Too much medicine? 相反する2つのパラダイムの比較から見えてくる科学的・倫理的課題

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政策・公衆衛生(感染症)

Too much medicine? Scientific and ethical issues from a comparison between two conflicting paradigms

https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC6341674/

オンラインで2019年1月22日公開

フランチェスコ・アッテナ(Francesco Attenac)

 

概要

背景

社会における医療の役割は、次のような2つの考え方に基づいているように思われる。

それは、「より多くのことをすることは、より良いことをすることである」(パラダイムA)と

「より多くのことをすることは、より良いことをすることではない」(パラダイムB)である。

本文

パラダイムAとパラダイムBを、一つの臨床症状と医療システムの一般的な文脈の両方で比較した。パラダイムAとパラダイムBを比較したのは、一つの臨床症状として、乳がん検診を取り上げた。乳がん検診に関する議論において、パラダイムAとBの対立に影響を与えているのは、少なくとも7つの相互に関連した問題である。すなわち、研究と実践の乖離、女性に提供される情報の少なさ、「政治的正しさ」が医療政策の選択にどのように影響するか、専門家の利益、有効性に対する疑問、有害性と有益性の間の非整合性、離散的な変数で二分的な決定を行うことの難しさである。

医学に対する一般的なアプローチとして、パラダイムAの代表的なものはシステム医学である。

パラダイムBの代表としては、「賢い選択」、「気をつけて待つ」、「効きすぎキャンペーン」、「スロー・メディスン」、「過剰診断への不満」、「四次予防」などのアプローチやムーブメントが挙げられる。

私は、一つの条件としても、医療に対する一般的なアプローチとしても、この比較は害と益の分析に完全に還元されることを示した。また、どちらの場合も、2つのパラダイムは多くの点で不可分であることも示した。このことは、議論を倫理的なレベルに移すことになり、結果として、科学者と一般市民はこのテーマについて議論する平等な権利と能力を持つことになる。さらに、システム医療には、その普及を制限しかねない多くの倫理的問題がある。

まとめ

私は、未来の医療のシナリオについていくつかの仮説を立てた。特に注目したのは、システム医療がますます身近なものになり、人々に普及していくのか、それとも約束が守られなかったり、倫理的な問題で維持できなくなったりして、縮小されていくのかということである。

キーワード

システム医療、有害・有益性評価、乳がん検診、過剰医療、パラダイム、不整合性、倫理観

背景

現在、社会における医療の役割や、ある集団に対する介入の程度についての傾向は、2つの相反する見解、すなわちパラダイムに焦点を当てているように見える。これらのパラダイムは以下のように要約される。パラダイムA(PA)では、「より多くのことをすることは、より良いことをすることである」とされている。逆に、パラダイムB(PB)では、「やればやるほど良くなるわけではない」。

これまで、この2つの考え方には様々な支持者がった。19世紀末には、効果のない治療の氾濫に対して、治療ニヒリズムの動きがあった。しかし,20世紀初頭には,医師はガレノス式(粛清,嘔吐,瀉血)とヒポクラテス式(待つ,観察する,治療する)のいずれかを選択しなければならなかった[1]。現在,PAが最も高く表現されているのは,システムバイオロジーとシステムメディシンである[2]。これに対して,PBは,現代医学の行き過ぎに反対するさまざまなアプローチや運動に代表される。PAやPBへの傾向は、介入主義的であるか否かという点で、個々の医療従事者の態度でもある。また、米国は典型的なPAの国であり、この傾向は特定の国の文化的特徴でもある。

現代医学は、その起源以来、常に向上を目指すという目的のために、人々の生活や社会一般への侵襲性を徐々に高めてきた。より多くのことを行い、より良くするという目的を超えて、このような発展の主な理由はよく知られている。生活の質の向上、幸福への執拗な探求、医学がすべての健康問題を解決できるという非現実的な期待、健康不安(個人の健康に関して感じる、しばしば根拠のない苦痛、不安、深刻な病気の感覚)医師と患者の関係が父性的なものから対等なものへと変化したことなどである。医学的な観点からは、このような新しい考え方が、医療と法律の間の紛争を大きくし、ディフェンシブ・メディスンの誕生につながっている。最後に、健康産業は、ますます高価になる薬と絶え間ない技術革新によって利益を追求する目的で、健康消費者主義を助長している。これらの現代の状況はすべて密接に関連しており、(臨床においても、予防においても、診断的にも治療的にも)非介入主義ではなく医療介入主義に向かっている。

