新たなMRSA アウトブレイク予兆検知法
従来より実施されてきた耐性菌サーベイランスによるアウトブレイク予兆の検知方法（従来法）は月初めから月末までの新規耐性菌検出数を1 単位として集計・解析するため，2 カ月にわたって発生したアウトブレイク予兆の検知が遅れるあるいは検知することができない可能性がある．今回我々は従来法による検知方法の問題点を明らかにし，さらにその問題点を回避するための新たな解析方法（Real time analyzing method : RTA 法）を考案し，MRSA サーベイランスへの適応を試みた． 大阪大学医学部附属病院において3 年間で新規にMRSA が検出された患者のうち，入院後48 時間以降に検出された5...
Saved in:
| Published in | 感染症学雑誌 Vol. 84; no. 6; pp. 734 - 739 |
|---|---|
| Main Authors | , , , , , , |
| Format | Journal Article |
| Language | Japanese |
| Published |
一般社団法人 日本感染症学会
20.11.2010
|
| Online Access | Get full text |
| ISSN | 0387-5911 1884-569X |
| DOI | 10.11150/kansenshogakuzasshi.84.734 |
Cover
Loading…
| Abstract | 従来より実施されてきた耐性菌サーベイランスによるアウトブレイク予兆の検知方法（従来法）は月初めから月末までの新規耐性菌検出数を1 単位として集計・解析するため，2 カ月にわたって発生したアウトブレイク予兆の検知が遅れるあるいは検知することができない可能性がある．今回我々は従来法による検知方法の問題点を明らかにし，さらにその問題点を回避するための新たな解析方法（Real time analyzing method : RTA 法）を考案し，MRSA サーベイランスへの適応を試みた． 大阪大学医学部附属病院において3 年間で新規にMRSA が検出された患者のうち，入院後48 時間以降に検出された572 人を対象とした．従来法によるアウトブレイク予兆検知日の分布を調べた結果，アウトブレイク予兆検知日の約半数は月の後半（21 日以降）に集中した．すなわち，この検知日の月末への片寄りは従来法の集計法に帰するものと考えられた． 次に，従来法とRTA 法における検知件数および検知日を比較した結果，RTA 法により新たに検知可能となったアウトブレイク予兆検知件数（従来法見逃し件数）は3 年間で38 件であった．また，RTA 法の早期検知平均日数はMRSA の検出日ごとに集計する検出日集計法（従来法A）より4.3 日早く，月末にまとめて集計する月末集計法（従来法B）より15.7 日早かった．さらに，RTA 法の早期検知による推定感染阻止効果数を調べた結果，従来法A からRTA 法への変更により，1 年間に14～18 人への感染を阻止できる可能性が，従来法B からRTA 法への変更により，1 年間に18～25 人への感染を阻止できる可能性が示唆された．以上のことからRTA 法を用いることで，迅速かつ的確な感染対策が可能となり，アウトブレイクの阻止およびMRSA 感染症の低減に十分貢献できると考える． |
|---|---|
| AbstractList | 従来より実施されてきた耐性菌サーベイランスによるアウトブレイク予兆の検知方法（従来法）は月初めから月末までの新規耐性菌検出数を1 単位として集計・解析するため，2 カ月にわたって発生したアウトブレイク予兆の検知が遅れるあるいは検知することができない可能性がある．今回我々は従来法による検知方法の問題点を明らかにし，さらにその問題点を回避するための新たな解析方法（Real time analyzing method : RTA 法）を考案し，MRSA サーベイランスへの適応を試みた． 大阪大学医学部附属病院において3 年間で新規にMRSA が検出された患者のうち，入院後48 時間以降に検出された572 人を対象とした．従来法によるアウトブレイク予兆検知日の分布を調べた結果，アウトブレイク予兆検知日の約半数は月の後半（21 日以降）に集中した．すなわち，この検知日の月末への片寄りは従来法の集計法に帰するものと考えられた． 次に，従来法とRTA 法における検知件数および検知日を比較した結果，RTA 法により新たに検知可能となったアウトブレイク予兆検知件数（従来法見逃し件数）は3 年間で38 件であった．また，RTA 法の早期検知平均日数はMRSA の検出日ごとに集計する検出日集計法（従来法A）より4.3 日早く，月末にまとめて集計する月末集計法（従来法B）より15.7 日早かった．さらに，RTA 法の早期検知による推定感染阻止効果数を調べた結果，従来法A からRTA 法への変更により，1 年間に14～18 人への感染を阻止できる可能性が，従来法B からRTA 法への変更により，1 年間に18～25 人への感染を阻止できる可能性が示唆された．以上のことからRTA 法を用いることで，迅速かつ的確な感染対策が可能となり，アウトブレイクの阻止およびMRSA 感染症の低減に十分貢献できると考える． |
| Author | 鍋谷, 佳子 浅利, 誠志 鍵田, 正智 吉岡, 範 田仲, 鐵次 朝野, 和典 出口, 松夫 |
