図1. 前週体温別の虫垂炎発症率
虫垂炎の発生率、前週の体温別
ポイントは、その層におけるリスクのある人年の数によって陰影がつけられている。破線は、各温度における平均発生率の滑らかな推定値を示す。

図2. 区分線形モデルにおける体温の推定結果
ピースワイズ線形モデルにおける気温の推定結果
実線は、-17.78℃から37.78℃の温度範囲における線形スプラインモデルの推定適合度を表している。10.56 °Cで傾きが変化していることに注意。参考値は4.44 °C。IRRは入射率比を示す。

図3. 温度偏差と虫垂炎の発生率との関係の推定値
気温偏差と虫垂炎の発生率との関係の推定値
モデルは、年および大都市統計地域固定効果、年齢、性別、曜日、予想気温で調整されている。縦線は、大都市統計地域クラスターで調整したロバストSEを用いた95％CIを示し、横線は温度ビンの大きさを示す。観察された気温と予想気温の乖離と虫垂炎の発生率との間に用量反応関係が観察され、通常より気温の高い時期の翌日はリスクが増加し、通常より気温の低い時期の翌日はリスクが減少していた。基準値は、-0.56～0℃の予想気温より高い日。IRRは発生率比を示す。

表1. 気温と虫垂炎発症率との関連性に関する一次モデルの推定発症率比（IRR）。
体温と虫垂炎発症率との関連性に関する一次モデルの推定発症率比（IRR）。

表2. 疾患の重症度別の推定発生率比
重症度別推定発症率比率

2022年10月3日
季節に依存しない暖かな気候による虫垂炎発生率の関連性
ジェイコブ・E・シマリング（Jacob E. Simmering）博士1; リンネ・A. Polgreen, PhD2; David A. Talan, MD3; et alJoseph E. Cavanaugh, PhD4; Philip M. Polgreen, MD, MPH1,5
著者名 記事情報
JAMA Netw Open. 2022;5(10):e2234269. doi:10.1001/jamanetworkopen.2022.34269
キーポイント
Question 虫垂炎の発生率は周囲の温度と関連しているか？

所見 虫垂炎患者689 917人を対象としたこのコホート研究では、気温が5.56℃上昇するごとに、気温10.56℃以下では虫垂炎の発症率が1.3％上昇し、10.56℃以上では発症率が2.9％上昇することが示された。

本研究の結果は、季節に関係なく気温が上昇すると虫垂炎の発生率が上昇することを示唆している。

概要
重要性 急性虫垂炎は腹痛の一般的な原因であり、いくつかの国では緊急手術の最も一般的な理由である。また、夏季に症例が増加することが報告されている。

目的 気候の異なる地域において、地域の気温パターンを考慮した急性虫垂炎の発生率を数年にわたり調査すること。

デザイン，設定，参加者 このコホート研究では，MarketScan Commercial Claims and Encounters DatabaseおよびMedicare Supplemental and Coordination of Benefits Databaseの2001年1月1日から2017年12月31日までの保険請求データを使用した。コホートには、MarketScanデータベースにデータを提供している米国の保険プランに加入している虫垂炎のリスクのある個人を含めた。入院，外来，救急部の環境における虫垂炎の症例は，国際疾病分類第9版，臨床修正または国際統計疾病分類第10版，臨床修正の診断コードを用いて同定した。地域の気象データは、Integrated Surface Databaseから大都市統計地域（MSA）に居住する個人について入手した。関連は、負の二項分布に基づく固定効果一般化線形モデルを用いて特徴づけられた。モデルは年齢、性、曜日で調整され、年およびMSAの固定効果も含まれていた。一般化線形モデルは、気温の変化点を0.56℃ごとに検索して、区分線形モデルで適合させた。気温の役割をさらに分離するために，観測気温を予想気温に置き換え，ある年のある日のある都市の予想気温からの観測気温の偏差を求めた。データは、2021年10月1日から2022年7月31日まで分析した。

