Towards Electronic Health Records-Based Paediatric Growth References: Results from the SwissPedGrowth Project

すべての子供はそれぞれのペースで成長しますが、医師たちはそのペースが健康的であるかどうかを知るための共通の地図を必要としています。何十年もの間、小児科医は成長曲線——あらゆる年齢における身長、体重、頭囲の平均を示す曲線——に頼って、潜在的な健康上の問題を早期に発見してきました。これらのチャートは標準的な定規として機能し、臨床医がその子が順調に成長しているのか、あるいは何かに問題があるのかを判断する助けとなります。しかし、これらの地図を作成することは困難です。伝統的に、研究者たちは何千もの家族を募り、子供たちの数値を手作業で測定し、長年にわたって追跡しなければなりませんでした。このプロセスは時間がかかり、費用もかさみ、人口の多様性を完全には捉えきれないことがよくあります。その結果、多くの国が、変化し続ける子供たちの現実に対して、成長チャートを最新の状態に保つことに苦慮してきました。

スイスでは、ある研究チームが異なるアプローチを試みることにしました。ゼロから始める代わりに、彼らはシンプルな問いを投げかけました。「すでに病院のコンピュータシステムの中に存在する何百万もの測定値を使って、スイスの子供たちがどのように成長しているかという、より優れた全体像を構築できるのではないか？」と。彼らが活用したのは、電子健康記録（EHR）、つまり病院が各患者の受診ごとに保管しているデジタルファイルです。これらの記録には、医師や看護師によって行われた身長や体重などの日常的な測定値が長年にわたって蓄積されています。課題は、この膨大なデータの中から、深刻な病気を抱える子供たちのデータも含めて、その中に隠れている「健康な成長」のパターンをいかに探し出すかという点でした。

「SwissPedGrowth」と呼ばれるプロジェクトを通じて、研究者たちはスイス国内の7つの主要な小児病院からデータを収集しました。彼らは2017年から2023年までの記録を調査し、何十万もの子供たちを対象としました。合計で、448,000件以上の体重の記録、213,000件以上の身長の記録、そして約21万件のBMI（体格指数）の計算結果を分析しました。これを整理するために、彼らはまずデータのクリーニングを行い、あり得ない数値を除去し、エラーを修正しました。それはまるで、混乱した本の山を整理する司書のような作業でした。その後、彼らは子供たちを2つのグループに分けました。第1のグループは、健康状態に関わらず測定値を持つすべての子供たちを含みます。第2のグループは、成長に影響を与えることが知られている疾患（重度のホルモン障害や慢性的な消化器疾患など）を持たない、厳選された子供たちのサブセットです。

この第2のグループが真にスイスの子供たちを代表するものとなるよう、研究者たちはデータを国の人口統計に合わせて調整しました。彼らは、年齢、性別、国籍、および近隣地域の富のレベルの混ざり具合が、実際の国の人口と一致するようにサンプルを調整しました。このステップは極めて重要でした。なぜなら、病院の患者は一般の人々と異なる場合が多いからです。例えば、ある病院は、街角でランダムに遭遇する人々よりも、特定の背景や特定の健康上のニーズを持つ子供たちを多く診察している可能性があるからです。データを重み付けすることで、彼らは「健康なスイスの子供」の仮想的なスナップショットを作り上げました。

彼らが病院ベースの測定値を、現在スイスで使用されている公式の成長チャートと比較したところ、驚くべき結果が出ました。健康な子供たちの平均的な身長、体重、およびBMIは、新しい国家基準とほぼ完璧に一致していました。誕生から18歳までの子供たちの成長を辿る曲線は、公式チャートと同じ経路を辿っていました。この一致は、たとえ病院のデータが「病気の子供が集まる小児病院」から得られたものであるにもかかわらず、成立していました。病気の子供がいる場所から健康な成長のデータを取るというのは、一見すると不自然に思えるかもしれません。しかし、典型的な子供を表す分布の中央部分は、国家平均とほぼ同一であったのです。

しかし、この研究はチャートの端の部分における微妙な違いも明らかにしました。平均的な子供は標準に適合していましたが、極端な例、つまり非常に低い、あるいは高い身長の子供や、非常に軽い、あるいは重い体重の子供については、病院のデータの方が公式チャートよりもわずかに変動が大きいことが示されました。これは、病院の記録が平均的な子供を追跡するには優れているものの、フィルターを通した後であっても複雑な疾患を持つ子供を診察している可能性があるため、より広い範囲の極端な例を捉えている可能性を示唆しています。それでもなお、全体像は明確でした。すなわち、病院での日常的な受診から得られるデータは、一般人口の成長パターンを十分に反映できるということです。

この発見は、医学研究における新しい進むべき道を示唆しています。もし病院が正確な成長データを提供できるのであれば、手作業で子供たちを測定するという、高コストで時間のかかる研究の必要性は減少するかもしれません。研究者たちは、既存の電子記録を活用することで、成長チャートを（10年ごとではなく）数年おきに、より頻繁に更新することが可能になると指摘しました。これにより、栄養、環境、あるいはその他の要因による子供たちの成長の変化に対し、医師が先手を打てるようになります。この研究は、2026年に導入される新しいスイスの成長リファレンスが、この国の子供たちに適合していることを確認するとともに、病院システムに残されたデジタル上の足跡が、子供の健康を理解するための強力で、これまで十分に活用されてこなかった資源であることを証明しました。

この成果は、病院のデータが完璧であることを意味するものではありません。研究者たちは、病院での測定値は専用の研究環境で取られるものよりも精度が低い場合があること、また、現在のデータはスイスのフランス語圏およびドイツ語圏に限定されていることを認めています。しかし、核心となるメッセージは「可能性」です。日々収集されているデータへと目を向けることで、科学者はより鮮明で、より最新の「子供の成長の地図」を描くことができるのです。このアプローチは、医学的基準を子供たちの実生活と一致させ続けるための実践的な道筋を提供し、医師が健康をモニタリングするために使用するツールが、可能な限り正確で最新のものであることを保証するものです。