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※内訳：RSウイルス単独検出：8例、RSウイルス＋エンテロウイルスの複数検出：1例
［対象・方法］2007年4月から2012年3月の期間にて、東京女子医科大学八千代医療センターに下気道感染症により入院加療をした2歳未満児721例を対象に、鼻咽腔ぬぐい液から核酸を抽出し（RT-）PCR法により呼吸器ウイルスの検出を行った。RSウイルス、エンテロ属のウイルス（以下エンテロウイルス）、ヒトメタニューモウイルス（hMPV）、ヒトボカウイルス（HBoV）、パラインフルエンザウイルス、アデノウイルスを検討した。
（本研究の限界）陽性であったウイルスの病原性について検討していないこと、ウイルス以外の感染症との合併率については正確に言及できないこと、本研究の対象は入院児であり、比較的重症者と考えられること、また、単施設の研究であるため、一般市中の感染症頻度を必ずしも反映していない可能性があります。
1）浜田洋通 他: 感染症学雑誌 88(4): 423, 2014
※1：早産児、気管支肺異形成症、ダウン症候群、先天性心疾患、免疫不全症候群
※2：「41%」は2017年～2018年に入院した2歳未満の患者のうち、生後6ヵ月未満の患者の割合である。
［対象・方法］日本医療データセンターのデータベースに登録されていた2歳未満の患者のうち、2017年1月1日から2018年12月31日までの期間において、RSウイルス感染症と診断された患者を後ろ向きに評価した。
（本研究の限界）RSウイルス感染症はICD10コードに基づいており、試験で確認されたRSウイルス陽性ではないため注意が必要であること、本研究で用いたデータベースは、中～大規模企業の従業員とその家族のみを含み、小規模企業の従業員と公務員は含んでいないため、RSウイルス負荷の過小評価を示す可能性があること、入院日からの入院日数も研究期間の終了時に切り捨てられており、これはいくつかの症例で平均入院期間を過小評価した可能性があるため注意が必要です。
Kobayashi Y et al.: Pediatr Int 64(1): e14957, 2022（本文献の著者4人はいずれもファイザー株式会社の社員である）
※「41%」は2017年～2018年に入院した2歳未満の患者のうち、生後6カ月未満の患者の割合である。
［対象・方法］日本医療データセンターのデータベースに登録されていた2歳未満の患者のうち、2017年1月1日から2018年12月31日までの期間において、RSウイルス感染症と診断された患者を後ろ向きに評価した。
（本研究の限界）RSウイルス感染症はICD10コードに基づいており、試験で確認されたRSウイルス陽性ではないため注意が必要であること、本研究で用いたデータベースは、中～大規模企業の従業員とその家族のみを含み、小規模企業の従業員と公務員は含んでいないため、RSウイルス負荷の過小評価を示す可能性があること、入院日からの入院日数も研究期間の終了時に切り捨てられており、これはいくつかの症例で平均入院期間を過小評価した可能性があるため注意が必要です。
Kobayashi Y et al.: Pediatr Int 64(1): e14957, 2022より作図（本文献の著者4人はいずれもファイザー株式会社の社員である）
［対象・方法］2003年から2007年の期間において、京都府内の小児病棟を有する医療機関における重症のRSウイルス感染症患者数と転帰について調査した。上記期間にRSウイルス感染症で入院した患者数は736例であった。重症のRSウイルス患者数は25例であり、そのうち、詳細なデータのあった21例を対象に後ろ向きに集計した。
Ito H et al.: Pediatr Int 52(2): 273, 2010より作表
［対象・方法］日本において、RSウイルス感染症による入院に関する総医療費に影響を与える因子について検討する目的で、メディカル・データ・ビジョン株式会社（MDV）の国内病院請求データを用いて解析を行った。2014年4月1日～2015年3月31日の間に入院し、RSウイルスの診断と関連した入院請求が1件以上確認され、かつ少なくとも1泊の入院が確認された5歳までの患者6,811例について、ベースラインにおける患者背景、医療資源の利用、入院期間、総医療費について記述的分析を行った。さらに、structural equation modeling（SEM）アプローチを用いて入院費用に関連する因子を検討した。なお、1歳未満、1歳、2歳、3～5歳の年齢群についてサブグループ解析を行った。
［調査の限界］1年間のデータベースに基づいているため、治療ガイドラインの改訂に伴う変化をとらえることができなかった。また、データベースに起因する制限により、入院費用に関連する可能性があるが得られなかった情報がある。さらに、DPC制度により、医療費を最も多く請求できる診断名を主傷病名として選択していた可能性があり、また医療費をより請求するために併存疾患を選択していた可能性がある。
Sruamsiri R et al.: Medicine (Baltimore) 97(29): e11491, 2018より作図
https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
