JPH11326315A - β−サラセミアの鑑別方法 - Google Patents
β−サラセミアの鑑別方法Info
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- JPH11326315A JPH11326315A JP17953098A JP17953098A JPH11326315A JP H11326315 A JPH11326315 A JP H11326315A JP 17953098 A JP17953098 A JP 17953098A JP 17953098 A JP17953098 A JP 17953098A JP H11326315 A JPH11326315 A JP H11326315A
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Abstract
(57)【要約】
【課題】 β−サラセミアと小児を鑑別しうる、より感
度の高いβ−サラセミアの鑑別方法を提供することを目
的とする。 【解決手段】 被検データが、β−サラセミアの特徴を
有する群と鉄欠乏性貧血群のいずれの群に属するかを判
別し、次いで、β−サラセミアの特徴を有する群に属す
ると判定された被検データについて、β−サラセミアと
小児とのいずれの群に属するかを判別する、ことを特徴
とする。
度の高いβ−サラセミアの鑑別方法を提供することを目
的とする。 【解決手段】 被検データが、β−サラセミアの特徴を
有する群と鉄欠乏性貧血群のいずれの群に属するかを判
別し、次いで、β−サラセミアの特徴を有する群に属す
ると判定された被検データについて、β−サラセミアと
小児とのいずれの群に属するかを判別する、ことを特徴
とする。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、β−サラセミアの
鑑別方法に関する。
鑑別方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】ヘモグロビン（Ｈｂ）は、４分子のへム
と１分子のグロビンが結合した蛋白質である。グロビン
はさらに、２種類のポリペプチド鎖が各２本ずつ、計４
本からなる。２種類のポリペプチド鎖のうち、１種はα
鎖で、他の１種は非α鎖である。非α鎖には、β、δ、
γ鎖があり、その種類によって、ヘモグロビン（Ｈｂ）
の種類が決定される。β鎖の場合がＨｂＡで、これは成
人Ｈｂの約９７％を占める。δ鎖の場合がＨｂＡ２で成
人Ｈｂの約２％、γ鎖の場合はＨｂＦで成人Ｈｂの約１
％である。
と１分子のグロビンが結合した蛋白質である。グロビン
はさらに、２種類のポリペプチド鎖が各２本ずつ、計４
本からなる。２種類のポリペプチド鎖のうち、１種はα
鎖で、他の１種は非α鎖である。非α鎖には、β、δ、
γ鎖があり、その種類によって、ヘモグロビン（Ｈｂ）
の種類が決定される。β鎖の場合がＨｂＡで、これは成
人Ｈｂの約９７％を占める。δ鎖の場合がＨｂＡ２で成
人Ｈｂの約２％、γ鎖の場合はＨｂＦで成人Ｈｂの約１
％である。
【０００３】このように、正常な成人のグロビンのポリ
ペプチド鎖には、α、β、δ、γの４種類あるが、これ
らのいずれかのポリペプチド鎖の合成が先天的に抑制さ
れるため、ヘモグロビンの合成が低下して貧血を来す遺
伝的疾患の総称名がサラセミアである。サラセミアは、
どのポリペプチド鎖の産生が抑制されているかにより幾
つかの種類に分かれるが、α−サラセミアとβ−サラセ
ミアが多い。それぞれにホモ接合体とヘテロ接合体があ
り、前者の方が重症である。とくに、β−サラセミアの
ホモ接合体は、一般にクーリー貧血（Ｃｏｏｌｅｙ’ｓ
ａｎｅｍｉａ）とよばれて極めて重篤であり、輸血に
よりしばらく生命を維持しうるが、その大部分は成人期
に達する前に死亡する。
ペプチド鎖には、α、β、δ、γの４種類あるが、これ
