【医学】数字のトリック【広東ゴルファー】

こんばんは。広東ゴルファーです。

みなさんは統計学と聞いてどんなイメージを持ちますか？「なんだか難しそう」「大学でやったけどなんもわかってない」などの意見が多いと思います。かくいう僕も統計学は結構苦手です。でも、統計学を知らないと数字のトリックに騙されてしまいますので注意が必要です。

さて、ではここで問題です。

Q．1万人に一人の割合で発症する病気がある。この病気の診断をするための検査は99％の確率で正しい(感度、特異度がともに99％)。いま、検査を行うと陽性と診断された人がいた。この人が実際に病気に罹患している確率はどのくらいだろうか？

ん？99％の確率で正しいなら陽性と判断されているんだから99％り患しているんじゃないの？と思った方、騙されてますよ～。答えは約1％です。なんでかわかりますか～？

計算するとこうなるんですよ。もし検査を100万人にした場合、1万人に1人の割合、つまり100人が罹患していることになります。感度は99％なので100人に対して陽性と出るのは99人、偽陰性と出るのが1人いることになります。

一方で非罹患者 は99万9900人になり、特異度が99％なので9999人が偽陽性と診断されることとなります。つまり今、検査で陽性と出た場合、罹患している確率は99/10098= 0.0098　よって約1％になります。

逆に陰性と出た場合は989901/989902=0.999…となりますので全く心配はいらないことになります。つまり、正確さ99％というのは一見正確なように見えて本当は陰性的中度が高いだけで、陽性的中度はすごく低い場合があるというわけです。

つまり、有病率が非常に低い病気だと検査が意味を成さないことが多いというわけです。

この時期だとインフルエンザが流行りますよね？病院に行くと綿棒で鼻を突っつかれて検査されます。あの検査は感度が60％程度で、特異度が98％程度なのです。仮に10人に1人がインフルエンザに感染するとしてまた計算してみましょう。

もちろん10人に1人が感染していたら全国で1000万人ですのでさすがにやりすぎですが、小中学校などだとそのくらいの人数になるのではないでしょうか。

さて、感度60％、特異度98％として計算してみました。インフルエンザ迅速診断テストの偽陽性率は18/78=0.23、偽陰性率は40/922=0.04となりました。つまり検査で陽性が出たとしても23％の確率で感染していませんし、検査で陰性だとしても4％の確率で感染しているということになります。

実際のインフルエンザ迅速診断検査では発症から24～48時間で感度が上昇すると言われていますのでいつ病院に行くかによっても結果は変わってきます。そして、偽陽性が23％ですが、何の症状も出ていない人が病院に行くのか？ということを考えるとまた変わってくると思います。インフルエンザではなくただの風邪の場合などは意味がありますが。

実際の臨床現場では熱、悪寒、関節痛などのインフルエンザ特有の症状が見られた場合には陰性であったとしても抗ウイルス薬が処方されています。これは抗ウイルス薬による副作用と、インフルエンザをほったらかしておくことの危険性を天秤にかけた結果の治療です。

この結果を踏まえると積極的にインフルエンザの検査をすること、抗ウイルス薬を低リスクの患者さんに処方することが果たして本当に正しいことなのかは疑問が残るなぁというのが感想です。

免疫系に異常の無い方であれば基本的にはおとなしくして家で寝ているのが医療経済的にも、2次感染的にも、本人の負担的にもいいんじゃないかなぁと思います。まあ、現場を知らない医学生なので独り言位に聞いてもらえると助かります、嘘は言っていないつもりですが。