疫学基礎

written with passion by 優曇華院

環境医学

疫学の概念１

• 決定論的因果関係と確率論的因果関係
• 確率論的因果関係を調べるステップ：
  1. 疾病の頻度を測る
  2. 疾病と曝露の関連を調べる
  3. 関連が見かけ上のものでないか検討する
  4. 関連が因果関係であるか検討する
• 割合：
  • $p= \dfrac{a}{a+b}$．
  • 割合の範囲：$0< p<1$
  • $a$：疾病が生じた人数
  • $b$：疾病が生じなかった人数
  • 無次元
• 率：
  • $r= \dfrac{a}{t}$
  • $a$：疾病が生じた人数
  • $t$：対照集団に属する個人の観察時間を合計した数値（人年）
• （有病率）$=$（罹患率）$\times$（疾病期間）
• 人年計算：罹患についての罹患なら，観察開始～罹患（罹患しなかった場合は観察終了まで）．死亡についての人年なら，観察開始～死亡（死亡しなかった場合は観察終了まで）．

• 時刻$t$での罹患率（観察期間中に罹患した人数を罹患についての人年で割る）を$I(t)$としたとき，累積罹患リスクは，

  \begin{align} \text{CR}=1-\exp\left(-\int_{t_0}^{t}I(t)\right).\label{CR} \end{align}

  だいたい罹患率$I(t)$は一定なので，$CR=1-\exp\left(-I(t)t\right)$．

• 累積リスクは割合
• 有病率は割合（ネーミングがアレ）
• 癌の統計指標

  指標	定義	種類
  死亡率	一年あたりの癌死亡数を住民数（住民人年）で割った値	率
  生存率	時点における癌生存者を観察開始時の患者数で割った値．致命率と足して1．	累積割合
  有病率	ある一時点における癌生存者数を住民数で割った値	断面割合
  生涯リスク	死ぬまでに一度でも癌と診断される割合	累積割合
  受療率	ある一時点において医療機関を受診した癌生存者数を住民数で割った値	断面割合

• 年齢調整：国内の比較には，基準人口として1985年日本人モデル人口を，国際比較には世界人口を用いる．
• 年齢調節：
  • $\text{粗死亡率}=\dfrac{\text{全年齢死亡率}}{\text{全年齢人口}}=\dfrac{\sum(\text{年齢別人口}\times\text{年齢別死亡率})}{\text{全年齢人口}}$
  • 直接法：

    $\text{年齢調節死亡率}=\dfrac{\sum(\text{基本集団年齢別人口}\times\text{年齢別死亡率})}{\text{基本集団全年齢人口}}$

  • 間接法：

    $標準化死亡率=\dfrac{全年齢死亡率}{\sum(年齢別人口\times基本集団年齢別死亡率)}$

• 年齢調節の例

  	世界人口	人口	死亡数	死亡率	期待症例数
  0〜14	220,000	100	5
  15〜64	710,000	250	5
  65〜	70,000	150	15
  sum	1,000,000	500	25	25/500=0.05

  年齢調節しよう！

  	世界人口	人口	死亡数	死亡率	期待症例数
  0〜14	220,000	100	5	0.05	11,000
  15〜64	710,000	250	5	0.02	14,200
  65〜	70,000	150	15	0.1	7,000
  sum	1,000,000	500	25	25/500=0.05	32,200

  よって，年齢調節死亡率は，32,200/1,000,000=0.032．

• 標準化罹患率(SIR, SMR)：標準とする人口集団と同じ癌罹患率であるとしたら，その集団で何人の癌患者が発生するかを予測し（期待値），実際の罹患数（死亡数）をその期待値で割ったものが標準化罹患（死亡）率

  	基準人口	基準死亡数	基準死亡率	人口	死亡数	死亡率	期待症例数
  0〜14	250	10	0.04	100
  15〜64	150	15	0.1	250
  65〜	100	10	0.1	150
  sum	500	35	0.07	500	25	0.05

  標準化してみよう！

  	基準人口	基準死亡数	基準死亡率	人口	死亡数	死亡率	期待症例数
  0〜14	250	10	0.04	100			4
  15〜64	150	15	0.1	250			25
  65〜	100	10	0.1	150			15
  sum	500	35	0.07	500	25	0.05	44

  基準集団と比較した死亡数の比は，25/44=0.568

• 60歳の男性を100人を20年間追跡したところ，以下の死亡状況を観察した（中途打ち切りは存在せず，死亡は時間経過に関して一様に発生するものとする）

  到達年齢観察期間	各観察期間開始時対象者人数	各観察期間内死亡数	各観察期間内累積死亡割合	各観察期間内累積生存率	各観察期間死亡率
  60〜64歳	100
  65〜69歳	96
  70〜74歳	88
  75〜79歳	76	16

