目次
- エビデンスに基づく医療
- 集団は人間ではない
- 証明しろ！
- 可能性に賭ける
- 結果を知る
- エビデンスとは？
- 単純さの追求
- 科学は帰納法である
- エビデンスの改ざん
- 権威
- 欺瞞に満ちた試練
- 正義と悪を超えて
- 疑似科学としてのメタアナリシス
- 予測可能な過激さ
- すばらしいヒューリスティクス
- カルトを崇拝する
- 用語解説
AとBという二人の医師を考えてみよう。
Aは、学校で学んだこと、本で読んだこと、患者を治療した経験などに基づいて病気を診断する、従来型の医師である。
Bは従来の医師ではない。彼は「客観的」（エビデンスに基づく医療を用いる）である。彼の[臨床的に証明された]診断は、完全に「杓子定規」なものであり、学校で学んだことが普遍的に受け入れられているものである。彼は、患者を治療する際の自分の経験によってもたらされるかもしれないバイアスがないように、できるだけ努力して判断を下する。
弁護士としては、法廷でBの判断を擁護したいと思うかもしれないが、患者としては、Aの知的に偏った診断と治療を受けたいと思うだろう。
レイ・ソロモノフ
はじめに
医学は不確実性の科学であり、確率の芸術である。
ウィリアム・オスラー卿
本書の目的は、一般の読者にも理解できるような議論を提示することである。提示されたアイデアは微妙なものであり、数学を用いればより正確に表現できるかもしれない。しかし、我々はこの本を、方程式や数学的処理に頼らず、比較的シンプルなスタイルで書くことにした。
我々は、数学、理論計算機科学、意思決定科学の分野における洗練された概念を、混乱を招くような名称や専門用語に頼ることなく提示するよう努めた。読者の皆さんには、複雑なアイデアをあまり苦労せずに追いかけることができると思う。注意点としては、例題の中には面白いものもあるが、理解するのが非常に難しいものもある。これは意図的なものなので、心配しないでいただきたい。我々が言いたいのは、一流の数学者でさえ、表面的には単純な実験を誤解していたのだから、エビデンスに基づく医療（EBM）の巨大な複雑さは自滅的だということである。各章の終わりには、重要なポイントをまとめている。
数学や統計の専門家である読者の皆さんには、簡略化された表現にご理解いただきたいと思う。本文中には新規性があり、高度な知識を要する部分がある。この文章を読み続けることで、その深い意味を理解してもらえると思う。ある査読者は、我々の確率問題の分析が正しいことを確認してくれたが、このトピックに関する多くのメールを期待すると警告してくれた。しかし、もしあなたがモンテホール問題の解釈を我々と異にするならば、あなたは多くの数学者や科学者と一緒になって、我々の主張を間接的に理解したことになると言えるであろう。簡単な確率問題でさえ理解するのは難しく、このことはエビデンスに基づいた医療のメガスタディに大きな影響を与える。
この本では、さまざまな科学の集合体から、幅広いテーマを取り上げている。医学を中心テーマとしながらも、意思決定科学や科学的手法の側面も必然的に取り上げている。一見、関係のないパズルや単純な記述、文章の情報量の多さなどは、医療関係者の人にはご容赦いただきたいのであるが、これらの理論的な概念を最終的には実際の医療に結びつけていく。背景となる理論に加えて、いくつかのセクションでは、現在のEBM（Evidence-based Medicine）の実践を取り上げている。現在行われているEBMは、巷で喧伝されているようなものではない。
我々は時折、エビデンスに対する評価を表すためにbeliefという言葉を使う。ここでいう「信念」とは、裏付けとなるデータがないにもかかわらず、ある見解を不合理に保持することを意味するものではない。同様に、「最高の証拠」のように、「ベスト」という言葉を使うことは、しばしば無意味であるか、より悪いものであると批判する。ベストとは、最適という意味であり、特定の基準を指す。それにもかかわらず、エビデンスに基づく医療では、その使用は誤解を招くものである。わかりやすくするために、意味がはっきりしている場合にのみこの言葉を使うようにしている。
本文中には、面白さと明るさのために引用文を散りばめた。これは、問題をより深く考えるきっかけとするためでもある。時には、洗練された議論を中断し、読者に休息を与えるためにもある。いくつかの引用は、J.E.H.ショーの「Some Quotable Quotes for Statistics」から引用している。同様に、この本は分割して読むことができるように、各章を短いセクションに分けている。わからないところがあっても、軽く目を通してから読み進めることができる。疑問があれば、また戻ってきて詳しく調べればいいのである。そうすれば、全体像が見えてくる。
しばしば、別のアプローチでポイントを示すために戻ることがある。EBMの基礎は、いくつかの分野の科学的ルールを破っている。EBMの限界をいくつかの異なる方法で説明できることは心強いことである。読者の皆さんには、一見繰り返しに見えるが、これも物語の一部であることを理解していただきたいと思う。
