環境感染誌

Vol. 33 no. 1, 2018

〈総 説〉

サーベイランスデータを活用して PDCA サイクルを回そう
坂本史衣

Making the Best Use of Surveillance Data to Keep the Plan-Do-Check-Act (PDCA) Cycle Turning
Fumie SAKAMOTO
St. Luke’s International University, St. Luke’s International Hospital, Quality Improvement Center（2017 年 11 月 2 日受付・2017 年 11 月 13 日受理）
要旨
PDCA サイクルとは，継続的な品質改善のために行う Plan（計画）→Do（実行）→Check（評価）→Act（改善）の 4 段階から構成されるプロセスである．PDCA サイクルは，これまでさまざまな医療現場において医療関連感染予防に活用されており，手指衛生のような科学的根拠に基づく感染対策の実施率を向上させることを通して，感染リスクの低減をもたらしている．PDCA サイクル
におけるサーベイランスの役割は，医療関連感染予防のために行われるプロセスとそのアウトカムを測定（Check）することである．サーベイランスデータの収集と迅速なフィードバックは，施設職員の間に改善に向けた競争意識を生み，推奨される医療関連感染対策の実践を改善する行動（Act）へと PDCA サイクルを回す．本総説では，PDCA サイクルを回し続けるために欠かすことができない主要なプロセスおよびアウトカム指標の活用について述べる．
Key words：サーベイランス，PDCA サイクル，プロセス，アウトカム，フィードバック

1．感染対策においてなぜ PDCA サイクルが必要なのか

療関連感染予防活動のプロセスとアウトカムを測定する

PDCA サイクルは，継続的な品質改善のために行うことである．プロセスとは，臨床で行われる感染対策をPlan（計画）→Do（実行）→Check（評価）→Act（改善）指す．一般的にプロセスサーベイランスでは，科学的根の 4 段階から構成されるプロセスである．PDCA サイ

拠に基づく，つまり感染予防に高い効果が期待される感

クルは，これまでさまざまな医療現場において医療関連染対策の実施頻度を測定する．アウトカムとは，保菌や感染予防に活用されており，手指衛生のような科学的根感染症など患者や施設職員に実際に起こる事象である．

拠に基づく感染対策の実施率を向上させることを通して，アウトカムサーベイランスでは，これらの事象の発生頻

感染リスクの低減をもたらしている１，２）．

度を測定する．
サーベイランスの対象とするプロセスやアウトカムは，感染対策における PDCA サイクルは，数値による目標設定と行動計画（Plan），科学的根拠に基づく対策の各施設の医療関連感染リスク評価に基づいて決定する

実行（Do），サーベイランスによるプロセスとアウトカ（表 1）．例えば，集中治療領域で中心ラインを頻繁に使ム評価（Check），課題の明確化と改善策の検討（Act）

用する施設では，中心ライン関連血流感染（Central line-から構成される（図 1）．本総説ではこのサイクルを回

associated bloodstream infection，CLABSI）をアウトすエンジンともいえる Check，つまりサーベイランス

カムサーベイランスの対象として選択する意義が高い．

データの活用について解説する．
3．プロセス指標
プロセスサーベイランスの目的は，感染対策の実施頻

2．プロセスとアウトカム評価
PDCA サイクルにおけるサーベイランスの役割は，医度を評価，改善することにより，アウトカムを改善することである．従ってサーベイランスの対象とするプロセ

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スは，関連するアウトカムを改善する可能性が高いもの―1―

環境感染誌

Vol. 33 no. 1, 2018

を選ぶとよい（表 2）．例えば，前項で例に挙げた中心

4．アウトカム指標

ラインを多用する施設において，CLABSI を防ぐために

1）有病率と発生率中心ラインバンドルを実施しているのであれば，その実医療関連感染サーベイランスにおけるアウトカム指標施率を評価また改善することが，CLABSI 発生率の改善は有病率と発生率に大別される（表 3）．有病率の分子にも寄与することが期待できる．プロセスサーベイラン

