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特集：地域診断・症候サーベイランスに向けた空間疫学の新展開
健康危機管理と小学校欠席状況サーベイランス
郡山一明1）2），片岡裕介3），竹中ゆかり2），浅見泰司3），高橋邦彦4），丹後俊郎4）1）

北九州市危機管理参与，2）救急救命九州研修所，

3）

東京大学空間情報科学研究センター，4）国立保健医療科学院技術評価部

Health Crisis Management and Absentee Surveillance in Elementary School
Kazuaki KOHRIYAMA1）2）, Yusuke KATAOKA3）, Yukari TAKENAKA2）,
Yasushi ASAMI3）, Kunihiko TAKAHASHI4）, Toshiro TANGO4）
1）

Supervisor of Crisis Management in Kitakyushu City, 2）Emergency Life Saving Training Academy of Kyushu,
3）4）Center for Spatial Information Science, University of Tokyo,

Department of Technology Assessment and Biostatistics, National Insitute of Public Health抄録
健康危機管理における小学校欠席状況サーベイランスの有用性について解説した．欠席状況をサーベイランスシステムとして使用するためには，日常的に存在する小学校在籍者数及び欠席状況の学校間較差を解消する必要がある．この較差を解消するために標準化欠席比という考え方を導入した．本方法を用いることで，実際に起きた地域の健康危機事態のアウトブレイクを早期に把握することが可能であった．また，GIS を用いることでインフルエンザ流行期の欠席状況には早期より空間集積性が見出された．健康危機管理におけるサーベイランスの目的は，危機拡大を抑制するための予防行動強化を起こすきっかけを得ることにある．小学校欠席状況サーベイランスは，健康危機事態の早期把握に有用であり，空間－時間集積性検定を応用することでさらに有用性が高まると考えられる．
キーワード：

健康危機管理，サーベイランス，欠席率，GIS，空間－時間集積性

Abstract

The utility of the elementary school absentee surveillance in the health-crisis-management was explained. As a surveillancesystem, it is necessary to dissolve interscholastic difference of the elementary school enrollment and the absence situation thatexists daily to use the absence situation. To dissolve this difference, we introduced the idea of standardized absentee ratio.
The outbreak of the health crisis in the region that actually occurred was able to be detected by using this method at the earlystage. Moreover, at the early stage, the space cluster was found to the absence situation of the influenza fashion period byusing GIS. The purpose of surveillance in a health- crisis-management is to obtain the chance to cause the preventive action
to control the expansion of crisis. We consider that the elementary school absentee surveillance is useful for detect at the earlystage of the health-crisis-situation. Moreover, we consider that the utility of surveillance rises further because it applies
spatial-time scan statistic.
Keywords:

health crisis management, surveillance, absentee ratio, GIS, spatial-time clustering〒807-0874 福岡県北九州市八幡西区大浦3-8-1
救急救命九州研修所

3-8-1 Oura, Yahata-nishi-ku, Kitakyushu, Fukuoka, 807-0874 Japan.
Email：kooriyama@fasd.or.jp

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郡山一明，片岡裕介，竹中ゆかり，浅見泰司，高橋邦彦，丹後俊郎