主要アウトカムおよび測定 主要アウトカムは、過去7日間のMSAの平均気温を独立変数とし、年齢と性別で層別した所定都市における毎日の虫垂炎患者数であった。

結果 合計450 723 744人年の危険率と689 917人の虫垂炎患者（平均［SD］年齢，35［18］歳；男性347 473人［50.4％］）が含まれた。気温が5.56℃上昇するごとに、気温が10.56℃以下の場合は虫垂炎の発生率が1.3％増加し（発生率比［IRR］、1.01；95％CI、1.01-1.02）、10.56℃以上の場合は発生率が2.9％増加する（IRR、1.03；95％CI、1.03-1.03）ことが示された。気温の偏差については、5.56 ℃を超える予想以上の気温上昇は、偏差が0に近い日と比較して、虫垂炎の発生率が3.3％（95％CI、1.0％-5.7％）増加することと関連していた。

結論と関連性 このコホート研究の結果、虫垂炎の発生率に季節性が観察され、発生率の増加と暖かい気候の間に関連性があることが分かった。これらの結果は、虫垂炎の発生機序の解明に役立つと考えられる。

はじめに
急性虫垂炎は腹痛の一般的な原因であり1、いくつかの国では緊急手術の最も一般的な理由となっている2。過去数十年の間に、予測スコア、超音波画像診断、低線量CT、腹腔鏡手術、9,10、合併症のない症例に対する抗生剤単独による非手術療法などの新しい診断・治療アプローチが開発されてきました。このような診断・治療法の革新とは対照的に、本症の危険因子の解明はほとんど進んでおらず、その正確な病因も不明なままです。

虫垂炎の危険因子の解明が進めば、虫垂炎の発症機序の解明が期待できる。しかし、現在までのところ、危険因子についてはほとんど報告されていない。急性虫垂炎は、10歳から30歳の間に最も多く発症し、12,13 男性にやや偏りがある14,15 家族歴のある人には、虫垂炎を発症する遺伝的素因があるようだ16 食事の危険因子としては、低繊維食 17,18 砂糖摂取量の増加 19,20 水の摂取量の減少 21,22 が考えられる。環境的な危険因子としては、大気汚染23、アレルゲン24、タバコの煙25、胃腸感染症26への曝露が考えられるが、最もよく観察される環境的危険因子として、いくつかの国では季節的なパターンがあり、夏季に急性虫垂炎の発生率が増加する12,27。

夏季に発生率が高くなる理由としては、気温の上昇により脱水やそれに伴う便秘のリスクが高まることが考えられる。28 その他、夏季の急性虫垂炎のリスク上昇と関連する可能性のある行動としては、食事の変化や消化管病原菌への曝露が考えられる26。さらに、急性虫垂炎の季節性に関する過去の研究では、気温、粗い気温測定（例えば、月平均28,29）、または大規模で気候が多様な地理的地域について特に検討されていない。33 過去の研究のすべてが、夏に急性虫垂炎の発生率が増加することを認めたわけではない。本研究の目的は、数年にわたる気候が異なる地理的地域における地域の気温パターンを考慮して、急性虫垂炎発生率を調べることにある。

方法
このコホート研究は、アイオワ大学施設審査委員会により非人間参加型研究とみなされ、インフォームドコンセントの要件が免除された。また、Strengthening the Reporting of Observational Studies in Epidemiology（STROBE）報告ガイドラインに従った。

データソース
2001年1月1日から2017年12月31日までのMarketScan Commercial Claims and Encounters DatabaseおよびMedicare Supplemental and Coordination of Benefits Database（IBM Corp）のデータを使用した。これらのデータベースには、全米の参加保険プランに加入している個人の保険請求データが含まれている。外来、入院、救急部を含むあらゆる環境での国際疾病分類第9版、臨床修正または国際統計疾病分類第10版、臨床修正診断コード（別冊のeTable 1）を用いて虫垂炎の症例を同定した。虫垂炎と診断された日が複数ある場合は、最初の日付のみを記録した。

ある日、MarketScanデータベース内のすべての個人を虫垂炎のリスクがあるとみなした。これらの個人の約80%は、約400の都市統計地域（MSA）のいずれかに居住していた。MSA や米国本土に居住していない人は、現地の気象データを入手できなかったので除外した。

