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ぷろどおむ

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元サッカー少年。今はしがない化学屋です。

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疫学:バイアスって何?
さて,今回は「バイアス」についてお話しさせていただきます。

「バイアス」というのは,日本語では「系統誤差」なんて訳されておりまして,ある特定の測定方法をとった時に「常に生じている真の値からのずれ」のことを言います。

この言葉は,単に疫学だけの用語ではなく物理的な長さや重さの測定,私に近い分野で行きますと分析化学の分野でもほぼ同様の意味合いで使われています。

普通一般的に「誤差(計測科学などの分野では,最近は「不確かさ」という言葉を使うことになってますが)」という言葉を聞くと,いわゆる「ばらつき」をイメージされる方が多いんじゃないかと思いますが,そちらは「偶然誤差」と呼ばれており「バイアス=系統誤差」とは明確に区別されて使われています。分析化学の講義などでは必ず最初に習うんですが,この辺の話は「精度」と「確度」の違いとしても説明されます。すなわち,「精度が高い」という場合は「ばらつきが小さい」ことを意味し,「確度が高い」という場合は「真の値からのずれが小さい」ことを意味します。

一見,どちらも同じく真の値からのずれを表しているように思えますが,偶然誤差は調査の対象とする標本の数(=測定数)を増やすことで,得られる値の精度を高めることが可能となります。それに対し,系統誤差は「生じる原因を突き止めなければ解消できない」ずれを発生させるため,測定方法を注意深く検討する以外に対処法がありません。

さて,それでは疫学調査の場合どのような原因でバイアスが生じるのでしょう。バイアスはその発生原因によって,いくつかのものに分類されます。ものの本によりますと,57種類もの多くに渡って分類をした研究もあり「たぶんそれでも足りないだろう」などといった記述もあるのですが,さすがに疫学を生業としていない我々にはそこまで細かな分類は理解の妨げになるだけです。なので,ごくごく大ざっぱに分類し,主立ったものについて,そのバイアスがどのような場合に生じるのか,簡単に説明させていただきたいと思います。

選択バイアス
(1) 自己選択バイアス:疫学調査をする際には,どうしても被験者に対するインタビューが重要な要素となります。そして,その調査に協力してくれるかどうかという部分については,ほとんどの場合被験者の意志が存在します。そのため,実際に研究の対象としている母集団よりも,よりその問題に対して積極的に興味を持っている層が抽出される可能性が高くなり,結果に対しても何らかのずれが生じる可能性があります。
(2) 健康人バイアス:たとえばディスプレイから発生する電磁波の影響を調査しようとした場合,その対照群となる集団は必然的に現在労働に従事していない人たちが多く含まれることになります。社会全体を母集団として考えた時,「元気で働いてる人」「元気だけど働いていない人」「元気ではないので働けない人」の集団は多数存在しますが,「元気ではないけど働いている人」という集団は非常にまれです。そのため,「働いている人」と「働いていない人」の集団に分けた場合,必然的に「働いている人の方が健康である確率が高い」ことになります。特にこれは肉体労働系の人たちを対象にした場合顕著に表れることが知られています。
(3) 検出バイアス:ある集団を特定する際に,何らかの条件が必要な場合に生じやすいバイアスです。たとえばCTスキャンの結果,初めてわかるような症例の患者について,その症例と医療放射線被曝の関係を調べようとしても,当然ですがその症例を持たない患者よりも被曝量は大きく出ます。しかし,この結果をみて,医療放射線被曝がその症例の原因であると断定するのは大きな間違いであることも,すぐにわかると思います。
(4)罹患者ー有病者バイアス(Neymanバイアス):ある症例の原因ではないかと考えられる要因に暴露した後,長期間にわたって調査をした場合に死亡した人や回復した人が調査から漏れてしまうバイアスです。例えばアメリカで行われた,精神分裂病により入院している患者の数年後についての調査では,非常に悲観的な結果が報告されていたりもします。しかし,初回通院患者を対象に同様の調査を行うと8割前後の人が回復し,通常の社会生活を営んでいるという調査結果も知られています。

また,この他ボランティアとして積極的に調査に参加してくれる人は,比較的収入が高く健康的で文化的な生活を送っており,医師などの指示に対しても従順であることも知られており,このような要素がバイアスの原因となることも指摘されています。

