検診を考える時に押さえておくべき事

note に書いたのと同内容のものを、改めてこちらに書きます。

検診について考える際に、ここは押さえておいたほうが良い、という所を書きます。これまで何度も言ってきた事ですが、用語の意味に諒解が取れていないと、話が噛み合うはずもありません。

検診は症状の無い人におこなう

大前提です。検診とは、自覚症状の無い人におこなうものです。

陽性と陰性
陽性
検査で、病気があるのではないかという判定
陰性
検査で、病気は無いだろうという判定
確定診断

対象の病気が実際にその人に存在するかどうかを診断する事です。これを基準にして、陽性や陰性の正誤を評価します。確定診断をする基準（細胞診や病理検査の結果）をゴールドスタンダード（至適基準）と言います。

誤（偽）陽性と誤（偽）陰性
誤陽性
病気が無いのに陽性が出る事
誤陰性
病気があるのに陰性になる事

教科書的には、偽陽性と偽陰性とされますが、私は、誤をつけるほうが表現として適切だと考えていますので、そちらを用います。

偶発腫

別の検査のついでに検査をする、という事があります。別の場所の超音波検査をおこなうついでに、頸部の検査もおこなう、といった場合です。
また、ある画像検査をおこなっている際に、調べようとしているのとは別の場所に所見が出る場合があります。そのようにした結果で がんが見つかったら、それを偶発腫と呼びます。

偶発腫は、自覚症状が無い場合に発見されたものであれば、広義には検診によって見つかったものである、とも言えます。

インターバルがん

検診と検診のあいだに症状が出て がんが見つかった場合、それをインターバルがん（中間期がん）と呼びます。検診と検診のあいだに急速に成長して症状が出ると、インターバルがんとなります。

誤診

診断が違っていた場合です。ある病気と確定診断したのに、その後の処置の段階でそれが誤っていた事が判明する、といった場合です。

併発症（偶発症）

検査や、治療などの処置に伴う、患者へのネガティブな結果の事です。たとえば、出血や穿孔（穴が空く）などがあります。合併症と言う場合もあります。※合併症を別の意味合いで用いる事もあります

前臨床期

病気が発生してから症状が出るまでの期間です。

臨床期

病気による症状が出てからそれが消失するまでの期間です。

病気が消える事を消退と言います。消退は、病気が治る、患者が死ぬ、などで実現されます。

前臨床期内発見可能期間（DPCP）

検査による発見が可能な時点から、症状が出るまでの期間を、前臨床期内発見可能期間（診断可能前臨床期-detectable preclinical phase：DPCP）と言います。これは、検査技術の性能に依存しますので、前臨床期より短い期間となります。

早期発見

前臨床期に病気を発見する事です。前臨床期の内で発見出来るのはDPCPなので、より詳細には、DPCPで病気を発見する事、と言えます。

早期発見は進行の程度とは関係無い

検診の文脈においては、早期というのは、DPCP内の意味であって、病気の進行の度合いについての事ではありません。

リードタイム

病気を発見した時点から、症状が出る（はずだった）時点までの期間です。実際に発見された場合なので、DPCPより短くなります。

過剰診断（余剰発見）

他の原因で死ぬまでに、それによる症状が出ないような病気を見つける事を、過剰診断（overdiagnosis）と呼びます。後述しますが、誤診などと区別しやすいように、私は余剰発見（overdetection）の語を用います。

誤陽性と余剰発見は違う

誤陽性は、病気が無いのに、病気があるのでは、と判断される事です。いっぽう余剰発見は、実際に病気がある場合です。

誤陽性
病気が無い
余剰発見
病気がある
誤診と余剰発見は違う

誤診は、確定診断の後で、実は対象の病気で無かった事が判明する、といった場合です。余剰発見は、診断（発見）自体は正しく出来ているので、異なります。

誤診
病気が無いか、別の病気
余剰発見
病気がある
保有（有病）割合

ある時点で病気を持っている人の、人口に占める割合を指します。時点である事を明示する際には、（時）点保有割合と言います。

発生（罹患）割合―累積罹患割合

一定期間で病気が発生した累積の、人口に占める割合を指します。累積である事を明示する際には、累積発生割合と言います。またこれを、リスクと言う場合もあります。

保有割合と罹患割合は違う

風邪を例にすると、今風邪に罹っている人が全体に占める割合、が保有割合です。対して、風邪に罹っていない人を全体として、一定期間内に風邪に罹った人の割合、が（累積）罹患割合です。実際的には、まず検査をおこなって保有割合を把握し、罹っている人を除外した上で、その後の検査で罹患割合を把握する、という方法がとられます。