は，ある一時点または期間中に存在する症例数であり，スから得られる指標（プロセス指標）は，通常「実施率」

発生率の分子は観察期間中に新たに発生した症例数であや「遵守率」などと呼ばれ，対策の実施を要した機会数

る．いずれも症例数は，疾患定義を用いて明らかにする．に占める対策を実施した機会数の割合で表すのが一般的

また，分母には通常リスク人口を用いる５）．リスク人口である（表 3）．例えば，手指衛生実施率は，手指衛生（Population at Risk）とは，分子としてカウントされるを要した機会数に占める手指衛生を実施した回数の割合事象を起こし得る人の集団である．例えば，施設 A のとして表し，医療器具関連感染を予防するために行う各2017 年 11 月におけるメチシリン耐性黄色ブドウ球菌

種ケアバンドルの実施率は，延べ医療器具日数に占める（Methicillin-resistant Staphylococcus aureus ，MRSA）

ケアバンドルを実施した延べ日数で表すことができる．

保菌/感染症発生率の分母は，同施設に同月に入院したプロセスサーベイランスの方法については参考文献に解患者数となる．施設 A に入院すると MRSA 保菌者（分説を譲る３，４）．

子）となるリスクが生じるからである．また，施設 Bの 2017 年 11 月における大腸手術後の手術部位感染発生率の分母は，同施設において同月に大腸手術を受けた患者である．大腸手術を受けた患者だけが大腸手術後の手術部位感染症例（分子）となり得るため，大腸手術以外

ᩘ್䛻䜘䜛┠ᶆタᐃ䛸⾜ືィ⏬の手術手技を行った患者は分母に含まない．

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図1ActDo᰿ᣐ䛻ᇶ䛵䛟ᑐ⟇䛾ᐇ⾜5．改善と評価のためのデータ活用
1）有病率の活用
５）
有病率には点有病率と期間有病率がある（表 3）．点Check

有病率の分子はある一時点において，特定の疾患や状態䝃䞊䝧䜲䝷䞁䝇䛻䜘䜛䝥䝻䝉䝇䛸䜰䜴䝖䜹䝮ホ౯

点有病率は薬剤耐性菌の保菌圧（Colonization Pressure）

感染対策における PDCA サイクル

日 の 定 刻（0 時 な ど）に 入 院 し て い る 患 者 に 占 め るにある人の数であり，分母は同時点のリスク人口である．
を評価するために活用することができる．例えば，ある

表1

リスク評価項目• 実施頻度が高い侵襲的処置は？どのような感染リスクが伴うのか？
• 実施頻度が高い手術手技は？
• 検出されることがある（あるいは可能性がある）薬剤耐性菌は？
• その他に施設内で蔓延する可能性のある感染症は？
• どのような職業感染のリスクがあるか？
• 上記に対してどのような対策を現在行っているか/今後どのような対策が必要か？

表2

代表的なプロセス指標と関連するアウトカム指標

プロセス指標アウトカム指標

手指衛生実施率

薬剤耐性菌保菌・感染症発生率

中心ラインバンドル実施率

中心ライン関連血流感染発生率

膀胱留置カテーテル平均留置日数
膀胱留置カテーテル使用比

カテーテル関連尿路感染発生率

人工呼吸器肺炎予防バンドル実施率

人工呼吸器関連イベント/肺炎発生率―2―

環境感染誌表3

Vol. 33 no. 1, 2018

指標の求め方プロセス指標対策を実施した機会数
対策を要した機会数
点有病率×100（％）

Point Prevalence Rate
ある一時点において特定の疾患や状態にある人の数
ある一時点のリスク人口

期間有病率×100（％）

Period Prevalence Rate
ある期間において特定の疾患や状態にある人の数ある期間またはその期間の中間地点のリスク人口発生率×100（％）

Incidence Rate
ある期間中に新たに発生した症例数
ある一時点のリスク人口発生密度×100（％）

Incidence Density
ある期間に新たに発生した症例数
集団の各人がリスク/防御因子に曝露した時間の合計

標準化感染比×10nStandard Infection Ratio※
標準化感染比（SIR）=

観察された医療器具関連感染件数（観測値）
期待される医療器具関連感染件数（期待値）※SIR は期待値が 1 以上の場合に限り計算することができる．

MRSA 保菌者の割合は点有病率の一例である．MRSAの曝露時間当たりの発生件数で表されるリスク調整され保菌者の割合（保菌圧）が高い病棟は，低い病棟に比べた指標である．医療器具関連感染サーベイランスで得らて MRSA の伝播が起こりやすく，早期の介入が必要でれる延べ医療器具使用日数を分母に用いた指標は，発生ある６）．同じように他の薬剤耐性菌についても保菌圧を密度の一例である．これは医療器具を長く留置している計算すれば，病棟ごとに伝播の起こりやすさを評価する

