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Format: Layer, Start, End, Style, Name, MarginL, MarginR, MarginV, Effect, Text
Dialogue: 0,0:00:06.37,0:00:10.81,Default,,0000,0000,0000,,心臓発作のリスクが\N40%下がる新薬
Dialogue: 0,0:00:10.81,0:00:14.18,Default,,0000,0000,0000,,サメに襲われる事故が\N２倍に増加
Dialogue: 0,0:00:14.18,0:00:19.07,Default,,0000,0000,0000,,毎日１リットルの炭酸飲料を飲むと\Nがんになる確率が２倍に
Dialogue: 0,0:00:19.07,0:00:22.32,Default,,0000,0000,0000,,これはいずれも\N相対リスクの例で
Dialogue: 0,0:00:22.32,0:00:26.19,Default,,0000,0000,0000,,ニュース記事などでリスクを表す\N一般的な方法です
Dialogue: 0,0:00:26.19,0:00:27.83,Default,,0000,0000,0000,,リスク評価というのは
Dialogue: 0,0:00:27.83,0:00:32.08,Default,,0000,0000,0000,,統計的思考と個人的選好が絡み合った\N複雑なものです
Dialogue: 0,0:00:32.08,0:00:34.00,Default,,0000,0000,0000,,多くの人が躓くのは
Dialogue: 0,0:00:34.00,0:00:39.80,Default,,0000,0000,0000,,このような相対リスクと\N絶対リスクと呼ばれるものの違いです
Dialogue: 0,0:00:39.80,0:00:42.79,Default,,0000,0000,0000,,リスクとは 何らかの悪い事象の\N起こりやすさで
Dialogue: 0,0:00:42.79,0:00:45.12,Default,,0000,0000,0000,,パーセントで表現できます
Dialogue: 0,0:00:45.12,0:00:51.46,Default,,0000,0000,0000,,たとえば「心臓発作は 60～70代の男性の\N11%に起きる」というように
Dialogue: 0,0:00:51.46,0:00:55.76,Default,,0000,0000,0000,,リスクは割合でも表現できます\N「毎年オーストラリア西海岸で
Dialogue: 0,0:00:55.76,0:01:00.44,Default,,0000,0000,0000,,ダイバーの２百万人に１人が\N命にかかわるようなサメの事故に遭う」
Dialogue: 0,0:01:00.44,0:01:02.81,Default,,0000,0000,0000,,これらの数字は\Nそれぞれのグループにおいて
Dialogue: 0,0:01:02.81,0:01:06.50,Default,,0000,0000,0000,,心臓発作やサメの事故に遭う\N絶対リスクを表しています
Dialogue: 0,0:01:06.50,0:01:11.59,Default,,0000,0000,0000,,リスクの変化は 相対的な数値でも\N絶対的な数値でも表せます
Dialogue: 0,0:01:11.59,0:01:16.32,Default,,0000,0000,0000,,たとえば 「2009年の調査で\Nマンモグラフィ検査は
Dialogue: 0,0:01:16.32,0:01:22.24,Default,,0000,0000,0000,,乳がんによる死亡数を1000人中５人から\N４人に減らすことが分かった」というとき
Dialogue: 0,0:01:22.24,0:01:26.42,Default,,0000,0000,0000,,絶対リスクの減少は0.1%ですが
Dialogue: 0,0:01:26.42,0:01:32.56,Default,,0000,0000,0000,,がんによる死亡数が５件から４件になる\N相対リスクの減少は20%です
Dialogue: 0,0:01:32.56,0:01:34.80,Default,,0000,0000,0000,,この大きいほうの数字を\Nニュースで聞いて
Dialogue: 0,0:01:34.80,0:01:38.20,Default,,0000,0000,0000,,人々は検査の効果を\N過大評価しました
Dialogue: 0,0:01:38.20,0:01:42.30,Default,,0000,0000,0000,,２つの表現方法の違いが\Nなぜ重要なのか分かるように
Dialogue: 0,0:01:42.30,0:01:45.94,Default,,0000,0000,0000,,心臓発作のリスクを\N40%減らす新薬という
Dialogue: 0,0:01:45.94,0:01:49.06,Default,,0000,0000,0000,,仮想的な例を\N考えてみましょう
Dialogue: 0,0:01:49.06,0:01:51.62,Default,,0000,0000,0000,,この新薬を飲んでいない\N1000人のグループで
Dialogue: 0,0:01:51.62,0:01:55.22,Default,,0000,0000,0000,,10人が心臓発作を\N起こすとします
Dialogue: 0,0:01:55.22,0:01:59.87,Default,,0000,0000,0000,,絶対リスクは1000人中10人で\N1%です
Dialogue: 0,0:01:59.87,0:02:03.14,Default,,0000,0000,0000,,新薬を飲んでいる同様の\N1000人のグループで
Dialogue: 0,0:02:03.14,0:02:05.93,Default,,0000,0000,0000,,心臓発作を起こすのは６人です
Dialogue: 0,0:02:05.93,0:02:10.21,Default,,0000,0000,0000,,新薬は10人中４人の\N心臓発作を防ぐので
Dialogue: 0,0:02:10.21,0:02:13.36,Default,,0000,0000,0000,,相対リスク減少は40%です