らのいずれかのポリペプチド鎖の合成が先天的に抑制さ
れるため、ヘモグロビンの合成が低下して貧血を来す遺
伝的疾患の総称名がサラセミアである。サラセミアは、
どのポリペプチド鎖の産生が抑制されているかにより幾
つかの種類に分かれるが、α−サラセミアとβ−サラセ
ミアが多い。それぞれにホモ接合体とヘテロ接合体があ
り、前者の方が重症である。とくに、β−サラセミアの
ホモ接合体は、一般にクーリー貧血（Ｃｏｏｌｅｙ’ｓ
ａｎｅｍｉａ）とよばれて極めて重篤であり、輸血に
よりしばらく生命を維持しうるが、その大部分は成人期
に達する前に死亡する。
【０００４】治療は、対症療法が中心であり、根治療法
はない。葉酸欠乏に対する葉酸投与、貧血に対する輸
血、頻回輸血後のヘモジデローシスに対する鉄排泄促進
剤の投与などである。重症型では骨髄移植も考えられ
る。なお、鉄剤の投与は無効である。
はない。葉酸欠乏に対する葉酸投与、貧血に対する輸
血、頻回輸血後のヘモジデローシスに対する鉄排泄促進
剤の投与などである。重症型では骨髄移植も考えられ
る。なお、鉄剤の投与は無効である。
【０００５】サラセミア全体に共通する検査所見として
は、（１）溶血性貧血、（２）低色素性貧血、（３）赤
血球形態で標的赤血球（ｔａｒｇｅｔ ｃｅｌｌ）や奇
形赤血球の出現、（４）赤血球浸透圧抵抗の増大、
（５）血清鉄上昇、（６）フェロカイネティクスで無効
造血パターン、などが挙げられる。いずれにしても、鉄
欠乏性貧血との鑑別が以後の治療方針を決めるのに重要
である。
は、（１）溶血性貧血、（２）低色素性貧血、（３）赤
血球形態で標的赤血球（ｔａｒｇｅｔ ｃｅｌｌ）や奇
形赤血球の出現、（４）赤血球浸透圧抵抗の増大、
（５）血清鉄上昇、（６）フェロカイネティクスで無効
造血パターン、などが挙げられる。いずれにしても、鉄
欠乏性貧血との鑑別が以後の治療方針を決めるのに重要
である。
【０００６】これまでに、血球計数器から得られるデー
タを用いて、β−サラセミアと鉄欠乏性貧血とを鑑別す
るための判別式がいくつか提案されている。例えば、以
下に挙げる式では、それぞれの条件を満たせば、鉄欠乏
性貧血と判定し、そうでなければβ−サラセミアと判定
する。ただし、ＭＣＶ＜７５ｆｌの貧血であることが前
提である。
タを用いて、β−サラセミアと鉄欠乏性貧血とを鑑別す
るための判別式がいくつか提案されている。例えば、以
下に挙げる式では、それぞれの条件を満たせば、鉄欠乏
性貧血と判定し、そうでなければβ−サラセミアと判定
する。ただし、ＭＣＶ＜７５ｆｌの貧血であることが前
提である。
【０００７】たとえば、Ｅｎｇｌａｎｄ ＆ Ｆｒａｓ
ｅｒの式（Ｌａｎｃｅｔ １，４４９−４５２，１９７
３）では、
ｅｒの式（Ｌａｎｃｅｔ １，４４９−４５２，１９７
３）では、
【０００８】
【数１】
【０００９】Ｓｒｉｖａｓｔａｖａ ＆ Ｂｅｎｉｎｇ
ｔｏｎの式（Ｌａｎｃｅｔ １，１５４−１５５，１９
７３）では、
ｔｏｎの式（Ｌａｎｃｅｔ １，１５４−１５５，１９
７３）では、
【００１０】
【数２】
【００１１】Ｍｅｎｔｚｅｒの式（Ｌａｎｃｅｔ １，
８８２，１９７３）では、
８８２，１９７３）では、
【００１２】
【数３】
【００１３】Ｓｈｉｎｅ ＆ Ｌａｌの式（Ｌａｎｃｅ
ｔ １，６９２−６９５，１９７７）では、
ｔ １，６９２−６９５，１９７７）では、
【００１４】
【数４】
【００１５】Ｋｌｅｅの式（ＡＪＣＰ，６６，８７０−
８７７，１９７６）では、
８７７，１９７６）では、
【００１６】
【数５】
【００１７】Ｂｅｓｓｍａｎ ＆ Ｆｅｉｎｓｔｅｉｎ
の式（Ｂｌｏｏｄ，５３，２８８−２９３，１９７９）
では、
の式（Ｂｌｏｏｄ，５３，２８８−２９３，１９７９）
では、
【００１８】
【数６】
【００１９】Ｇｒｅｅｎ ＆ Ｋｉｎｇの式（ＡＪＣ
Ｐ，９０，５０７，１９８８）では、
Ｐ，９０，５０７，１９８８）では、
【００２０】
【数７】
