5人にひとりがうつ病と診断をされる時代となりました
医療機関を受診されずに問題を抱えていらっしゃる方も考慮すると実数はより多いものかもしれません。可逆的なうつ、うつ状態において環境マネジメントや精神療法及び薬物療法、余暇や思考の修正を図りながら生きやすい環境の再構築が医療機関に求められていると考えております。労務に関わる事前にうつ病とならないようストレスチェック「労働安全衛生法」の改正により、平成27年12月以降、50人以上の労働者がいる事業所でストレスチェック制度の実施が義務づけられました。健診にてスクリーニングされた患者様を拝診する機会が増えましたが、問診表と異なり治療不要と判断、共有される患者様も多い印象です。以下はストレスチェックにおける比較対象研究論文です
Predictability of the National Psychological Stress Screening for Subsequent Long-Term Psychiatric Sick Leave Among Employees: A Multicenter Nested Case-Control Study１）.
従業員のその後の長期精神疾患による病気休暇に対する全国心理ストレススクリーニングの予測可能性：多施設ネスト型症例対照研究。
OBJECTIVE : The aim of the study is to predict employees’ long-term sick leave due to psychiatric disorders using the national psychological stress screening program.
目的: この研究の目的は、国家心理ストレススクリーニングプログラムを使用して、精神疾患による従業員の長期病気休暇を予測することです。
METHODS : University employees who took long-term psychiatric sick leave in 2016-2018 were assigned as cases. Those who were present at work and matched for sex, age, and occupation type were assigned as controls. Answers in a 57-item questionnaire were analyzed by multivariable regression, and a prediction model was developed. It was validated in cases and matched controls in 2019.
方法：2016年から2018年にかけて長期の精神疾患による病気休暇を取った大学職員を症例として割り当てた。職場にいて性別、年齢、職業の種類が一致する者を対照として割り当てた。57項目の質問票の回答を多変量回帰分析し、予測モデルを開発した。このモデルは2019年に症例と一致する対照で検証された。
RESULTS : Six items were identified as independent predictors by multivariable regression and included in a prediction model. The area under the receiver-operating characteristics curve was 0.768 (95% confidence interval: 0.723-0.813). This finding was similar to that in the validation sample.
結果: 多変量回帰分析により 6 つの項目が独立した予測因子として特定され、予測モデルに組み込まれました。受信者動作特性曲線の下の面積は 0.768 (95% 信頼区間: 0.723-0.813) でした。この結果は検証サンプルの結果と同様でした。
CONCLUSIONS : The performance of the prediction model was modest and the national Stress Check Program should be further refined.
結論: 予測モデルのパフォーマンスは中程度であり、国家ストレスチェックプログラムはさらに改良する必要がある。
ストレスチェックの予測モデルは文化的背景、ジェンダー、年齢環境といった交絡因子をより修正し特異性を高めていくことが見逃しや擬陽性を減らしていける健診につながることを示唆しております
- Takashi Kawamura, Daisuke Kobayashi；Journal of occupational and environmental medicine. 2024 May 01;66(5);433-438
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