| Author_xml | – sequence: 1 fullname: 田仲, 鐵次 organization: シーメンスヘルスケア・ダイアグノスティクス株式会社 – sequence: 1 fullname: 出口, 松夫 organization: 大阪大学医学部附属病院臨床検査部 – sequence: 1 fullname: 鍵田, 正智 organization: 大阪大学医学部附属病院臨床検査部 – sequence: 1 fullname: 吉岡, 範 organization: 大阪大学医学部附属病院感染制御部 – sequence: 1 fullname: 浅利, 誠志 organization: 大阪大学医学部附属病院臨床検査部 – sequence: 1 fullname: 朝野, 和典 organization: 大阪大学医学部附属病院感染制御部 – sequence: 1 fullname: 鍋谷, 佳子 organization: 大阪大学医学部附属病院感染制御部 |
| BookMark | eNptkLtKA0EYhQeJYIx5B8F641x3dsoQvEGCoCnsln9nZ5NN4kZ2YqGdG5S8gKmEgEQLERTsfJ3R-BoqipXNOc3Hge-solI2zAxCGwTXCCECb_Yhsyaz3WEH-qfnYG03rQW8JhlfQmUSBNwTvjoqoTJmgfSEImQFVa1NI4yx4pgKWkZ0MX12FzN38dA6OKyvu-LWFfduPHHjqRs_umLuiqe318n75dVifvMxu1u8XK-h5QQG1lR_u4La21vtxq7X3N_Za9SbXo9yJj3KAYRQCfUZQBxFiuiECc3iiPtGcqFin0SgYqmF0ToAGgktjYz92LBE-qyCWj-zPTuCjglP8vQY8rMQ8lGqByb8xz4MeOh_x9cFf5zuQh72gH0C30xupQ |
| ContentType | Journal Article |
| Copyright | 2010 社団法人 日本感染症学会 |
| Copyright_xml | – notice: 2010 社団法人 日本感染症学会 |
| DOI | 10.11150/kansenshogakuzasshi.84.734 |
| DatabaseTitleList | |
| DeliveryMethod | fulltext_linktorsrc |
| EISSN | 1884-569X |
| EndPage | 739 |
| ExternalDocumentID | article_kansenshogakuzasshi_84_6_84_734_article_char_ja |
| GroupedDBID | ALMA_UNASSIGNED_HOLDINGS JSF KQ8 OK1 RJT SJN |
| ID | FETCH-LOGICAL-j2437-24aa559f263aadbb91cf35c3db46e7459d61ba9d7c5ecc8a2b5c7e7d6de3f763 |
| ISSN | 0387-5911 |
| IngestDate | Wed Sep 03 06:03:56 EDT 2025 |
| IsDoiOpenAccess | true |
| IsOpenAccess | true |
| IsPeerReviewed | false |
| IsScholarly | true |
| Issue | 6 |
| Language | Japanese |
| LinkModel | OpenURL |
| MergedId | FETCHMERGED-LOGICAL-j2437-24aa559f263aadbb91cf35c3db46e7459d61ba9d7c5ecc8a2b5c7e7d6de3f763 |
| OpenAccessLink | https://www.jstage.jst.go.jp/article/kansenshogakuzasshi/84/6/84_734/_article/-char/ja |
| PageCount | 6 |
| ParticipantIDs | jstage_primary_article_kansenshogakuzasshi_84_6_84_734_article_char_ja |
| PublicationCentury | 2000 |
| PublicationDate | 2010/11/20 |
| PublicationDateYYYYMMDD | 2010-11-20 |
| PublicationDate_xml | – month: 11 year: 2010 text: 2010/11/20 day: 20 |
| PublicationDecade | 2010 |
| PublicationTitle | 感染症学雑誌 |
| PublicationTitleAlternate | 感染症誌 |
| PublicationYear | 2010 |
| Publisher | 一般社団法人 日本感染症学会 |
| Publisher_xml | – name: 一般社団法人 日本感染症学会 |
| References | 1 Broderick A, Mori M, Nettleman MD, Streed SA, Wenzel RP：Nosocomial infections : validation of surveillance and computer modeling to identify patients at risk. Am J Epidemiology 1990；131（134）：734―42. 5 Gastmeier P, Sohr D, Just HM, Nassauer A,Daschner F, Ruden H：How to survey nosocomial infections. Infect Control Hosp Epidemiol 2000；21（6）：366―70. 