  この表はそれぞれの行が０〜４年後，５〜９年後というようになっている．つまり，第２列は調査開始時（０，５，10，15年後）時点での生存者数を表している．よって差分が死亡者数：

  到達年齢観察期間	各観察期間開始時対象者人数	各観察期間内死亡数	各観察期間内累積死亡割合	各観察期間内累積生存率	各観察期間死亡率
  60〜64歳	100	4
  65〜69歳	96	8
  70〜74歳	88	12
  75〜79歳	76	16

  死亡割合は，どれだけ死んだかの割合なので，死亡者数を観察開始時対象者数で割れば良い：

  到達年齢観察期間	各観察期間開始時対象者人数	各観察期間内死亡数	各観察期間内累積死亡割合	各観察期間内累積生存率	各観察期間死亡率
  60〜64歳	100	4	0.04
  65〜69歳	96	8	0.083
  70〜74歳	88	12	0.136
  75〜79歳	76	16	0.211

  生存割合は，生存者数（開始時の対象者数から期間内死亡者数を引く）を開始時の対象者数で割れば良いので，（１から死亡割合を引いても同じ）

  到達年齢観察期間	各観察期間開始時対象者人数	各観察期間内死亡数	各観察期間内累積死亡割合	各観察期間内累積生存率	各観察期間死亡率
  60〜64歳	100	4	0.040	0.960
  65〜69歳	96	8	0.083	0.917
  70〜74歳	88	12	0.136	0.864
  75〜79歳	76	16	0.211	0.789

  さて，死亡率は死亡者数を観察対象者の人年（ざっくり言えば時刻で積分）で割るが，観察対象は観察間内で徐々に減る（例えば０〜４年で100人から96人に，５〜９年で96人から88人に）ので，台形近似する．つまり，期間内の平均人数と観察期間の積をとって人年とする（０〜４年だと平均98人なので490人年，５〜９年だと平均92人なので460人年）：

  到達年齢観察期間	各観察期間開始時対象者人数	各観察期間内死亡数	各観察期間内累積死亡割合	各観察期間内累積生存率	各観察期間死亡率
  60〜64歳	100	4	0.040	0.960	0.008
  65〜69歳	96	8	0.083	0.917	0.017
  70〜74歳	88	12	0.136	0.864	0.029
  75〜79歳	76	16	0.211	0.789	0.047

• 20年累積死亡割合（死亡率を時間で積分して割合に）を求める．ところで，20年間での生存割合は，第５列の５年生存割合４つの積に等しい．よって，20年累積死亡割合は1からこれを引けば良い：

  \[1-(0.960\times0.917\times0.864\times0.789)=0.400.\]

  20年間で40人死んでるから，$\frac{40}{100}=0.400$でも良い．

  昭和60年モデル人口及び均一の重みを基準人口として，年齢調節死亡率を求める：

  到達年齢観察期間	各観察期間死亡率	昭和60年モデル人口	均一の重み
  60〜64歳	0.008	5,546,000	1
  65〜69歳	0.017	4,511,000	1
  70〜74歳	0.029	3,476,000	1
  75〜79歳	0.047	2,441,000	1

  60〜79歳の20年間の死亡率の合計$M$は次のよう（１年間あたりの値なので，１期間では５倍する）： \[M=0.008\times5+0.017\times5+0.029\times5+0.047\times5=0.5094.\] ここで，$1-\exp(-M)$は20年間の累積死亡割合（リスク）を表す．

  数式的な導出については，累積罹患率の議論を参照．死亡だろうが罹患だろうが数式上は大体同じ．

  外部の基準人口を用いて計算した年齢調節死亡率は年齢構成の異なる集団間で，死亡率を比較するために用いる．ある年に断面的に観察された死亡率を用いて累積死亡割合を計算して，年齢構成の異なる集団間で比較することも考えられる．この場合，外部の基準人口を用いて計算した年齢調節死亡率と比べて，どんな利点，欠点があるか？

  利点としては，外部の基準人口を用いて年齢調整死亡率を計算する場合，当該集団に当てはまる意味のある数字にはならないが，累積死亡割合の場合は，年齢構成の異なる集団間でも比較可能であり，かつ，それ自身が当該集団に当てはまる意味のある数字となっている．

