2016年10月15日土曜日

メディシン誌【論文】#フクシマ☢事故で放射能汚染された都県における周産期死亡率の上昇


観察研究
Observational Study
Medicine®


フクシマ核事故で放射能汚染された都県における周産期死亡率の上昇
【訳注】周産期の定義は「妊娠満22週から出生後満7日未満」。周産期死亡率は(妊娠満22週以後の死産数+早期新生児死亡数)/(出生数+妊娠満22週以後の死産数)×1000で表される。

空間的層別化・長期傾向研究
A spatially stratified longitudinal study

Hagen Heinrich Scherb, Dr rer nat Dipl-Matha, , Kuniyoshi Mori, MDb , Keiji Hayashi, MDc

【査読編集者】ローマン・ライシック Roman Leischik.

著者らは本論文の公開による資金調達および利益相反を有しない。
a ハーゲン・ハインリッヒ・シュアーブ(数学・統計学博士):計算生物学研究所・ドイツ環境衛生研究センター、ドイツ連邦ノイヘルベルグ
b森国悦(医師・医療問題研究会):東大阪市保健所、大阪府東大阪市岩田町4-3-22
c 林敬治(医師):はやし小児科、大阪市

【連絡先】 Hagen Heinrich Scherb, Helmholtz Zentrum München, German Research Center for Environmental Health, Institute of Computational Biology, Ingolstädter Landstr. 1, D-85764 Neuherberg, Germany (e-mail: ed.nehcneum-ztlohmleh@brehcs).

Copyright © 2016 the Author(s). Published by Wolters Kluwer Health, Inc. All rights reserved.
本稿は無料公開論文であり、クリエイティヴ・コモンズ継承・非営利・改変禁止ライセンス4.0CCBY-NCND)のもとで配布され、ダウンロード、および適正なクレジット表示を付した転載が許される。いかなる形であれ改変および商業利用は許されない。

Medicine (2016) 95:38(e4958)
受付:2016629日/最終稿受付:2016822日/承認:201692http://dx.doi.org/10.1097/MD.0000000000004958

概要

チェルノブイリ後の長期的なヨーロッパの周産期死亡率の飛躍的上昇傾向が、諸々の記述観察研究によって示されている。福島の核発電所事故が同様な現象を日本で引き起こしたのだろうかという疑問が持ちあがる。2001年から2014年までの期間中の47都道府県の出生数1520万人に対して、胎児の周産期死亡、または妊娠22週から生後7日までの新生児死亡の69,171事例について、日本政府は月別統計を提示している。われわれは変化点手法によって長期データの変動を検出し、被曝レベルによって層別化した日本の都道府県における周産期死亡率の時間的傾向を解析することによって、地震・津波、あるいは推定放射線被曝量と関連している可能性がある周産期死亡率の潜在的上昇の推計と検証を試みた。中・高レベル放射能被曝区域を低レベルまたは非被曝区域と比較するとともに、高レベルに汚染された地域と地震・津波の被害を受けなかった地域の比較もおこなった。地震・津波とそれにつづく核事故から10か月経過した20121月以降、高レベル汚染6県における周産期死亡率は飛躍的に上昇した〈上昇オッズ比1.15695%信頼区(1.061, 1.259)、p0.0009〉。中レベル汚染地域の場合、わずかな上昇が認められ、その他の日本各地では上昇が認められなかった。重度に汚染された諸地域における福島核事故から10か月後の周産期死亡率の上昇は、地震・津波により死亡者・行方不明者数と無関係だった。放射性物質で汚染された地域における周産期死亡率は、核事故から10か月後に上昇しはじめ、一般的で着実な長期下落傾向をともなっていた。このような結果は、チェルノブイリ事故後のヨーロッパにおける知見内容と一致している。本論文で提示するような解析は、未知で制御不能な因子、あるいは交絡因子を考慮していないので、因果関係を示唆することはできても、証明はできない以上、自然および人為的な環境放射能と集団レベルにおける発生衛生に対する有害な影響との関連の性質の追究と定量化の改善を図るために、多様な学問分野における研究の強化が緊急に必要とされている。

略語:CP = change-point(変化点) O = odds(オッズ) OR = odds ratio(オッズ比) PD = perinatal death(周産期死亡) SAS = Statistical Analysis System, software produced by SAS Institute Inc.(統計解析システム、SAS研究所株式会社製のソフトウエア) TEPCO = Tokyo Electric Power Company(東京電力株式会社)

キーワード: change-point analysis(変化点解析) detrimental pregnancy outcome(不幸な妊娠結果) ionizing radiation(電離放射線) nuclear accident(核事故) radiation induced genetic effect(放射線による遺伝的影響) stillbirth(死産)

