リスク・コミュニケーション
週刊医学界新聞に掲載

リスク・コミュニケーション
従来の臨床研究は，リスクとベネフィットを定量的にアセスメント（評価）することに重点を置いてきました。しかし，これらのエビデンスが患者さんの診療に効率的に活かされなければ意味がありません。つまり，リスク・アセスメントだけではなく，診療行為に伴なうリスクを正しく患者さんに理解してもらう，すなわちリスク・コミュニケーションを重要視する必要があると思うのです。
そのために，私たちは診療を受ける側の心理を洞察し，その行動を予測する術（art）を身につけなければなりません。EBM は，適切な論文を用いることを勧めていますが，果たして，そのような数字だけで人間の感情は動かせるものでしょうか。
「喫煙は健康によくない」といくら説明しても喫煙をやめられない場合もあれば，「異常プリオン摂取により，変異型クロイツフェルト・ヤコブ病を発病する可能性は万が一よりもはるかに低い」と説明しても，大騒ぎとなる場合だってあります。ヘビー・スモーカー
が肺がんになってもニュースにはなりませんが，あの立てない牛の映像は印象的であり，メディアが伝える変異型クロイツフェルト・ヤコブ病のほうが人々の行動変容を導くほど強烈だったと言わざるを得ません。この 2 つの例は，数字とは対照的に実話や活気ある表現のほうが感情を伝える好例と言えます。
そこで，今回から合計 3 回，エビデンスを患者さん側にどのように伝えるかについて話を進めていきたいと思います。

数字の魔術
同じリスクでも，伝え方によって受け手の解釈は異なります。
例えば，あなたの親がある癌になったとします。そして，あなたがその癌になるリスクは他の人々と比べて 3 倍高いとします。医療者側が伝える表現で，受け手はどれくらいそのリスクを感じるものなのでしょうか。表 1は，22 人に対するアンケート調査の結果です。
表 1の(1)と(2)の質問を比較すると，数値が大きくなるほうが，受け手の危機意識をかりたてていることが理解できます。相対比だけではく，絶対数もわかるようにすると，より現実的です。(3)と(4)は同じ相対比ですが，数値の大小によって中等度リスクを感じる人が2 人増えています。誤差範囲かもしれませんが，分母が大きいほうが直感的にデータの確実性を感じるのでしょう。同じ相対比でも病気の発生頻度が減ると，それに比例して危険の感じ方も大きく変わります。

また，これと違ったおもしろい報告があります（Am J Med 1992；92：121−4）。医師にある治療の説明をする時に，下記のA・Bのうち，どちらの説明をするか聞いてみました。
A：この薬を 10 年間飲むと，心筋梗塞になるリスクが 2.0％から 1.6％にまで減少します。
B：この薬を飲むと心筋梗塞になるリスクが 24％減少します。
その結果，医師の回答によると，Aを選択＝4％，Bを選択＝49％，両方を選択＝47％となりました。
医師側にその治療を選択させようという意識が働く時に，相対比を選択する傾向にあります。医師は無意識のうちにも，数字の魔術を使って，患者さんの行動をコントロールしようとしているのです。
もう 1 例。
「生涯でアメリカ人女性の乳癌になるリスクは 9 人に 1 人です」
（NEJM 1999；340：141−4，表 2）。
しかし，表 2ではどこにも 1／9 という数値が出てきません。どうしてでしょうか？それは，9 人に 1 人という結果を導いた式の分母は 85 歳まで生きた女性だったからです。しかも，一般の人は乳癌のリスクが 9 人に 1 人と聞いても，周囲でそんなに乳癌になる人が見当たらなければ，その数値は信用に値しないと感じるかもしれません。

「説明と同意」は，今や医療の世界において定着した行為です。しかしながら，このような数字によるマジックをみてしまいますと，医師と患者さんの間の意思疎通に関して，どの程度理解し合っているのかを再確認する必要があるのではないかと，改めて考えさせられてしまいます。
表1

伝達表現の違いによるリスクのとらえ方（数字は人数）(1)あなたは 3 倍その癌になりやすい。
(2)あなたがその癌になる可能性は 300％にまで増加します。
(3)あなたがその癌になる危険は 30 人に 1人から 10 人に 1 人に増加します。
(4)あなたがその癌になる危険は 150 人に 5人から 50 人に 5 人に増加します。
(5)あなたがその癌になる危険は 3000 人に1 人から，1000 人に 1 人に増加します。

