疾患発生頻度の測定
臨床研究あるいは疫学においてしばしば用語の混同がみられます。本書ではハーバード大学の言葉の定義に従うようにします。これらの混同した用語を日本語に訳すとよけ
い混乱を来たしますので、なるべく英語のまま解説をしていきたいと思います。

Prevalence
ある時点（期間ではない）におけるある疾患の割合(proportion)。
例
1. 1991 年の癌による死亡率は 23.8％だった。
2. 1960 年フレミンガムにおける 52 歳から 85 歳の 2477 人中 310 人が白内障に罹患していた。

しばしば cross sectional study に際利用されます。また慢性疾患の場合有利ですが、インフルエンザのような急性疾患の場合その月の prevalence が低くてもその年のインフルエンザが少ないとは限りません。

Time referent: prevalence を算出した時間に関する数値のこと。
例
1985 年 40―45 歳の白内障の prevalence は 0.5％であり、80―85 歳では 43％であった。Time referent は？
→1985 年と、年齢グループ両方が time referent にあたります。

Risk and Cumulative incidence
Risk
ある人がある一定期間にある病気になる確率。

Cumulative incidence
ある集団における平均のリスク
例
1. アメリカ女性の 8 人に 1 人、12.5％が生涯乳癌に罹患する。
2. 誰しも死亡するリスクは 100％である。
3. 女性が生涯睾丸腫瘍になるリスクは 0％である。
1

4. ステージ I の悪性リンパ腫が 5 年間に再発するリスクは 35％である。
Prevalence と risk/cumulative incidence を比較すると前者は point で疾患の割合を見ているのに対して、後者は一定期間にどれくらいの人が病気に罹患したかを測定しています。すなわち、後者において、測定開始時にはみな病気を持っていない点を銘記しておく必要があります。そしてどれくらい観察したかも大切な点です。例えば
生涯にわたってのリスクが 1％であれば低いと言えますが、1 年間のリスクが 1％といえば高いと言えます。すなわち教室の中 100 人のうち 1 年後には 1 人病気を発症しているわけですから。また異なる研究データを比較するときも注意が必要です。例えば研究 A で 10 年間のリスクが 12％であるのに対して、研究 B では生涯でのリスクが 12％といった場合と等価ではないのです。論文を比較する際注意が必要です。しかし観察期間が同じであれば、仮に小児期であろうと老年期であろうと限定する必要はありません。
例えば生涯で乳癌になるリスクが 12.5％であるといっても、65 歳以前に 12.5％なのと 65 歳以前は 0％で 65 歳以降で 12.5％であるのとでは雲泥の差です。しかし単にリスクといったときこの２つを区別できません。
ある疾患になるリスク(or cumulative incidence: CI)は cohort study （コホート研究）により算出されます。
t-year C = ある一定期間に発生した病気の人数≒その期間病気になる可能性のある人数
cohort study においてある一定期間の最初、病気を持っている人は対象から除外します。また病気になりえない人も除外します。
Framingham Heart Study*において 30―39 歳の 789 人を 12 年間に渡って追跡調査したところ 40 人が冠動脈疾患に罹患しました。12 年間の cumulative incidence
は 40/789 = 5%です。調査開始時既に冠動脈疾患を持っていれば対象から除外します。
*Framingham はボストン郊外の街で、戦後この街に暮らす多くの人の健康状態を追跡調査し主に冠動脈疾患のリスクファクターが明らかにされました。大規模 cohort
study の草分けとして知られます。
40 歳代 1000 人を対象に子宮癌に影響する環境因子を研究しようと思います。
その際、何らかの理由で子宮摘出術を受けた女性は子宮癌にはなりえないので対象から除外します。

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Incidence rate
リスクは最も臨床研究で用いられる測定法です。しかしながら、うまく測定できない場合があります。途中から研究に加えたい場合や(variable time at entry)、途中で経過を追えなくなる場合(loss to follow-up)など臨床研究の際しばしば経験します。このような場合下記のように person-time でとらえると問題は解決されます
例１90’
観察期間
患者１患者 2患者 3患者 4患者 5患者 6患者 7患者 8患者 9患者 10
合計91’92’

93’

94’

95’