1. 序論

2011311日の東日本大震災・津波のあと、破壊された東京電力福島第一核発電所は推計放射能総量900ペタベクレル(ペタ=1000兆)の放射性元素を大気中に放出した[1]。世界保健機関は、高レベル汚染地域である福島県浪江町で1歳の時に被曝した男児と女児の全固形癌の15年間の増加率がそれぞれ14%と24%になり、白血病のそれがそれぞれ83%と57%になると推計している[2]。世界保健機関はさらに、その男児と女児の甲状腺癌の率がそれぞれ7.4倍と9倍に上昇すると推計し、乳癌もやはり増えると指摘している[2]

放射線を浴びた胎児が発症しうる疾患には、癌と主要な放射線傷害がある[3]。胚と胎児は侵されやすいので、超音波検査を受けるさいの周波磁場による発育中の体組織に対する少量エネルギー転移でさえ、なんらかの健康リスクをもたらすかもしれないと懸念する声があげられている[4]UNSCEAR[原子放射線の影響に関する国連科学委員会]は早くも1958年、放射線に由来して、可視的な効果をともなう優勢突然変異の発現頻度の増加が、先天性異常と死産の発現頻度の増加として顕現する可能性があり、その程度はまだわからないと認めていた[5] 。流産事例の10%において、遺伝子欠陥が死産または出生後まもなくの死亡(周産期死亡[PD])を招いているのかもしれず、おそらくこれは死活的に重要な臓器が正しく発達していなかったためであろう。UNSCEARは、死産の増加および性比[女性を100とした場合の男性の比率]の変化は容易に観察できる基準になると強調している(http://www.unscear.org/unscear/en/publications/1958.html))。それゆえ、ヒトの致死突然変異[5,6]は、流産、周産期死亡、死産の頻度上昇、受胎率の低下、不妊率の上昇、誕生時の性比の乱れなど、数種類の方法で観測できるであろう。そのような生殖に有害な多種多様な影響、つまり早期幼児の癌、職業、診断、医療、環境による被曝後の発症などは、次のように学術文献で検証され、報告されてきた――

  • 日本に対する原爆の投下[7–9]
  • ウィンズケール/セラフィールド核再処理工場火災[10,11]
  • 職業被曝[12–16]
  • 診断・医療による被曝[17–20]
  • チェルノブイリ核発電所事故[21–33]
  • 福島第一核発電所事故[34,35]
  • バックグラウンド放射線[36–38]
  • 核施設近辺の居住[9,39–42]


津田ら[43]は、福島第一核発電所事故後に甲状腺癌罹患率の上昇が認められ、放射能被爆の影響が示されていると報告した。しかしながら、津田らの知見はスクリーニング効果の産物と考えられると批判されてきた[44]。福島の核事故のあと、2002年から2013年までのデータにもとづき、自然発生的な胎児の死亡の事例数の増加[34]、ならびに幼児の死亡の事例数の増加[35]が報告されている。しかしながら、チェルノブイリ核事故の場合は周産期死亡数の増加が報告されている[23,27]にも関わらず、目下のところ、日本ではそれが報告されていない。

われわれは、より広範で、より最近の2001年から2014年までのデータにもとづき、核事故後の福島県内の諸地域における周産期死亡数の増加が認められるか否かを検証することをめざした。福島の核事故は、チェルノブイリ事故に比べて、日本の人びとが地震と津波による追加的な影響をこうむっている点で異なっている。それゆえ、われわれは、地震、津波、放射線と周産期死亡全般、ならびに中レベル汚染都県および高レベル汚染諸県の周産期死亡に関連が認められるか否かを検証した。

2. 方法

日本の内閣統計局は、厚生労働省が作成した生児出生数と周産期死亡数の月別データを含む人口統計を公表している。岩手、宮城、福島、茨城、栃木、群馬の6県は、201112月時点の推計放射線量を示した地図[45]によれば、空中放射線量が0.25 μSv/h1時間あたりマイクロシーベルト)超える広大な地域を抱えており、深刻に汚染された区域に分類された。千葉、東京、埼玉の都県は、空中放射線量が0.25 μSv/hより高い地域がわずかしかなく、中レベル汚染区域に指定された。日本国内の高・中レベル汚染区域を除く区域(38道府県)は影響を受けていないか、あるいはわずかしか受けていないと考えられた。図1は、推計被曝線量別に都道府県をグループ分けした日本地図である。表1は汚染レベルで分類した都道府県グループの各年の生児出産および周産期死亡数をリストアップしたもの。中レベル被曝線量区域は、面積が大幅に広い高レベル区域に比べて、人口規模がおおよそ2倍に達していることに、ご注意のこと。
1201112月時点で空中放射線量が0.25 μSv/h1時間あたりマイクロシーベルト)より高いか低いかで都道府県を区域分けした日本地図。

