津田敏秀氏の論文を補正してみた

上海II @shanghai_ii

だから、津田論文の与えたexternal comparisonの方の倍率そのものに大きな意味を今のところ見出せません（ショッキングな数字かも知れませんが）。繰り返し書いてきましたが、本格調査（２巡目）との比較が非常に大事。

上海II @shanghai_ii

internal comparisonの方（福島県内の地域間の比較）には意味があります。ただしH25県南地域を基準とするのは、色んな意味で意味不明です。ヨウ素の影響が最も少ないという点では会津を、時間的中間という意味ではH24地域を選ぶべきで、人口（母数）の点でも不利です。

😷kissy👏💉x6 @lr_ishy

@shun148 上海さんのさくっと見てきましたが、5年毎で分けていましたね。福島県の発表が5歳毎だったと思います。この割合を合うように調整するんですかね。どこを基準にするのかわかりませんが。一巡目の全体とかかな。@kanna07409 @parasite2006

上海II @shanghai_ii

@lr_ishy @shun148 @kanna07409 @parasite2006 津田さんの場合、がん統計の数字を基にｘ４を有病数と仮定していましたので、それを期待値として、年齢ごとに期待値を求め、各地域の年齢構成比に乗算して地域ごとに期待値を求めました。

上海II @shanghai_ii

@lr_ishy @shun148 @kanna07409 @parasite2006 この方法で、年齢構成比のずれと検診時期のずれの両方を調整することができます。

😷kissy👏💉x6 @lr_ishy

@shanghai_ii ありがとうございます。がんセンターの値を基準にして5歳毎にして、各地域の年齢層に合わせて期待値を出しているのですね。これなら二巡目以降も使える。確かに簡単でいいですね。 @shun148 @kanna07409 @parasite2006

上海II @shanghai_ii

@lr_ishy @shun148 @kanna07409 @parasite2006 はい。津田さんの方法以外にもいくつか方法が可能と思いますが、いずれの方法でも期待値という考えで倍率を求めてその倍率がどう１巡目と２巡目で変化するかを見るのが良いと思います。

😷kissy👏💉x6 @lr_ishy

@shanghai_ii x4の意味が分からないのでw、県内や二巡目以降の比較に使う場合はそのままでとりあえず期待値出しておいて比較すればいいのかな。癌統計と比較するのはどうしても推察になってしまうし。@shun148 @kanna07409 @parasite2006

上海II @shanghai_ii

@lr_ishy @shun148 @kanna07409 @parasite2006 現実にはがん統計を基にする以外に適当な方法がないんで、がん統計を基にするのは仕方ないと思います(^^;　津田さんのｘ４というのは検診がある程度ある癌では有用かもしれません。

上海II @shanghai_ii

@lr_ishy @shun148 @kanna07409 @parasite2006 甲状腺がんの場合、検診効果が非常に大きいことが韓国の事例などでハッキリしていると思うので、この4年というのは、まあ、せいぜい仮に設定したという程度ですね。

上海II @shanghai_ii

@lr_ishy @shun148 @kanna07409 @parasite2006 他の方法としては、1)各年齢の期待値として当該年齢までのがん統計での累積値を使う、2)各年齢の向うｘ年の累積値を使う、などが考えられます。

上海II @shanghai_ii

@lr_ishy @shun148 @kanna07409 @parasite2006 1)は検診が行われていないので、隠れた癌は累積値に比例するはずだと考える。2)はこれから先に発見される癌を先取り発見する行為だと考える。いずれにしても強い推定になるので、どれが良いとは言えない

上海II @shanghai_ii

@lr_ishy @shun148 @kanna07409 @parasite2006 なお、二巡目は二巡目時点で同じように期待値Bを求めて一巡目時点での期待値Aとの差分B-Aを二巡目での期待値として倍率を求めます。

上海II @shanghai_ii

@lr_ishy @shun148 @kanna07409 @parasite2006 一巡目と二巡目の関係は少し前に書きました。 twitter.com/shanghai_ii/st… twitter.com/shanghai_ii/st… twitter.com/shanghai_ii/st…

上海II @shanghai_ii

特に未成年の甲状腺がんスクリーニングというのが「一斉に大規模に」行われたことは殆どないんで、要注意。ポイントは、 １巡目...有病数が出る。 ２巡目...１巡目とのインターバルにおける罹患数が出る。

2015-10-09 04:54:40

上海II @shanghai_ii

ですから、スクリーニング前の罹患率をI、罹患率に対する有病率の倍率をD、スクリーニング前と後における罹患率の倍率（所謂スクリーニング効果）をSIR、１巡目と２巡目のインターバル（年数）をTとすると、凡そ １巡目に出る発見率は、IｘDｘSIR ２巡目に出る発見率は、IｘSIRｘT

2015-10-09 04:58:49

上海II @shanghai_ii

津田さんの論文では、先に挙げた１巡目の次の式 　IｘDｘSIR のDを４年と想定しているようです。この考えで行けば、２巡目の式 　IｘSIRｘT のTは凡そ２年ですから、１巡目の発見率に対して２巡目の発見率は半分ぐらいというのが津田さんの想定となります。

2015-10-09 05:25:15

シュー @shu_n148

@lr_ishy @shanghai_ii @kanna07409 @parasite2006 癌統計の年齢による罹患率の傾きは検診とは全く異なるものになると思うので、津田さんの論文限定の補正になるのではないでしょうか。先行調査は先行調査のデータで調整した方がいいと思います。

😷kissy👏💉x6 @lr_ishy

@shun148 @shanghai_ii @kanna07409 @parasite2006 癌統計との比較はそもそもがかなり難しいので、県内地域および本格調査と先行調査の比較がメインになると思います。なので、年齢調整するという目的のためだけに癌統計を使うのだと理解してます。

上海II @shanghai_ii

@shun148 @lr_ishy @kanna07409 @parasite2006 がん統計に紐づけしない推定方法と言うのはそもそも非常に難しいです。ぼくはがん統計に紐づけすることには賛成です。

上海II @shanghai_ii

@shun148 @lr_ishy @kanna07409 @parasite2006 ただ、回数を経れば、紐づけを外せると思います。

シュー @shu_n148

@shanghai_ii @lr_ishy @kanna07409 @parasite2006 癌統計を利用するというのは、福島の受検者の年齢分布を全国の基準人口分布で補正するということだと思うのですが、癌統計のどの年代を利用するかで結果が大きく異なるので難しそうに思います。

上海II @shanghai_ii

@shun148 @lr_ishy @kanna07409 @parasite2006 それは正しい見方だとぼくも思いますが、３巡目以降でないと決まらないですね。あくまでがん統計の援用は、１巡目や２巡目にもできる限りの考察を行うという限定付きです。

シュー @shu_n148

@shanghai_ii @lr_ishy @kanna07409 @parasite2006 先行調査から、当てはまる年齢層を推定できるかも知れないですが、それでは先行調査から多発だという方には納得してもらえないですしね。

上海II @shanghai_ii

@shun148 @lr_ishy @kanna07409 @parasite2006 そのあたりの問題はかなり最初から分かってたんだけど（覚悟はしてた）、どーしょーもないですね。でも疫学の専門家が率先してやるというのは予想外でした。

シュー @shu_n148

@shanghai_ii @lr_ishy @kanna07409 @parasite2006 そうですね。素人が陥りやすい間違いをただすべき立場の人なのに