個人レベルでは、この過剰な介入主義の最もよく知られた結果は、過剰診断と過剰治療である[3]。社会レベルでは、その結果は、否定的な意味での医療化の概念と、公衆衛生システムの経済的持続性の問題である。このような否定的な結果と、クーン言語の異常性から、パラダイムシフトという古典的なスキームに則ったPBが生まれた[4]。

本研究では、PAとPBの比較を行っている。本研究では、PAとPBの比較を、主に臨床実践と予防診断の観点から行っている。早期診断が2つのパラダイムの主な違いを強調するため、このアプローチを採用している。さらに、2つのパラダイムは、1つの臨床症状や一般的な医療システムに関しても比較されている。クーンの用語を維持しながら、私は両方の状況に通約不可能性の概念を適用する。通約不可能性は、incomparability、disimilarity、divergenceなどの他のより一般的な概念よりも深く、今回の議論の必要性に適している。私は、この2つの視点の厳格な対立はやや人工的であり、現実は2つのパラダイムが示す以上にニュアンスがあることを認識している。したがって、このように単純化することで、より直線的で理解しやすい推論を立てることができるのである。

通約不可能性

通約不可能性には様々な意味がある。数学では、ある共通の尺度や単位を用いて、項目を正確に測定・比較できないことを意味する。しかし、本研究では、クーン的な意味でこの言葉を使っている。その意味では、科学者たちが、どちらがより有効か、あるいは有用かを判断するために、理論を直接比較できるような共通の命名法を用いて議論できない場合、科学理論は非整合的であると言える。そのような比較ができない理由は、理論が2つの異なる科学的パラダイムに属しているからである[4]。

本研究では,上記の定義に従い,「非整合性」という用語を,単一の疾患に関するものと,医療システム全体に関するものの2つの意味で使用している。

A)危害・便益評価の非整合性。これは、特定の病気に対する害と利益が、健康状態の異なる領域に影響を与える場合に発生し[5]、PAとPBの間に対立が生じる。もちろん、有害性と有益性を共通の分母(例えば、死亡率、質調整生存)で比較できる条件はたくさんあることは承知しているが、有害性と有益性の非共益性は過小評価されているテーマだと考え、以下の条件を取り上げた。

B) パラダイム間の非整合性 まず第一に、PAとPBはお互いに無視していると仮定した。つまり、共通の言語を持たず、共通の解決策を見つけるために協力しようとはしない。最終的には、PAとPBの比較は、有害性と有益性の間の(メタ)評価に完全に還元される。

私はまず、一つの病気について分析してみる。例として、乳がん検診についての議論を紹介している。続いて、医療システムの一般的な文脈でPAとPBを検討する。

有害性-便益性評価の不整合性

乳がん検診をめぐる議論

乳がん検診は、検診に対する2つの異なるアプローチの対立の好例である。PAは検診の実施を支持し、PBは支持しない。さらに、乳がん検診は多くの議論がなされているため、特に興味深いテーマである。PAとPBの対立に影響を与えるものとして、少なくとも7つの相互に関連した問題がある:研究と実践の断絶、女性に与えられる情報の少なさ、「政治的正しさ」が医療政策の選択に影響を与えること、専門家の利益、有効性への疑問、有害性と有益性の間の非整合性、連続的な変数で二分的な決定を行うことの難しさ。

最初の4項目は、PAに関しては厳密には科学的な問題ではない。科学的な議論で強調されている多くの疑問とは異なり、スクリーニングの利点と効果は臨床現場ではまだ過大評価されている[6-8]。多くの医療従事者にとっての困難は、手順の更新(研究と実践の断絶)であり、人口レベルでは、女性への情報がまだ一部スクリーニングに偏っている(女性に与えられる情報の不足)[9, 10]。多くの国では(私の経験では、確かにイタリアでもそうだ)スクリーニングに反対することはできない。[11]によれば、科学者の中にも、政治的に受け入れられる結果を得るために健全な科学的原則を犠牲にしている人がいる。最後に、多くの医療従事者は、(放射線科医、外科医、乳腺専門医など)その分野における特定の利害関係のために、スクリーニングの有用性に関する判断を歪める可能性がある[12]。

科学的観点(上記リストの最後の3項目)から見ると、乳がん検診に関する議論は2つのレベルで激しく行われている。第一のレベルは有効性に関するもので、乳がん検診の有効性をまとめた研究は数多くあるが [13-17] 、死亡率を低下させる検診の効果を強く疑問視する研究もある [18-22] 。有効性が認められれば、第二段階の議論は、害と利益の比率に関するものである。一方では、乳がん死亡率の予防、他方では、診断の予測、偽陽性、生検後の偽陽性、過剰診断などが挙げられる [23-27]。