Dialogue: 0,0:02:13.36,0:02:18.83,Default,,0000,0000,0000,,絶対リスクは 1%から\N0.6%に減っただけですが
Dialogue: 0,0:02:18.83,0:02:24.05,Default,,0000,0000,0000,,40%の相対リスク減というと\Nずっと大きなものに聞こえます
Dialogue: 0,0:02:24.05,0:02:28.48,Default,,0000,0000,0000,,心臓発作やその他の好ましくない事象を\Nわずかでも減らせるのなら
Dialogue: 0,0:02:28.48,0:02:30.92,Default,,0000,0000,0000,,それはやる価値があるのでは？
Dialogue: 0,0:02:30.92,0:02:32.64,Default,,0000,0000,0000,,そうとも限りません
Dialogue: 0,0:02:32.64,0:02:36.11,Default,,0000,0000,0000,,問題は あるリスクを\N減らす選択が
Dialogue: 0,0:02:36.11,0:02:39.22,Default,,0000,0000,0000,,他のリスクを増やすかも\Nしれないことです
Dialogue: 0,0:02:39.22,0:02:44.74,Default,,0000,0000,0000,,心臓発作の薬が患者の0.5%に\Nがんを引き起こすとしましょう
Dialogue: 0,0:02:44.74,0:02:47.10,Default,,0000,0000,0000,,その薬を飲むことで
Dialogue: 0,0:02:47.10,0:02:50.49,Default,,0000,0000,0000,,1000人中４人の\N心臓発作が防げますが
Dialogue: 0,0:02:50.49,0:02:54.29,Default,,0000,0000,0000,,それにより５人が\N新たにがんにかかります
Dialogue: 0,0:02:54.29,0:02:58.01,Default,,0000,0000,0000,,心臓発作の相対リスク\N減少の割合は大きく
Dialogue: 0,0:02:58.01,0:03:00.90,Default,,0000,0000,0000,,がんになる絶対リスクは\N小さく見えますが
Dialogue: 0,0:03:00.90,0:03:04.16,Default,,0000,0000,0000,,同じくらいの数の\N新たな患者を生むのです
Dialogue: 0,0:03:04.16,0:03:05.20,Default,,0000,0000,0000,,現実には
Dialogue: 0,0:03:05.20,0:03:07.85,Default,,0000,0000,0000,,リスクをどう評価するかは
Dialogue: 0,0:03:07.85,0:03:11.02,Default,,0000,0000,0000,,その人の状況によって変わります
Dialogue: 0,0:03:11.02,0:03:13.72,Default,,0000,0000,0000,,近親者の病歴に\N心臓病があれば
Dialogue: 0,0:03:13.72,0:03:17.22,Default,,0000,0000,0000,,たとえ絶対リスクの\N低減がわずかであっても
Dialogue: 0,0:03:17.22,0:03:23.76,Default,,0000,0000,0000,,心臓病リスクを減らす薬を飲む\N動機は強くなるでしょう
Dialogue: 0,0:03:23.76,0:03:27.61,Default,,0000,0000,0000,,直接比較できないような\Nリスクのどちらを選ぶか
Dialogue: 0,0:03:27.61,0:03:30.16,Default,,0000,0000,0000,,決めなければならない\Nこともあります
Dialogue: 0,0:03:30.16,0:03:33.52,Default,,0000,0000,0000,,たとえば心臓病の薬で\Nリスクの高まるのが
Dialogue: 0,0:03:33.52,0:03:35.93,Default,,0000,0000,0000,,がんではなく\N片頭痛のような
Dialogue: 0,0:03:35.93,0:03:39.10,Default,,0000,0000,0000,,命には関わらない\N問題だったとしたら
Dialogue: 0,0:03:39.10,0:03:43.53,Default,,0000,0000,0000,,リスクを取る価値があるかの\N評価は変わってくるでしょう
Dialogue: 0,0:03:43.53,0:03:47.20,Default,,0000,0000,0000,,正解が必ずしも\N存在しない場合もあります
Dialogue: 0,0:03:47.20,0:03:51.78,Default,,0000,0000,0000,,たとえわずかでもサメに\N襲われるリスクがあるなら
Dialogue: 0,0:03:51.78,0:03:54.74,Default,,0000,0000,0000,,わざわざ海で泳ぐことはないと\N思う人もいるだろうし
Dialogue: 0,0:03:54.74,0:03:57.59,Default,,0000,0000,0000,,客観的に見て無視できるような\Nリスクのために
Dialogue: 0,0:03:57.59,0:04:01.09,Default,,0000,0000,0000,,海で泳ぐ楽しみを捨てるなど\N考えられないという人もいるでしょう
Dialogue: 0,0:04:01.09,0:04:05.14,Default,,0000,0000,0000,,そういったことから リスク評価というのは\Nそもそも難しいもので
Dialogue: 0,0:04:05.14,0:04:07.84,Default,,0000,0000,0000,,リスクについての報道は\N誤解を招きやすく
Dialogue: 0,0:04:07.84,0:04:13.80,Default,,0000,0000,0000,,絶対的な数値と相対的な数値が\N混在している場合は特にそうです
Dialogue: 0,0:04:13.80,0:04:15.99,Default,,0000,0000,0000,,そういう数字の意味を\N理解していれば
Dialogue: 0,0:04:15.99,0:04:21.00,Default,,0000,0000,0000,,混乱を避けてより良いリスク評価をする\N助けになるでしょう