情報バイアス
(1) 想起バイアス前回のエントリでも少し触れましたが,その暴露が自分の経験した事例の原因であるという仮説を調査対象者が知っていた場合などに起こる,ねじ曲げられた過去の記憶により生じるバイアスです。もちろん単純な覚え違いなど,基本的に曖昧にならざるを得ない「記憶」というものに頼って調査をする以上避けることが難しいバイアスになりますが,実はこのバイアスは非常に危険です。なぜなら,これは本人の知識や偏見などにより発生すると同時に「測定者の質問の内容・形式などからも発生しうる」バイアスであるからです。悪意のある測定者が,利用しようと思えば,容易に利用することのできるバイアスであることを我々は覚えておくべきだと思います。
(2) 誤分類バイアス:診断や要因推定の誤りが引き起こすバイアスです。誤診断により,症例であるべきものが非症例として分類されたり,その逆が引き起こされる可能性があります。
(3) 回帰希釈バイアス:要因の暴露量や症状の重さを数値として測定できるような場合,その測定値が持つばらつきの大きさが,両者の相関関係を見かけ上弱いものとしてしまうようなバイアスが生じます。

交絡バイアス
たとえばAという要因とBという症例に対して調査を行った場合,関連性があるように見えたとします。しかし,実はその結果はAの要因とBの症例に関与する第三の要因Cが関係していることがあります。この時Cを「交絡因子」と呼び,これにより生じるずれを「交絡バイアス」と呼びます。

交互作用バイアス
しばしば交絡バイアスと混同される場合があるようですが,本来は二つの要因AとBが同時に起きた場合に症例Cに対する影響が大きく変化するような事例を指します。

この他にも,ある集団(年齢層など)に特異的な影響が存在している場合に生じるコホートバイアスや,生態学的研究デザインを採用した場合に生じやすいバイアスなど,様々なバイアスが調査結果には付随してきます。そして,そのバイアスをどうやって減らすかということを疫学者の人たちは日々考えて実施しています。しかし,これまで勉強してきたとおり,コストの面や調査時間の制約など様々な要因により完璧な調査を行うのは非常に困難です。

ですので,我々が疫学調査結果を見る場合には,その調査がどのようにして行われたのかに注意をしなければいけません。

まず第一に,調査対象となった人数(標本数)はどのくらいなのか,症例者と非症例者の割合はどうなっているのか。暴露群と対照群の割合は。前向き研究なのか,後ろ向き研究なのか。どのような手法(インタビューによる調査なのか,公的な統計データを利用したものなのか)により得られたデータなのか。最低限この位のことを知ってから,眉につばを塗るかどうか決めても決して遅くはありません

むやみにマスコミの煽り報道に踊らされたりしない冷静な消費者でありたいものですね。

というわけで,次回はいよいよ電磁波に関する疫学調査の結果について,いくつか見て行ければいいなと思います。

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雑学 | 18:53:57 | Trackback(1) | Comments(0)
疫学:定義と研究デザイン
さて,お約束の疫学の話です。

最初に断っておきますが,疫学は私の専門ではありません。ですので,どちらかというと皆さんと一緒に疫学を勉強していこうというスタンスでしばらく続けていこうかと思います。このような状況ですので,あいまいな記述や不正確な記述があるかと思います。識者の方からのご指摘を歓迎いたします。

では,まず疫学の定義から。

Wikipediaの記述によりますと,その定義には諸説あるようですが,まぁ一番妥当かな?と思われる国際疫学学会の定義を見ますと「特定の集団における健康に関連する状況あるいは事象の、分布あるいは規定因子に関する研究。また、健康問題を制御するために疫学を応用すること。」なんだそうです。ややこしいですね(^^;

簡単に言うと,ある特定の地域とか集団で流行病などの病気が発生した時,その病気が発生した原因とか感染経路なんかを探り出すこと。そして,その探り出した原因や経路を利用して,さらなる感染を防いだり治療を行ったりするための学問を「疫学」と呼ぶと言うことです。

もちろん疫学は科学の一分野ですから,その研究手法も科学的な手順に乗っ取って行われています。つまり「観察」「仮説立案」「検証」です。この三点,特に「検証」の部分をどのように行うかという大まかな道筋を「研究デザイン」などと呼びますが,疫学の場合大まかに「記述研究」と「実験研究」の二つに分けられます。そして,それぞれ以下のような研究デザインが使われる場合が一般的です。