9697’

98’

99’00’

経過10866.5
23.53109462 person-years

3 人の患者が腎不全を合併して死亡したとしますと、
incidence rate = 3 /62 person-yearsになります。
分母はしばしば 10,100,,,10,000 などで示されます。その際一般的に分子は 1 – 100の間に来るようにします。ですから上の例は=48.4/1,000 person-yearsと書く方が一般的です。
このような場合においてのみ rate を使用します。そして rate は person-time の単位をもちます。他の教科書で cumulative incidence rate, prevalence rateといった使い方も見うけられますが、本書では使用しないことにします。また rate 以
外の prevalence, cumulative incidence などは割合ですから 0 – 1 (0 – 100%)で示され、単位を持ちません。Rate は割合(proportion)と違って０から無限大までに及びます。
Incidence rate = (ある期間に発症した患者数)/(person-time の合計)
もちろん先の例のように子宮の無い人は子宮癌のリスクを持たないので対象から除外します。
1975 年、Framingham study において 35 歳女性 5000 人を追跡調査していました
が、General Motors が閉鎖したために 2500 人が他に職を求めて引っ越してしまいました。この研究では 1990 年までに 50 人が心筋梗塞を発症したので、15 年の3cumulative incidence は 1%ということになります。しかし 5 年後、Harvard
School of Public Health の学生が、判らなくなっていた 2500 人の追跡調査をして更に 100 人の心筋梗塞例を追加しました。よって CI は３％に増えました。
Loss offollow up は大きな bias となります。しかし incidence rate を用いるとその問題は解決されます。
Competing risksもcumulative incidence やrisk において問題になります。
例えば物質 Q はマウスに腫瘍を発生させます。そこでマウスに物質 Q を 2 年間与えて影響を比較しました。すると大量投与では肝毒性が強く多くが半未満で死亡してしまったためほとんど腫瘍の発生をみませんでした。一方中東量与えたものでは 2 年後多くのマウスで肝臓腫瘍が観察されました。この結果をどう考えたらよいでしょうか？
物質 Q

cumulative incidence

少量
中等量大量
このような場合にも incidence rate が効果を発揮します。肝毒性で早期に死亡してしまったマウスは person-year (mouse year?)で考えるとそのウエイトは小さくなります。よって肝臓腫瘍を発生したマウスのウエイトがあがり、competing risksの問題を解決することができます。

物質 Q

incidence rate

少量
中等量
大量

非喫煙者の冠動脈疾患で死亡する割合（cumulative incidence）が喫煙者のそれより高いとします。喫煙は冠動脈疾患を抑制すると結論してしまってよいのでしょうか？
喫煙者の多くは冠動脈疾患を発症する前に肺癌や慢性呼吸器疾患で死亡することが多く、cumulative incidence でみると喫煙の冠動脈疾患発生を過小評価してしまう可能性があります。よって上記のように結論するのは危険です。このような場合
incidence rate で評価するべきです。
よって competing risks の存在下で cumulative incidence を直接計算するとincidence rate (IR)あるいは IR から計算しなおした cumulative incidence と4比べ、実際のデータを過小評価してしまうことになります。
以上のように loss of follow-up, competing risks の問題から臨床研究においては incidence rate が可能な限り好んで用いられます。

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Incidence rate とCumulative incidence の関係
Incidence rate から Cumulative incidence に変換することはできないものでしょうか？確かに IR は便利なのですが、CI は 20％のリスクなど直感的に理解しやすい利点があります。
以下の公式で変換できます。
T – year C = 1 – exp.{- ∑Ij⊿Tj}
例えば 50 歳の白人アメリカ人が 20 年間で乳癌になるリスクは何％ですか？

