心臓発作のリスクが 40%下がる新薬
サメに襲われる事故が ２倍に増加
毎日１リットルの炭酸飲料を飲むと がんになる確率が２倍に
これはいずれも 相対リスクの例で
ニュース記事などでリスクを表す 一般的な方法です
リスク評価というのは
統計的思考と個人的選好が絡み合った 複雑なものです
多くの人が躓くのは
このような相対リスクと 絶対リスクと呼ばれるものの違いです
リスクとは 何らかの悪い事象の 起こりやすさで
パーセントで表現できます
たとえば「心臓発作は 60～70代の男性の 11%に起きる」というように
リスクは割合でも表現できます 「毎年オーストラリア西海岸で
ダイバーの２百万人に１人が 命にかかわるようなサメの事故に遭う」
これらの数字は それぞれのグループにおいて
心臓発作やサメの事故に遭う 絶対リスクを表しています
リスクの変化は 相対的な数値でも 絶対的な数値でも表せます
たとえば 「2009年の調査で マンモグラフィ検査は
乳がんによる死亡数を1000人中５人から ４人に減らすことが分かった」というとき
絶対リスクの減少は0.1%ですが
がんによる死亡数が５件から４件になる 相対リスクの減少は20%です
この大きいほうの数字を ニュースで聞いて
人々は検査の効果を 過大評価しました
２つの表現方法の違いが なぜ重要なのか分かるように
心臓発作のリスクを 40%減らす新薬という
仮想的な例を 考えてみましょう
この新薬を飲んでいない 1000人のグループで
10人が心臓発作を 起こすとします
絶対リスクは1000人中10人で 1%です
新薬を飲んでいる同様の 1000人のグループで
心臓発作を起こすのは６人です
新薬は10人中４人の 心臓発作を防ぐので
相対リスク減少は40%です
絶対リスクは 1%から 0.6%に減っただけですが
40%の相対リスク減というと ずっと大きなものに聞こえます
心臓発作やその他の好ましくない事象を わずかでも減らせるのなら
それはやる価値があるのでは？
そうとも限りません
問題は あるリスクを 減らす選択が
他のリスクを増やすかも しれないことです
心臓発作の薬が患者の0.5%に がんを引き起こすとしましょう
その薬を飲むことで
1000人中４人の 心臓発作が防げますが
それにより５人が 新たにがんにかかります
心臓発作の相対リスク 減少の割合は大きく
がんになる絶対リスクは 小さく見えますが
同じくらいの数の 新たな患者を生むのです
現実には
リスクをどう評価するかは
その人の状況によって変わります
近親者の病歴に 心臓病があれば
たとえ絶対リスクの 低減がわずかであっても
心臓病リスクを減らす薬を飲む 動機は強くなるでしょう
直接比較できないような リスクのどちらを選ぶか
決めなければならない こともあります
たとえば心臓病の薬で リスクの高まるのが
がんではなく 片頭痛のような
命には関わらない 問題だったとしたら
リスクを取る価値があるかの 評価は変わってくるでしょう
正解が必ずしも 存在しない場合もあります
たとえわずかでもサメに 襲われるリスクがあるなら
わざわざ海で泳ぐことはないと 思う人もいるだろうし
客観的に見て無視できるような リスクのために
海で泳ぐ楽しみを捨てるなど 考えられないという人もいるでしょう
そういったことから リスク評価というのは そもそも難しいもので
リスクについての報道は 誤解を招きやすく
絶対的な数値と相対的な数値が 混在している場合は特にそうです
そういう数字の意味を 理解していれば
混乱を避けてより良いリスク評価をする 助けになるでしょう