我々は、ランダム、チャンス、確率、および同様の専門用語の定義をやや自由放任主義的にしていたかもしれない。意味は文脈から明らかになるはずである。同様に，通常の議論ではよくあることであるが，メタアナリシスとシステマティックレビューという用語を互換的に使用している。メタアナリシスとは、文献のシステマティックレビューにおいて、さまざまな研究から得られたデータを組み合わせる際によく用いられる統計手法である。本書では、最も単純な実験であっても、EBMの標準的な「頻度主義」の統計で分析することがいかに深く困難であるかを説明している。このような混乱を克服するために、ベイズ統計、決定木、ヒューリスティック（経験則）の使用を提案している。特に、家庭医でも実施可能なシンプルで安価な臨床試験について説明しているが、EBMのメガトライアルと少なくとも同等の効果がある。
我々は、EBMの支持者や推進者が、この本をオープンマインドで読んでくれることを期待している。我々は、アプトン・シンクレアの “It is difficult to get a man to understand something, when his salary depends on that I’m not understanding it. “（私が理解していないことに彼の給料がかかっているのに、何かを理解してもらうのは難しいことです。）というコメントを十分に理解している。現在の選択的なエビデンスに基づく医療を実践している人は、その限界を考慮し、合理的なアプローチを代用することが、患者に対する義務である。
エビデンスに基づく医療を支持する人たちは、この本を攻撃し、我々の分析の信用を落とすことを考えるかもしれない。我々はそのような試みを歓迎する。もし我々が間違っているのであれば、むしろそれを知りたい。我々は、EBMが一連の独立した問題の蓄積に苦しんでいると主張しているが、そのうちのどれか1つでもあれば、EBMは貨物カルト科学として分類されるに十分である。この文章を読み進めていくうちに、EBMがジャンクサイエンスであり、その手法を合理的に擁護する見込みがほとんどないことが次第に明らかになってくると思う。
我々は科学者として患者の視点に立っている。EBMは組織的な医療から発展したものである。医師はその分野の専門家であり、EBMに対する賛否を自ら提示することができる。我々は専門家である患者の視点に立ち、いわゆるエビデンスに基づく医療のアプローチや進歩に不満を持っている。本書の議論には理論的なものもあるが、多くは実践的で実用的なものである。EBMの問題点は、患者にとって現実的な結果をもたらすものであり、ある時点では、我々は皆、患者なのである。
EBMは患者を傷つけ、医学の進歩を抑制する。時には、人には遂行しなければならない義務がある。著者にとって、この本を書くことはそのような義務であった。
謝辞
科学において重要なことは、新しい事実を得ることよりも、その事実について考える新しい方法を発見することである。
ウィリアム・ブラッグ卿
本書は、ブラッグ卿が人工知能、サイバネティクス、意思決定に関する講義の中で、エビデンスに基づく医療の例を用いて説明したことに端を発している。意思決定科学の落とし穴の多くは、現在のいわゆるエビデンス・ベースト・メディスン（証拠に基づく医療）に例示されていた。この間、レン・ノリエガ博士は、背景の調査や中心となるポイントの議論に協力した。Staffordshire大学の人工知能と意思決定科学の学生たちは、セミナーでフィードバックを提供してくれ、その中で本書で紹介されている多くの問題を議論し、明確にしてくれた。また、Hongnian Yu教授とBernadette Sharp教授には、基礎研究の面で協力と励ましをいただきた。
Andrew Hickeyは、Cochrane FoundationとJournal of the American Medical Associationから出版されたメタアナリシスにおける不適切なサンプリングに関する文献調査を行った。また，本書のバックグラウンドチェックと校正を行っていただきた。
Gert Schuitemaker博士とElsedien de Groot氏には、論文の作成にあたり、議論と支援をしていただきた。また 2008年に開催されたオーソモレキュラー医学に関するアンホルト会議の参加者との議論も、彼らのサポートのおかげである。British Society for Ecological Medicineの会長であるDamien Downing博士には、有用な背景情報を提供していただき、本の初期バージョンにコメントをいただき、短い紹介文を提供していただきた。Stephanie Morgan、Elizabeth Hickey、Chris Hickeyは、原稿と計算を親切にチェックしてくれた。