患者ほど，その医療器具に関連した感染症を起こすリスことができる．このように点有病率を用いて薬剤耐性菌クが高いという考えに基づいて 1,000 延べ医療器具使用の保菌圧が高い病棟を早期に把握し，介入することは，日数あたりの発生頻度を評価する方法である．
また，薬剤耐性菌サーベイランスにおいて，新たに保アウトブレイクの予防に役立つと考えられる．
一方，期間有病率の分子はある期間内に特定の疾患や菌者となった患者数を延べ入院日数で除した指標も発生状態にある人の数であり，分母はリスク人口である５）．

密度である．これは，入院期間が長いほど薬剤耐性菌を例えば，ある 1 か月間の入院患者に占める MRSA 保菌獲得するリスクが高いという考え方に基づくリスク調整

患者の割合は期間有病率の一例である．MRSA 保菌者である．例えば，MRSA サーベイランスにおいて，入の期間有病率（保菌圧）が高い時期に，MRSA 保菌者

院 4 日目以降に初めて MRSA が検出された患者を「院の新規検出（発生率）が増えない場合，感染対策が効果内獲得の新規発生例」と定義した場合７），一定期間の的に機能している可能性が考えられる．このように薬剤MRSA 新規発生例数を同じ期間の延べ入院日数で除し耐性菌保菌者の期間有病率と発生率を組み合わせることて定数（1,000 や 10,000）を乗じると，1,000（あるいはで，感染対策の効果を評価することができる．

10,000）延べ入院日数あたりの発生頻度が得られる．

2）発生率と発生密度の活用

サーベイランスを通して保菌や感染症の発生リスクを発生率の分母にリスク因子/防御因子に曝露した期間評価するには，前述のように，発生件数（分子）を適切

５）を用いたものを発生密度という（表 3）．発生密度は，な分母で除した発生率や発生密度を用いるのが適切であリスク因子や防御因子に曝露した時間の長さによって事る．発生件数は集団が抱えるリスクの大きさに左右され象（分子）の発生リスクが変わる場合に使用され，一定るためである．薬剤耐性菌の保菌/感染症また医療器具―3―

環境感染誌

Vol. 33 no. 1, 2018㻹㻾㻿㻭 ಖ⳦䞉ឤᰁ⑕Ⓨ⏕ᐦᗘ㻔༢఩䠖㻝㻘㻜㻜㻜㻌ධ㝔᪥ᩘ䛒䛯䜚䠅⑓㝔㻭 ඲⑓Ჷ 㻞㻜㻝㻝ᖺ㻠᭶䡚㻞㻜㻝㻣ᖺ㻟᭶䝍䜲䝖䝹䜢䛴䛡䚸ே䚸ሙᡤ䚸᫬㛫䛻㛵䛩䜛᝟ሗ䜢ྵ䜑䜛• 䝅䞁䝥䝹䛷䛒䜚䛴䛴䚸ఏ䛘䜛ᚲせ䛜䛒䜛᝟ሗ䛿⾲♧䛩䜛• ᣦᶆ䜔⏝ㄒ䛻䛺䛨䜏䛾䛺䛔ሗ࿌ᑐ㇟䛻㓄៖䛩䜛

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図2発生密度を表すグラフの例とグラフ作成時のポイント

関連感染の発生率や発生密度は，種類別に毎月あるいはに用いる指標である８）．SIR を活用すると，特定の感染四半期に 1 回など定期的に算出し，グラフを作成するこ症について施設内の異なる部門を統合した施設全体のリとで経時的変化を視覚的に把握することができる（図 2）．