気象データは、米国海洋大気庁（National Oceanic and Atmospheric Administration）の一部である米国環境情報センター（National Centers for Environmental Information）が発行する統合地表面データベース（Integrated Surface Database）から入手した。Integrated Surface Database は、1901 年から現在までの全世界の 35,000 以上の気象観測所における毎時の気象観測データを収録している。我々は1990年以降の気象データを使用した。MSAの気象は、MSAの重心から100km（約62マイル）以内のすべての気象観測所の気温の測定値を使用し、単純平均気温を計算することによって定義された。

統計解析
主要アウトカムは、年齢および性別で層別したある都市における毎日の虫垂炎症例数であり、主要独立変数は、MSAにおける過去7日間の平均気温であった。日中の高温と夜間の高温の両方が重要であり、日中の暑さは夜間に暑さが軽減されるかどうかと同じくらい重要であるため、過去7日間の平均高温または平均低温ではなく、平均気温を使用することにした。7日間という期間を選んだのは、気温が高くなってから虫垂炎を発症するまでの期間が短いと予想されたからである。7日間のリスクウィンドウは、休日や週末による発症の遅れを考慮しても、長すぎることによって過剰に平滑化することなく、真のリスクウィンドウを確実に捉えることができると思われる。モデルには、年齢、性別、曜日を制御し、年およびMSAの固定効果を含めた。人種と民族のデータはMarketScanのデータベースでは得られなかった。

都市は互いに異なるが（例えば、フロリダ州マイアミの住民は、ノースダコタ州ファーゴの住民よりも冬の間屋外で過ごす時間が長いかもしれない）、一般に年によって変わることはない。MSA固定効果では、都市間の差はあるが、特定の都市の差は時間の経過とともに一定に保たれると仮定している。医療行為（例えば、超音波検査のポイントオブケアでの採用）や保険プランの年ごとの変化による交絡を減らすために、年ごとの固定効果を加えたが、これはMarketScanのデータベースにデータを提供し、調査対象のすべての都市に影響を与える。年齢を順序グループ（0-5、6-10、11-15、16-20、21-30、31-40、41-50、51-60、61-70、71-80、81歳以上）に分け、Rパッケージlspline（R Foundation for Statistical Computing）を用いて線形スプラインとして温度を評価した。負の二項分布とlog-link関数を用いた固定効果一般化線形モデルを使用した。負の二項族は、平均がカウントの分散と等しくない（過分散）ことが予想される、1日あたりの症例数などのカウントのモデリングに有用である。

MSAや時間によって異なる人口を考慮し、特定の日に特定のMSAに登録された年齢と性別の人の対数のオフセットを含んでいる。また、MSAごとにクラスタリングしたロバストなSEを報告した34。

変化点の数および配置は、反復して設定した。まず、変化点がない固定効果モデルを評価し、対数罹患率の温度による変化が完全に線形であることを確認した。HQC は，赤池情報量規準やベイズ情報量規準などの他の情報量規準に類似しているが，モデルの複雑さに対して異なるペナルティ項を使用している35．簡単に言えば，モデルに追加される各パラメータに 2 の固定ペナルティを課す赤池情報量規準は大規模サンプルに過剰適合し，ペナルティとして log(n) を追加するベイズ情報量規準はサンプルに過小適合することを懸念したのである．HQCは2 log(log(n))のペナルティを使用し，適合度とモデルのparsimonyのバランスをより良くすることができる．HQCの値が小さいほど、モデルの性能が良いことを示している。勾配を変化させないモデルのHQCは5 649 821であった。

次に、-9.44 ℃から 29.44 ℃（観測気温の 1～99 パーセンタイル）まで 0.56 度ずつ変化させた 1 ノットで一連のモデルをあてはめ、最も性能の良いモデルを見つけた。その結果、10.56 ℃の傾きで変化させると、HQC が 23.9 から 5 649 797 に減少することがわかった。

第三に，第二の勾配の変化を加えることを検討した．10.56℃を結び目とし、-9.44℃から29.44℃まで0.56度ずつ変化させた一連のモデルを推定した。その結果，10.56 °Cと28.89 °Cでの傾きの変化が最も低いHQCである5 649 798と関連していることがわかったが，この値は傾きが1つだけ変化したモデルよりも大きい．我々は最終的な線形スプラインとして，10.56 ℃での勾配の変化が1回のモデルを採用した．