【００２１】以上が文献上に記載されている判別式であ
る。
る。
【００２２】
【発明が解決しようとする課題】上記の判別式は、鉄欠
乏性貧血と比較して、β−サラセミア（マイナー）が、
ＲＢＣ数が高い、ＭＣＨＣが正常値に近い、ＭＣＨが小
さい、ＲＤＷ−ＣＶが正常という特徴を利用した判別で
ある。
乏性貧血と比較して、β−サラセミア（マイナー）が、
ＲＢＣ数が高い、ＭＣＨＣが正常値に近い、ＭＣＨが小
さい、ＲＤＷ−ＣＶが正常という特徴を利用した判別で
ある。
【００２３】ところが、１２才以下の健常小児の赤血球
系データの傾向は、ＭＣＶが比較的小さく、ＭＣＨＣは
正常、ＲＤＷは正常であり、β−サラセミア症と似通っ
た値をとる。したがって、単に上記のような判別式を利
用した判別方法では、健康な小児はβ−サラセミアと判
定されてしまう傾向にある。β−サラセミア症が遺伝病
で、乳幼児期に発病することを考えると、これらの判別
方法は、健常小児だけでなく、β−サラセミアでない貧
血小児などとの区別がつかず利用できない。
系データの傾向は、ＭＣＶが比較的小さく、ＭＣＨＣは
正常、ＲＤＷは正常であり、β−サラセミア症と似通っ
た値をとる。したがって、単に上記のような判別式を利
用した判別方法では、健康な小児はβ−サラセミアと判
定されてしまう傾向にある。β−サラセミア症が遺伝病
で、乳幼児期に発病することを考えると、これらの判別
方法は、健常小児だけでなく、β−サラセミアでない貧
血小児などとの区別がつかず利用できない。
【００２４】したがって本発明は、β−サラセミアと小
児を鑑別しうる、より感度の高いβ−サラセミアの鑑別
方法を提供することを目的とする。
児を鑑別しうる、より感度の高いβ−サラセミアの鑑別
方法を提供することを目的とする。
【００２５】
【課題を解決するための手段】本発明のβ−サラセミア
の鑑別方法は、被検データが、β−サラセミアの特徴を
有する群と鉄欠乏性貧血群のいずれの群に属するかを判
別し、次いで、β−サラセミアの特徴を有する群に属す
ると判定された被検データについて、β−サラセミアと
小児とのいずれの群に属するかを判別する、ことを特徴
とする。
の鑑別方法は、被検データが、β−サラセミアの特徴を
有する群と鉄欠乏性貧血群のいずれの群に属するかを判
別し、次いで、β−サラセミアの特徴を有する群に属す
ると判定された被検データについて、β−サラセミアと
小児とのいずれの群に属するかを判別する、ことを特徴
とする。
【００２６】
【発明の実施の形態】本発明で使用する被検データは、
血球計数装置から得られるデータが好適であり、ＷＢＣ
（白血球数）、ＲＢＣ（赤血球数）、Ｈｇｂ（ヘモグロ
ビン濃度）、Ｈｃｔ（ヘマトクリット）、前記３つの赤
血球系データから誘導される赤血球恒数（ＭＣＶ（平均
赤血球容積）、ＭＣＨ（平均赤血球ヘモグロビン量）お
よびＭＣＨＣ（平均赤血球ヘモグロビン濃度））、ＰＬ
Ｔ（血小板数）及びＲＤＷ（赤血球分布幅）などが挙げ
られる。
血球計数装置から得られるデータが好適であり、ＷＢＣ
（白血球数）、ＲＢＣ（赤血球数）、Ｈｇｂ（ヘモグロ
ビン濃度）、Ｈｃｔ（ヘマトクリット）、前記３つの赤
血球系データから誘導される赤血球恒数（ＭＣＶ（平均
赤血球容積）、ＭＣＨ（平均赤血球ヘモグロビン量）お
よびＭＣＨＣ（平均赤血球ヘモグロビン濃度））、ＰＬ
Ｔ（血小板数）及びＲＤＷ（赤血球分布幅）などが挙げ
られる。
【００２７】なお、ＲＤＷには、ＲＤＷ−ＳＤとＲＤＷ
−ＣＶの２種類ある。ＲＤＷ−ＳＤは、赤血球粒度分布
のピーク高さを１００％としたときの２０％度数レベル
の分布幅（ｆｌ）を示し、ＲＤＷ−ＣＶは、上述の通り
である。
−ＣＶの２種類ある。ＲＤＷ−ＳＤは、赤血球粒度分布
のピーク高さを１００％としたときの２０％度数レベル
の分布幅（ｆｌ）を示し、ＲＤＷ−ＣＶは、上述の通り
である。
【００２８】さらに、最近の血球計数装置では、白血球
分類や血小板粒度分布解析などを行えるものもあり、こ
