第69巻第 5 号「厚生の指標」2022年 5 月

投稿

都道府県別にみる
がん年齢調整死亡率の推移予測ツールの開発
フク イ

ケイスケ

イ トウ

カタ ノ ダコウ タ

福井 敬祐＊ 1 伊藤 ゆり＊ 2 片野田 耕太＊ 3
目的

がん死亡の経時変化のモニタリングはがん対策の計画の策定・評価の各場面において，重要な役割を担う。一方で，経時変化のモニタリングには複雑な数理モデリングやデータ解析が必要となるため，各自治体でがん対策の策定・評価を行う実務者が実行するのは容易ではない。
本研究では，公的統計を用いて，各自治体の担当者が利用可能なツールの作成とその概要について紹介することを目的とした。

方法

都道府県別の人口動態統計および国勢調査から取得した，1995～2018年のがん死亡データおよび人口データと国立社会保障・人口問題研究所提供の予測人口データから作成した2019〜2030年の各都道府県予測人口を用いた。これらのデータを基に，Nordpred解析を実行するツールをＲ言語により作成しWeb上に提供した。

結果

本研究で作成したツールでは様々な設定に基づいて，2030年までの各都道府県のがん死亡率の推移と予測値を算出することが可能である。作成したツールを用いることで専門性の高い解析作業なしに，柔軟ながん死亡率の分析が可能となり，迅速ながん対策の策定・評価への活用が期待される。作成したツールはNordpredによるがん死亡率経時変動予測（https://fukui-ke0507.shinyapps.io/JCanMorTrend/）より利用可能である。

結論

医療・保健政策現場におけるEvidence Based Policy Making，Evidence Based Medicineを促進するには，データの利活用を避けることができないが，データ解析技術等の習得には多大な労力を要する。本研究で作成したWeb applicationツールの利用を通じて，様々な保健医療政策において，データに基づく意思決定の支援を促進していくことが求められる。
キーワード

がん対策，Nordpredモデル，Web application，がん死亡率経時変動予測Ⅰ 緒言

基本計画の策定においても，これまでの，蓄積に基づく，がん死亡数や率の推移の把握や予測

がん死亡の経時変化のモニタリングはがん対が重要な資料として活用されてきた実績がある1）。

策の計画の策定・評価の各場面において，重要がんの経時変動分析やその予測はNordpred2）な役割を担う。がん死亡推移の把握はこれまでなどの数理モデルを用いることで可能となる。のがん対策の効果を測る簡便な方法であり，ま最も代表的なNordpredはがん罹患・死亡の長た，がん死亡数推移の予測はがん対策を立案す

期予測のために開発され，世界各国におけるがる上での指針の一つとなる。実際に，わが国にんの分析に用いられてきた3）-7）。特に，世界保健おけるがん対策の基本計画であるがん対策推進機関（World Health Organization, WHO）の一＊ １ 広島大学大学院先進理工系科学研究科数学プログラム准教授＊ ２ 大阪医科薬科大学医学研究支援センター医療統計室長・准教授＊ ３ 国立研究開発法人国立がん研究センターがん対策研究所予防検診政策研究部長― 1 ―第69巻第 5 号「厚生の指標」2022年 5 月

機関である国際がん研究機関（International域のニーズに合わせて各自の都道府県のがん経Agency for Research on Cancer, IARC）にお時変動要因の分析と予測を行うことが可能とないてもがん死亡における標準的な長期予測手法

る。

として採用されるなど8），がん経時変動予測手

Web applicationツールはＲ言語11）とその外部法としては既に確立した手法である。長期に蓄packageであるshiny package12）を利用して作成

積のあるわが国の人口動態統計情報にNordpredする。shiny packageを利用することで本来はを用いることで，精度の高い分析結果の取得が複雑なプログラミングが必要なＲ言語の計算結期待できる。

果をGUI（Graphical User Interface）操作のみ

一方でこれらの分析は国を単位として実行されることが一般的であるで取得することが可能となる。

。しかし，わが国3）-6）8）においては，国とともに各都道府県もがん対策（ 2 ） データソースの実施主体として大きな役割を期待されている。

がん死亡率の算出に用いる1995～2018年の国により，がん対策推進基本計画が策定された

性・年齢階級・都道府県別がん死亡数データは，翌年には各都道府県においても独自のがん対策人口動態統計13）から取得した。また，同じくが推進計画を立案・策定されることが求められん死亡率の算出に用いる性・年齢階級・都道府る。そのため，国レベルのみならず，都道県別総人口は国勢調査人口（国勢調査年）およ

