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A proof-of-concept study to construct Bayesian network decision models for supporting the categorization of sudden unexpected infant death

Hamayasu, Hideki 京都大学 DOI:10.14989/doctor.k24201

2022.09.26

概要

[背景]乳幼児突然死症候群（SIDS）は依然として高所得国における乳児死亡の主要原因となっている。SIDSは睡眠中の突然死の中で、剖検や死亡状況の検討、病歴などの徹底した調査を行っても、原因が説明できない場合に診断される。SIDS関連死亡率は、日本を含む高所得国で、ここ数十年で下げ止まっている。その大きな二つの原因として、①診断の統一化が不十分であること、②複数のリスク因子を組み合わせた精度の高い発症予測法が確立していないこと、が挙げられる。そこで、詳細な情報を含む法医解剖例のデータを用いて新たなSIDSの診断支援モデルや発症予測支援モデルを開発することで、上記の問題を克服し将来のSIDSによる死亡率を下げることを目指した。

[方法]まず、日本におけるSIDS診断の統一化の程度を評価するため、都道府県別の乳幼児突然死の死因分類を調査した。次に、京都大学医学研究科法医学講座での法医解剖例のデータをもとに、ベイズアプローチを用いた診断支援モデル、および発症予測支援モデルを作成した。

[結果]日本における2012年から2018年までの総乳幼児死亡率は約2.0人/1,000出生であった。乳幼児死亡のうち予期せぬ乳幼児突然死（SUID）が25％を占め、この割合は都道府県別で大きな差異はみられなかった。一方、SUIDのうちでSIDSと診断された比率は地域によって大きく異なるとともに、全体的な傾向としてSIDS診断の比率は低く、「不詳」と診断されている比率が高いことが確認され、日本のビッグデータをそのまま用いた診断モデルの構築は不可能と考えられた。

京都大学医学研究科法医学講座における剖検症例では、1歳未満のSUID症例64例が解析可能であり、そのうちSIDSと診断された割合は64％（64例中41例）であった。この比率は、イギリスなどのSIDS診断の進んだ高所得国とほぼ同等であった。

次に、京都大学医学研究科法医学講座におけるSUID症例64例のデータを基にベイジアンネットワークを適用し、死亡時年齢や添い寝など16の既知のリスク因子を用いて3種類の新たなSIDS診断支援モデルを作成した。8例の症例を用いた診断支援モデルの検証で、6例のSIDS症例のうち4例ないし5例について、SIDSの蓋然性が最も高いと算出することができた。

最後に、SIDS症例41例のデータと、人口動態統計などから得られた一般乳児の疫学データから、ベイジアンネットワークを適用し、新たな発症予測支援モデルを作成した。この発症予測支援モデルにより、従来は分かっていなかった添い寝と受動喫煙の2つのリスク因子の併存が、特に生後0〜2か月の乳児のSIDS発症において危険であることが示唆された。また、添い寝と受動喫煙のうち、0〜2か月齢では添い寝が、3〜6か月齢では受動喫煙が、SIDS発症リスクへの寄与が大きいことが分かった。

[結語]本研究は、ベイズアプローチによりSIDSの診断の標準化と効果的な予防策を確立することを目指した概念実証研究である。日本の死因統計をビッグデータとして用いたSIDS診断モデルの構築は不可能であったが、少数例ながら詳細な死亡時状況や剖検所見の情報を含む法医解剖例のデータを用いることにより、ベイズアプローチの利点である柔軟性とサンプル数の少ない研究での適用性を生かして、複数のリスク因子を踏まえたSIDS診断・発症予測支援モデルを構築できる可能性が示された。

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