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<甲状腺がん>原発の事故の話しが無ければ、「原因不明の多発」です3/6津田敏秀教授OurPlanetTV (文字起こし)

甲状腺がん「被曝の影響、否定出来ず」〜疫学専門家インタビュー
ourplanet 投稿日時: 水, 03/06/2013 - 15:37


津田敏秀教授 岡山大学大学院環境生命科学研究科
疫学専門 著者『医学と仮説―原因と結果の科学を考える』

13030608.jpg


白石:
先日なんですけれども、2月13日に福島県民健康調査の結果が世に出まして、
その時に3万8000人の、
平成23年、2011年度の検査対象だった人たちの中から、
3人の甲状腺がんの子どもが診断されたという結果。
それからその人たち以外に7名の悪性?の診断が細胞診によって出たというような結果がありまして、
山下教授とか、あるいは鈴木教授の説明によると、
今回の検査はすごく精度が緻密で、世界で初めてのスクリーニングの大がかりなものなので、
「前例と比較はできない」という事で、
「震災前からあったものなので」ということで、
「特殊なものではない」という形の説明をされているんですね。

で、今回こちらにわざわざお伺いしたのは、
この数字というのを疫学的に見たらどういうふうにみればいいのかな?」というふうに思いまして。
どういうふうに津田さんはお考えになりますか?


津田:
まず、この問題となるとすぐに福島原発事故の関連と、皆さん議論がプッと飛ぶんですけれども、
そこはいったん置いておいて、
まず「これが多発かどうか?」という事を考えて、
それを踏まえてから次に行くと考えた方がいいと思うんですが、
これはまぁ多発なんですね。

で、昔からセオリーみたいなもので、
珍しい病気は3例
空間的もしくは時間的に一定の範囲の中で3例集積すると、多発である
というふうに考えて、
「次の段階を用意しろ」という事は言われているんですけれども、
今回はそれに当てはまりますね。

これはまぁ、大雑把な目安ですので、
実際に計算して比較してもやっぱり「かなりの多発である」という事が言えると思います。


白石:
今、「多発」っていうふうに最初からおっしゃって、
実は私が記者会見で山下さんに質問した時も、山下先生ご自身が「多発です」と。
多発というか、「多いとは思います」と。
ただ、
「検査の精度が上がっているので、過去のものとは比較できない」というような説明をされてるんですけど、
それについては、どういった、論理的にですね、見ていったらいいんでしょうか?


津田:
若い人の甲状腺がんというのは、ま、お亡くなりになる事がそれほど多くないですので、
実際の発生率で議論することになりますよね。
で、発生率という事になりますと、当然その発生というのは手術によって処理されますので、
今回3名の方はもう、すでに手術を受けられていますので、
日本の国立がんセンターから出されている発生率に関するデータ等と比較すればいいとおもいますね。


白石:
津田先生は発生率で比較可能とおっしゃっていて、そうすると、
おそらく3万8000分の3という確立と、
普段一般的に言われている、
国立がんセンターで、私は30年分のものと、ここ20年分のものを見たんですけど、
19歳以下の平均は100万人に2人という感じの数字だったんですけど、
それと比較するとすごい倍率、数字になりますよね。

今、一般的には発生率じゃなくて、有病率っていうんですか?
「子どもたちが事故前から、みんな病気っている」っていうような人たちがいっぱい、実際にはあって、
「それで今回の検査の中で出てきたのではないか」というような言い方をされているんですけど、

発生率でいい」という考え方が疫学の先生の中で十分あるというのを承知の上で、
じゃあ、そうじゃなくて「有病率で見た場合でもどうなるのか?」って言うのを、
ちょっとフリップ作ってきたんですけれども、これってあってますかね?