記述研究
横断研究デザイン:ある集団に対して(1)対象としている因子(電磁波とか)に暴露した経験があるかどうか,(2)対象としている事例(健康被害など)を経験したかどうか,を同時にインタビューして調査します。この手法は,研究対象者にも研究者にも負担が非常に少ないのですが,その反面対象者の曖昧な記憶に頼る必要があること,因果関係や交絡バイアスを立証することが原理的に不可能であること,さらに罹患者ー有病者バイアス(早期に死亡した人や,暴露した証拠のない人が除かれやすい)が起こりやすいなどの様々な問題を抱えています。また,結果的に各群のサンプル数が大きく異なる可能性が高く,その場合統計の有効性が下がってしまいます。

生態学的研究デザイン:地域的な格差などを人口統計データなどを元に調査します。そのため,対象群の中にある変数に対応する人がどのくらいいるのか,ということに対する詳細なデータを得ることができますが,それぞれの変数に対応する人がどのくらいかぶっているのかという個人のデータが得にくく,調査対象としている各変数間の関連性を掴むことが非常に難しくなります。

コホート研究デザイン:「分析研究」と分類される場合もあります。対象としている要因に暴露している群(暴露群)としていない群(非暴露群)をわけ,それぞれの群の中で,対象としている事例が起きたかどうかを調査します。特に現時点で分けた各群を追跡調査することを「前向きコホート研究」,過去のある時点で分けた各群を現在に向かって調査することを「後向きコホート研究」と呼び,一般的にこの「前向きコホート研究」がもっとも信頼性が高いとされています。しかし,未知の交絡バイアスの存在が否定できるわけでもありませんし,対象者と評価者の間でいわゆる盲検化を達成するのも難しいです。また,最大の問題として調査にコストと時間がたくさんかかるため,早急に結果を出すことが難しく,すべての調査にこの手法を用いることは困難です。

症例対照研究デザイン;コホート研究デザインと同様に「分析研究」と分類される場合もあります。ある事例を経験した群と経験していない群に分けたのち,後ろ向きに暴露と非暴露を調査します。コホート研究デザインと比較すると,かなり容易に行うことが可能ですが横断研究デザインの場合と同様に暴露経験の有無を対象者の曖昧な記憶に頼る必要があることや交絡バイアスが存在する可能性が高いことを否定できません。また,この研究の最大の問題点として想起バイアスの存在があります。これはその暴露が自分の経験した事例の原因であるという仮説を調査対象者が知っていた場合,記憶がねじ曲げられる可能性があると言うことです。これは,調査結果に対して大きなずれを生じさせる原因となります。

実験研究
無作為化比較試験デザイン:集団を無作為にある処置(もしくは暴露)を与えた群と与えない群にわけ,その後の経過を追跡調査します。交絡バイアスも起こりにくく,統計調査もしやすいですがコストや時間がかかるのはもちろんのこと,倫理的な問題が生じやすい(有効な治療を受けられない群,もしくは危険な処置を受けなければならない群が発生する可能性が高い)という問題があります。

クロスオーバー研究デザイン:集団を無作為に二群に分け,ある一定期間をおいて処置群と非処置群を入れ替えます。これにより,集団全体が少なくとも一定期間の間有効な処置を受けることができる上に,各個人それぞれが対照群となりますので,データの信頼性が高まります。しかし,与えた処置が恒久的な影響を与えてしまうような場合(教育だとか,外科的な切除手術とか)にはこの手法は使えません。また,せっかく良好な反応を示していた患者などに対しても,その処置を中止しなければいけなくなります。

以上,疫学研究というものがどういう風に行われているかを見てみました。なお,どうしても必要だったので,「○○バイアス」などという言葉を説明無しに使っています。これらの「○○バイアス」の正体とは,いや,そもそも「バイアスって何だ?」という辺りは次回説明します。実は,このバイアスこそが,我々が疫学研究の成果を理解する鍵です。

なるべく早く書こうとは思っていますので,もう少々お待ちください(^^;


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雑学 | 13:04:54 | Trackback(1) | Comments(0)
コロイドの定義とか羊水の匂いとか
さて,orioさんからコメントをたくさんいただいているのですが(いつもありがとうございます),お返事書いていたら長くなってしまったのでエントリにしてみました。流れが不明な方はこの辺参照してください。

というわけで,コロイドの原理というか「定義」は,ある分散媒の中に別の相のものが(気体の中に液体,液体の中に固体など)「溶けている」のではなく,かといって「沈殿」したり「浮いたり」せずに「分散」している状態を言います。その「分散しているもの(分散質)」のことを指す場合もありますが,科学的に正しい表現としては状態そのものを指しています。ただし「分散系」などと表現されることの方がより広い意味を指し,「コロイド溶液」と言った場合には分散媒が液体である場合に限定されていることもあります。