カナダのタスクフォースでは、40-49歳の年齢層では、乳癌による死亡を1人防ぐために、2108人の女性を11年間スクリーニングする必要があり、690人の偽陽性と75人の生検後の偽陽性が発生すると計算している50-69歳の年齢層では、女性721人、偽陽性204人、生検後の偽陽性26人となっている[28]。過剰診断は、計算が困難なため、最近では論争の的になっている問題である[29]。乳がん検診に関する英国独立パネルは、乳がんによる死亡を1件防ぐごとに、3件の過剰診断があると計算した[13]。より最近の研究では、乳管癌と浸潤性乳癌の年齢別の過剰診断を調査しており、スクリーニングで癌が検出された40歳の女性では1%未満、乳管癌では80歳で30%に達するなど、幅広い結果が得られている[30]。

米国予防サービスタスクフォース(USPSTF)は、50~74歳の女性に対して2年に1度のマンモグラフィによるスクリーニングをB推奨としている。タスクフォースは、かなり複雑な文言を用いてその推奨を行っている。”USPSTFは、このサービスを推奨する。純利益が中程度であるという高い確実性があるか、あるいは純利益が中程度から相当であるという中程度の確実性がある」[16]。

通約不可能性とundecidability

これらのデータが、危害・利益比について何を物語っているのかを判断する必要がある。科学的な観点から見ると、このデータは、その比率を評価することが難しいため、あまり啓発的ではない。倫理的な観点からは、解決できないジレンマに陥る。このジレンマは主に、この例では害と利益が両立しないことから生じる。第一に、これらは実質的に異なる領域に属している[5]、すなわち、死を防ぐことと様々な害を防ぐことである。第二に、連続変数で二分法の決定を行うことの難しさについて、つまり(議論を単純化すると)防いだ1人の死に対してどれだけの過剰診断(または、例えば、偽陽性)を許容できるかということである。

数学や計算可能性理論の言葉を借りれば、決定不可能性は、非整合性(通約不可能性)すなわち、正しいイエス・ノーの答えを導くルールを構築することが不可能であることに由来する。このように、科学データの初期条件が同じであっても、スクリーニングを行うか行わないかの最終的な選択は、科学的な問題ではなく、倫理的な問題なのである。科学者と一般市民は、この問題について意見を述べる権利と能力を等しく持っている。実際、この問題に対する最も最近の、そしてますます共有されるようになった解決策は、最終的な決定(そしてジレンマ!)を女性に公開することである[28]。しかし、この新しいアプローチでは、女性の好みが有益性と有害性に関する不確実性と衝突するため、新たな問題が発生する。さらに、責任の移転はインフォームド・チョイスを強要するものであり、女性にトラブルを引き起こす可能性がある[31]。米国国立がん研究所が推進している「Population-based Research Optimizing Screening through Personalized Regimens」イニシアチブは、患者の好みと、スクリーニングに関連する個別の有益性と有害性の比率を最適化することの両方に基づいている[32, 33]。

私が議論している本題であるが、多くの科学者はこのジレンマを無視しているようである。PAの立場にある科学者は介入を支持し,PBの立場にある科学者は介入を拒否している。

パラダイム間の不整合性

PA 代表的なシステム医療

システム医学は,今世紀初頭に発展したシステムバイオロジー[34]の医学分野における応用である[35]。システム医学は,Predictive(予測),Preventive(予防),Personalized(個別化),Participatory(参加)を謳っていることから,P4システム医学(P4SM)とも呼ばれている。PredictiveとPreventiveは厳密に相互に関連する項目であり、[36]によって報告されている。”さらに、P4医学は将来的に、患者の中で障害を受けたネットワークが将来出現する可能性を予測し、これらの障害を受けたネットワークの出現とそれに付随する病気を阻止する「予防薬」を設計することができるようになるだろう。” P4SMはパーソナライズされている。一人一人を統計的な平均値ではなく、ユニークな個人として考える。そのため、継続的なモニタリングで収集したビッグデータに基づいて、一人ひとりに合った方法で治療を行う。この介入には、積極的な参加と住民の積極的な貢献が必要である。このようにして、P4SMは実用的な情報を提供することができ、それを使って健康を改善することができる。

