前回はグラフの示し方いかんで、
判断が正反対になるという例を
お示ししました。

今回はその続きで、
数字の見せ方いかんで、
判断が正反対になるという例を
お見せしたいと思います。

現在、乳がん検診において、
マンモグラフィーが盛んに行われています。

多くの研究により、
マンモグラフィーを受ける方が
受けないよりも乳がんでの死亡率が
低下するという結果を受け、
マンモグラフィーを受けうることが
勧められています。

その一方で、
有用性が疑問視されているデータも多く、
そのためアメリカでは40歳代の女性には
マンモグラフィーは推奨されていません。

もっともこれは、陰性なのに
陽性の可能性が疑われる“偽陽性”が
若い世代で非常に多く、
本来は不要である検査や手術が
行われてしまうリスクが
多く見受けられるという理由からです。

さて、本題に入りましょう。

名郷直樹著、
「健康第一」は間違っている(筑摩選書)には
こんな例が載っています。

乳がんによる死亡
マンモグラフィー検査 558人
(0.19%)
297,254人
(99.81%)
747
(0.23%)
317,768人
(99.77%)

これは健診として、
マンモグラフィー検査を受けている人と
受けていない人では、
乳がんの死亡率に
どれくらいの違いがあるかを調べた研究です。

この論文の結論から言うと、
マンモグラフィーを受けた方が
受けないよりも「相対リスクが20%低下する」
というものです。

表を見ても、
検査を受けた方が死者数は減っているので
マンモグラフィーを受けることで、
乳がん死亡率が20%も下がるんだという
思いを持つかもしれません。

しかし実際はそういう意味ではありません。
どういうことか説明しましょう。

マンモグラフィーを受けた297,812人のうち、
乳がんで亡くなったのは558人であり、
全体の0.19%でした。

一方、マンモグラフィーを受けなかった
318,515人のうち、
乳がんで亡くなったのは747人であり、
全体の0.23%でした。

これが示すところは、
乳がんで亡くなるリスクが0.23%なのが、
マンモグラフィーを受けることで
0.19%に低下したということです。

論文では
「相対リスク」と言う言葉を使っていますが
これはリスクの割合が
どの程度軽減したかということです。

「相対リスク」とは
0.19/0.23=0.8と計算される値のことです。

要するに、リスクが0.8になったので、
これをもって、
20%リスクが減ったと言っているのです。

一般の人が「相対リスク」と言われても、
ピンとこないと思いますが、
この文章だけを読んだら、
そうなんだと思ってしまいます。

では、実際には
どれくらい死亡率が低下しているのでしょうか。

ここで示されている
0.23%や0.19%というのは
「絶対リスク」と呼ばれるものです。

つまり、全体の何パーセントの人が
亡くなるのかという数値であり、
私たちは通常、リスクと言えば
こちらを思い浮かべます。

これで計算すると
0.23%-0.19%=0.04%となります。

要するに、マンモグラフィーを受けることで
乳がんによる死亡率が
0.04%低下したということです。

たった0.04%だけと思った人も
多いと思いますが私もそうでした。

薬の副作用などでも
0.1%以下でしか起こらないものを
「稀に起こる」副作用と表現されます。

0.04%と言うと、
「稀」よりも低い頻度なのです。

ただ、こんなデータを見せられたら、
ほとんどの人は
マンモグラフィーによる検診など
受けなくなってしまいます。

当然ですが、
マンモグラフィーでの検診を
勧めているクリニックでは、
このようなデータの示し方はしません。

ですから、
「絶対リスク」ではなく、
「相対リスク」という表現を利用して、
あたかも乳がんの死亡率が、
20%も減らせたという錯覚を誘っているのです。

これは詐欺と言われてもおかしくないですし、
広告の世界では「誇大広告」に
当てはまるかもしれません。

でも医療の世界では
ごく普通に行われている見せ方です。

最初にも言いましたが、
マンモグラフィーによる擬陽性、
つまり本当は乳がんではないのに、
乳がんの可能性があると
診断されてしまうことで、
過度の心理的負担や
不要な手術を受けるリスクもあります。

ちなみに、2011年の乳がん学会で
東北大学腫瘍外科の河合賢朗氏らの発表によると
マンモグラフィーによる擬陽性率は
13%とのことでした。

さらに、擬陽性の人に、
2ミリほどの針を刺して取った組織を
顕微鏡で見るという「生検」をした率は
0.9%でした。

最終的には
乳がんではないという判断になるのですが、
この人たちは、最終結果がでるまで、
乳がんかもと不安を抱えることになりますし、
しなくてもよい痛い検査までしたわけです。

当然、擬陽性率が13%もあるなどという
あまり知られたくないデータは、
当然、表には出しません。

自分らに都合の悪いデータを
都合のよいように見せるというのは
医療の世界に限らず、
どの分野でもしていることです。

ウソは言ってはいけませんが、
データの見せ方や表現の仕方を工夫して
正反対の解釈ができるようにすることは
違法でもなんでもありません。

だからこそ私たちは、
グラフや数値に騙されることなく、
データを正確に理解、解釈する力を
身につける必要があるのです。