1フクシマ事故後の汚染レベル別に分類した都道府県のLB(生児出生数)、PD(周産期死亡数)、PDp(周産期死亡率)。

放射能汚染で考えられる影響に加えて、地震と津波による潜在的な影響を検証するために、高レベル汚染区域に分類された6県を、1:死者と行方不明者の数が多い岩手県(津波による死者と行方不明者の合計数n5,797人)および宮城県(n10,777人)と2:甚大な被害を受けた地域に比べて、死者と行方不明者の合計数が20分の1以下である福島県(n1,810人)、茨城県(n25人)、栃木県(n4人)、群馬県(n1人)に区分けした。このことについて、表2[46]を参照のこと。これら2グループの月別周産期死亡率を入手可能な出生数と周産期死亡数の月別データにもとづいて計算し、津波被害の規模と周産期死亡のありうる関連を分析した。

津波被害
人口(2010
単位:千人
死亡
行方不明
死亡+
行方不明
10万人あたり
死亡+行方不明
岩手
1,330
4,673
1,124
5,797
435.86

宮城
2,348
9,541
1,236
10,777
458.99

合計
3,678
14,214
2,360
16,674
450.60
福島
2,029
1,613
197
1,810
89.21

茨城
2,970
24
1
25
0.84

栃木
2,008
4
0
4
0.20

群馬
2,008
1
0
1
0.05

合計
9,015
1,642
198
1,840
20.41
2各県の人口規模(WikipediaEnglish日本語)に比較した高レベル汚染6[46] における地震と津波による死亡者と行方不明者の数

因果関係を推論するさい、時間性と生物学的勾配は不可欠な2要件である。時間性とは、推論できる原因が観察された結果に時間的に先行することを意味しており、生物学的勾配は被曝・反応関係の存在を指している[47,48]。われわれはそれゆえ、フクシマ事故後に周産期死亡率の傾向に変化があるか否か、またあるとすれば、そうした変化が汚染レベルと関連しているか否かを検証した。われわれはこの目的のため、津波のあとに一定の時間差(月単位)を置いた飛躍的変化が認められるように線形ロジスティック回帰法を適用し、周産期死亡の傾向をモデル化し、傾向の変化が汚染と関連している可能性を検証した。われわれは周産期死亡の事例数をnで表し、出生合計数をN、周産期死亡率をpとして、それをpn/Nの数式で推計した。これに関連して、重要な変数を2つあげると、オッズOn/(N − n)と、たとえば被曝vs非被爆の階層におけるO1O2を備えた2集団のオッズ比ORO1/O0 = n1/(N1 − n1)/(n0/(N0 − n0))がある。たとえば、T20121月とした場合のTから先の時間ウィンドウのダミー変数は、t < Tの場合にd(t) = 0t ≥ Tの場合にd(t) = 1と定義される。tにおける傾向とTにおける飛躍の正規分布仮定と倹約ロジスティック飛躍モデルは次のように表される――

公式(1): nt~二項式(Nt , πt); 対数オッズ(πt)=切片+a×t+β×dT(t)

公式(1)において、<t>は時間(年と月)、<nt>は<t>内の周産期死亡の事例数、<Nt>は<t>内の出生総数、<t>は<t>内の周産期死亡率を表す。ある設定で<t>が重要であるとすれば、結果としての変数「周産期死亡の事例数」、そして「フクシマ前vs後」に区分けされる被曝に関連しているので、交絡因子であると考えられるだろう。二項分布を前提とすれば、確率変数の分散は二項パラメーター<π>で決まると考えなければならない。標本分散推計値は実際問題として、無作為性、または、たとえば、不特定または未知の共変数など、未知の理由により、理論的予測値より小さかったり大きかったりする(不均一性)。下方分散は、調整や修正を過度に施しすぎた相関変数のせいなのかもしれない。上方分散は、対応モデルに関係変数が欠けている結果なのかもしれない。したがって、統計モデルは不均一パラメーターを導入することによって一般化することができるのであり、われわれとしては、この点において慎重を期すため、上方分散の場合、この拡大を許容し、下方分散の場合、決して許容しないことにする[48]。たとえば図345のデータとモデルは、逸脱(自由度)がそれぞれ0.9511.1240.998であり、小さな異質性だけですんでいる。たとえば、SAS研究所株式会社製のソフトウエア『統計解析システム』(SAS)の場合、「手順ロジスティック」のモデル説明書にあるオプション「…/scale = d」によって、上方分散が起こるのかもしれない。公式(1)の基本モデルは、追加的な変数、たとえば、興味深い時期または季節性の影響、つまり、月ごとの変動、あるいは津波の即時的影響または遅発的にありうる影響を推測したり説明したりするための適切な相互作用など、交絡因子によって補完される。日本の月別周産期死亡傾向関数に関して、ロジスティック回帰および最小逸脱基準(適合度)にもとづく変動点(CP)解析[49,50]をおこなった。ロジスティック・モデルの逸脱は、方程式(2)で表される――