  欠点としては，累積死亡割合が意味のある数字になるためには，ある年に断面的に観察された死亡率が長期間に渡って不変である，という過程が必要となる．

• 四つ目表

  		疾患
  		あり	なし
  暴露	あり	a	b
  	なし	c	d

  「暴露あり」群の「疾患あり」割合：$\dfrac{a}{a+b}$

  「暴露なし」群の「疾患あり」割合：$\dfrac{c}{c+d}$

  比：$\dfrac{\cfrac{a}{a+b}}{\cfrac{c}{c+d}}$，差：$\dfrac{a}{a+b}-\dfrac{c}{c+d}$

• なぜ比を使うのか？
  • 暴露をしない場合の発癌リスク（ベースラインリスク）は種々の背景要員の影響で大きく変動する（性，年齢，場所，人種，期間，暦年）
  • 比はベースラインリスクが変動しても大きくは変動しない
  • 差はベースラインリスクの変動の影響をそのまま受ける
  • 従って，差で物をいう場合は，ベースラインリスク（とその背景要因）を説明しなければ，値の意味が分からない
• 集団の中の，割合$p_i$の集団の相対リスクが$\text{RR}_i$ならば，人口寄与リスクは次の式で与えられる： \begin{align} \text{PAF}=\frac{\sum_i(\text{RR}_i-1)p_i}{1+\sum_i(\text{RR}_i-1)p_i}.\label{PAF} \end{align} 例えば，非喫煙者(25%)に対し，卒煙者(23%)の肺癌リスクが2.2倍，喫煙者(52%)のリスクが4.5倍なら，約68%．

疫学の基本概念２

• 関連あり＝比が1でない
• 関連が真か見かけ上かは消去法
• 関連に影響する要因は，偶然chance（たまたまそうなった），偏りbias（偏った対象選択者），交絡confounding（第３の因子）．
• 検診発見がんの生存率（罹患者のうちどれくらいが生きてるかの割合）が，症状発見がんよりも高いことで評価すると，
  • 先行時間による偏り
  • 滞在時間による偏り
  • 自己選択による偏り
  • 過剰診断による偏り
  の影響を受けて，有効性を過大評価（有効でなくても見かけ上有効のように見える）することが知られている．
• 先行時間：検診発見から症状が出るまでの時間．
• 滞在時間の長い（信仰の遅い）癌は見つかりやすい

• 	致命割合（1-生存割合）	累積死亡割合：死亡リスク
  分子	死亡数	死亡数
  分母	患者数	対象者数
  観察起点	個々の患者の診断日	対象者全体の観察開始日

• P病院とQ病院における疾患Nのステージ別の５年生割合が以下の通りであった．P病院に比べてQ病院がにおける５年生存割合が高いと言えるか？

  	P病院		Q病院
  	症例数	５年生存割合	症例数	５年生存割合
  ステージI	20	75%	10	80%
  ステージII	20	55%	20	65%
  ステージIII	20	35%	20	45%
  ステージIV	10	20%	20	25%

  P病院に比べてQ病院の５年生存割合は必ずしも高いとは言えない．治療成績が全く同じでも，ステージの付け方によって（Pの方がQよりステージを大きくつける）だと，５年生存率の違いが発生しうる．(stage migration bias)

• 交絡．放射線とタバコと肺癌

  タバコ合計：放射線被曝の粗リスク比は$0.46/0.14=3.3$

  		疾患
  		あり	なし
  暴露	あり	460	540
  	なし	140	860

  タバコあり：放射線被曝のリスク比は$0.50/0.50=1.0$

  		疾患
  		あり	なし
  暴露	あり	450	450
  	なし	50	50

  タバコなし：放射線被曝のリスク比は$0.10/0.10=1.0$：）

  		疾患
  		あり	なし
  暴露	あり	10	90
  	なし	90	810

  ここで，マンテル-ヘンツェル調整相対リスク比を次の式で導入する（$N_i$は層の中の人数合計）： \begin{align} \text{RR}_\text{MH}=\frac{\sum_ia_i(c_i+d_i)/N_i}{\sum_ic_i(a_i+b_i)/N_i}.\label{RRMH} \end{align} 放射線について，タバコで層化した放射線被曝の調整リスク比は，計算すれば$1$となる．よって，タバコが残余交絡として働いている．（放射線曝露のリスク比は$1$だが，粗リスク比は$3.3$となってしまった）

  オマケで，タバコについて調べてみる．

  放射線合計：タバコの粗リスク比は5となる．

  		疾患
  		あり	なし
  暴露	あり	500	500
  	なし	100	900

  放射線ありの層は，

  		疾患
  		あり	なし
  暴露	あり	450	450
  	なし	10	90

  放射線なしの層は

  		疾患
  		あり	なし
  暴露	あり	50	50
  	なし	90	810

  よって，タバコの調整リスク比は5．やっぱりタバコを吸うと肺癌になる．

• 修飾効果．

  疾患Zについて，要因A(-)の群に比べた場合の要因A(+)と要因A(++)のリスク比が非喫煙者と喫煙者別に見た場合，以下の表の通りになった．

  	要因A
  	-	+	++
  非喫煙者	1.0	1.0	1.0
  喫煙者	1.0	1.5	3.0

  疾患Zと要因Aとに関連が無いとしたら，要因A(-)に比べて，要因A(+)と要因A(++)における喫煙者の喫煙強度がどのような分布をすると上記のようなリスク比となるか？ただし，喫煙強度が強いほど，疾患Zのリスクは大きくなるとする．

