2016623
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海外専門家コメント

学歴の高低と脳腫瘍発生頻度の関係

・これは、2016年6月21日にジャーナリスト向けに発行したサイエンス・アラートです。

・記事の引用は自由ですが、末尾の注意書きもご覧下さい。

<海外SMC発サイエンス・アラート>

学歴の高低と脳腫瘍発生頻度の関係::海外専門家コメント

イギリスとスウェーデンの研究チームは、大規模な疫学調査によって、脳腫瘍の発生率は高学歴の方が高いとする成果を発表しました。1911~1961年にスウェーデンで生まれた約430万人を対象に調べたもので、女性では未卒者よりも大卒者に髄膜腫が多く、男性では社会的地位の高い人(高収入、管理職、既婚)に、グリオーマがより多くみられたとしています。ただし、因果関係については不明とのことです。論文は21日、Journal of Epidemiology and Community Healthに掲載されました。

この件についての海外専門家コメントをお送りします。


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【参考リンク】

http://jech.bmj.com/lookup/doi/10.1136/jech-2015-207002 

Dr Jane Green

Clinical Epidemiologist at the University of Oxford  

研究チームが言うように、社会的地位が高いほど脳腫瘍の発症リスクが高くなるという報告は新しいものではありません。本論文は良質な大規模データを対象に、教育、収入、職業的地位などを検討しており、その点はよいと思います。

一方で、著者自身が論文で述べているように、社会的地位によって発症リスクが異なる理由について明らかにできていません。もちろん、収入や教育は疾患リスクに影響を与えていると思いますが、それを裏付ける根拠が得られなかったようです。ただ、著者らは、高収入か否かによって異なる2つの要素(男性の喫煙、女性のホルモン補充療法)に言及しており、興味深いと思いました。

原文

“As the authors say, the fact that higher socioeconomic status has been linked to higher risk of brain tumours is not new. This paper is based on large numbers with good follow-up, and it is good to look at more than one measure – in this case, education, income and occupational status – because they tend to measure different aspects of socioeconomic status, which can be hard to define.

“The results generally confirm the links between higher socioeconomic status and risk of brain tumours. But I would interpret apparent differences between the risks in men and women and for the different tumour types with caution – the way the risks are reported here makes it hard to say which risk differences might be real.

“Even though this was a large study, by the time people had been divided into several income, occupational, and educational groups, the number of cases in some subgroups was small, meaning that the estimates of risk were not very precise (as shown by wide confidence intervals). Nor were risks between men and women, or by type, compared formally with each other [there are statistical tests to do this]: sometimes a risk will be 'significant' in one group and 'non-significant' in another just because the size of the group is different, not because the two risks are different from each other.

“For example, risk related to high university education for meningioma was (RR) 1.12 (95%CI 0.94-1.33) in men – 'non-significant', based on 180 cases – and 1.16 (1.04-1.29) in women ''significant', based on over 500 cases. These two relative risks are probably not 'really' different- in fact they are clearly similar- and it is misleading to report one as associated and the other not, on the basis of their individual statistical significance.

“What this study cannot do (and the authors note this) is look at why there may be differences in risk by socioeconomic group. Of course, no one thinks that income or education themselves directly affect disease risk. This study used disease register information and had no data on individual characteristics or lifestyle factors which might explain the links observed (and do appear to explain similar links seen between socioeconomic status and risk of other diseases, such as some cancers). 

“The authors mention smoking; two additional factors which might be interesting in this context are height and, in women, hormone replacement therapy. Risk of brain tumours (as of most cancers) is higher in taller people, and taller people tend to be richer and more educated. HRT increases risk of brain tumours, and its use tends to vary by socioeconomic group.”

Prof Sir David Spiegelhalter

Winton Professor of the Public Understanding of Risk at the University of Cambridge

報告では、教育レベルが最も低いグループでは18歳以上でグリオーマと診断されたのは男性3000人中5人で、教育レベルが最も高い男性3000人では6人だとしています。この結果は、ビッグデータを使って統計的有意差を抽出できるのに、その意味を見出せない典型例なんだと思います。著者らも、今回の知見が何らかのバイアスによって得られたのかもしれないと認めていますが、私は高学歴と発症増加の因果関係はまったく証明できていないと考えます。

原文

“In spite of my degrees, I find these results deeply reassuring.  For example, in each group of 3,000 men of the lowest educational level, we would expect five to be diagnosed with a glioma over 18 years.  In 3,000 men with the highest educational level, we expect six gliomas. 

“This is a classic example of where 'big data' can find results that are of 'statistical' but not of practical significance.  

“The authors acknowledge the findings could be due to biases in detection, and in any case the study was really about socio-economic position in society.

“In spite of the strong suggestion in the title of the press release, this does not provide any evidence of a causal relationship with university education, and the relationship with occupation is weak. It should be a great relief."

 
 

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