年齢

Incidence rate
(1983-7)
221.1/100,000 PY

観察期間
⊿Tj
550-5
455-5
960-6
465-6
91105.5/100,000 PY

272.1/100,000 PY

51360.5/100,000 PY

334.8/100,000 PY

51674.0/100,000 PY

392.3/100,000 PY

51961.5/100,000 PY

Ij⊿Tj

20 – year C = 1 – exp.{- ∑Ij⊿Tj} = 5.9%
よって 50 歳のアメリカ白人女性が 70 歳までに乳癌になるリスクは 6％であるといえます。アメリカ人女性では乳癌が最も多い癌です。
上記表では年齢が上がる毎に incidence rate も上がりましたが、常に一定だとした
ら単純に
t-year C = 1 - exp.{- IT}で表されます。
例えば上の例で 65 歳の女性が 5 年間に乳癌になるリスクはどれくらいでしょう？６５から 69 歳までの incidence rate は一定であると仮定して計画してみてください。
20-year C = 1 - exp.{- 0.003923 x 5}=1.94%
もし∑Ij⊿Tj < 0.1 であれば
t – year C =∑Ij⊿Tjで近似できます。
更に I が一定で IT<0.1 ならば
t-year C = IT6で近似できます。

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Incidence rate と Prevalence の関係
Incidence rate (I), Prevalence (P), Duration (D)の間には以下の公式が成り立ちます。
P = ID / (1 + ID) ≈ID (P < 0.1)

OrP/(1 – P) = I x D (odds of disease)
ここでもし病気の罹患率(prevalence)が０に近付けば（希な病気）、P/(1 – P) ≈ P と近似できます。よって疾患の罹患率が希であれば、incidence rateの平均に疾患の平均罹病期間をかけてやることによって算出されます。P ≈ ID (P <0.1)
Prevalence は incidence rate と duration を一緒にしているので、ある意味で情報の一部を捨てていることになります。

多発性硬化症
肺癌
咽頭炎

Incidence rate(I)3/100,000 PY
40/100,000 PY
10,000/100,000
PY

Duration (D)Prevalence (P)25 years
1 years
3 days75/100,000
40/100,000
82/100,000

慢 性 疾 患 は incidence rate が 低 く て も 罹 病 期 間 が 長 い た め 、 急 性 疾 患 で はincidence rate が高くても罹病期間が短いため prevalence は同じになります。
肺癌の方が多発性硬化症より 10 倍も I が高いのに罹病期間が短いため prevalence はむしろ多発性硬化症の半分です。つまりサーベイを行なうと、咽頭炎、多発性硬化症、肺癌の順に多いという解答が得られるはずです。

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関係の測定ある因子に暴露された場合とそうでない場合、あるいは薬物投与群とプラシーボ群で比較する場合どのような方法があるでしょうか？
Difference measure
Risk difference (RD) = Ce – Cu = attributable risk (同義語)
Ce: cumulative incidence of exposed group, Cu: cumulative incidenceof unexposed group-1 < RD < +1
母親の血中のポリッサッカライドに対する抗体価と乳児期の下痢の発生を比較しました。RD を計算し解釈を加えてください。

下痢
合計
C

低力価
121412/14

高力価7167/16

1930

RD = 12/14 – 7/16 = 42%
母親のポリサッカライドに対する抗体価が低い場合、42％の乳児が余計に下痢を発症する。
Rate difference (RD) = Ie – Iu
Ie: incidence rate of exposed group, Iu: incidence rate of unexposedgroup-∞ < RD < +∞何らかの治療目的で胸部に放射線照射を受けた人に乳癌が多く発生するかどうか調べました。RD を計算してください。

乳癌Person-years
IRRD = 6.71 / 10,000 PY

放射線照射＋
4128,010
41/28,010

放射線照射＋
1519,017
15/19,017

Ratio measure
Risk ratio (RR) = Ce / Cu = relative risk
先の例で RD でなく RR はどうですか？

下痢

低力価
12

高力価
7199

合計C1412/14167/1630

RR = (12/14) / (7/16) = 1.96
RR が１−２の間の場合には母親の抗体価が低いことによって乳児下痢のリスクが 96％増加すると表現します。