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危機は自然と文明の共同産物である．特定地域の危機にすぎなかった風土病が物流や交通路の発達によって全世界の日常的な危機となったように，人間生活の発展・文明化は絶えず新たな危機を生み出していく．また，都市化，すなわち生活空間の密集化は単一危機で大量被災者を生む上に，都市システムはそれぞれの機能が関連して構築されているがゆえに，次々とシステムを破綻して被災の場を増やし，複合危機を形成していくという構造的な脆弱性を持っている．このような現代社会では危機管理，とりわけ健康危機の兆候を把握するサーベイランスの重要性は益々大きくなってきている．
現在実施されている感染症をはじめとする健康危機に関するサーベイランスの多くは，予め原因リストを作成しておき，その数の変化を感知する方法が用いられている．この方法では原因判明に至るまでに検査を含めて一定の時間がかかることは避けられず，原因が判明した時には既に危機が拡大していることが少なくない．そもそも新興感染症をはじめとして，原因リストが準備されていない危機には対応できない．危機のアウトブレイクという用語は曖昧に使われがちであるが，その真意は次の 2 つの場合に集約できると考えられる．すなわち，危機の要因が地域内で，①一定の量を超えた場合，②空間的拡大をしていく場合，である．この観点にたてば，現在，わが国で実施されている健康危機に関するサーベイランスシステムは迅速性に乏しく，また数の増減は空間的拡大を反映しないので，危機のアウトブレイク把握には不十分である．
健康危機管理におけるサーベイランスの目的は，危機の拡大を抑制するための予防行動強化を起こすきっかけを得ることにある．求められる最初の条件は，原因の正確性ではなく危機兆候把握のスピードであり，そのためには人間の社会生活の中から健康危機に関係する現象の突然の変化を検知する prospective なシステムを構築することが望まれる．具体的には定まった地点で日常的に観察されている現象の中から，危機に関連した変化を把握するサーベイランスシステムである．
小学校は地域毎に相当数が存在し，毎日一定数の児童が継続的に登校してくる．そして在籍児童が健康被害に陥った場合には，その原因が感染症であれ化学物質であれ，欠席という形で反映される．
我々は小学校のこの特性を健康危機兆候把握に応用できないかと考え調査・研究を進めてきた1）．
本稿ではこれまでの成果の一部を示し，健康危機管理システムとしての小学校欠席状況サーベイランスの可能性について解説する．

籍している年齢層と数が一定である．すなわち，欠席状況の解析にあたっては，年齢調製の必要がなく，在籍者数を分母として欠席率を算出することで健康危機に陥っている状況（危機の大きさ）を異なる小学校間で数学的に比較できるという大きな利点を持っている．このことは，空間疫学の方法2）を用いることで異常地域の集積性を検出でき，経時的に解析することで空間的拡大も検出できるという極めて魅力的な可能性にも繋がっている．
欠席率を学校間比較に使用するためには，平常時の欠席率はどの程度なのか，在籍者数による影響はないのか，平常時の欠席状況に学校間較差はないのか，欠席率の異常をどのように定義するのか，などについて検討しなければならない．そこで，我々はまずこれらについて北九州市を対象として，市内の公立小学校のデータを収集して検討した．北九州市は九州北部に位置する面積485.55Km2，人口1,000,559名（平成16年 6 月 1 日）の政令指定都市である．
調査時点での市立小学校総数は132校，総児童数は52,339名であった
132小学校の在籍者数分布を示す．301名から400名の小学校が最も多かったが，全体の36 ％は300名以下であり100名以下の学校も 8 校存在した（図 1 ）．
このような在籍者数分布の元で，市内で健康危機が発生していなかった15週間の各小学校の欠席率を定期的に週 1回調べた．132校の欠席率は2.0±1.2 ％であった．縦軸に各週のそれぞれの学校の欠席率，横軸に小学校在籍者数をグラフにプロットすると，在籍者数が少ない小学校において欠席率のばらつきが大きくなっていることが分かった（図 2 下段）．これは在籍者数が少ない小学校では欠席者数の増減の影響が大きく反映されて不安定になるからと考えられる．さらに規模が等しい小学校においても欠席率に大きな較差がある場合があることが分かった（図 2 上段）．
この結果から，各小学校の欠席状況を比較するためには，欠席率を単純に比較するのではなく何らかの標準化を図る必要があることが示された．
標準化の方法として，各学校別に健康危機事態が起きていない期間を基準として，この間の平均欠席率を期待欠席率（E）とし，実際に観測された欠席率を（O）として，O ／ E 比をとったものを標準化欠席比とした．当然のことながら標準化欠席比を用いることで学校間較差はなくなり（図 3 上段），在籍者数によるばらつきも小さくできた（図 3 下段）．
健康危機が発生していない時期の学校の標準化欠席比がm（平均）＋ 2σ（標準偏差）を超えた割合は0.03であった
ので，m ＋ 2σをカットオフ値としてカットオフ値以上の場合を「異常」であると定義した．すなわち，カットオフ値はｐ＜0.03に相当する．

