【 ise氏提示の海外論文 】
（注：以下の和訳は、全てオラッちの意訳です）
掲題の論文の題名と概要は以下の通りです。
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Reduction in the incidence of acute myocardial infarction
associated with a citywide smoking ordinance
市全体の喫煙条例による急性心筋梗塞（AMI）の発生の軽減
PMID: 17000911 DOI: 10.1161/CIRCULATIONAHA.106.615245
Circulation 誌 Vol. 114, No. 14
https://www.ahajournals.org/doi/10.1161/CIRCULATIONAHA.106.615245
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本論文の主旨は
・禁煙条例が施行された地区と
・禁煙条例が施行されていない地区 での、
急性心筋梗塞（以降 AMI）による入院患者数を比較する事により、
『AMIに関するタバコの相対リスク』を示し、
以て「タバコの危険性」を主張するものです。
以下、その論文の
Ⅰ.Abstract
Ⅱ.Methods
Ⅲ.Analysis
Ⅳ.Results
について引用し、
最後に「Ⅴ.オラッちの見解」を述べる。
Ⅰ.Abstract
・Background — Secondhand smoke exposure increases
the risk of acute myocardial infarction (AMI).
背景 - 受動喫煙への曝露が、急性心筋梗塞（AMI）のリスクを増加させる。
One study (Helena, Mont) examined the issue and found a decrease in AMI
associated with a smoke-free ordinance.
ある研究は刊行物を調査し、禁煙条例が、
急性心筋梗塞（AMI）を軽減する事を発見した。
We sought to determine the impact of a smoke-free ordinance on AMI admission rates
in another geographically isolated community (Pueblo, Colo).
他の遠い地域社会における急性心筋梗塞（AMI）の発生率については、
禁煙条例の影響が関与していると考えた。
・Methods and Results — We assessed AMI hospitalizations in Pueblo during a 3-year period,
1.5 years before and 1.5 years after implementation of a smoke-free ordinance.
禁煙条例が施行される1.5年前と、施行後の1.5年後の
3年の期間、AMIでの入院患者を、我々は評価した。
We compared the AMI hospitalization rates among individuals residing within city limits,
the area where the ordinance applied, versus those outside city limits.
条例の適用されている地域に住む人達と、
その外域の人達との間の、AMIでの入院患者の割合を、我々は比較した。
We also compared AMI rates during this time period with another geographically isolated
but proximal community, El Paso County, Colo, that did not have an ordinance.
我々はまた、
他の地理的には分断されてはいるが、近郊の、
エルパソ地域、コロラドの、条例が無かった期間のAMIの罹患率も比較した。
A total of 855 patients were hospitalized with a diagnosis of primary AMI
in Pueblo between January 1, 2002, and December 31, 2004.
プエブロ地区の、全855人の患者は、
2002年1月1日から2004年12月31日の間で
初期AMIと診断され入院した。
A reduction in AMI hospitalizations was observed in the period after the ordinance
among Pueblo city limit residents (relative risk [RR]=0.73, 95% confidence interval [CI] 0.63 to 0.85).
プエブロ地区の住人のAMIによる入院の減少は条例施行後に観察された。
（相対リスク RR = 0.73、95% CI = 0.63 - 0.85 ）
No significant changes in AMI rates were observed among residents
outside city limits (RR=0.85, 95% CI 0.63 to 1.16) or
in El Paso County during the same period (RR=0.97, 95% CI 0.89 to 1.06).
外域の都市の住人（ RR = 0.85、95% CI = 0.63 - 1.16 ）や
同時期のエルパソ地域（ RR=0.97, 95% CI 0.89 - 1.06 ）で
AMI罹患率の目だった変化がない事が観察された。
The reduction in AMI rate within Pueblo differed significantly from
changes in the external control group
(El Paso County) even after adjustment for seasonal trends (P<0.001).
プエブロ地区住人のAMI罹患率の減少は、
外部の対象グループの変化とは大きく異なっていた。
・Conclusions — A public ordinance reducing exposure to secondhand smoke
was associated with a decrease in AMI hospitalizations in Pueblo,
Colo, which supports previous data from a smaller study.
曝露を二次喫煙に減少させている公共条例は
プエブロでの AMI入院における減少と関係していました。
そしてその減少は、以前の小さな研究から得られたデータを
裏付ける事となった。
Chronic exposure to secondhand smoke (SHS) is associated with
an increase in the risk of acute myocardial infarction (AMI).
受動喫煙（SHS）への慢性的な曝露は、
急性心筋梗塞（AMI）の危険性の増加と関係している。
However, only 1 study has demonstrated
the impact of a smoke-free ordinance on AMI rates.
然しながら、1つの研究だけは、
禁煙条例のAMIへの罹患率に関する影響を示した。
Researchers in Helena, Mont, noted a 40% decline in hospital admissions
for AMI during a 6-month smoking ordinance within Helena city limits.
モンタナ州ヘレナの研究者は、AMIでの病院への入院が 40% 低下したことに関し
ヘレナ都市の境界の辺りで、喫煙条例が施行された6ヵ月の間、注視した。
Enforcement of this smoking ordinance was suspended by a legal challenge
that precluded longer-term analysis of its health impact.
この禁煙条例の施行は、その健康影響に関する長期の分析を排除した
合法的な努力によって中止された。
Given the small size of the Helena community (≈68 140), only 304 incident AMIs,
including both primary and secondary diagnoses, occurred during a 5-year study period.
小さなヘレナの地域社会では、
304のAMIインシデント（一次および二次の両診断を含む）だけが、
5年の観察期間の間に起こったことが指摘された。
Results from a single observational study
based on a small number of events require confirmation.
少数のイベントに基づく単一の観察研究から導かれた結果は、確証を必要とする。
We therefore assessed the impact of a similar smoke-free ordinance on AMI hospitalizations
in a larger community, Pueblo, Colo. Pueblo, like Helena,
is considered geographically isolated, which provides a unique opportunity
to assess temporal changes in AMI associated with enactment of a smoke-free ordinance.
