2019/10/20 11:45
こんにちは!薬学生の皆さん。BLNtです。今回の「松廼屋|論点解説」では、トリチウムの人体への影響および環境中のトリチウムについて、人口動態の死亡の動きから乳児死亡、死産および周産期死亡に関する都道府県別の年次データを例に、実際のデータに基づく独自の解析結果と視覚化したグラフを使って、母体の妊娠への影響と胎児および乳児への放射線の影響について考察します。
前回に引き続き、薬剤師国家試験問題ではない論点解説番外編をお届けします。論点は、衛生 / 疫学研究から、放射線の健康影響です。
今回の論点解説では、人口動態の全国値および兵庫県を対照として選択して、福井県およびすべての都道府県の早期新生児死亡数、新生児死亡数、乳児死亡数、妊娠満22週以後の死産数および各々の死亡率に着目して、死亡率に関する相対危険度と寄与危険度および寄与危険割合の年次推移を比較し、その経年的な動向から、福井県、周辺の都道府県やすべての都道府県において、要因(ここでは、大気中または飲料水中あるいは食品中のトリチウム水を原因とした内部被ばくを想定します。)を持つ妊婦および乳児において、要因によって健康影響(不妊、死産、乳児死亡)が増加する可能性を究明し、かつ要因と死亡率の因果関係の推定を探索的に行うことを目的とします。
Each Prefecture's relative risk to the nation value regarding early neonatal death rate and prefecture (1995-2017)
Control:national value Source: Early neonatal death rate (per 1,000 live births) | Source: 平均 / 早期新生児死亡率_RR 1995 - 2017
Each prefecture arranged in code number order was compared in the order of yearly transition in a 100% stacked line chart.
※Relative risks were tabulated and plotted by Yukiho Takizawa.
松廼屋|論点解説 薬剤師国家試験対策ノート番外編 【衛生 / 疫学研究】論点:放射線 / トリチウム
データで見るトリチウム(H-3)の健康影響|局所的に放出されたトリチウム
- 乳児死亡および死産の人口動態を例として -
松廼屋 Mats.theBASE BLOG https://matsunoya.thebase.in/blog
2019/10/20 11:45 公開 https://matsunoya.thebase.in/blog/2019/10/20/114500
目次|
|はじめに
|データで見るトリチウム(H-3)の健康影響(4)視覚化による各都道府県の比較(死産・乳児死亡・周産期死亡の動向)
1|それぞれの指標の意味
2|それぞれの指標の比較 / 各都道府県(マップグラフおよび年次推移)
2-1|死亡率および死産率
2-2|相対危険度(RR)
2-3|寄与危険度(AR)
2-4|寄与危険割合(PAR)による死産数・死亡数の推計
3|福井県の部位別がん死亡率に想定される要因
|はじめに
原子力発電施設から、気圏または水圏に放出されたトリチウム(H-3)に起因する大気中トリチウム水蒸気の放射活性濃度レベルでの被ばくが、福井県、および、周辺地域、ならびに、他県において、健康に影響する可能性を、乳児死亡および死産の人口動態の動向を例として、早期新生児死亡数、新生児死亡数、乳児死亡数、妊娠満22週以後の死産数および各々の死亡率に着目し、死亡率の都道府県別の年次推移(1995年~2017年)から、読み解きます。なお、トリチウムの人体への影響およびトリチウムの環境中での挙動に関する基礎知識および最新の環境中トリチウムの動向は、一連の論点解説を参考としてください。あらかじめ学んでおくと、下述する「データで見るトリチウム(H-3)の健康影響(4)」について、各自で考察をするときに役立ちます。
2019.09.26 公開 https://matsunoya.thebase.in/blog/2019/09/26/200000
2019.10.01 公開 https://matsunoya.thebase.in/blog/2019/10/01/194500
2019.10.04 公開 https://matsunoya.thebase.in/blog/2019/10/04/171500
2019/10/09 公開 https://matsunoya.thebase.in/blog/2019/10/09/070000
解析に用いたデータソース|
この論点解説で用いた視覚化したデータは、下記の文献1-1からCSVファイルで入手し、独自にデータベース化し解析および作図したものです。※死亡率および死産率は、文献1-2の計算式に準じて独自に算出。
(この解説で使用した解析結果や図表について、電子データでの入手等をご希望される場合は、デジタルデータダウンロード商品としてご購入していただく方法があります。CONTACT https://thebase.in/inquiry/matsunoya からお問い合わせください。)
