検診の意味と有効性評価――前編 - Interdisciplinary
ご案内 本エントリーは、検診について説明した連載記事の一部です。 連載は、以下の記事からなっています。 検診の意味と有効性評価――前編（本記事） 検診の意味と有効性評価――中編 検診の意味と有効性評価――後編 検診の意味と有効性評価――参考資料 記述は正確さを心がけておりますが、誤りがあれば、コメント欄等でご指摘いただければ幸いです。 IE では、画像（svg ファイル）が上手く表示されないようです。いずれ対処する予定ですが、もし可能であれば、Chromium 系ブラウザや Microsoft Edge などのブラウザでご覧ください。手数をおかけします。 はじめに 検診をおこなった人々の 5 年生存率は◯◯で、おこなわなかった人々の生存率は△△％でした。このように、がんは早期発見が大切です。忘れずがん検診に行きましょう。 こういった記述を、検診を勧める文書で見かける事があります。 一見する
疫学における「原因」とは - Interdisciplinary
「ニセ医者」に騙されないために: 休眠妙薬 リンク先で、NATROMさんがニセ医者と評されています。その根拠はどうやら、NATROMさんが原因という概念を理解していないから、という事のようです。具体的には、タバコを吸わなくても咽頭がんになることもありますという主張が、「咽頭がんの原因はタバコである」の反例になっている、だそうです。 正直な所、リンク先の文章は、 「タバコ（喫煙習慣）」は「咽頭がんの原因」という集団に含まれる。これは正しいでしょう。 など、意味の解らない所が色々あり（含まれるのが正しいとは、どういう事でしょうか）、何を主張されているのか、だいぶ不明瞭なものがあるのですが、それはともかくとして、ここで、医学、あるいは疫学における原因というものについて見ておくのは重要だと思いますので、疫学の教科書を参照してみましょう。 原因とは 疫学で用いられている因果関係について理解を深めるに
そんで、結局のところ、甲状腺癌の患者数は？ - NATROMのブログ
福島県の子供に対する甲状腺検査において、２次検査で細胞診を施行された76名のうち、真に甲状腺癌であるのは何人か。既に3人の診断が確定しているため、3人以上だ、とは言える*1。前回のエントリーでは、陽性反応的中割合と「100％引く偽陽性率」を取り違えて計算してはいけないとは述べたが、じゃあ結局のところ甲状腺癌は何人ぐらいなのか、という話はしなかった。 細胞診で悪性または悪性の疑いがあるとされた10人中、既に3人が甲状腺癌と診断されている。となると、残り7人も甲状腺癌である可能性はそれなりに高いと考えられる。一方で、手術という侵襲的治療を行うからには癌を強く疑う所見（たとえば腫瘤のサイズが大きい、細胞診の結果が「悪性の疑い」ではなく「悪性」である、など）もあったはずで、まだ手術がなされていない7人については先に手術された3人よりも甲状腺癌である可能性は低いとも考えられる。 感度90％（偽陰性率
佐藤吉宗先生の統計学入門（１）－偽陽性問題－
Yoshihiro Sato @yoshisatose 最近、TLで偽陽性の話題を目にするので、一つ練習問題を紹介します。これは昨秋、私が担当している統計学（1年生向け）の試験で出題した問題で、あとで複数の学生から「とても面白い問題だった」という反応がありました。「ベイズの定理」の問題なので、分かる人には簡単です。四則演算で解けます。 2013-03-18 21:31:42 Yoshihiro Sato @yoshisatose 【問題】 人口の5%がある病気に罹っているとします。この病気に罹っているかどうかを確かめる検査があるのですが完全なものではなく、病気に実際に罹っている人が受けると90%の確率で陽性となり、病気に罹っていない人が受けると90%の確率で陰性と出ます。（続く…） 2013-03-18 21:32:29
感度・特異度・陽性的中度 - Interdisciplinary