府県を一つの単位としたがん死亡数の経時変動

び総務省推計人口14）より算出した。2019～2030の把握は重要であり，人口動態調査に基づく都

年の各都道府県予測人口は，国立社会保障・人

9）10）

道府県別の死亡統計も公表されている。しかし， 口問題研究所提供の予測人口データ（2015年，Nordpredなどの数理モデルを用いた経時変動2020年，2025年，2030年）を線形補間して算出の把握や予測を各都道府県の担当者が独自に算した15）。死亡数および人口のデータは18の 5 歳出することは，負担が大きすぎる。また，各都

階級年齢グループ（ 0 - 4 歳， 5 - 9 ，10-14，

道府県の結果の積み上げによる国全体の指標の15-19，20-24，25-29，30-34，35-39，40-44，算出において，それぞれの都道府県で異なる手45-49，50-54，55-59，60-64，65-69，70-74，法を用いることは予測値の一貫性や比較可能性75-79，80-84，85歳以上）で集計し利用した。

を損なう可能性がある。

年齢調整死亡率の算出には，日本人1985年人口

そこで，著者らは各都道府県のデータを一括を標準人口として用いた。に分析し，その分析結果を情報として提供する
ため，各都道府県のがん対策に関わる人が各地（ 3 ） Nordpredモデル

域のニーズに応じて使用できるがん死亡率経時

本研究では，がん罹患・死亡の長期予測のた変動予測分析ツールを作成した。本報告は，作めに開発されたNordpredを使用する。Nordpred

成したツールについての詳細と，使用事例を紹は，がんの経時変動を年齢，時代，生まれ年効介することを目的とした論文である。

果の 3 つに分解するAge-Period-Cohort（APC）

Ⅱ 方

モデル16）を基に作成されている。時代区分 p 年法の年齢区分 a 歳における死亡リスクをRapとす（ 1 ） Web applicationツール

リンク関数をもつAPCモデルとして以下のよる。このときNordpredモデルは， 5 次のべき

本報告では，各都道府県のデータを基に後述うに定義される。のNordpred手法を用いて，分析結果を実行する

5
Rap＝（Aa＋Pp＋Cc＋Dp）

ツールを作成しWeb上に提供する。Web appli-

ここで， c は出生年を表す変数であり， c ＝cationツールとして，提供を行うことで，実際p － a によって算出される。Aa，Pp，Ccはそれに都道府県のがん対策に従事する担当者が各地ぞれ年齢・時代・出生年の効果を表す。 D は― 2 ―第69巻第 5 号「厚生の指標」2022年 5 月

図 1 Web applicationツール［経時変動図］タブのインターフェイス

注

タブ内で，性別やがん種，推定と予測に用いる年齢階級（モデル使用最小年齢，予測使用最小年齢），指標を設定することで対応するがん指標の推移と予測結果を表示することができる。予測点プロットや観測点プ
ロットチェックボックスにチェックを入力することで，観測値とモデルによる予測値の比較が可能である。

表 1 Web applicationツールのサイドバー項目と説明
サイドバー入力
サイドバー入力
タブ名（日本語）
タブ名（英語）都道府県選択 Pref Name
分析対象年齢 Age range

選択可能パラメータ

分析対象の都道府県
分析対象の年齢階級
Nordpredモデル作成
モデル使用最終年 End Yearに使用する最終年
単位期間年
By Year
使用する暦年の区切り幅
予測期間数
Number of Prediction point 予測年のポイント数
Risk Table開始年
リスク表始点年 RiskTable start year
リスク表終点年 RiskTable end year
Risk Table終了年
桁数
Digits
表中数字の桁数

時代と出生年の共通のDrift効果として定義される変数である。なお，本Web applicationツールの推計の下限年齢の初期設定は，全期間の死亡数が10人を超える年齢層の中で最も若い年齢層とした。この年齢以下では，過去10年間の平表2 W eb applicationツールの出力画面におけるタブ項目と説明
メイン出力タブ メイン出力タブ
画面名（日本語） 画面名（英語）