れらの解析項目も本発明の被検データに含まれる。
分類や血小板粒度分布解析などを行えるものもあり、こ
れらの解析項目も本発明の被検データに含まれる。
【００２９】被検データとしては、赤血球系データ、つ
まり、ＲＢＣ、Ｈｇｂ、Ｈｃｔ、これら３つのデータか
ら誘導される赤血球恒数、およびＲＤＷなどを用いるの
が好ましい。
まり、ＲＢＣ、Ｈｇｂ、Ｈｃｔ、これら３つのデータか
ら誘導される赤血球恒数、およびＲＤＷなどを用いるの
が好ましい。
【００３０】本発明の実施にあたっては、まず被検デー
タが、β−サラセミアの特徴を有する群と鉄欠乏性貧血
群とのいずれに属するかを判別することが必要である。
タが、β−サラセミアの特徴を有する群と鉄欠乏性貧血
群とのいずれに属するかを判別することが必要である。
【００３１】このためには、上記に記載した鑑別式を使
用することもできるが、２群判別分析の手法を用いて鑑
別式を導き出すことができる。
用することもできるが、２群判別分析の手法を用いて鑑
別式を導き出すことができる。
【００３２】すなわち、β−サラセミアに特徴的なパタ
ーンを集めたβ−サラセミアデータ群と、鉄欠乏性貧血
に特徴的なパターンを集めた鉄欠乏性貧血データ群とを
あらかじめ確保しておき、β−サラセミアと鉄欠乏性貧
血とを最適に２分する判別関数（鑑別式）を設定し、そ
れに基づいてβ−サラセミアの特徴を有する群と鉄欠乏
性貧血群を判別することができる。
ーンを集めたβ−サラセミアデータ群と、鉄欠乏性貧血
に特徴的なパターンを集めた鉄欠乏性貧血データ群とを
あらかじめ確保しておき、β−サラセミアと鉄欠乏性貧
血とを最適に２分する判別関数（鑑別式）を設定し、そ
れに基づいてβ−サラセミアの特徴を有する群と鉄欠乏
性貧血群を判別することができる。
【００３３】２群判別関数は、公知の方法により求める
ことができる。
ことができる。
【００３４】こうして導き出された鑑別式を用いて、実
際にデータを代入し、計算結果の符号が正負のいずれに
なるかによって、β−サラセミアの特徴を有する群と鉄
欠乏性貧血群とを判別する。
際にデータを代入し、計算結果の符号が正負のいずれに
なるかによって、β−サラセミアの特徴を有する群と鉄
欠乏性貧血群とを判別する。
【００３５】β−サラセミアの特徴を有する群と鉄欠乏
性貧血群との鑑別式としては、Ｅｎｇｌａｎｄ ＆ Ｆ
ｒａｓｅｒの式、または２群判別関数を使用するのが好
ましい。
性貧血群との鑑別式としては、Ｅｎｇｌａｎｄ ＆ Ｆ
ｒａｓｅｒの式、または２群判別関数を使用するのが好
ましい。
【００３６】次に、β−サラセミアの特徴を有する群に
属すると判定された被検データについて、β−サラセミ
アと小児との判別を行う。これらの判別を行うために
は、これらの群を好適に２分できれば特にその方法は限
定されるものではないが、上記と同様に２群判別分析の
手法を用いて導き出した鑑別式を利用するのが好まし
い。
属すると判定された被検データについて、β−サラセミ
アと小児との判別を行う。これらの判別を行うために
は、これらの群を好適に２分できれば特にその方法は限
定されるものではないが、上記と同様に２群判別分析の
手法を用いて導き出した鑑別式を利用するのが好まし
い。
【００３７】すなわち、β−サラセミアに特徴的なパタ
ーンを集めたβ−サラセミアデータ群と、健常小児に特
徴的なパターンを集めた健常小児データ群とをあらかじ
め確保しておき、β−サラセミアと健常小児とを最適に
２分する判別関数を設定し、それに基づいてβ−サラセ
ミアを鑑別することができる。
ーンを集めたβ−サラセミアデータ群と、健常小児に特
徴的なパターンを集めた健常小児データ群とをあらかじ
め確保しておき、β−サラセミアと健常小児とを最適に
２分する判別関数を設定し、それに基づいてβ−サラセ
ミアを鑑別することができる。
【００３８】
【実施例】以下の実施例で、本発明を詳細に説明する
