有害事象としての死亡例把握
試される「ビッグデータ」
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米国で治療の害による死亡は着実に減っている Biotoday 2019-01-23
治療の害による米国の死亡率は1990年以降着実に低下しており、1990年には10万人あたり1.46人だったのが2016年には10万人あたり
1.15人に減りました。高齢になるほど治療の害による死亡はより多く、70歳以上の高齢者の2016年のその割合は15-49歳の人より20倍近く高い
ことが示されています（7.93 vs 0.38 / 10万人）。
Mortality from Medical Harm Falls Steadily / PHYSICIAN'S FIRST WATCH
Association of Adverse Effects of Medical Treatment With Mortality in
the United States: A Secondary Analysis of the Global Burden of
Diseases, Injuries, and Risk Factors Study. JAMA Netw Open. January 18,
2019
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上記記事を見て，私がまず抱いた疑問は，
「一体どのような方法によって「治療の害による死亡」を把握したのだろうか？」
論文の抄録にはこうあった．
Objectives To quantify the cause-specific mortality associated with adverse effects of medical treatment (AEMT) in the United States.
Exposures Death with International Classification of Diseases (ICD)–coded registration.
Main Outcomes and Measures Mortality associated with AEMT. Secondary analyses were performed on all ICD codes in the death certificate’s causal chain to describe associations between AEMT and other diseases and injuries.
「ビッグデータ」とやらを使って何か研究を行うとすれば，まず研究対象としての，その妥当性を検証すべきだろう．そのような検証を欠いた研究はGIGOそのものとなる．そこで，有害事象としての死亡に注目する．治療による有害事象の中で最も重い事例が死亡である．だから治療の有害事象としての死亡は，医療情報の中で的確に記載されねばならない．わが国の診療録，死亡診断書，そしてそれらの集成である，「ビッグデータ」とやらに，有害事象としての死亡例が的確に記載されているかどうかを検討することは，ビッグデータの妥当性研究として後々まで引用されることになる．一方，もしこのような妥当性の検討が行われないまま，
「ビッグデータ」とやらを使ってどんな研究を行っても，GIGOの誹りは決して免れないことになる．
参考論文：Hohl CM, Karpov A, Reddekopp L, Doyle-Waters M, Stausberg J. ICD-10 codes used to identify adverse drug events in administrative data: a systematic review. J Am Med Inform Assoc. 2014 May-Jun;21(3):547-57. doi: 10.1136/amiajnl-2013-002116. Epub 2013 Nov 12.
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