一方 RR が 2 以上の場合は何倍という表現を好んで用います。
「喫煙により肺癌のリスクは 10 倍になる」など。
また母親の抗体価が高い場合、49％リスクが減りますとも言えます{RR＝0.51}

incidence rate の場合も同様にincidence rate ratio (RR) = Ie / Iu
relative risk とも呼ばれます。
放射線照射＋放射線照射＋4115
乳癌
Person-years
28,01019,017
IR
41/28,010
15/19,017
RD = {41・28,010PY}/{15/19,017} = 1.85
胸部放射線照射は乳癌の発生を 2 倍近くまで増やします。あるいは胸部放射線照射により 85％乳癌の発生が増えますとも報告できます。
もし暴露と結果の間に相関がなければ RR は１に近付きます。一方 RD は 0 に近付きます。RR は RD と異なり PY はつきません。
1970 年代、vinyl chloride に暴露されると肝血管肉腫になる確率が 1,000 倍に上がる事が発見されました。一般的な肝血管肉腫の発生頻度は年間 10―20、すなわち3.33/108PYとしますと、RD = 1000 x 3.3/108PY - 3.3/108PY= 3.297 / 105
PY となります。RDは非常に小さくvinyl chloride を除去しても目に見えて肝血管肉腫が減るわけではありません。何故ならvinyl chloride に暴露されて発生する肝血管肉腫自体が少ないからです。

10下の表は喫煙と冠動脈疾患、肺癌の関係を示したものです。
冠動脈疾患
Incidence rate / 105
RD/ 105 PY
RRperson-years
年齢
非喫煙者
喫煙者
(21-39cig/day)
55-64
501
969
468
1.93
65-74
1,015
1,710
695
1.68
年齢によって RD と RR は異なります。しかし RD は大きな違いですが、RR は小さな違いでしかありません。このような RD の違いを effect modification と呼びます。
肺癌
RD/ 105 PY
RR
Incidence rate / 105person-years
年齢非喫煙者
喫煙者(21-39cig/day)
55-64
40400360
1065-74807206409RD は冠動脈疾患も肺癌も近似しています。しかし、喫煙によって肺癌は 10 倍にまで押し上げられました。病因論的に喫煙は肺癌とより強固な関係にありそうです。
冠動脈疾患、肺癌ともに共通して年齢による RR はあまり変わらないのですが、RD は年齢によって大きくかわっています。このように effect modification は RD に認められれば RR には認められず、逆も真なりです。RD と RR 両方が年齢によって上昇するとす場合は理論上あり得ますが、臨床においては希です。

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Attributable risk (rate) & population attributable risk (rate)
Attributable risk は risk difference (RD) と同義です。もしある人がその危険因子に暴露されなければ病気の発生がどれくらい変化するかを示します。
AR = RD = [Cexposed – Cunexposed]
もしも母親の抗体価が低い場合と高い場合で、前者における子供が下痢を起こす（母乳栄養で育った乳児）リスクが 0.86、後者のリスクが 0.44 であったとしますと、riskdifference (attributable risk) は 0.42 となります。乳児の下痢の 42％は母親の抗体価が低かったことによるといえます。
Population attributable risk (PAR) は一般人口からその危険因子が除去された場合、どれくらい病気が減少するかを示しています。
PAR = Pr (E) x [Cexposed – Cunexposed]
ある地域で母親の 25％は低い抗体価を示していました。もしこの地域の母親全員の抗体価が高ければ乳児の下痢を 0.25 x 0.42 = 0.105 (10.5%)減らすことができます。
Attributable risk percent (AR%) = etiologic fraction, relative excess
incidence, attributable proportion
AR% = [Cexposed – Cunexposed]/ Cexposed x 100 = [RR - 1]/ RR x 100 =1]/ OR x 100[OR -もう一度喫煙と肺癌、冠動脈疾患の例に戻ります。
肺癌(65-74 歳) AR% = (9 – 1) / 9 x 100 = 89%
冠動脈疾患(65-74 歳) AR% = (1.68 – 1) / 1.68 x 100 = 40%「喫煙者（ヘビースモーカー）に発生した肺癌の 90％は喫煙による。一方冠動脈疾患でのそれは 40％である」といえます。この言い方が一般人を説得するのには便利かもしれません。
Population attributable risk percent (PAR%) は exposure が無くなれば除去される病気の率です。PAR%は AR%より低い値をとります。
PAR% = AR% x Pr (E=1/D=1)
すなわち AR%に病気の人の中で危険因子に暴露された人の割合をかけてやれば算出できます。ですから先の乳児下痢の例では、RR=1.96, 乳児下痢 19 人中 12 人の母親が低い抗体価しかしめしていなかったので、APR% = [(1.96 –1)/1.96] x 12/19 = 0.31
もしも母親の抗体価が高ければ乳児の下痢は約 1/3 になると予想されます。