が、本発明は以下の実施例に限定されない。
が、本発明は以下の実施例に限定されない。
【００３９】１．β−サラセミアと鉄欠乏性貧血の鑑別 （１）２群判別分析を用いる場合 まず、鑑別式設定のためのβ−サラセミア群と鉄欠乏性
貧血群のデータを確保する。そのためには、それぞれの
疾患群に属する人の血液を血液分析装置を用いて実際に
測定し、ＷＢＣ、ＲＢＣ、Ｈｇｂ、Ｈｃｔ、ＭＣＶ、Ｍ
ＣＨ、ＭＣＨＣ、ＰＬＴ、ＲＤＷ−ＳＤ、ＲＤＷ−ＣＶ
などの血液測定データを記録し、データベースに各疾患
データ群として格納する。
貧血群のデータを確保する。そのためには、それぞれの
疾患群に属する人の血液を血液分析装置を用いて実際に
測定し、ＷＢＣ、ＲＢＣ、Ｈｇｂ、Ｈｃｔ、ＭＣＶ、Ｍ
ＣＨ、ＭＣＨＣ、ＰＬＴ、ＲＤＷ−ＳＤ、ＲＤＷ−ＣＶ
などの血液測定データを記録し、データベースに各疾患
データ群として格納する。
【００４０】鑑別式の設定にあたって、データベースよ
り各疾患データ群を読み出し、このデータ群のすべての
２群対の組み合わせについて２群判別分析を行う。
り各疾患データ群を読み出し、このデータ群のすべての
２群対の組み合わせについて２群判別分析を行う。
【００４１】実際に２群判別分析を行った結果、以下の
鑑別式を得た。
鑑別式を得た。
【００４２】
【数８】
【００４３】または上式を変形して、
【００４４】
【数９】
【００４５】上記の鑑別式を用いて、β−サラセミア患
者２７例（表１）、鉄欠乏性貧血患者２４例（表２）に
ついて判別を行った。
者２７例（表１）、鉄欠乏性貧血患者２４例（表２）に
ついて判別を行った。
【００４６】
【表１】
【００４７】
【表２】
【００４８】その結果、β−サラセミアについては、表
３に示したように２６／２７で、鉄欠乏性貧血では、表
４に示したように２３／２４でそれぞれ正しく判定され
た。
３に示したように２６／２７で、鉄欠乏性貧血では、表
４に示したように２３／２４でそれぞれ正しく判定され
た。
【００４９】
【表３】
【００５０】
【表４】
【００５１】（２）文献記載の鑑別式を使用する場合 文献に記載された鑑別式のうち、Ｅｎｇｌａｎｄ ＆
Ｆｒａｓｅｒの式中の定数項を若干変更することでより
感度の高い鑑別式が得られた。なお、この定数項は、測
定する装置によって若干変動するので、使用装置にあわ
せて適宜変更することが好ましい。本実施例では以下の
鑑別式を使用した。
Ｆｒａｓｅｒの式中の定数項を若干変更することでより
感度の高い鑑別式が得られた。なお、この定数項は、測
定する装置によって若干変動するので、使用装置にあわ
せて適宜変更することが好ましい。本実施例では以下の
鑑別式を使用した。
【００５２】
【数１０】
【００５３】上記の鑑別式を用いて、同じデータについ
て判別を行った結果、β−サラセミアについては、表５
に示したように２６／２７で、鉄欠乏性貧血では、表６
に示したように２２／２４でそれぞれ正しく判定され
た。
て判別を行った結果、β−サラセミアについては、表５
に示したように２６／２７で、鉄欠乏性貧血では、表６
に示したように２２／２４でそれぞれ正しく判定され
た。
【００５４】
【表５】
【００５５】
【表６】
【００５６】２．β−サラセミアと小児との鑑別 本実施例では、２群判別分析によって鑑別式を設定し
た。鑑別式決定のために必要なデータ群は、β−サラセ
ミア群と健常小児群である。
た。鑑別式決定のために必要なデータ群は、β−サラセ
ミア群と健常小児群である。
【００５７】まず、それぞれの群に属する人の血液を血
液分析装置を用いて実際に測定し、ＷＢＣ、ＲＢＣ、Ｈ
ｇｂ、Ｈｃｔ、ＭＣＶ、ＭＣＨ、ＭＣＨＣ、ＰＬＴ、Ｒ
ＤＷ−ＳＤ、ＲＤＷ−ＣＶなどの血液測定データを記録
し、データベースに各データ群として格納する。
液分析装置を用いて実際に測定し、ＷＢＣ、ＲＢＣ、Ｈ
ｇｂ、Ｈｃｔ、ＭＣＶ、ＭＣＨ、ＭＣＨＣ、ＰＬＴ、Ｒ
ＤＷ−ＳＤ、ＲＤＷ−ＣＶなどの血液測定データを記録
