「自然ガンマ線による小児白血病リスク増」 について、とんきょさんの連ツイまとめに対するマキノさんとみーゆさんのツイート

Jun Makino @jun_makino

http://t.co/K9ihOJO7BU とんきょさんの連続ツィートのまとめ

Jun Makino @jun_makino

トランターの政府高官の発言を読んだテルミナス市長の気持ちはこんなんだったんだろうというような気分。

Jun Makino @jun_makino

まとめ主氏の「よくわからないけど」というコメントが全てですね。

Jun Makino @jun_makino

とりあえず簡単に。とんきょさんのいう、「年 1mSv の被曝を浴び続けると白血病になるリスクが増大する」とはいえない、というのは、本人が書いてるとおり、「 5 歳の子供と 7 歳の被曝量の異なる子供のリスクの大小については一般には論じることはできない」ということ。

Jun Makino @jun_makino

http://t.co/3tp3jLAPav これ

Jun Makino @jun_makino

http://t.co/Oj7AV84SaZ これも

Jun Makino @jun_makino

ここで、とんきょさんは 2 歳と 5 歳を比較してどう、ということはこの研 究からは言えない、ということをいっている。

Jun Makino @jun_makino

一方、通常は、被曝の影響、というときに知りたいのは、同じ年齢でそれまでの被曝量が違う子供どうしで、例えば白血病になるリスクが違うかどうかである。で、大雑把にいうとこれが違う、というのが論文の結論であり、これはとんきょさんは否定していない。

Jun Makino @jun_makino

ここで興味深いのは、とんきょさんは、とんきょさんの独自解釈の意味で「年 1mSv の被曝を浴び続けると白血病になるリスクが増大する」と論文からいえると断言する自称科学者がどこかにいると信じているのかどうかということであろう。

内田 @uchida_kawasaki

φ(..)ﾒﾓﾒﾓ http://t.co/Wbyi2W7RU3

Jun Makino @jun_makino

http://t.co/K9ihOJO7BU これ のまとめ主氏、「よくわからないけど」という自分のコメント消したのか。

Masato Ida, PhD @miakiza20100906

これ http://t.co/KpTnYP7HUj について。タイトルは長すぎるので引用しない。

Masato Ida, PhD @miakiza20100906

この中でハナゲ氏が見ている Table S7 は、何の処理もされていない症例数を並べただけの表、すなわち、粗罹患数を示した表で、これだけを眺めていても被ばく影響については分からない。何故なら、S7 に示される症例には、自然γ線以外の要因による白血病も沢山含まれているはずだから。

Masato Ida, PhD @miakiza20100906

実際、Kendall らは自らの解析により、英国の小児白血病の 15% 前後のみが自然放射線によるものと推定している。他の要因による 85% 前後もの症例が含まれている表だけを見て被ばく影響をうんぬんするのは、あまりにも無謀である。

Masato Ida, PhD @miakiza20100906

では、被ばくによる症例だけを疫学統計によって抽出するとどうなるかというと、例えばこう http://t.co/BGlOmiVrK6 　これは Kendall らが自身の疫学の結果をもとに描いたグラフで、縦軸が累積の小児白血病リスク、横軸が年齢を表している。

Masato Ida, PhD @miakiza20100906

緑が Kendall らの推定結果で、赤と青はそれぞれ BEIR モデルと UNSCEAR モデルによる予測結果を表している。疫学にもとづく Kendall らの解析結果は、BEIR や UNSCEAR の既存モデルによる予測とおおむね合う、という結果。

Masato Ida, PhD @miakiza20100906

このグラフに示されるように、当然のごとく、累積リスクは年齢とともに単調に上昇する。そして、ここで仮定されている被ばく量（赤色骨髄への等価線量）は、まさに 「年間 1 mSv」なのである： 縦軸を見よ。

Masato Ida, PhD @miakiza20100906

著者ら自身がこういう結果（上のグラフの数値データは論文の Table S23 に）を示しているので、もしもここに文句があるなら、『Leukemia』誌に反論文を投稿するべきだろう。ただし、それが『Leukemia』に取り上げられる可能性は極めて低いと思うけれど。

Masato Ida, PhD @miakiza20100906

なお、このグラフの傾きを見るに、「年間」リスクが最も高いのは、やはり 2～4 歳のようである。 以上。

Masato Ida, PhD @miakiza20100906

ちなみに、「被ばくによる症例だけを抽出」というのは、例えばこういう話 → http://t.co/GNvo4JboKe ［Noshchenko らの case-control study，2010年 http://t.co/bnUKsTt7JI より］。

Masato Ida, PhD @miakiza20100906

観察された症例数（Observed）から自然発症の分（Expected）を引いて、過剰発症数（Additional）を概算する。

Masato Ida, PhD @miakiza20100906

せっかくなので、牧野さんも突っ込んでいるこの点 https://t.co/2lcU4Sg10v について。 相変らず分かり難いけれど、これは新しい話ではなく、「被ばく量が同じであっても、リスクは年齢によって異なる」という良く知られた知見を、表現を変えて言っているだけ。多分。