したがって、我々は類似した禁煙条例のAMI入院への影響を
より大きなコミュニティで評価した。
それはヘレナのように、プエブロ（コロラド州）は地理的に孤立しており
禁煙の条例の制定と関連したAMIの時間的変化を評価する
独特の機会を提供すると考察された。
In addition, the larger population in Pueblo allowed us to limit our analysis
to primary AMI diagnoses, which are more likely to reflect acute coronary events
in the community rather than incidental increases in cardiac biomarkers
among severely ill hospitalized patients.
そのうえ、プエブロの大きな人口は、我々の分析を一次AMI診断に限り許可した。
そして、それは重症の入院患者の心臓バイオマーカーでの増加よりも
むしろコミュニティでの急性冠動脈の発症を反映しそうです。
以上が『Abstract 』ですが、
ここで重要なポイントは、以下の４点（Ｐ1 ～ Ｐ４）です。
Ｐ１：
禁煙条例が施行される1.5年前と、施行後の1.5年後の
3年の期間、AMIでの入院患者を、我々は評価した。
Ｐ２：
プエブロ地区の、全855人の患者は、
2002年1月1日から2004年12月31日の間で
初期AMIと診断され入院した。
Ｐ３：
プエブロ地区の住人のAMIによる入院の減少は条例施行後に観察された。
（相対リスク RR = 0.73、95% CI = 0.63 - 0.85 ）
Ｐ４：
外域の都市（ RR = 0.85、95% CI = 0.63 - 1.16 ）や
同時期のエルパソ地域（ RR=0.97, 95% CI 0.89 - 1.06 ）で
AMI罹患率の目だった変化がない事が観察された。
以下のⅡ.Methods、Ⅲ.Analysis、Ⅳ.Result では、
この４点に関する内容を重点的に閲覧下さい。
Ⅱ.Methods
・Setting
Pueblo is a blue-collar community located in southern Colorado
and has a higher percentage of smokers than the statewide average (22.6% versus 18.6%).
・背景
プエブロはコロラド州の南部に位置し、
喫煙率は同州の平均値より高く（ 22.6% vs 18.6% ）
ブルーカラー労働者の地域です。
The median age of Pueblo residents in 2003 was 36.5 years.
プエブロ住民の平均年齢は、2003年で 36.5歳でした。
All persons with recognized AMIs that occur in the city
and surrounding county receive care at 1 of 2 hospitals,
Parkview Medical Center or St. Mary-Corwin Medical Center.
市中、及び周囲の郡で、AMIと診断された全員は、
「Parkview Medical Center」と「St. Mary-Corwin Medical Center」の
二つの病院の内のどちらかで治療を受た。
Pueblo County had an estimated population of ≈147 751 individuals on July 1, 2003.
プエブロ郡の推定人口は、2003年7月1日で、147,751 人です。
The majority of its citizens reside within city limits (103 648, or 70.2%).
市民の多くは限られたエリアに住んでいる（103,648 or 70.2%）
Colorado Springs and its surrounding county, El Paso County,
served as an external control.
コロラドスプリングとその周囲の郡やエルパソ郡は
（調査での）外部的なコントロール群として用いられた。
El Paso County and Pueblo County are adjacent,
but the 2 major cities are 45 miles apart (Figure 1);
エルパソ郡とプエブロ郡は隣接していますが
その各々の二大都市は、45マイル（72km）程、離れている（図1）
※ 因みに、72kmというと、日本では東京駅から
小田原駅までの距離に相当する。
they constitute 2 proximate but geographically isolated communities.
その二郡は程近いものの、地理的には完全に分離している。
In contrast to Pueblo County, El Paso County has a
large proportion of military and high-technology workers.
エルパソ郡はプエブロ郡とは対照的に
軍および先端技術労働者が大多数を占めている。
El Paso County has an estimated population of 550 478,
with the majority residing in Colorado Springs (370 448, or 67.3%) on July 1, 2003.
エルパソ郡の推定人口は、2003年7月1日で、550,478 人であり、
多くの人はコロラドスプリング市に住んでいる。( 370,448 or 67.3% )
The El Paso County smoking rate is estimated to be 17.7%, 4.9% lower than Pueblo.
The median age of El Paso County residents in 2003 was 33.6 years.
エルパソ郡の喫煙率は推定 17.7% で、プエブロ郡より、4.9% 低い。
エルパソ郡の住民の平均年齢は、2003年で 33.6歳です。
Like Pueblo, El Paso County is served by 2 hospitals,
Penrose and Memorial Hospitals.
プエブロ郡と同じように、エルパソ郡には
「Penrose Hospitals.」「Memorial Hospitals」という
二つの病院が（調査において）用いられた。
・Smoke-Free Ordinance
In 2003, a special election was designated, and Pueblo citizens
voted to implement the Smoke-Free Air Act within city limits.
・禁煙条例
2003年に特別選挙が計画され、プエブロの住人は
都市の内部での禁煙法を実施することを票決した。
The ordinance prohibited smoking inside the workplace
and all buildings open to the public, including restaurants,
bars, bowling alleys, and other business establishments.
この条例は、職場と公共のビル内での喫煙を禁止した。
公共のビルとは、レストラン、バー、ボウリング場、
そしてその他の事業所などです。
Pueblo law enforcement officials strongly supported the ordinance
and imposed significant fines on violators and on facility owners
who allowed smoking on their premises.
プエブロの法律執行当局は、条例を強くサポートした。
違反者と、建物で煙草を吸うのを許した施設のオーナーには
厳しい罰金を課した。
Implementation and enforcement of the ordinance began on July 1, 2003,
and has remained in force ever since.
2003年の7月1日に始まった条例の施行と強制は
以降もずっと存続している。
・Patients
The combined Institutional Review Board for Parkview Medical Center
and St. Mary-Corwin Medical Center hospitals approved the study
using administrative data without unique patient identifiers.
・患者
Parkview Medical Center と St. Mary-Corwin Medical Center
の統合された施設内倫理委員会は、患者名の非公開を条件として
管理データを使用する研究を承認した。
Administrative data collected for the purpose of reporting to
the Colorado Hospital Association were obtained electronically
and included admission date, primary diagnosis code,
gender, age, zip code, and hospital name.
