obj 地域発，外科医の教育戦略（本多通孝，今村清隆）, 〔インタビュー〕 endobj 世田谷区桜丘にある小田急線千歳船橋駅から歩いて2分にあります。世田谷区船橋、世田谷区千歳台、世田谷区上用賀。小児科を中心としたクリニックです。土日も診療。病児保育もあります。クレジットカード決済・オンライン診療も出来ます。 背景 前回は尤度比について解説しました。 インフルエンザ検査の是非④【尤度比】 この "尤もらしさ" を活用するために必要となるのが検査キットの感度と特異度，そして事前オッズです。 そして、これらの情報をもとに疾患の罹患確率を算出する方法論が "ベイズの定理" です。 インフル検査のタイミング インフルエンザの迅速検査ができるようになって、 10 年ほど経ちました。最近では 「発症してすぐでは検査にでない」ということはかなり浸透してきたかと思います。 インフルエンザの検査では、「感度」と「特異度」というものが重要になります。 どちらも検査の正確性を示す言葉で、感度は「感染している確率」を示す指標であり、特異度は「感染していない確率」を示す指標です。 実際に感染していて検査でも陽性が出ることを「真陽性」、実際は感染していないのに検査で陽性が出ることを「偽陽性」といいます。 また、実際は感染していないのに検査で陰性が出ることを「真陰性」、実際に感染しているのに検査で陰性が出ることを「偽陰性」といいます。 これら … Accuracy of rapid influenza diagnostic tests: a meta-analysis. 2012 Apr 3;156(7):500-11.PMID:22371850）, （大生定義.尤度比(ゆうどひ)を診療に活かす 1.日内会誌96:831~832,2007.）, 【改定履歴】 (1) Chartrand C, et al. ・インフルエンザ迅速検査の例での計算間違いを修正, 御質問・御意見などがあればお気軽にご連絡ください。また、間違いなどあれば是非、ご指摘下さい。, あなたもジンドゥーで無料ホームページを。 無料新規登録は https://jp.jimdo.com から, 厳密には、「感度が高い」という情報から分かることは「偽陰性が低い」ということだけで、「偽陽性が低いかどうか」は分かりません。, 例えば、通常空腹時血糖値126mg/dl以上の場合を「糖尿病型」と判定した場合（このとき「検査陽性」と判定）、, この基準を100mg/dlに引き下げた場合、検査陽性の人数は増えることになります。, ※その「検査陽性者の中でどれくらいの人が疾患があるのか（又は検査陰性者の中でどれくらいの人が疾患がないのか）」を, これは「らしさ」や「それっぽさ」を示すもので、感度と特異度から計算できます。そして、, 「本研究は、インフルエンザの迅速診断検査の精度を検討した研究を対象としたメタ分析で、市販されている迅速診断検査全体の. そして実際に、「検査では陰性なのに実は病気があった」というケースは数多くあるのです。, ※ 感度と特異度の意味は冒頭の記事を参照下さい。以下の内容ではそれらは知っているものとして進めます。, ※厳密には、「感度が高い」という情報から分かることは「偽陰性が低い」ということだけで、「偽陽性が低いかどうか」は分かりません。, ただ、「感度が高い」ということは（感度は分母が疾患ありなので）「少なくとも真陽性は高い」ということは分かります。, だから、「感度が高い＝（偽陽性はわからないけど真陽性は高いから）陽性になる確率が高い」と言ってしまうことが多いのです。, たまに「感度が高くても特異度が低ければ意味がない」という主旨の記載が見られますがそれは上述のことを意味しています。, というのも、多くの検査で基準値というものがありますが、ほとんどの疾患は綺麗にその基準値を境に区切られるわけではなく、下図のように、疾病ありと疾病なしは重なり合っているからです。, その為、「疾病ありを全て検出しよう」と思って基準値を下げると、疾患があるのに陰性になる（偽陰性）割合は低くなり、感度は上がりますが、その分、疾患がないのに陽性になる（偽陽性）割合は高くなってしまい、特異度は低くなってしまいます。, 元々空腹時血糖126mg/dlが基準だったのを、100mg/dlにすると検査陽性の人が増えるので, このように変化し、感度は空腹時血糖126mg/dlが基準の時は50%だったのが、空腹時血糖100mg/dlの時は75%になります。, 基準を下げることで、（検査陽性者が増えるため）たしかに真陽性が増えて感度も上がってはいますが、それと同時に、検査陽性者が増えることで「偽陽性」も増えてしまい、結果として特異度が下がってしまいます（50%→25%）。, このように、感度と特異度は「一方が上がれば一方が下がる」というトレードオフの関係なのです。, というのも、感度・特異度は「疾患ありorなし」が分母ですが、実際、検査をする時は「その疾患があるのかないのか」を調べることが目的です。, それなら、「検査陽性者の中でどれくらいの人が疾患があるのか（又は検査陰性者の中でどれくらいの人が疾患がないのか）」が分かる方が有益なことのようにも思えます。, ※その「検査陽性者の中でどれくらいの人が疾患があるのか（又は検査陰性者の中でどれくらいの人が疾患がないのか）」を「陽性反応的中率・陰性反応的中率」と呼ぶ。, このように、一番使い勝手が良さそうな「陽性反応的中率・陰性反応的中率」は有病率に大きく影響されてしまうのです。, ※ただし、患者集団が限定されている場合は有効なこともあるので、的中率自体が効果的でないというわけではありません。, と簡単に考えられるツールではありますが、アドバンスとして、感度と特異度は「尤度比」を算出するための素材とも言えます。, これは「らしさ」や「それっぽさ」を示すもので、感度と特異度から計算できます。そして、陽性尤度比と陰性尤度比があります。, 「『有病者における陽性の尤度（＝感度）』の『無病者における陽性の尤度（1-特異度：偽陽性）』に対する比」であるため、「有病者が無病者よりも何倍陽性になりやすいか（有病者は陽性になりやすいため、通常は1以上の数値となる）」を表しています。, 「『有病者における陰性の尤度（＝1-感度：偽陰性）』の『無病者における陰性の尤度（＝特異度）』に対する比」であるため、「有病者が無病者よりも何倍陰性になりやすいか（有病者は陰性になりにくいため、通常は1以下の数値となる）」を表しています。, 分かりにくいかもしれませんが、まぁ実際に使えたらとりあえずOKなので今は厳密に理解できなくてもサラッと流しておきましょう。, つまり、感度・特異度が高いほど、陽性尤度比は高くなり、陰性尤度比は低くなることが分かります。, 考えてみると、感度や的中率は検査の精度を示すものではありますが、それ単体では具体的なことは分かりません。, 結局私たちが知りたいのは「検査後確率」（つまり、検査後、その疾患があるといえる確率）です。, これは、ベイズの定理というものを用いて求められますが、より簡単には「検査前確率」と「尤度比」があれば求められます。, 「本研究は、インフルエンザの迅速診断検査の精度を検討した研究を対象としたメタ分析で、市販されている迅速診断検査全体の特異度は98.2％と高いが、感度は62.3％であることが分かった。」.



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