横文字を使う場面って多いですよね。
東京都の知事の小池さんなんかは特に横文字が多くて、わからない意味の単語を調べることも多くないですか？
僕は多いです。
ビジネスの場なんかでも横文字や英語の略は多いですよね。
医学の場面でも、多いです。
リハビリの場面でも、ROM（Range of motion:関節可動域）とかMMT（Manual muscle tesut:徒手筋力テスト）なんて言葉は学生のころからたくさん出てきました。
病気の略や英語を含めると、ものすごい膨大な数になりますね。
その中でも、よく聞くし重要な言葉が「エビデンス（evidence）」だと思います。
エビデンスを出せなんてことがよく言われていますよね。
注意が必要なのは、ビジネスで使うエビデンスと医療で使われているエビデンスは若干違うんじゃないかなと思っていますので、今日はそのあたりについてお話しできたらと思っています。
EBM（科学的根拠に基づく医療）ってなんぞ
近年ではEBMが重要だといわれています。
EBMとはevidence based medicineの略です。
具体的な科学的なデータ、根拠をもとに医療を提供しましょうというような考え方のことですね。
EBMは主に3つの要素からなります。
１つ。臨床研究による根拠。
根拠のない、例えば今までの経験則から編み出された療法はダメってやつです。
２つ。患者さんの価値観。
効果の期待できる治療法であっても、患者の価値観に沿わないものは無理に強行できません。
３つ。医療従事者の熟練性、専門性。
それらの３つの要素を考慮したうえで提供される医療がEBMということですね。
ポイントは臨床研究による根拠って部分でないかと思います。
エビデンス
一般の会社に勤めたわけではないですが、勝手なイメージで会社でのエビデンスというと臨床研究とは大きく異なるものだと思います。
ビジネスシーンでのエビデンスは、根拠や証拠、裏付けというような意味ですよね。
「○〇さんが言っていたから」というようなものでもエビデンスとして成り立つのがビジネスの場面だと思います。
しかし、医療に関していうと、とってもえらい先生が言っていたことというものはエビデンスレベルで言うと最低のレベルです。
重要度が高いのは、しっかりとした統計に基づいたデータです。
ここで、エビデンスレベルについてのデータについて共有させてください。
レベルⅠ システマティックレビューまたはランダム化比較試験のメタアナリシス
レベルⅡ １つ以上のランダム化比較試験
レベルⅢ 非ランダム化比較試験
レベルⅣa コホート研究
レベルⅣb 症例対照研究、横断研究
レベルⅤ 症例報告、ケースシリーズ
レベルⅥ 専門委員会や専門家個人の意見
となっています。
初見の方は全く持って意味不明ですよね。
ざっくり解説してしまうと、このエビデンスレベルの差は統計のかけ方の違いと思ってもらえるといいのではないかと思います。
より大変だけども、しっかりと効果の有無が分かる統計解析のものほど、エビデンスのレベルが高くて、そうでないと低いといった感じです。
例えば、一番エビデンスレベルの高いランダム化比較試験というものはどんなものかというと、研究の対象者を２つ以上のグループに分けて治療法などの効果を検証することです。
わかりにくいですよね。
もうちょい丁寧に解説しますと、比較実験って覚えてますかね？
中学校の理科で出てくる言葉だと思うんですが、結果を比べる実験だと思ってもらえればいいですね。
より結果を明確にするのが対照実験でしたよね。
二つの条件の一つだけを変えて、結果がどうなるかを見る実験です。
薬の研究などの例を考えてみましょうか。
薬の研究では、新しいお薬と偽薬を用いた二つのグループを作って効果を研究します。
条件をできるだけ一緒にするのがポイントですが、実際、身長も体重も性別も生活習慣も全く同じ人なんて存在しませんから、その辺は差が生まれます。
しかし、その差を埋める方法として、グループの振り分けをランダムに行う方法が、ランダム化比較試験になります。
だいぶざっくりですね。
そこで、有意な差が出るかどうかを統計をかけてはっきりさせるわけです。
ここで差が出るかどうかが、エビデンスとなるわけです。
偉い専門の先生が言っている発言が、このような研究に裏付けされているから意味のある発言なわけで、それがない場合は信頼度の低い発言となってしまうわけです。
ビジネス場面と比べて、医療の場面でのエビデンスっていうのが本当にめんどくさいということがよくわかるのではないかと思います。
バックボーンも知っといて
エビデンスレベルの高い研究であれば、そうともいかんですが、、統計のかけ方で結果をコントロールできる部分もあるんですよね。
その辺のコントロールが難しいのが、エビデンスレベルの高い研究のになるわけです。
そして、もうひとつ知っておいてほしいのがエビデンスが出しやすい分野と出しにくい分野があるということです。
例えば、薬なんかは非常にエビデンス出しやすい分野だと思います。
偽薬を飲ませるグループと新薬を飲ませるグループを分けるのも簡単ですし、新薬のリスクに同意いただいて飲んでもらうというのもそれほど難しくはないと思います。
逆に、リハビリテーションの分野はどうでしょう。
リハビリテーションにかかわらず、人の手による治療なんかもそうだと思います。
そもそも、同じ治療をたくさんの人に提供するのも難しいですし、人によってやり方も変わります。
何より、ランダム化比較試験は提供する人もどっちのグループ化わからない状態で提供するのがミソなのに、それが無理なんでエビデンスを出すのがとっても難しいわけです。
それに加えて、薬や道具系のエビデンスは、その裏側に大きな企業がついていて、その商品を売り出したいものですから、エビデンス出す研究とかにもしっかりとお金をかけれるわけです。
数字からこぼれたときに
医療の中でのエビデンスというのはそんな状態にあります。
後、もういっこ知っといてほしいことがあります。
EBMというのは統計データに基づく治療ですよね。
しかし、統計データを見てみると、相関があったとしても１００％そうなっているわけじゃないんですよね。
例えば、ある治療法がエビデンスに基づいた治療法だとしましょう。
１００人中９９人がよくなっていたとして、もしかするとよくならない１人が自分になることだってあるわけです。
なので、医者から説明を受けるときは、確率論でお話を受けることが多いんじゃないかなと思います。
結局確率の高い治療法を試していって、よくなるまで頑張るかエビデンスから外れた治療法を選択するかは、患者さんとお医者さんで相談しながら進めていくことになります。
まあ、エビデンスから外れたような人の治療法を探していく姿勢こそが医療従事者に求められる姿勢なんだろうなとかも思うわけです。
エビデンスに基づいているから１００％大丈夫なんてことは、ないってことですよね。
なので、普段から健康でいることが大事なんじゃないかなと個人的には考えています。
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