コロラド病院協会に報告する目的で集められた管理データは、
電子データとして取得され、入院日付、初期診断コード、性、年齢、
郵便番号、そして病院名を含んでいた。
No other patient-level data were available, including patient smoking status.
患者については、喫煙状態を含む、その他の情報は利用できなかった。
Like the Helena study, our principal analysis focused on AMIs in persons
who reached the hospital, recognizing that some individuals die before hospitalization.
ヘレナ研究のように、我々の主要な分析は入院患者の中でAMIに特化した。
そして、一部の個人が入院の前に死ぬことがあったことも認識していた。
All patients with a primary diagnosis of AMI
(International Classification of Diseases, 9th revision, codes 410.xx)
admitted to either institution between January 1, 2002,
and December 31, 2004, were identified.
初期にAMI（ 国際疾病分類 9版 で コード 41.xx ）と診断されたすべての患者は、
2002年1月1日～2004年12月31日の間で
どこの病院でも認められ、特定された。
To enhance diagnostic certainty, we excluded secondary AMI diagnoses.
診断の確実性を強化するために、我々は二次的なAMI診断を除外した。
We also explored the potential impact of Pueblo’s smoke-free ordinance
on cardiac death rates by obtaining the number of fatal AMIs
among residents within Pueblo city limits
around the time the ordinance was passed
( Health Statistics Section of the Colorado Department of Public Health
and Environment, December 2005 ).
プエブロ市内で禁煙条例が可決されたころ、
致命的なAMIの数を調査することによって
プエブロ市の禁煙による心臓病での死亡率についての
潜在的影響も調査した。
（ コロラド公衆衛生と環境省の健康統計部門 2005年12月）
Residence within the city of Pueblo was ascertained with the patient’s zip code.
Because zip codes do not completely agree with city limit boundaries,
we classified residential zip codes as being inside or outside the city limits
on the basis of a majority of residential addresses.
プエブロ市内の住民であることは、患者の郵便番号で確認した。
なぜなら郵便番号は、都市の境界と一致しないからであり、
我々は、住居の郵便番号を大多数の住宅地域のアドレスに基づいて
都市の境界内に、または、それの外にあると、分類した。
The zip codes 81001, 81003, 81004, 81005, and 81008 were classified
as within the city limits, because the maximum percent of addresses outside of the city limits
among these zip codes was only 3%.
これらの郵便番号で、都市の境界外の住所の最大パーセントがわずか3%であったので、
郵便番号 81001、81003、81004、81005と81008は、都市の境界の中と分類した。
Similarly, the zip codes of 81006, 81007, 81019, 81022, 81023, 81025, and 81069 were
classified as outside city limits. Only 1 of these zip codes spans the city limits (81006),
with 90% of residential addresses outside of the city limits.
同様に、81006、81007、81019、81022、81023、81025 と 81069 の郵便番号は、
プエブロ市の外郭部と分類し、その住宅地域の住所の90%で、
これらの郵便番号のたった1つは、都市の境界(81006)に跨る。
In an effort to evaluate only individuals impacted by the ordinance,
we excluded all AMI patients transferred from outside facilities or
residents with zip codes outside Pueblo County.
条例に影響を受ける個人だけを評価するために、我々は、
郵便番号でプエブロ郡の外側にある施設または居住地から
転院されるすべてのAMI患者を除外した。
We then obtained AMI hospitalization data in a neighboring county,
El Paso County, during the identical period as a contemporaneous control group.
そして、我々は近隣の郡でAMI入院データを得ました、
それはエルパソ郡です。（同時性の対照群としての同一の期間中）
Data from Colorado Springs and its surrounding county, El Paso County,
were also obtained from the Colorado Hospital Association database.
コロラド・スプリングス市とその周囲の郡（エルパソ郡）からのデータは、
コロラド病院協会 database からも得られた。
右図は
「調査で比較したコロラド州の二つの郡の地図」（図1）
です。
図1：コロラド州の二つの郡の地図
適宜、参照下さい。
Ⅲ.Analysis
We assessed AMI hospitalization rates among individuals residing in 3 locations:
inside Pueblo city limits, outside Pueblo city limits, and in El Paso County.
我々は、プエブロ市内、プエブロ市外、エルパソ郡の
3か所に居住する人々のAMIでの入院率を評価した。
Covariates available for the patients hospitalized with AMI
included gender and age.
AMIで入院した患者についての利用可能な共変量（※1）には、
性別および年齢が含まれていた。
（※1）共変量（統計学用語：Covariates ）
分散分析を行うときに解析に含めるデータのうち、連続量として表され、
結果と“共”に変わる要因と思われる“変量”のことをいう。
Gender was summarized by the number and percent of patients
in each category by residential location.
性別は、居住地別の各カテゴリーの患者数および割合によって要約された。
A \(χ^2\) test was used to compare gender differences across location.
ある\(χ^2検定\)は、居住区での性別の違いを比較する為に使用された。
Age was summarized within residential location with means and SDs,
and an ANOVA model was used to test for equality of the mean ages at the 3 locations.
年齢は平均と標準偏差により居住地内で要約され、
ANOVA（分散分析モデル）を使用して3つの場所での平均年齢の等価性を検定した。
Individual pairs of mean ages were
then compared with the Tukey multiple comparison procedure.
次に、平均年齢の個々のペアを「Tukey多重比較手順」と比較した。
The primary outcome variable in the present study was AMI hospitalizations.
本研究における主要なアウトカムの変数はAMI入院です。
Both contingency table methods and Poisson regression models
were used to compare daily AMI hospitalizations before and
after implementation of the smoke-free ordinance among Pueblo city-limit residents,
county residents outside Pueblo city limits,and residents of El Paso County.
分割表法とポアソン回帰モデルの両方を使用して、
プエブロ市内の住民、プエブロ市外の郡の住民、およびエルパソ郡の住民の間で、
禁煙条例の実施前後の毎日のAMI入院を比較した。
Secondarily, AMI death rates among residents inside Pueblo city limits
were computed for the year before (2002) and the year after (2004) the ordinance.