エイブラム・ホッファー博士は、医学における科学的手法の乱用と、体制側による情報の制限について、自らの考えを述べてくれた。Hoffer博士は、無作為化プラセボ対照試験の限界についての考えを深めるために時間を割いてくれた。Hoffer博士がこのような臨床試験の先駆者であったことは、過去50年間の科学的手法の変化について幅広い視点を持つことを可能にした。また、Robert F. Cathcart III博士やThomas Levy博士との仕事や議論は、現代の統計医学における合理性の欠如への興味を刺激した。
また、オルガ・グレグソン博士とテリー・ルッカー教授は、一貫した励ましとその知識を提供してくれた。外科医を引退したマイケル・ロバーツ氏は、長年にわたり、医療データの詳細な議論や解釈において、自分の視点を共有することで助けてくれた。また、ビル・サルディ氏には、現代の医療におけるEBMの利用と悪用についての洞察を惜しみなく提供していただきた。また、Owen Fonorow氏、Andrew Saul氏、Bo Jonsson氏、John Ely氏、Carolyn Dean氏、Erik Paterson氏、Ralph Campbell氏、Michael Ellis氏、Ian Brighthope氏、Todd Penberthy氏にも感謝の意を表する。
英国では、British Society for Ecological Medicineの友人たちが、患者の個性に基づいた合理的な治療法を開拓してくれた。日本では、柳沢厚男氏らが、テクノロジー社会において個人的な医療アプローチがいかに機能するかを示してくれた。国際的には、Michael Gonzalez博士、Jorge Miranda-Massari博士、Jim Jackson博士、Ron Hunninghake博士が、より合理的な医療へのアプローチを一貫して支持している。特に、若い科学者である我々に妥協のない合理的な考え方を教えてくれたカレン・デイビス氏とデビッド・ヒューキンズ教授に感謝している。
この本は、他の多くの方々の仕事に依存しており、その多くが本文中で言及されている。我々はEBMの中核となる考え方を批判しているが、特定の個人や組織を誹謗中傷しているわけではない。システマティックレビューと臨床ガイドラインの図は、米国医学研究所の画像を参考にして変更している。
序文
科学的行動は、サイバネティックスの下でも、論理の下でも、適切に分類することができる。
ピーター・メダワー卿
患者ベースの医療
大規模臨床試験、統計学、システマティックレビュー、メタアナリシス……EBM（Evidence-based Medicine）は、医学を新たな次元で解明してきた。ここでは、あなたが自分で判断するために必要な洞察を紹介する。
もちろん、私は偏見を持っている。ヒッキーとロバーツを個人的に知っているし、彼らの仕事を尊敬しているし、彼らは序文で私についてとても親切に書いてくれている。彼らは序文で私のことをとても褒めてくれている。このことを知っていれば、私の発言を読むときにそれを考慮することができる。残念なのは、医学研究や医師のアドバイスに対して同じことができないことである。治療法や検査、危険因子が健康に及ぼす影響について、EBMによって確実な情報が得られるようになったと言われているので、できると思うかもしれない。しかし、EBMは個人ではなく集団を対象としているため、我々を規制しようとする政府や、薬を販売しようとする企業には有効であるが、診察室で最適な治療法を決めようとする医師と患者にはほとんど役立たずである。人間は複雑で個性的であり、完全に個人的なケアを必要としており、医療から思考を取り除くようなガイドラインではなく、その価値があるのである。
この本を読めば、EBMについての驚くべき事実を発見し、研究を読み解くための貴重なツールを得ることができる。この本を読めば、医師やセラピストとして、患者に直接利益をもたらす小規模な研究を自分で行うことも可能になる。非常に小さな効果を実証するためには、非常に大きな試験が必要である。もちろん、それが研究を行う理由である。
治療とプラセボの比較？HickeyとRobertsは、非倫理的であり、不要であると述べている。もしその治療法が良いものであれば、現在の最良の治療法と比較するはずである。しかし、システマティック・レビューは、研究に含まれるすべてのバイアスを取り除くことができるのではないであろうか？むしろ、システマティックレビューは新たなバイアスを導入するチャンスであり、データから望む結果を得るためのもう一つのチャンスなのである。
この本を読めば、医学研究に新たな光が当てられ、より明確に、より明らかになるであろう。
– Dr Damien Downing MB BS MSP, President of the British Society for Ecological Medicine and Former editor of the Journal for Nutritional and Environmental Medicine, Sept 2011.