231はじめに小学校欠席状況サーベイランスに期待される特徴とそのための準備
小学校は校区によって地域性が限定さえているうえに在実際の事例による検証

本方法の有用性を過去の健康危機事態を用いて検証した．用いたのは1996年に埼玉県の越生市で起きた集団下7 28132ቇᩞᢙ䋨ᩞ䋩

健康危機管理と小学校欠席状況サーベイランス

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北九州市小学校の在籍者数別学校数ᰳᏨ₸

図1$ ዊ ฬ% ዊ ฬ㪇㪅㪈㪏㪇㪅㪈㪍㪇㪅㪈㪋㪇㪅㪈㪉㪇㪅㪈㪇㪇㪅㪇㪏㪇㪅㪇㪍㪇㪅㪇㪋㪇㪅㪇㪉㪇㪅㪇㪇㪇㪉㪇㪇㪋㪇㪇㪍㪇㪇㪏㪇㪇㪈㪇㪇㪇࿷☋⠪ᢙ䋨ੱ䋩㪈㪉㪇㪇

欠席率：学校による欠席率較差（上段），在籍者数の関係（下段）ᮡḰൻᰳᏨᲧ

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図3㪉㪇㪇㪋㪇㪇㪍㪇㪇㪏㪇㪇㪈㪇㪇㪇࿷☋⠪ᢙ䋨ੱ䋩㪈㪉㪇㪇

標準化欠席比：学校間較差（上段），在籍者数との関係（下段）7 28

郡山一明，片岡裕介，竹中ゆかり，浅見泰司，高橋邦彦，丹後俊郎

標準化欠席比とカットオフ値を検討したところ，越生町 2小学校が 6 月 7 日の時点から異常となり，その後も継続して上昇していた．隣接する毛呂山町の毛呂山小は標準化欠席比の大きさは小さいものの10日から異常を示し，そのピークは越生町の 2 小学校の欠席状況のピークと同様であった（図 5 ）．
［解説］
標準化欠席比を用いることで，越生町周辺に何らかの健康危機事態が起きていることを早期に把握できた．本方法
では毛呂山小でも欠席状況の異常が観察された．報告書には越生町以外での健康危機についての記載はないが，毛呂山町の水源になっている阿諏訪川でもクリプトスポリジウムが確認されたことを記載しており，毛呂山小の欠席状況のピークが越生町の欠席状況と一致することを考えれば毛呂山町でも少ないながら健康危機を来たしていた可能性も否定できない．

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図4᦬ ᣣ᦬ ᣣ᦬ ᣣ 㫧 ᦬ ᣣᮡḰൻᰳᏨᲧ痢症である．
［事態概要］3）4）
1996年（平成 8 年）6 月10日，埼玉県越生町で下痢・腹痛等の症状で小中学校の児童生徒が多数欠席しているとの一報が入り，同日から調査したところ町内の住民に同様の患者が多数いることが分かった．6 月17日，有症者の検便からクリプトスポリジウム（原虫）が検出され，その後，同町の水源，水道水からも検出されたため，水道水を介したクリプトスポリジウムによる集団下痢症であることが判明した．
［標準化欠席比による解析］
埼玉県越生町と隣接する毛呂山町，鳩山町に所在する10小学校の欠席状況について，6 月 3 日から 6 日までの 4日間を基準として17日までの標準化欠席比を10小学校全体と学校別に算出した（図 4 ）．10小学校全体の標準化欠席比は 6 月10日から異常となった．学校別にそれぞれの㪎㪍㪌㪋㪊㪉㪈㪇㪄㪈᦬ᣣ᦬ᣣ᦬ᣣ᦬ᣣ᦬ᣣ᦬ᣣ᦬ ᣣ᦬ ᣣ᦬ ᣣ᦬ ᣣ᦬ ᣣᮡḰൻᰳᏨᲧ㫧 図5133ᤨὐ