［対象・方法］日本において、RSウイルス感染症による入院に関する総医療費に影響を与える因子について検討する目的で、メディカル・データ・ビジョン株式会社（MDV）の国内病院請求データを用いて解析を行った。2014年4月1日～2015年3月31日の間に入院し、RSウイルスの診断と関連した入院請求が1件以上確認され、かつ少なくとも1泊の入院が確認された5歳までの患者6811例について、ベースラインにおける患者背景、医療資源の利用、入院期間、総医療費について記述的分析を行った。さらに、SEMアプローチを用いて入院費用に関連する因子を検討した。なお、1歳未満、1歳、2歳、3～5歳の年齢群についてサブグループ解析を行った。
［調査の限界］1年間のデータベースに基づいているため、治療ガイドラインの改訂に伴う変化をとらえることができなかった。また、データベースに起因する制限により、入院費用に関連する可能性があるが得られなかった情報がある。さらに、DPC制度により、医療費を最も多く請求できる診断名を主傷病名として選択していた可能性があり、また医療費をより請求するために併存疾患を選択していた可能性がある。
Sruamsiri R et al.: Medicine (Baltimore) 97(29): e11491, 2018より作図
https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
感染症発生動向調査・小児科定点: 2022年1月19日時点の報告数
国立感染症研究所: 感染症発生動向調査 週報（IDWR） 過去10年間との比較グラフ（週報グラフ）
（https://www.niid.go.jp/niid/ja/10/2096-weeklygraph/1661-21rsv.html）（2023年10月8日時点）
国立感染症研究所: 微生物検出情報 43(4): 79, 2022
内閣官房 健康・医療戦略室: 第7回医薬品開発協議会 資料1-2, p16, 2022
（https://www.kantei.go.jp/jp/singi/kenkouiryou/iyakuhin/dai7/siryou1-2.pdf, 2024年1月確認）
日本薬剤疫学会データベースタスクフォースの取り組み
病院基盤・保険者基盤・薬局基盤のデータベースの特徴
Kumamaru H, et al. Pharmacoepidemiol Drug Saf. 2023. doi: 10.1002/pds.5680. Online ahead of print
データベースの種類別の年齢分布（%）の範囲 (最小値-最大値)*
| 年齢（歳） | 日本における 年齢分布1（%） |
医療機関基盤の データベース （N = 6）（%） |
保険者基盤のデータベース | 薬局基盤の データベース （N = 3）（%） |
|
|---|---|---|---|---|---|
| 後期高齢者なし2 （N = 3）（%） |
後期高齢者あり2 （N = 2）（%） |
||||
| 0-14 | 12 | 7-14 | 17-22 | 7-19 | 9-15 |
| 15-64 | 60 | 38-55 | 76-79 | 58-59 | 48-57 |
| 65-74 | 14 | 13-25 | 2-4 | 17-19 | 14-18 |
| ≥75 | 14 | 19-30 | 0 | 6-15 | 15-21 |
Kumamaru H, et al. Pharmacoepidemiol Drug Saf. 2023. doi: 10.1002/pds.5680. Online ahead of print.より転載
追跡調査した患者数および追跡期間の中央値*
| 医療機関基盤のデータベース | 保険者基盤のデータベース | 薬局基盤のデータベース | |||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| RWD | MDV | JMDC | Cross Fact |
JammNet | MDV | DeSC | Cross Fact |
日本調剤 | |||
| データベースに おける特徴的な 患者ID数（万人） |
2300 | 3669 | 1200 | 707 | 216 | 687 | 200 | 2799 | 1760 | ||
| 1年以上追跡した 患者数（万人） |
366 （15.9%） |
1504 （41.0%） |
1024（85.3%） | 588（83.2%） | 107（49.5%） | 515（75.0%） | 165（82.5%） | 543 （19.4%） |
130 （7.4%） |
||
| 3年以上追跡した 患者数（万人） |
258 （11.2%） |
882 （24.0%） |
610（50.8%） | 326（46.1%） | 79（36.6%） | 341（49.6%） | 90 （45.0%） |
361 （12.9%） |
88 （5.0%） |
||
| 5年以上追跡した 患者数（万人） |
188 （8.2%） |
472 （12.9%） |
346（28.8%） | 190（26.9%） | 59（27.3%） | 228 （33.2%） |
60 （30.0%） |
191 （6.8%） |
60 （3.4%） |
||
| 追跡期間の中央値 （年） |
1.9 | 1.8 | - | 2.3 | 3.8 | 3.5 | 2.5 | 2.1 | 4 | ||
*ここで挙げられていないデータベースでは、患者の追跡調査に関する情報は報告されていない。
Kumamaru H, et al. Pharmacoepidemiol Drug Saf. 2023. doi: 10.1002/pds.5680. Online ahead of print.より転載
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