インフルエンザの診断

1. インフルエンザの診断
迅速検査は役立つか

2. インフルエンザの検査が陰性
 どういう結果だと思いますか？
 隣同士で話し合ってみてください

3. 臨床疫学による検査評価
 EBMの5つのステップ
 臨床疫学を個別の患者に役立てる手法、行動指針
 そのために必要な臨床疫学的知見
 事前確率・事後確率
 感度・特異度
 尤度比

4. EBMの5つのステップ
1. 問題の定式化
2. 問題についての情報収集
3. 得られた情報の批判的吟味
4. 情報の患者への適用
5. 1-4のステップの評価

5. EBMの5つのステップ
1. 問題の定式化
2. 問題についての情報収集
3. 得られた情報の批判的吟味
4. 情報の患者への適用
5. 1-4のステップの評価

6. Step1.問題の定式化
 Patient：どんな患者に
 Exposure：どのような治療、検査をしたら
 Comparison：どんな治療、検査と比べ
 Outcome：どうなるか

7. 定式化の実際
 この患者の診断についての問題を
 PECOの形に定式化しよう
 個人で
 隣同士で

8. Step1.問題の定式化 診断編
 Patient：咳、熱の患者で
 Exposure：流行期と
 Comparison：非流行期で
 Outcome：インフルエンザの頻度はどれほどか

9. EBMの5つのステップ
1. 問題の定式化
2. 問題についての情報収集
3. 得られた情報の批判的吟味
4. 情報の患者への適用
5. 1-4のステップの評価

10. UpToDateを調べる
 流行期に咳と熱がある患者
 79％がインフルエンザ
 In a retrospective pooled analysis of signs and symptoms
in 3744 adolescents and adults with an influenza-like
illness who participated in phase II and III trials of
neuraminidase inhibitors during outbreaks [1], the best
multivariate predictor was the combination of fever and
cough within 48 hours of the development of symptoms,
which had a positive predictive value of 79 percent for
documented influenza.
 Arch Intern Med. 2000;160(21):3243.

11. Step1.問題の定式化 診断編
 Patient：インフルエンザを疑う患者で
 Exposure：迅速キット陽性の場合
 Comparison：陰性のときに比べ
 Outcome：インフルエンザと確定してよいか

12. Step1.問題の定式化 診断編
 Patient：インフルエンザを疑う患者で
 Exposure：迅速キット陰性の場合
 Comparison：陽性のときに比べ
 Outcome：インフルエンザを除外してよいか

13. UｐToDateを調べる
 感度62％ 特異度98％
 In a meta-analysis of 159 studies that evaluated rapid
influenza antigen tests, the pooled sensitivity was 62
percent (95% CI 58-67 percent) and the pooled specificity
was 98 percent (95% CI 98-99 percent) [17].
 Ann Intern Med. 2012;156(7):500.
 感度54％
 In a subsequent meta-analysis, the pooled sensitivity was
54 percent for influenza A viruses and 53 percent for
influenza B viruses [12].
 Ann Intern Med. 2017;167(6):394.

14. EBMの5つのステップ
1. 問題の定式化
2. 問題についての情報収集
3. 得られた情報の批判的吟味
4. 情報の患者への適用
5. 1-4のステップの評価

15. 3つの批判的吟味
 研究方法は妥当か
 UpToDateに引用された最新のメタ分析
 結果は何か
 ここを今から説明します
 患者に役立つか
 最後にみんなで考えてみましょう

16. 感度と特異度
疾患（＋） 疾患（－）
検査（＋） a b
検査（－） c d
感度＝a/(a+c)
特異度＝d/(b+d)
真陰性率
真陽性率

17. SnNoutとSpPin
 SnNout
 Sensitivityが高い検査がNegativeのときその疾患を除外
（rule out）
 感度の高い検査は除外診断に役立つ
 SpPin
 Specificityが高い検査がPositiveのときその疾患の診断を確
定（rule in）
 特異度の高い検査は確定診断につながる

18. 迅速診断の感度・特異度
 感度は50-60％と低い
 陰性でもインフルエンザでないと診断できない
 特異度は98％と高い
 陽性の時はインフルエンザと診断できる

19. 尤度比（陽性／陰性尤度比）
 検査所見によって疾患可能性がどれほど変化するか
 陽性の時にどれほど高まるか
 陽性尤度比 = 感度 / （1-特異度）
 陰性の時にどれほど低まるか
 陰性尤度比 = （1-感度 ）/ 特異度

20. ベイズの定理
 事前オッズ ｘ 尤度比 = 事後オッズ
 オッズは確率のようなもの
 事後オッズは検査後の疾患の可能性
 検査後の疾患可能性は
 事前オッズと尤度比に比例する

21. ベイズの定理の直感的理解
 事前オッズ ｘ 尤度比 = 事後オッズ
 血液型を予想するときに
 どうすれば当たりますか？
 隣同士話し合ってみてください

22. 血液型を予想する
 予知能力を高める
 性格を聞く？
 私には無理ですね
 高い事前確率を利用する
 A型ですね → 40％当たる
 AB型ですね → 10％当たる