引用文献
文献1-1. e-Stat https://www.e-stat.go.jp/ 都道府県・市区町村のすがた(社会・人口統計体系) https://www.e-stat.go.jp/regional-statistics/ssdsview データ:社会・人口統計体系 都道府県データ 最終更新日:2019-06-21
項目|A4101_出生数【人】、A4271_死産数(妊娠満22週以後)【胎】、A4272_早期新生児死亡数【人】、A4280_新生児死亡数【人】、A4281_乳児死亡数【人】(1995年~2017年)全国および各都道府県のデータ
文献1-2. 厚生労働省|人口動態調査 > 結果の概要 https://www.mhlw.go.jp/toukei/list/81-1a.html 平成30年我が国の人口動態(平成28年までの動向) https://www.mhlw.go.jp/toukei/list/dl/81-1a2.pdf
文献2. 大気中のトリチウム放射活性濃度(1977~2018)
日本の環境放射能と放射線 https://www.kankyo-hoshano.go.jp/kl_db/servlet/com_s_index 環境放射線データベース https://search.kankyo-hoshano.go.jp/servlet/search.top
一連の論点解説で下記の参考資料を引用します。
疫学研究の用語に関する参考資料|
文献3. CORE Journal循環器online|EBM用語集 http://www.lifescience.co.jp/core_j_circ/glossary/index.php
文献4. 日本疫学会HP>疫学用語の基礎知識 目次
寄与危険と寄与危険割合 http://glossary.jeaweb.jp/glossary018.html
その他、解説に引用する参考資料|
文献5. 原子力百科事典ATOMICA https://atomica.jaea.go.jp/
文献5-1. 放射線影響と放射線防護>放射線による生物影響>生物効果の基礎原理>トリチウムの生物影響(09-02-02-20|更新日2000年03月) https://atomica.jaea.go.jp/data/detail/dat_detail_09-02-02-20.html
文献5-2. 放射線影響と放射線防護>環境中の放射能>環境中での移行と挙動>トリチウムの環境中での挙動(09-01-03-08|更新日2004年08月) https://atomica.jaea.go.jp/data/detail/dat_detail_09-01-03-08.html
解析方法と目的|
この論点解説では、全てのそれぞれの都道府県を要因暴露群として、全国値または他の選択した特定の都道府県を対照(要因非暴露群を想定します。)としています。コホート研究の指標である相対危険度(RR)および寄与危険度(AR)ならびに寄与危険割合(PAR)から求めた推計値(人数)を視覚化することによって、経年的な動向から、要因(ここでは、大気中または飲料水中のトリチウム水を原因とした内部被ばくを想定します。)を持つ女性または乳児が、死産または死亡する可能性を究明し、かつ要因と死産または死亡率の因果関係の推定を探索的に行うことを目的とします。
疫学研究は難しい? わからない?
いいえ、基礎がわかれば、データを見て実際に起こっていることを知ったり、自分なりに考察したり、友達や家族と一緒にデータを見て思ったことを話題にすることはできるのです。この機会に、一緒に、トリチウムが原子力発電施設から放出された場合のトリチウムの健康影響に関しての考察の一歩を踏み出してみましょう。
そして、ここに掲載した全データから、薬学生の皆さんは、自分たちが目指す「命と向き合う」仕事とは何なのか、物理・放射線・衛生・健康・疫学研究に関する総合的な教育を受けた薬剤師の役割や研究開発に携わる科学者の役割とは何なのかについて、考えてみるとよいと思います。今、自分はどうあるべきか、何を学ぶことが、何をすることが、大切なのかを考えるきっかけの時間の一つにしてください。
|データで見るトリチウム(H-3)の健康影響(4)
視覚化による各都道府県の比較(死産・乳児死亡・周産期死亡の動向)
1|それぞれの指標の意味
疫学研究の観察研究のひとつであるコホート研究(要因対照研究)は、コホート(それぞれの共通する要因を持つ人たちの集団)がある転帰(アウトカム / 例:死亡)を示すか追跡する研究です。コホート研究の指標として、罹患率(または、死亡率)、相対危険度(relative risk, risk ratio, RR|疫学の要因分析で重要な指標)、寄与危険度(attributable risk, AR|公衆衛生対策で重要な指標)および寄与危険割合(percent attributable risk, PAR)があります。RRはリスク比、ARはリスク差、PARは要因が真にリスク(罹患)に影響した患者の割合です。詳細は、以下の論点解説をあらかじめ復習して完全攻略しよう!