ほとんどリス 中等度リス

大きなリス

クを感じない

クを感じる

クを感じる

29111219641246122020

（未発表データ）

表2

アメリカ人女性の乳癌の発生頻度
年齢層頻度

30 代

1／250

40 代

1／77

50 代

1／43

60 代

1／36

同じ数字，異なるイメージある地域で新興感染症が勃発したとします。何の政策も施行されないと 600 人の死亡が予想されます。下の質問に深く考えずに即答してください。
●質問 1(1)政策 A がとられると，200 人が救われる(2)政策 B がとられると，600 人のうち 1/3 が救われるが，2/3 は死亡する
あなたはどちらを選択しますか？

●質問 2(3)政策 C がとられると，400 人が死亡する(4)政策 D がとられると，600 人のうち 1/3 が救われるが，2/3 は死亡する
あなたはどちらを選択しますか？

その結果，質問 1：(1)を選択＝72％，(2)を選択＝28％質問 2：(3)を選択＝22％，(4)を選択＝78％となりました。
この例でわかるように，人々はネガティブな結果に対する数値を避ける傾向にあります。逆に希望的なフレーズに飛びつくものです。そして，(1)・(3)を選択する人はリスクを嫌う傾向があり，逆に(2)・(4)を選択する人はリスクを好む傾向にあるとみなすこともできるかもしれません（Science， 1981;211:453−8）。
個人的経験や感情に左右される意思決定
表1を患者さんと医師に見せ，「AかBのどちらの治療法を選ぶか？」のアンケート調査しました。
その結果，治療Bを選択した人：患者さん 31％，医師 51％となりました。それでは，表の「生存」の部分を「死亡」に変えてみましょう。確率は 100 から表1の数値を差し引いたものになっていますが，意味は同じです。
一方表2では，治療Bを選択した患者さん 68％，医師 62％と大きく変化しました。特に患者さんは，死亡という言葉の示す重みに敏感に反応していると理解できます。つまり，表2に見られるように 5 年の時点での死亡率 66:78 より，2 か月の時点での死亡率 0:10 に魅力を感じて治療Bにシフトした人が出たものと想像されます。
今度は表1と表2で数値はそのままで，治療Aを手術，治療Bを放射線治療に変えてみました。そうした結果，●生存している確率で示された時に放射線治療を選択した人の割合は患者さん＝22％，医師＝16％●死亡している確率で示された時に放射線治療を選択した人の割合は患者さん＝40％，医師＝50％の数値が導き出されました。
個々の回答者の手術，放射線治療に対するイメージや知識が働き，治療選択意思決定に影響したものと思われます。全体として放射線治療を選択する人が減っていますが，これは放射線に対するイメージが悪いためでしょうか。
同じ意味を持つデータなのに，医師でさえも治療方針が変わっているのは驚きです。人が意思決定する時は，たぶんに個人的経験や感情に左右されることがよく理解できると思います。
表1

治療選択を左右される説明の仕方（1）
生存している確率（％）

A 2 か月の時点で902 年の時点で685 年の時点で34

B 2 か月の時点で100

表22 年の時点で77

5 年の時点で22

治療選択を左右される説明の仕方（2）
死亡している確率（％）

A 2 か月の時点で102 年の時点で325 年の時点で66

B 2 か月の時点で02 年の時点で235 年の時点で78

説明の仕方によって変わる反応
私たちは，「同じリスクなのに，説明の仕方によって相手の反応がこんなに違う」ことをよく理解しておく必要があります。患者さん側，時には医師でさえも，過去の経験やイメージを総動員してその数値の意味を自分の価値観に変換する作業が行なわれます。そのため，医師側が患者側にエビデンスを示して治療の選択をすすめても，医師の予想に反して患者側はこれを拒否し得るのです。逆に，医療者側の説明の仕方によって，患者さん側の反応を誘導してしまうことがあり得る点も考慮しておかなくてはなりません。