13030602.jpg


津田:
ですから「発生」という形で現れる前に、
癌は持っているけれども、まだまだ表に現れてきていない期間を平均有病期間Dとしますと、
これ(発生率I)を求めるためには今の3万8114(有病割合P)分の3を
これ(平均有病期間D)で割ればいいだけの話なんですね。
ですからこれ(平均有病期間D)にどれ位の数字を割り当てればいいか?っていう事になります。

まぁ、比較的長時間。
たとえば7年を割り当てて、これ(有病割合P)を7で割りますと、
発生率はこういう数字が出てくるんですね。


白石:
だから、発生率で見ても差があるけれども、有病率にして長めに割り当ててもやっぱり、
たとえば4倍とか、6倍とか、10倍とかの差が出てくるということなんですね。

津田:そうですね。

白石:
で、これは「癌」のようにたとえば時々しか起こらないもの?の場合、
厳密に見る方法があるんですよね。

津田:
こういう癌の発生、一般人口中での癌の発生というのは、
ポアソン分布確率というのに従いますので、それを割り当てて判断する訳ですね。
ようするに自然現象。
癌の発生というのは自然現象ですよね。
それを見る場合には統計学的な考察をする必要があるわけですね。
その時によくいわれるのが二項分布なんですけれども、
それよりも発生率が稀ですのでポアソン分布を用いる。
これは教科書的な話ですね。


白石:
なるほど。
さっきの「3」っていうのは、普通そうだろうという感じ?

津田:実際に現場で行動を起こさなければならない時の一つの目安ですね、「3」というのは。

白石:
で、もうちょっと厳密に数値を見る場合に、このポアソン分布っていう、
この間送っていただきましたけど、こういう数字があってそれを当てはめるということなんですけど、
その95%とか、90%とか99%というのはどういう意味なんですか?

13030603.jpg

津田:
これは分布の、
95%というのは、その
確率分布というのは全体が「1」なんですね。
もっともらし数字が「3」の時、「3人の癌がある」という時に、
それが確率分布として考えて取る値の範囲が
0.818から8.808という範囲なんだという事を意味していますね。
ですからこの範囲だと、平均値が「3」の時に、95%の分布をつかむのがこの範囲だという事です。


白石:
すごく難しくて理解が難しいんですけどw、
要は、その範囲からこぼれていると、その数字がすごく、「特殊」っていうことになるの?

津田:特殊です。

白石:
「特殊」だという事。
で、その中に入っているのが平均値だったら「妥当」、というか「普通」だけど、
そこから外れていたらものすごく違う…

津田:そうですね。

白石:その中に入る、収まるはずという事なんですか?

津田:
そうですね、はい。
生物学領域の人だったらわかりますけど、聞いた事があると思いますが、
「統計学的に5%有意だ」というふうに言っているのは、
あれは、90%の片側から、外れている。
その範囲から外れている。
という事なんですね。
だからこれは「2.5%有意」の範囲を言っている訳ですね。


白石:
一番最初のお話にね、まずそれが有意というか、
「多発なのかどうか?」というところから議論を出発する必要がある
というふうにおっしゃったわけですけれども、

先ずじゃあ、これが「多発」となった場合に、
疫学的には今後どういう事を本来だったらすべきプロセスになるんでしょうか?

今回主体側としては、
多発だけども別に何にも、今までどおりに検査だけが粛々と進んでいく予定なんですけれども、
普段というか、多発の時には津田さんだったらどういうふうにされるか?というか、
どういうふうにしたらいいと思うかというのを教えていただきたいんですけど。


津田:
一つはメディア対策ですよね。
小出しにしていると思われている時点で、あまりメディア対策が上手くいっていない訳ですよね。
ですから得た情報は出来るだけ早くまとめて、出来るだけ早く出すと。
ま、雑にならない程度に出していくと。
それを「隠しているように思われないように、テキパキと出す」というのが大事ですよね。
これはどの自治体もやっているはずなんですね、現代社会において。
いろんな病気の多発というのはあって、
たとえばいうと、感染症とか、食中毒事件なんか割と良く見る例ですけれども、
そういうところでやっている筈なので、
それと同じようにやっていけばいいだけの話ですよね。
それをやっていけばいい。

あと、今回の場合特殊で言いますと、
ペースが、3年位で福島県内全部一周するみたいな、そういうペースで良いのかどうか?というのは、
検討してもいいかと思うんですね。

あといくつか考えられますけれども、
今のあれは空間線量が高い順番に回ってますので、
放射性ヨウ素の範囲が、広がりがどういう風なのか?というのはいまだに議論されていますけれども、
あり得る方向には、特に人口の多いところには、視野を広げる必要があるかもしれませんね。

