疫学調査とは歯科調査方法活用基礎知識

疫学調査とは

あなたが自己申告だけで見ると歯周病を見誤ります。

疫学調査とは意味と調査の基本

疫学調査とは、病気や健康に関する出来事が、どの集団で、どのくらい、なぜ起こるのかを調べ、その結果を対策に結びつけるための方法です。これは厚生労働省の歯科疾患実態調査の目的とも一致しており、単なる数字集めではなく、今後の歯科保健医療対策の基礎資料を得るために行われています。 epi.ncc.go(https://epi.ncc.go.jp/jphcnext/result/individual.html?entry_id=68)

ここが出発点です。
歯科医療の現場では、目の前の患者1人の口腔内を丁寧に診る力が重要ですが、疫学調査はその視点を地域や年代全体へ広げます。たとえば「高齢になるほど4mm以上の歯周ポケットを持つ人の割合が増える」といった傾向は、個人診療の印象だけではつかみにくく、集団調査ではじめて見えてきます。 mhlw.go(https://www.mhlw.go.jp/stf/newpage_33814.html)

つまり集団を見る学問です。

疫学調査とは種類と方法の違い

疫学調査には、大きく記述疫学、分析疫学、実験疫学という考え方があります。記述疫学は「いつ・どこで・誰に多いか」を整理し、分析疫学は原因候補との関連を探り、実験疫学は介入の効果を確かめる流れです。 ne(https://www.ne.jp/asahi/fumi/dental/perio2/index/epidemiology.html)

整理しておくと楽です。
たとえば学校歯科健診の結果を年代別や地域別に並べるのは記述疫学に近く、喫煙や糖尿病と歯周病の関連を検討するのは分析疫学に近い考え方です。さらに、予防プログラム導入前後でプラークコントロール指標がどう変わるかを見るなら、介入評価として実験疫学の発想が入ります。 plaza.umin.ac(http://plaza.umin.ac.jp/j-eisei/epidemiol/index.html)

歯科医従事者がブログを書く場面では、この違いを知っておくと「この記事は何を説明しているのか」がぶれません。定義の記事なのに原因論ばかり書くと散らかりますし、方法の話なのに制度説明だけになると検索意図から外れます。結論は役割分担です。 ne(https://www.ne.jp/asahi/fumi/dental/perio2/index/epidemiology.html)

疫学調査とは歯科疾患実態調査の見方

歯科分野で代表的なのが、厚生労働省の歯科疾患実態調査です。この調査は昭和32年から続く国の統計で、平成28年からは5年ごとの実施に変わり、令和4年調査は全国5,530地区から抽出した300地区、被調査者数2,709人を対象に、会場で歯科医師が口腔診査を行っています。 e-stat.go(https://www.e-stat.go.jp/stat-search/files?toukei=00450131)

国の代表調査です。
ここで重要なのは、アンケートだけではなく、歯科医師による口腔診査が入っている点です。令和4年調査では、8020達成者は51.6％、過去1年間に歯科検診を受診した人は58.0％、4mm以上の歯周ポケットを持つ人は47.9％でした。半分前後という数字が並ぶので、患者の口腔健康は改善している面と、なお対策が必要な面の両方が見えてきます。 epi.ncc.go(https://epi.ncc.go.jp/jphcnext/result/individual.html?entry_id=68)

この数字は、ブログや院内掲示でかなり使えます。たとえば「80歳で20本残る人は珍しくない」と前向きに示せますし、一方で「歯科検診受診者が約6割にとどまる」現状から、未受診層への働きかけの必要性も説明できます。数字があると説得力が出ます。 mhlw.go(https://www.mhlw.go.jp/stf/newpage_33814.html)

調査の概要がまとまっています。
厚生労働省 歯科疾患実態調査

令和4年結果の具体的な数値が確認できます。
厚生労働省「令和4年歯科疾患実態調査」の結果（概要）

疫学調査とは歯科で自己申告をどう扱うか

歯科の疫学調査で意外に大事なのが、自己申告データの限界です。国立がん研究センターの研究では、年齢、性別、教育歴、喫煙、糖尿病、体格に加え5つの歯周病質問を用いても、「重度の歯周病のみ」の判別でC統計量67.7、感度65.2、特異度61.1にとどまり、自己申告の正確さは十分とはいえないとされています。 epi.ncc.go(https://epi.ncc.go.jp/jphcnext/result/individual.html?entry_id=68)

ここが盲点です。
歯科医従事者は忙しい現場で問診票を重視しますが、「歯ぐきが腫れますか」「歯がぐらつきますか」といった自己申告だけで歯周病の実態を判断すると、見逃しも過大評価も起こりえます。数字でいえば、100人中30人前後は分類を外すイメージになりうるので、臨床診断を置き換えるものではありません。 epi.ncc.go(https://epi.ncc.go.jp/jphcnext/result/individual.html?entry_id=68)

つまり併用が基本です。
この知識を知っていると、ブログで「セルフチェックは入り口、確定は歯科受診」と自然に案内できます。リスクは誤解による受診遅れですから、その対策として、院内サイトや予約導線にセルフチェック後の受診案内を1つ置く形が実務的です。自己申告だけに頼らないことが条件です。 epi.ncc.go(https://epi.ncc.go.jp/jphcnext/result/individual.html?entry_id=68)

疫学調査とは歯科ブログで信頼を作る独自視点

実務で効きます。
たとえば「歯科検診は大切です」とだけ書くより、「令和4年調査では過去1年間の歯科検診受診率は58.0％で、約4割は未受診です」と書いた方が、患者にもスタッフにも状況が伝わります。はがき10枚のうち4枚分が空白のまま、と置き換えるとイメージしやすいですね。 mhlw.go(https://www.mhlw.go.jp/stf/newpage_33814.html)