  要因A(-)に比べて，要因A(+)と要因A(++)における喫煙者の喫煙強度が高い集団がより多く分布すると，見かけ上，要因A(+)と要因A(++)におけるリスク比が大きくなる．つまり，喫煙者の喫煙強度が残余交絡として働いている．

  要因A(-)群に比べて，要因A(+)と要因A(++)における喫煙者の喫煙強度に違いがないとした場合，上記のリスク比はどのように説明されるか？

  疾患Zと要因Aの関連は喫煙者においてのみ認められ，非喫煙者では認められない（リスク比が全て1）．疾患Zと要因Aとの関連において，喫煙が効果修飾因子として働いている．（タバコ，放射線，肺癌の関係でいうと，タバコを吸ってたら，タバコを吸ってないより放射線に当たった時にヤバい．）

  残余交絡については，層別化を行えば良い．つまり，喫煙強度について層別化を行なった結果が，次のようになったとする：

  	要因A
  	-	+	++
  非喫煙者	1.0	1.0	1.0
  喫煙者（軽度）	1.0	1.0	1.0
  非喫煙者（中等度）	1.0	1.0	1.0
  非喫煙者（重度）	1.0	1.0	1.0

  さらに，喫煙によるリスク比を次の表の通りとする．

  	喫煙
  	非喫煙者	喫煙者（軽度）	喫煙者（中等度）	喫煙者（重度）
  リスク比	1.0	5.0	10.0	30.0

  さらに，要因Aと喫煙者の分布を次の通りとする．

  	要因A
  	-	+	++
  非喫煙者	$1-n$	$1-n'$	$1-n''$
  喫煙者（軽度）	$0.7n$	$0.5n'$	$0.1n''$
  喫煙者（中等度）	$0.2n$	$0.25n'$	$0.1n''$
  喫煙者（重度）	$0.1n$	$0.25n'$	$0.8n''$

  A(-)群で，喫煙者（軽度，中等度，重度）を層別化せずにまとめて考えた場合のリスク比はいくらか？

  喫煙者だけを考えるので，非喫煙者は計算に全く入らない．つまり，要因A(-)のにおける喫煙者の割合は$n$なので，要因A(-)の喫煙者における軽度喫煙者の割合は，$\frac{0.7n}{n}=0.7$，中等度は$0.2$，重度は$0.1$．それぞれのリスク比は$5$, $10$, $30$なので，要因A(-)の喫煙者のリスク比は， \[0.7\times5+0.2\times10+0.1\times30=8.5\] と計算される（非喫煙者も含めた集団での比率を使って，$8.5n$としないこと！例えば，50%, 10%, 20%, 20%なら，それぞれの比率は0.2, 0.4, 0.4と計算する．）．

• コホート研究：疾患を有していない集団において，疾患の発生を追跡し，曝露要因との関連を検討する研究．方法：
  1. 集団を選択する
  2. 個人単位で曝露を測定する（アンケート調査など）
  3. 個人を追跡し，疾患が発生するのを観察する

• コホート研究の長所・短所

  長所	短所
  コホート研究全般
  絶対的リスクを観察できる 疾病になってから暴露を調査する事によるバイアスを回避できる 多くの疾患を評価できる	バイアスと交絡の影響を受ける
  前向きコホート
  種々の曝露をカバーできる 曝露・疾患情報収集方法を標準化できる	稀な疾患には不向き 費用と時間がかかる 対象者数が多いので，収集曝露情報を多くできない
  後ろ向きコホート
  稀な曝露に対応できる 前向きコホートよりも効率よくデータ収集ができる 費用と時間がかからない	収集可能な曝露情報が限定される 曝露・疾病情報収集方法を標準化できない

• 症例対照研究：「疾患あり」と「疾患なし」の間で，過去の暴露を調査し比較することで，曝露と疾患との関連を検討する研究．方法：
  1. 集団を選択
  2. 疾患の症例定義に見合った症例の選択
  3. 疾患を持たない個人を対照として選択
  4. 過去のを症例・対照で調査する

• リスク比とオッズ比

  コホート研究では，

  	症例	そうでない例	合計	発生率	リスク比
  曝露あり	$A$	$B$	$A+B$	$\dfrac{A}{A+B}$	$\dfrac{A/(A+B)}{C(C+D)}$
  曝露なし	$C$	$D$	$C+D$	$\dfrac{C}{C+D}$	$1$

  症例対照研究

  	症例	対照	オッズ比
  曝露あり	$A$	$b$	$\dfrac{A/b}{C/d}$
  曝露なし	$C$	$d$	$1$

  $A\ll B,\ C\ll D$ならリスク比とオッズ比はだいたい同じになる

• コホート研究と症例対照研究の特徴

  コホート研究	症例対照研究
  コホートを定義することから始める	サンプリングされた症例と対照から始める
  コホート対象者の暴露を測定する	症例と対照について，暴露を測定する（結果が生じた後）
  追跡期間中に症例が発生する	曝露は，症例・対照となった前に生じている
  コホート対象者の曝露群・非曝露群について発生率を計算する	症例と対照の曝露割合を計算する
  絶対リスク，相対リスク，寄与割合等を直接計算できる	相対リスクを指定する（発生の情報はない）
  	バイアスの影響を受けやすい：対照のselection bias及びrecall bias