P4の目標を達成するために、P4SMは従来の情報源(紙の患者記録、臨床・病理パラメータ、分子・遺伝子データなど)と新しい情報源(統計・数学・計算ツールから得られるもの)のデータを統合する必要がある。そのためには、さまざまな分野の専門知識を結集したチームを編成し、各個人を空間的・時間的に継続的にモニタリングする必要がある。これにより、異質で構造化された、あるいは構造化されていない膨大な量のデータ(ビッグデータ)を推定、分析、関連付けることができ、さまざまな現象の関連性を判断し、将来の現象を予測することが可能になる。

医療機関でモニタリングされている人の状態や行動に関する予測を得るためには,次のような手順で進める必要がある[2]。まず,特定の質問に答えるために測定や観察が可能なシステム変数を特定する必要がある。第2に,これらの変数間の相互作用を,分子,細胞,全身のレベルで特徴づける必要がある。第3に、そのような相互作用の結果を、複雑なシステム(人体)を縮小表現で評価するプロセスを用いて決定しなければならない。

このような医療への新しいアプローチとその普及に関するコンセンサスは、この分野で活動する多くの国際機関によって強調されている。例えば,米国シアトルのシステム生物学研究所[37],欧州システム生物学・医学研究所[38],中国の蘇州システム医学研究所[39]などがある.

P4SMは、PAモデルのための唯一の国際的な組織的運動である。しかし、国際的なレベルでは、PBは数多くのアプローチ、運動、キャンペーンによって代表され、しばしば互いに関連している。PBのアプローチには、「賢い選択」、「注意深い待機」、「Too Much Medicineキャンペーン」、「スロー・メディスン」、「過剰診断に対する苦情」、「第4次予防」などがある。私のリストが完全に網羅されていることを望むが、以下にそれぞれの簡単な要約を紹介する。

PB:アプローチとムーブメント

賢い選択

Choosing wiselyは、おそらくPBを特徴づける最も広範で体系的な運動である。その使命は、臨床家と患者の間の対話を促進し、患者が次のようなケアを選択できるようにすることである:エビデンスに裏付けられていること、すでに受けた他の検査や処置と重複していないこと、害がないこと、本当に必要なこと [40]。その中心となる考え方は,不適切で本質的に有害な検査,治療,処置の過剰利用を減らすことである。この運動は 2012年に、すべての医学専門学会に、医師と患者が疑問を持つべき5つの検査と処置のリストを作成するよう呼びかけるキャンペーンを開始したことで知られている[41]。

ウォッチフル・ウェイティング

ウォッチフル・ウェイティングは、組織的な運動ではなく、健康問題に対するアプローチの一つである。積極的な治療に代わるもので、医療介入や治療を行う前に時間を置き、患者の関与を利用するものである [42]。前立腺がんは、この点でかなり注目されている[43]。このアプローチは米国国立がん研究所でも推進されており、同研究所の「がん用語辞典」では、ウォッチフル・ウェイティングの概念を以下のように説明している。”患者の状態を注意深く観察するが、症状が現れたり変化したりしない限り、治療を行わないこと」。症状の進行が緩やかな場合に用いられることがある。また、治療のリスクが考えられる利益よりも大きい場合にも使用される」[44]。

薬の飲み過ぎキャンペーン

前世紀末、BMJ誌で「薬が多すぎるのではないか」というテーマで長い議論が始まった。[45]. その後、このキャンペーンは正式なものとなり、専用のWebサイト[46]が開設され、以下のように明記されている。”The BMJ’s Too Much Medicine initiativeは,過剰診断や不必要なケアへの資源の浪費がもたらす人間の健康への脅威を強調することを目的としている.私たちは,過剰医療の問題を説明し,認識を高め,解決策を見出そうとする医師,研究者,患者,政策立案者の運動の一部である。”

スローメディシン

スローメディシンの組織的な運動は 2011年5月にイタリアで始まった。この運動の背景には,自然や環境への敬意,正義感,そして無駄や消費主義への嫌悪感がある[47]。これらの考え方は、スローフードという別の運動の考え方と共通しており、スローメディシンはこれらの運動と連絡を取り合い、協力している。スローメディスン運動の宣言では、ファーストメディスンの7つの「毒」が述べられている。スローメディシンとChoosing Wiselyのコラボレーションは、Choosing Wisely Italyの設立によって実現した[48]。