4 Wilson JA, Ward VP, Coello R, Charlett A, Pearson A：A user evaluation of the Nosocomial Infection National Surveillance System : surgical site infection module. J Hosp Infect 2002；52：114―21. 2 Evans RS, Burke JP, Classen DC, Gardner Rm,Menlove RL, Goodrich KM, et al.：Computerized identification of patients at high risk for hospital-acquired infection. Am J Infect Control 1992；20（1）：4―10. 6 朝野和典，橋本章司，鍋谷佳子：MRSA 病院感染の考え方．INFECTION CONTROL．2007；p. 140―65. 3 Schurink CA, Lucas PJ, Hoepelman IM, Bonten MJ：Computer-assisted decision support for the diagnosis and treatment of infectious diseases in intensive care units. Lancet Infect Dis 2005；5：305―12. 7 140―65. Garner JS, Jarvis WR, Emori TG, Horan TC,Hughes JM：CDC definition for nosocomial infections. Am J Infect Control 1988；16：128― 40. |
| References_xml | – reference: 1 Broderick A, Mori M, Nettleman MD, Streed SA, Wenzel RP：Nosocomial infections : validation of surveillance and computer modeling to identify patients at risk. Am J Epidemiology 1990；131（134）：734―42. – reference: 4 Wilson JA, Ward VP, Coello R, Charlett A, Pearson A：A user evaluation of the Nosocomial Infection National Surveillance System : surgical site infection module. J Hosp Infect 2002；52：114―21. – reference: 2 Evans RS, Burke JP, Classen DC, Gardner Rm,Menlove RL, Goodrich KM, et al.：Computerized identification of patients at high risk for hospital-acquired infection. Am J Infect Control 1992；20（1）：4―10. – reference: 3 Schurink CA, Lucas PJ, Hoepelman IM, Bonten MJ：Computer-assisted decision support for the diagnosis and treatment of infectious diseases in intensive care units. Lancet Infect Dis 2005；5：305―12. – reference: 5 Gastmeier P, Sohr D, Just HM, Nassauer A,Daschner F, Ruden H：How to survey nosocomial infections. Infect Control Hosp Epidemiol 2000；21（6）：366―70. – reference: 7 140―65. Garner JS, Jarvis WR, Emori TG, Horan TC,Hughes JM：CDC definition for nosocomial infections. Am J Infect Control 1988；16：128― 40. – reference: 6 朝野和典，橋本章司，鍋谷佳子：MRSA 病院感染の考え方．INFECTION CONTROL．2007；p. 140―65. |
| SSID | ssib000940252 ssib008799519 ssib058493432 ssib000959785 ssib020873179 ssib028667260 ssib002821772 ssj0000816464 ssib003038878 ssib002670505 ssib050995440 |
| Score | 1.8693674 |
| Snippet | 従来より実施されてきた耐性菌サーベイランスによるアウトブレイク予兆の検知方法（従来法）は月初めから月末までの新規耐性菌検出数を1 単位として集計・解析するため，2... |
| SourceID | jstage |
| SourceType | Publisher |
| StartPage | 734 |
| Title | 新たなMRSA アウトブレイク予兆検知法 |
| URI | https://www.jstage.jst.go.jp/article/kansenshogakuzasshi/84/6/84_734/_article/-char/ja |
| Volume | 84 |
| hasFullText | 1 |
| inHoldings | 1 |
| isFullTextHit | |
