文献情報
文献番号
201607014A
報告書区分
総括
研究課題名
がん対策推進基本計画の効果検証と目標設定に関する研究
課題番号
H26-がん政策-一般-015
研究年度
平成28(2016)年度
研究代表者(所属機関)
加茂 憲一(北海道公立大学法人札幌医科大学 医療人育成センター)
研究分担者(所属機関)
- 田中 純子(広島大学・大学院医歯薬保健学研究院)
- 高橋 秀人(福島県立医科大学・放射線医学県民健康管理センター)
- 坂本 亘(岡山大学・大学院環境生命科学研究科)
- 片野田 耕太(国立がん研究センター・がん対策情報センター)
- 伊藤 ゆり(大阪府立成人病センター・がん予防情報センター)
- 雑賀 公美子(国立がん研究センター・社会と健康研究センター)
- 松田 彩子(帝京大学・医学部)
- 伊森 晋平(大阪大学・大学院基礎工学研究科)
研究区分
厚生労働科学研究費補助金 疾病・障害対策研究分野 がん対策推進総合研究
研究開始年度
平成26(2014)年度
研究終了予定年度
平成28(2016)年度
研究費
3,373,000円
研究者交替、所属機関変更
-
研究報告書（概要版）
研究目的
がん対策推進基本計画における全体目標の１つとして
「がん年齢調整死亡率（75歳未満）を10年間で20％減少させること」
が掲げられている。ここで設定されている具体的な数値には
・年1％の自然減少
・10年で10％減少の努力目標
の要素が内包されている。「年1%の自然減」については、これまでの経年的な減少傾向から推測され、年1％の減少を10年間積み上げることにより、およそ10％の減少が見込まれることが根拠となっている。2つ目の「10年で10％減の努力目標」については、リスクファクターの減少（感染率や喫煙率などの低下）、早期発見（検診受診率の向上）、治療の影響（医療の均てん化や標準治療・新薬の普及）などといった予防・介入による成果として見込まれる数値である。これらを合算したものが「10年で20％減少」という数値目標の根拠となっている。現時点ではある程度情報が蓄積されており、達成状況を予見することができるが、目標としていた死亡率20％減少の達成は困難であるとされている。
このような数値目標設定の妥当性を検証するためには様々なアプローチが考えられる。本研究においては、その一つとして数理的にアプローチする手法について考察する。
「がん年齢調整死亡率（75歳未満）を10年間で20％減少させること」
が掲げられている。ここで設定されている具体的な数値には
・年1％の自然減少
・10年で10％減少の努力目標
の要素が内包されている。「年1%の自然減」については、これまでの経年的な減少傾向から推測され、年1％の減少を10年間積み上げることにより、およそ10％の減少が見込まれることが根拠となっている。2つ目の「10年で10％減の努力目標」については、リスクファクターの減少（感染率や喫煙率などの低下）、早期発見（検診受診率の向上）、治療の影響（医療の均てん化や標準治療・新薬の普及）などといった予防・介入による成果として見込まれる数値である。これらを合算したものが「10年で20％減少」という数値目標の根拠となっている。現時点ではある程度情報が蓄積されており、達成状況を予見することができるが、目標としていた死亡率20％減少の達成は困難であるとされている。
このような数値目標設定の妥当性を検証するためには様々なアプローチが考えられる。本研究においては、その一つとして数理的にアプローチする手法について考察する。
研究方法
シミュレーションシステム完成のために以下の手順を経る：
① 先行研究の調査
② 自然史モデルの作成
③ 数理モデル構築
④ シミュレーションシステムの実装
⑤ 妥当性の検証
⑥ シナリオ設定に基づく予測
① 本研究と同様な試みは、CISNETプロジェクトが先行研究として存在し、複数の研究班においてシミュレーションシステムが実装されている。
② 自然史モデルとは、発がんの機序を表現した図説である。発がんまでの全パターンを網羅するよりも、研究目的に対して必要な最低限の設定が必要である。
③ 自然史モデルの状態間遷移は数理モデルにより表現する。
④ 数理モデルを実行するために、マイクロシミュレーションと呼ばれる、仮想的な人口分布設定に対し、個々人に対して状態遷移確率をコンピュータにおいて乱数を発生させるプログラムを構築する。バーチャルな個人の結果を集約し、人口全体の挙動が把握できる。
⑤ 数理モデルおよびシミュレーションシステムの妥当性は、既存データの再現性により検証される。
⑥ リスクファクター減少、早期発見、治療などのシナリオ設定の下、予防・介入効果の期待値を算出する。また、個別のがん対策別将来予測により、重視すべき対策の優先順位や施策タイミングの最適化を行う。
① 先行研究の調査
② 自然史モデルの作成
③ 数理モデル構築
④ シミュレーションシステムの実装
⑤ 妥当性の検証
⑥ シナリオ設定に基づく予測