過剰診断への不満

過剰診断と過剰治療は、医療介入の過剰使用による最も陰湿な結果である[49]。したがって、それを完全に糾弾する研究や著者はすべてPBに属している。ここでの話題は新しいものではないが,過診と過剰治療の大きさを計算するために数学的モデルが使用されているため,近年,国際的な反響を呼んでいる。Pathiranaら[50]は、過剰診断の5つの要因として、文化、医療制度、業界、専門家、患者・国民を挙げている。

第四次予防

このような医療へのアプローチは、「四次予防」という概念で公式化されており、特に一般診療の分野で発展していた[51]。実際、第四次予防の概念は、WONCA International Dictionary for General/Family Practiceに掲載されており、そこでは「過剰医療化のリスクがある患者を特定し、新たな医療的侵襲から患者を守り、倫理的に許容できる介入を提案するためにとられる行動」と定義されている[52]。

ここで,PAとPBの比較を行う。まず,感度と特異性を分析し,次に,危害・利益比への還元を評価する。

2つのパラダイムの感度と特異性

システム医学としてのPAは,すべての個人を(空間的・時間的に連続して)モニタリングすることを目的としている。したがって、将来の病気を予測し、予防することができると考えられるため、PAの感度は非常に高く、理論的にはあらゆる臨床症状に対してほぼ100%の感度を示する。しかし、特異度や陽性適中率は、疾患やその有病率、使用する閾値などの要因によって低いとされている。これに対してPBは、害と益のバランスが取れていることが確実な場合に、自制して行動する。つまり、病気の可能性が高い人や介入がより適切な人など、人口のごく一部の人だけが診断され治療を受けることになる。もちろん、この方法は感度が低いため、病気の人を見失ってしまう危険性がある。古代からよく知られている倫理的ジレンマは、単一の臨床問題に適用されていたが(以前、乳がん検診で見たように)ここでは全人口に適用されている。つまり、過剰診断された健康な人の両方を多く治療する代償としてすべての病気の人を含めるか(過剰診断、過剰治療)健康な人を治療しないという利点を生かしてすべての病気の人を含めないか(過小診断、過小治療)ということである。

Harm-Benefit評価におけるPAとPBの比較の軽減

これらの考察を危害・利益評価の分野に置き換えると、PAとPBには異なるアプローチがある。簡単に言えば、PAは感度が高く、利益が多く、害が多いということであり、PBは特異性が高く、害が少なく、利益が少ないということだ。ここで、PAとPBのどちらもが優れた性能を発揮する理想的な条件を考えてみよう。PAは、被害を多少増加させることを犠牲にして、集団にとって最大の利益を得ようとする(利益が多く、害が少し多い)。PBは、利益が多少減少する(害が少なく、利益が少し減少する)という代償を払って、人々の害を最小にしようとする。私がPAとPBの比較で取り上げようとしている「非整合性」とは、このような理想的な条件から正しい判断を下すことができないこと(決定不可能性)である。これこそが、比較することで生じる核心的な問題だと私は考えている。したがって、「どちらが優れているか」「どちらが正しいか」という問いは、あまりにも単純化されすぎており、無意味であるとさえ言えるであろう。

PAの認識論的・倫理的問題

ここまでは、主に健康面での比較に焦点を当てていた。視野を広げると、PAはPBと違って認識論的な矛盾や倫理的な問題を抱えている。

認識論的な観点から、P4SMは、還元主義的なアプローチから全体論的なアプローチへの医学のシフトを達成することを目的としており、そのツールは人体の複雑さを考慮に入れている[53]。このスタンスの主な矛盾点は,複雑性(全体は部分の総和よりも大きい)とホリスティック性が,P4SMが主張するタイプの予測性と認識論的に相容れないことである。したがって、P4SMが誇示している予測能力は幻想である可能性がある。さらに、私はP4SMの予言性を、自然や人間に対する厳格な決定論的アプローチへの回帰と考えている。つまり,人間を小宇宙と考えれば,ラプラスの悪魔の古い宣言[54]を思い出す.悪魔が宇宙のすべての原子の正確な位置と運動量を知っていれば,任意の時間におけるそれらの未来の値が保証される.これをP4SMに当てはめると、「ビッグデータが各個人の生体パラメータの正確な位置と運動量を知っていれば、その人の任意の時間における未来の値が内包される」ということになる。結論として、P4SMは、[55]で提案されているようなパラダイムチェンジではなく、現在のPAの極端な形であり、Vogtら[56]が “テクノサイエンス・ホーリズム “と定義しているものであると考えている。