第二に、プエブロ市内の住民のAMI死亡率は、
条例施行の前年(2002年)と、その翌年(2004年)に計算した。
Given that only yearly aggregate AMI death data were available,
data from 2003 were excluded because ordinance enforcement did not begin until midyear.
AMIの年間集計死亡データだけが利用できた故に
2003年のデータは、条例の施行が当年の半ばまで
開始されなかったため除外した。
Previous research has demonstrated a seasonal trend in AMI hospitalization rates,
with the peak occurring in winter months.
以前の研究では、AMI入院率の季節的な傾向が示されており、
そのピークは冬季に発生している。
In the present study, the data available before the ordinance was
enforced spanned 1 year plus the preceding spring and winter season,
whereas the data available after the ordinance included 1 year plus a summer and fall season.
本研究では、条例施行前のデータは、1年前とその前年の春と冬であったのに対し、
条例施行後のデータには1年と前年の夏季と秋季が含まれていた。
Differences due to seasonal trends in AMIs could confound the estimate
of the preordinance to postordinance effect.
AMIの季節的な傾向による違いは、
条例前と施行後の効果の推定値を混乱させる可能性がある。
We therefore accounted for seasonality in the analysis.
したがって我々は、分析では季節性を考慮した。
Because contingency table analyses are unadjusted for seasonality,
monthly AMI hospitalizations were also analyzed with Poisson regression.
分割表分析は季節性に対して調整されていないため、
毎月のAMI入院もポアソン回帰で分析した。
A series of regression models were fit to the monthly data
to best model the potential covariates of seasonality
(1 and 2 harmonics fit over the 3-year time span).
季節性の潜在的な共変量を最適にモデル化するために、
一連の回帰モデルを月次データに適合させた。
(1と2の調和は3年間の期間にわたって適合します)。
※ この文章の具体的な意味、時に（）内は、オラッちには良く分からない(>_<)
All regression models included fixed effects for time (preordinance or postordinance),
residence (inside Pueblo city limits, outside Pueblo city limits, or in El Paso County),
and the interaction of time and residence.
すべての回帰モデルには、時間(条例前または条例後)、
居住地(プエブロ市内、プエブロ市外、またはエルパソ郡内)、
および時間と居住地の交互作用（※2）の固定的な効果が含まれていた。
（※2）交互作用（統計学用語：Interaction）
「二つ以上のファクターが互いに影響を及ぼしあうこと」
と定義されているが、この定義は実は曖昧であり、研究対象要因の効果が、
他の要因の有無によって影響を受けることを言う。
The models allowed for overdispersion/underdispersion
and included the estimated population size from July 1, 2003, as an offset variable.
これらのモデルでは、過分散/過小分散（※3）が許容され、
オフセット変数（※4）として2003年7月1日からの
推定人口サイズが含まれていた。
（※3）過分散：Overdispersion / 過少分散：Unerdispersion（統計学用語)
通常の分散よりも、偏って大きく現れる分散を過分散、
小さく現れる分散を過小分散という。
（※4）オフセット変数（オフセット項）（統計学用語：Offset Variable）
オフセット項とは，ポアソン回帰分析の場合などに使用され、
回帰係数が1に固定される説明変数のこと･･･
となっているが、オラッちには、さっぱり分からん (>_<)
The best-fitting model was selected on the basis of a penalized deviance statistic
in which the penalty was twice the number of parameters.
The best model contained time, location, time-by-location interaction,
and 2 harmonics to account for seasonality.
Contrasts of the preordinance to postordinance means
were made within the Poisson regression model.
After a final model was selected, an equivalent model without the main effects
for time and location was fit to obtain more easily interpretable regression parameters.
Plots of monthly AMI counts divided by estimated population sizes standardized
to 100 000 residents were created to illustrate the trend in AMI admissions
over the 3-year study period.
All tests were 2-sided and conducted at the 5% level of significance.
Analyses were performed with SAS version 9.1 (SAS Institute, Cary, NC).
The authors had full access to the data and take full responsibility for their integrity.
All authors have read and agree to the manuscript as written.
以下は工事中なのだワン！
ウータンのブログ
Ⅱ.統計のチェックリスト Ⅲ.統計解析のチェックリスト Ⅳ.回帰分析モデルの選択
ウータンのブログ
【 図1 】標準正規分布図
【 表1 】相関係数の一般的な意味
【 標本 】
今、標本数（ Sample Size ）を \(n\) とし、変量を \(x \) とすると
標準誤差は、一般的に「標本平均の標準偏差」を意味する。
【 母集団 】
母集団についても、平均、分散、標準偏差 の数式は同じ。
各々の記号が異なるだけ。
【 多変量 】
二つの変量を、\(x、y\) とし、かつ、
この 二つの変量のサイズは両方とも同じで \(n\) とした時
この「共分散」を言葉で表すと『\(x の偏差と yの偏差の積の平均\)』となります。
【 仮説検定（ Hypothesis Testing ）】
今、標本数（ Sample Size ）を \(n\) または \(N\) とする。
◆ スタージェスの公式（ 適正階級数 ）
