津田敏秀氏の論文を補正してみた

津田敏秀氏の論文 http://journals.lww.com/epidem/Abstract/publishahead/Thyroid_Cancer_Detection_by_Ultrasound_Among.99115.aspx を次の3つの点で補正しみた。 1) がんセンターの罹患率データを年齢別に詳細化した 2) 地域間の年齢構成のずれを補正した 続きを読む
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まとめ 津田敏秀氏が福島県の甲状腺検査データを解析、「甲状腺がんが多発、原因は被ばく」と主張する論文を発表 まとめ「「津田敏秀氏が福島で甲状腺がん多発の論文を公表予定」との韓国発ニュースから始まった議論」http://togetter.com/li/876375 の続編です。 論文はこちらで無料で読めます(2014年12月31日現在のデータを解析)。 http://journals.lww.com/epidem/Abstract/publishahead/Thyroid_Cancer_Detection_by_Ultrasound_Among.99115.aspx 補助データ(2015年3月31日現在のデータの解析結果) http://links.lww.com/EDE/A968 95179 pv 1409 103 users 797

地域間の年齢構成の違いを補正する

リゲル @fukusima88

この地図を見るだけで、放射線の線量と甲状腺がんの発症率は関連性がないんだなと思う。それを無理くり関連があるようにつじつま合わせの計算をやってみたって話だよね。 twitter.com/HuffPostJapan/…

2015-10-08 21:18:30
ハフポスト日本版 / 会話を生み出す国際メディア @HuffPostJapan

【New】「福島の子供の甲状腺がん発症率は20~50倍」 津田敏秀氏ら論文で指摘 huff.to/1GxQQ0I pic.twitter.com/FxRPA1CM2g

2015-10-08 21:15:10

⇩これ間違い。後の表を見れば分かりますが、H23地域は補正後は3番目です。

上海II @shanghai_ii

んだ。津田さんのは地域別の年齢構成の違いを補正していないしね。補正すると、県北が1番低く、H23地域が2番目に低くなる。

2015-10-09 19:41:23
上海II @shanghai_ii

国立がんセンターの罹患率を基に各地域の年齢構成からの期待値を求めて、1巡目(先行調査)の補正係数を求めると次のようになった。H25会津を1として、

2015-10-09 19:49:17
上海II @shanghai_ii

H23地域 1.42 H24地域 1.28  H24県北 1.34  H24県中 1.28  H24郡山 1.21  H24県南 1.26 H25地域 1.10  H25いわき 1.19  H25県南 1.07  H25会津 1(基準)  H25相双 1.09

2015-10-09 19:50:26
上海II @shanghai_ii

津田さんの表(先行調査分)を年齢補正するには、先のツイートの数値で割り算すると良い。

2015-10-09 19:51:10
上海II @shanghai_ii

これだけ年齢構成が違うと、補正せんとまずい。

2015-10-09 19:54:50
上海II @shanghai_ii

なお、使用した国立がんセンターの数値は1998-2007年(10年間)の各年齢層の平均値をそのまま使用した。

2015-10-09 19:56:26

先ほどの表を間違えていたので再UP(ただし、これも一部間違いがあった。後述)

上海II @shanghai_ii

【訂正】この数値、ぼくのやり方でやってしまいました。津田さんのは有病率を罹患率の4倍と見ていたので、そのやり方で期待値を求めて再計算したので訂正します(次のツイート)

2015-10-09 22:34:30
上海II @shanghai_ii

【訂正】 H23地域 1.31 H24地域 1.20  H24県北 1.25  H24県中 1.21  H24郡山 1.15  H24県南 1.19 H25地域 1.07  H25いわき 1.14  H25県南 1.04  H25会津 1(基準)  H25相双 1.05

2015-10-09 22:35:17
上海II @shanghai_ii

一応使用した数値を載せておきます(オオボケしてるかもしれないんで) まず、国立がんセンターの数値を年齢区分でならべて展開し、x4を作成。 pic.twitter.com/Xu5HdsRO8j

2015-10-09 22:48:10
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上海II @shanghai_ii

県民調査の年齢区分に合わせて、区分別に平均値を求めて年齢区分別の期待値とする。 pic.twitter.com/FmfKdkvEzt

2015-10-09 22:50:09
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上海II @shanghai_ii

各地域の年齢区分別の構成比を求めて、先ほど求めた期待値に乗算して、各地域の期待値を求めた。さらに、会津地域で割って、補正用の係数とした。 pic.twitter.com/pumm4Hsyyd

2015-10-09 22:51:24
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上海II @shanghai_ii

さきほど間違えてUPした補正係数は上の数値を使ったもの。こちらはぼくのやり方でやっていたのを流用してしまってました。津田さんの数値に使うには津田さんのやり方に沿った数値でないとアカンので下の数値を使う。

2015-10-09 22:53:28

タイムラグの補正は最後の方に出てきます。

上海II @shanghai_ii

それから、2次健診は一律2年後と想定しているので、0-5才は2-7才の平均値、6-12才は8-14才の平均値、、、を使用しています。H23地域とH25地域のタイムラグは考慮していないので注意。(やってませんが、こちらも補正しないとあきません)

2015-10-09 22:55:40
上海II @shanghai_ii

この罹患率は10万人当たりです。

2015-10-09 22:59:39

H23地域とH24以降地域の検査の様子の違う点について。これは補正が必要かどうか、必要ならばどういう補正ができるのか、ちょっと分からない。

上海II @shanghai_ii

H23地域とH24以降地域との違いについて表にしてみました。H23地域はかなり様子が違うので、本格調査で他地域と違いが出る可能性があります。 pic.twitter.com/kb6xPKFkex

2015-10-09 23:34:50
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上海II @shanghai_ii

H23地域での結果を見て、H24以降は方式を改良した可能性があります。もし、記者会見などで質問できる方がおられれば、この点を確認していただければ嬉しいです。

2015-10-09 23:37:41
上海II @shanghai_ii

ずばり言えば、見逃し率が違う可能性がある、ということです。

2015-10-09 23:40:11

津田論文の倍率の基にしている数値はザックリしすぎである

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