誤った論理と統計によるHPVワクチンのウソ～宮川剛氏の情報工作を斬る

数学音痴の宮川剛教授　恥ずかしすぎるツイートで恥の上塗りを続けています。

http://togetter.com/li/959517

それを、片瀬久美子氏や禁煙ポンスケ氏、かるがもクリニックも拡散しています。

彼らは、数学（統計）だけでなく、基礎的な国語も化学も生物も不得意のようです。

おかしな部分を指摘してみます。

なお、宮川剛氏の続報記事はこちらへ　↓

◆　御用学者の伝統工芸～恥と無知と嘘の重ね塗り（宮川剛氏からのコメント）HPVワクチン問題

（１）アルミ元素が含まれれば何でも同じと思っているのか？　

化合物、組成、大きさ、経路等で違うことは、高校生でもわかるので、

的外れな発言は、今すぐに訂正した方が良いと思います。

（２）利益相反に言及しているのに、自信たっぷりに紹介した１００万人の研究は、

筆頭著者含む９人が、メルクまたは関連会社、

他の著者の利益相反もひどく、企業と癒着した金まみれの論文です。

しかし、彼はそのことには一言も触れずに、

利益相反が表示されない「要約のリンク」だけを表示していました。

また論文の解釈にも問題があるのですが、これは後述します。

こちらで全文確認できます。

http://journals.lww.com/pidj/Fulltext/2015/09000/An_Overview_of_Quadrivalent_Human_Papillomavirus.17.aspx

Vichnin, Michelle MD^*; Bonanni, Paolo MD^†; Klein, Nicola P. MD, PhD^‡; Garland, Suzanne M. MD^§; Block, Stan L. MD^¶; Kjaer, Susanne K. MD^∥**; Sings, Heather L. PhD^*; Perez, Gonzalo MD^*††; Haupt, Richard M. MD, MPH^*; Saah, Alfred J. MD^*; Lievano, Fabio MD^*; Velicer, Christine PhD^*; Drury, Rosybel PhD^‡‡; Kuter, Barbara J. PhD, MPH^*

Author Information

From the ^*Merck & Co., Inc., Kenilworth, New Jersey; ^†University of Florence, Florence, Italy; ^‡Kaiser Permanente Vaccine Study Center, Oakland, California; ^§The Royal Women’s’ Hospital, Murdoch Childrens Research Institute, University of Melbourne, Parkville, Victoria, Australia; ^¶Kentucky Pediatric Research, Inc., Bardstown, Kentucky; ^∥Danish Cancer Society Research Center, Copenhagen, Denmark; ^**Department of Gynaecology, Rigshospitalet, Copenhagen University Hospital, Copenhagen, Denmark; ^††Universidad del Rosario, Bogota, Colombia; and ^‡‡Sanofi Pasteur MSD, Lyon, France.

Accepted for publication March 5, 2015.

The authors declare the following: Paolo Bonanni reports having received grant support from Sanofi Pasteur MSD and GlaxoSmithKline; reimbursements, advisory boards, consultancy and lecture fees from Sanofi Pasteur MSD and GlaxoSmithKline. Nicola P. Klein reports having received research support from Merck, GlaxoSmithKline, Pfizer, Novartis, Sanofi Pasteur, MedImmune and Nuron Biotech. Suzanne M. Garland reports having received grant support from Merck, GlaxoSmithKline and CSL; reimbursement fare for attending a global advisory board from Merck, and lecture fees from Sanofi Pasteur. Stan Block reports having received grant support, and speaker fees from Merck and research grants from GlaxoSmithKline. Susanne K. Kjaer reports having received scientific advisory board and speaker’s fees and unrestricted research grants through her institution from Sanofi Pasteur MSD and Merck, and scientific advisory board fee from Roche. Michelle Vichnin, Heather L Sings, Gonzalo Perez, Richard M. Haupt, Alfred Saah, Fabio Lievano, Christine Velicer, and Barbara J. Kuter are current or former Merck employees and hold stock/stock options. Rosybel Drury is an employee of Sanofi Pasteur MSD.

All authors were involved with the design, analysis or interpretation of the data, the writing of the manuscript, and approved the final version to be submitted. All agree to be accountable for all aspects of the work.

Supplemental digital content is available for this article. Direct URL citations appear in the printed text and are provided in the HTML and PDF versions of this article on the journal’s website (www.pidj.com ).

Address for correspondence: Michelle Vichnin, MD, Merck & Co., 2000 Galloping Hill Road, Kenilworth, NJ 07033. E-mail: michelle_vichnin@merck.com .