用途

特定のがん種による実測値と予測値の比較を表示
Nordpredに よ る 年 齢 調 整 死ASMR結果図 summary plot
亡率をプロット
Nordpredに よ る 各 種 数 値 結
ASMR結果表 summary table
果を表示する
Nordpredに よ る 年 齢 階 級 別
粗死亡率結果図 crude plot
死亡率をプロット
Nordpredに よ る 年 齢 階 級 別
粗死亡率結果表 crude table
死亡率結果を表示する
Risk Table start yearからRisk
リスク表
risk table
Table end yearまでのリスクや実測死亡数の推移を表示
Nordpredに 用 い た 年 齢 区 分パラメータparameterのパラメータを表示
Nordpredに 用 い た 人 口 分 布
人口関連populationを表示する
経時変動図

trend plot

均的な死亡率を用いて予測を行った。予測モデ
ル作成に必要な期間数は，適合度検定を用いて

fukui-ke-0507.shinyapps.io/JCanMorTrend/）

期間 4 ， 5 ， 6 から選択を行った。実際のWebより利用可能である。表 1 には本ツールで選applicationツールに実装するNordpredの計算択・指定が可能項目と，その説明を記載した。

に関しては，Cancer Registry of Norway17）よ本ツールでは選択された項目に応じてバックグりダウンロードしたＲ言語関数を利用した。

ラウンドでＲ言語による計算処理がその都度行Ⅲ 結われる。そのため，ツールの使用者は，これら果の選択項目を組み替えることで自分の知りたい情報を柔軟に取得することができる。表 ２ では，

図 1 は本研究で作成したWeb applicationツー

本ツールで出力される結果を出力画面のタブ項

ルの実行結果画面である。本ツールはNord-目別に説明した。本ツールでは，“経時変動図”pred によるがん死亡率経時変動予測（https://タブにおいて，具体的にがん対策の計画を立案・― 3 ―第69巻第 5 号「厚生の指標」2022年 5 月

評価する実務者向けに，年齢調整死亡率の推移

なお，これらの図表作成に利用した分析結果と，予測値の比較を行うことが可能である。様々データや図はすべてツール内からダウンロードな設定に基づいて，年齢調整に用いる年齢区分可能である。そのため，本ツールの結果を使用を変化させることや予測に用いる経年データをして，研究論文や報告書の作成を行うことが可変化させながら，各部位や性別の年齢調整死亡能である。実際の使用結果として，抽出したい率を出力することで，データ分析の手間を省き， くつかの結果例を図 2 ， 3 に記載した。
対策の立案・評価につなげることが可能となる。

Ⅳ 考

図 2 全がんの性別年齢調整死亡率の推移と予測

本研究では，がん死亡率の将来推計に用いら

全がん

144
年齢調整死亡率（ 万人対）れるNordpred解析を中心として作成したがん

125

死亡率経時変動予測分析ツールの概要について

男性紹介した。がん死亡数の予測にはNordpredなどの複雑な数理モデリングが必要となるが，本100

研究では，これらの煩雑な分析手法をツールに1075実装することで，実際のがん対策立案に関わる女性人が，専門性の高い分析を容易に行うことを可

50
2000年

200520102015

能とする環境を提供している。

2020

本ツールは分析者のニーズに応じて分析結果

注 ［ASMR結果図］タブよりダウンロードした日本全国における全がんの性別年齢調整死亡率の推移と予測を出力できるという特徴を持っており，例えば，

図 3 がん種・性別年齢調整死亡率の推移と予測
胃がん

27.5

用いる対象の年齢の下限

15.0

女性

10

年齢調整死亡率の算出に大腸がん

16.2

男性20値と上限値を設定するこ12.5とが可能である。このこ10.0とにより，分析者は例えば 0 -74歳における年齢7.5
2000年
年齢調整死亡率（万人対）10察

200520102015

2020

肝臓がん

30

2000年

200520102015

2020

おける年齢調整死亡率の肺がん

28推移など，異なる様々な

20

状況に応じた指標の比較

20

15

調整死亡率と40-84歳にが可能となり，ライフス

10テージを考慮するなど，

105
2.5

より柔軟ながん対策への

5
2000年

2005

2010

2015

2020

乳がん

10.8

2000年

10.2

2010

2015

2020

その他がん

50

10.5

2005

本ツールを利用すること45で，本来であれば煩雑な40プログラミング作業や時35間のかかる探索的分析に30

9.9
9.6

関しても低コストで実行

25
2000年

2005

2010

2015

2020

活用が期待される。また，

2000年

2005

2010

2015

2020

注 ［ASMR結果図］タブよりダウンロードした日本全国のがん種・性別年齢調整死亡率の推移と予測― 4 ―可能である。そのため，がん対策における課題抽第69巻第 5 号「厚生の指標」2022年 5 月

