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妊産婦の死亡率、都道府県で格差5倍超 厚労省調査(asahi.com 2007年02月03日17時42分 キャッシュ

研究班は地域格差の原因を分析し、3月をめどに報告をまとめる。
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記事を読んでみましたが。

 妊産婦死亡率の全国平均は出生10万件あたり6.39人。低い広島と最高の京都では、5倍以上の差が生じた。京都は04年だけで妊婦6人が死亡したことが影響した。死亡率が低いのは、広島のほか、愛媛、鳥取、岡山、徳島と中・四国地方が集まる。高い地域には埼玉、千葉、茨城、東京など、関東周辺が目立つ。

ピンとこないような格差ですね。医療技術の問題とか、設備が充実しているとか、そのような事が格差の原因ではなさそうですが。産婦人科医の方々の間では、このような格差の存在は噂されていたのでしょうか。

関係があるかどうか分かりませんが,単位人口当たりの医師数の多いところで低く,少ないところで高いようではありますね。まあ,でもたまたまという気がしますが。

でも一桁の争い(?)ですよね、1名と2名の違いを格差2倍と言われても、ちょっと困る気がします。
まあ10年の平均ということですが。

なんか、
「死亡率にこれだけの差があるのは看過できない。国と医療界は早急にその原因追及を行うとともに、死亡率を低くするための対策を採るべきだ」
とかゆう、毎日新聞の社説だかなんだかが出てきそうな予感・・・

ついでに、「助産師の活躍度合いや、陣痛促進剤の使用割合と関係が無いだろうか?」
とかいい加減な事を言い出しそうな。

>立木さん
この研究、厚労省と日本産科婦人科学会の共同研究のようなので、そのような心配は杞憂のものではないかと思います。

「なぜお産で死んだのか」を、出産を担当した医師や医療機関でなく第三者の目で検討する研究に、厚生労働省と日本産科婦人科学会周産期委員会の合同研究班(主任研究者、池田智明・国立循環器病センター部長)が乗り出した。死亡に直接結びついたと考えられる原因を確定し、データベース化を図るなどして周産期医療の向上に結びつける。
「なぜ、お産で死んだのか」調査 原因探り改善策

異常分娩の搬送元と搬送先ではデータに差が出そうですね。

たとえば、里帰り出産だとか、家族構成だとか、妊娠後の就労状況だとかそういう生活環境も考慮する必要があるのかと思います。

例えば看護師、出産で亡くなった方は知人にはいませんが、切迫率、早産率がかなり高い。

そもそも、明らかな有意差がある話なんですかね?母集団数が分らない上に、僕は統計良く分らないので太刀打ちできないんですが…
母集団は、人口統計と出産統計から大体のところは出せるでしょうから、あとは統計が出来れば…

出生数が大体100万人中の63人の分布ですから正直、意味の有る数字では無いと思います。
単年ごとの比較で格差∞になるようなデータですし。
周産期死亡率のほうは、まだ意味の有る数字だとは思いますが、これも出産した人の年齢等の分布が県によって違っている可能性等、背景を調べないとどのような意味が有るのか判らないですし・・・。

なんだか、5倍と言う数字だけに釣られて書いた記事のような気がしますね。

私に限らず,理系の者に取って,
この手の記事を始めて見た時に先ず思うのは,
「これって統計的に有意差あるの?」
という事ですが,一般の人は如何でしょうか?

モトケン様,如何です?

>まおにゃんさん
取りあえず医師が言っているわけですので、鵜呑みにします。詳しいことは、報告書なり公式発表なりを見なければ分からないのでしょうから、それが手に入らない時点であれこれ考えても意味がないと思います。

ま、平均じゃなくて年間の推移というか、変動がどの程度あるのか知りたいとも思うのですが、致し方ありません。

統計的な有意さは生じないと思います。
重要なのは、「何県で死んだか」「何人死んだか」「どこで死んだか」ではなく「何故死んだか」。
助産院のトンデモ治療?開業医の搬送の遅れ?不可抗力?
マスゴミが勝手な解釈で記事を書く前に、日産婦は十分な分析をして揺るぎない意見を出すべきだと思います。

二項分布をする複数の集団があって、nが大きく確率pが小さい。
このときこれらの集団全体でpが一定である、という仮説が否定できるかということですよね
どうすりゃいいのかなぁ

ツッコミ所満点の元記事ですが、私も一つだけ

>(妊産婦)死亡率が低いのは、広島のほか、愛媛、鳥取、岡山、徳島と中・四国地方が集まる。高い地域には埼玉、千葉、茨城、東京など、関東周辺が目立つ。

全くソースが無いので恐縮ですが、上記各都県別の妊娠・出産時の妊婦の年齢分布と、年齢別の妊産婦死亡率は考慮されているのでしょうか。
死亡率が高いとされる関東周辺では「広島のほか、愛媛、鳥取、岡山、徳島と中・四国地方」に比べると高齢出産になる傾向にあると思いますが、有意差はないのでしょうか。もし都県別で有意差が出れば「研究班」の統計デザインの根本が間違っていることになります。

立木 志摩夫さん,
比率の検定は通常はクロス集計表を作成し,カイ2乗検定で行ないます.実際の数値(死亡数と総数)があれば検定できます.
なお,このようなpが非常に小さくnが十分に大きな場合には二項分布はポアッソン分布で近似できます.