し、データベースに各データ群として格納する。
【００５８】鑑別式の設定にあたって、データベースよ
り各データ群を読み出し、このデータ群のすべての２群
対の組み合わせについて２群判別分析を行う。
り各データ群を読み出し、このデータ群のすべての２群
対の組み合わせについて２群判別分析を行う。
【００５９】実際に２群判別分析を行った結果、以下の
鑑別式を得た。
鑑別式を得た。
【００６０】
【数１１】
【００６１】または変形して、
【００６２】
【数１２】
【００６３】上記の鑑別式を用いて、上記のβ−サラセ
ミア２７例、Ｈｇｂ≧１５．０ｇ／ｄｌの健常小児３０
例（表７）について判別を行った。
ミア２７例、Ｈｇｂ≧１５．０ｇ／ｄｌの健常小児３０
例（表７）について判別を行った。
【００６４】
【表７】
【００６５】その結果、β−サラセミアでは、表８に示
したように２６／２７、健常小児では、表９に示したよ
うに３０／３０でそれぞれ正しく判定された。
したように２６／２７、健常小児では、表９に示したよ
うに３０／３０でそれぞれ正しく判定された。
【００６６】
【表８】
【００６７】
【表９】
【００６８】３．β−サラセミアの識別 次に、β−サラセミア−鉄欠乏性貧血の鑑別でβ−サラ
セミアの特徴を有する群に属すると判定された被検デー
タについて、β−サラセミア−小児の鑑別を行った。
セミアの特徴を有する群に属すると判定された被検デー
タについて、β−サラセミア−小児の鑑別を行った。
【００６９】先のβ−サラセミア２７例中の２６例はβ
−サラセミアと判別されたが、続いてβ−サラセミア−
小児との鑑別を行うと、２５／２６で正しくβ−サラセ
ミアと判別された（表１０）。
−サラセミアと判別されたが、続いてβ−サラセミア−
小児との鑑別を行うと、２５／２６で正しくβ−サラセ
ミアと判別された（表１０）。
【００７０】
【表１０】
【００７１】健常小児は、２群判別式によるβ−サラセ
ミア−鉄欠乏性貧血の鑑別では、２９／３０で、また、
定数項を変更したＥｎｇｌａｎｄ ＆ Ｆｒａｓｅｒの
式では、３０／３０でβ−サラセミアの特徴を有すると
判別された。しかし、さらにβ−サラセミア−小児との
鑑別を行うと、３０／３０すべてが正しく小児と判別す
ることができ、２段階で判別を行うことによってβ−サ
ラセミアと小児とを感度高く鑑別できることが確認され
た（表１１）。
ミア−鉄欠乏性貧血の鑑別では、２９／３０で、また、
定数項を変更したＥｎｇｌａｎｄ ＆ Ｆｒａｓｅｒの
式では、３０／３０でβ−サラセミアの特徴を有すると
判別された。しかし、さらにβ−サラセミア−小児との
鑑別を行うと、３０／３０すべてが正しく小児と判別す
ることができ、２段階で判別を行うことによってβ−サ
ラセミアと小児とを感度高く鑑別できることが確認され
た（表１１）。
【００７２】
【表１１】
【００７３】また、Ｈｇｂ＜１１．５ｇ／ｄｌの貧血小
児２６例（表１２）では、２群判別式によるβ−サラセ
ミア−鉄欠乏性貧血の鑑別では、１７／２６でβ−サラ
セミアの特徴を有する群に属すると判別されたが、つい
でその１７例についてβ−サラセミア−小児との鑑別を
行うと、１６／１７で正しく小児と判別された。一方、
定数項を変更したＥｎｇｌａｎｄ ＆ Ｆｒａｓｅｒの
式では、２０／２６でβ−サラセミアの特徴を有する群
に属すると判別されたが、ついでその２０例についてβ
−サラセミア−小児との鑑別を行うと、１６／２０で正
しく小児と判別された。したがって、従来のβ−サラセ
ミア−鉄欠乏性貧血の鑑別のみで判別するよりも感度が
高いことが確認された（表１３）。
児２６例（表１２）では、２群判別式によるβ−サラセ
ミア−鉄欠乏性貧血の鑑別では、１７／２６でβ−サラ
セミアの特徴を有する群に属すると判別されたが、つい
でその１７例についてβ−サラセミア−小児との鑑別を
行うと、１６／１７で正しく小児と判別された。一方、
