0:00:06.370,0:00:10.812
心臓発作のリスクが[br]40%下がる新薬

0:00:10.812,0:00:14.183
サメに襲われる事故が[br]２倍に増加

0:00:14.183,0:00:19.068
毎日１リットルの炭酸飲料を飲むと[br]がんになる確率が２倍に

0:00:19.068,0:00:22.323
これはいずれも[br]相対リスクの例で

0:00:22.323,0:00:26.193
ニュース記事などでリスクを表す[br]一般的な方法です

0:00:26.193,0:00:27.831
リスク評価というのは

0:00:27.831,0:00:32.082
統計的思考と個人的選好が絡み合った[br]複雑なものです

0:00:32.082,0:00:34.001
多くの人が躓くのは

0:00:34.001,0:00:39.797
このような相対リスクと[br]絶対リスクと呼ばれるものの違いです

0:00:39.797,0:00:42.790
リスクとは 何らかの悪い事象の[br]起こりやすさで

0:00:42.790,0:00:45.120
パーセントで表現できます

0:00:45.120,0:00:51.460
たとえば「心臓発作は 60～70代の男性の[br]11%に起きる」というように

0:00:51.460,0:00:55.756
リスクは割合でも表現できます[br]「毎年オーストラリア西海岸で

0:00:55.756,0:01:00.443
ダイバーの２百万人に１人が[br]命にかかわるようなサメの事故に遭う」

0:01:00.443,0:01:02.812
これらの数字は[br]それぞれのグループにおいて

0:01:02.812,0:01:06.500
心臓発作やサメの事故に遭う[br]絶対リスクを表しています

0:01:06.500,0:01:11.593
リスクの変化は 相対的な数値でも[br]絶対的な数値でも表せます

0:01:11.593,0:01:16.318
たとえば 「2009年の調査で[br]マンモグラフィ検査は

0:01:16.318,0:01:22.235
乳がんによる死亡数を1000人中５人から[br]４人に減らすことが分かった」というとき

0:01:22.235,0:01:26.416
絶対リスクの減少は0.1%ですが

0:01:26.416,0:01:32.562
がんによる死亡数が５件から４件になる[br]相対リスクの減少は20%です

0:01:32.562,0:01:34.799
この大きいほうの数字を[br]ニュースで聞いて

0:01:34.799,0:01:38.199
人々は検査の効果を[br]過大評価しました

0:01:38.199,0:01:42.299
２つの表現方法の違いが[br]なぜ重要なのか分かるように

0:01:42.299,0:01:45.942
心臓発作のリスクを[br]40%減らす新薬という

0:01:45.942,0:01:49.059
仮想的な例を[br]考えてみましょう

0:01:49.059,0:01:51.620
この新薬を飲んでいない[br]1000人のグループで

0:01:51.620,0:01:55.219
10人が心臓発作を[br]起こすとします

0:01:55.219,0:01:59.866
絶対リスクは1000人中10人で[br]1%です

0:01:59.866,0:02:03.140
新薬を飲んでいる同様の[br]1000人のグループで

0:02:03.140,0:02:05.929
心臓発作を起こすのは６人です

0:02:05.929,0:02:10.214
新薬は10人中４人の[br]心臓発作を防ぐので

0:02:10.214,0:02:13.365
相対リスク減少は40%です

0:02:13.365,0:02:18.829
絶対リスクは 1%から[br]0.6%に減っただけですが

0:02:18.829,0:02:24.051
40%の相対リスク減というと[br]ずっと大きなものに聞こえます

0:02:24.051,0:02:28.481
心臓発作やその他の好ましくない事象を[br]わずかでも減らせるのなら

0:02:28.481,0:02:30.925
それはやる価値があるのでは？

0:02:30.925,0:02:32.638
そうとも限りません

0:02:32.638,0:02:36.108
問題は あるリスクを[br]減らす選択が

0:02:36.108,0:02:39.222
他のリスクを増やすかも[br]しれないことです

0:02:39.222,0:02:44.744
心臓発作の薬が患者の0.5%に[br]がんを引き起こすとしましょう

0:02:44.744,0:02:47.095
その薬を飲むことで

0:02:47.095,0:02:50.493
1000人中４人の[br]心臓発作が防げますが

0:02:50.493,0:02:54.291
それにより５人が[br]新たにがんにかかります

0:02:54.291,0:02:58.014
心臓発作の相対リスク[br]減少の割合は大きく

0:02:58.014,0:03:00.903
がんになる絶対リスクは[br]小さく見えますが

0:03:00.903,0:03:04.161
同じくらいの数の[br]新たな患者を生むのです

0:03:04.161,0:03:05.201
現実には

0:03:05.201,0:03:07.848
リスクをどう評価するかは

0:03:07.848,0:03:11.021
その人の状況によって変わります

0:03:11.021,0:03:13.715
近親者の病歴に[br]心臓病があれば

0:03:13.715,0:03:17.221
たとえ絶対リスクの[br]低減がわずかであっても

0:03:17.221,0:03:23.757
心臓病リスクを減らす薬を飲む[br]動機は強くなるでしょう

0:03:23.759,0:03:27.609
直接比較できないような[br]リスクのどちらを選ぶか

0:03:27.609,0:03:30.155
決めなければならない[br]こともあります

0:03:30.155,0:03:33.525
たとえば心臓病の薬で[br]リスクの高まるのが

0:03:33.525,0:03:35.928
がんではなく[br]片頭痛のような

0:03:35.928,0:03:39.102
命には関わらない[br]問題だったとしたら

0:03:39.104,0:03:43.530
リスクを取る価値があるかの[br]評価は変わってくるでしょう

0:03:43.530,0:03:47.203
正解が必ずしも[br]存在しない場合もあります

0:03:47.203,0:03:51.780
たとえわずかでもサメに[br]襲われるリスクがあるなら

0:03:51.780,0:03:54.735
わざわざ海で泳ぐことはないと[br]思う人もいるだろうし

0:03:54.735,0:03:57.587
客観的に見て無視できるような[br]リスクのために

0:03:57.587,0:04:01.093
海で泳ぐ楽しみを捨てるなど[br]考えられないという人もいるでしょう

0:04:01.093,0:04:05.142
そういったことから リスク評価というのは[br]そもそも難しいもので

0:04:05.142,0:04:07.837
リスクについての報道は[br]誤解を招きやすく

0:04:07.837,0:04:13.797
絶対的な数値と相対的な数値が[br]混在している場合は特にそうです

0:04:13.797,0:04:15.989
そういう数字の意味を[br]理解していれば

0:04:15.989,0:04:21.002
混乱を避けてより良いリスク評価をする[br]助けになるでしょう