① 本研究と同様な試みは、CISNETプロジェクトが先行研究として存在し、複数の研究班においてシミュレーションシステムが実装されている。
② 自然史モデルとは、発がんの機序を表現した図説である。発がんまでの全パターンを網羅するよりも、研究目的に対して必要な最低限の設定が必要である。
③ 自然史モデルの状態間遷移は数理モデルにより表現する。
④ 数理モデルを実行するために、マイクロシミュレーションと呼ばれる、仮想的な人口分布設定に対し、個々人に対して状態遷移確率をコンピュータにおいて乱数を発生させるプログラムを構築する。バーチャルな個人の結果を集約し、人口全体の挙動が把握できる。
⑤ 数理モデルおよびシミュレーションシステムの妥当性は、既存データの再現性により検証される。
⑥ リスクファクター減少、早期発見、治療などのシナリオ設定の下、予防・介入効果の期待値を算出する。また、個別のがん対策別将来予測により、重視すべき対策の優先順位や施策タイミングの最適化を行う。
結果と考察
大腸がんに関して、基本人口を30歳100万人の健常状態とし、性別に1年刻みでシミュレートした。
介入効果を考えない現状維持シナリオに基づき、モデルの妥当性を考察した。性別の累積リスクに関する適合度はそれほど悪くなく、本シミュレーションは正常に機能している（現状を的確に再現できている）ことを確認した。
次に介入効果について、検診効果として検診受診率と精検受診率をシミュレーションに組み込んだ。2013年の現状（男性受診率40％、女性受診率35％、精検受診率男女共に65％）を起点とし、
・受診率のみ向上
・精検受診率のみ向上
・両方共に向上
について、約10％刻みで代表的な組み合わせを設定した。受診率の目標値として設定されている「受診率50％、精検受診率90％」が達成されれば、男性では9.4％、女性では6.2％の死亡率減少が期待されると試算された。
もう一つの介入効果として、医療の均てん化についてシミュレートした。大阪府がん登録データに基づき、拠点病院とそれ以外に関する生存関数を推定し、全ての医療機関が拠点病院と同様な生存率に改善されれば、男性で4.3％、女性で4.0％の死亡率減少効果が試算された。
介入効果を考えない現状維持シナリオに基づき、モデルの妥当性を考察した。性別の累積リスクに関する適合度はそれほど悪くなく、本シミュレーションは正常に機能している（現状を的確に再現できている）ことを確認した。
次に介入効果について、検診効果として検診受診率と精検受診率をシミュレーションに組み込んだ。2013年の現状（男性受診率40％、女性受診率35％、精検受診率男女共に65％）を起点とし、
・受診率のみ向上
・精検受診率のみ向上
・両方共に向上
について、約10％刻みで代表的な組み合わせを設定した。受診率の目標値として設定されている「受診率50％、精検受診率90％」が達成されれば、男性では9.4％、女性では6.2％の死亡率減少が期待されると試算された。
もう一つの介入効果として、医療の均てん化についてシミュレートした。大阪府がん登録データに基づき、拠点病院とそれ以外に関する生存関数を推定し、全ての医療機関が拠点病院と同様な生存率に改善されれば、男性で4.3％、女性で4.0％の死亡率減少効果が試算された。
結論
がん対策推進基本計画における全がんに関する目標値設定の妥当性評価および様々なシナリオ設定に基づく予測が可能なシミュレーションシステムを構築することが研究目標である。部位別の特徴を考慮する必要があるが、3年間で全部位を網羅できなかったため、大腸に関する結果を外挿し、全がんの暫定的な評価を行った。介入効果としては
・検診（検診受診率と精検受診率の向上）
・治療（医療の均てん化）
の2つを対象とした。
検診に関しては、様々な【受診率、精検受診率】の組み合わせについて、年齢調整死亡率の変化をシミュレートした結果、検診受診率50％、精密検査受診率90％が達成されれば3.9％の死亡率減少効果が試算された。治療に関しては、医療の均てん化に着目し、全施設の生存率が拠点病院と同レベルに改善されると仮定した場合、3.0％の死亡率減少効果が試算された。全がんとしての効果に関しては、検診RCTの結果に基づいたものである。
・検診（検診受診率と精検受診率の向上）
・治療（医療の均てん化）
の2つを対象とした。
検診に関しては、様々な【受診率、精検受診率】の組み合わせについて、年齢調整死亡率の変化をシミュレートした結果、検診受診率50％、精密検査受診率90％が達成されれば3.9％の死亡率減少効果が試算された。治療に関しては、医療の均てん化に着目し、全施設の生存率が拠点病院と同レベルに改善されると仮定した場合、3.0％の死亡率減少効果が試算された。全がんとしての効果に関しては、検診RCTの結果に基づいたものである。
公開日・更新日
公開日
2017-06-23
更新日
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