いくつか検討課題はあると思われます。
それも含めてそういう事をちゃんと議論するためには、
情報をテキパキと公開して、それで出来るだけ多くの人の意見を得て、
それから「情報をテキパキと出しているな」という事になれば、協力も得られやすいですので、
そういう事で沢山の人の協力を得るためにも、
「出し惜しみをしているな」というような事が無いようにしていくべきじゃないかと思います。


白石:
今、どこの新聞の報道もそうですし、
それから福島県立医大もね、福島県も、
今回の甲状腺がんの3例というのは、あるいは10例というのは、
「放射能の被ばくとは因果関係が無い」というような事をきっぱりと言っているんですけれど、
それについては、津田さんはそうするとどういうふうに、
逆にその問題についてはおっしゃる事になるんですか?


津田:
「ない」というのはひとつ目は、
たとえばこの3例なりの症例は去年の11月から今年の2月の間に手術されたものと思われますけれども、
まぁ、2年近く経っている訳ですね、原発事故から。

で、その原発事故より前にあった。
あるいは原発事故によって加速された。みたいな事を否定する材料は今のところ無いんですよね。
チェルノブイリの原発でも、素直にみれば翌年から増えているように見えますので、甲状腺がんの症例が。
そういう意味でも「因果関係が無い」というふうに言いきるデータは無いんですよね、実を言うと。

証拠はないわけです。
ですから、因果関係がある可能性を考慮しても何の不思議もないわけですね。

むしろそういう、因果関係があるとか無いとか、というような議論に終始しますと、
そこから話が進まない訳ですね。
とりあえず多発がある。
じゃあ次にどういう可能性があって、どういう事を準備すればいいのか。
というふうに議論を進めればいいわけですね。

またおそらく2~3か月経てば情報が増えますので、
その情報が加わった時点でまた、見直しをすればいい。
そういうふうにして、具体的に話を進めていった方が建設的だと思いますね。

他の問題は全部そうやっているのに、
この問題だけは一生懸命「因果関係は無い」とか言い張ったり、
因果関係が無い理由を探して、
何もしない理由を探しているかのように私からは見えるんですよね。



白石:通常とは非常にプロセスが違うと。

津田:
そうですね、通常は、
「いま入っている情報からするとこういうことが予想できるので、次どうしようか」という議論が進むのに、
この問題だけは、そういう形で議論がストップしているように見えるっていうのは、
ちょっとまずいんじゃないかなと思いますけどね。

白石:
近々なんですけど、年度末の3月には一応対象調査っていうんでしょうか、
環境省の方で、福島とは別の青森、山梨、長崎の3県で行っている
4000人のスクリーニング検査のデータが公表されるというふうには言っているんですけど、
そういうふうにこの数値が出た時に比較とか検討が出来るんでしょうか?


津田:
この3万8114人に比べれば4500人ですかね、
8分の1ぐらいですかね。
ですので、同じペースで、同じ割合で癌が出たとしても、「一人いるかいないか」なんですよね。
要するに、対象集団が少なすぎた訳です。


白石:やっぱりこれは少ない、もっと増やさないと意味がないんですか?

津田:
癌として比較するんだったら。
同じ割合で出たとしても、ほとんどなにも言えない訳ですね。

白石:
なるほど。
ゼロか1か分からない、あるかないかでも、それについてなにかこう、検証できない。

津田:そうそう。癌に関して言えばね。

白石:じゃあ、これは意味無いんですか?

津田:いや、まあだからB判定とか、A2判定というのが、意味があるとしたらある。

白石:結節の割合とか大きさとか、

津田:
意味があるかもしれませんけどね。
それでもま、どうなんでしょうかね。

白石:
難しいですね、そういう意味では。
いずれにしても「因果関係が無し」というふうには言えないという事で、次の手を考える必要がある。

津田:
そうですね、冷静に見れば、「因果関係が無い」という証拠はほとんどないですね、今の段階で。
それで「因果関係無し」、因果関係が無いという理由を一生懸命言ったところで、
それはもう、議論をストップさせるだけ。