標準化欠席比の推移：越生町（上段），毛呂山町（下段）

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健康危機管理と小学校欠席状況サーベイランス

小学校欠席状況サーベイランスは健康危機兆候把握に有効であった．

GIS を用いた地域感染症流行への応用ᮡḰൻᰳᏨᲧ

2005年の北九州市において市立の132小学校の欠席状況
を 1 月11日から 3 月22日まで定期的に週 1 回調べた．この年度の市内全体の平常時標準化欠席比は1.0±0.57であった．市内全体の標準化欠席比の変化を示す（図 6 ）．
定点観測ではこの時期に地域で流行していたのはインフルエンザのみであり，小学校の欠席状況はインフルエンザの流行によるものが殆どと考えられた．実際，インフルエンザ定点値と標準化欠席比の相関係数は0.85であり，両者には強い相関が認められた（図 7 ）．市内全体の標準化欠席比がカットオフ値を超えて異常となったのは 1 月25日であった．定点観測値がインフルエンザの注意報基準値である10を超えたのは 2 月 1 日であった．

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2005年インフルエンザ流行期の北九州公立小学校標準化欠席比の推移ᮡḰൻᰳᏨᲧ

図6᦬ᣣ

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4

学校別にみると 1 月11日の時点で標準化欠席比が自校のカットオフ値を超えたものが13校あり，18日の時点で超えたものが50校と経時的に増加していった．
それぞれの学校で観察された標準化欠席比をもとに，クリギング法によって空間補間を行い，GIS を用いて地図上に視覚化した．1 月11日の時点で欠席状況が異常な地域に集積性があることが示され（図 8 ），18日には一気に拡大していた（図 9 ）．
［解説］
クリギング法は元来，任意の地点のボーリング調査により鉱産物の埋蔵量を過大評価せずに推計するために開発された代表的な空間補間法のひとつである．この方法では座標上の事象を連続的な局地的な変数とみなしたうえで，局地的な空間変動は①全体的傾向，②空間的に相関している
ローカルな残差，③ランダムなノイズ，の 3 つの成分から構成されるとする5）．この考え方は現在，気象学，農学，

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図7

北九州市のインフルエンザ定点値と小学校標準化欠席比の相関

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郡山一明，片岡裕介，竹中ゆかり，浅見泰司，高橋邦彦，丹後俊郎

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図8

カットオフ値による異常欠席状況小学校の空間集積：1 月11日

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図9

カットオフ値による異常欠席状況小学校の空間集積：1 月18日

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健康危機管理と小学校欠席状況サーベイランス

森林学等に広く応用されている．同様に，地域の欠席状況について空間的な多寡を過大評価せずに評価できるであろう．GIS と併用すれば欠席状況の空間的集積性を視覚化して表示できる．
一般に欠席状況に空間的集積性があることは，集積地域の学童が同一の曝露源に接したか，ヒト－ヒト伝播を来たす感染症のアウトブレイクが起きているかの 2 つの場合に限られる．図 8 のように異常の集積性が散在して認められる場合はヒト－ヒト伝播を来たす感染症のアウトブレ
イクが強く疑われる．この結果はインフルエンザの地域発生と拡大状況を反映したものと考えて矛盾はない．この場
合，1 月11日の時点でインフルエンザのアウトブレイクの可能性を指摘することが可能である．さらにこの結果で注
目すべきは，わずか 1 週間での欠席異常状況の拡大であろう．健康危機にとって兆候把握のサーベイランスの迅速性がいかに重要であるか，その必要性を如実に示している．
これらの結果から，小学校欠席状況サーベイランスは感な解析方法が必要となる10）．これについては，近年，集積期 間 と 地 域 に つ い て 集 積 性 の 有 無 を 検 定 す る flexible
spatial scan 等の方法11）12） が開発されており，欠席状況サーベイランスへの活用が期待される．
欠席状況サーベイランスで最も難しいのは「異常」を定義するカットオフ値の決め方であろう．カットオフ値を高く設定すれば specificity は上がるだろうが危機の兆候把握は遅れるに違いない．低すぎれば兆候把握は早くなるが，false positive も多くなる．
今後はカットオフ値と欠席者の症候の集積性とあわせて検討し，さらに GIS と併用することで，欠席状況をふまえた考察方法を開発し，本システムの実用化に向けて研究を進めていく予定である．

