Risk factors for postpartum haemorrhage recorded in primary care electronic health records in north eastern Iran: a population-based case control study
イラン北東部におけるこの人口ベースのケースコントロール研究は、院外出産および多胎妊娠が産後出血の高いオッズに関連している一方で、一次診療における電子健康記録の予測能の低さと重大な記録の不一致は、現在のこれらのデータが真の臨床的有病率ではなく記録上のアーティファクトを反映していることを示唆しており、効果的なサーベイランスのためには客観的な出血量測定と病院記録との連携が必要であることを明らかにしている。
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毎年、産後出血として知られる、出産後の出血による多くの母親の死が深刻な問題となっています。これは依然として世界における妊産婦死亡の主要な原因であり、そのような死亡の4分の1以上を占めています。この出血のリスクは予測不可能な場合があるため、保健機関は長年、高リスクとなる可能性が高い女性を特定することに頼ってきました。これらのリスク要因には、多胎妊娠（複数の赤ちゃんを妊娠していること）、巨大児（大きな赤ちゃん）、あるいは特定の妊娠合併症などが含まれます。これらの兆候を早期に発見することで、医師はより良い準備を行い、最も安全な場所を選択し、出血が始まった際に迅速に行動することができます。しかし、これらのリスクに関する知識のほとんどは、出血量が直接測定される病院の記録に基づいています。多くの国々、特に中所得国では、妊娠の経過は病院に到達するずっと前の段階から、地域の保健記録に記録されています。これらの地域の記録が、出血に関する真実をどの程度正確に捉えているのか、あるいは病院で信頼されているリスク要因が、村の診療所でも同じ物語を語るのかどうかは不明確です。
イラン北東部の研究チームは、膨大なデジタル健康記録アーカイブを調査することで、このギャップを調査することに決めました。彼らは、マシュハドとその周辺郡のプライマリケアネットワークをカバーする「シナ（Sina）」電子健康記録システムに焦点を当てました。このシステムは家族の健康を追跡しており、産前検診から産後ケアに至るまで、あらゆることを記録しています。研究者たちは、病院で知られているような出血のリスク要因が、これらの地域保健記録の中にも見出せるかどうかを確かめたいと考えました。彼らは2017年10月から2024年9月の間に発生した27万件以上の出生データを精査しました。この膨大なデータセットの中で、彼らは産後出血の記録がある女性を約5,000人特定し、それらを出血の記録がない数十万人の女性と比較しました。彼らの目的は、母親の年齢、教育、体重、あるいは居住地といった要素が、過度に出血したという記録を持つ人を予測できるかどうかを確認することでした。
結果は、単なる医学的リスクのリストよりもはるかに複雑な状況を明らかにしました。研究者たちは、記録された出血率が、女性がどこに住んでいるかによって大きく異なることを発見しました。農村部では、記録された出血率はわずか0.60パーセントと非常に低かったのです。一方、マシュハド市では、その数値は3.71パーセントに達し、はるかに高くなっていました。貧血（鉄分不足）、巨大児、あるいは特定の種類の胎盤の問題といった、通常出血に関連付けられる医学的要因を調べたところ、これらの記録においてはほとんど関連性が見られませんでした。これらの既知のリスクを持つ女性は、リスクを持たない女性よりも、出血の記録を持つ可能性が高くなることはありませんでした。これは、医学書や病院の研究が、これらの要因が出血の危険性を高めることを一貫して示しているため、驚くべき結果でした。
医学的状態の代わりに、データの中で最も強い信号を示したのは、出産が行われた場所と方法でした。病院以外で出産した女性は、出血の記録を持つ可能性が有意に高いことがわかりました。同様に、双子や三つ子を妊娠していた女性も、記録に残る可能性が高かったのです。また、大学の学位を持つ女性や都市部に住む女性は、教育レベルが低い女性や農村部に住む女性よりも、出血の記録を持つ可能性が高いことにも気づきました。このパターンは、同じ地域の保健ネットワーク内の女性を比較した場合でも成立していました。このデータは、出血の記録が必ずしも失血量の真の反映ではなく、むしろその出来事がどれほど注意深く文書化され、報告されたかを反映していることを示唆していました。
この研究は、この地域の電子記録には、膨大な情報が欠落している可能性が高いと結論付けました。一部の施設では出血を全く記録していない一方で、他の施設では頻繁に記録しているという、ヘルスセンター間の大きな差異は、実際の出血頻度の違いというよりも、文書化の実践における不一致を指し示していました。貧血や巨大児といった既知の医学的リスクが予測因子として現れなかったことは、記録が不完全であることを示唆しています。もしデータが真の医学的現実を捉えていれば、これらのよく知られたリスクが明確に際立っていたはずです。研究者たちは、出生した年やヘルスセンターの所在地の方が、母親の健康特性よりも、出血の記録に現れる人を予測する上で優れた指標であることを見出しました。
これは、これらのコミュニティにおいて出血が深刻な問題ではないということを意味するのではなく、現在のデジタル記録では誰がリスクにさらされているかを特定できないことを意味しています。この研究は、これらの記録にリスクを予測させたり、異なるクリニックのパフォーマンスを比較したりすることは、誤解を招く恐けがあることを強調しています。研究者たちは、出血を真に理解し防止するためには、ヘルスシステムが、出産時に出血量を客観的に測定し、その情報が病院から地域の保健記録へと確実に転送されるようにする必要があると強調しました。その連携が強固になるまでは、この地域の「リスクのデジタルマップ」は不完全なままであり、実際に誰が出血したかよりも、誰が診察を受け、記録されたかを示しているに過ぎないのです。
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