尿一滴の癌検査が話題です。疫学と診断のシステマティック・レビューを行う観点からその解釈をコラム的にまとめてみました。ご笑覧ください。 2020.1.21　重要なご指摘をいただき改訂しました。

1. スクリーニング検査研究の落とし穴
作成者：辻本 康

2. 会の目的
参加者(以下、メンティー)が、レターから
始めて、SR論文を投稿した上で、
メンタリングを実施できるようになる
2

3. 今日の目標
1. 感度特異度と、陽性/陰性敵中率の解釈
を説明できる
2. 感度を上げる方法、特異度を上げる方法、
両者を上げる方法を説明できる
3. 偽陽性と過剰診断を説明できる
3

4. 診断検査の指標
疾患あり 疾患なし
検査陽性 真陽性 偽陽性
検査陰性 偽陰性 真陰性
4
疾患
検査

5. 診断検査の指標
疾患あり 疾患なし
検査陽性 真陽性 偽陽性
検査陰性 偽陰性 真陰性
5
疾患
検査
感度 = 真陽性/疾患あり 特異度 = 真陰性/疾患なし

6. 診断検査の指標
疾患あり 疾患なし
検査陽性 真陽性 偽陽性
検査陰性 偽陰性 真陰性
6
疾患
検査
陽性適中率 =
疾患あり/検査陽性
陰性適中率 =
疾患なし/検査陰性

7. 感度特異度は臨床的に解釈しづらい
感度＝検査陽性/疾患あり
特異度＝検査陰性/疾患なし
臨床的に解釈しやすいのは、検査陽性（陰性）
であったときの疾患がある（ない）確率
つまり、陽性適中率と陰性適中率
陽性適中率＝疾患あり/検査陽性
陰性適中率＝疾患なし/検査陰性
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8. 感度特異度と、陽性/陰性適中率の関係
介入研究のリスク比とリスク差に似た関係。
リスク比0.5と言っても、イベント減少効果が
2/10000→1/10000 の小さい効果
2/10→1/10 の大きい効果
なのか不明
リスク差1/10000は10000人に1人イベント
を減らす意味であり、解釈しやすい
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9. 陽性適中率と陰性適中率
臨床的には解釈しやすいが、
有病率：全体の中の疾患ありの割合
によって大きく変わる。
そのため、研究結果を実臨床で適用しづら
い。
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10. 感度と特異度
一方、感度特異度は有病率に左右されない。
よって、質の高い研究から得られた感度特
異度を用いて、自分の適用したい集団の有
病率をもとに、陽性/陰性適中率を計算して、
臨床に応用するとよい。
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11. 感度特異度のトリック
感度＝検査陽性/疾患あり
特異度＝検査陰性/疾患なし
感度100% ＝何でもいいから全て陽性にす
れば達成。
特異度100％ = 全部陰性にすれば達成。
通常、感度と特異度は相反する動きをする。
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12. 感度特異度のトリック
感度98% ＝2人適当に陰性にして、残り陽
性にすれば達成
特異度99％ = 1人適当に陽性にして、残り
陰性にすれば達成。
流石に、感度と特異度の両方高い値を達成
するのは無理？？
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13. できちゃいます
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https://www.tspot-tb.jp/product/performance/
T-SPOT

14. T-SPOT
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このように感度と特異度の計算をするために使う
集団を変えれば、感度特異度の両方を上げるこ
とができます
https://www.tspot-tb.jp/product/performance/

15. 感度と特異度の算出のための集団が違う
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２ゲートデザイン
ケースコントロールデザイン
と呼ばれ、検査の性能を過大評価することが知られている。
（Risk of Biasが高い）
研究結果を見る際は、このようなバイアス評価が必要です。
バイアス評価のツールとしてQUADAS-2ツールがあります。詳
細は別トレーニングで。
Ann Intern Med. 2011;155(8):529-536.