松廼屋|論点解説 薬剤師国家試験対策ノート問99-127【衛生】論点:疫学研究 / 観察研究
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2019/08/15 14:45 公開 https://matsunoya.thebase.in/blog/2019/08/15/144500
前回までは、RRおよびARを指標として解析しました。今回は、RRとARに加えてPARを指標として死産および乳児死亡の動向を示します。PARは、ARが要因曝露群の罹患率に占める割合です。ARを要因暴露群の罹患率で除して100を乗じた値(%)(式3)で要因曝露群(例:β線の内部被ばく)の患者のうち、真に要因曝露が影響してアウトカム(例:死産または乳児死亡)に至った妊婦または乳児は何%かを示す指標です。
寄与危険割合(PAR)=AR / 〔A /(A+B)〕× 100 …(式3)
都道府県別の死産率(妊娠満22週以後)または早期新生児死亡率のPARに、その都道府県の死産数(妊娠満22週以後)または早期新生児死亡数を乗じると、真に要因曝露(例:β線の内部被ばく)が影響してアウトカム(例:死産または乳児死亡)に至った死産の数(胎)と早期新生児死亡数(人)が推計されます。この両者を足した値が、真に要因曝露が影響してアウトカムに至った周産期死亡数の推計値になります。なお、対照に要因曝露がないことを仮定しているので、全国値を対照とした場合は、推計値は少なく見積もられます。他県を対照とした場合も同様に、要因曝露があれば、推計値は少なく見積もられます。他方、交絡バイアスがあれば、要因曝露のみの影響とは考えられない場合があります。
2|それぞれの指標の比較 / 各都道府県(マップグラフおよび年次推移)
2-1|死亡率および死産率
死亡率または死産率は、死亡数または死産数を、それぞれ、出生数または出産数(死産数と出生数の和)で除して1000を乗じた値です。
早期新生児死亡率の年次推移|※早期新生児死亡:生後1週間未満の死亡
新生児死亡率の年次推移|※新生児死亡:生後4週間未満の死亡
乳児死亡率の年次推移|※乳児死亡:生後1年未満の死亡
死産率(妊娠満22週以降)の年次推移|
※死産(妊娠満22週以降)と早期新生児死亡とを合わせて周産期死亡と呼びます。周産期死亡率とは、妊娠満22週以後の死産率に早期新生児死亡率を加えたものをいい、出産(出生数と妊娠満22週以後の死産数の合計)千対です。
2-2|相対危険度(RR)
要因曝露した場合、要因に曝露しなかった場合に比べて、何倍死亡するか(死亡率の場合は、何倍死亡するか)という、要因曝露と死亡との関連(相対危険)の強さを示します。
RR 早期新生児死亡率 / 対照:全国値
RR 早期新生児死亡率 / 対照:兵庫県
RR 死産率(妊娠満22週以後)/ 対照:全国値
RR 死産率(妊娠満22週以後)/ 対照:兵庫県
RR 新生児死亡率 / 対照:全国値
RR 新生児死亡率 / 対照:兵庫県
RR 乳児死亡率 / 対照:全国値
RR 乳児死亡率 / 対照:兵庫県
2-3|寄与危険度(AR)
要因曝露によって死亡リスク(=死亡率|例えば、出生1000人当たりの死亡数)が対照との差分としてどれだけ増えたか、要因に曝露されなければ死亡リスクが差分としてどれだけ減少するか、要因が集団に与える影響(寄与危険)の大きさを示します。
AR 周産期死亡率 / 対照:全国値
Annual trends in perinatal mortality (mortality after 22 weeks of pregnancy and early neonatal mortality)
Attributable risk:
Top 14 Prefectures with perinatal mortality (mortality after 22 weeks of pregnancy and early neonatal mortality) displayed by the Stacked bar chart. Control:National value Source: Early neonatal death rate (per 1,000 live births) & mortality after 22 weeks of pregnancy (per 1,000 births)| Source: 平均 / 早期新生児死亡率_AR, 平均 / 死産率(妊娠満22週以後)_AR 1995 - 2017
Attributable risk:
The annual average of 1995-2017 for each prefecture in descending order of early neonatal mortality rate.
The annual average of 1995-2017 for each prefecture in descending order of mortality rate after 22 weeks of pregnancy.
The annual average of 1995-2017 for each prefecture in descending order of perinatal mortality rate.