染症の地域アウトブレイク把握に有効であり，GIS を応用することによりさらに有利性を発展できると考えられる．

2 ） 丹後俊郎，横山徹爾，高橋邦彦．空間疫学への招待．
東京：朝倉書店；2007．
3 ） 埼玉県衛生部．クリプトスポリジウムによる集団下痢症－越生町集団下痢症発生事件：1997．
4 ） 保坂三継．クリプトスポリジウムとその水系感染症
水情報 1996；16（3）：8-11．
5 ） 張 長春．空間データ分析．東京：古今書店；2001．
6 ） 堺市学童集団下痢症対策本部編：堺市学童集団下痢症報告書．1997．
7 ） 横浜市衛生局感染症・難病対策課． 市立文庫小学校での下痢・嘔吐者の集団発生について（2005/05/26）
記者発表資料 2005．
8 ） 国立感染症研究所．小学校における風疹集団発生の調 査 － 岡 山 市． 病 原 微 生 物 検 出 情 報（IASR）2006；
24：58-59．
9 ） http://www.co.mecklenburg.nc.us/Departments/
Health+Department/Top+News/Pandemic+Flu.htm
10） Kulldorf M. Prospective time periodic geographicaldisease surveillance using a scan statistic. Journal of
the Royal Statistical Society, SeriesA, 2001;164:61-72.
11） Tango T and Takahashi K. A flexibly shaped spatial
scan statistic for detecting clusters. International
Journal of Health Geographics, 2005;4:11.
12） Takahashi K, Kulldorf M, Tango T and Yih K. A
flexible space-time scan statistic for disease outbreak
detection and monitoring. Advances in Disease
Surveillance.2007;2:70.

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今後の展開とそのための検討課題

我々はこれまでの研究を通じて，小学校欠席状況サーベ
イランスは一定の工夫を加えれば，健康危機管理のためのサーベイランスとして非常に有用かつ実用的なものになりえると考えている．過去の事例でも危機発生初期に当該地域の小学校欠席率が上昇していたものも少なくない 6 ～ 8）．
しかしながらその殆どは「事態を把握した後に振り返ってみれば初期に小学校欠席率が上昇していた」というretrospective な解析にとどまっている．
一方，学校の欠席状況を危機把握のために prospectiveに収集しようという試みもある．アメリカ North Carolina
州 Mecklenburg では，社会における疾患アウトブレイクの早期発見，バイオテロリズムの早期把握を目的として地域の救急医療機関や中毒センターの患者来院状況とともに，188の公立学校の欠席率を収集する Medical On-Line
Surveillance Tool（ MOST ）というシステムを構築している9）．ある地点における事象が，その周辺地区の事象を受けて互いに相関関係が発生していないかについては，クリギングをはじめとする空間的自己相関の分析手法がある
が，MOST でも単に欠席率を表示しているのみで，その欠席状況をふまえた考察方法については未だ確立されていない．
欠席状況のような時間的データを観察しつつ空間的集積性を検出するには，現時点でも続いている集積性をいちはやく「生きているクラスター」として同定する prospective1 ） 浅見泰司．地理及び社会状況を加味した地域分析法の開発に関する研究 平成16年度～ 18年度 厚生労働科学研究総合研究報告書．

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