ハイライト
– プライバシーを保護する集計方法（692の「MaxCounties」）を使用して、全国のメディケアコホートで小地域レベルの新規てんかん発症を地図上に示しました。
– 広範な空間的異質性：MaxCounties間での発生率は10倍以上も異なり、2019年には10万人あたり141～1476人でした。
– 地域レベルでの不十分な睡眠と家庭用車両へのアクセス不足が、高いてんかん発生率と独立して関連していました（それぞれ最高三分位群と最低三分位群を比較したオッズ比は約2.0）。
– 研究結果は、社会的・環境的決定要因—睡眠、移動性、熱暴露、保険カバー率、人種構成—が予防とリソース配分の潜在的な対象であることを強調しています。
背景
てんかんの発生率は年齢とともに上昇し、人口高齢化や脳血管疾患、神経変性疾患、頭部外傷の持続的な負担により、高齢者は新規発症の増加を占める割合が高まっています。発生率の地理的変動は、これらの臨床リスク因子の地域差を反映しているかもしれませんが、健康に対する社会的・環境的決定要因（SEDH）—例えば、医療アクセス、交通手段、睡眠健康、環境曝露—もリスクと検出に影響を与える可能性があります。
小地域分析は、局所的なホットスポットを特定し、対象を絞った予防策、診療サービス計画、アウトリーチに情報を提供することができます。しかし、プライバシー制約と希少なアウトカムのため、従来は高齢者の新規発症てんかんの郡レベルでの地図作成が制限されていました。Dongらの研究（JAMA Neurology, 2025）では、大規模なメディケアサンプルとプライバシーを保護する地域化手法を使用して、新規てんかんの空間的異質性を説明し、地域レベルのSEDHとの関連を検討しています。
研究デザイン
これは、メディケア・フィー・フォー・サービス（FFS）ベネフィシャリー（65歳以上）を対象とした後ろ向きコホート研究で、2016年から2019年にかけて本土米国の全郡の管理請求データを使用しました。解析コホートは、非ヒスパニック黒人とヒスパニックのベネフィシャリーを過剰サンプリング（それぞれ1.50倍と1.75倍）した4,999,999人のランダムサンプルで構成され、除外後、4,817,147人が解析されました。
新規てんかん症例は2019年の請求とICD-10診断コードで定義され、2016年から2018年にてんかんの請求があったベネフィシャリーは除外されました。プライバシー規則を満たし、安定した発生率を確保するために、Max-P地域化アルゴリズムが3,108の郡を692の「MaxCounties」に集約し、各MaxCountyには少なくとも11件の新規症例が含まれました。
地域レベルのSEDH変数は公開ソースから取得され、ベネフィシャリーの住所とリンクされました。研究者は、変数の重要性をスクリーニングするための機械学習（ランダムフォレスト）と、最高三分位群の発生率と他の地域を比較する多変量ロジスティック回帰を使用して、調整後の関連を推定しました。データ分析は2025年1月から3月に実施されました。
主要な知見
サンプル特性と発生率
4,817,147人のベネフィシャリーのうち、2019年に20,263件の新規てんかん症例が確認されました。新規症例の平均（標準偏差）年齢は78.7（7.5）歳で、女性は54.6％を占めました。地域集約後、MaxCounties間の発生率は著しく異なり、2019年には10万人あたり141～1,476人と、10倍以上も異なりました。
ランダムフォレストモデルからのトップ予測因子
ランダムフォレストによる変数重要度ランキングは、地域レベルでの発生率と関連するいくつかのSEDH要因を強調しました：不十分な睡眠の普及率、環境熱指数、身体活動の不足、無保険者の割合、非ヒスパニック黒人住民の割合、肥満の普及率。これらは互いに排他的ではなく、社会的・環境的曝露が神経学的风险につながる相関パスウェイを反映している可能性があります。
多変量回帰からの調整された関連
最高三分位群の発生率と他の地域を比較した多変量ロジスティック回帰では、2つのSEDH変数が堅固な関連を示しました：
- 不十分な睡眠：不十分な睡眠の普及率が最高三分位群のMaxCountiesでは、最低三分位群と比較して、高いてんかん発生率のオッズがほぼ2倍でした（オッズ比1.99；95％信頼区間1.10～3.60）。
- 家庭用車両へのアクセス不足：家庭用車両へのアクセスがない世帯の割合が高いMaxCountiesでは、発生率の高いオッズが高まりました（オッズ比1.93；95％信頼区間1.16～3.25）。
機械学習スクリーンで同定された他の要因—熱指数、身体活動の不足、無保険率、非ヒスパニック黒人人口の割合、肥満—は単変量パターンでも発生率と関連しており、ランダムフォレストモデルでは影響力がありました。ただし、調整回帰での効果サイズは特に睡眠と車両アクセスの変数について報告されました。
解釈と潜在的なメカニズム
睡眠と発作リスク：不十分な睡眠の普及率との強い関連は生物学的に妥当です。睡眠不足は既知の発作誘発因子であり、潜在的なてんかん病態を持つ人々の発作閾値を低下させる可能性があります。集団レベルでは、不十分な睡眠の普及率が高いことで、症状性発作の確率が高まり、結果として新規てんかん診断が増加するか、または睡眠関連の併存症のための医療求める頻度が高まり、検出が高まる可能性があります。
移動性と医療アクセス：家庭用車両へのアクセス不足は、移動の制約と、適時に外来診療を受けられる構造的な障壁、脳血管疾患や頭部外傷リスク因子の管理を反映している可能性があります。移動性の低下は、社会的孤立と前駆期の神経学的イベント（例えば、脳卒中）に対する遅れた医療を引き起こし、最終的に発作リスクを高める可能性があります。