• ランダム割付比較試験(RCT)
  • 最も信頼性の高い疫学研究とされる
  • 実験研究，介入研究とも呼ばれる
  • 理想：A・B群間で，考えられる因子全てを揃えて，違いは検証したい一要因だけにする
  • 無作為割付：A・B群に患者を割り当てる際にランダムにする
  • 二重盲検：患者と医療従事者が割付群を知らない
  • 以上二つは，未知の交絡要因を制御する方法
• 断面研究
• ある一時点で，疾病の有無と要因の保有状況とを調査し，その関連を検討する方法
• 有病割合が指標
• どちらが原因で結果か分からない
• 費用と時間がかからない
• 地域相関研究
  • 分析の対象を個人単位ではなく，地域または集団を単位として，異なる地域や国の間での要因と疾病の関連の有無を検出する方法
  • 費用と時間がかからない
  • ecological fallacy：錯誤
• 集団レベルの関連が個人レベルの関連と異なることがある．
  • 地域相関研究は，曝露のばらつきを大きく取れる可能性がある
  • 例えば，農村部と都会部で，それぞれ室内ラドン濃度と肺癌のリスクを調査したとする．ここの集団ではこれらの量に相関があるが，都会の方が喫煙率が高くて肺癌リスクが高い，そして設備が整っていて室内ラドン濃度が低いと，都会，農村という要素で見ると，まるで負の相関がある．（個人と集団の交絡はそれぞれ性質が異なる！）

疫学の基本概念３

• 関連が因果関係に相当するかどうかの判断基準：Hillの８原則

  規準	コメント
  一致性	異なる対象者，地域，状況，期間で繰り返し観察される
  関連の大きさ	大きなリスク比
  生物学的説明	その時点の生物学的知識で説明できる
  時間的関係	原因が結果に先行する
  量反応関係	曝露が多いほど疾患の頻度が増える
  可逆性	暴露を減少させると疾患が減る
  特異性	１つの原因が１つの結果をもたらす
  類似性	同様の暴露あるいは疾患で同様の因果関係が成立している

• 関連の大きさ（リスク比など）は，１つの原因と１つの結果の間で決まる固有の値ではなく，他の原因を含めた原因全体と結果とのバランスで決まる値である．

• 疾患Mの原因として，要因A，B，Cの３つが存在し，このうち２つ以上を個人が保有する場合に疾患Mが発症し，１つ以下の場合には発症しないものとする．ある集団における要因A，B，Cの保有割合がそれぞれ50%，50%，50%であり，互いに独立であったとすると，それぞれの組み合わせの存在割合は以下のようになる：

  	A	B	C	当該組み合わせの数	疾患M
  １	+	+	+	12.5%	+
  ２	+	+	-	12.5%	+
  ３	+	-	+	12.5%	+
  ４	+	-	-	12.5%	-
  ５	-	+	+	12.5%	+
  ６	-	+	-	12.5%	-
  ７	-	-	+	12.5%	-
  ８	-	-	-	12.5%	-

  疾患Mについて，要因Aなし群（リスク$\frac{1}{4}$：５〜８のうち５）を基準とした時の，要因Aあり群（リスク$\frac{3}{4}$１〜４のうち，１〜３）のリスク比は？ \[\frac{3/4}{1/4}=3.\]

  上記の例で，病因が４つ（A，B，C，D）なら？

  A(+)群は$\frac{7}{8}$，A(-)群は$\frac{1}{2}$なので，$7/4=1.75$．

  リスク比は，病因と疾患の関連の大きさを表す．上記の結果を例として，どのような場合に，関連の大きさが大きくなるかを記述せよ．さらに，要因と疾病の大きさは，何に影響されるかを考えよ．

  疾病全体に必要となる要因の数が同じ場合，原因となりうる要因の数が少ない方が，リスク比は大きくなる．要因と疾病とのあ関連の大きさは，必要となる要因の数だけでなく，原因となる要因全体の数に影響される．

• リスク評価の４つのステップ
  1. 有害性の同定：リスク因子の有害性の特徴を記述する
  2. 量反応関係の評価：リスク因子の曝露量と有害性の頻度との関係を記述する
  3. 曝露の評価：リスク因子への曝露の強度・頻度・期間を測定または推定する
  4. リスク判定：実際の曝露状況における人への有害性の頻度を推定し，リスク管理のための基準となる値を示す
• 例：カンタキサンチン．NOAEL（無毒性量），ADI．

