同じ検査結果を%から人数に書き直しただけで、正しく読めた医師は21%から87%になった

検査で陽性と言われた。では、本当に病気である見込みはどれくらいか。同じ数字を渡された160人の医師のうち、この問いに最も適切な答えを選べたのは5人に1人だった。ところが数字の書き方を人数に変えただけで、ほとんどが正解した。

数字は、集める前に見せられている

前の単位では、目的感と寿命の関連が繰り返し観察されている一方で、向きが読めないことを見た。あの結論にたどり着くために要ったのは、情報の量ではなく、渡された数字の受け取り方のほうである。ここでは、その受け取り方だけを扱う。

先に持ち場を狭めておく。証拠の読み方の一般論は思考法の棚が引き受けた。この単位が扱うのは、健康情報・健診・検査結果という具体の場面で、数字がどう見せられているかに限る。

健康リテラシーという語は、ナットビームが2000年に Health Promotion International で整理した3つの水準——読み書きできる、人とやりとりできる、吟味できる——が広く使われている。ただし整理は枠組みであって、効くかどうかの証拠ではない。軸は1つでいい。要るのは情報を集める力ではなく、数字の見せられ方に耐える力である。

「陽性です」と言われた、の意味

ドイツで行われた継続研修で、160人の産婦人科医にこう尋ねた実験がある。ある地域で乳がんの検診を行う。女性が乳がんである確率は1%。乳がんの女性が陽性と出る確率は90%。乳がんでない女性が陽性と出る確率は9%。ある女性が陽性だった。彼女にとって、それはどういう意味か。

選択肢は4つ。約81%、陽性10人のうち約9人、陽性10人のうち約1人、約1%。最も適切な答えを選べたのは21%だった。多くは81%や90%を選び、答えは1%から90%までばらついた。

同じ情報を、こう書き直す。1,000人の女性のうち、10人が乳がんである。その10人のうち9人が陽性になる。がんでない990人のうち、およそ89人も陽性になる。陽性は合わせておよそ98人。そのうち本当にがんなのは9人——およそ10人に1人。

割り算は1つも変わっていない。変わったのは数え方だけである。この書き方を自然頻度と呼ぶ。%に直す前の、人数のままの数え方だ。この書き方で訓練したあと、87%が「10人に1人」を選べるようになった。

矛先は医師に向けない。%は、割り算の途中でどの母数を使ったかを消してしまう表記である。消えた母数を、受け取った側が頭の中で組み立て直さなければならない。人数のまま渡せば、その作業が要らない。問題は読む人の頭ではなく、数字の渡し方の側にある。

5年生存率という、ほとんど無関係な数字

検診の話で最もよく使われるのが5年生存率だ。ところがこの数字は、検診が命を救ったかどうかについて、ほとんど何も語らない。

67歳で見つかり、70歳で亡くなる人たちを考える。生き延びたのは3年なので、5年生存率は0%である。同じ人たちが、検診で60歳のうちに見つかったとする。亡くなるのは同じ70歳。全員が10年生きたことになり、5年生存率は100%になる。死ぬ時期は1日も動いていない。これがリードタイムと呼ばれるずれだ。

もう1つ、過剰診断がある。2010年に Journal of the National Cancer Institute へ出た総説は、これを放っておいても症状も死ももたらさなかったはずの「がん」の診断と定義した。検診で見つかったがんのうちどれくらいがこれに当たるかの推定として、乳房でおよそ25%、胸部X線や喀痰で見つかった肺でおよそ50%、PSAで見つかった前立腺でおよそ60%という数字が挙がっている。いずれも推定であり、方法によって幅が出る。放っておいても何も起きなかった人が「がんを乗り越えた人」に数えられれば、生存率は上がる。亡くなる人の数は動かない。

実際の比較がある。前立腺がんの5年生存率は、米国で98%、英国で71%。ところが死亡率は、米国で男性10万人あたりおよそ26人、英国でおよそ27人。ほぼ同じである。

念のため書いておく。この単位は、どの検査を受けるべきか、受けないべきかについて何も言わない。それは自分の体の状態を知っている人と決めることだ。気になる症状があるなら、記事を読むより受診が先である。

読み違えるのは、知識のない人だけではない

2012年に Annals of Internal Medicine へ出た調査は、米国の一次医療の医師を対象に、架空の検診の話を2つ用意した。片方は「5年生存率が68%から99%に上がった」。もう片方は「がんによる死亡が1,000人あたり2人から1.6人に減った」。