倫理的な観点からは、いくつかの批判がなされている。健康不安[57]やサイバーコンドリア[58]といった、昔の心気症の現代版が登場しているが、これは医療がますます侵襲的になっている現在の傾向の結果である。ブーメラン効果として、人々は健康を実感することなく、常に健康に不安を感じている。このような状況は、システム医療の普及とともに増加する可能性がある。システム医療は、人間の生活を広く侵食するようになる可能性があり、健康や人生そのものの医療化に至るまで、社会的・文化的なイヤトロゲスの意味合いを持っている[56]。

他のAAは、カバーされていない否定的な、あるいは潜在的に差別的な健康関連の知見が流通することによる個人へのリスクを強調している[59]。Mittelstadt and Floridi [60]は、健康データの機密性と医療の受託者としての性質のために、倫理的観点からビッグデータを特に困難なものと考えており、ビッグデータの普及に関連する11の倫理的リスクを特定している。

さらに、ビッグデータから得られた予測判断が、臨床実践やエビデンスに基づく医療の原則と適合するかどうかについても困難が生じる。これは、システム医療がトップダウン型のモデルであり、臨床家にコンピュータのアルゴリズムを提供するものであり、臨床的な証拠や研究に基づくものではないからである[61]。

このような限界があるにもかかわらず、システム医療を提唱する人々の言葉は魅力的であり、人類を病気の重荷から解放することを約束するものであり、驚くべきものである。「定期的な検診により、医師は患者を縦断的に追跡し、病気の症状が出るずっと前に、病気につながる可能性のある擾乱を検出することができる。このようにして、病気の状態が発生することなく、個人の健康状態を維持することができるのです」 [62] 。

おわりに

もし、PAもPBも、その意図を超えて、健康増進の約束を守れないとしたら、PAとPBの分析からどのような教訓が得られるであろうか。私たちは未来の医療に何を求めているのであろうか。利益は大きいが害も大きいのか、害は少なく利益は少ないのか。さまざまなシナリオが考えられる。

PAへの移行

科学と医学の進化は避けられないので、システム医学としてのPAは、ますますアクセスしやすくなり、人々の間に広まる可能性がある。いくつかの国、あるいは多くの国では、システム医療が国民の健康サービスに含まれるようになり、その結果、そのような健康サービスを受けている多くの人々、あるいは全人口がそのような方法で治療されるようになるであろう。したがって、PAは着実に支配的なパラダイムとなり、PBは限界的になるか、消滅する可能性がある。

PBへの移行

倫理的な問題が生じたり、リスクや有害性が認識されたり、ビッグデータによる予測の力が発揮されなかったりと、システム医療の約束が時とともに維持されなくなっていく。さらに、そのような約束の一部または全部が実現されたとしても、すべての情報の管理は困難であり、そのコストは維持できなくなるであろう。PAのダウンサイジングとともに、過剰診断、過剰治療という概念が定着し、国民に浸透していくだろう。そうなると、PBへの需要が優位になり、医療はより抑制された、地味で持続可能な方法で行われるようになるであろう。PAは消滅するか、継続的なモニタリングを自発的に受けることを望む少数の健康志向者のためのニッチな活動を維持することになるであろう。このような発展は、世界の資本主義構造が変化し、P4SMが発展する文化的基盤となっている支配的な新自由主義が縮小されることで促進されるであろう。

PAとPBの同時進行

2つのパラダイムの間の議論が、適切な意思決定を構築することが不可能であるため、本質的に決定不可能であるとすれば、その議論は決して終わることはない。したがって、このシナリオは、認識論と医療政策において、この2つの医療ビジョンが時を超えて同等に存在し続けることを意味するPBは、PAの過剰さに対抗し、過剰な薬のリスクを宣言し続けることで、より多くの支持を得ることができるであろう。PAは、希望する人には無料または有料で提供される。

PAとPBの有害・有益性評価

PAとPBの選択は、基本的にはHarm-Benefit ratioを意味する。したがって、将来的には、PAと同じビッグデータを用いて、PAとPBの間の非整合性を克服し、すべての健康問題とすべての人口についてPAとPBを比較する一種のメタアナリシスのような有害-便益分析を行うことが可能になるかもしれない:事前には、高度な数学的モデルを用いて実現することができ、事後には、P4SMを受けた人口と受けていない人口を比較することができる。また、どのようなシナリオであっても、患者の役割はますます決定的なものになると思われる。

結論として、今後の医療および医療システムの姿勢は、最高の健康上の成果を示すことができるかどうかだけでなく、政治的、経済的、社会的、文化的な要因が複雑に絡み合っていることにかかっている。

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