100mSvがLSSの限界という理由

Jun Makino @jun_makino

100 mSv が LSS での限界、というののとっても大雑把な見積もり。

Jun Makino @jun_makino

集団は大体 8 万人。非常に単純化して、この半分が 0 被曝、残りが 100mSv とする ( もちろん、本当はこの中間も多いのでこれだと有意性を 過大評価する )

Jun Makino @jun_makino

もともと 30% 、つまりそれぞれの 1 万 2000 人ががんで死ぬ、とする。 そうすると、それぞれの標準偏差は 110 人、合わせるとそのルート 2 倍の 160 人で、 2 σ をとると 300 人、 4 万人の 0.75% になる。つまり、死亡率で 0.75% くらいの

Jun Makino @jun_makino

差がでないと有意にならない。

Jun Makino @jun_makino

つまり、 LSS の全体で 8 万人くらいのサンプルで、仮に 1Sv で 10% で LNT が本当だとすると、理論上 75mSv より下は 統計的に有意にならない。

Jun Makino @jun_makino

いやだからこんなことは当たり前なんだけど、 100mSv 以下は有意ではな い、っていうのは単に LSS のサンプルサイズがそれくらいだ、というだけの ことで、サンプルが変われば当然変わる。

Jun Makino @jun_makino

例えば、これも大雑把な話だけど、 1000 万人が 10mSv 被曝して DDREF=2 を使うと 5000 人余計にがんで死ぬので、元々の 300 万からだとまあ 有意になる。 DDREF=1 を使うなら 1000 万人 5mSv 、又は 250 万人 10mSv で有意。

Jun Makino @jun_makino

原理的には、もしも 1Sv 5% が (DDREF とか色々な理由で )4 倍くらい間違っ てたら、 60 万人 10mSv で有意。

Jun Makino @jun_makino

仮に 1Sv 20% で、さらに例えば 10 歳以下の子供が 3 倍リスクが大きいとする と ( これはまあこんなもの ) 、子供 6 万人 10mSv で有意。まあこれは、 子供は 10mSv で 0.6% 、という仮定をしたことになってるから。

Jun Makino @jun_makino

まあその、普通の係数を使って DDREF=1 とするだけで 子供のリスクは 10mSv で 0.3% とか。

Jun Makino @jun_makino

中通りだとガラスバッジの測定からでも 5-10mSv 程度にはなりそう。

Jun Makino @jun_makino

まあその、ベラルーシで有意、というのはそういうレベルの話。ゴメリ での被曝量が 20mSv とかで、他の地域よりがんが増えてる、とか。 これは統計的には有意だけど被曝のせいじゃないと我々は判断する、 と WHO レポートには書いてある。理由はまあ、、、

Jun Makino @jun_makino

LSS の係数自体、ランダム誤差だけでもファクターの幅があるもので、 さらに系統誤差の可能性も色々指摘があるわけで、本当の値が 2-3 倍大きくて も特におかしいことはない。

Jun Makino @jun_makino

100mSv 以下での色々なものは全部被曝のせいとは示されていない、とす るのが政府の見解である、というのは、これから色々起きても全部とりあえず 認めない、ということでもある。まあ認めるとチェルノブイリでも甲状腺以外 にもなんかあったということになって国際的にも大変。

Jun Makino @jun_makino

でまあ、今回の事故で甲状腺がん以外の被曝による健康被害がでたと して、それを国とかが認めるのは少なくとも 25 年、多分 50 年とか先になる。

Jun Makino @jun_makino

なので、国がなんとかしてくれるのを待つ ( あるいはなんとかさせるため に努力する ) のはどれくらい意味があるのか？と個人的には思わなくもない。

Hal Tasaki @Hal_Tasaki

"@jun_makino 100 mSv が LSS での限界、というののとっても大雑把な見積もり。" Brenner et al. の Fig.1 とも整合していますね。 http://t.co/yvKRS9dW

Jun Makino @jun_makino

@HalTasaki_Sdot そうですね。しかし、こういうグラフは両対数で書いて欲しいですよね、、、

Jun Makino @jun_makino

グラフとも数字ともまるで無関係→ https://t.co/aR2EQUqF もともと、発癌率が地域・年代で変わるので、当たり前ですね。

内田 @uchida_kawasaki

(仮)LSS14報を見て。東工大 牧野さんのツイート http://t.co/7sMI1eHj

内田 @uchida_kawasaki

LSS14論文を読む http://t.co/MkrYwXLp