環境熱と生理的ストレス：熱指数は機械学習モデルで浮上しました。高温は睡眠を悪化させ、心血管疾患を悪化させ、脱水や代謝異常を引き起こす可能性があり、特に複数薬物療法を受けている高齢者では発作を引き起こす可能性があります。
社会経済的および人種的格差：無保険率、肥満の普及率、身体活動の不足、非ヒスパニック黒人住民の割合との関連は、構造的レーシズム、地域の貧困、医療アクセスの不平等など、相互に関連する社会的決定要因を捉えている可能性があります。これらは脳卒中、頭部外傷、神経変性疾患などの既知の高齢期てんかんの寄与因子の上流リスクを形成します。
専門家のコメントと制限点
この研究は、大規模な全国の請求データセットにプライバシーを保護する小地域アプローチを適用することで、高齢者の新規てんかん発生率の顕著な空間的異質性を明らかにし、修正可能な文脈要因を示唆することで、集団神経学を進展させています。これらの知見は以下の重要な制限点の中で解釈されるべきです：
- 症例の特定は管理請求とICD-10コードに基づいており、てんかんと急性症候性発作やその他の一過性イベントを誤分類する可能性があります。請求ベースのアルゴリズムの検証研究では、感度と特異度が異なることがあります。
- MaxCountyレベルでの横断的生態学的設計は、地域レベルの曝露を地域レベルの発生率と結びつけていますが、個々のレベルでの因果関係を証明することはできません。未測定の混雑要因と生態学的誤謬の可能性があります。
- 解析サンプルにはメディケアFFSベネフィシャリーが含まれており、結果はメディケアアドバンテージ登録者、若年層、非メディケア人口には一般化できない可能性があります。
- 地域集約（Max-P）はプライバシーと統計的安定性のために必要ですが、地理的解像度が低下し、区域内の異質性が隠れる可能性があります。
- 一部のSEDH変数は相関している（多重共線性）ため、個々の予測因子の因果的解釈が複雑になります。研究ではランダムフォレストを使用して予測因子をスクリーニングし、調整回帰で関連を推定しましたが、残存する混雑要因が存在する可能性があります。
これらの制限点にもかかわらず、研究は具体的な仮説を生成しています：睡眠健康と交通・インフラストラクチャは、高齢者のてんかんリスクを軽減したり、検出や管理を改善するための修正可能なレバーである可能性があります。
医師、保健システム、政策への影響
医師は、不十分な睡眠の普及率が高く、交通手段が限られているなど、SEDHが不利なコミュニティに住む患者が新規発症のリスクが高く、専門的な医療を受けられるまでの時間に障壁があることを認識する必要があります。睡眠障害のスクリーニング、転倒や怪我の予防、積極的な脳血管リスク管理は、すでに高齢者向けに推奨されており、てんかんリスクを軽減する可能性があります。
保健システムと公衆衛生機関は、小地域の発生率マップを使用して、神経学的サービスの配分、睡眠と移動性介入のアウトリーチ、交通プログラム、熱対策、高発生率の地域への対象を絞った公衆衛生活動などのコミュニティ投資をガイドすることができます。
結論と研究優先事項
Dongらは、本土米国全体での高齢期てんかん発生率の顕著な空間的異質性の証拠を提供し、不十分な睡眠と家庭用車両へのアクセス不足を主要な文脈的相関要因として特定しました。これらの知見は、社会的・環境的決定要因を神経学的风险評価と予防戦略に組み込むことの重要性を強調しています。
主要な研究優先事項には、多様な設定での臨床記録に対する請求ベースの症例定義の検証、個人レベルと地域レベルのデータを組み合わせた縦断的・多レベル分析による因果パスウェイの解明、高発生率コミュニティでの睡眠健康と交通アクセス改善に関する介入研究、メディケアアドバンテージ人口や非メディケア高齢者への監視の拡大が含まれます。
資金源とClinicalTrials.gov
資金源：抄録では報告されていません。詳細な資金開示と潜在的な利益相反については、全文を参照してください。
ClinicalTrials.gov：該当なし（観察的行政請求研究）。
参考文献
1. Dong W, Cabulong A, Vu L, et al. Incidence and Risk Factors of Epilepsy Among Older Adults in the US Medicare Population. JAMA Neurol. 2025 Nov 10:e254347. doi:10.1001/jamaneurol.2025.4347. PMID: 41212547; PMCID: PMC12603946.
2. World Health Organization. Epilepsy. https://www.who.int/news-room/fact-sheets/detail/epilepsy. Accessed November 2025.
3. Centers for Disease Control and Prevention. Epilepsy Data and Statistics. https://www.cdc.gov/epilepsy/data/index.html. Accessed November 2025.
サムネイル画像のプロンプト（編集用イラスト）
「米国地図をクリーンでモダンなインフォグラフィックスタイルで表示し、郡が発生率を示すコロプレスグラデーションで塗り分けられ、重ねられたアイコンには高齢者シルエット、ベッドと時計のシンボル（不十分な睡眠）、車とアクセス不可のシンボル（交通障壁）、スタイリッシュな太陽/熱波が含まれます。色調は落ち着いた青と暖かい橙、フラットベクトルデザイン、高コントラスト、ジャーナル表紙風の美しさ。」