16. 知りたいのは、明らかに疾患あり/なしの人の結果ではない
明らかに疾患が疑わしいのであれば、
スクリーニング検査は不要で確定診断がで
きる検査、または治療へ進めばいい
明らかに怪しくなければ、検査不要で経過
を見ればいい
２ゲートデザインは臨床に沿わない
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17. 知りたいのは、あるかないか微妙な症例
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より詳しい検査が簡便ではなく、検査するべきか悩
むから、スクリーニングをかける。
より詳しい検査がスクリーニング検査と同等の簡便
さなら、そもそもそのスクリーニング検査は無意味。
疾患あり疾患なし
このあたりの人達を対象にした結果（感
度特異度）が知りたい

18. 実際のT-SPOT
結核か迷うような症例540人を対象
T-SPOTの活動性結核は
感度: 76.7%
特異度: 76.4%
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https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC4486813/

19. では、こんな感度特異度はどうか？
尿1滴で癌がわかる!!
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https://headlines.yahoo.co.jp/videonews/fnn?a
=20200116-00430457-fnn-soci
http://エヌノーズ.com

20. 我々一般人における癌の可能性
罹患率＝784／10万人 (厚労省統計2016)
感度と特異度両方とも85%として
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疾患あり 疾患なし
検査陽性 666 14883
検査陰性 118 84333
検査陽性でも、癌がある可能性 4.3%
検査陰性でも、癌がある可能性 0.14%
検査しない場合、癌がある可能性 0.78%
https://www.mhlw.go.jp/content/10900000/000553552.pdf

21. 95.7%の偽陽性の人たち
何の癌か分からないけど陽性と言われた、癌のない人たち
（偽陽性）
ここから検査検査の積み重ねが始まる。
その追加検査も感度特異度があるし、侵襲的な検査だと合併
症や負担がある。
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疾患あり 疾患なし
検査陽性 666 14883
検査陰性 118 84333

22. 95.7%の偽陽性の人たち
最終的には、検査した範囲ではなさそうです（あるか
もしれません）と言われる可能性が高い。
検査を受けている時の不安、時間の拘束、金銭的な負
担
そして、検査陽性なのに見つからない、まだ検査して
ないところがあるのではないかという不安を将来的に
抱えるかもしれない
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23. つまり、尿一滴で簡便な検査であるが
4人の癌を見つけるために、96人の偽陽性
者は様々な検査や負担を受ける犠牲になる。
自費で受け、検査陽性となって、我々のと
ころに来院したら、癌を見つけにかかる検
査は、保険診療なのか？
このような検査について、非常に危惧して
おります。
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24. さらに言うと、早期に癌が見つかれば、寿命は延びるのか？
検査には
偽陽性の他に
過剰診断 という問題
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25. 過剰診断とは
被験者を不必要に患者にすること
・害を及ぼさない問題を見つける
・疾患の定義の拡大する
その結果、診断することが診断しないこと
よりも害になる
25
Brodersen J, Schwartz LM, Heneghan C, et al. Overdiagnosis: what it is and what it isn’t. BMJ
Evidence-Based Medicine 2018;23:1-3.
※ 名取宏（なとろむ）先生より貴重なご意見をいただきました。感謝申し上げます。

26. 図で示すと
26
APMIS. 2014 Aug;122(8):683-9. doi: 10.1111/apm.12278. Epub 2014 May 26.

27. 尿一滴で癌が見つかった4人を例に
検査有効
• 検査を受けていない人に比べて寿命やQOLが上がる
検査有効か不明
• 早期に治療を受けたが、検査を受けていない人も後に発見され、結局の
ところ寿命やQOLなどは変わらない（早期診断した分、負担？）
過剰診断
• 見つけていなくても害を及ぼさない癌の治療を行って、その流れの中で
命を失う（合併症などの害）
• 癌の治療を行ったものの、癌が原因ではない出来事で亡くなり、見つけ
なくても、その人の予後は変わらない（治療を受ける負担、苦しみ）
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28. 尿一滴で癌スクリーニング
4人の診断に96人の偽陽性者をつくり、
さらにその4人は全員見つかってよかったと
は限らない。過剰診断も含まれる。
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29. 当院の過剰診断の症例
80代後半透析患者、定期CXRで肺に陰影が
見つかり肺癌の診断。手術を希望され紹介
し手術。
しかし１年以内に吐血で死亡
もちろん予後がわからないので、経過に問
題はなかった。しかし、もし定期CXRを受
けていなかったら、手術で苦しむ必要はな
かったかもしれない。
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30. メッセージ
検査では事前の確率が大事。
感度特異度という数値だけでなく、陽性的中率や陰性適
中率を考える。
感度特異度を出した研究にもバイアスの恐れがある。
疾患の疑いが強いなら、スクリーニング検査は不要で、
確定診断の検査をする方が良いかもしれない。
疾患の疑いの低い人へのスクリーニング検査は偽陽性や
過剰診断の恐れがあるため、検査の効果が示されている
もの以外は控えるべき
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31. 31