統計で解き明かす疫学の謎: 健康リスクの真実【ChatGPT統計解析】
分析疫学は、病気の因果関係を統計的、定量的に解析する科学分野です。これには、原因の違いから出発し健康状態の差異を調査するコホート研究と、結果の違いから曝露率の差を調査する症例対照研究の二種類があります。医学的なメカニズムを直接解明するのではなく、特定の因子の存在下での病気発生率の増減を調べることで、因果関係を推測します。例えば、たばこ喫煙と肺がんの関連性は、喫煙者と非喫煙者の肺がん発症率の比較、または肺がん患者と非患者の喫煙率の比較を通じて研究されます。この方法は、医学的不確実性がある中でも、特定の原因が病気のリスクを高めるという因果関係を明らかにするのに役立ちます。
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不法行為に対する損害賠償を求める裁判では、原告の被害が、被告のせいかどうか、すなわち因果関係があるかどうかが争点となります。
しかし、環境問題で、たとえば被告の工場が出した有害物質が、どのような医学的な働きで原告の住民の病気をひき起こしたかを、医学的に正確に証明するのは容易ではありません。
そこで、医学的なメカニズムはさておいて、その有害物質があることによって病気が増えたかどうかを統計的に調べる手法が、疫学といわれるものです。
分析疫学:病気の因果関係を統計的かつ定量的に調べる方法
たばこをたくさん吸うと、必ず肺がんにかかるというのは事実でしょうか。
これは正しくありません。毎日たばこを吸い続けていても、肺がんにかからず長生きする人は、少なからずいます。
たばこに含まれる有害物質が、どのような化学的作用をおよぼすかはほぼ明らかになっています。
しかし、その作用が確実に肺がんを起こすとは限らないのです。
病気が発症するかしないかには、他の環境要因や体の調子などにも大きく影響します。
では、たばこをたくさん吸うことと、肺がんにかかることとは、因果関係はないのでしょうか。
それも違うように思えます。
実際のところ、直感的に事実だと感じられているのは、たばこをたくさん吸うと、肺がんにかかる危険が増加するということでしょう。
このように、現実の問題に対処するには、医学的に確実な因果関係が明らかでない場合でも、ある原因によって、病気の危険が増加するという意味での因果関係を調べる必要があります。
このような医学的に不確実な因果関係を調べるには、簡単にいえば、たばこを吸う人と吸わない人をたくさん集めて、肺がんにかかる人の割合がどのくらい違うか、あるいは肺がんにかかった人とかかっていない人をたくさん集めて、たばこを吸う人の割合がどのくらい違うかを調べることになります。
これを統計的かつ定量的に調べる方法を研究するのが疫学(分析疫学)です。
危険の度合は、数値で示さなければなりません。
それによって、たとえば、狂牛病の問題が話題になっているとき、たばこを吸うことと、牛肉を食べることは、どちらがどのくらい危険かということを考えることができます。
コホート研究・症例対照研究
疫学の手法として、
@たばこを吸う人と吸わない人で、肺がんにかかる人の割合がどのくらい違うかを調べる。
A肺がんにかかった人とかかっていない人で、たばこを吸う人の割合がどのくらい違うかを調べる。
の2つをあげました。前者は、たばこを吸うか、吸わないかという原因の違いから出発して、その後の健康状態がどう違うかを調べるもので、
コホート研究(要因対照研究)と呼ばれています。
コホート(cohort)とは、本来は古代ローマの「歩兵大隊」で、そこから「同じ性質をもつ集団」の意味になりました。
これに対して後者は、「肺がんにかかったか、かからなかったか」という結果から出発して、たばこを吸う人の割合がどのくらい違うかを調べるもので、症例対照研究(ケースコントロール研究、患者対照研究)と呼ばれます。
原爆による被爆の健康への影響の追跡や、アスベスト工場で働いていた人のがん発生調査は前者にあたります。
一方、公害問題では、原因がはっきりせず、健康被害を生じている人の訴えによって調査を行うので、後者の方法を用いることが多くなります。
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