川崎市におけるリアルタイムサーベイランスと感染症発生動向調査の比較  [in Japanese] Evaluation of real-time surveillance of influenza incidence in Kawasaki City by comparison using the National Epidemiological Surveillance of Infectious Diseases  [in Japanese]

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Author(s)

    • 中村 孝裕 NAKAMURA Takahiro
    • 東邦大学医学部社会医学講座衛生学分野 Department of Environmental and Occupational Health, School of Medicine, Toho University, Tokyo, Japan
    • 眞明 圭太 SHINMEI Keita
    • 東邦大学医学部社会医学講座衛生学分野|慶應義塾大学大学院医学研究科衛生学公衆衛生学教室 Department of Environmental and Occupational Health, School of Medicine, Toho University, Tokyo, Japan|Department of Preventive Medicine and Public Health, School of Medicine, Keio University, Tokyo, Japan
    • 橋爪 真弘 HASHIZUME Masahiro
    • 長崎大学熱帯医学研究所小児感染症学分野 Department of Paediatric Infectious Diseases, Institute of Tropical Medicine, Nagasaki University, Nagasaki, Japan
    • 村上 義孝 MURAKAMI Yoshitaka
    • 東邦大学医学部社会医学講座医療統計学分野 Department of Medical Statistics, School of Medicine, Toho University, Tokyo, Japan
    • 西脇 祐司 NISHIWAKI Yuji
    • 東邦大学医学部社会医学講座衛生学分野 Department of Environmental and Occupational Health, School of Medicine, Toho University, Tokyo, Japan

Abstract

<p><b>目的</b> 川崎市では感染症発生動向調査に加えて2014年3月からインフルエンザに対するリアルタイムサーベイランス(以下,川崎市リアルタイムサーベイランス)を開始した。今後の基礎資料として川崎市リアルタイムサーベイランスの特徴と両サーベイランスシステムの相違比較および週単位感染症報告数の相関について検討した。</p><p><b>方法</b> 2014年3月3日(第10週)から2017年10月1日(第39週)までの全187週間のインフルエンザデータを川崎市感染症情報発信システムから収集した。感染症発生動向調査に対し,川崎市リアルタイムサーベイランスは市内1,032施設中691施設(67.0%)登録施設(2017年9月時点)の随時入力であり報告医療機関数が変動する。まずサーベイランスシステムの比較を行った。リアルタイムサーベイランスについては月別,曜日別の医療機関数および日別・ウイルス型別の報告数も比較検討した。疫学週に基づく週別報告数に換算し医療機関数と報告状況を比較した。両サーベイランスの相関は,ピアソン相関係数と95%信頼区間を算出するとともに診療条件が異なる最終週と第1週を削除後の相関係数と95%信頼区間も算出し比較した。</p><p><b>結果</b> 感染症発生動向調査の報告医療機関数が平均56.0(SD ±4.2)施設であるのに対し,リアルタイムサーベイランスでは,日,月,曜日,さらにウイルス型ごとに変動がみられた。週別報告数は172週(92.0%)で,リアルタイムサーベイランスの方が感染症発生動向調査を上回った。同一週での報告数の相関分析では,相関係数は0.975(95%CI; 0.967-0.981)であり,最終週と第1週を除外後の相関係数は0.989(95%CI; 0.986-0.992)であった。</p><p><b>結論</b> 両サーベイランスにはシステム上相違があるものの,報告数に強い相関を認め,リアルタイムサーベイランスデータの信頼性が確認できた。3シーズンではいずれもA型の流行がB型に先行したが,報告数の増加時期やピークは異なった。リアルタイムサーベイランスは報告がリアルタイムかつウイルスの型別が判明していることから,早期検知や詳細な分析疫学的検討にも利用できると考えられた。報告医療機関数の変動が及ぼす影響についての検討は今後の課題である。これらを理解したうえで両サーベイランスを相補的に利用することが有用であると考えられた。</p>

<p><b>Objectives</b> In Japan, nationwide data of the incidence of infectious diseases have been collected via the National Epidemiological Surveillance of Infectious Diseases (NESID) since 1981. In addition, since March 2014, Kawasaki City has operated its own real-time surveillance (RTS) system to collect data of the incidence of influenza from medical institutions across the city. This study aimed to describe the characteristics of the RTS system and compare the two surveillance systems to improve measures against infectious diseases in the future.</p><p><b>Methods</b> NESID and RTS data from March 2014 to October 2017 were obtained from the Kawasaki City Institute for Public Health. First, the operating methodologies of the two surveillance systems were compared. Second, RTS data were used to analyze the daily epidemic curve, and then the daily number of influenza cases was converted into weekly data for comparison with NESID data. Pearson's correlation coefficients and 95% confidence intervals (CIs) were calculated. Correlations were also analyzed after data for the last and first weeks of each year were excluded because few hospitals remain open around the New Year holiday, resulting in a disproportionately large number of patients visiting the few institutions that remain open.</p><p><b>Results</b> The NESID relies on data provided by a fixed number of medical institutions determined each fiscal year (mean: 56.0±4.2 institutions), while the number of institutions providing data for the RTS varies daily or monthly. In September 2017, 691 of the 1,032 eligible institutions (67.0%) were registered for the RTS. Pearson's correlation coefficient for the two surveillance systems was 0.975 (95%CI, 0.967-0.981); when data for the last and first week of each year were excluded, it was 0.989 (95%CI 0.986-0.992). In each of the three seasons that were investigated, an increase in the incidence of type A influenza preceded an increase in the incidence of type B influenza.</p><p><b>Conclusion</b> The operating methodologies of the two surveillance systems differed; however, the results identified a strong correlation, confirming the reliability of the RTS. The RTS collects daily data by influenza type; therefore, it detects epidemic onsets at an earlier stage, facilitating more detailed epidemiological analysis, compared with that of the NESID. It is necessary to understand differences in the characteristics between two surveillance systems when we analyze influenza surveillance data.</p>

Journal

  • Nihon Koshu Eisei Zasshi(JAPANESE JOURNAL OF PUBLIC HEALTH)

    Nihon Koshu Eisei Zasshi(JAPANESE JOURNAL OF PUBLIC HEALTH) 65(11), 666-676, 2018

    Japanese Society of Public Health

Codes

  • NII Article ID (NAID)
    130007534937
  • NII NACSIS-CAT ID (NCID)
    AN00189323
  • Text Lang
    JPN
  • ISSN
    0546-1766
  • NDL Article ID
    029350218
  • NDL Call No.
    Z19-216
  • Data Source
    NDL  J-STAGE 
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