寄与危険度

濡れた服を着たまま体重計に乗ったときを思い浮かべてみましょう。針が指す数字には、自分本来の体重と、水を含んだ服の重さが混ざっています。このとき「水のせいで増えた重さ」だけを知りたいなら、濡れる前の元の重さを引かなければなりません。

健康と病気を扱う疫学でも、まったく同じ問いが生まれます。ある危険因子のそばにいた人が病気になったからといって、その病気のすべてがその因子のせいだと決めつけることはできません。その因子がなくても、別の理由で病気になる基本的な危険が、誰にでも土台としてあるからです。

そのため疫学研究では、単にそばに一緒にあっただけのことと、その因子のせいで生じたことを厳密に分けて調べます。病気が起きたとき、たまたま絡み合っていただけの出来事と、その因子がなければ起こらなかった純粋な危険とは、まったく別のものとして数えなければなりません。

この純粋な危険を数える方法は、思ったより簡単です。危険にさらされた人たちの発病率から、さらされていないきれいな状態の人たちの発病率を引くのです。

たとえば、たばこを吸う人1,000人のうち10人が肺がんになったとします。ところが、まったくたばこを吸わない人1,000人のなかでも、大気汚染や遺伝のせいで1人が肺がんになりました。そうすると、喫煙者に起きた10人の発病のうち1人は、たばこと関係なく起こりえた病気ということになります。

つまり、たばこという危険因子ひとつのせいで上乗せされた危険は、10人から1人を引いた9人分になります。このように2つの集団の発生率を並べ、基本の発生率を引いた差を求めた値が、寄与危険度です。

ただし、この引き算には前提がひとつあります。2つの集団がたばこ以外は互いに似ているからこそ、その差をたばこの分け前と呼べるのです。たばこを吸う側がもともと年齢が高かったり、ほかの危険も抱えていたりすれば、引いた値にその分まで混ざり込みます。寄与危険度は、因果関係を証明してくれる値ではなく、因果関係を仮定したうえで測る値です。

もう少し正確にいうと、寄与危険度は、政府や病院が保健政策を立てるときの大切な羅針盤のひとつです。人々はふつう、「危険が何倍に跳ね上がるか」を示す相対危険度の数字のほうに、より大きく驚きます。

けれども、危険が100倍に跳ね上がるといっても、もともとその病気にかかる確率が1億分の1なら、実際に病気になる人はごくわずかです。一方で、危険がわずか1.2倍に増えるだけでも、国民みんなが毎日かかるようなありふれた病気なら、危険因子をなくしたときに、とても多くの人の病気を防げます。

寄与危険度は、まさにこの点を数字で見せてくれます。さらされた人1人あたり、危険がどれだけ上乗せされたかを教えてくれるからです。ここにその因子にさらされた人が社会に何人いるかを掛けると、はじめて「なくしたときに減る患者数」が出てきます。だから公衆衛生では、漠然とした恐怖ではなく、この2つの数字を一緒に並べて、いちばん急ぐべき対策を立てます。