辛い食べ物と寿命の関係　（２）辛い食べ物摂取頻度と死亡率

前回は、下記の報告から、「辛い食べ物の摂取頻度と死亡率」が表２に示されている事をご紹介しましたが、その内容を説明する前に終わりましたので、今回は早速、表２についてご説明します。

タイトル：Consumption of spicy foods and total and cause specific mortality: population based cohort study
訳：「辛い食べ物の摂取頻度と全死亡率及び原因別死亡率の関係」
研究者：Jun Lv, associate professor,¹ Lu Qi, associate professor,^2,3 Canqing Yu,他。
公表雑誌：BMJ. 2015; 351: h3942.
研究機関：Department of Epidemiology and Biostatistics, School of Public Health, Peking University Health Science Center, Beijing 100191, People’s Republic of China
Department of Nutrition, Harvard School of Public Health, Boston, MA, USA　
Channing Division of Network Medicine, Department of Medicine, Brigham and Women’s Hospital and Harvard Medical School, Boston, MA, USA

結果２　「辛い食べ物の摂取頻度」と「総死亡率及び原因別死亡率」の関係

表2は、この調査研究に参加した 487,375名の「辛い食べ物の摂取頻度」と「総死亡率及び原因別死亡率」の関係を表しています。

<表２の見方>

相対的な死亡リスクを現す「ハザード比」については、これまでにも何度かご説明させて頂いていますが、「今ひとつ解りにくい」とのご意見がございましたので、実際の表２の一部を引用して説明させて頂きたいと思います。

下のTable ２（表２）は、報告にある「表２」の一部を切り取って示しました。
表２の全体は、下の表２をクリックしますとリンク先に表示されます。

表２の左上の太字は、「死亡原因」、「参加者数」、「辛い食べ物の摂取頻度」を示しています。
そして「辛い食べ物の摂取頻度は、次の４グループに分類しています。
週に一回未満、週に１～２回、週に３～５回、週に６～７回です。

次に「No of participants」は、参加者数。
「No of person years」は、疫学調査に使用される「人年数」で、被験者数と年数の積を意味します。　・・・・従って、人年数／参加者数＝７．２年間 の調査期間からのデータである事が解ります。

「All causes:」は、すべての原因（死因）を現しています。
「No of deaths」は、死者数です。

<モデル１～３とは？>

次にモデル１～モデル３は、次の様な意味があります。
生のデータでは、年齢や性別の偏りだけでなく、以下のような様々な要因の影響を受けることで、解析した結果にも偏りがあると考えられます。
そこでそれらの偏りの影響を減らすための統計手法をモデル化すると言います。

表２のリンク先の下には、どのような要因の影響を減らそうとしたかについて以下の様に説明されています。
モデル１：年齢を調整 。
モデル２：性別、教育レベル、 配偶者の有無、アルコール消費、喫煙状況、身体活動量/日を調整。
モデル３：BMI、赤身の肉・果物・および野菜の摂取頻度、研究参加時の高血圧、糖尿病、癌、心臓発作、脳卒中の有無と糖尿病の家族歴を調整。

これらのモデル化の理論については、統計学者以外の人は、まず理解していませんので割愛します。なぜなら、テレビを見る人は沢山いますが、映像を電波にして、また映像化する原理を理解していなくてもテレビから情報を得ることで困ることはないのと同じようなものです。

次に進みます。

<ハザード比とハザード比の９５％信頼区間について>

ここではじめて「ハザード比」と言う単語を見た方は、「ＢＭＩと死亡率の関係　（２）日本人男女のＢＭＩ」の<ハザード比とは>を参照して下さい。

「辛い食べ物の摂取頻度」の４列について、モデル１～モデル３の行に示されている数値はハザード比で、カッコ内はハザード比の９５％信頼区間です。

ここで、「辛い食べ物の摂取頻度」が週に一回未満の死亡リスクを「１」として現し、
辛い食べ物の摂取頻度が週に１－２回、週に３－５回、週に６－７回の時の総死亡のリスクを相対的に現しています。

表２のデータの解釈については、次回ご説明させて頂きます。