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疫学において、有病率とは、特定の時点で特定の集団において医学的状態（通常は病気、または喫煙やシートベルトの使用などの危険因子）の影響を受けていることが判明した割合です。[1]これは、その状態にあることが判明した人の数を調査対象者の総数と比較することによって導き出され、通常は分数、パーセンテージ、または10,000人または100,000人あたりの症例数として表されます。有病率は、アンケート調査で最もよく使用されます。
有病率と発生率の違い
有病率は、特定の時点で特定の集団に存在する疾患症例の数であり、発生率は、指定された期間に発生する新規症例の数です。 [2]有病率は、「現在この疾患に罹患している人は何人ですか？」または「この期間中にこの疾患に罹患した人は何人ですか？」という質問に答えます。発生率は、「[指定された期間に]この疾患に罹患した人は何人ですか？」という質問に答えます。ただし、数学的には、有病率は発生率と疾患の平均持続期間の積に比例します。特に、有病率が低い場合（<10％）、関係は次のように表すことができます。[3]
この関係は、次の2つの条件が満たされている場合にのみ適用可能であるため、注意が必要です。1) 有病率が低い、2) 期間が一定である（または平均をとることができる）。[3]一般的な定式化には微分方程式が必要です。[4]
例と有用性
科学では、有病率は割合を表します（通常はパーセンテージで表されます）。たとえば、2001年のアメリカ人の成人の肥満率は、米国疾病予防管理センター（CDC）によって約20.9％と推定されました。[5]
有病率は広範囲に広がっていることを意味する用語であり、罹患率とは異なります。有病率は特定の時点で病気に罹患したすべての個人の測定値ですが、罹患率は特定の期間に病気に罹患した新しい個人の数の測定値です。有病率は、 HIVなどの長期にわたる病気について話すときに便利なパラメーターですが、水痘などの短期間の病気について話すときは、罹患率の方が便利です。[要出典]
用途
生涯有病率
生涯有病率(LTP) は、人口内の個人のうち、人生のある時点で (評価時点まで) 病気、トラウマ的な出来事、犯罪を犯すなどの行動などの「ケース」を経験した人の割合です。多くの場合、12 か月の有病率 (または他の種類の「期間有病率」) が生涯有病率と併せて提供されます。時点有病率は、特定の時点 (1 か月以下) での疾患の有病率です。生涯罹患リスクは、「生涯のどの時点でも特定の病気に罹患する可能性がある人口の割合」です。[6] [7]
生理の流行
期間有病率は、特定の期間に特定の病気や症状に罹患している人口の割合です。たとえば、2006 年の寒い季節に人口の何人が風邪をひいたかを表すことができます。[引用が必要]人口の割合として表され、次の式で説明できます。
期間有病率（割合） = 特定の期間に存在した症例数 ÷ この期間の人口数[引用が必要]
発生率、時点発生率、期間発生率の関係は、写真との類似性で簡単に説明できます。時点発生率は、フラッシュで撮影した写真に似ています。つまり、この瞬間に起こっていることが時間の中で凍結されます。期間発生率は、長時間露光 (瞬間ではなく秒単位) の写真に似ています。つまり、カメラのシャッターが開いている間に写真に記録されたイベントの数です。映画では、各フレームが瞬間を記録します (時点発生率)。フレームからフレームへと目を向けると、新しいイベント (発生イベント) に気づき、そのようなイベントの数を期間 (フレーム数) と関連付けることができます。発生率を参照してください。[出典が必要]
ポイント普及率
時点有病率は、特定の日付など、特定の時点で病気や症状のある人口の割合を測る指標です。これは、病気の瞬間的なスナップショットのようなものです。慢性疾患の発生に関する統計に使用できます。これは、季節や年など、特定の期間にわたって病気や症状のある人口の割合を測る期間有病率とは対照的です。時点有病率は、次の式で表すことができます。有病率 = 特定の日付の既存の症例数 ÷ この日付の人口の人数[8]
制限事項
非常に多数の個人（つまり、一般人口の中で生涯にわたってその症状に罹患しない人々 、たとえば 95% 以上）にごくわずかな誤差を適用した場合、調査研究の対象であるその症状または他の症状があると誤って分類される、無視できない数の被験者が生じると言えます。これらの被験者は、いわゆる偽陽性です。このような推論は「偽陽性」には当てはまりますが、「偽陰性」の問題には当てはまりません。「偽陰性」の問題では、そもそも比較的非常に少数の個人（つまり、一般人口の中でその症状に罹患する人々 、たとえば 5% 未満）に誤差が適用されます。したがって、面接時に疾患の履歴があると思われる被験者の非常に高い割合が、そのような医学的症状の偽陽性であり、明らかに完全な臨床症候群を発症したことは一度もありません。[要出典]