前のエントリー（割合のはなし――陽性とか陰性とか - Interdisciplinary）で、陽性とか陰性とか、その辺りの診断の話を書きました。 こういう話で結構出てくるのが、 検査で陽性になった時、実際に病気がある確率はどのくらいか。 という問題だと思います。検査陽性になった時にどう行動すればいいかという実際的な所と絡みますし、確率と直感が対応しない話の例としても取り沙汰される事がありますね。 検査を受けて陽性になった時にどうするか、というのはかなりシビアな問題です。昨年は、妊婦のダウン症検査が話題になりました。 で、その問題について詳しく解説されているのがこちらです⇒妊婦のダウン症検査の話、陽性的中率 - aggren0xの日記 この話の肝は、いざ自分が受けた時に陽性だった時それがどういう意味を持つかという所。そして、感度と特異度が変わらなくても、有病割合によって、「陽性がどういう意味
特異度と偽陽性率と陽性反応的中割合と - NATROMのブログ
問題：疾患Aの有病割合は10万人に1人である。あなたは疾患Aに関して特にリスクが高いわけでも低いわけでもなく、平均的なリスクを有している。あなたが検診で疾患Aの検査を受けたところ、陽性であるという結果であった。この検査の感度は100％（偽陰性率0％）、特異度は99％（偽陽性率1％）である。あなたが真に疾患Aである確率は？ 感度・特異度の話はややこしく、うっかりするとたやすく間違えてしまう。信頼できる書籍をアンチョコにするのがよい。以下、医学者は公害事件で何をしてきたのか（津田敏秀著）より表を引用する。 診断の正しさを評価するための２かけ２表 「感度は100％。特異度は99％」という高い精度の検査で陽性という結果が出た以上、真に疾患Aである確率は高そうに直感的には思われる。しかし、実際にはそれほどではない。有病割合がきわめて低いと、検査で陽性の結果が出た人の大半が偽陽性である。実際に２×２の
コレラ、脚気、水俣病―疫学を巡る視点｜松浦晋也の“読書ノート”（1）
第1回 コレラ、脚気、水俣病――疫学を巡る視点 『医学者は公害事件で何をしてきたのか』（津田敏秀 著，岩波書店） 「日本は疫学が遅れているので…」という話を聴いたのは2008年のこと。新型インフルエンザのについて取材している時だった。疫学（えきがく）といってぴんと来る人はさほど多くないだろうが、統計を駆使して集団に対する疾病や健康被害などを研究する学問だ。集団発生した未知の病は感染症なのかそうではないのか、いったいどこからどういう経路で社会に入り込んできたのか、それ以上の蔓延を防ぐにはどうしたらいいのか――そういったことが疫学の担当分野となる。 疫学は、19世紀ロンドンで一人の開業医によって始まった。医師の名はジョン・スノー（1813～1858）という。 スノーがロンドンで活動していた時期、コレラは原因も分からず突然襲ってきて命を奪う災厄だった。ロンドンでは1831年、1848年とコレラの
「タバコを吸うとガンになる可能性は３分の１以下になる！」。何が何だか分からないよ！ - NATROMのブログ
もう武田邦彦はお腹いっぱいだよと思っている人も多かろうとは思うけど、もうちょっとだけ。ナマモノだから早目に調理しないといけないネタ。武田邦彦先生は、喫煙が肺癌の原因であると主張する人たちの資料は曖昧で、事実をそのまま示しておらず、自分の都合のよいデータだけを選んで出していることがわかっちゃったんだそうだ。さすが武田先生！以下が、武田先生の「そのまま示された事実」です。■人の健康をダシに？？政策に絡む研究のいかがわしさ（武田邦彦） - BLOGOS（ブロゴス）より引用した。 実は「タバコを吸っても吸わなくても肺がんは同じ」ということなのです。 意味わかんないでしょ？私も最初、意味がわからなかった。しかし、ちゃんと読んだら一応は「タバコを吸っても吸わなくても肺がんは同じ」と判断した理由が書いてあるのです。武田先生は円グラフの数字を「各疾患での死亡者中の喫煙者の割合」と考えたのです。武田先生の思
がんの原因ランキングUK2010 - 蝉コロン
医療英国の2010年のデータから、がんの約40%が生活習慣や環境因子を原因としているという論文、というか雑誌の増刊なのかなこれは。 The Fraction of Cancer Attributable to Lifestyle and Environmental Factors in the UK in 2010 オープンアクセスでクリエイティブコモンズ準拠です。 14の生活習慣、環境因子、食事に着目して、それぞれのがんの原因となる割合を概算した疫学的研究（systematic reviews and meta-analyses）。がん患者さんを並べて「この人はタバコが原因！こっちはウイルス！」って判定していったわけじゃあないです。そういうんはできませんから。 16. The fraction of cancer attributable to lifestyle and environ