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Q１：年齢分布が安定した状態で、病気の発生率 incidence が変わらないのにprevalence が減少しているとしたらどのようなことが考えられますか？
治療の改善などにより罹病期間(duration)が短くなったことが考えられます。逆に早期死亡が増えたとしても同じ結果になります。
Q2:ある疾患に対する予防効果を判定するのに prevalence と incidence rate とどちらの方が有用ですか？
Incidence rate は病気のない状態から病気が発生するまでの時間的経過をみており、予防はまさにこの incidence rate を下げることにあります。一方 prevalence の変化は予防と治療の両方に影響されます。
Q3:65 歳 1000 人を対象にマススクリーニングを施行し、100 人に大腸ポリープがみつかりました。さらに 10 年間経過観察したところ新たに 200 人に大腸ポリープがみつかりました。疾患発生を測定してください？
スクリーニングの時点での prevalence は 100/1000 = 0.10 であり、cumulativeincidence は調査開始時点での病気を含みませんので 100 人は除外して考えます。
すなわち 200 / 900 = 0.22 です。
Q4：ある研究者は一般家庭では 100 に対して 5 の割合なのに親が慢性気管支炎であると 20 家庭に３の割合で子供が乳児期慢性気管支炎を発症することに気が付きました。
疾患はどのように測定しますか？
Cumulative incidence で測定します。患者は最初の 1 年病気をもたず 1 年間に発症しています。期間の比較的短く発症率も極端に少ないわけではないので incidence
rate よりは cumulative incidence の方が適当でしょう。
Q5:町の男性の間で最近 5 年間に 270 人が十二指腸潰瘍になりました。町の男性人口は 18500 人であり、調査終了時には 21500 人になっていました。どのように疾患を測定しますか？
町の人口の推移が判らないので正確な値をだすことはできませんが、同じペースで増加したとすると平均をとるべきでしょう。
Person-years = 5 x [(18500 + 21500) / 2] = 100,000 person-years
Incidence rate = 270 / 100,000 = 27 / 10,000
Q6：偏頭痛を持つ 10 人をいろいろな長さで頭痛の回数を経過観察しています。偏頭痛の回数を person-year で計算してください。
患者1234

経過観察期間（月）3624

偏頭痛の頻度
021213567891048455312132014 / 44 person-months x 12 months = 3.82 /person-year
Q7:ある騒音の著しい工場で、作業員は耳栓をするように義務付けられていました。しかし 500 人中 100 人は耳栓をしていないことが判りました。そこで作業員全員に聴力検査を施行したところ耳栓をしている作業員 16 人に、耳栓をしていなかった作業員 40人に聴力障害がみつかりました。騒音がおこる前全員の聴力は正常でした。
a. Relative risk (RR) はどれくらいでしょうか？
RR = (40/100) / (16/400) = 10
b. 耳栓をしていないことにより聴力低下を来たす確率は？
AR = RD = (40/100) - (16/400) = 0.36
c. 耳栓をしていなかった人達が耳栓をしていなかったことにより聴力低下を来たした確率は？
AR% = (C1 – C0)/C1 = (0.4 – 0.04) / 0.4 = 0.90
AR% = (RR – 1)/RR = (10 – 1) / 10 = 0.90
要するに耳栓をせずに聴力低下を示した作業員の 9 割は耳栓をしていなかったことが原因であると結論付けられます。しかし 1 割は工場側にも責任があるのです。
d. もしも全員が耳栓をしていたら聴力低下はどれくらい減らすことができたでしょうか？
PAR = Pr (E) x AR = (100/500) x AR = 0.072
つまり作業員全員を 100％としたとき 7.2％は減っていたことになります。つまり 36
人は聴力低下を起こさなかっただろうと思われます。
e. 作業員全員の中で、耳栓をしていなかったことによる聴力低下の割合は？
PAR% = Pr(E) x AR% = (40/56) x 0.90 = 0.64
聴力低下の約 2/3 は耳栓を全員がしていたら防げた問題といえます。

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