付録解説：アウトブレイク対応に役立つ疫学調査ツール

そう気づいたら、すぐに2つのアクションを起こします。当面の対策と疫学調査です。疫学調査の手法をシナリオに沿って学んでいきましょう。

学びのポイント

・記述疫学の実際
・症例定義の作り方
・（エクセル）エピカーブの書き方
・（エクセル）アウトブレイク疫学調査に必要な統計学の基本

ある病院でのシーン

　A病院の感染管理担当者であるBさんは、2022年4月からCAUTIサーベイランスを実施しています。2023年7月からCAUTIが連続発生したため、データを解析し、アウトブレイクと判断しました。症例定義に基づき、次の項目を情報収集してラインリストに整理しました。

尿培養検体採取日および培養結果、臨床症状の有無、症状の内容、発現日、年齢、性別、基礎疾患、尿道留置カテーテル挿入日、継続留置日数、薬剤耐性菌の保菌の有無、カテーテル種類、カテーテル材質、清潔ケア（シャワー浴、陰部洗浄、陰部清拭等）

　収集したデータから、CAUTI患者に共通する特徴として、高齢、男性、基礎疾患あり、カテーテル留置期間が長いことが確認されました。したがって、高齢、男性、基礎疾患の条件を満たす患者をCAUTIハイリスク患者として特に注意深く観察し、尿道留置カテーテルの利用を最小限に留めるよう病棟スタッフと関連診療科に周知しました。また、病棟スタッフおよび関連診療科に、尿道留置カテーテルの要否を毎日必ず評価することを徹底しました。

　2022年4月からCAUTIサーベイランスを行っており、2023年7月からCAUTIが連続発生したため、データ解析を行って真のアウトブレイクかどうかを判定してみましょう。付録Excelシートの『CAUTI発生件数・カテーテル延べ使用日数』（リスト１）を入力します。自動作成された「母平均の95％信頼区間」のグラフから、アウトブレイク判断基準のひとつである、「平均感染率の95%信頼区間の上限を超えているか」を確認します。

＊今回のシナリオのように、デバイス関連感染症のようなイベント発生頻度の低い感染症を対象とする場合には相当の期間と慎重な判断が必要となり、その報告には注意を要します。

「2022年7月から2023年9月の期間に、A病棟に入院中の患者で、CAUTIサーベイランスによりCAUTIと判断された患者」と症例を定義し、合致する患者がいないかを調べましょう。

　症例定義に基づき、必要な情報を収集し、付録Excelシート『ラインリスト』（リスト２）に入力してラインリストを作成しましょう。ここからCAUTI患者に共通する特徴として、高齢、男性、基礎疾患あり、カテーテル留置期間が長いことが確認されます。

　付録Excelシートで今回のサンプル事例でエピカーブを確認してみましょう。自作する場合のエピカーブは発症日や診断日をX軸（横軸）、症例数や事例件数をY軸（縦軸）に設定し、ヒストグラムを作成します。
「場所」の情報は病棟マップを用いて事例に関連する場所の情報、たとえばベッド配置、トイレ、洗面所を記載し、そこに患者の使用状況をプロットする。人の情報は個別の情報（年齢層、介助の有無、発症の時期など）を区別して記載したり、担当したスタッフを合わせて記載したりすることで発生の偏りを把握します。
　医療機関で発生するアウトブレイクの場合、記述疫学をまとめることでおおよその感染源・感染経路が推定できることが多く、さらには実施している対策の評価を行うことができます。

記述疫学を文章で書いてみましょう。
シナリオの例
・2023年の7月以降、明らかなCAUTI感染率の上昇が観察され、現在まで続いている。
・2023年7月以降の感染率は、それ以前の平均感染率の95％信頼区間上限を超えている。
・2023年7月前後のオッズ比を算出すると、前期に対する後期のオッズ比は6.1であり、95％信頼区間の下限値は1を超えている。
・アウトブレイクが発生していると判断することが妥当である。

　仮説を立ててみましょう。シナリオでは「2022年4月から2023年9月の期間に、A病棟で発生したCAUTI患者の集積は、カテーテル種類に関連がある」という仮説が立てられます。