井藤先生の一口メモと、甲状腺がんの性質の観察、そしてロシアでの未被曝の子供たちの甲状腺がんの調査研究はもう少し調べないといけないこと。

onkapi @onkapi

チェルノブイリでの事故の後、生まれた子供に対しての甲状腺がんの研究が柴田先生他の方々によりありました。 1987年から2000年まで約13年間の累積の有病者です。8〜13歳の子供約1万人に検査し有病者は0人ということでした。 福島と比べ期間で１３年/１９年です。年齢幅で５年/19年です。

onkapi @onkapi

福島での検出人数28人/10万人をそれに合わせて変換して見ます。 期間１３年/１９年→28人＊（13/19）=19.16人 年齢5年/19年→19.16人＊（5/19）=5.04人 検査人数1万人/36万人→5.04人＊（1/36）=0.14人 福島の先行検査を、柴田先生の研究に縮小して見ると、がん検出人数は0.14人になります。

onkapi @onkapi

単純縮小の計算ですが、柴田先生の事故後の甲状腺がん患者の数は0人であったというのは、福島での先行検査と比べて見ますと、おおよそイコール。 shun先生の言われるように、柴田先生の研究をもってして、福島の先行検査結果が多すぎるとは全く言えないということができると思います。

onkapi @onkapi

チェルノブイリの小児甲状腺がん増加は、スクリーニング効果？ togetter.com/li/581505 2013年にすでにまとめられているように、柴田先生の研究の、「チェルノブイリでの事故後の調査で、放射線影響を受けていない子供に甲状腺がんがない」との結果から、福島の検出結果が多いとは言えないのである。

シュー @shu_n148

@onkapi @CordwainersCat @funkyfungifun @higuma_saikyou @tapae0 @asutaroto2002 @ShinyaMatsuura 検査規模と年齢で補正するので年齢の幅は余計だと思います。

onkapi @onkapi

@shun148 @CordwainersCat @funkyfungifun @higuma_saikyou @tapae0 @asutaroto2002 @ShinyaMatsuura すごく単純な計算をしてしまっているのですが、一応、自然発生のがんを検討したつもりでした。

onkapi @onkapi

@shun148 @CordwainersCat @funkyfungifun @higuma_saikyou @tapae0 @asutaroto2002 @ShinyaMatsuura まず、先行検査は、原発事故時0〜19歳の方々の19歳の人が生まれてから19年間の自然発生した甲状腺がんの有病数を調べたものと思います。 ベラルーシの研究は、放射線影響のない8〜13歳の方々の13歳の人が生まれてからの13年間の自然発生した甲状腺癌の有病数を調べたものと思います。

onkapi @onkapi

@shun148 @CordwainersCat @funkyfungifun @higuma_saikyou @tapae0 @asutaroto2002 @ShinyaMatsuura 先行検査の対象者が検査までに過ごした期間が0歳の人が過ごした0年から19歳の人が過ごした19年、 ベラルーシの検査の対象者が検査までに過ごした期間が8歳の人が過ごした8年から、13歳の人が過ごした13年。 先行検査での結果のおおよそ100人をベラルーシの規模に縮小するために13/19をかけました。

onkapi @onkapi

@shun148 @CordwainersCat @funkyfungifun @higuma_saikyou @tapae0 @asutaroto2002 @ShinyaMatsuura また、年齢幅が、 先行検査が0歳から19歳までの19年間の歳の幅、 ベラルーシの研究が8歳から13歳までの5年間の歳の幅。 前ツイートの規模の縮小をこの歳の幅にもっと縮小しようと、5/19をかけました。

onkapi @onkapi

@shun148 @CordwainersCat @funkyfungifun @higuma_saikyou @tapae0 @asutaroto2002 @ShinyaMatsuura 最後に、対象者人数で、 先行検査対象者が36万人 ベラルーシの検査対象者が1万人 前ツイートの規模の縮小をさらに縮小しようと1/36しました。 そして、先行検査とベラルーシの研究が比べられると思いました。

onkapi @onkapi

@shun148 @CordwainersCat @funkyfungifun @higuma_saikyou @tapae0 @asutaroto2002 @ShinyaMatsuura 乱暴ではあると思います。 根本的に勘違いしてるところがあるでしょうか。 おおよその見当をつけるという意味はあるように思いました。

onkapi @onkapi

@shun148 いつもご迷惑おかけします。 私の補正の年齢の幅は余計のようでしたが、 年齢の補正なのですけども、図のような自然発生状況を考え、先行検査とベラルーシ未被曝の調査との比を、0-19歳の大きな３角形の面積と8-13歳の台形の面積の比と考えるということで概算してはいけないでしょうか。 pic.twitter.com/DQ5gVLErRT

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onkapi @onkapi

@shun148 計算です 年齢の補正について 福島県の先行検査　大きな三角形の面積 （19*19n）/2 ベラルーシの未被曝の調査　赤い台形の面積 [（8n+13n）*6]/2 （19*19n）/2 ：[（8n+13n）*6]/2 （19*19）n：[（8n+13n）*6] （19*19）：（8+13）*6 361：126

onkapi @onkapi

@shun148 福島県先行検査検出約100を補正 年齢の補正　100*（126/361）=34.9 規模の補正　34.9*（1万/36万）=0.96人 福島県先行検査をベラルーシの未被曝の検査の条件に合わせていくと検出人数は約1人。 このような概算をさせていただくのはどうでしょうか。 （ご迷惑な通信申し訳ありません）

シュー @shu_n148

@onkapi 検出力、診断基準が同じだと仮定すると、１０歳未満では癌がほとんど見つからないので、まず対象から外し検査人数を圧縮。その上で、１０歳を起点とした図形を考えてはどうでしょう。 本格調査での発見率を推計する（２） - Togetter togetter.com/li/951848 @togetter_jpより

シュー @shu_n148

@onkapi @togetter_jp でも、そんなことするよりも、福島の方は年齢分布が公表されているわけですから、同じ年齢帯の診断数をその年齢帯の検査人数の違いで補正すれば簡単だと思います。

onkapi @onkapi

@shun148 @togetter_jp 私の反省点気がつきました。 ある罹患率で一定割合でがんは毎年発生していくという、単純なモデルで考え始めたのですけど、そこにこだわり続けすぎてました。