StudyMed医師国家試験

割り算か、引き算か―罹患率の「比」が語る相対危険度

第120回医師国家試験 B問題 第17問

国試問題にチャレンジ

第120回 B問題 第17問

リスクファクターに曝露している群と曝露していない群の罹患率の比で計算できるのはどれか。

  1. a.感度
  2. b.特異度
  3. c.信頼区間
  4. d.寄与危険度
  5. e.相対危険度

対話形式の解説

ドクタードクター
今回は疫学の基本中の基本、曝露と病気の関連をどう数字で表すかという問題だ。着眼点は「罹患率の比」という言葉。2つの罹患率を比べる方法は1つではない、というところがポイントになる。
医学生医学生
罹患率を比べる指標というと、相対危険度と寄与危険度がすぐ浮かびます。CBTの勉強のときにいつも混同していました。
ドクタードクター
多くの人がそこで迷うね。整理しよう。曝露群と非曝露群の罹患率を比べるとき、割り算で「何倍か」を見る方法と、引き算で「どれだけ多いか」を見る方法がある。割り算が相対危険度、引き算が寄与危険度だ。
医学生医学生
では「比」と書いてあるので、割り算の相対危険度が正解ですね。
ドクタードクター
その通り。相対危険度は曝露群の罹患率を非曝露群の罹患率で割ったもので、リスク比とも呼ぶ。曝露すると何倍病気になりやすいか、つまり関連の強さを示すんだ。1なら関連なし、1より大きければ危険因子、1より小さければ予防因子と読む。
医学生医学生
寄与危険度は差だから、今回は外れるわけですね。でも、差を出す意味はどこにあるんですか。
ドクタードクター
いい疑問だ。寄与危険度は曝露によって上乗せされた罹患率を表す。だから「その曝露をなくせば、どれだけ患者を減らせるか」という公衆衛生上のインパクトを評価するのに向いている。たとえば相対危険度が同じ2倍でも、もともとの罹患率が高い病気と、ごくまれな病気とでは、減らせる患者数がまるで違うよね。
医学生医学生
なるほど、相対危険度は関連の強さ、寄与危険度は対策の効果の大きさ、という使い分けですか。
ドクタードクター
まさにそう。では感度と特異度はどうかな。
医学生医学生
感度と特異度は検査の性能の話なので、曝露とは関係ないと思います。臨床推論の講義で2×2表を何度も書いて覚えました。
ドクタードクター
よく覚えているね。感度は病気がある人のうち検査が陽性になる割合、特異度は病気がない人のうち陰性になる割合だ。感度が高い検査は見逃しが少ないので陰性なら除外に、特異度が高い検査は偽陽性が少ないので陽性なら確定に役立つ。どちらも罹患率の比とは無関係だ。
医学生医学生
信頼区間は、論文でよく相対危険度の横に括弧で書かれているものですよね。少し紛らわしい気がしました。
ドクタードクター
そこは引っかけポイントだね。信頼区間は推定値そのものではなく、母集団の真の値が含まれると考えられる範囲で、推定の精度を示すものだ。たとえば相対危険度の95%信頼区間が1をまたがなければ、統計的に有意な関連があると判断できる。相対危険度に「付き添う」存在であって、比そのものではないんだ。
医学生医学生
臨床実習中の論文抄読会で、信頼区間が1をまたいでいるから有意差なし、と説明されていたのを思い出しました。
ドクタードクター
実践的な読み方だね。最後に発展知識を押さえよう。罹患率を直接求められるのは、曝露の有無で集団を分けて将来に向かって追跡するコホート研究だ。一方、病気のある人とない人を集めて過去の曝露を調べる症例対照研究では、症例と対照の数を研究者が決めてしまうので罹患率が出せず、相対危険度も直接計算できない。
医学生医学生
そのときはオッズ比を使うんですよね。
ドクタードクター
正解。2×2表でad/bcと計算するオッズ比を使い、病気がまれならオッズ比は相対危険度の近似値になる。それから、寄与危険度を曝露群の罹患率で割った寄与危険度割合は、曝露群の発症のうち曝露が原因と考えられる割合を示す。研究デザインと指標をセットで覚えておくと、論文を読むときにも迷わなくなるよ。

まとめ

曝露群と非曝露群の罹患率を比べる方法には、割り算と引き算の2通りがあります。割り算で求める相対危険度(リスク比)は曝露と疾病の関連の強さを、引き算で求める寄与危険度は曝露による上乗せ分、すなわち曝露を除いたときに減らせる患者の規模を表します。感度・特異度は検査の性能指標、信頼区間は推定値の精度を示す範囲であり、罹患率の比そのものではありません。罹患率を直接求められるのはコホート研究で、症例対照研究ではオッズ比を用い、まれな疾患ではオッズ比が相対危険度の近似となります。研究デザインと指標の対応を理解しておくことは、国家試験だけでなく臨床論文を正しく読み解く力の基礎になります。

