スクリーニング評価の注意点 1

とあるスクリーニング利用者の声 とあるスクリーニング検査で とある疾患の診断と治療を受けたら 10年間生き延びることができました. 検査を受けずに症状が現れてから 診断と治療を受けたら 7年しか生き延びられませんでした. ⇒ スクリーニングは 3 年寿命を延ばしたので 疾患の早期発見は至高です!! 2

とあるスクリーニング利用者の声 とあるスクリーニング検査で とある疾患の診断と治療を受けたら 10年間生き延びることができました. 検査を受けずに症状が現れてから 診断と治療を受けたら 7年しか生き延びられませんでした. ⇒ スクリーニングは 3 年寿命を延ばしたので 疾患の早期発見は至高です!! 3

1. 疾患の自然経過 4

正常 前臨床期 臨床期 疾患なし 生物学的な 疾患の始まり 最初の 症状の出現 診断 治療 疾患の自然経過 (natural history) 5

正常 前臨床期 臨床期 1次予防 疾患の原因の 除去あるいは 予防接種 2次予防 スクリーニング, 検出および 早期治療 3次予防 死亡や合併症予防 のための治療 疾患なし 生物学的な 疾患の始まり 最初の 症状の出現 診断 治療 6

正常 前臨床期 臨床期 疾患なし 生物学的な 疾患の始まり 最初の 症状の出現 診断 治療 スクリーニング検査で疾患 の検出が可能となる時点 検出可能な前臨床期 : DPCP(Detectable PreClinical Phase) 7

正常 前臨床期 臨床期 疾患なし 生物学的な 疾患の始まり 最初の 症状の出現 診断 治療 スクリーニング検査の実際の早期診断 リードタイム(lead time) 8

2. スクリーニング評価関連のバイアス 9

スクリーニング評価関連のバイアス ① 選択バイアス (selection bias) ② レングスバイアス (length bias) ③ 新規/既存バイアス (incidence-prevalence bias) ④ リードタイムバイアス (lead time bias) ⑤ 過剰診断バイアス (overdiagnosis bias) 10

① 選択バイアス • 受ける人々と受けない人々で特性が異なる可能性 Ex. • スクリーニングを受ける人は健康意識高い人が集まる ⇒ スクリーニングの効果と関係なく予後が良い結果 ⇒ 研究デザインがRCTならば, 群間の共変量が確率的に バランスするが, RCTでないならば, 調整する必要あり 11

• スクリーニングで発見される患者は, スクリーニングの 間に発病し, 発見される患者(インターバルケース)より 予後が良い ② レングスバイアス 2回目スクリーニング 1回目スクリーニング DPCP 12

• DPCPが長い患者の方がスクリーニングで発見しやすい • DPCPが長い患者は病気の経過が緩やかで予後が良い ⇒ スクリーニングで発見された患者とインターバル ケースを比較してはいけない • 次の新規/既存バイアスにも関連している ② レングスバイアス 13

③ 新規/既存バイアス • スクリーニングを 2 回実施したとする • 最初に発見された患者(既存患者)と, その回では異常が なかったが 2 回目で発見された患者(新規患者)の比較 ⇒ 新規患者より既存患者の方が平均生存期間が長くなる (既存患者に長期生存者の割合が高くなるため) ⇒ スクリーニングの導入で予後が悪化したように見える ⇒ 新規患者と既存患者で比較してはいけない 14

④ リードタイムバイアス スクリーニングによる診断と治療 診断と治療 死亡 死亡 生物学的な 疾患の始まり 生物学的な 疾患の始まり スクリー ニング群 コントロ ール群 2010 2010 2012 2022 2022 2015 15

④ リードタイムバイアス スクリーニングによる診断と治療 診断と治療 死亡 死亡 生物学的な 疾患の始まり 生物学的な 疾患の始まり リードタイムバイアス : 3 年 スクリー ニング群 2010 2010 2012 2022 2022 2015 コントロ ール群 16

• スクリーニングの早期発見の有効性を示すには… 1. スクリーニング群の生存期間を, コントロール群の生 存期間とリードタイムを加えたもので比較する 2. スクリーニングで発見された患者の致死率を調べるの ではなく, スクリーニング群全体における疾患による 死亡率を非スクリーニング群と比較する ④ リードタイムバイアス 17

• 過剰診断は, 治療しなくても症状を起こしたり, 死亡の原因に なったりしない病気を診断すること (過剰診断の定義が異なることもあって, 検査関係者の意気込み等で誤診断(偽陽性)が 増えることという意味の場合もあるが, これは古い定義か分野の違いか?⇒最後に補足) Ex. • 70歳以上の男性の65~100%に前立腺がんが存在する • ただし, その多くは非浸潤性のもので死因にならない ⇒症状が出てから診断された患者の方が, スクリーニングで 診断された前立腺がんの患者の方より, 悪性の割合が高くなり, そのまま比較するとバイアスが生じる ⑤ 過剰診断バイアス 18

[再掲]とあるスクリーニング利用者の声 とあるスクリーニング検査で とある疾患の診断と治療を受けたら 10年間生き延びることができました. 検査を受けずに症状が現れてから 診断と治療を受けたら 7年しか生き延びられませんでした. ⇒ スクリーニングは 3 年寿命を延ばしたので 疾患の早期発見は至高です!! 19

[再掲]スクリーニング評価関連のバイアス ① 選択バイアス (selection bias) ② レングスバイアス (length bias) ③ 新規/既存バイアス (incidence-prevalence bias) ④ リードタイムバイアス (lead time bias) ⑤ 過剰診断バイアス (overdiagnosis bias) 20

• Gordis(著), 木原ら(翻訳),『疫学 -医学的研究と実践のサイエンス』第18章 • Szklo and Nieto(著),『アドバンスト分析疫学 369の図表で読み解く疫学的推論の論理と数理 』の第4章 • 名取宏, NATROMのブログ『「過剰診断」の定義の違いを認識しよう』 • https://natrom.hatenablog.com/entry/2022/03/30/110000 • 坂本,『過剰診断（overdiagnosis）の定義と過剰手術（oversurgery）／過剰治療（overtreatment）の用 法：病理医と疫学者の見解の差異』 • https://www.jstage.jst.go.jp/article/jaesjsts/38/4/38_265/_pdf/-char/ja • 祖父江友孝,『検診の効果とバイアス』 • http://www.haigan.gr.jp/journal/full/043071013.pdf 参考文献 21

• Gordisの方のテキストでは誤診断の方の定義になっていて, Szklo and Nietoでは死因になら ない方の定義になっている. • 名取宏, NATROMのブログ『「過剰診断」の定義の違いを認識しよう』では,坂本『過剰 診断（overdiagnosis）の定義と過剰手術（oversurgery）／過剰治療（overtreatment）の用 法：病理医と疫学者の見解の差異』を引用して, 疫学と病理の違いとしている. • 祖父江友孝『検診の効果とバイアス』では定義が変わってきているとしている. [補足] 過剰診断の定義の違い 22