謝辞

出やリスク要因候補の抽出が容易となる。
一方で，本ツールの限界点として，本ツール

本研究を丁寧に査読いただき有益なコメントで使用したNordpredモデルが前述のように 5をいただいた査読者の方に感謝申し上げたい。

次のべきリンク関数をもつAPCモデルの一種

本研究は，以下の研究費の助成を受けている。

であり，がんの経時変動が年齢や時代，出生年• 文 部科学省科学研究費基金・若手研究「Mi-によって説明できるということを仮定している

crosimulation modelによる都道府県のがん対点が挙げられる。対象とするがん種や都道府策支援ツール開発」（代表：福井敬祐，2021-

県・性別，使用する年齢階級，年数などの設定2024年度）

においてはこの仮定が成立しない場合も考えら• 厚生労働省科学研究費補助金・がん対策推進

れ，その場合には予測の正確性が低下してしま

総合研究事業「がん対策の年齢調整死亡率・うことが予想される。そのため本ツールを使用罹患率に及ぼす影響に関する研究」（代表：する場合には機械的に結果を取捨選択するのみ

片野田耕太，2020-2022年度）

ならず，結果に対する慎重な考察が必要である。

• 国 立がん研究センター研究開発費「シミュなお，ツールの機能を用いることで，予測の正レーションモデルに基づく個別化がん予防ア確性をある一定程度評価することが可能である。

プ ロ ー チ の 効 果 検 証 研 究（31-A-20）」（代

具体的には予測モデル作成に使用する年の最終表：齋藤英子，2019-2021年度）

年［モデル使用最終年］として現状のデータを• 厚生労働科学研究費補助金・がん対策推進総観測した2018年より前の年を設定する。例えば，合研究事業「パートナーシップでつくるがん［モデル使用最終年］として2015年と設定する統計情報の国民への還元方法に関する研究」

ことで予測モデルは2015年までのデータを使用（代表：伊藤ゆり，2019-2021年度）して作成される。このモデルによる予測は，2016年以降の実際の観測値とは独立に行われる文

献ため，出力された2016年以降の予測値と観測値1 ）厚生労働省．「がん対策推進基本計画（第 3 期）」を比較することで予測の正確性評価が可能であ（https://www.mhlw.go.jp/stf/seisakunitsuite/bunる。主には “経時変動図” タブの［予測点プya/0000183313.html）2021．5．21．

ロット］や［観測点プロット］チェックボック2 ）Møller B, Fekjær H, Hakulinen T, et al. Prediction

スを利用し視覚的に評価するか，“ASMR結果of cancer incidence in the Nordic countries：em-表”，“粗死亡率結果表” タブで出力される数値

pirical comparison of diﬀerent approaches. Statis-表を比較する。

tics in medicine, 2003；22（17）：2751︲66．

医療・保健政策現場におけるEvidence Based3 ）Demers A, Qiu Z, Dewar R, et al. Validation ofPolicy Making，Evidence Based Medicineを促

Canproj for projecting Canadian cancer incidence進するには，データの利活用を避けることがでdata. Health promotion and chronic disease pre-

きないが，データ解析技術等の習得には多大な

vention in Canada：research, policy and practice,労力を要する。本ツールは現在2018年までの人

2020；40（ 9 ）：267︲80．

口動態統計を用いているが，今後人口動態統計4 ）Soares S, Dos Santos K, de Morais Fernandes F, etが更新される度に継続的な更新を行う予定であal. Testicular Cancer mortality in Brazil：trendsる。さらに，各種ユーザーの要望に応える形で

and predictions until 2030. BMC urology, 2019；19の更新作業も行う予定である。今後本研究で作（ 1 ）：59．

成したツールの利用と発展を通じて，様々な保5 ）Torres︲Roman J. S, Valcarcel B, Guerra︲Canchari

健医療政策において，データに基づく意思決定

P, et al. Leukemia mortality in children from Latinの支援を促進していくことが求められる。

America：trends and predictions to 2030. BMC pediatrics, 2020；20（ 1 ）：511．

― 5 ―第69巻第 5 号「厚生の指標」2022年 5 月

www.R︲project.org/）2021．10．31．

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