| isPrint | |
| ispartofPNX | 感染症学雑誌, 2010/11/20, Vol.84(6), pp.734-739 |
| link | http://utb.summon.serialssolutions.com/2.0.0/link/0/eLvHCXMwrR1Na9VAMNQK4kUUFb8p6J4k9WWzX3PctK8UpYJaobdHvp7tK7Sir5fe-orSP2BPQkGqBxEUvHn2n0Tr33Bmk7xEbKEWISyTZXZmdnaTmdnsTjzvjuhkFCgnPlcAvhBZ6CepUX6eq1irRCpIaR1y4aGafyruL8mliVPfW7uWNobJdLp56LmSk4wq1uG40inZfxjZMVGsQBjHF0scYSyPNcasqxgoFnVYN0SXkMFcBVi78PiJvevuOLO8BpQD8DIVAHWNnalxRA0gMcEi65AlM3gpYogIgMiauFlJNRHSkW0vlyqNcOIoKiF0-JoZTaTsrJMEGEQMAtY1KC8z4-Vahytcr7CMWMRpHjj8DoscR5TWBg2-JMIoKQEoVFjiI-tZFnUdR8Fs1OADM7OOUs2owifBQtcQWLOAQQSQswECUBgblPiaVFT-ea5eN6E9KIHPO-OZ7rpgaDsJ9hIVaZ3mUJxSLlRAydCpsNJ3ZEvhdaVe1DY1O45Ksf0MA9t6u1NSYwmVpclL62OM8PHxWGqbp6ofK3_ZGl2tAufVHRxhESXtIV2N6VPFy-X1Z_HqxibGZcsr00ZMj2n8kXK8mtC9Qxr1jOgpKrBlr8ajA4K9AUYppzkGa2QeHzxqOfkg0LFuOdGAQWwrYxJXmn6n2F4ECLRuJ7UL0RI29AzlMGySEHKsCIPmWzM3SmneBP3oEYMUTUYj9LhhfJra-WuGcuyVeeaqMTnj3a51d-9ozaHTOsAQrt7-6TzSxfPeuSqUnLKlei54E4P4oscPdr8UW3vF1kd6A0wVo3fF6EOxvVNs7xbbn4rRfjH6_OPbzs9Xrw_23_7ae3_w9c0lb3Guuzgz71f_RfEHlD7U5yKOpYQ-V2EcZ0kCQdoPZRpmiVC5FhIyFSQxZDqV-II2MU9kqnOdqSwP--hPXPYm19bX8iveVJpA3IcgjPsyFujpGFA8CzHkCTs8D9LOVW-u7GHveZn7pnfCqXHtfxG67p1tHuYb3uTwxUZ-E8OCYXLLzbrf3TfYOg |
| linkProvider | Colorado Alliance of Research Libraries |
| openUrl | ctx_ver=Z39.88-2004&ctx_enc=info%3Aofi%2Fenc%3AUTF-8&rfr_id=info%3Asid%2Fsummon.serialssolutions.com&rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&rft.genre=article&rft.atitle=%E6%96%B0%E3%81%9F%E3%81%AAMRSA+%E3%82%A2%E3%82%A6%E3%83%88%E3%83%96%E3%83%AC%E3%82%A4%E3%82%AF%E4%BA%88%E5%85%86%E6%A4%9C%E7%9F%A5%E6%B3%95&rft.jtitle=%E6%84%9F%E6%9F%93%E7%97%87%E5%AD%A6%E9%9B%91%E8%AA%8C&rft.au=%E7%94%B0%E4%BB%B2%2C+%E9%90%B5%E6%AC%A1&rft.au=%E5%87%BA%E5%8F%A3%2C+%E6%9D%BE%E5%A4%AB&rft.au=%E9%8D%B5%E7%94%B0%2C+%E6%AD%A3%E6%99%BA&rft.au=%E5%90%89%E5%B2%A1%2C+%E7%AF%84&rft.date=2010-11-20&rft.pub=%E4%B8%80%E8%88%AC%E7%A4%BE%E5%9B%A3%E6%B3%95%E4%BA%BA+%E6%97%A5%E6%9C%AC%E6%84%9F%E6%9F%93%E7%97%87%E5%AD%A6%E4%BC%9A&rft.issn=0387-5911&rft.eissn=1884-569X&rft.volume=84&rft.issue=6&rft.spage=734&rft.epage=739&rft_id=info:doi/10.11150%2Fkansenshogakuzasshi.84.734&rft.externalDocID=article_kansenshogakuzasshi_84_6_84_734_article_char_ja |
| thumbnail_l | http://covers-cdn.summon.serialssolutions.com/index.aspx?isbn=/lc.gif&issn=0387-5911&client=summon |
| thumbnail_m | http://covers-cdn.summon.serialssolutions.com/index.aspx?isbn=/mc.gif&issn=0387-5911&client=summon |
| thumbnail_s | http://covers-cdn.summon.serialssolutions.com/index.aspx?isbn=/sc.gif&issn=0387-5911&client=summon |