Selected prefecture|
Pref. Fukui, Ishikawa, Yamanashi
Pref. Aomori, Tochigi, Okinawa
Each prefecture|
Pref. Aomori, Tokushima, Tochigi
Pref. Shiga, Kochi, Tottori
Pref. Fukui, Gunma, Yamagata
Pref. Toyama, Kanagawa, Wakayama
Pref. Ohita, Gifu, Mie
Pref. AKita, Fukuoka, Kyoto
Pref. Ishikawa, Okinawa, Kumamoto
Pref. Nagasaki, Ibaraki, Miyagi
Pref. Yamaguchi, Nara, Hokkaido
Pref. Miyazaki, Kagawa, Chiba
Pref. Shimane, Saga, Tokyo
Pref. Yamanashi, Aichi, Shizuoka
Pref. Saitama, Niigata, Osaka
Pref. Ehime, Fukushima, Hyogo
Pref. Iwate, Hiroshima, Kagoshima
Pref. Okayama, Nagano
AR 新生児死亡率・乳児死亡率 / 対照:全国値
Annual trends in neonatal mortality and infant mortality relative to perinatal mortality (mortality after 22 weeks of pregnancy and early neonatal mortality)
Attributable risk:
Control:National value
Source 1: Early neonatal mortality rate (per 1,000 live births) & mortality rate after 22 weeks of pregnancy (per 1,000 births)| Source: 平均 / 早期新生児死亡率_AR, 平均 / 死産率(妊娠満22週以後)_AR 1995 - 2017
Source 2: Neonatal mortality rate (per 1,000 live births) & infant mortality rate (per 1,000 live births)| Source: 平均 / 新生児死亡率_AR, 平均 / 乳児死亡率_AR 1995 - 2017
Selected prefecture|
Pref. Fukui, Ishikawa, Yamanashi
Pref. Aomori, Tochigi, Okinawa
Each prefecture|
Pref. Aomori, Tokushima, Tochigi
Pref. Shiga, Kochi, Tottori
Pref. Fukui, Gunma, Yamagata
Pref. Toyama, Kanagawa, Wakayama
Pref. Ohita, Gifu, Mie
Pref. Akita, Fukuoka, Kyoto
Pref. Ishikawa, Okinawa, Kumamoto
Pref. Nagasaki, Ibaraki, Miyagi
Pref. Yamaguchi, Nara, Hokkaido
Pref. Miyazaki, Kagawa
Pref. Chiba, Shimane, Saga
Pref. Tokyo, Yamanashi, Aichi
Pref. Shizuoka, Saitama, Niigata
Pref. Osaka, Ehime, Fukushima
Pref. ,Hyogo, Iwate, Hiroshima
Pref. Kagoshima, Okayama, Nagano
2-4|寄与危険割合(PAR)による死産数・死亡数の推計
寄与危険割合(PAR)は、ARが要因曝露群の罹患率に占める割合で、要因曝露群(例:β線の内部被ばく)の患者のうち、真に要因曝露が影響してアウトカム(例:死産または乳児死亡)に至った妊婦または乳児は何%かを示す指標です。PARを死産数または死亡数に乗じて、真に要因曝露が影響してアウトカムに至った妊婦または乳児の、死産数および死亡数の推計を行いました。
PARによる推計 周産期死亡・新生児死亡率・乳児死亡率 / 対照:兵庫県
Annual trends in neonatal mortality and infant mortality relative to perinatal mortality (mortality after 22 weeks of pregnancy and early neonatal mortality)
Estimated number of deaths:
The estimated number of deaths in each prefecture (1995-2017) was calculated by multiplying PAR (%) by the number of deaths and dividing by 100. Control: Hyogo Pref.
Source 1: Early neonatal mortality rate (per 1,000 live births) & mortality rate after 22 weeks of pregnancy (per 1,000 births)| Source: 平均 / 早期新生児死亡率_PAR兵庫_数、平均 / 死産率(妊娠満22週以後)_PAR兵庫_数 1995 - 2017
Source 2: neonatal mortality rate (per 1,000 live births) & infant mortality rate (per 1,000 live births)| Source: 平均 / 平均 / 新生児死亡率_PAR兵庫_数、平均 / 乳児死亡率_PAR兵庫_数 1995 - 2017
The estimated cumulative value of 1995-2017 for each prefecture in order of area code number.
Selected prefecture|
Area code No. 17 - 20
Pref. Ishikawa, Fukui, Yamanashi, Nagano
Area code No. 11 - 14
Pref. Saitama, Chiba, Tokyo, Kanagawa
Each prefecture|
Area code No. 1 - 4
Pref. Hokkaido, Aomori, Iwate, Miyagi
Area code No. 5 - 8
Pref. Akita, Yamagata, Fukushima, Ibaraki
Area code No. 9 - 12
Pref. Tochigi, Gunma, Saitama, Chiba
Area code No. 13 - 16
Pref. Tokyo, Kanagawa, Niigata, Toyama
Area code No. 17 - 20
Pref. Ishikawa, Fukui, Yamanashi, Nagano
Area code No. 21 - 24
Pref. Gifu, Shizuoka, Aichi, Mie
Area code No. 25 - 28
Pref. Shiga, Kyoto, Osaka, Hyogo(Control)
Area code No. 29 - 32
Pref. Nara, Wakayama, Tottori, Shimane
Area code No. 33 - 36
Pref. Osaka, Hiroshima, Yamaguchi, Tokushima
Area code No. 37 - 40
Pref. Kagawa, Ehime, Kochi, Fukuoka
Area code No. 41 - 44
Pref. Saga, Nagasaki, Kumamoto, Oita
Area code No. 45 - 47
Pref. Miyazaki, Kagoshima, Okinawa
※独自に集計・作図
3|福井県の部位別がん死亡率に想定される要因
前回の論点解説参照。
松廼屋 Mats.theBASE BLOG https://matsunoya.thebase.in/blog
大気中トリチウム