出生数を各県の0から9歳児人口と考えて(大きな乖離はないと思います)、カイ2乗検定をしたところP=0.00045で京都と広島は有意差ありでした。

             京都   広島
10年出生数        231000 269000
妊産婦死亡率(出生10万対) 10.8 1.84
死亡実数             24.948 4.9496

イベント数が小さい場合、カイ2乗検定を用いるのが適切かどうか確信はありませんが。

元ライダーさん,
統計学的にはすべての都道府県のクロス統計表を作成し,一括で検定すべきだと思います.特定の2県だけ取り出して検定するのは適切ではありません.
おそらくそれでも有意差はありそうですが...
なお,発生率が小さくてもカイ2乗検定でよいはずです.

出生10万件でも、その中に含まれる初産と第2子以降の出生の割合、帝王切開の既往者の割合などなど、母数の条件もありますし、田舎の病院ではリスクの高い出産は無理だからと都会の病院へ移されたりすると大病院のある地域の方がむしろ死亡者が増えたりするではないでしょうか。
このような統計では数字より、例えば死因の分析などの方が重視されるべきで、数字を下げたければ母数となる対象をリスクの少ないものばかり集めればいくらでも数字は下がります。

っていうか・・・、妊産婦死亡率6.39っていったい何年前のデータ?
http://www.pref.saitama.lg.jp/A04/BA00/jindo(15-)/jindo17/02-0206.html
この10年の平均でしょうか?っていうか、コンマ2桁の数字に何か意味が?
統計情報処理ぐらいちっとは勉強してから記事を書いて欲しいものです。

あと、たまたまかも知れませんが妊産婦死亡率が平成17年は6.3と高くなりました。
これはもしかして崩壊の数値化?

Level3さん(No.17)、

今流行のEBMに騙されないようにと、20数年ぶりに統計を復習し始めたばかりなので、教えていただきたいのですが、

>統計学的にはすべての都道府県のクロス統計表を作成し,一括で検定すべきだと思います.

これは対立仮説を
「妊産婦死亡率は都道府県で異なる」とするか、「広島県と京都府の妊産婦死亡率は異なる」
とするかの違いではないのでしょうか?

なぜ、「特定の2県だけ取り出して検定するのは適切でない」のか教えていただけないでしょうか?

元ライダーさん,
帰無仮説は「全ての都道府県で妊産婦死亡率に差はない」として,検定した結果有意水準を超えていればこの仮説が棄却され,結果として「どこかに差がある」(つまり死亡率が高い,もしくは低い都道府県が存在する)と結論されます.
統計処理は基本的に全体で行なう必要があります.一部の特定部分だけ取り出して処理することは基本的に正しくありません.
例えばn個の群があったとしてここから2群ずつを取り出して比較したとします.比較を繰り返すと検定の多重比較の問題のために「差がないのにある」と判定されたり,「差があるのにない」と判定されたりする確率が高くなるのです.
ここでは比率が問題となっていますが,平均の差の検定の方が問題としては一般的かと思います.例えば5群の平均値に差があるかどうかを比較する場合にはそれぞれが正規分布しているとすれば最初にすべての群をまとめて分散分析(一元配置)を行ない,その後多重比較法(これにはいくつもの方法があります)で比較しなければなりません.2群ずつを取り出してt検定を繰り返すのは上記の理由で,まずいのです.

>主任研究者の池田智明・国立循環器病センター周産期診療部長は「妊産婦死亡の格差の原因や、地域差があるのかどうかについて、各地域の事情を踏まえて分析し、妊産婦死亡率の低下につなげたい」と話す。
>池田部長は「少子化で出産への期待が高まっているが、出産する女性の命を守る対策はまだ不十分。一人でも妊産婦の死を減らせるよう問題点を探り、早急に改善策を立てたい」と話している。

池田部長の上記コメントにあるように、妊産婦死亡の原因をつまびらかにして、改善策を出して実効あるものにしていただきたいです。

Level3さん

解説ありがとうございます。たいへん勉強になります。まだモヤがかかってスッキリしない状態ですが、
例えば、
「すべての都道府県の妊産婦死亡率が正規分布しているとすれば、その正規分布の両端に位置する広島と京都の妊産婦死亡率は母集団(日本の妊産婦死亡率)と『有意差が無い』場合でも、2群のみで検定すれば『有意差がある』となってしまう場合がある。この場合は広島と京都は共に母集団と有意差が無いのだから、広島vs京都を考えた場合も『有意差なし』とすべきである。」
というような理解でよろしいでしょうか?

