小児発熱疾患英国NHS交通信号色システム ・・・ 中等度・重症検知感度 ８割以上

英国：小児発熱疾患に関する、NHS交通信号色システム
http://guidance.nice.org.uk/CG47/QuickRefGuide/pdf/English

・4週未満のこどもは腋窩電子体温計、4週齢から5歳までは腋窩体温計（電子・化学反応）もしくは遠赤外線鼓膜体温計
・測定記録は、体温、心拍、呼吸数、capillary refill time
・脱水所見は 、capillary refill time、皮膚のturgor異常、呼吸パターンの異常、脈が弱い、四肢冷感

熱性疾患はいかに見逃しを少なくするかだから、感度が最大の問題
馬鹿マスコミは100％が当然だとするだろうがそんなことあり得ない


Accuracy of the “traffic light” clinical decision rule for serious bacterial infections in young children with fever: a retrospective cohort study
Sukanya De , et. al.
BMJ 2013; 346
doi: http://dx.doi.org/10.1136/bmj.f866 (Published 13 February 2013)

中間リスク・高リスクカテゴリーを合わせた後、
重症細菌感染検出に関し
NICE交通信号システム　感度　85.8％(95%信頼区間 83.6-87.7%)、特異度　28.5%(27.8%-29.3%)

1140名の重症細菌感染のうち、157（13.8％）は陰性（緑）、うち、108（68.8％）が尿路感染

尿検査（白血球エラスターゼもしくは硝酸反応）を加えると、3653（23.1％）で検出し、パフォーマンスは感度　92.1％（89.3％-94.1％）、特異度　22.3％（20.9％-23.8％）、相対陽性尤度は1.10（1.06-1.14）となる

製薬会社からの排水：魚へ抗不安薬蓄積・・・行動変容をもたらす

考えてみれば、ジェネリックは、環境基準の甘い、換言すれば、環境保全コスト削減可能・低コスト製造可能な国から、バルクを購入しているわけだから、この製造（まぜまぜするだけ）会社は、環境破壊に荷担してることになる。環境に悪い製品群を多大な宣伝費をかけて、美化しつつ国民に押しつけてるわけである。反論するなら、バルク製造国を表示してから言え！ ・・・と怒りを・・・ぶつけたくなる。

ダブルスタンダード大好きな、日本国政府や財界の方々はこういうことを知ってか知らずか・・・今日も情報提供のない、対して安くもないジェネリック導入で医療費削減が解決というアホなことをほざき続け、その間に、地球環境悪化が・・・

 比較的管理が良いはずのヨーロッパでさえ、製薬会社による環境汚染が広がっている。
具体例として、ベンゾジアゼピン系抗不安薬オキサゼパム（先発名：セレナール）が、地表水への排水を通して、ヨーロピアンパーチ（学名：Perca fluviatilis）というスズキ目ペルカ科に属する魚へ 影響を与えているという報告。

魚の行動や摂食へ影響を与える可能性があり、実際、1.8mg/Lで暴露
この濃度で、活動性増加、社会性低下、食事量増加が見られた。
動物の行動変容を変化をもたらし、生態系へ 、進化への影響をもたらす可能性がある。



Dilute Concentrations of a Psychiatric Drug Alter Behavior of Fish from Natural Populations
T. Brodin, et. al.
Science 15 February 2013: Vol. 339 no. 6121 pp. 814-815 DOI: 10.1126/science.1226850 

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新聞記事になってるようだ・・・http://www.47news.jp/CN/201302/CN2013021401001500.html

向精神薬成分で自然界の魚に異常　下水から川に流出
【ワシントン共同】不安症状を抑える目的で人に処方される向精 神薬の一種が下水を通じて川に流れ出して自然界の魚に蓄積すると、用心深さを失うなどの異常を引き起こす可能性があるとする調査結果を、スウェーデン・ウ メア大のチームが１４日付の米科学誌サイエンスに発表した。

　スウェーデンの川の水や魚の体から微量の向精神薬「オキサゼパム」を検出。薬にさらされると魚は行動が大胆になり、餌を食べる頻度が増えることも実験で確認した。

　チームは「向精神薬以外の薬も何らかの影響を及ぼす可能性がある。下水処理に薬の成分を除去するプロセスを加える必要がある」としている。
2013/02/15 04:00 【共同通信】

Google Flu Trends：インフルエンザ予測式補正に役立つらしい

Google Flu Trends

日本版は　http://www.google.org/flutrends/jp/#JP


流行予測式モデルに外的予測としてこれは役立つそうだ

リアルタイム・地域注目型、データアクセス簡便性をベースとした実践的インフルエンザ予測モデルの開発、インフルエンザ例の予測数警告を個別の医療センターに提供するようデザインされたもの
リアルタイムインフルエンザサーベイランスシステム、Google Flu Trends、気象情報、時間情報を導入した効果を検討した報告

予測には

classical Box-Jenkins, generalized linear models (GLM)　メソッド

generalized linear autoregressive moving average (GARMA)　メソッド

を用いて最終モデルとし、外的変数での評価

外部変数として、Google Flu Trends、気象データ、時間情報の寄与を評価

負の２項分布積算分布であるGoogle Flu Trends 情報を組み込んだ、GARMA(3,0) 予測モデルはもっとも正確にインフルエンザ予測可能

平均的にこのモデルは83％の見積もりで、7回の7症例サンプル流行中の週間症例数を予測可能である。

Google Flu Trend データは唯一外的情報として、予測改善をもたらすものであった。

Influenza Forecasting with Google Flu Trends.
Dugas AF, Jalalpour M, Gel Y, Levin S, Torcaso F, et al. (2013)
PLoS ONE 8(2): e56176. doi:10.1371/journal.pone.0056176