白石:
たとえば先程出た、「微小がんがあるじゃないか」ってね、
大人の事でもあるし、定義的に見ても5mmとか、1cm以下の事を差してるわけですよね。

津田:
「微小がんというのがあるじゃないか」って、
「その微小がんは悪性腫瘍が確かめられているがんなんですか?」とか、
ものすごく議論が大雑把なんですよね。
そもそも5mm以下とか10mm以下の話ですから、
今回見つかっているがんのサイズは平均15mmですから、
ですからそれからは外れていますので、
微小がんの話をここで持ち出すことにあまり意味はないと思うんですけどね。

ですからやっぱり「因果関係が無い」という事の理由探しをしているように見えるんですね、
そういうのを聞いてしまうと。


だからすごく、言葉上で言ってるだけで、話がフローしちゃってるんですよね。
ちゃんとデータとか、根拠を確認しながら議論しているようには見えないですよね、私には。
ですから是非、そういうふうに言われるんだったら、
ちゃんと「こうなんですよ」というふうに説明したうえで言っていただかないと、


白石:
あともう1点。
今回主に「3例」で話しをしてきた訳なんですけど、
実際には悪性が10例っていうことで、7例と診断されている3例を泡汗て10例なんですけれど、
これに関しても、鈴木教授などは
残りの7例というのはまだ確定じゃないから、
細胞診の後の段階で最後まで手術してないから確定できないので癌ではない

っていうふうな言い方をして、今数字から省いた形でやっているんですけれども、

10例となるとぐっとこう、有意というのが高まってくると思うんですが、
鈴木教授は擬陽性擬陰性でしたっけ、
が、それぞれ10%ずつあるので確定できないんだという事をおっしゃっているんですけど、
これはどういう意味なんですか?


津田:
擬陽性例というのは本当は癌じゃないんだけども、癌だと判断してしまった。
細胞診によって。発生した例である。

白石:それが10%

津田:
10%、10%という割合は、これは100%低い陽性反応的中割合というか%の数字なんですけれどもね。
ですから、7というのは陽性例ですので、7×0.9で、
ま、確率的には6.3例癌である。

白石:確率的には6人は癌であるという、

津田:
福島県立医大の細胞診の性能ではその位が予想される訳ですね。
ですから9例か、全部合わせると9例か10例の癌であるというふうに考えるのが妥当である


白石:
だから逆に言うと、今陰性というか、癌と診断されていない方も、
もしかしたら癌という事になるかもしれないという事も意味している訳ですよね?

いまのその…。


津田:
擬陰性というのはそっちの方ですね。
擬陰性だと判断されている人が外れている可能性があって陽性である可能性というのが10%ある。
ということになりますね。

白石:
だから細胞診して、癌と判断されなかった人が60名ぐらいいるので、
もしかするとその中にも、「実際には癌かもしれない」っていうこともあり得る…

津田:
あり得ることですね、経過観察することになっていると思いますね、
その「10%ある」という言葉からすれば。

白石:つまり、言うなれば「両方ある」っていう事ですよね。

津田:そうです。

白石:だからそれによって全然「なくなる」っていう事にはならないですよね。

津田:まぁ全部確率で論じますから、今の医学はね。

白石:
あのー、10だとするとものすごく有意っていうか、
ものすごい差があるっていう事ですよね?
通常の状態からすると。

津田:
そうですね、
100倍を超えるでしょうね。

白石:そのぐらいの差っていうのは、結構大きい差っていうふうに言えるんですか?

津田:
それだけの話なんですけれども、
たとえばいまPM2.5で問題になっていますよね。
あれは10マイクログラム。1立方メートル中に10マイクログラム増えれば、
1.03倍とか、1.05倍、あるいは1.1倍ぐらい病気が増える。
あるいは1.02倍ぐらい死亡が増える。
という事で問題にしている訳ですね。


全然レベルが違う訳です。
だから、何十倍という時点でもう、とんでもない値な訳ですね。
これ以外の問題を問題にしているような倍率であるということですね。
というか、これを多いと判断しなかったら、
今要するに多いのって無くなる、ほとんど無くなっちゃいますよね。