（色付しようとしましたが、あまりに多くで途中でやめました）

（３）「接種率1%切ってしまうというのは明らかにおかしい」　の発言が意味不明

→　なぜおかしいのか、論拠がありません。

　医師、歯科医師、薬剤師、看護師等コメディカル、

　さらに宮川先生のような大学教授の子供は、

　対象年齢の子供人口の１％を優に超えます。

　医師や医療関係者、大学教授のお子さんの多くが接種していないという現実があります。

　医学情報、科学情報に詳しい人の子供の多くが接種しないのは何故でしょう？

（４）　「9.4年というのはワクチン開発からそれしかたっていないから。」

ずいぶん前から９．４年と言われてますが、その後の実測データが出てこないのは何故でしょうか？

数年前ならともかく、今は言い訳になりません。

（５）私やその他の批判者の多くは、

１次情報（統計、実験データ、症例）や２次情報（論文）に基づいて反論しており、

彼が勝手に持ち出した三次情報サイトについて、私は根拠にしていません。

なりふり構わない低俗な作戦は止めた方がいいと思います。

（６）１００万人規模の調査であっても、検出力不足で、安全性の根拠としては薄弱です。

「検出力」（検定力）というのは、

ある現象に差があるときに、

それが、統計的に優位な差となって検出できるかどうかの指標です。

統計の場合、ある介入試験（薬物の効果）について検討する場合、

効果の大きさと、それに見合うサンプル数（人数）で行われたかどうかは非常に重要な問題です。

よく勘違いする人が多いのですが、

「有意差がない」ことは、「差がない」ことと同義ではありません。

（１）本当に差がない場合

（２）本当は差があったのに、

数が少ないなどの理由で有意差を示せない場合

　（第二種の過誤　βエラー、タイプIIのエラーともいう）

の二つのケースがあるのです。

そして、（２）の本当は差があったのに、統計上は有意差が出ないケースというのは、

十分なサンプル数（人数）で行われていない可能性があるのです。

問題の論文は、複数の試験をまとめたシステマティックレビューと言われるものですが、

個々の試験は、「ワクチンの感染予防効果等」を検出するための数千人規模の試験と、

後から疫学的に検証した後ろ向きの試験です。

まず、数千人規模のランダム化比較試験については、

HPV感染予防などの数％～数十％レベルの差を検出するため試験であり、

１０００人に１人といった０．１％レベル以下の副反応については

検出力不足で、まず有意差はでません。

次に、合計１００万人規模の疫学調査について、

十分に人数が多いのでは？　と一般の人は思うでしょう。

しかし、稀に起きる自己免疫疾患の副反応については、

それでも検出力不足の可能性が高いのです。

＜仮想事例による検出力検討＞

例えば、稀な自己免疫疾患であるギランバレー症候群は通常１０万人に１人以下ですが、

計算を簡単にするため、コントロール群（非接種）は、１０万人に１人

接種群は、副反応で２倍（１０万人に２人）になるケースを仮定します。

２倍になったことを検出するために必要な人数はどれくらいと思いますか？

一般的な条件、α＝０．０５（有意水準５％）　β＝０．２０８０（検出力８０％）と設定すると、

何と、プラセボ（対照）群２５５万人、接種群２５５万人。

合計５１０万人が必要になります。

このような計算について、実は、無料ソフトで計算できます。

https://www.igaku-shoin.co.jp/paperDetail.do?id=PA02937_06#chu2

http://biostat.mc.vanderbilt.edu/wiki/Main/PowerSampleSize

（計算結果の1例）

α＝０．０５　β＝~~０．８０~~　０．２０（誤記訂正）接種群と対照群の人数比１

対照群の発症頻度　０．００００１、接種群の発症頻度０．００００２で計算

※　βの数値の誤記がありましたので訂正します。

下記計算（検出力　power0.8）の記載を見てもわかるように、

検出力８０％で計算したこと、計算結果そのものは間違いはありません。

しかし、下記の英文の詳細を見れば誤記であることは一目瞭然、

再計算すれば、計算や主旨が誤りでないことは気付くのに、

鬼の首を取ったように揚げ足を取る人がいるようです。

We are planning a study of independent cases and controls with 1 control(s) per case. Prior data indicate that the probability of exposure among controls is 0.00001. If the true probability of exposure among cases is 0.00002, we will need to study 2551155 case patients and 2551155 control patients to be able to reject the null hypothesis that the exposure rates for case and controls are equal with probability (power) 0.8. The Type I error probability associated with this test of this null hypothesis is 0.05. We will use a continuity-corrected chi-squared statistic or Fisher’s exact test to evaluate this null hypothesis.

なお、上記の仮定で、１００万人で調べた場合の検出力を計算したところ２０％以下でした。

つまり、１００万人という人数でも、

本当は差があっても８０％の確率で有意差はないと判断されるということです。

このような検出力不足のデータを根拠として、（検定で）有意差がないから、

（副反応に）差がないかのように誘導する発言は完全なるミスリードです。

なお、ギランバレー症候群のような珍しい疾患の差を検出することは本来とても難しいのに、

フランスの２００万人規模の研究では、４倍近くに増え、p<0.001と検出されました。

（調整前の数値で、１０万人当たり、０．４人　→　１．４人）

宮川氏は、遺伝子検査の検出力には言及してますので、

検出力という用語を知っています。

しかし、子宮頸がんワクチンの副反応の検出力については、

あえて口をつぐむのは何故でしょう？