定数項を変更したＥｎｇｌａｎｄ ＆ Ｆｒａｓｅｒの
式では、２０／２６でβ−サラセミアの特徴を有する群
に属すると判別されたが、ついでその２０例についてβ
−サラセミア−小児との鑑別を行うと、１６／２０で正
しく小児と判別された。したがって、従来のβ−サラセ
ミア−鉄欠乏性貧血の鑑別のみで判別するよりも感度が
高いことが確認された（表１３）。
【００７４】
【表１２】
【００７５】
【表１３】
【００７６】
【発明の効果】本発明によれば、β−サラセミア−鉄欠
乏性貧血の鑑別に加えて、β−サラセミア−小児の鑑別
を行うことによって、従来のβ−サラセミア鑑別法より
も感度高くβ−サラセミアを鑑別することができる。
乏性貧血の鑑別に加えて、β−サラセミア−小児の鑑別
を行うことによって、従来のβ−サラセミア鑑別法より
も感度高くβ−サラセミアを鑑別することができる。
【００７７】しかも、先に述べたように、β−サラセミ
アが乳幼児期に発病することを考えると、β−サラセミ
アと小児との鑑別が、通常よく使用されている血液分析
装置の血液検査データを用いて、簡単でしかも迅速にで
きることはきわめて有用である。
アが乳幼児期に発病することを考えると、β−サラセミ
アと小児との鑑別が、通常よく使用されている血液分析
装置の血液検査データを用いて、簡単でしかも迅速にで
きることはきわめて有用である。
Claims (4)
- 【請求項１】 被検データが、β−サラセミアの特徴を
有する群と鉄欠乏性貧血群のいずれの群に属するかを判
別し、次いで、β−サラセミアの特徴を有する群に属す
ると判定された被検データについて、β−サラセミアと
小児とのいずれの群に属するかを判別する、ことを特徴
とするβ−サラセミアの鑑別方法。 - 【請求項２】 被検データが、赤血球系データである請
求項１記載のβ−サラセミアの鑑別方法。 - 【請求項３】 赤血球系データが、赤血球数、ヘモグロ
ビン濃度、ヘマトクリット値、これらの３つのデータか
ら誘導される赤血球恒数、および赤血球分布幅を含む群
から選択される請求項２記載のβ−サラセミアの鑑別方
法。 - 【請求項４】 判別を２群判別分析により決定された鑑
別式を用いて行う請求項１記載のβ−サラセミアの鑑別
方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP17953098A JPH11326315A (ja) | 1998-05-21 | 1998-05-21 | β−サラセミアの鑑別方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP17953098A JPH11326315A (ja) | 1998-05-21 | 1998-05-21 | β−サラセミアの鑑別方法 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH11326315A true JPH11326315A (ja) | 1999-11-26 |
Family
ID=16067376
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP17953098A Pending JPH11326315A (ja) | 1998-05-21 | 1998-05-21 | β−サラセミアの鑑別方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH11326315A (ja) |
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-
1998
- 1998-05-21 JP JP17953098A patent/JPH11326315A/ja active Pending
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