解答・解説

正解はeです

疫学で曝露(リスクファクター)と疾病発生の関連の強さを表す指標を問う問題である。 コホート研究(ある集団を曝露の有無で分け、将来に向かって追跡して疾病の発生を観察する研究)では、曝露群と非曝露群それぞれの罹患率(一定期間内に新たに疾病を発生した者の割合)を直接求めることができる。二つの罹患率を比べる方法には「比(割り算)」と「差(引き算)」の二通りがある。 ・比をとったもの:相対危険度(relative risk、RR)=曝露群の罹患率 ÷ 非曝露群の罹患率 ・差をとったもの:寄与危険度(attributable risk、AR)=曝露群の罹患率 − 非曝露群の罹患率 設問は「罹患率の比」で計算するものを問うているので、相対危険度が該当する。選択肢には検査の性能を表す指標(感度・特異度)や統計的推定に関する概念(信頼区間)も混ざっており、それぞれ何を表す指標かを整理しておくことが大切である。

選択肢考察

  1. ×a.  感度

    感度(sensitivity)は、検査の性能を表す指標で、実際にその疾患を持つ人のうち検査で陽性と判定される人の割合である。2×2表で真陽性をa、偽陰性をcとすると、感度=a/(a+c)となる。感度が高い検査は見逃し(偽陰性)が少なく、陰性であれば疾患を否定しやすい。曝露群と非曝露群の罹患率の比とは無関係である。

  2. ×b.  特異度

    特異度(specificity)も検査の性能指標で、その疾患を持たない人のうち検査で陰性と判定される人の割合である。偽陽性をb、真陰性をdとすると、特異度=d/(b+d)となる。特異度が高い検査は偽陽性が少なく、陽性であれば疾患を確定しやすい。罹患率の比から求めるものではない。

  3. ×c.  信頼区間

    信頼区間(confidence interval)は、標本から得た推定値をもとに、母集団の真の値が含まれると考えられる範囲を示したものである。通常は95%信頼区間が用いられ、同じ方法で標本抽出と推定を繰り返したとき、そのうち95%の区間が真の値を含むという意味をもつ。相対危険度などの推定値に付けて精度を示すのに使われる(例えば相対危険度の95%信頼区間が1をまたがなければ統計的に有意と判断できる)が、罹患率の比そのものではない。

  4. ×d.  寄与危険度

    寄与危険度(attributable risk、リスク差)は、曝露群の罹患率から非曝露群の罹患率を引いた「差」である。曝露によって上乗せされた罹患率を表し、その曝露を取り除けばどれだけ患者を減らせるかという公衆衛生上の影響の大きさを評価するのに用いる。比ではなく差で計算するため、本問の答えにはならない。

  5. ○e.  相対危険度

    相対危険度(relative risk、RR、リスク比)は、曝露群の罹患率を非曝露群の罹患率で割った「比」である。曝露群が非曝露群に比べて何倍疾病にかかりやすいかを示し、曝露と疾病の関連の強さ(因果関係の強さの目安)を表す。RR=1なら関連なし、1より大きければ曝露が危険因子、1より小さければ予防因子であることを示す。設問の定義そのものであり、正しい。

コホート研究の2×2表と各指標

曝露群:発症a、非発症b  非曝露群:発症c、非発症d とすると ・曝露群の罹患率 Ie=a/(a+b) ・非曝露群の罹患率 Iu=c/(c+d) ・相対危険度 RR=Ie/Iu(関連の強さ) ・寄与危険度 AR=Ie − Iu(曝露による上乗せ分) ・寄与危険度割合(曝露群寄与危険割合)=(Ie − Iu)/Ie=(RR − 1)/RR(曝露群の発症のうち曝露が原因と考えられる割合)

症例対照研究との違い

症例対照研究(疾患のある群とない群を選び、過去の曝露を比べる研究)では、研究者が症例数と対照数を決めるため罹患率を求められず、相対危険度は直接算出できない。代わりにオッズ比(ad/bc)を用いる。疾患がまれな場合、オッズ比は相対危険度の近似値となる。

検査指標の整理

・感度=有病者のうち陽性の割合、特異度=非有病者のうち陰性の割合 ・陽性反応的中度=陽性者のうち実際に有病の割合、陰性反応的中度=陰性者のうち実際に非有病の割合(的中度は有病率の影響を受ける)

罹患率と有病率

罹患率は一定期間内に新たに発生した患者の割合(発生の速さ)、有病率はある時点で疾病を有している者の割合(存在量)である。

POINT

・相対危険度=曝露群罹患率÷非曝露群罹患率(比):関連の強さ ・寄与危険度=曝露群罹患率−非曝露群罹患率(差):公衆衛生上の影響の大きさ ・罹患率を直接求められるのはコホート研究。症例対照研究ではオッズ比を用いる ・感度・特異度は検査の性能指標、信頼区間は推定の精度を示す範囲

※問題・正答は厚生労働省の公開資料をもとに掲載しています。