白石:多いのが無くなる

津田:
そうそう。
だって因果関係というのは多い少ないで論じるわけですよね。
薬が効くとか効かないっていうのも、
投与しない時に比べて治る人が多いので論じている訳ですよ。
これが、
これが多くない、多発でないという事になったら、
いろんなものの因果関係が消えちゃうわけですね。


っていうか、多発が無くなっちゃうっていうか、
だからもう、そういう約束でやっているんだから、
そういう感じでずっと、発がん物質だって判断しているわけですよね。


白石:もう、あらゆることがそれを前提に成り立っている。

津田:
そう、成り立ってる。
現代社会。
特に保健医療分野。判断はね。

白石:
で、因果関係っていうのはやっぱりその、
多発とか、割合統計的なことでしか最終的には言えない?

津田:
科学全体がそうでしょうね。
統計学が科学の文法なんです。科学の言語なんです。
その時に語る言葉は確率の変化なんです。
確率が用語なんです。
シンタックス(syntax)です。
だから、それが人間の場合は疫学なんですよね。
人間を単位にする場合は疫学で論じるんです。


白石:疫学とか統計の専門家で、この数字を見て「多発じゃない」という人はいない?

津田:
そうですね、この事をいろいろと聞いている、知っている人は言わない。
いないと思いますけどね。


白石:絶対に言えない

津田:
いや絶対に言えない。
居たとしたら「えぇーーっ!!」って感じだと思いますけど。
だってそれで論文書いているんだもの、みんな。


白石:疫学的に見たら絶対に「多発」は否定できない。


津田:
そうですよ、この時点ではね。
放射能とか原発の事故の話しが無ければ、「原因不明の多発ですよね。

それこそ「拡大調査」という話になるんですよね。


白石:もし事故前からだったとしたら、事故前の何の原因だったのか?・・・っていう、


津田:
そうですね、それは調べないといけなくなりますね。
公衆衛生学的な重要な問題になりますね。
重大な問題。


この甲状腺がんというのは、割と「死なない」とは言っても、手術をするわけですから、
手術をしてその後薬を飲み続けるわけですから、重大な病気ですよね。
そのまま放置できないから、調査をしなければいけない訳ですよね。
その調査を考えるような「多発」な訳です。


白石:
なるほど。
普通だったら、こう言っちゃいけないけど、
福島県立医科大学の疫学的な担当の安村先生とか公衆衛生の人達は、
その方々も普通の考えだとやっぱりパーッとだからなんか手を撃つレベルっていうか、


津田:
そうです。
調査するべきですね。
こういう数字が上がってきたとしたら。
たまたま上がってきたとしたら。
原発事故無しに。

白石:いずれにしても無視はできない?

津田:できないですね。

白石:
そっか。
じゃあ疫学やっている人はこれは違う、「津田の言っている事は間違っている」っていう人は出てこない?
ということですよね?

津田:
ああ、それは出てこないと思いますよ。
出てきたら是非お話したいところですね。
直接ね。

白石:そのぐらい否定できない。多発という事については。

津田:
否定できないどころか、
ルール通りに、教科書通りにやってそういうふうに判断して、次の段階に行きましょうという話ですよね。


ーーー


白石さんの山下氏に対する質疑応答↓
<甲状腺がん>
「今回の調査結果で過去に書かれた論文・発表が、かなり覆される可能性がありますが…?」
山下俊一氏質疑応答2/13(文字起こし)




<甲状腺がんの頻度>
「超音波検診」と「潜在癌」鈴木眞一氏質疑応答2/13(文字起こし)


新たに2人甲状腺がん7人に疑い「放射能の影響は否定」
福島県立医大鈴木眞一教授2/13


第10回「県民健康管理調査」検討委員会2013.2.13 <質疑応答文字起こし・ほとんど全部>


「 そうすると、もうすでに50人ぐらい甲状腺がんが出ている可能性がある」
2/20井戸弁護士→環境省→山田医師




OurPlanetTV
会員のみなさまからの会費や、視聴者のみなさまからの寄付・カンパを基金に制作しています。
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重要な書き出し