スク評価を行うことができる．SIR は，サーベイランス

薬剤耐性菌サーベイランスでは，菌種ごとの発生率やで明らかになった感染症の発生件数（観測値）と，感染発生密度だけでなく，1 週間あるいは 1 か月間の平均的症の発生頻度が仮にベンチマークと同等であった場合のな発生件数（Incidence）を把握しておくことも重要で発生件数（期待値）の比である（表 3）．例えば，2016ある．そうすれば平均を超えるペースで発生が続く場合年度にある施設（施設 A）で ICU と二つの急性期病棟にアウトブレイクを疑い，速やかに対応することが可能（B 病棟，C 病棟）を対象に CLABSI サーベイランスをになる．

実施し，表 4 の結果が得られたとする．日本環境感染

3）標準化感染比の活用

学会 JHAIS 委員会が報告しているデータを使って SIR

標準化感染比（Standard Infection Ratio，SIR）とは，を 計 算 す る と，5.6 と な る９）．こ れ は 施 設 A に お い て

日本環境感染学会 JHAIS（Japanese Healthcare Associ-CLABSI が JHAIS 参加病院の 5.6 倍多く発生している

ated Infections Surveillance）委員会や米国疾病対策セことを意味する（表 5）．SIR を定期的に計算し，グランター NHSN（National Healthcare Safety Network，全フを作成するとベンチマークからのズレの経年的変化を米医療安全ネットワーク）などが発行するベンチマーク見ることができる（図 3）．

データと自施設のサーベイランスデータを比較するため―4―

環境感染誌表4Vol. 33 no. 1, 2018

施設 A における中心ライン関連血流感染発生率注 1 及び SIR
施設 A

ベンチマーク注 2

2016 年度部門

発生数

分母

発生率

発生数

分母

発生率

ICU
B 病棟
C 病棟

12186960
1320
960

12.5
13.66.3512240240

293,495
115,769
115,769

1.7
2.12.1

注1

NHSN およびこれに準拠する日本環境感染学会 JHAIS 委員会は，医療器具延べ使用日数を分母にして算出した発生頻度を発生率と呼んでいることか
ら本総説においても発生率を使用した．
注2
日本環境感染学会 JHAIS 委員会 サーベイランス結果報告（ICU・急性期一般病棟部門）2009 年 4 月〜 2016 年 12 月データサマリー 9）を使用

SIR＝

表5
SIR＞1
SIR＜1
SIR＝1

観察値
期待値

12＋18＋6＝（960×2.1
2.1
1.7＋1,320＋960
1,000
1,0001,000） （） （＝）

表6

SIR の解釈36
1.6＋2.8＋2.0＝5.6

効果的なフィードバックのポイント• データ収集から可能な限り間をおかずに行う• 対象部門の値と施設全体の目標値との比較を可能にする• 対象部門における経時的変化を把握できるようにする• 部門・診療科間の比較を可能にする

ベンチマークより発生が多い
ベンチマークより発生が少ない
ベンチマークと同程度発生୰ᚰ䝷䜲䞁㛵㐃⾑ὶឤᰁⓎ⏕⋡㻿㻵㻾⑓㝔㻭 㻵㻯㼁䞉㻮⑓Ჷ䞉㻯⑓Ჷ 㻞㻜㻝㻡ᖺ㻠᭶䡚㻞㻜㻝㻣ᖺ㻟᭶

図3

SIR の経年変化を表したグラフの例

クはまた，可能な限りデータ収集から近いタイミングで

6．サーベイランスデータのフィードバック
医療関連感染予防には，サーベ イ ラ ン ス デ ー タ の行うことが推奨されている１１）（表 6）．これらのポイント

フィードバックを通して，職員間に感染対策に関する競を押さえた効果的なフィードバックは，PDCA サイク争意識を高めることが必要だと言われている１０）．競争意

ルを C（サーベイランス）から，A（課題の明確化と改識は，サーベイランスデータを部門間や職種間あるいは善策の検討），そして次の P（数値による目標設定と行施設間で比較することにより生まれる．ただし仮にベン動計画）に向かって回すことにつながる．