臨床疫学

• Evidence-Based Medicine (EBM)とは，現時点で得られる最良の根拠を踏まえて医療を行うこと．
• EBMの３つの話：技術的技量；患者の価値観；臨床研究から得られた根拠
• PECO：
  • どんな患者に：Patient and/or Problem
  • 何をすると：Exposure/Intervention
  • 何と比べて：Comparision Intervention
  • どうなるか：Outcomes
• マンテル-ヘンツェル調整オッズ比は次の式： \begin{align} \text{OD}_\text{MH}=\frac{\sum_ia_id_i/N_i}{\sum_ic_ib_i/N_i}.\label{ODMH} \end{align} で定義する．基本的な計算は，リスク比の計算（\eqref{RRMH}参照）と同じ．

疾病予防のエビデンス

• 疫学で用いられる指標：
  • 累積罹患率：ある年齢までに病気と診断されるおおよその確率．年齢階級別罹患率にその階級に含まれる年数を乗じる．例えば，０〜74歳累積罹患率$\text{CI}_{0\to74}$は， \begin{align} \text{CI}_{0\to74}=\text{０〜４歳年齢階級別罹患率}\times5+\text{５〜９歳年齢階級別罹患率}×5+\cdots+\text{70〜74歳年齢階級別罹患率}×5. \end{align} $i$歳から$i+1$歳での罹患率を$\text{I}^{(i)}$とする．０～$N+1$歳で病気にならない確率は， \[\prod_{i=0}^{N}(1-\text{I}^{(i)})\] なので，０～$N+1$歳で病気になる確率は，各$\text{I}$が十分小さいとして， \begin{align*} 1-\prod_{i=0}^{N}(1-\text{I}^{(i)}) &\fallingdotseq 1-\left(1-\sum_{i=0}^{N}\text{I}^{(i)}\right)\\ &= \sum_{i=0}^{N}\text{I}^{(i)} \end{align*}
  • 累積罹患リスク：ある年齢までに病気と判断される確率．累積罹患率CIでは，1を超える可能性があるので，次の様に累積罹患リスクCRを導入する： \begin{align} \text{CR}=1-\exp(-\text{CI}). \end{align} つまり，累積罹患率が$0$に近いほど累積罹患リスクも$0$に近付き，累積罹患率が大きければ大きいほど累積罹患リスクも$1$に近付く．$\text{CI}\ll1$ならば，指数関数を展開して， \begin{align*} \text{CR} &\fallingdotseq 1-(1-\text{CI})\\ &= \text{CI}. \end{align*} 離散性を無視した場合，罹患率を$\text{I}(t)$とすれば， \begin{align} \text{CI}=\int_{t_0}^tI(t)dt. \end{align} となり，\eqref{CR}： \[\text{CR}=1-\exp\left(-\int_{t_0}^{t}\text{I}(t)\right)\] が得られる．
• 曝露寄与割合：曝露群での罹患のうち，曝露を取り除くことで減少する割合．曝露群のリスクからベースラインリスク（比曝露群のリスク）を引いたものが，曝露を取り除くことで減少するリスク．よって，曝露群のリスクにおけるその割合は， \begin{align} \text{EAF}=\frac{\text{RR}-1}{\text{RR}} \end{align}
• 介入群のリスクを$\text{EER}$，対照群のリスクを$\text{CER}$とすると，相対リスク減少（$\text{RRR}$），絶対リスク減少（$\text{ARR}$），治療必要数（$\text{NNT}$：一人の疾病を防ぐのにどれくらい治療すればいいか？）は \begin{align} \text{RRR} &= 1-\text{RR}=\frac{\text{CER}-\text{EER}}{\text{CER}},\\ \text{ARR} &= \text{CER}-\text{EER}=\frac{1}{\text{NNT}},\\ \text{NNT} &= \frac{1}{\text{ARR}}. \end{align}

  例えば次のような例を考える．

  Intervention	Event Rates		$\text{RRR}=\frac{\text{CER}-\text{EER}}{\text{CER}}$	$\text{ARR}=\text{CER}-\text{EER}$	$\text{NNT} = \frac{1}{\text{ARR}}$
  	$\text{CER}$	$\text{EER}$
  A	0.096	0.028
  B	0.96	0.28
  C	0.0096	0.0028

  定義に当てはめて計算すれば，

  Intervention	Event Rates		$\text{RRR}=\frac{\text{CER}-\text{EER}}{\text{CER}}$	$\text{ARR}=\text{CER}-\text{EER}$	$\text{NNT} = \frac{1}{\text{ARR}}$
  	$\text{CER}$	$\text{EER}$
  A	0.096	0.028	71%	0.068	14.7
  B	0.96	0.28	71%	0.68	1.47
  C	0.0096	0.0028	71%	0.0068	147