例えば空気の中に細かい水の粒が浮いている状態(リキッドエアロゾル)が「霧」とか「もや」ですし,牛乳の場合は水の中に細かいタンパク質や脂肪が「ただよっている」(エマルジョン)状態です。また,泥水も水の中に細かい固体がただよっている状態(サスペンジョン)と言えます。

今さらですが,「分散媒」というのは「何かを分散させている媒質」のことです。同様に「溶媒」というのは,「何かを溶かしている媒質」です。食塩水や砂糖水などの「溶液」と牛乳などの「コロイド溶液」は根本的に違うものであることを理解してください。分散媒が液体である場合の簡単な見分け方は,「透明であるかどうか(≠色があるかどうか)」です。コロイド溶液の場合は,液体中で分散している分散質が可視光を散乱させますので濁って見えますが,普通の溶液の場合にはその様なことがありません。なので,光はそのまま透過し(あるいは特定波長の光だけが吸収されて色が付いて見え)ます。

ごくごく単純に考えると,普通に皮膚に吸収させたいと考えるのならば,このような不安定な状態ではなく皮膚に良く吸収されるような「溶媒」(たとえば水)に目的の物質を溶かして普通の「溶液」にした方がずっと効率的です。コロイド溶液は準安定状態と言うべきものであって,何かの条件が変われば簡単に二相に分離(塩析とか凝析とかが代表格)してしまいますし,そもそも分散質は分子そのものと比較すると非常に大きいものです。目的の物質が複数分子寄り集まってできている(会合している)コロイド粒子よりも,単独の分子で存在している状態の方が,細胞膜などを透過しやすいであろうことは,簡単に想像できると思います。

バキュームストリッピング法が,関係機関に申請が必要なほど危険なことや法令に触れるようなことはしていないとは思いますが,この数日いろいろ調べてみて回ったところ,どうもこの手の業者の方々はノーベル賞級の成果を出されているのに,その事実に気がついていないのか,あるいはとても奥ゆかしいのか,関係学会などで何の報告もされていないようです。まぁ,要するにそういうことなのかもしれませんね。

シャンプーの香料は,各メーカー各製品様々なものが使われていると思います。しかし,肝臓などで分解されないほど構造上安定で,なおかつ羊水のような親水環境に蓄積できるほどよく水に溶けるのに,尿として体外に排出されにくいというような特殊なものとなると,私が知っている範囲の中には思いあたりません。

ご存じのとおり,体内に取り込まれた親水性化合物の大半は尿として排出されることが普通なのに(ビタミンBを含むサプリを飲むと,おしっこがすごく黄色くなったりしますよね),そうはならないということは,羊水内の何かと特異的に結びついているとしか考えられません。そうでなければシャンプーした翌朝の尿はシャンプー臭くなってなければいけませんからね。

そして,それと同時に男性の場合は前立腺のような比較的疎水性の高い部分に蓄積しているというのですから,また驚きです。それに妊娠してない=羊水を持っていない女性の場合はどこに蓄積されているんでしょう??初期段階の羊水は羊膜上皮から分泌されるわけですが,羊膜自身も妊娠(というか胎児の発生)と共に形成されてくるわけですから,普段はどこに蓄積されているのか非常に不思議です。誰かこういう疑問をぶつけてみた方はいらっしゃらないのでしょうか?

というわけで,本当に,考えれば考えるほどすごい話です。羊水と前立腺などという化学的には全く異なる性質を持つ部位にだけ特異的に結びつくような選択性を持った化合物なんて,私の専門分野から見てもすごく魅力的です。そのような特異的選択性がどのようにして生まれているのかを考えるとわくわくしてきます。まったくこんなすごい性質をもった化合物をシャンプーの香料としてしか使わないなんて贅沢な話です。そして,そんな不思議なものをふんだんに入れているなんて,大メーカーはコストパフォーマンスと言うものを全く考えていないのでしょうか?そんなことをするくらいなら,もっと商品価格を安くしていただきたいものです。

というわけで,考えれば考えるほどいろんな不思議なことが出てきて楽しいですね。

次回こそ疫学の話をしようと思います(^^;

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気になる化学リスク | 18:40:46 | Trackback(0) | Comments(8)
体に悪いのはどちら??
orioさんにご紹介いただいたおかげで,経皮毒関連に興味を持っていらっしゃる方にたくさんおいでいただいているようですが,気になる話を拍手コメントに入れてくださった方がいらしたので,ちょっとだけ。

