あるまとめについて、tonkyo_hanageさんとマキノさんの会話 と関連ツイート

MAKIRINTARO @MAKIRIN1230

@jun_makino さらに、ベースも考慮せずhttp://t.co/YUh9XcB6　のFig.2だけから「　JNCIの方が1.5~2倍くらい高くなるのは到達年齢の差から考えて妥当。」なんて主張しているので、調査期間の発症数と思い込んでると思われても致し方ないですね。

Jun Makino @jun_makino

@tonkyo_hanage そういう意味ではそうで、それが「私の真意」です。ただし、別にあなたの「考え方」を「新しい情報として得」たかったわけではなくて、単に確認です。

Jun Makino @jun_makino

色々追加されている→ http://t.co/SLj5ooyF ちょっと考えてみた

Jun Makino @jun_makino

但し、数字については特に変更されてないし、私の推論の間違いの指摘も ない ( 特に意味のないほのめかしのようなものはある )

Jun Makino @jun_makino

とりあえず、このまとめの比較では DDREF を使っていないというのは 間違いないようである。 Preston et al. 2007 より Imaizumi et al. 2006 を使うべきという 適切な根拠もあげられていない。

Jun Makino @jun_makino

結局、このまとめの意味するところは DDREF で 2 倍、年齢依存等の論文のデータ の解釈違いでやはり 2 倍程度ずらすと、 LSS と Cardis et al. の差を 2 倍以下にでき る、ということでよいようである。

Jun Makino @jun_makino

まあだから、 LSS ベースで DDREF 使うと 10 倍違うというのと整合的なわけ。

Jun Makino @jun_makino

かなりどうでもいいが、「 JAMA の方は被爆後約 50 数年時点でのオッズ比増 加を見ていて」と書いてた人が「 55~58 年後時点での発症例だけを見ていたらそ れはそもそも症例対照研究にもならんわけだけどな。」というのはかなり意味 不明である。

Jun Makino @jun_makino

実際、 Imaizumi et al. では、甲状腺がん以外の甲状腺疾患については 2000-2003 の調査期間に発見されたもののほうがそれまでの累積より多いもの もある。これについては「症例対照研究にもなら」ないということになってしまう。

Jun Makino @jun_makino

「 Preston らの研究は年齢、性別ごとに全部層別化しちゃって個別に出し ている」これも間違い。データ全体に対してモデル関数でフィッテイ ングをかけている。

Jun Makino @jun_makino

「当然誤差範囲 ( というかポアソン回帰の最尤推定値 ) も精度悪くなるん だけどな。」も間違いで、実際、信頼区間は Preston et al. の数字 (0.24-1.1) のほうが Imaizumi et al. の (0.67-4.92) よりかなり狭い。

Jun Makino @jun_makino

( 但し、前者は 90% で後者は 95% なので、ある程度はそのためと思われる )

Jun Makino @jun_makino

「大事なのは ( 層別化する前の ) サンプルの総数ではなく、モデル推定に 使うデータの ( 症例の ) サンプルサイズ」これはそうで、サブサンプルにして 症例のサンプルサイズが大きくなるわけはないので、全体を使っている Preston et al. のほうがよいわけである。

Jun Makino @jun_makino

tonkyo_hanage 氏の tw を読んで統計について良くわからなくなった 人のための解説でした。

Jun Makino @jun_makino

ちなみに「 LSS 調査の中のサブコホートの集団（ AHS コホート ) を用いた Nested case control study 」も若干微妙な表現である。実際には AHS の調査時点での生存者の 1/3 程度のサンプルで、このことによるバイアスがないかどうかは不明。

Jun Makino @jun_makino

おや、珍しい→ https://t.co/s6ww9ZCS これは確かにそうだな、私の勘違い。

Jun Makino @jun_makino

しかし、 RT となってるけど私の id とは違うものになってたり、面白い人である。

Jun Makino @jun_makino

https://t.co/Jd3yR8Jk 論文 は参考になる。

Jun Makino @jun_makino

私は Preston et al. のグラフから 10 歳 -70 歳で 30 歳 -70 歳の「 2 倍に ならないくらい」と書いたんだけど、新しい論文では 10-60 で 30-70 の Preston et al. の数値のほぼ 2 倍になっているということのようである。