前者は検診の効果の証拠にならない。後者はなる。ところが前者を見せられたとき69%が検診を勧め、後者では23%だった。さらに、この2つの統計が「検診が命を救う証拠になるか」を一般知識として尋ねると、76%と81%が、どちらも証拠になると答えた。この差は統計的に意味のある大きさではない。そして47%が、検診を受けた集団でがんが多く見つかることは「検診が命を救う証拠だ」と答えた。対象は2010年に297人、2011年に115人である。

この結果を、医師が愚かだという話に読み替えないでほしい。同じ効果が2通りに書けて、片方だけが答えを含んでいる。書き方が答えを運んでしまうなら、受け取る側の注意力では追いつかない。

探して見つからなかった——「科学リテラシーは最大の予防ツール」

この棚の元になった資料には、こう書かれていた。科学リテラシーは最大の予防ツール。出典は付いていない。探した。

探したのは4か所。この言い回しに相当する英語表現での学術検索、米国科学アカデミーが2016年に出した科学リテラシーの報告、健康リテラシーと健康アウトカムの系統的レビュー、そして日本語での検索である。「最大の」を支える一次情報には、たどり着けなかった。

見つかったのは、もっと控えめな形だった。米国科学アカデミーの報告は、科学リテラシーのよくある尺度の平均点と、そこから期待される結果との関係について、いま手元にある証拠では強い推論はできないと書いている。2011年に Annals of Internal Medicine へ出た系統的レビューは、質が良いか中程度の96件の研究を集め、健康リテラシーの低さが、入院の多さ、救急の利用、検診や予防接種の受け方、薬の扱い、ラベルの読み取りと関連していたと報告した。ただしこれらは観察研究である。2020年に BMC Public Health へ出たレビューは、リテラシーを上げる介入の試験22件・のべ10,997人を9か国から集め、リテラシー自体は22件中15件で改善したものの、全件がバイアスの危険を抱え、うち18件は高いと判定されたと書いている。

だからこの単位は、リテラシーが最大の予防だとは書かない。書けるのは、数字の渡し方を1つ変えるだけで、正しく読めた割合が21%から87%へ動いたという一点である。

時間・変化：健康の数字は、たいてい一度しか渡されない

健診の紙、記事の見出し、診察室での説明。健康の数字は、多くの場合その場で一度きり渡され、読み返す機会が来ない。だから、渡されてから勉強しても間に合わない。間に合うのは、受け取る前に用意しておいた問いのほうである。

用意しておく問いは3つでいい。何に対する何%か。比べた相手は誰か。それは生存率か、死亡率か。この3つは時間の順に効き方が違う。渡される前に用意してあれば、その場で使える。渡された直後なら、まだ数字を書き写せる。数日たつと、手元に残っているのは数字ではなく、その数字が呼び起こした気分のほうだ。

妨げるもの、助けるもの、最初の一歩

妨げるものの筆頭は、%という表記そのものである。母数が消えるので、頭の中で組み立て直す手間がかかり、その手間は疲れているときほど省かれる。第二の妨げは、生存率という語の手ざわりがよすぎることだ。生き延びた割合を聞いて悪い気分になる人はいない。

標本の偏りを断っておく。この単位の証拠は、欧米の医師と一般成人を対象にした調査と、短い課題の実験から採られている。日本語で同じ手続きを繰り返した研究はほとんど見当たらない。そして、観察研究で見えた関連は、健康な人ほどその習慣を持てる、という逆向きを排除できない。リテラシーの得点が高い人のほうが健康だったとしても、健康であることが読む余裕を生んでいる可能性は消せない。

助けるのは、紙とペンである。最初の一歩は5分。今日見かけた健康の数字を1つ選び、人数のまま書き直してみる。「30%減った」なら、1,000人のうち何人が何人になったのか。書き直せなければ、それはまだ読めていないということだ。読めていないと分かった状態は、読めたつもりでいる状態より、確実に先に進んでいる。

次の単位は 030「自己計測」——渡された数字を読む力の上に、自分で数字を作る話を置く。読み違いの次に来るのは、測り違いである。

健康の記事は、たいてい「読者に知識が足りないから誤解が起きる」という前提で書かれている。だから記事は増え続ける。ところが、正しく読めた割合を21%から87%へ動かしたのは知識ではなく、%を人数に書き直すという一行ぶんの手つきだった。それでも、あなたが次に受け取る数字は、たぶん%のままで来る。母数を消したほうが、同じ数字は大きく見えるからだ。