ここを踏まえると、福島での先行調査と、それ以降の調査とでは、見ているものが違うのが、解るでしょう。

死亡割合

全体に占める、死亡者の割合です。甲状腺がんを例にすると、全体の内、一定期間内に甲状腺がんで死亡した人の割合、が死亡割合です。

特定の病気で死亡した、という事を示すために、疾患特異的死亡割合、とも言われます。

致死（致命）割合・生存割合

死亡割合に似ていますが異なります。分母は、集団全体では無く、病気に罹った人、です。甲状腺がんだと、甲状腺がんに罹った人の内、一定期間内で甲状腺がんで死亡した人、の割合です。

これは、その病気による死にやすさを表します。発症した狂犬病の致死割合の高さ（1 に近い）は有名です。

なお、致死割合を 1 から引けば、生存割合となります（致死割合と生存割合は互いに、1 についての補数）。治療効果などを評価する際にはこちらが使われます。また、5 年や 10 年などの期間をとって、5（10）年生存割合、というように表現されます。

図示したもの↓

interdisciplinary.hateblo.jp

検診の目的

検診の目的は、それによって有害な結果を減らす事です。死亡割合（致死割合では無い。後述）を減らしたり、後遺症等の程度を減らしたり、です。

発見を増やす事が目的では無い

検査によって早期発見をする事そのものは、検診の目的ではありません。早く見つけても、死亡割合を減らしたりしなければ（例：そもそも有効な治療が無い）、検診に効果はありません。

リードタイムバイアス

リードタイムとは、発見から症状が出る（はずの）時点、の事でした。バイアスというのは、真の値を偏って示す働きの事を言います。

リードタイムは、発生から症状が出るまでの期間の事ではありません。発生の時点は解りようが無いからです。なので、発見と処置を起点とするしかありません。そうすると、早く見つける事自体が、見かけ上の生存期間を延ばします。なぜなら、検診での発見が、観察の起点を早める（ゼロタイム・シフト）からです。延命しなくてもそうなるので、検診が効いたという誤った評価につながります。だから、検診の効果を、そのまま生存割合で評価してはなりません。

レングスバイアス

通常、程度の良い病気は、ゆっくり進行します。ゆっくり進行するという事は、数年に一回といったインターバルでおこなうような検診で見つかりやすいのを意味します。逆に、経過の悪い病気は進行が早く、検診では捕えきれません。そうすると、後から、検診をした人とそうで無い人を集めて比較した場合、検診に効果が無いのに、検診をした集団のほうが全体的に経過が良かったと評価され、検診に効果があった、と誤って判断してしまう事もあります。これがレングスバイアスです。レングスとは、DPCPの事です。

クリティカルポイント（臨界時点）

病気の経過上で、医学的処置が有効となるかを左右する時点を、クリティカルポイント（臨界時点）と言います。そのポイント以前に処置がおこなわれれば寿命が延びる、という場合、そこはクリティカルポイントです。

効果のある検診とは

ここまでをまとめると、検診に効果があるのは、

  • クリティカルポイントがDPCPの中にあり
  • その前に発見出来る場合

と言えます。また、

  • ある程度のDPCPの長さ

も必要です（DPCPが短いと、検診で捕えられない→インターバルがん）。クリティカルポイントがDPCPの後（臨床期）にしか無く、それが症状が出てしばらくの期間後の所にあれば、症状が出てからでも間に合う事になり、検診をしなくても良い、と評価されます。

病悩期間

病気があると自覚し、それに悩む期間を指します。分野によっては、症状が出てから処置がおこなわれるまでの期間などを意味しますが、検診の場合、症状が出ていない段階で発見しますから、それを考慮する必要があります。

早期発見は病悩期間を延ばす

検診は症状が出る前に見つける事ですので、病悩期間を延ばす可能性を持ちます。もし検診に効果が無ければ、リードタイムが丸ごと病悩期間延伸、という、害の発生をもたらします。

ハーム（害：harm）

医学的処置に伴う害です。害をリスクと呼ぶ分野もありますが、医学（疫学）では、リスクを発生割合や確率を指す用語として扱う場合がありますので、害の英語であるハーム（harm）を用いたほうが、見通しが良いでしょう。

