ではペシャンプロファイルの例に沿ってえ そのアンティングフィジシャンの頭の中で どのようなことを考えたかというのを見て いきたいと思いますえ67歳の女性が不明 熱だったわけですけれども バクテリアルトランスロケーションも 分かるものではなくてえ同様の患者さん 過去の同様の患者さんの経験からあ予測 することになりますま要するに論文検索を するってことですねそうするとこんな データがありました5031人の患者さん があキャンサーセンターねガセンターに 入院をしましたでえ院内感染というのを このように次のように定義しますえバイオ カルチャーでえ明らかになったものそれ からえアアドミッションですね入院時の 検査では出ないことそれから え入院を少なくとも48時間以上してから 起こるものつまり入院してすぐ起きたもの はそれは院内で感染したのではなくてえ 感染してたものが発症したね入院した後に 発症したと見なすということですねから 隊員後48時間以内のものとねこれもして 48時間以上経ったらもう単した後に感染 したと48時間以内のものであればそれは 病院内で感染していたとでこの定義に 当てはまるま定義非常に重要なんですけど この定義に当てはまるものが596596 例あったということではいリスクはいくら でしょうま計算そものは簡単ですね596 ÷ 50310. 12内は12%ですねこの式 の意味するとこというのはあ似たようなあ ペシャンプロファイルと似たようなあ キャンサーペシャンとのデータであると ですねえ入院した以降にえ因内で感染する 可能性ってのは12%なんですねでただ えこのリスクっていうのは確かに アベレージホスピタルベージね普通の入院 した患者さんよりは高いものではある 12%もそうそう感染するものに高いもの ではそれはガンセンターだからでしょうね ただえもうちょっとモアリファイン エスティメートが欲しいどいうことかと いうとえアティンフィジシャンはバイオ 結果を待たずに構成剤投いうの回収した わけですがそれであればですねリスクが 高いからえ投与を返したっていうのが筋な わけですね理由になるわけですでもっと似 た状況っていうのを探してみるとこんな 論文がありましたってことで22人のがん 患者さんで既に熱が出ててかつ破球が 少ないとかなり近いですねえ疾患が癌の 処理がえ特定されてないぐらいでかなり 近いですこの場合にはえ530人が え感染してたとえということでじゃあ リスクはいくらです かもリファインしたリスクっていうのは 5301022で0. 5252ですねこれ はあのペシャンプロファイルとより近い 患者さん軍のデータになるわけですがま ベリーハイリスクと言っていいでしょうと このことはつまり えバオ結果が出ないあるいは感染であると いうことがはっきりしないうちから公生剤 投与を監視するえ重要なあ根拠指示する 根拠となるということ です次にリバレンス有病割合ですこれはえ ポピュレーションの中にあるスティング CASつまり既存例の数を示すものである ともうちょっと丁寧に言うとポイント プリバンスですねプリバスには時間の概念 ありません時点横断まある一瞬1時点の話 をしてますはえ分子がexist affectindidCですね分母が ナパザポピュレーションまこのような計算 になり ますで先ほどの え図で見ていただいたものですけもじゃあ 96年のポイントプリバはいくらでしょう かということでまこれ覚えてないと思い ますのですぐ計算できないと思いますけど 答えから先に見とくと4人のうち1人があ 既存ケースで0.
2525%です図で見て みましょう96年のポイントプリバンス です観察間にあるのが1234人発射し てる方が1人なのでえ既存ケースが1で 全体の分母があ4なのでえ1/4という ことになり ますで同様にえペーシェントプロファイル との金で見ていきますと大食部給金が倍さ れたという下りを最初サマリーでは まとめるとのとこではえ付け加え忘れて おりましたけれども食道スキンコロナイズ ョえ皮膚の常在金でもあるわけですので 大食部動給金が売をされたぞっていうこと でえ即座にあ感染してるっていう風にはえ 考えていいかどうかっていうのは慎重に 判断しましょうってことですねでじゃあ 常在してる割合っていうのがどれぐらい かっていうプリバンスがどれぐらいかって いうのを見ていきますとえ外来で96人の 初心の方を見た時にえ売をしてみると大食 部同級金ス披露効果スウレースは61人 からから用されましたとではプリバンスは いくらですかプリバンスの計算は62÷ 96で0. 6565%ですねえペシャン プロファイルとま似たようなえちょっと 違いますけども似たような集団におけるえ 皮膚の常在金である可能性えSR装飾武道 給金が皮膚の常在金である可能性は 65%です ねはい次にインシデンスレートですね患率 です罹患率というのは疾患発生特にえ新規 新患発生の速度というものを示しますイテ レート少し分かりにくいんですけどもこれ はま速度という名の通りえ車や自転車でも 構いませんが平均時速といったようなもの を考えていただければ分かりやすいと思い ます今から1時間かけてえ40km先の 地点まで行きましたということになります とえ平均時速は40kmですただしえもう ちょっとえ60kmぐらい出してた時も あればえ止まってる時もあるとですから 速度計っていうのはその瞬間瞬間で変わる わけですけれどもある期間のお伸ばして 考えるとその平均時速というのを求めるま そんな感じのですねえイメージでえ インセンスレートは捉えてもらったらと 思いますがインセンスレートの特徴はです ね え分子がニューケースであることはリスク と同じですただ分母がですねネットタイム と言いましてえパーソンタイムに日本語で は人年と言いますけれどもえインセンス レートはあ指標そのものの中に時間の概念 を含めてますま速度という意味の言い方で もいいと思いますけれどもこれどういう ことかと言とえインシデンスレートの計算 はインシデンスレートイコール新規疾患 発生A÷パーソンタイムのえ相場ですねで えパーソンタイムっていうのはですねえ 1人の人間を1年間監査したものでえ大事 な前提としてはじゃ100人年と言った時 には1人を100年間監察したものと 100人を1年間監査したものこれは等価 同じ内容であるとみなすという前提になり ますですねま研究っていうことを考えると え1人というか少数の人数をえ長い期間 観察するっていうのは大変ですのでどちら かというとたくさんの人数を可能な短めの 期間で観察するていうのが研究の方法の方 になってくるわけですでペシャンAえの パーソンタイムはどうですかっていうの これは図で見ていきますけれどもえ発症 するまでの期間しかパーソンタイム分母に は費用貢献しえませんAさんは発症する まで2年間ですので2人年の観察期間B さんも2人年Cさんは33人年D3は7 人年E3は2人年F3は6人年ですねこれ 全部足します全部足すと22人年分になり ます無発症期間ですね無発症期間の総和が 22人年分でえ2人発症しましたねえ リスクの時には2年リスクという形でえ 1人しか神されませんでしたがこの インセンスレートの時にはちゃんと全部加 されてですね2人発症しますで0.