チマークや他の部門・職種に比べてデータが良いとは言えなくとも，対象部門・職種内のデータが経時的に改善傾向を示しているならば，評価に値する．フィードバッ―5―

利益相反自己申告：申告すべきものなし．

環境感染誌文

Vol. 33 no. 1, 20188）Centers for Disease Control and Prevention: The NHSN
standardized infection ratio (SIR). A guide to the SIR. Updated A Guide to the SIR. Updated July 2017: https://www.cdc.gov/nhsn/pdfs/ps-analysis-resources/nhsn-sir-guide.
pdf. accessed October 31, 2017.
9）日本環境感染学会 JHAIS 委員会: サーベイランス結果報告（ICU・急 性 期 一 般 病 棟 部 門）2009 年 4 月〜2016 年 12 月
データサマリー: http://www.kankyokansen.org/uploads/u
ploads/files/jsipc/jhais̲device-zenshisetsu.pdf.
accessedOctober 31, 2017.
10）Zingg W, Holmes A, Dettenkofer M, Goetting T, Secci F,
Clack L, et al.: Hospital organization, management, andstructure for prevention of healthcare-associated infection:a systematic review and expert consensus. Lancet Infect
Dis 2015; 15: 212-24.
11）Ontario Agency for Health Protection and Promotion(Public Health Ontario): Provincial Infectious Diseases Advisory Committee. Best practices for surveillance of healthcare-associated infections in patient and resident populations: 3rd ed, Queenʼs Printer for Ontario, Toronto, ON,
2014.

献1）Nicolay CR, Purkayastha S, Greenhalgh A, Benn J,
Chaturvedi S, Phillips N, et al.: Systematic review of theapplication of quality improvement methodologies fromthe manufacturing industry to surgical healthcare. Br JSurg 2012; 99: 324-35.
2）van Tiel FH, Elenbaas TW, Voskuilen BM, Herczeg J, Verheggen FW, Mochtar B, et al.: Plan-do-study-act cycles as
an instrument for improvement of compliance with infection control measures in care of patients after cardiothoracic surgery. J Hosp Infect 2006; 62: 64-70.
3）坂本史衣：手指衛生モニタリング：本当の実施率を把握し改善するには．日本環境誌 2017; 32: 1-5.
4）坂本史衣：標準予防策の評価と改善：感染対策 40 の鉄則，医学書院，東京，2016. p. 3-27.
5）Hennekens CH, Buring JE: Measures of disease frequency.
In: Mayrent SL, ed. Epidemiology in Medicine: Little,Brown and Company, Boston/Toronto, 1987. p. 54-98.
6）Ajao AO, Harris AD, Roghmann MC, Johnson JK, Zhan M,McGregor JC, et al.: Systematic review of measurement
and adjustment for colonization pressure in studies ofmethicillin-resistant Staphylococcus aureus , Vancomycinresistant enterococci , and Clostridium difficile acquisition.
Infect Control Hosp Epidemiol 2011; 32: 481-9.
7）Centers for Disease Control and Prevention: Multidrugresistant organism and Clostridium difficile infection(MDRO/CDI) module protocol, January 2017: https://www.cdc.gov/nhsn/pdfs/pscmanual/12pscmdro̲cdadcurrent.
pdf. accessed October 31, 2017.

〔連絡先：〒104-8560 東京都中央区明石町 9-1
学校法人聖路加国際大学聖路加国際病院 QI センター感染管理室 坂本史衣
E-mail: fumienum@luke.ac.jp〕

Making the Best Use of Surveillance Data to Keep the Plan-Do-Check-Act (PDCA) Cycle Turning
Fumie SAKAMOTO
St. Luke’s International University, St. Luke’s International Hospital, Quality Improvement CenterAbstract
The PDCA (Plan-Do-Check-Act) cycle is a four-step process used for continuous quality improvement. The PDCA process has been applied for HAI prevention in various healthcare settings, resulting in reduction of HAI risks by improving adherence to evidence-based infection
prevention practices, such as hand hygiene. The role of HAI surveillance in the PDCA cycle is to“Check” the processes and outcomes of HAI prevention activities. The collection and timely feedback of surveillance data turns the cycle by promoting competition among hospital employees to“Act” to improve adherence to recommended HAI prevention practices. The use of major HAI
process and outcome indicators essential to keep the PDCA cycle turning will be discussed inthis review.
Key words: surveillance, PDCA cycle, process, outcome, feedback―6―