患者の視点から
中央値はメッセージではない。
スティーブン・ジェイ・グールド
2010年11月下旬、私は胸の感染症に悩まされていたので、かかりつけの医師を訪ねました。私の病歴が要約されたコンピュータ画面から視線をそらすことなく、ほとんど意味のない会話をしながら、彼は抗生物質の処方箋を書いた。私が処方された薬は、このような症状を持ち、私の身長、体重、年齢、星座を持つ人々の一員として、「平均的に」適切なものであったに違いない。私は1週間後、治療コースを終えて戻ってきたが、症状は改善されていなかった。この時、GPはコンピュータの画面から目を離し、聴診器で私の胸を診た。彼は最小限の対話をした後、少し強めの抗生物質を再度処方した。もしかしたら、私の髪の色や靴のサイズを無視して、「平均的な」適切な薬を評価していたのかもしれない。さらに、地元の病院でレントゲンを撮るための用紙を渡された。レントゲンの結果、さらに強い抗生物質が必要であることがわかった。この3回目の処方が功を奏し、1週間後には3週間休んでいた仕事に復帰できた。
もし初診時にもっと個別の診断を受けていたら、もっと早い段階で適切な治療を受けられ、休業期間ももっと短くて済んだかもしれない。私の経験を一般の人々に当てはめると、不適切な治療による経済への影響はどれくらいになるであろうか。これに加えて、「エビデンス」に基づいた医療の実践者が提唱する、再現性のない、統計学的にも理解できない臨床試験のコストと無駄が加わる。
一人の人間として、我々は皆、複雑なサイバネティック・システムであり、自律的であるべきだと考えている。胸部疾患よりももっと深刻な症状に直面したとき、医療関係者は、我々が自らの治療について積極的な役割を果たすことを期待するようになっている。それにもかかわらず、エビデンスに基づく医療が難解であるために、素人（場合によっては経験豊富な統計学者）が情報に基づいた選択をすることができない。
この本は、科学的懐疑とサイバネティックスの復権について重要な主張をしている。著者は、サイバネティックスの最も重要な2つの原則を、非常に明快かつ経済的な表現で要約している。「数に安全はありません」、「データは情報ではありません。」これは、通常の統計学の教科書よりも少ないページ数で達成されており、メタアナリシスよりもはるかに透明性が高い。これは、無視するにはあまりにも重要なことである。
Len Noriega BA MSc PhD LLB MBCS, Staffordshire University, England, Sept, 2011.
魚類学者が海の生物を調査しているとしよう。彼は水の中に網を投げ入れて、魚のようなものを集めてくる。獲物を観察しながら、科学者の常套手段で、その結果を体系化していく。彼は2つの一般論にたどり着く。
- (1)体長2インチ以下の海の生き物はいない。
- (2)すべての海の生き物にはエラがある。
これらはどちらも彼の漁獲物に当てはまり、何度繰り返しても当てはまるだろうと暫定的に仮定している。
このアナロジーを適用すると、漁獲物は物理学を構成する知識体系を表し、網はそれを得るために使用する感覚的・知的装置を表している。観察によって得られなかった、あるいは得ることができなかった知識は、物理学には認められないからである。
傍観者は、最初の一般論が間違っていると反論するかもしれない。「体長2インチ以下の海の生き物はたくさんいるが、あなたの網はそれを捕らえるのに適していありません」と。魚類学者はこの反論を軽蔑して退ける。
「私の網で捕らえられないものは、事実上、魚類学の知識の範囲外である。」要するに、「私の網で獲れないものは魚ではない」ということだ。
アーサー・エディントン卿[1]