このモデルの大きな限界は、季節性の調整がされていないことである。気温とは対照的に、省略された季節要因が結果に関連していた可能性がある。気温と月の間の共線性が高いため、一連の月指標をモデルに含めるような単純なアプローチは適切ではなかった。その代わりに、観測気温を、その年のその日のその都市の予想気温と、予想気温からの観測気温の偏差に置き換えた。

予想気温は、一連の回帰モデルを当てはめることで求めた。具体的には、各MSAについて、日中の気温を曜日とサインまたはコサインの季節性項に回帰させた。サインまたはコサイン式では、気温が1年を通じて滑らかに変化し、12月末と1月初めが似ていることを仮定した。この気温推定モデルの構築には、地表面統合データベースの1990年以降のデータを使用した。このモデルによる予想気温と観測気温の差を気温偏差とした。次に、リスクウィンドウをカバーするために、気温偏差の7日移動平均を計算した。

気温の変数を2つの指標に置き換えたモデルを推定した：前週にその都市で予想された気温と、予想気温からの一連のビン分けされた偏差（例えば、>5.56 ℃低い、2. 5.56℃以上低い、2.78-5.56℃低い、1.67-2.78℃低い、1.11-1.67℃低い、 0.56-1.11℃低い、0-0.56℃高い、0-56-1.11℃高い、 1.67-1.78℃ 高い、 2.78-5.56℃ 高い、 >5.56℃ 高い) とした。予想気温は、一次モデルで使用したのと同じ位置のノットを使用した区分線形モデルとして扱った。

さらに、異なる虫垂炎の重症度レベル（いずれかの腹膜炎あり、腹膜炎なし、その他の虫垂炎）が体温と関連しているかどうかを評価した。3 段階の重症度すべてについて，反応と観察された体温との関連を特徴づけるモデルを当てはめた．

すべてのモデルはR, version 4.0.4（R Foundation for Statistical Computing）を用いて作成し、固定効果推定はRパッケージのfixestを用いて実施した。統計的有意性の閾値は0.05とした。データの解析期間は2021年10月1日から2022年7月31日である。

結果
MarketScanデータベースには虫垂炎のリスクがある547 231 910人年があり，そのうち451 174 481（82.4％）がMSAに属していた。気象データのある米国本土のMSAに限定した後、リスクのある450 723 744人年および虫垂炎の合計689 917例（平均［SD］年齢、35［18］歳、女性342 444［49.6％］および男性347 473［50.4％］）を対象とした。アトリスクコホートと症例の年齢と性別の分布の概要は、付録の電子表2に記載されている。736の異なるMSA値と17年間にわたり、50 326 316の層（年齢、性別、都市、日付のユニークな組み合わせ）を持っていた。データセットには常に約400のMSAが含まれていたが、データ収集中にMSAのコーディングが変更されたため、736のユニークな値が得られた。各MSAは平均（SD）8.5（4.4）年間追跡され、中央値（IQR）191 863（49 697-512 521）人年のデータを提供した。

前週の気温と比較して、虫垂炎の発生率は用量依存的に増加し、特に-12.22 ℃より高い気温の日に増加した（図1）。固定効果モデルの線形スプラインは、10.56 °Cで傾きの変化を含み、この未調整のグラフでは妥当と思われる値であった（図2）。

年齢、性別、曜日、年、MSAで調整した後、気温と虫垂炎の発生率の間に関連があることが確認された（表1）。気温が5.56℃上昇するごとに、気温が10.56℃以下では発生率が1.3％上昇し（発生率比［IRR］、1.01；95％CI、1.01-1.02）、10.56℃より高い気温では2.9％の上昇が見られた（IRR、1.03；95％CI、1.03-1.03）。

予想気温モデルは、米国全域で観測された気温に高品質な適合を示した（別添図1）。気温の偏差の分布は都市間で類似しており、約2.78℃のSDを持つ正規分布に従った（付録の図2）。調整前では、暖かい期間は、同じ予想気温の涼しい期間よりも、一貫して高い発症率と関連していた（図1）。調整後、予想気温より5.56 ℃以上高い（約2 SD）週の翌日は、予想気温より0 ℃～0.56 ℃低い同じ週の翌日に比べ、3.3％（95％ CI, 1.0%-5.7%） 発生率が増加することが判明した。発生率の推定値は、予想気温からの乖離が大きいほど用量依存的に増加した（図3）。同様に、平常時に比べて気温が低い日ほど虫垂炎の発生率が低いことがわかった。推定された係数の詳細な説明は、付録の表3および表4に含まれている。