◆ 相関係数のt検定（ \(r\) は相関係数 ）
◆ コックス比例ハザードモデル（ \(t\) は解析時間、\(x\) は説明変数、\(a\) は各パラメーターの推定値 ）
【 表2 】標準正規分布表
とりあえずは、ここまで なのだワン！
ウータンのブログ
ここでは、統計に於ける『Pitfall』について述べます。
右図は、
「男女別 肥満率の年次推移グラフ」（図-1）
です。
……………………………………
平成30年 国民健康・栄養調査結果の概要
第２部 基本項目
第１章 身体状況及び糖尿病等に関する状況
１．肥満及びやせの状況）（平成 20 30 年）
……………………………………
です。（平成30年 = 2018年）
ここで 肥満率とは、調査対象者の中で、
BMI ≥ 25 （kg/m²）の人の割合（単位 %）となります。
図-1：男女別 肥満率の年次推移グラフ
このグラフを表にしたものが、右表 （表-1）です。そして、この 表-1 から、Excel で、
『男女の肥満率の散布図』を作成してみました。
図-2：男女の肥満率の散布図 表-1：男女別 肥満率の年次推移表
この「図-2」の
横軸（x軸） は、男性の年別の肥満率で
縦軸（y軸） は、女性の、男性と同年の肥満率です。
各プロットに振っている「Hnn」は、平成nn年です。
さて、ここで統計量
Ｍ：男性の肥満率
Ｆ：女性の肥満率
この二つの統計量の 『相関係数』を、
Excel の「CORREL関数」を使って算出すると
相関係数 r = 0.5269706
が導かれます。
『相関係数』の解釈として、概ね、
・ 0.3未満：ほぼ相関関係はない
・ 0.3～0.5未満：非常に弱い相相関係がある
・ 0.5～0.7未満：相関関係がある
・ 0.7～0.9未満：強い相関関係がある
・ 0.9以上：非常に強い相関関係がある
と言われています。
因みに、二つの事象について、この『相関係数』が
❖ 1の時：完全な正の因果関係がある
❖ -1の時：完全な負の因果関係がある
となりますが、完全に ±１ になることは、まずありません。
そして、上記の、『相関係数』の解釈を踏まえると
ＭとＦ との相関係数 r = 0.5269706 は
男性の肥満率と女性性の肥満率は、そこそこ相関関係がある。
という事になりますね。
さて、皆様は
『男性と女性の肥満率に相関関係などない』事は
経験的な知見によって、分っている筈ですね！
ところが
① 受動喫煙の曝露
② 健康被害
といった事象の相関関係については
経験的な知見が備わっておらず、それ故に
ある程度の肩書のある医師や医学研究者が
……………………………………
① と ② の相関関係を示した統計を掲げ
『故に、受動喫煙への曝露は健康被害を齎す』
可能性が、このように高いのです。
……………………………………
と、結論すれば、素人たる読者は
❝なる程、受動喫煙って危険なんだ❞
という認識を形成していく訳なのです。
これは、極論すれば
『未知の論証の誤謬（fallacy of the argument from ignorance）』
に属する論法だと考えられます。
すなわち
「XがYでない事は誰にも証明出来ない。故にXはYである」
という推論形式なのです。
オラッちの主張 ❗
ここで大事な事は
『自分なりの検証を行う』
そして、その際に、
『自分の経験的知見と照合する』
ことだと考えています。
では、では。
ウータンのブログ
【 続：英国人医師に対する大規模コホート調査について 】
まず、オラッちの過去のブログ
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
【 英国人医師に対する大規模コホート調査について 】
http://no-one-knows.jp/blog-entry-76.html
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
これを「元ブログ」と言います。
元ブログへのリンクを示した、知恵袋でのオラッちの質問
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
【 喫煙者と非喫煙者：英国での大規模コホート調査について 】
https://detail.chiebukuro.yahoo.co.jp/qa/question_detail/q10255392915
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
そこで、ある回答者の方から、以下の様な疑義を頂きました。
『でも実際喫煙者の方が早死にしてるんでしょ？』と･･･
そこで、ここでは元ブログに引用した
――――――――――――――
〖 論文② 〗に掲載された Fig.3 （右図）
――――――――――――――
について、少し追記することにしました。
以下は、〖 論文② 〗に対する、オラッちの疑問点／指摘点です。
（ [] 内は原文のまま）
Ⅰ・被験者総数
[Participants 34 439 male British doctors.]
となっていますが、喫煙者と非喫煙者の内訳が
明記されていません。
手掛かりとなるのは
[only 17% were lifelong non-smokers]
という事で、
被験者数数 34,439
喫煙者数 28,584(83%)
非喫煙者数 5,855(17%)
だと推測します。
つまりは、喫煙者が、約5倍なのです。
これを以てしても「正しいコホート調査」とは
言えないと認識すると共に、正確な数字を明記しない論文は
信用に値しないと断言できます。
なぜなら、
二つの群（喫煙者群と非喫煙者群）の
母数（統計学での意味ではなく、分母の数値）が
斯様に異なることは「ランダム化 臨床試験」における原則である
……………………………………
ランダム化臨床試験では試験介入群と
コントロール介入群の試験参加者数を同数とする
……………………………………
に、完全に反しているからなのです。
コホート調査と雖も、この原則は
正しい傾向を導出する為には、重要な原則であると考えます。
Ⅱ.Fig.3 の根拠テーブル
それは、
[Table 5 Overall mortality among never smokers, ex-smokers,
and continuing cigarette smokers in relation to stopping smoking
at ages 35-64 (men born 1900-1930 and observed during 1951-2001)]
という[Table.5]です。
以下に画像として抜粋します。
このテーブルから、どのようにして [Fig.3 Percentage survival from age 35] を
作成（プロット）したのか、オラッちでは、理解できません。
（分かる方は、ご教示下さい）
同じ「（死亡年齢の）10歳階級」であっても、
[Table.5] は、35-44、45-50、55-64、65-74、75-84 を表にしているのに対し
[Fig.3] では、ｘ軸の年齢は、-0、50、60、70、80、90、100 となっており
プロットのデータ値（生存率）も、ｘ軸の年齢階級で示されている。
これは、明らかに「トリック手法」と言えるでしょう！
Ⅲ.[Table.5]のトリック
この[Table.5]から、単純に導かれるグラフを示します。
それは、10歳年齢階級別の、喫煙者／非喫煙者 毎の
死亡者数のグラフです。下図
このグラフの各プロットの数値は、
単純に[ Table.5] の各年齢階級の、
非喫煙者は、 [Lifelong non-smokers] の、（）内の死亡者数で
喫煙者は、[Continuing cigarette smokers] の、（）内の死亡者数です。
従って「途中で喫煙を止めた人」は、除外しています。
この[Table.5]の値が正しいとするならば
不思議な事に、「75 - 84 歳」では、
非喫煙者の死亡数の方が多くなっていますね。
Ⅳ.矛盾する記述
既に、この論文の ❝綻び❞ は見えていますが
ここでは、更に、『主張と矛盾した記述』を二つ程、挙げてみます。
和訳は、全てオラッちの意訳です
二つとも
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
Over whole 30 year period（Page 6 of 9）
30年の期間についての総括
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
という節からの引用です。
Ⅰ.