とすると、すべての都道府県のクロス集計でなくても、日本と京都という2群の比較でも良いでしょうか?

level3さんありがとございます。そういえばそうですね。
ポワソン分布で近似して・・・とか考えてたらごちゃごちゃになりました。さんきゅです。

No23:元ライダーさん。
例えば今日本人全員がコインを20回投げる実験をしますね。人間がいっぱいいるので
20回全部表が出る人Aさんも20回全部裏が出る人Bさんもいるでしょう。

【1】 Aさんの持つコインはBさんのコインより表が出やすいといえるか?というとそんなことはないですね。単に2群間の検定をやると明らかな有意差が出ますが間違ってます。これは分布の両端を比較したからですね

【2】同じくじゃあAさんの持つコインと日本人全体とでAさんのコインが表が出やすいか、という問いも同じですね。単にこの二つを比較すると有意差は出ますが、これだけではAさんのコインは表が出やすいとはいえないです。これは極端と全体を比較したからですね。

【3】20回振って表が出た人をAさんとするのではなく、最初に誰かを選んで振らせる。そしてこの人が20回振って全部表だったら、この人のコインは日本人全体のコインより表が出やすい、といえます。

【2】と【3】の違いがわかりますか?

【4】最初に戻ると、日本人がみな20回振ったとき、表が何回出たかということで2×1億2千万のでかい表がでます。この表全体を検定にかけてはじめて、
「この中には極端に表の出やすいコインを持っている人たちがいる」ということがわかったりするわけです。

うーむ、判りにくいか??

>立木 志摩夫さん

コインの例えはわかりましたが、今回のケースには適用できるでしょうか?
以下の場合ではどうですか?

【1】2008年、京都府と広島県が日本から独立し、新日本国となった。
【2】新日本国民全員で20回のコイン投げを行なった。
【3】全部コインの表が出た人は広島県は1人だったが、京都府は5人で有意差があった。
(新日本国全県のクロス集計です)
【4】2009年大阪、兵庫、岡山が新日本国に併合された。
【5】この年の新日本国全国民コイン投げ大会でも、全部コインの表が出た人は広島県は1人で、京都府は5人だった。
【6】しかし新日本国全県(5県)のクロス集計で検定したら有意差はなかった。

上記の状況では、広島と京都のコインには変化が無いにもかかわらず、コインの裏表の出方とは無関係の要因(併合)で有意差の有無が変わってしまうことに違和感を覚えます。

2009年の結果から言えることは、
1.京都に飛び抜けて、コインの表を出す人(表が出るコイン)がいる(ある)訳ではない。
2.京都と広島では有意差がある。
これらは共に真であって、違いは比較する対象なのではないでしょうか。

(釈迦に説法は重々承知しておりますが)

危険率5%(=有意水準95%)の場合、独立した事象の群間で47個の仮説を立てて、47回の検定を繰り返せば、本質的に差がない集団でも91%(=1-0.95^47)の確率でどこかの検定が「有意」と引っかかります。

これを回避する一つの方法がボンフェローニ(Bonferroni)の補正です。
やることは簡単で、5回検定を繰り返すのなら危険率を5%/5=1%で計算、20回検定を繰り返すのなら5%/20=0.25%で計算するだけです。
この補正を行うと、47回検定を繰り返した場合、危険率は5%/47=0.10638・・・%で考えればよい理屈になります。
そうすると、全体でどこか一つのペアでも「有意」となる確率は1-(1-0.05/47)^47=0.048795・・・≒5%となって、メデタシメデタシとなります。

参考
Bonferroni correction - Wikipedia(英語です。日本語版には見つかりませんでした)
http://en.wikipedia.org/wiki/Bonferroni
他、ググるといろいろわかりやすい説明が出てきますのでぜひ。

話題が統計学になっていますが、話題を元に戻しましょう。この研究の主任研究者、池田智明・国立循環器病センター部長ということは、奈良県大淀町の一件で受け入れ側で合ったという事ですね。ググってもらうと分かりますが、宮崎県で新生児死亡率が全国一高かったのを10年くらいで最も低くした実績もある訳です。死亡率を下げるために、システムを作り上げていった訳です。

こうしたデータを分析する事は、どこに問題が有るのかを探し出すためには有効な方法であると思います。今後の分析に期待したいと思います。

この様な少数例についてあまり統計学的な議論をしても無意味かと思います。
それぞれの症例の経過や死亡原因についてかなり詳細に解っているわけですから、どうすればその死亡を防げたかを検討し対策をたてるのが最も重要なことです。
もし羊水塞栓の症例ばかりを集め何らかの仮説を立てて有意差検定をするならその意義を認めますが・・・

P R

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