観察された関連性は、モデルを病気の重症度によって層別化してもほとんど変わらなかった（表2）。3つのシリーズ（腹膜炎あり、腹膜炎なし、その他の虫垂炎）すべてにおいて、暖かい気候は発生率の増加と同程度に関連していた。気温が5.56℃上昇するごとに、腹膜炎患者では発生率が2.2％増加し（IRR, 1.02; 95％ CI, 1.01-1.02）、気温が10.56℃以下では腹膜炎のない患者では発生率が2.5％増加（IRR, 1.02; 95％ CI, 1.02-1.02）していた。10.56℃より高い温度では、腹膜炎患者では3.2％の増加（IRR, 1.03; 95% CI, 1.03-1.04 ）、腹膜炎でない患者では4.4％の増加（IRR, 1.04; 95% CI, 1.03-1.04 ）であった。

考察
このコホート研究の結果、急性虫垂炎の発生率は季節的なものであるだけでなく、気温の高さとも関連していることが分かった。我々は、虫垂炎の発生率と前週の気温の間に関連を認めた。気温が5.56℃上昇するごとに、虫垂炎の発生率が高くなり、前週の気温とともに上昇した。この関連は，未調整の解析でも，MSA，年，人口統計学的特性で調整した後でも観察可能であった．気温の役割を表す線形スプラインは，生物学的に妥当な変曲点である10.56 °Cで結び目を有していた。平均気温10.56 °Cは、日最高気温が15.56 °Cから21.11 °Cの間で、ほとんどの人が暖かいと考える下限値であることを特徴としている。平均最高気温や平均最低気温を用いた仕様でも、平均気温を用いたモデルと同様の結果が得られた。

さらに、虫垂炎の発生率は、ある日の気温が平年より高いことと関連していることがわかった。特に、予想気温との乖離を評価したところ、最初の解析と同様の用量反応パターンが観察された。虫垂炎のリスクと予想気温からの乖離との関連を調べると、季節的要因を省くことで潜在的交絡を減らすことができる：乖離は小さく、多かれ少なかれランダムな被曝の変化である。ミズーリ州セントルイスの典型的な7月の1日は約26.67℃、最高気温は約32.22℃、最低気温は約21.11℃であり、年ごとの7月の気温は比較的似通っている。しかし、最高気温が37.78 ℃に近い日や26.67 ℃の半ばになる日も、どの月にも数日あることが予想される。これらの乖離、つまり少し涼しい日や少し暖かい日は、季節性によって混乱することのない関連性の検定として機能する。発生率と予想気温との乖離を比較したところ、用量反応的な関連が見られた。5.56℃の温暖化は、偏差がほぼ0の日と比較して、発生率が3.3%増加した。気温は虫垂炎の発生率と関連していることが示唆された。

これまでの研究のほとんどは、夏季に急性虫垂炎の発生率が増加することを示している26が、気温の上昇を他の季節性曝露（例：消化管感染症）または潜在的な季節性行動変化（例：食事の変化）から分離することは困難であった。しかし、広い地域（すなわち、米国本土全体）を17年間にわたって調査することにより、虫垂炎の発生率と天候の間の季節性と関連性だけでなく、予想気温からの乖離と急性虫垂炎のリスク増加との関連性も実証することができるようになった。特に、気温の影響と季節要因や行動変化の影響とを分離することができた。さらに、この知見はモデル選択に対してロバストであった。気温の乖離は、季節性を柔軟に考慮したさまざまなモデル仕様を用いても、一貫して大きく変化しなかった。

以前の研究者たちは、急性虫垂炎の季節性は、暖かい気候に起因する脱水および便秘と関連しているという仮説を立てた。17,26 さらに、低繊維食の人々は虫垂炎のリスクが30％高い。高温への暴露は、虫垂炎を発症するための遺伝的宿主因子と相互作用する可能性もある。しかし、本研究の結果、暖かい気候は特定の年齢層や男性、女性におけるリスクの増加とは関連がないことが示唆された。むしろ、暖かい気候に関連するリスクは、生涯を通じて男女ともに、また腹膜炎を伴うかどうかにかかわらず虫垂炎症例に適用されるようであった。