ここで差がつきます。

dmft指数 計算 式

dmft指数 計算 式の基本

DMFT指数は、永久歯のう蝕経験を「D＝未処置う蝕歯」「M＝う蝕による喪失歯」「F＝う蝕が原因で修復した歯」に分け、その合計を人数で割って出す集団指標です。 jagh.or(https://jagh.or.jp/multidatabases/multidatabase_contents/detail/33/b2bfa1faf5f689fdc503ff505afcdb50?page_id=4)
結論は平均値です。

ここが基本です。

この考え方を押さえると、歯科医院の地域啓発記事でも、学校歯科保健の説明でも数字の誤解を減らせます。 quint-j.co(https://www.quint-j.co.jp/dictionaries/clinical_examination/18629)
平均と割合は別物です。

dmft指数 計算 式とD・M・Fの数え方

Dは未処置のう蝕歯、Fはう蝕が原因で充填やクラウン処置を受けた歯です。 jagh.or(https://jagh.or.jp/multidatabases/multidatabase_contents/detail/33/b2bfa1faf5f689fdc503ff505afcdb50?page_id=4)
Mが条件です。

ここを取り違えると危険です。

痛いですね。

dmft指数 計算 式の具体例

具体例が基本です。

合計は10本です。

つまり平均2本です。

一方で、う蝕経験者率は「DMFを1歯以上持つ人の割合」なので、今回だと5人中4人で80%です。 jagh.or(https://jagh.or.jp/multidatabases/multidatabase_contents/detail/33/b2bfa1faf5f689fdc503ff505afcdb50?page_id=4)
同じ集団でも、DMFT指数2.0と経験者率80%は意味が違います。前者は重さの平均、後者は広がりの割合なので、ブログでは両者を混同しない書き方が読者の理解を助けます。 jagh.or(https://jagh.or.jp/multidatabases/multidatabase_contents/detail/33/b2bfa1faf5f689fdc503ff505afcdb50?page_id=4)

参考：DMFT指数の定義と式、D・M・Fの意味がまとまっています。
クインテッセンス出版「DMFT指数」

dmft指数 計算 式で迷いやすい乳歯・混合歯列

ここは誤解が多いです。 jagh.or(https://jagh.or.jp/multidatabases/multidatabase_contents/detail/33/b2bfa1faf5f689fdc503ff505afcdb50?page_id=4)
乳歯だけは例外です。

永久歯は大文字のDMFを使いますが、乳歯は小文字のdmfやdefで表すのが基本です。 jagh.or(https://jagh.or.jp/multidatabases/multidatabase_contents/detail/33/b2bfa1faf5f689fdc503ff505afcdb50?page_id=4)
乳歯では生理的脱落があるため、永久歯のMに相当する扱いが難しいからです。 jagh.or(https://jagh.or.jp/multidatabases/multidatabase_contents/detail/33/b2bfa1faf5f689fdc503ff505afcdb50?page_id=4)

日本国際保健医療学会の用語集でも、乳歯は生理的に脱落するのでMの計上が困難であり、defを使うと整理されています。 jagh.or(https://jagh.or.jp/multidatabases/multidatabase_contents/detail/33/b2bfa1faf5f689fdc503ff505afcdb50?page_id=4)
つまり混合歯列の時期に「全部まとめてDMFT」で片づけるのは雑です。

厚生労働省の歯科疾患実態調査でも、「乳歯」「乳歯＋永久歯」「永久歯」を分けて集計しています。 quint-j.co(https://www.quint-j.co.jp/dictionaries/clinical_examination/18629)
あなたが歯科医従事者向けの記事を書くなら、年齢層に応じてdft、DMFT、乳歯＋永久歯の見方を分けて説明すると、臨床現場でも学校現場でも使いやすい内容になります。 quint-j.co(https://www.quint-j.co.jp/dictionaries/clinical_examination/18629)

dmft指数 計算 式を読むときの独自視点

意外ですね。

30歳以下が目安です。

地域比較や学校歯科保健ではDMFT、院内の個別介入では未処置歯数や受診行動、フッ化物応用歴も合わせて確認する、という整理にすると実務で使いやすいです。令和4年調査ではフッ化物応用経験ありが59.4%、1～14歳のフッ化物塗布経験ありが41.5%でした。 quint-j.co(https://www.quint-j.co.jp/dictionaries/clinical_examination/18629)

参考：令和4年の国内データで、年齢別DMFT指数やフッ化物応用状況が確認できます。
厚生労働省 令和4年 歯科疾患実態調査結果の概要

DMFT指数は「D＋M＋Fを人数で割る」という式だけ覚えると簡単に見えますが、実務ではMの定義、乳歯との区別、平均値と割合の違いまで押さえて初めて使える数字になります。 jagh.or(https://jagh.or.jp/multidatabases/multidatabase_contents/detail/33/b2bfa1faf5f689fdc503ff505afcdb50?page_id=4)
これが原則です。

国内データでは、5～14歳の1人平均DMF歯数は近年著明な減少傾向を示し、12歳では令和4年に0.3、平成17年には1.7でした。 quint-j.co(https://www.quint-j.co.jp/dictionaries/clinical_examination/18629)
数字の背景まで伝えられると、単なる用語解説ではなく、読者が現場で説明しやすい記事になります。 quint-j.co(https://www.quint-j.co.jp/dictionaries/clinical_examination/18629)