害反応
害反応
HPV ワクチン被害と「病者除外バイアス」
名古屋市は、速報を撤回し、適切な解析のやり直しをはじめに者除外バイアスの影響）。そして、15 歳女性で、非接種者

名古屋市は、2015 年９月に実施した HPV（子宮頸がんの有症状率が最低であったのは、年齢の低さではなく、予防） ワクチン接種・非接種者の症状に関する調査「名接種率の低さ（15％）が関連している。接種率が低ければ、古屋市子宮頸がん予防接種調査」（以下「名古屋調査」）[1]

理由の如何を問わず、接種から除外される病者の混入がの速報結果を、同年 12 月 14 日に公表した [2-4]。対象少なくなる。

者７万人、回収者は合計３万余人に上り、ワクチン接種者だけでなく、接種しなかった人からも情報を集めた、貴重な調査である。

病者除外バイアスまたは健康者接種バイアス
もともと病気の人やワクチン接種当日に発熱などのあ速報結果つまり中間解析では、高い年齢ほど有症状者る人は、接種から除外される。そのため、接種時には、が多かったとして、年齢で補正した結果、「今回調査したワクチン接種者は非接種者よりも健康であり、ワクチン24 項目の症状について、ワクチン接種者に有意に症状のに効果がなくても効果があったかに見え、害は過少評価ある人が多い項目は無かった」と結論した。調査を担当される。このことを、疫学では、Healthy vaccinee effect（健した鈴木貞夫氏（名古屋市立大学公衆衛生学教授）は、「結康者接種バイアス）[7]、あるいは、選択バイアスの一種果の信頼性は高い」とし、HPV ワクチン接種と接種後のfrailty selection bias（病者選択バイアス）[8] とも呼ばれ症状との関連を否定するコメントを発表している [5]。

る。ここでは、一般の薬剤の評価にも応用できる frailty

名古屋市は、本年（2016 年）１月中を目処に名古屋市公式ウェブサイトに掲載する予定と発表し [2]、当センexclusion bias（病者除外バイアス）[9] を用いる。
これを無視して、真の HPV ワクチンの害は評価できない。

ターのデータ公表の要望に対しても、１月末を目処に、第三者が分析できるように、生データ（個人情報につながるものを除く）の公表をする予定と、事務局から連絡を受バイアスの影響の強さ
そこで、病者除外の影響の強さを理論的に検討しよう。

けた [6]。しかし、すでに４か月を過ぎようとしているが、まず、図 1 で病者が除外されない場合を説明する。

いまだ公表されていない。こうして、査読を受けない速「病者」が a の割合、健康者が b(=1-a) の割合いる集団報結果が独り歩きしている。

を想定する。「病者」にも「健康者」にも、接種率 c で本稿では、名古屋市の速報が見逃した最大の問題点「病者除外バイアス」の影響の大きさを検証する。

均等に接種されるので、非接種率は、病者も健康者もd(=1-c) である。したがって、接種群の病者／健康者の比（オッズ） は ac ／ bc ＝ a ／ b、非接種群の病者／健康者

年齢では考えられない異常な有症状者の増加
名古屋調査の年齢調整の問題点を検証しよう。の比（オッズ）は ad ／ bd で、やはり a ／ b である。
接種群も非接種群も、病者／健康者の比（オッズ）は非接種者において、調査の 24 項目中「18. 簡単な計算

a ／ b なので、オッズ比は 1.0 となる。ワクチンが無効ができなくなった」「21. 普通に歩けなくなった」人は、かつ無害なら、接種後の発病オッズ比は、接種前の病者年齢が１年上がる毎に「18.」では 1.39 倍、「21.」ではオッズ比と同じであるから 1.0 となり、接種の有無に関1.38 倍増えると推定された [4]。この割合で有症状者が係なく、症状の有無は異ならない。

年齢とともに増加するとどうなるか。26 歳では 15 歳の次に、病者が除外された場合を図 2 で説明する。

30 倍 超（1.38 倍 の 11 乗 ）、30 歳 で は 100 倍 超、37 歳
で 1000 倍超、44 歳で 1 万倍超、51 歳ではなんと 10万倍を超える。
もちろんありえないことであり、この年齢調整方法が間違いと判るだろう。
名古屋市では、HPV ワクチンの接種率が 85 ～ 90％という時期があった。今回の調査時に 20 歳になっていた女性の約 90％が接種していた。そのため、残り約 10％の非接種者に「病気がち」の女性が集中したであろう（病Page 62・薬のチェック TIP MAY. 2016/Vol.16 No.65