「１年１ミリを被曝すると、ガンにかかって死ぬ可能性が２倍に増える」？ - NATROMのブログ
武田邦彦氏が、「１年１ミリを被曝すると、ガンにかかって死ぬ可能性が２倍に増える」と主張している。 ■武田邦彦 （中部大学）: 甘く見られないように（２）・・・「どうせガンは多いのだから」 １年で死亡する日本人は、約１１０万人だ。人口が１億２０００万あまりで、平均寿命が８３歳ぐらいで、今でも少し平均寿命が延びているので、計算はおおよそ合っている。 その中で、死亡の原因がガンの人は、男性が２０万人、女性が１３万人で合計３３万人だから、ちょうど３０％に当たる。私が国会の委員会で参考人陳述をしたとき、原子力安全委員長を経験した高官が同時に陳述をしたが、そのときに「ガンは３０％、あるいは５０％と言ってよい」と自分の論旨に都合の良いように数字を誤魔化していた。 病気や公害などでの被害者数を示すときには「１０万人あたり」で示すことが多いが、ここではもっと直接的な感覚で比較したいので、福島原発で被曝した人
リヴァイアさん、日々のわざ: 「放射線の健康影響をどう考えるか」ささやかな考察（「科学的」にもはっきりしない低線量被ばくの健康影響について有り得る「幅」を知っておくこと、そ
（仮アップ・まだ勘違いとか純粋に計算ちがいとか、変なとこがあると思うから、また後で見に来て） ５月１５日に、国際大学グローコムにて、「見えない不安に立ち向かうセミナー・保護者と教師のための放射線学」という勉強会を開いた。 その際、岡山大学の津田敏秀教授に登壇してもらい、疫学的な観点から、放射線の健康影響をどう考えればいいのか「統計科学における確率の考え! (Vs ゼロリスク)について」と題して、ご教示いただいた。 その時の様子は、ウェブで動画でも見ていただけるし、また、使用したスライドもPDFにしてご覧いただける。さらに、最近、講演を書き起こした。というわけで、スライドを見つつ、テキストを読んでいただくのも、動画を見ていただくのも可能。 https://sites.google.com/site/radiology3871/seminar20110515/jiang-yan-hua-x
超訳・放射能汚染2〜毒性学の建前は「極力低減」 | FOOCOM.NET
どんなコラム？ 職業は科学ライターだけど、毎日お買い物をし、家族の食事を作る生活者、消費者でもあります。多角的な視点で食の課題に迫ります プロフィール 京都大学大学院農学研究科修士課程修了後、新聞記者勤務10年を経て2000年からフリーランスの科学ライターとして活動 前回の超訳・放射能汚染1〜疫学では「100mSv未満は大丈夫」より続く。 前回、疫学を基にした「100mSv未満であれば、大丈夫」の根拠について説明した。しかし、一方で科学者たちや食品安全委員会などは、「放射性物質の摂取、放射線の曝露はなるべく少ない方がいい」という方針も同時に示している。この矛盾を説明するには、放射能研究に触れるだけでは足りない。遺伝毒性発がん物質を巡る議論の経緯を背景として語る必要がある。 ●遺伝毒性発がん物質は「閾値なし」 遺伝毒性発がん物質とは、細胞中のDNAを傷つけ、それによってがん発生をもたらす力を
超訳・放射能汚染1〜疫学が示す「100mSv未満は大丈夫」 | FOOCOM.NET
どんなコラム？ 職業は科学ライターだけど、毎日お買い物をし、家族の食事を作る生活者、消費者でもあります。多角的な視点で食の課題に迫ります プロフィール 京都大学大学院農学研究科修士課程修了後、新聞記者勤務10年を経て2000年からフリーランスの科学ライターとして活動 ● 「安全」か「低減必須」か―矛盾する情報 福島第一原子力発電所の事故による食品の放射能汚染は、人体にどれほどの影響を与えるものなのか？ 模範解答は、「暫定規制値以下であれば安全。規制値を上回る高濃度汚染の食品には出荷規制がかけられているので出回らない」。新聞にはそう書いてある。でも、そう簡単に答えられない人も多いはず。なぜならば、前回書いたとおり、一方で「食品中の放射性物質は、本来、可能な限り低減されるべきもの」とも言われるからだ。注意深い人は必ずここで引っ掛かっている。「じゃあ、規制値を下回っていても、やっぱり危ないってこ
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