制限事項
この研究にはいくつかの限界がある。第一に、分析は行政データに基づいており、診断コードには感度および特異度の点で限界がある。第二に、外気温度への個人的な曝露レベルや空調の利用状況を特定することができなかった。第三に、固定効果モデルを用いることで、都市間の時不変交絡を防いだが、都市とその人口は調査期間中に変化する可能性がある。しかし、都市や人口は調査期間中に変化する可能性がある。これらの制限のいくつかを解決するためには、個人レベルの詳細な曝露履歴が必要である。第四に、MSAに居住していない約20％の登録者を特定することができなかったので、このコホートは結果として農村部の代表を欠いている可能性がある。したがって、天候および／または脱水と虫垂炎の発生率との関連について今後調査する際には、潜在的な遺伝的危険因子および食事による危険因子を考慮する必要がある。

結論
このコホート研究では、虫垂炎の発生率の上昇と暖かい気候との間に関連があることが分かった。さらに、この関連性における天候の意味を他の季節的要因や行動的要因から分離し、予想以上に気温が高い時期の虫垂炎のリスクが高いことを明らかにした。これらの結果は、虫垂炎の発生機序の解明につながるものと考えられる。

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論文情報
掲載を受理しました。2022年8月15日

掲載されました。2022年10月3日 doi:10.1001/jamanetworkopen.2022.34269

オープンアクセスです。これは、CC-BYライセンスの条件の下で配布されるオープンアクセス論文です。© 2022 Simmering JE et al. JAMA Network Open.

コレスポンディング・オーサー Philip M. Polgreen, MD, MPH, Department of Internal Medicine, University of Iowa, 200 Hawkins Dr, Iowa City, IA 52242 (philip-polgreen@uiowa.edu).

著者による寄稿。Simmering博士は、この研究の全データにアクセスすることができ、データの完全性とデータ解析の正確性に責任を負う。

コンセプトとデザイン。Simmering、P.M.Polgreen。

データの取得、分析、解釈。全著者。

原稿の作成。Simmering、L.A. Polgreen、P.M. Polgreen。

重要な知的財産権に関する原稿の重要な改訂。全著者。

統計解析。統計解析：Simmering, Cavanaugh.

監修。タラン。

利益相反の開示。報告なし。

資金援助/サポート この研究は、National Center for Advancing Translational Sciences（P.M.Polgreen博士）の助成金UL1 TR002537によって一部資金提供された。

資金提供者/スポンサーの役割 資金提供者は、本研究の立案・実施、データの収集・管理・分析・解釈、原稿の準備・レビュー・承認、および出版への投稿の決定において、いかなる役割も担っていない。