>製品は食べても大丈夫という言葉を信じて、シャンプーや乳液を飲んでいるのですが、亜塩素酸ナトリウムという劇物が入っている商品もあって、どうにかして辞めさせたいと考えている所です。

え~と(^^;;;;;;; 無茶するご友人をお持ちのようで(^^;

薬品などの安全性についての情報を開示している「MSDS」という文書があります。
#MSDSはこちらのページ(関東化学)などから検索することができます。

そちらの記述によりますと

ラウリル硫酸ナトリウムのLD50(ラット,経口):1288 mg/kg
亜塩素酸ナトリウムのLD50(ラット,経口):350 mg/kg

となっております(^^;;;; 亜塩素酸ナトリウムの方がラウリル硫酸ナトリウムよりも(少なくとも急性毒性については)4倍も毒性が強いみたいですね(^^;;;;;;;;

LD50というのは半致死量と呼ばれるもので,今回の場合ラットに経口(口からの投与)した場合,体重1kg辺りこの程度の量を食べさせると「半数の個体が死亡する」という数値になっております。

ちなみに食塩のLD50(ラット,経口)が4000 mg/kg,グルコースが25,800 mg/kg,塩酸が900 mg/kgなんて値が報告されています。

このLD50という値は結構面白いというか,意外と我々のイメージと異なっていたりします。例えば発ガン性物質として有名なベンゼンはLD50で測定される急性毒性は意外と低くて1620 mg/kgですが,コーヒーやお茶に含まれるカフェインは192 mg/kg,ニコチンにいたっては50 mg/kgと結構高い毒性を持っていることがわかります。もちろん毒物として非常に有名なシアン化カリウム(青酸カリ)は5 mg/kgですから,桁が違いますね。

さらに言うと,亜塩素酸ナトリウムは劇物扱いですが,ラウリル硫酸ナトリウムは劇物指定されておりません。

まぁ,もちろんLD50が350mg/kgというのは体重60kgに換算すると21 gになりますから含有量を考えればそれほどすごい毒性を持っているというわけでもありませんが,あんまりおすすめはできませんし私も飲むのはご遠慮させていただきたいです(^^;

というわけで,口に入れるものの成分はしっかり把握してからにしましょう。というお話でした。皆様もお気をつけください。

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気になる化学リスク | 11:18:53 | Trackback(0) | Comments(10)
あけましておめでとうございます
旧年中は検索や何かでいろいろ来ていただきましてありがとうございます。

最近コメントやメールで「よその掲示板に紹介したいんだけどよいですか?」とか「私のブログからリンクを貼ってよいですか」という問い合わせをいただく機会が増えたのですが,基本的にこのブログへのリンクはご自由になさってくださって結構です。

ただし,意図的に嘘をついたり誇張したりなんていうのはしないように気をつけておりますが,私の能力の限界もありますので結果的に嘘を言っていたり勘違いしていたりすることが混ざっている可能性については十分お気をつけください。また,そういう部分についてのご指摘や私の知らない新しい情報をいただけると非常に助かりますので,リンクを貼りつつ検証していただけたり何かすると非常にありがたいです。是非よろしく御願いいたします。

次回のエントリについてですが,少々仕事が立て込んでいる関係上,すごく早くなるかすごく遅くなるかのどちらか(ぉ なのですが,せっかくリクエストもありましたので「電磁波」関連の話を少ししてみようかな?と思っています。

ただ,普通に電磁波の話をしてみてもアレですので,この手の話を理解するために一番重要な「疫学」についてもっと理解を深めていけるような話からしていこうかと思ってます。

電磁波に限らず放射線絡みでもこの「疫学調査」の結果が議論の的になることは多いわけですが,様々な議論をしていく場合この調査結果が一人歩きしている場面が多いように思います。

疫学調査にもいろいろな手法があり,それぞれの手法には一長一短があります。どの調査がどのような手法を用いて行われているのか。得られたデータから意味をくみ取る上での境界条件は何なのか。適用範囲はどこまでなのか。この辺りを理解せずに,自分の主張に都合がよいように解釈することほど不誠実な行為はありません。

次回以降,その辺りについてのお話ができればよいな,と思っております。どうか気長にお待ちください(^^;

それでは,今年もどうぞよろしく。



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雑談 | 12:48:16 | Trackback(0) | Comments(6)

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