コロンビア大学のロバート・スピッツァーは、精神疾患の公衆衛生上の重要性を評価する上で、診断基準を満たし、その結果として診断が下されたとしても、必ずしも治療が必要であるとは限らないという、異なるが関連する問題を指摘している。[9]
人口の有病率やベース率が比較的低い疾患や病状の率を確かめるときに、よく知られた統計上の問題が生じる。素人面接診断が感度と特異度、およびそれらに対応するROC曲線の下の面積（つまり、AUC、つまり受信者動作特性曲線の下の面積）の点で非常に正確であると仮定しても、有病率やベース率が比較的低い病状では偽陽性率が高まるのが必然であり、偽陰性率を上回る。このような状況では、限られた陽性予測値（PPV）では、特異度が100%に非常に近い場合でも偽陽性率が高まってしまう。 [10]
参照
参考文献
- ^ 「有病率統計」 2015年8月26日. 2022年3月15日閲覧。
- ^ 「有病率の定義」。MedicineNet 。 2019年12月3日閲覧。
- ^ ab ブルース、ナイジェル、ポープ、ダニエル、スタニストリート、デビー（2017年11月29日）。健康研究のための定量的方法：疫学と統計の実践的インタラクティブガイド（第2版）。ホーボーケン、ニュージャージー。p.16。ISBN 978-1-118-66526-8. OCLC 992438133.
{{cite book}}: CS1 メンテナンス: 場所が見つかりません 発行者 (リンク) - ^ Brinks, Ralph (2018). 「慢性疾患疫学における疾病-死亡モデル：関連する微分方程式と逆問題の特性」.医学における計算および数学的方法. 2018 :1–6. doi : 10.1155/2018/5091096 . PMC 6157110. PMID 30275874 .
- ^ 「過体重と肥満：肥満の傾向 | DNPA | CDC」。2006年6月24日時点のオリジナルよりアーカイブ。2017年9月10日閲覧。
- ^ ケネス・J・ロスマン（2012年6月21日）。疫学入門。オックスフォード大学出版局。53ページ。ISBN 978-0-19-975455-7。
- ^ Kruse, Matthew; Schulz, S. Charles (2016). 「第 1 章: 統合失調症の概要と治療アプローチ」。統合失調症と精神病スペクトラム障害。S. Charles Schulz、Michael Foster Green、Katharine J. Nelson (編)。ニューヨーク: Oxford University Press。p. 7。ISBN 978-0-19-937806-7。
- ^ Gerstman, BB (2003). 『疫学をシンプルに：伝統的および現代的な疫学入門（第2版）』 ホーボーケン、ニュージャージー州：Wiley-Liss。
- ^ Spitzer, Robert (1998年2月). 「診断と治療の必要性は同じではない」. Archives of General Psychiatry . 55 (2): 120. doi :10.1001/archpsyc.55.2.120. PMID 9477924. 2011年7月5日時点のオリジナルよりアーカイブ。
- ^ Baldessarini, Ross J.; Finklestein S.; Arana GW (1983 年 5 月)。「診断テストの予測力と病気の有病率の影響」。Archives of General Psychiatry。40 ( 5): 569–73。doi : 10.1001 /archpsyc.1983.01790050095011。PMID 6838334 。
外部リンク
無料辞書『ウィクショナリー』で「prevalence」を調べてください。
- 国連のHIV/AIDSニュースサービスであるPlusNewsは、世界約60カ国のHIV感染率を提供しています。
- Public Library of Science の「統合失調症はどのくらい蔓延しているのか？」の記事の概要
- COVID-19の流行の広がり
- https://www.prevalenceuk.com/