環境中の発癌因子量の趨勢を癌死亡データから推定するための統計モデルの構築

最新の癌研究では癌は,何年も前に発癌物質によって癌化の第1段階へ進まされた細胞が,何年もの期間(長い場合には数十年)をかけて複数の変異段階を経て悪性腫瘍へ成長することによって引き起こされる病気であると考えられている.本研究では,これらの事実を参照しながら,年齢・時代区分別に観測された癌罹病率や死亡率データの解析から,過去のある時代区分の環境を生きることがその後の癌死亡に及ぼす効果を抽出するための統計モデル,Age-environment model (AEモデル)およびSimple-two-stage model (STSモデル)を構築したまた実際のデータ解析の結果から,癌死亡に影響する環境効果の趨勢についての知見を得た.同様のデータの解析では,年齢時代そしてコホートの3つの効果を含むAge-period-cohort model (APCモデル)が頻繁に用いられている.ここでコホートとは「地理的に,もしくは,他のなんらかの方法で画された全住民のうちで,一定の時期に人生における同一の重大な出来事を体験した人々」で,コホート効果とは「コホート成員であることが原因となって生じる効果」と定義される.体験が与える効果を考える点で,AEモデルとSTSモデルを用いたデータ解析は,APCモデルを用いたそれと共通の目的を持つため,本研究では,AEモデルとSTSモデルについて,APCモデルとの相違点および関係を検討したまた実際のデータ解析において,AEモデルとSTSモデルがAPCモデルよりも,AICの意味でデータに良く当てはまることを示し,これらのモデルを用いることの有意性を主張した.

最新の癌研究では癌は,何年も前に発癌物質によって癌化の第1段階へ進まされた細胞が,何年もの期間(長い場合には数十年)をかけて複数の変異段階を経て悪性腫瘍へ成長することによって引き起こされる病気であると考えられている.本研究では,これらの事実を参照しながら,年齢・時代区分別に観測された癌罹病率や死亡率データの解析から,過去のある時代区分の環境を生きることがその後の癌死亡に及ぼす効果を抽出するための統計モデル,Age-environment model (AEモデル)およびSimple-two-stage model (STSモデル)を構築したまた実際のデータ解析の結果から,癌死亡に影響する環境効果の趨勢についての知見を得た.同様のデータの解析では,年齢時代そしてコホートの3つの効果を含むAge-period-cohort model (APCモデル)が頻繁に用いられている.ここでコホートとは「地理的に,もしくは,他のなんらかの方法で画された全住民のうちで,一定の時期に人生における同一の重大な出来事を体験した人々」で,コホート効果とは「コホート成員であることが原因となって生じる効果」と定義される.体験が与える効果を考える点で,AEモデルとSTSモデルを用いたデータ解析は,APCモデルを用いたそれと共通の目的を持つため,本研究では,AEモデルとSTSモデルについて,APCモデルとの相違点および関係を検討したまた実際のデータ解析において,AEモデルとSTSモデルがAPCモデルよりも,AICの意味でデータに良く当てはまることを示し,これらのモデルを用いることの有意性を主張した.