「生存率の上昇」と「死亡率の低下」は違います - NATROMの日記
■医師国家試験を解いてみよう。「がん検診の有効性を示す根拠はどれ？にて、『Wikipediaの「がん検診」にはbが正解であると書いてあるが…』とのブックマークコメントをenvsさんからいただきました。こうして疑問点について教えていただけることをたいへんにありがたく思います。 がん検診の有効性を示す根拠は、「b.検診で発見されたそのがんの患者の生存率の上昇」ではなく、「c.集団全体におけるそのがんの死亡率の低下」です。■がん検診 - Wikipediaには、 がん検診の有効性は、そのがん検診受診者の当該がんによる死亡率が、非受診者のそれよりも低下するかどうかで評価される。 とあります。当該がんによる死亡率の低下という部分がキモです。「死亡率が低下するってことはすなわち、生存率の上昇だ」とお考えの方もいるかもしれません。この辺りは初見殺しでして、「医師でもけっこう間違えている」理由として、"死
「病院がないほうが死亡率が下がる！」の関連資料を読んで - リハ医の独白
病院がなくなっても幸せに暮らせる！ 夕張市のドクターが説く、”医療崩壊”のススメ - ログミー[o_O]というエントリーが話題となっていた。刺激的なタイトルに反発を覚え、論者の根拠となっている資料がないか調べてみたところ、トップページ｜日本医事新報社に「夕張希望の杜の軌跡」という連載記事が載っていたことがわかった。掲載誌は、2012年4月14日号、5月5日号、6月2日号、7月7日号、8月4日号、9月1日号、10月6日号、11月3日号、12月8日号、2013年1月12日号、2月9日号である。各号とも2〜4ページという読みやすい分量であり、一気に読了したところ、夕張市の財政破綻、市立病院廃院という逆境のなかで、「ささえる医療」を旗印に「医療崩壊」を起こした元都会部における地域医療のモデルを作り上げて来たことが理解できた。真摯な医療活動に頭が下がる思いがするとともに、何故にあのような反発を元エン
死亡の指標とsivad氏の誤り - Interdisciplinary
概要 世界の甲状腺癌の現状における、長崎大学名誉教授の長瀧重信氏の発言に端を発する議論についてです。その発言は、次のようです。 甲状腺癌と診断され、手術される患者の数は確実に増えているにも関わらず、甲状腺癌の死亡率は減少していません。少なくとも手術される患者の増加に比べて死亡率の減少は、はるかに緩やかです。その結果、「手術しなくても死亡しない患者」が手術されているのではないか、という考えも出てきました。 これについて、twitter上で幾人かの方が、疑問を呈していました。つまり、長瀧氏は何かおかしな事を言っているのではないか、との指摘です。その流れで、sivad氏が、次のような主張をします。 @sivad ちょっと考えればわかるけど、ここでの死亡率は無論甲状腺がんによる死亡率なので、「手術しなくても死亡しない患者を手術」して件数が増えているのであれば、その分の死亡率は確実に減るわけ。それが
そんで、結局のところ、甲状腺癌の患者数は？ - NATROMのブログ
福島県の子供に対する甲状腺検査において、２次検査で細胞診を施行された76名のうち、真に甲状腺癌であるのは何人か。既に3人の診断が確定しているため、3人以上だ、とは言える*1。前回のエントリーでは、陽性反応的中割合と「100％引く偽陽性率」を取り違えて計算してはいけないとは述べたが、じゃあ結局のところ甲状腺癌は何人ぐらいなのか、という話はしなかった。 細胞診で悪性または悪性の疑いがあるとされた10人中、既に3人が甲状腺癌と診断されている。となると、残り7人も甲状腺癌である可能性はそれなりに高いと考えられる。一方で、手術という侵襲的治療を行うからには癌を強く疑う所見（たとえば腫瘤のサイズが大きい、細胞診の結果が「悪性の疑い」ではなく「悪性」である、など）もあったはずで、まだ手術がなされていない7人については先に手術された3人よりも甲状腺癌である可能性は低いとも考えられる。 感度90％（偽陰性率
佐藤吉宗先生の統計学入門（１）－偽陽性問題－
Yoshihiro Sato @yoshisatose 最近、TLで偽陽性の話題を目にするので、一つ練習問題を紹介します。これは昨秋、私が担当している統計学（1年生向け）の試験で出題した問題で、あとで複数の学生から「とても面白い問題だった」という反応がありました。「ベイズの定理」の問題なので、分かる人には簡単です。四則演算で解けます。 2013-03-18 21:31:42 Yoshihiro Sato @yoshisatose 【問題】 人口の5%がある病気に罹っているとします。この病気に罹っているかどうかを確かめる検査があるのですが完全なものではなく、病気に実際に罹っている人が受けると90%の確率で陽性となり、病気に罹っていない人が受けると90%の確率で陰性と出ます。（続く…） 2013-03-18 21:32:29
感度・特異度・陽性的中度 - Interdisciplinary
前のエントリー（割合のはなし――陽性とか陰性とか - Interdisciplinary）で、陽性とか陰性とか、その辺りの診断の話を書きました。 こういう話で結構出てくるのが、 検査で陽性になった時、実際に病気がある確率はどのくらいか。 という問題だと思います。検査陽性になった時にどう行動すればいいかという実際的な所と絡みますし、確率と直感が対応しない話の例としても取り沙汰される事がありますね。 検査を受けて陽性になった時にどうするか、というのはかなりシビアな問題です。昨年は、妊婦のダウン症検査が話題になりました。 で、その問題について詳しく解説されているのがこちらです⇒妊婦のダウン症検査の話、陽性的中率 - aggren0xの日記 この話の肝は、いざ自分が受けた時に陽性だった時それがどういう意味を持つかという所。そして、感度と特異度が変わらなくても、有病割合によって、「陽性がどういう意味
特異度と偽陽性率と陽性反応的中割合と - NATROMのブログ
問題：疾患Aの有病割合は10万人に1人である。あなたは疾患Aに関して特にリスクが高いわけでも低いわけでもなく、平均的なリスクを有している。あなたが検診で疾患Aの検査を受けたところ、陽性であるという結果であった。この検査の感度は100％（偽陰性率0％）、特異度は99％（偽陽性率1％）である。あなたが真に疾患Aである確率は？ 感度・特異度の話はややこしく、うっかりするとたやすく間違えてしまう。信頼できる書籍をアンチョコにするのがよい。以下、医学者は公害事件で何をしてきたのか（津田敏秀著）より表を引用する。 診断の正しさを評価するための２かけ２表 「感度は100％。特異度は99％」という高い精度の検査で陽性という結果が出た以上、真に疾患Aである確率は高そうに直感的には思われる。しかし、実際にはそれほどではない。有病割合がきわめて低いと、検査で陽性の結果が出た人の大半が偽陽性である。実際に２×２の
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