症例定義と分類

症例定義とは、サーベイランスや調査の目的で、ある人物が特定の疾患に罹患していると判断するための基準の標準的なセットです。通常、臨床的、検査的、疫学的な基準を組み合わせ、一般的に確定、推定、疑いの段階的な分類をサポートすることで、人、場所、時間を通じて集計の一貫性を保ちます。

Definition

症例定義とは、サーベイランスや調査のために、ある個人が特定の病態の症例として数えられるかどうかを決定するために使用される、標準化された一連の基準であり、一般的に臨床的特徴、検査による確認、疫学的関連性を含み、しばしば確定、推定、疑い症例へと段階的に分類されます。

Scope

このトピックでは、症例定義とは何か、なぜ集計の比較可能性のために標準化が重要なのか、そして段階的な分類（確定、推定、疑い）が感度と特異度をどのようにバランスさせるのかを説明します。症例定義を測定およびサーベイランスの概念として扱い、個々の患者ケアのための診断プロトコルではありません。

Core questions

• 症例定義とは何か、なぜ標準化されなければならないのか？
• 確定、推定、疑いのカテゴリーはどのように異なるのか？
• 症例定義は感度と特異度をどのようにトレードオフするのか？
• 症例定義の変更は、集計された発生率と時間の経過に伴う比較可能性にどのように影響するか？

Key concepts

• 症例定義
• 臨床的、検査的、疫学的な基準
• 確定、推定、疑いの分類
• 定義の感度対特異度
• 集計の比較可能性と標準化
• 定義の変更が症例数に与える影響

Mechanisms

症例定義は、誰を症例として数えるかを特定することにより、疾患頻度の分子を固定します。臨床的、検査的、疫学的な基準を組み合わせることで、観察者や設定を超えて集計の一貫性を保ちます。段階的な分類により、調査者は異なる確実性のレベルで症例を含めることができます。広範な（感度の高い）定義はより多くの真の症例を捉えますが、より多くの非症例も受け入れ、一方、狭い（特異度の高い）定義はその逆です。定義が集計されるものを決定するため、その変更は見かけの発生率を変化させ、時間の経過に伴う比較可能性を脅かすため、その策定はサーベイランスやアウトブレイク調査における意図的な測定決定となります（Reingold, 1998; Thacker & Berkelman, 1988; Giesecke, 2017）。

Clinical relevance

症例定義は、サーベイランスの集計と臨床診断がなぜ異なるのか、そして定義が改訂されたときに報告される数値がなぜ変動するのかを説明します。これらは一貫した集団レベルの集計のためのツールであり、そのようにここで説明されています。個々の患者の診断や管理のための基準として意図されたものではありません。

Epidemiology

標準化された症例定義は、届出義務のある疾患の報告やアウトブレイク調査の基礎であり、調査者は症例を数える前に明示的な定義を確立し、確実性の度合いを捉えるために段階的なカテゴリーを使用することが一般的です（Reingold, 1998; Thacker & Berkelman, 1988）。

Evidence & guidelines

症例定義の役割と構造は、サーベイランスおよびフィールド疫学の方法論と教科書で確立されています。個々の疾患に対する具体的な定義は公衆衛生当局によって発行されており、この参照エントリの範囲外です（Thacker & Berkelman, 1988; Reingold, 1998; Giesecke, 2017）。

History

20世紀に定期的な疾患報告が成熟するにつれて、管轄区域間で集計の比較可能性を確保するための明確で標準化された基準の必要性が、正式なサーベイランス症例定義と段階的分類につながりました。調査の開始時に症例定義を確立することの重要性は、フィールド疫学の文献で強調されています（Reingold, 1998; Thacker & Berkelman, 1988）。

Key figures

• Arthur L. Reingold
• Stephen B. Thacker
• Ruth L. Berkelman
• Johan Giesecke

Seminal works

• reingold-1998
• thacker-1988

Frequently asked questions

症例定義とは何ですか？

これは、サーベイランスや調査のために、ある人物が疾患の症例として数えられるかどうかを決定するために使用される、通常は臨床的、検査的、疫学的な基準の標準的なセットであり、集計の一貫性を保つことを目的としています。

なぜ症例は確定、推定、または疑いとして分類されるのですか？

段階的な分類により、サーベイランスは異なる確実性のレベルで症例を捉えることができ、より多くの真の症例を捉える感度の高い定義と、誤分類を減らす特異度の高い定義とのバランスを取ります。