The results suggest a shift of about
10 years between the overall survival patterns of the continuing
cigarette smokers and the lifelong non-smokers in this particular
generation.
結果は、この特定の世代における、
常習的な喫煙者と生涯の非喫煙者の全体的な生存率パターンで、
およそ10年のシフト（差異）を示します。
That is not to say that all such smokers died about 10
years earlier than they would otherwise have done:
しかし、それ（10年のシフト）は、
すべての常習的喫煙者が、喫煙しなかった場合の寿命より
約10年早く死んだと言うことには、なっていません
「喫煙者は、非喫煙者より10年早く亡くなっている」との主張なのに
「喫煙しなかったら10早く亡くなった･･･という事ではない」
と言っています。
「喫煙しなかった人 = 非喫煙者」なんですから･･･
矛盾した記述だと言えますね。
Ⅱ.
some were not killed by their habit, but about half were, thereby losing on average more than 10 years of non-smoker life expectancy.
幾人かは喫煙習慣によって死亡した訳ではありません。
しかし、およそ半分はそうでした。
故に、平均して非喫煙者寿命より10年以上、短命でした。
Indeed, some of those killed by tobacco
must have lost a few decades of life.
本当に、タバコによって命を奪われる人々の幾人かは、
2、3十年の生命を失ったにちがいありません。
そして、次には
「喫煙者は、天寿よりも 2、3十年早く死亡した」
と、述べています。
も～う、自家撞着も甚だしいですね。
Ⅴ.生存率
生存率とは、例えば、ある調査に於いて
❶ ある集団の被験者総数を n1
❷ ある観察期間を p1
❸ p1 の期間での死亡者数を d1
とした時
p1 の期間での
❻ 生存者数 s1 = ( n1 - d1 )
❹ 生存率 ar1 = s1 ÷ n 1× 100
ですね！
次の観察期間 p2 では、
❶ 被験者総数は n2 = s1
（ p2 のスタート時点の生存者は、s1 ）
❸ p2 の観察期間での死亡者数を d2
❻ 生存者数 s2 = ( n2 - d2 ) = ( s1 - d2 )
となりますので
❹ p2 の観察期間の生存率 ar2 = s2 ÷ ( s1 - d2 ) × 100
ですね。
そして、[Table.5] から、10歳階級別の生存者と生存率を
表にすると、以下の様になります。
また、これをグラフにすると、下図のようになります。
このように、実は、喫煙者の生存率の方が高い
ことになるのです。
Ⅵ.Fig.3 のグラフの曲線
ここで、〖 論文② 〗に示された図（Fig.3）を再掲します。
この図は、ご覧のように ❝なめらかな曲線❞ でグラフが描かれています。
解析などでグラフを描画する場合の鉄則があります。
それは、プロットの点と点は直線で結ばなければならない、
ということなのです。
でないと、そのグラフは ❝嘘をついている❞ ことになるのです。
人為的に手が加えられている為に･･･
どうしても、全体的に ❝なめらかな曲線❞ にしたければ
ｘ軸（この場合は死亡数を観察する期間の年齢階級）のスパンを
極々小さくしていけば、自然と曲線を描きだすのです。
まとめ
以上、Ⅰ.～ Ⅵ より、本研究は信用に値しない と、言えるのです。
また、「Ⅴ.生存率」の表とグラフより、『実は、喫煙者の方が生存率が高い』、
別の言い方をすると『実は、非喫煙者の方が早死にしている』と結論できます。
ウータンのブログ
【 喫煙と呼吸機能 】
最近、喫煙マナー・カテで、以下の様な図が掲示されています。
〖 25歳の時を100% とした肺機能の低下 〗の図（以降、「図１：肺機能の図」）
図１：肺機能の図この図に関しては、かって SOKONOKE さんが、疑義を質問投稿されました。
https://detail.chiebukuro.yahoo.co.jp/qa/question_detail/q10233083690
さて、この図に関し、まず日本での校本は下記です。
〖 日本での校本（以降、「校本」）〗
『喫煙問題に関するスライド集』➪ 図：喫煙と呼吸機能（pdf の P.29）
（日本肺癌学会：禁煙推進委員会 作成）
https://www.haigan.gr.jp/uploads/files/photos/436.pdf
そこでは、以下の図が掲示されています（以降、「図２：校本図」）
図２：校本図この「図２：校本図」では、グラフの右側、つまり
『75歳以上の年齢では、どのようになるのか』が明示されていません。
ですので、生涯の非喫煙者が、どの年齢位まで
喫煙者と比較して、長生き（肺機能が働いているのか）
が不明です。
そしてその底本は、BMJ誌に、1977年に掲載された
The natural history of chronic airflow obstruction.
Br Med J 1977; 1
PDF版のURL
https://www.bmj.com/content/bmj/1/6077/1645.full.pdf
です（以降、「原典」）
この原典でも、やはり右側が図示されていません（下図、以降「図３：原典図」）
図３：原典図従って「タバコを吸わない人」の死亡年齢は不明です。
※ 原典の縦軸の FEV₁ とは
努力性呼出の検査において、
呼出を始めてから1秒間に最大に吐き出すことのできる気量を
1秒量（forced expiratory volume；FEV₁）といい、
1秒量が肺活量（vital capacity；VC）の何％になるかを表すのが1秒率です。
この「図３：原典図（Fig.1）」の下部に述べられた説明は以下の通りです。
fig 1-Risks for various men if they smoke:
differences between these lines illustrate effects
that smoking, and stopping smoking, can have on FEV₁ of man
who is liable to develop chronic obstructive lung disease
if he smokes.
† = Death, the underlying cause of which is
irreversible chronic obstructive lung disease,
whether the immediate cause of death is respiratory failure,
pneumonia, cor pulmonate, or aggravation of other heart disease
by respiratory insufficiency.