重要な書き出しと思います。(いつもだけど)
分かりやすく、多くのひとが見るべきという点でも。ネットをやらない人にも見てもらいたいから、いつか版権にうるさく言わないところのソース記事をまとめてブックレットや電子書籍に出来たら良いなと願う。
そのくらいの価値と重要性のある事をしてくれているきーこちゃんにあらためて感謝です。

統計のトリック

ようは点推定と区間推定の違いか。点推定というのは簡単に言えば、平均値のように特定の数値に還元しようという話。点というのは、数直線上では点と数値が対応するからというのもあるろう。区間推定というのは、誤差も含めどのぐらいでるかという話だといえば理解しやすいと思う。本文の平均値3のときに〜というのもそう。平均値が3でも3だけがでるわけじゃないだろう?コインを投げたとき2回に1回は面がでるけど、2回投げでも面がでないときもある。10回投げでも全部裏かもしれない。逆に何回も面が出続けることだってあるだろう。人間の男女比だって、男のが若干多いが、ほぼ半々。だけれど男ばかり女ばかりのきょうだいなどたくさんいるだろう?私の友人にもどちらかの性別がほしかったが、5人も10人も子供がいてもかなり偏った男女比というきょうだいもいる。まあ、ここでは単純な確率の話だから、他の原因は考えないことにする。たかが総数が数十くらいの例では誤差の可能性が捨てきれないからだ。だけれども何万とかの例があって、それでも誤差が大きすぎる場合、どう考えてもおかしいじゃないかと考えるというわけ。これが区間推定で優位差を出す話の直感的説明だ。

二項分布というのは、確率がわかってて、何回ぐらいやればそれが起こるのかというのを計算する方法というわけ。上のように50%の確率でなにか起こるとき何回やれば出てくるのかとかを二項分布で計算できる。確率50%は70%や10%や1%でもいい。ギャンブルやゲームで、確率がわかってて何回やれば勝てるかとかも、この二項分布で区間推定すれば見積もれる。平均値を計算するだけなら算数レベルなので簡単だから一般人もよくやっており、確率10%なら10回ぐらいやればおこるだろうと考える。これが点推定というわけなの。でもきっちり10回やったとしても起こるとは限らない。1回目でおこるかもしれないし、20回やっても起きないかもしれない。じゃあそういう誤差も考えて何回やればいいの?というのは二項分布の区間推定から計算できるというわけ。

まず点推定と区間推定という違いをきちんと理解しておくと、こういうデータも少しはわかるかもしれない。少なくとも何を言ってるのか全くわからないということはないとおもう。

その確率がものすごく小さいときにはポアソン分布と言うのを使う。確率が小さい時に使うから、小数の法則とも呼ばれるが、ググってもちゃんと理解しているひとは少ないようで残念だ。

http://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%83%9D%E3%82%A2%E3%82%BD%E3%83%B3%E5%88%86%E5%B8%83#.E4.BA.8B.E8.B1.A1

たとえばここにポアソン分布が使われるいろいろな例がある。医療統計については書いていないけど、あまり多くない現象が当てはまる。何がポアソン分布に当てはまるか厳密に言えと言われると難しいけど。で、区間推定を使うと誤差を考えた上で、どのぐらいでるかという数値が計算できる。それを越えてたら誤差の可能性もゼロには絶対できない。できないけど、誤差じゃない可能性のほうが高いということはできる。これが優位差のトリックだ。

タイポなど。

書き起こしありがとうございます。タイポを一つ見つけました。「優位」ではなく「有意」ですね。
「2.5%有意」となると、「実際にはがんの発生は増加していないにもかかわらず、間違って増加したと判断してしまう確率」がたったの2.5%しかないことになります。それでも何も対策を講じないのは、2.5%しかない超ラッキーなケースに賭けるということになり、すごいギャンブラーだなあと思います。

子どもの甲状腺ガンについて

被曝影響に関するものではありませんが、子どもの甲状腺ガンについて、最新の英文総説を抜粋ですが和訳しましたので、よかったら参考にしてください。
http://d.hatena.ne.jp/sivad/20130311/p1

労作ですね。とても貴重な資料で、説得されます。
1点だけ…「信託数」と起こされた部分は、前後関係から「シンタックス」(syntax)だと思われます。ご一考いただければ幸いです。
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