参考文献
1.
Rothrock SG , Pagane J . 小児における急性虫垂炎：救急部での診断と管理。  Ann Emerg Med. 2000;36(1):39-51. doi:10.1067/mem.2000.105658 PubMedGoogle ScholarCrossref
2.
Stewart B , Khanduri P , McCord C , et al.緊急手術を必要とする状態の世界的な疾病負担。  Br J Surg. 2014;101(1):e9-e22. doi:10.1002/bjs.9329 PubMedGoogle ScholarCrossref
3.
オーウィングス MF , コザック LJ . 米国における外来および入院の処置、1996年。  Vital Health Stat 13. 1998;(139):1-119.PubMedGoogle Scholar
4.
Bhangu A ; RIFT Study Group on behalf of the West Midlands Research Collaborative. 虫垂炎が疑われる成人における虫垂炎リスク予測モデルの評価。  Br J Surg. 2020;107(1):73-86. doi:10.1002/bjs.11440 PubMedGoogle ScholarCrossref
5.
van Amstel P , Gorter RR , van der Lee JH , Cense HA , Bakx R , Heij HA . 小児虫垂炎の除外：臨床予測ルールは使えるか？  J Gastrointest Surg. 2019;23(10):2027-2048. doi:10.1007/s11605-018-3997-1 PubMedGoogle ScholarCrossref
6.
Frountzas M , Stergios K , Kopsini D , Schizas D , Kontzoglou K , Toutouzas K . 急性虫垂炎の診断にAlvarado or RIPASA score? a meta-analysis of randomized trials.  Int J Surg. 2018;56:307-314. doi:10.1016/j.ijsu.2018.07.003 PubMedGoogle ScholarCrossref
7.
Benabbas R , Hanna M , Shah J , Sinert R . 救急部における小児急性虫垂炎の病歴、身体検査、臨床検査、ポイントオブケア超音波の診断精度：システマティックレビューとメタアナリシス.  Acad Emerg Med. 2017;24(5):523-551. doi:10.1111/acem.13181 PubMedGoogle ScholarCrossref
8.
Yoon HM , Suh CH , Cho YA , et al. 小児および成人患者における虫垂炎疑いに対する減量CTの診断性能：系統的レビューと診断メタ解析。  Eur Radiol. 2018;28(6):2537-2548. doi:10.1007/s00330-017-5231-z PubMedGoogle ScholarCrossref
9.
Jaschinski T , Mosch C , Eikermann M , Neugebauer EA . 虫垂炎が疑われる患者における腹腔鏡下対開腹による虫垂切除術：無作為化対照試験のメタアナリシスによる系統的検討。  BMC Gastroenterol. 2015;15:48. doi:10.1186/s12876-015-0277-3 PubMedGoogle ScholarCrossref
10.
Talan DA , Moran GJ , Krishnadasan A , et al; Writing Group for the CODA Collaborative. 虫垂炎の非手術的患者の外来管理に関連するアウトカムの分析。  JAMA Netw Open. 2022;5(7):e2220039. doi:10.1001/jamanetworkopen.2022.20039
記事PubMedGoogle ScholarCrossref
11.
Talan DA , Di Saverio S . 急性合併症のない虫垂炎の治療。  N Engl J Med. 2021;385(12):1116-1123. doi:10.1056/NEJMcp2107675 PubMedGoogle ScholarCrossref
12.
Addiss DG , Shaffer N , Fowler BS , Tauxe RV . 米国における虫垂炎と虫垂切除術の疫学。  Am J Epidemiol. 1990;132(5):910-925. doi:10.1093/oxfordjournals.aje.a115734 PubMedGoogle ScholarCrossref
13.
Anderson JE , Bickler SW , Chang DC , Talamini MA . 病因不明の一般的な疾患の検討：カリフォルニア州における虫垂炎の疫学および外科的管理の傾向、1995-2009年.  World J Surg. 2012;36(12):2787-2794. doi:10.1007/s00268-012-1749-z PubMedGoogle ScholarCrossref
14.
Ergul E 。 遺伝と急性虫垂炎の家族性傾向です。  2007;96（4）：290から292。
15.
サドルAzodi O、Andrén -サンドバーグA、ラーションH 。 双子における急性虫垂炎のリスクに関する遺伝的および環境的影響。  2009;96(11):1336-1340.doi:10.1002/bjs.6736 PubMedGoogle ScholarCrossref
16.
Li HM , Yeh LR , Huang YK , Hsieh MY , Yu KH , Kuo CF . 虫垂炎の家族性リスク：全国規模の人口調査。  J Pediatr. 2018;203:330-335.e3. doi:10.1016/j.jpeds.2018.07.071 PubMedGoogle ScholarCrossref