Although this shows rate of loss of FEV₁
for one particular susceptible smoker, other susceptible smokers
will have different rates of loss,
thus reaching "disability" at different ages.
（オラッち意訳）
様々な男性が喫煙した場合のリスク：
即ちそれは、この図のFEV₁曲線に示されたように
喫煙者と非喫煙者間におけるタバコの影響度を物語っている。
また 彼が喫煙するならば、COPDに罹患しやすい男性の
FEV₁曲線は、このようになる可能性が高いと言える。
図中の † マークは、死亡を表し
直接の死因が呼吸不全（肺炎）であるか否かにかかわらず、
死亡の根本原因は、元に戻らない（不可逆性の）慢性閉塞性肺疾患や
肺炎、肺性心（cor pulmonate：肺の疾患による心臓の右心室肥大）、
あるいは呼吸障害による心臓病の悪化である。
しかしながら、
この曲線は、1人の特定の感受性の高い喫煙者による
FEV₁の損失の率を示すが、他の感受性の高い喫煙者は、
FEV₁の損失については、異なる損失率を示す。
このようなことから、異なる年齢で「障害」が発生する。
また、この図の上部には、以下の様に述べられています。
Results and comment
SMOKING AND LOSS OF FEV₁
The following conclusions are summarised in figs 1 and 2.
Firstly, we found that FEV, declines continuously and smoothly over
an individual's life (fig 1).
We believe that sudden large irreversible falls are very rare,
for the 9190 measurements that we made of the changes in FEV,
between successive six-monthly surveys were
distributed exactly symmetrically about their mean,
with no evidence of any "tail" due to
sudden substantial losses (p 224)
The rate of loss seems to accelerate slightly with aging (p 67).
以下の結論は、図1、2 に集約されている。
第一に、FEV₁が各個人の人生において、
連続的に滑らかに下降曲線を辿ることを、我々は確認しました (fig 1).
FEVの変化を示した9190の標本の測定を、我々が行った範囲では
突然の大きな不可逆性の（FEV₁曲線の）下降は、非常に珍しく、
6ヶ月毎の連続調査の間、標本者達の平均付近に
正確に対称的にプロットされました。
それは、突然の かなり大きな下降を示す
「後続部（※）」の証拠なしでも･･･
※ 調査期間以降の事を意味している
損失の割合は、老化でわずかに加速度的に増えるようです(p 67).
さてここで、この図３：図（Fig.1）に、
（上記で示した）原典で述べられた記述を参考に
❝Tail❞ 部分を補完した図を作成しました（下図の下側の図、以降「図４：補完図」）
その「図４：補完図」と、日本での校本の「図２：校本図」とを
対比した図（以降、「図５：対比図」）を以下に示します。
図４：補完図（下側の図）図５：対比図
さて、この「図５：対比図」から言える事は何でしょうか？
以下に纏めてみました、
① 生涯の非喫煙者であれば、100歳以上まで存命である（緑色の曲線）
喫煙者の死亡年齢は明確に示しているのに対し
生涯の非喫煙者の死亡年齢を明示しない･･･
という図は ❝信頼性に欠ける❞。
② 「図３：原典図」の下部に述べられた説明（その1）
……………………………………
彼が喫煙するならば、COPDに罹患しやすい男性の
FEV₁曲線は、このようになる可能性が高いと言える。
……………………………………
と述べている様に、あくまで ❝可能性が高い❞ と、主張しているだけで
その可能性に関し喫煙者と比較した時の 95%CI（信頼区間）は記述されていない。
これは ❝非常に曖昧なバイアス的なデータから導かれた図（原典図）❞ と結論できる。
③「図３：原典図」の下部に述べられた説明（その2）
……………………………………
図中の † マークは、死亡を表し
直接の死因が呼吸不全（肺炎）であるか否かにかかわらず、
死亡の根本原因は、元に戻らない（不可逆性の）慢性閉塞性肺疾患や
肺炎、肺性心（cor pulmonate：肺の疾患による心臓の右心室肥大）、
あるいは呼吸障害による心臓病の悪化である。
……………………………………
というように、死因を ❝決めつけている❞ のは
この種の、タバコの健康への悪影響を示唆している論文に
共通の ❝トリック❞ とも言えるものであろう！
④「図３：原典図」の下部に述べられた説明（その3）
……………………………………
この曲線は、1人の特定の感受性の高い喫煙者による
FEV₁の損失の率を示すが、他の感受性の高い喫煙者は、
FEV₁の損失については、異なる損失率を示す。
……………………………………
この叙述は「タバコに対する耐性が非常に弱い喫煙者」の
FEV₁曲線を示していることを明確にしている訳で
❝喫煙者の平均的なFEV₁曲線ではない❞ と言える。
⑤「図３：原典図」の上部に述べられた説明（その1）
……………………………………
突然の大きな不可逆性の（FEV₁曲線の）下降は、非常に珍しく、
6ヶ月毎の連続調査の間、標本者達の平均付近に
正確に対称的にプロットされました。
それは、突然の かなり大きな下降を示す
「後続部（※）」の証拠なしでも･･･
……………………………………
と述べられている様に、何故か ❝故意に❞
「後続部」を省略している。
これでは到底 ❝信頼に値しない❞ と言えるであろう。
――――――――――――――
以上の理由（特に ④ と ⑤）から
『このFEV₁曲線の信憑性は薄い』
と結論できるのです。
では、では。
ウータンのブログ
【 英国人医師に対する大規模コホート調査について 】
まず、この論文の原典は、二つ存在します。
〖 論文①：Title 〗
Mortality in relation to smoking: 40 years'
observations on male British doctors.