言葉が含むリスク度
医師は，しばしば数値でなく言葉でリスクを説明します。そこで，医師にはその言葉の示すリスク程度を具体的数値で，一方患者さんにはその言葉を聞いた時に，どれくらいのリスクとして受け取ったかを，具体的数値で回答してもらいました。
表1を見てください。ここにその結果を示していますが，医師では平均が 90−3％まで広く分布しているのに対して，患者さんでは 86−6％と狭くなっています。さらに，気づかされる点は，医師に比べて患者さんは，患者さん側の標準偏差がとても大きいのですが，これは，「同じ表現でも個人よって感じ方が大きく違う」という事実がよく表わされています。
さらに，人は「よい表現も悪い表現も曖昧な感覚に近づけて感じる」ものなのかもしれません。それにしても，医師は 2％くらいの確率のつもりで，「ほとんどないでしょう」と説明しても，患者側は 15％のリスクを感じています。また，人によっては 40％近いリスクを感じているわけですから，医療職者は，言葉の曖昧さを念頭に置いて，十分に患者さんに配慮しながら話をしなくてはなりません。
表1

医師・患者が説明の仕方で感じるリスク度
表現

医師患者

ほぼ間違いないでしょう

90±886±20

その可能性が高い

85±1677±23

その可能性が低い

14±1131±29

まずないでしょう

13±831±31

ほとんどないでしょう

2±115±23

決してないでしょう

3±16±17（NEJM 1986;315:740−4）。

感覚にギャップがあることもまた，仮にリスクが十分伝わったとしても，それに対する反応は医療者と患者さん側では大きく異なります。もう 1 つの数値見てみましょう（BMJ．1990；300：1458−60，表2）。
もちろん，文化や国が違うと，その反応も大きく異なることでしょう。しかし，医療者側と患者さん側の感覚にギャップがあることには変わりはありません。それはこの表 2 によく表われています。
医師は，「治癒」，「3 か月生存期間」，「症状改善」という，一見似たフレーズの意味を自分の知識や経験に照らし合わせて，コントラストをつけて判断しているように見えます。
抗癌剤治療のリスクとベネフィット，そして日常生活が制約されることをよく知っているからでしょう。しかし，患者さん側は，あまり 3 つのフレーズの違いを意識していないよ
うに思えます。そして，抗癌剤に対する期待感からか，医師と患者さんでは，抗癌剤治療を受け入れる頻度が大きく違っています。
同じ患者さん側でも，癌を持つ当事者と癌を持たない親戚では感じ方が異なります。すなわち，夫の癌治療を妻に相談する時や，子どもの癌治療を親に相談する時には，その点も考慮に入れて話す必要があるということです。
小児科の場合，意思決定は保護者が行なうことが多い点，医療職者はさらに注意が必要です。最終的には親のためではなく，子どもにベストな治療を施さなくてはなりません。
また妻は，夫に「これ以上化学療法を受けさせたくない」と思い，医師に中止を要請するかもしれません。しかし，夫である当人は，3 か月の生存期間延長に大きな意義を見出して，「もっとがんばろう」と思っているのかもしれないのです。
表2知識，経験の違いが意思決定に影響を与える
抗癌剤治療を受け入れる
医師

患者

治癒する見込みが 1％

20％

53％

3 か月生存期間を延ばせる

10％

42％

症状改善の余地が 1％しかない

7％

43％

患者を思いやる気持ちに優るものなし
医師が乳癌の患者さんに，手術＋放射線療法後，化学療法を行なった場合と行なわなかった場合の再発率について具体的数値なしで説明しました。
その後，医師に化学療法を行なった場合と行なわなかった場合における再発率を具体的数値で示してもらい，同時に患者さんにも，その医師から具体的数値なしの説明から，自分の感じ取った再発率を具体的数値で書いてもらいました。その一致度を調べたのが表3です。
表3に見られるギャップは，患者さん側の化学療法に対する期待が示されていると言えるでしょう。またこの調査からは，60％の患者さんが自分の治癒率を過大評価していること，一方で，医師のそれは 20％だったことがわかりました。
医師と患者さんの間での相違は，説明が患者さん側に十分伝わっていないことに他なりません。それにもかかわらず，82％の患者さんが医師による 1 回の説明で同意し，治療承諾に対する意思決定をしていました。患者さんの治療に対する意思決定は，医師あるいは医療者に対するイメージ，主治医に対する信頼感，そして何よりも医師のその治療への前向きさに影響されていると言っても過言ではないでしょう（JCO 1989；7：1192−200）。
患者さんは，医師の些細な感情を，態度や説明の細かな言葉尻から感じ取っているのかもしれません。結局，「説明と同意」とは言っても，大切なのは医師と患者さんの信頼関係であり，医療者の患者さんを思いやる気持ちに優るものはないように思います。
表3

医師・患者の説明（インフォームドコンセント）後の再発率一致度
化学療法の有無一致度

化学療法なしの再発率0.75

化学療法ありの再発率0.33