• HPVワクチンの摂取率激減した（70%→5%未満）
• 集団免疫：集団免疫の獲得には，集団全体の摂取率が一定以上に保たれていることが必要．

アルコール

• ADLh3とADh3B．
• プレアルコホリック：
  • 何らかのアルコール関連問題を有する
  • 明白な離脱症状を経験していない
  • 48時間以上の連続飲酒の経験がない
• A〜Eタイプの健康増進
  • A：ブレーキが弱い．アルコール依存症に注意．
  • B：A程ではないが，ブレーキが弱い．
  • C：ブレーキは中程度．多量飲酒での食道がんのリスクは最大．
  • D：ブレーキは強い．飲酒誘発喘息に注意．
  • E：習慣的飲酒はできない．無理に飲むと飲酒誘発喘息．アルコール以外の健康増進，ストレス発散が必要．

健康事件

• pride: priority, research, identificaiton, decision, execution

高齢者保健

• 健康とは単に病気でない，虚弱でないというのみならず，身体的，精神的そして社会的に完全に良好な状態を指す．（高齢者なら，死亡率，罹患率でなく，生活機能が重要）
• Productive aging：精神的な生産，ボランティアや地域における相談活動，その他諸々の活動性をもproductoveとみなし，その概念をさらに拡大．
• 高齢者のための国連原則：
  1. 自立
  2. 参加
  3. ケア
  4. 自己実現
  5. 尊厳

作業環境

• 有害物質に対する作業環境管理の手法
  • 有害物質の製造，使用の中止，有害性の低い物質への転換
  • 有害な生産工程，作業方法の改善による発散の防止
  • 有害物質を取り扱う設備の密閉化や自動化
  • 有害な産生工程の隔離と遠隔操作の採用
  • 局所排気装置またはプッシュプル型換気装置の導入
  • 全体換気装置の設置
  • 作業行動の改善による二次発塵の防止

感染症

• VPD: vaccine preventable diseases
• ロタウイルスワクチンで腸重積
• 定期接種の対象疾患の追加：Hib，肺炎球菌，HPVなどをA類に追加
• 副反応報告制度の法定化
• 生態学的研究で気をつけるべき点：
  • 個々の観察単位が，地理的，時間的な「集団」である
  • 集団レベルで観察された「要因」と「疾病」の関係を個人レベルに当てはめることはできない（ecological fallacy）
  • ワクチン有効率70%とは：「接種なし」の者の発病率を$1$とすると，「接種あり」の者の発病率は$0.3$になる．よって，$1-0.3=0.7$で70%．つまり$1$から相対リスクを引く（RRR）．

公衆衛生

公衆衛生学序論

• 医師法第一条：医師は，医療及び保健指導を掌ることによって公衆衛生の向上及び増進に寄与し，もって国民の健康な生活を確保するものとする．
• 因果関係の根拠：
  • 時間性
  • 一致性
  • 関連の強さ
  • 量-反応関係
  • 生物学的説明
• 生態学的研究：日本人は米国人に比べて脳卒中死亡率は2倍，虚血性心疾患の死亡率は1/4倍．なんでだ：
  • 食塩多，カルシウム少，動物性蛋白少：高血圧増；
  • 飽和脂肪少，炭水化物多，魚多：心筋梗塞減
• 横断研究：要因と健康事象との関連についてある1時点で分析．時間性の保証がない．
• 症例対称研究：頻度の低い疾患で多用．患者と健常者間でそれ以前の生活習慣，身体所見を比較．
• コホート研究：様々な生活習慣，身体所見を調査しておき，これらの人々を追跡．
• 介入研究：無作為化比較試験(RCT)，地域介入研究．患者を対象に治療群と対照群に無作為に割り付けて介入を行い，両群の間で行動，生体指標，疾患の罹患，死亡等への影響を比較．

介護予防

• 機能的健康の３つの側面：
  • 心身機能：認知，口腔，栄養，心理，身体機能
  • 生活機能：基本的，手段的日常動作
  • 社会的機能：社会参加，社会的紐帯
• 健康とフレイルまでが健康余命，心身機能障害があるのは不健康余命．２つ合わせて生物学的余命
• フレイルの定義：体重減少，握力，易疲労，歩行速度低下，身体活動量
• ２次予防：生活習慣のチェック，高齢者総合的機能評価(CGA)
• CGA：BADL/IADL；栄養機能；心理・認知機能；社会機能；身体機能

• 中年期と高齢期の健康づくり

  	中年期	高齢期
  目標	生活習慣の予防	心身機能の維持
  ターゲット	メタボリックシンドローム	フレイル
  ポイント	食事：摂り過ぎに注意，野菜はしっかり	不足に注意，肉・魚・卵はしっかり
  	運動：エネルギーを消費（有酸素運動）	筋力，足腰をしっかり維持（筋トレ）
  	嗜好品：禁煙，お酒は適量	禁煙，お酒は適量
  	睡眠：十分な睡眠	昼夜のリズム，まとまった睡眠
  	社会：働き過ぎやストレスの解消	積極的に社会参加