図 1：病者除外バイアスがない場合

態で、危険度の調整を行う必要がある。しかし、名古屋

図２：病者除外バイアスがある場合

調査では、接種前の日頃の健康状態を問うていない。したがって、普段の健康状態による調整ができない。しかし、収集データから、HPV ワクチン接種の真の危険度を推定する方法はある。
症状別、接種年次別、接種・非接種別の、対象者数、回答者数、有症状者の人数から、症状別、接種年次別の、有症状者のオッズ比とその 95%信頼区間（95％ CI）を計算すれば、同年次の人のオッズ比であるため、年齢調整
図 1 の ac（接種群の病者）のうち、e の割合でワクチンの必要はない。

接種から除外され、非接種群に入れられる人がいると仮そして、病者除外バイアスが最も少ないはずの接種率定しよう。除外される人の割合は、ace で表される。す15％（15 歳）におけるオッズ比を基準にして、他の接種ると、図２における接種群の病者は ac よりも ace だけ少率のオッズ比を著調整するよう提案する。なお、これでなくなり、非接種群の病者は、ad に ace が加わる（増えも完全に病者除外バイアスが消えるわけではない（図 3-Bる）。それとともに、接種群の健康者は ace 増加し、非接参照）。

種群の健康者は ace だけ減少する。
その結果、接種群の病者／健康者比（オッズ）は (ac-ace)／ (bc+ace) となり、非接種群の病者／健康者比（オッズ）結論
名古屋市は速やかに、データを公開し、速報の結果はは、(ad+ace) ／ (bd-ace) となる。したがって、ワクチン撤回して、データを解析し直すべきである。

接種群の非接種群に対する病者のオッズ比は、（参考文献は 71 頁参照）

OR =((ac-ace)/(bc+ace)) ／ ((ad+ace)/(bd-ace)) である。
除外割合 e が０（ゼロ） でない
限り、ワクチン接種群の、非接種群に対する病者のオッズ比

図３：病者除外バイアスの影響（ワクチンは無害として）
A. 非接種者への影響

B. 出発点の病者除外バイアス

は、常に 1.0 を下回る。これが、「病者除外バイアス」または「健康者接種バイアス」の理論的根拠である。
病者除外バイアスの影響
上 記 の 考 え 方 に 基 づ い て、
仮 に ワ ク チ ン が 無 害 と し て、
1000 人に１人の病者がいる集団に、１～ 99％の接種率でワクチンを接種し、病者除外の割合（e） を 0、0.01、0.1、0.3、0.5、0.7、0.9 とした場合の病者除外バイアスの大きさを図 3に示す。図 3-A は、非接種群の病者オッズ比（除外あり／なし）であり、3-B は接種前における病者オッズ比（接種群／非接種群）である（詳細は図 3 脚注参照）。

接種前の健康状態による調整を
本 来 は、 年 齢 だ け で な く、HPV ワクチン接種前の健康状

A. 接種率が 15％程度なら ( ↓ )、病者除外の割合にかかわらず除外の影響は少ない。しかし、名古屋市のように接種率が 90％にも上ると、その影響は大きく、オッズ比は 5 を超える ( →：e=0.5)。名古屋市調査の表 4 では、20 歳前後 ( 接種率 87 ～ 90％）の非接種群で、オッズ比が 3～ 7 にも達した症状が少なくない。その原因は、年齢よりも、病者除外バイアスの影響がはるかに大きいと考える。
B: ワクチンが無影響でも、非接種群に対する接種群の病者オッズ比は、接種率 15％でも、0.5 を下回る（▼）。そして、名古屋市のように、接種率が 90%にもなると、それだけで非接種群に対する接種群の病者オッズ比は 0.1（▼）となり、病者が 10 分の１になったように見える。
したがって、この場合は、接種前の健康状態で未調整のオッズ比を 10 倍にした値が、真のオッズ比に近い。病者のどの程度が除外されたか不明だが、90％の接種率で、３割が除外 (e=0.3) されたなら、得られたオッズ比を５倍、７割が除外されたなら（e=0.7)、20 倍にする必要がある。

薬のチェック TIP MAY. 2016/Vol.16 No.65 ・Page 63