17.
Adamidis D , Roma-Giannikou E , Karamolegou K , Tselalidou E , Constantopoulos A . 食物繊維の摂取量と小児虫垂炎。  2000;51（3）:153-157。 doi:10.1080/09637480050029647 PubMedGoogle ScholarCrossref
18.
Arnbjörnsson E . 急性虫垂炎と食物繊維。  1983;118（7）:868-870をアーチ外科。
ArticlePubMedGoogleスカラーCrossref
19.
Martin DL , Gustafson TL . 真性虫垂炎の症例群。  1985;150(5):554-557. doi:10.1016/0002-9610(85)90435-0 PubMedGoogle ScholarCrossref
20.
モリスJ、バーカーDJ、ネルソンM 。 食事、感染症、および英国とアイルランドの急性虫垂炎。  J Epidemiolコミュニティヘルス。1987;41(1):44-49. doi:10.1136/jech.41.1.44 PubMedGoogle ScholarCrossref
21.
ネルソンM、モリスJ、バーカーDJ、シモンズS 。 子供の急性虫垂炎とダイエットのケースコントロール研究。  J Epidemiol Community Health. 1986;40(4):316-318. doi:10.1136/jech.40.4.316 PubMedGoogle ScholarCrossref
22.
ネルソンM、バーカーDJ、冬PD 。 食物繊維と急性虫垂炎：ケース-コントロール-スタディ。  1984;38（2）:126-131.PubMedGoogleのスカラー。
23.
Kaplan GG , Dixon E , Panaccione R , et al.虫垂炎の発生率に対する周囲の大気汚染の影響。  CMAJ。2009;181(9):591-597. doi:10.1503/cmaj.082068 PubMedGoogle ScholarCrossref
24.
Gallerani M , Boari B , Anania G , Cavallesco G , Manfredini R . 急性虫垂炎の発症における季節的変動。  Clin Ter. 2006;157(2):123-127.PubMedGoogle Scholar
25.
オールドメドーC、ウッドI、メンゲセンK、ヴィッシャーPM、マーチンNG、ダフィーDL 。 オーストラリア人双生児における喫煙と虫垂炎の関係の調査。  Ann Epidemiol. 2008;18(8):631-636. doi:10.1016/j.annepidem.2008.04.004 PubMedGoogle ScholarCrossref
26.
ファレスA 。 夏の虫垂炎。  Ann Med Health Sci Res. 2014;4(1):18-21. doi:10.4103/2141-9248.126603 PubMedGoogle ScholarCrossref
27.
Wei PL , Chen CS , Keller JJ , Lin HC . 急性虫垂炎の発生率の月ごとの変動：10年間の全国人口ベースの研究。  J Surg Res. 2012;178(2):670-676. doi:10.1016/j.jss.2012.06.034 PubMedGoogle ScholarCrossref
28.
イルベス I 、ファーゲルストレム A 、ヘルジッヒ KH 、ユボネン P 、ミエッティネン P 、パヤネン H 。 フィンランドにおける急性虫垂炎と非特異的腹痛の季節的変動。  World J Gastroenterol. 2014;20(14):4037-4042. doi:10.3748/wjg.v20.i14.4037 PubMedGoogle ScholarCrossref
29.
ヨーク TJ . 成人急性虫垂炎の発生率における季節的および気候的変動：7年間の縦断的分析。  BMC Emerg Med. 2020;20(1):24. doi:10.1186/s12873-020-00321-2 PubMedGoogle ScholarCrossref
30.
Reinisch A , Heil J , Woeste G , Bechstein W , Liese J . 急性虫垂炎の経過における季節的変化に対する気象学的影響。  J Surg Res. 2017;217:137-143. doi:10.1016/j.jss.2017.05.015 PubMedGoogle ScholarCrossref
31.
佐藤陽子 , 小島原直樹 , 清原紘一 , 遠藤雅彦 , 山口直樹 ; 日本モビキッズ協会虫垂炎研究会. 日本における気候要素と急性虫垂炎の関連性．  J Surg Res. 2017;211:64-69. doi:10.1016/j.jss.2016.11.064 PubMedGoogle ScholarCrossref
32.
Karanikolić A , Karanikolić V , Djordjević L , Pešić I . 季節、気温、気圧と急性虫垂炎の発症率、発症機序との相関。  Srp Arh Celok Lek. 2016;144(7-8):402-407. doi:10.2298/SARH1608402K PubMedGoogle ScholarCrossref
33.
Sulu B , Günerhan Y , Palanci Y , Işler B , Cağlayan K . 虫垂炎の疫学的、人口統計学的特徴といくつかの環境因子の影響。  Ulus Travma Acil Cerrahi Derg. 2010;16(1):38-42.PubMedGoogle Scholar
34.
を使用した頑健な推論。 を用いたロバスト推論。  このような場合、「曖昧さ」を解消するために、「曖昧さ」を解消した上で、「曖昧さ」を解消した上で、「曖昧さ」を解消した上で、「曖昧さ」を解消した上で、「曖昧さ」を解消することが望ましい。
35.
回帰と時系列モデルの選択. World Scientific; 1998.