検査にともなう肉体的・心理的負担。併発症、病悩期間延長などは、検診によって発生する可能性のあるハームであると言えます。

個別と集団――くじ引きと過剰診断

webronza.asahi.com

菊池誠氏による記事です。そして、この記事への反応。

、特にこの「過剰診断かそうでないかは臨床的に区別できないので、過剰診断を避ける方法は検査しないことだけ」には失笑。じゃあなんであんたは過剰診断だって断言できんの。

菊池氏の主張や書きかたにとても雑な所があるのは、当ブログでもしばしば指摘している通りですが、それはそれとして、この、想田氏の批判は、的を外しています。

まず、集団に検診をおこなう事を、集団でくじ引きをおこなうと読み替えてください。そして、当たりくじを引く事を、過剰診断がおこなわれた事に相当する、とします。多くのくじ引きでは、当たりはポジティブなものですが、ここでは、当たってしまったのように解釈してください。

さて、この過剰診断くじ、普通のくじと異なることは、

引いたら当たりはずれが確定するが、引いた時点ではどちらか判らない

所です。くじに特殊な仕掛けがあって、

  • 当たり外れの情報が組み込まれている
  • タイマーがあり、何年か何十年後かに、当たり外れが表示される

こういう機能が実装されている、とします。しかもこのくじ、分解した瞬間に、全ての組み込みデータが消失する仕組みです。

ここで、このくじは、引かれた数の内、0.05％が当たるように配分されたとしましょう。そうすると、

  • くじを引いた人の一定の割合で当たる
  • 引いた人が、その時点で当たりであるかを判別する事は出来ない

この2点が両立します。これに過剰診断を当てはめると、

  • 検診を受けた人の一定の割合で、過剰診断が起こる
  • 検診を受けた人は、その時点で過剰診断であるかを判別する事は出来ない

このようになります。検診において、これが両立し得る、という訳です。少なくとも、これ自体は、おかしいとか矛盾するとか、そのように批難出来るような主張ではありません。

重要なのは、考える対象が、ある人間の集団であるか、それとも、個別の人であるか、という所です。
過剰診断は、研究をすれば、どのくらいの割合で起こるかは判明します。しかし、見つけたものは、その時点では過剰診断かどうか判りませんし（引いてから表示までのタイムラグ）、処置してしまっても（くじを壊す事に相当する）、その対象が過剰診断例であったかどうかは、もう判りません。

ここまでを踏まえると、過剰診断を避ける方法は検査しないことだけとの意見は、正しいと言えます。何故なら、誰もくじを引かなければ、くじに当たる人もいなくなるからです。

このような事情から、想田氏の批判の方向は、的を外していると言えます。ここで例示したくじ引きでは、くじを引いた人が当たりかは判らない事と、0.05％の人が当たりを引いた（もちろん、くじが全部引かれているのが前提）事とは、矛盾しないからです。

ところで、くじ引きには胴元がいますから、当たりくじの割合は、完全に判ります。これが、人間集団を実際に観察しないと判らない、過剰診断との違いです。だから、菊池氏に対して批判するなら、想田氏のような言いかたでは無く、

その当たりくじの割合は、どのようにして導いたのか

と問うべきなのです。具体的にどの知見を援用したか、どのデータを補外したのか、と。失笑などと言っている場合では無く。
批判するにしても、分野の知見と議論を押さえた上でおこなうべきです。

改めて、くじ引きの例を用い、菊池氏の主張を検討してみます。

菊池氏が先に主張するのは、

このくじには一定割合で、損をする当たりが含まれるから止めるべき

というものです。しかしこれだけでは、くじを引くべきでは無いと主張は出来ません。何故なら、

そのくじには一定割合で、得する当たりが含まれるかも知れないから

です。損をする当たりくじが含まれるにしても、それを上回るくらいの、得する当たりくじが含まれていれば、集団としてくじ引きに参加したほうが良い、となるかも知れないからです。もちろん、ここで言う、得する当たりくじとは、検診での寿命が伸びるなどの効果に相当します。

ここまで見てくると、くじを引くべきでは無い事の根拠として、損をする当たりが含まれるからでは無く、

得する当たりが含まれないから

という事を優先して出すべきである、のが理解出来るでしょう。

検診にまつわる議論、効果の評価も過剰診断の論理も、とても難しいものです。簡単に理解出来るものではありません。ですから、勧めようとする立場も、反対の人も、いずれも、関連の知識を充分に勉強し、丁寧に議論を戦わすべきなのです。