（オラッち訳）
【 喫煙に関する死亡率：
ㅤㅤ英国の男性医師についての40年の観察 】
BMJ. 1994 Oct 8; 309(6959): 901–911.
doi: 10.1136/bmj.309.6959.901
PMCID: PMC2541142
PMID: 7755693
https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC2541142/
〖 論文②：Title 〗
Mortality in relation to smoking: 50 years'
observations on male British doctors
BMJ 2004; 328
doi: https://doi.org/10.1136/bmj.38142.554479.AE (Published 24 June 2004)
Cite this as: BMJ 2004;328:1519
https://www.bmj.com/content/328/7455/1519
つまり、1994年に発表された 論文 ① に対し
その10年後の2004年に発表された ② の論文です。
これは、① の追加研究と見なされます。
それぞれの論文の中身を見ていきます。
〖 論文①：Abstract 〗
･･･
SUBJECTS--34,439 British male doctors
who replied to a postal questionnaire in 1951,
of whom 10,000 had died during the first 20 years
and another 10,000 have died during the second 20 years.
（オラッち意訳）
1951年における、34,439名の英国の男性医師（40歳以上）の内
1万名は最初の20年（～1971年）の間に亡くなり
他の1万名は次の20年（～1991年）の間に亡くなった。
と述べていますが、
・死因の詳細
・基礎疾患の有無
などが判然としません。
〖 論文①：Result 〗
･･･
RESULTS--Excess mortality associated with smoking was
about twice as extreme during the second half of the study
as it had been during the first half.
The death rate ratios during 1971-91
(comparing continuing cigarette smokers with life-long non-smokers)
were approximately threefold at ages 45-64 and
twofold at ages 65-84.
The excess mortality was chiefly from diseases
that can be caused by smoking.
（オラッち意訳）
結果-
喫煙に関連した過剰な死亡率は、
研究の後半では、前半より極端に多く、２倍であった。
1971年から91年までの死亡率は
（継続的な喫煙者と、生涯の非喫煙者を比較して）
45歳～64歳でおよそ3倍、65歳～84歳でおよそ2倍である。
この過剰な死亡（要因）は、
主に喫煙が原因の疾病に拠るものであった。
とあり、要は
『喫煙者の死亡は喫煙が原因』
と、❝決めつけて❞ います。
そこには、被験者の
・個々の健康状態
・基礎疾患の有無
・遺伝的要因
ついては述べられていません。
こういった、偏向的な調査であったが故に、
この論文は真の信用に値せず、
喫煙原因の疾病に関する、追跡調査としての
❝古典的な教科書たる地位❞ を
得られなかった訳なのです。
〖 論文②：Result 〗
Results The excess mortality associated with
smoking chiefly involved vascular, neoplastic, and
respiratory diseases that can be caused by smoking.
（オラッち意訳）
結果 - 喫煙に関連した極端な死亡率は、
主に喫煙に起因するとされる、
血管系、腫瘍性、呼吸器系の疾患に起因する。
ここでは、血管系、腫瘍性、呼吸器系の疾患は
喫煙が原因だと断定し、
故に喫煙者の死亡率は高いと主張しています。
〖 論文②：Conclusion 〗
Conclusion A substantial progressive decrease in the mortality rates
among non-smokers over the past half century
(due to prevention and improved treatment of disease) has been wholly outweighed,
among cigarette smokers,
by a progressive increase in the smoker ν
non-smoker death rate ratio due to earlier and more intensive use of cigarettes.
（オラッち意訳）
結論 - 過去半世紀にわたり（病気の予防や改善された治療によって）
非喫煙者に見られる当然とも言える斬新的な死亡率の減少は、
喫煙者と比較し、大きく上回った。
それは、若年期からの喫煙や、常習的な重度の喫煙者が
非喫煙者と比較して、その死亡率が累積的な増加を示す事で
見て取れる。
まぁ要は「喫煙者の方が、非喫煙者より早死する」
との主張しかありません。
以下、本論です。
〖 論文② 〗に掲載された図（Fig.3）は、下図の通りです。
そして、ある方が〖 知恵袋 〗で引用した、八戸市の医院のエッセイに掲載された図は以下の通りです。
この 〖 論文② 〗の Fig.3 については、以下の様に説明されています。
Figure.3 averages the findings in 2 for all men born in 1900-1930,
distinguishing between lifelong non-smokers and continuing cigarette smokers.
(Among the latter, the median age when they began smoking was 18,
and at the start of the study their median age was 36
and their mean self reported cigarette consumption was 18 a day.)
The results suggest a shift of about 10 years
between the overall survival patterns of the continuing cigarette smokers
and the lifelong non-smokers in this particular generation.
That is not to say that all such smokers died about 10 years earlier
than they would otherwise have done:
some were not killed by their habit, but about half were,
thereby losing on average more than 10 years of non-smoker life expectancy.
Indeed, some of those killed by tobacco must have lost a few decades of life.
（オラッち意訳）
図3 は、1900-1930年に生まれた全男性について、
一生涯喫煙しなかった者と、継続的なタバコ喫煙者を区分して調査した
2つの平均的な結果である。
（ 後者（喫煙者）について、彼らが煙草を吸い始めた年齢の中央値は18でした、
そして、本研究の開始時点で、彼らの年齢の中央値は36でした、
また彼らは、タバコの消費が1日につき18本であると報告していた ）
結果は、この特定の世代で継続的なタバコ喫煙者と
生涯の非喫煙者の間の全体的な生存率パターンは、
およそ10年の差異（シフト）を示している。
それは、全てのそのような喫煙者が、
喫煙しなければ、全うしただろう寿命より
およそ10年早く死んだ、と言うことではない：
つまり、幾人かは彼らのその喫煙習慣による死亡という事ではないが
およそ半分はそうであった。
そして、それによって平均して非喫煙者の寿命より
10年以上早く亡くなっている。
実際、タバコによって命を奪われる人々の何人かは、
数十年の生命を失ったに違いない。
つまり、ここでも死因に関する様々な交絡因子の影響は度外視し
『喫煙者の死因 = タバコによる疾患』と決めつけている。
喫煙に関し、最も重要な要因である ❝遺伝子❞ については
全く取り上げられていないのです。
知恵袋では何度も言ってますが、喫煙に関しては
「CYP2A6」という「チトクロムP450系遺伝子」の影響が
非常に重大なのです。
よって、〖 論文② 〗の Fig.3 は信頼に値せず
それ故に、喫煙原因の疾病に関する、追跡調査としての
❝古典的な教科書たる地位❞ を得られなかった訳なのです。
以上！
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