• フレイル予防：食事，運動，社会参加！

保健所

• 結核：あいりん地区
• CRE：院内感染
• 大規模災害時：受援ストレスに耐えられない（支援者の受け入れが大変）

• 統合失調症についての考え方

  	60年代：収容・隔離	70～80年代：地域医療	90年代以降：包括的生活支援
  病気の理解	原因不明，治らない	薬で治る病気，再発の防止	脳内物質の機能不全，環境との相互作用
  医療環境	入院中心，劣悪な環境	入院・外来デイケア	生活と治療を並行，入院は一時的
  生活の支援	医療費支援	作業所運動，就労支援	地域生活の支援，住まいの確保，当事者の参加

人工知能と予防医学・医療

• AIの医療における活用例：遺伝子解析，画像診断，創薬，電子カルテ
• 予防医学：病気の原因の除去及び発病前の予防を目的とする医学の一分野
• 日本は平均寿命は１位，健康寿命は２位．

レギュラトリーサイエンス

• 子宮頸がんワクチン
• 許容濃度：LOAEL, NOAEL, TLV

日本21

• 公衆衛生における予防：
  • 一次予防：健康増進，予防対策
  • 二次予防：早期発見，早期治療，重症化予防
  • 三次予防：再発防止，リハビリ
• 臨床研究における予防：
  • 一次予防：初回発症を防止
  • 二次予防：再発を防止
• 老人保健法

ヘルスプロモーション

• 早期発見，早期治療，早期介入，行動変容
• 疾病の予防のために主体的な「学習」を通じた個々の健康スキル向上の重要性：ヘルスリテラシーをいかに向上させるか

ストレスと笑い

• ストレスによって，心理的反応，行動変化，身体反応が起こり，ストレス関連疾患（肥満，高血圧，糖尿病，高脂血症，鬱病など）になる．
• ストレスが関連するその他の病気：パニック障害，拒食症，過食症，慢性腰痛，頭痛，肩こり，筋肉痛，書痙，気管支喘息，過換気症候群，アトピー性皮膚炎，慢性蕁麻疹，眩暈，低血圧，自律神経失調症，心気症，神経症

地域リハビリ

• ADL：排泄，食事，入浴など日常生活動作．介護レベルの指標．

薬害

• 患者の権利に関するリスボン宣言
• 治療法，薬物療法の原則：
  • ヒトは，それぞれの生きてきた世界と異なる価値観を有している．
  • 医師の知識には限界がある．医師の価値観を押し付けてはいけない
  • 患者にとって最良となる療法に関する情報を提供し，患者の選択・自己決定に役立つようにする
  • 患者にとって最柳雄となる方法の基本は「健康で長生きでいること」である．
  • 情報には，期待される効果と害の可能性，害作用出現時の対処の方法（服薬中止，連絡場所など）を含み，それを患者が理解できる言葉で十分説明する．
  • (?)：有効な非薬療法を優先し，限界がある場合にのみ，薬物を選択する．
  • 効力が十分に証明され，安全性の高い物を優先的に選択する
  • 薬剤の種類はできる限り少なく，容量は，有効最小限度にとどめる，
  • 効果だけでなく，害作用の出現に対し最大の注意を払いながら，本人はもとより家族，介護者からも情報を集め，診察・定期的検査を行い，必要性の検討容量の調節をし，必要最短期間にとどめる．
  • 害の出現時は減量・中止を基本とする．薬剤の害により患者の健康を害し，生命の危機に陥れる可能性を常に意識する．（減量・中止をせず，対症療法に終始すると害反応カスケードに陥る危険性が高くなる）
• 総死亡・全生存が最も証拠力が強い

感染症対策

• 感染性：感染症者数を決定，病原性：重症者数・死亡者数を決める
• 感染症対策：病原体（封じ込め），感染経路（曝露防止），感受性宿主（発症防止）
• ５類感染症：低侵襲性髄膜炎菌感染症，風疹，麻疹
• ４類感染症：デング熱．病原体を媒介するネズミ，昆虫等の駆除，汚染された場所の発見
• ３類感染症：就業制限，健康診断受診の勧告，実施
• ２類感染症：ジフテリア，結核．入院の勧告・措置，上陸の拒否
• １類感染症：エボラ出血熱．建物の立入制限・封鎖，交通の制限，検疫法に基づく隔離等

生活習慣病

• 日本での３大死因トレンド

  	粗死亡率	年齢調整死亡率
  悪性新生物	$\uparrow$	$\to\sim\searrow$
  心疾患	$\uparrow$	$\searrow$
  脳卒中	$\downarrow$	$\downarrow\downarrow$

• コレステロール少ないと脳出血，多いと虚血性心疾患