23. インフルエンザを予想する
 流行期に発熱と咳 → 80％当たる
 80％インフルエンザといわれたらどう思いますか？
 隣同士話し合ってみてください
 検査を受けたいですか？
 隣同士話し合ってみてください

24. EBMの5つのステップ
1. 問題の定式化
2. 問題についての情報収集
3. 得られた情報の批判的吟味
4. 情報の患者への適用
5. 1-4のステップの評価

25. 流行期のインフルエンザ診断
 咳と熱があれば検査はしない
 80％インフルエンザ、残りの20％はかぜ
 20％のかぜもインフルエンザとして対処
 でも検査することもあります
 どういうときですか？
 隣同士話し合ってみてください
 残り2割は本当にかぜ？

26. ベイズの定理
 事前オッズ ｘ 尤度比 = 事後オッズ
 検査が陰性の時の診断確率が計算できる
 尤度比は感度・特異度から求められる
 UpToDateから感度54％、特異度98％
 陰性尤度比＝（1-感度）/特異度）＝46/98＝0.47
 事前オッズは事前確率から求められる
 流行期は咳、熱で79％
 オッズは？

27. オッズと確率
 確率
 ある事象 / 全事象
 オッズ
 ある事象 / そうでない事象
 例：3人のうち、1人がインフルエンザ
 確率は １/３
 2人はインフルエンザでなく、 1人がインフルエンザ
 オッズは １/２

28. 確率からオッズを求める練習
 確率が １/２
 オッズは １/１
確率が １/１０
 オッズは １/９
確率が １/１００
 オッズは １/９９

29. オッズから確率を求める練習
 オッズが３
 確率は３/４
 オッズ １/２
 確率は １/３
 オッズが １/１００
 確率は １/１０１

30. 検査陰性時の事後確率
 UpToDateのデータ
 事前確率79％ おおよそ 80％ → 80/100
 事前オッズ 80/20＝4
 感度 54
 特異度 98
 陰性尤度比 0.47 → おおよそ 0.5
 事後確率を計算してみましょう
 事後オッズ＝事前オッズ×陰性尤度比＝4×0.5＝2
 事後確率＝2/（1+2）＝67％
 検査陰性でも、7割はインフルエンザ！

31. 検査陽性時の事後確率
 UpToDateのデータ
 事前確率79％ おおよそ 80％ → 80/100
 事前オッズ 80/20＝4
 感度 54
 特異度 98
 陽性尤度比 54/2 → 27
 事後オッズ＝事前オッズ×陽性尤度比＝4×27＝108
 事後確率＝108/（1+108）＝99％
 検査陽性ならインフルエンザ！

32. 四分割表で：事前確率80％
インフルエンザ患者：800 以外200
432（54％）
196（98％）
368
4
検査陽性
陰性
検査陽性：432/（432+4）＝99％ 検査陰性：368/（368+196）＝65％

33. ノモグラムを使う
 左の列が事前確率
 真ん中が尤度比
 2点を結んで
 右の列との交点が事後確率
 事前確率 80％
 尤度比 0.5
 事後確率 70％

34. EBMの5つのステップ
1. 問題の定式化
2. 問題についての情報収集
3. 得られた情報の批判的吟味
4. 情報の患者への適用
5. 1-4のステップの評価

35. もしあなただったら
 もしあなたがインフルエンザ流行期に咳や熱が出たら
 インフルエンザの迅速検査を受けるかどうか
 しばし考えてみてください
 隣同士話し合ってみてください

36. 検査する前の状況再考
 インフルエンザの可能性 80％
 残りの20％がかぜなら問題なし
 検査せずにインフルエンザとして対応
 そこに見逃すと危険な病気の可能性があるとき
 検査して陽性ならインフルエンザならそれとして対応
 陰性ならインフルエンザ以外の可能性が20から30％に増加
 危険な病気の可能性が増したと考え、さらに次の検査

37. 具体的には
 咳が軽く、腎盂腎炎の既往がある女性
 腎盂腎炎を見逃してはいけない
 陰性なら尿検査
 咳がひどく、呼吸数が多く、肺雑音がある
 肺炎を見逃してはいけない
 陰性なら胸部X線写真

38. 迅速検査の適切な利用
 陰性時に次の検査が必要となると考えるときのみ
 流行時でも迅速検査を行う
 そうでなければ迅速検査は行わない
 陰性でもインフルエンザと考えるなら
 陰性でも危険な疾患の除外が必要でないなら
 検査しないほうがいい
 それでも検査する
 やぶの証明

39. まとめ
 流行期のインフルエンザの事前確率は80％
 迅速検査の陽性尤度比は27
 陰性尤度比は0.5
 検査陽性ならインフルエンザ
 検査陰性でも70％はインフルエンザ
 陰性の時に引き続き検査が必要なときのみ検査
 陰性で次の検査が不要と考えるなら検査しない

40. 臨床疫学と実臨床での診断
 診断に関する臨床疫学をマスターせずに実臨床を行
うことはできない
 しかし
 私の年代では臨床疫学をきちんと学んでいる医師は
ほとんどいない
 ここ10年は国家試験に必ず出題される
 しかし試験問題は解けるが、実際の臨床に生かして
いる医師はまだまだ少ない