逸脱=2×∑観測値×対数(観測値/予測値)

CP手法の目的は、フクシマ事故後の周産期死亡の発現がその傾向を変える最適時点があるとすれば、それを推測することである。本研究のデータは、マイクロソフトのエクセル2010年版を使って処理した。われわれは統計解析のために、MATHEMATICA 10.4SAS 9.4SAS研究所株式会社:SAS/STAT取扱説明書9.4版、Cary NC: SAS Institute Inc., 2012)を使った。本研究は公開文書・データを使っているだけなので、倫理審査による承認は必要でなかった。

3. 結果

高レベル汚染6県における月別周産期死亡傾向関数に関して、ロジスティック回帰と最小逸脱基準(適合度)にもとづく変動点(CP)解析を実施し、それを図2に表した[49,50]。図2において、平行している2系列の傾向、ならびに20081月から201412月までの各月の下向きまたは上向き変動が示されている。このCP解析は20121月における周産期死亡の前例がなく有意な上方飛躍とともに、逸脱幅が2008年の始めから2014年末までの他の月にもまして最小であったことを明らかにしている。われわれは比較のために、図2のグラフに中レベル汚染3都県の逸脱分布曲線を加えておいた。日本国内の被災度が低い区域の場合、顕著なCPはなんら認められなかった。逸脱解析は、想定された「事象」のおおまかに均等な前後の期間について教えられることが最も多い。したがって、フクシマ事故の年、2011年を重視している本論文の趣旨では、2008年以前の期間は大して重要な関心事ではない。図2CP解析は、いわば総合的感度解析であり、潜在的な飛躍の時期を広範囲に求め、最適解、つまりこの場合、フクシマ事故とその後につづいた周産期死亡の上方飛躍である先行事象とその結果の最適解である10か月を強調することができるようになる。

2高レベル汚染6県、福島、群馬、茨城、岩手、宮城、栃木における周産期死亡の最小逸脱基準にもとづく変化点(PC)解析;20121月に自由度165°をともなう最小逸脱156.89=実線、および中レベル汚染3都県、千葉、埼玉、東京の同様な解析=点線。
  
3高レベル汚染6県、福島、群馬、茨城、岩手、宮城、栃木における月別周産期死亡率――20121月に飛躍的に上昇しており、上昇オッズ比は1.156 (1.061, 1.259)

3は、高レベル汚染6県、福島、群馬、茨城、岩手、宮城、栃木における月別周産期死亡率を表している。年間周産期死亡率は2001年から2014年まで、かなり一定割合の減少を示すはずである。周産期死亡率は1年あたりのOR(オッズ比)0.960; (0.952, 0.968)の割合で低下する。しかしながら、フクシマ事故から10か月後の飛躍(図2を参照のこと)を見積もると、上方飛躍OR 1.156; (1.061, 1.259)の結果が得られる。この効果を具体化すると、20121月から201412月までの周産期死亡率の飛躍は、周産期死亡の165 (66, 278) 過剰事例と言い換えることができるかもしれない。倹約基本モデル(1)に1月から12月までの独立ダミー変数を含めて季節調整を施すと、実質的に同じ推計値:傾向OR調整済み0.961;(0.9530.968);飛躍OR調整済み1.150;(1.0551.253)を得ることができる。われわれは、20113月から4月にかけての汚染6県における地震と津波の直接的な作用と考えられる影響を評価するために、2011年のダミー変数に加えて、2月から12月までの独立ダミー、それにそれらのダミーの(毎年の)3月と4月における相互作用をモデル(1)に含めた。20113月と4月における汚染6県の周産期死亡が他の年の3月と4月に比べて約20%OR 1.202; (0.959, 1.506)増加していることが明らかになった。このことは、図320113月の周産期死亡が幾分増加していることを見抜くことによって予想されたことかもしれない。

4は中レベル汚染3都県、千葉、埼玉、東京の月別周産期死亡率を示す。全般的な傾向は図3の傾向と似ている。図4の周産期死亡率は、1年あたりOR0.960 (0.954, 0.966)の割合で下落している。フクシマ事故から10か月後の飛躍の見積もり値はOR1.068 (1.001, 1.139)になる。この影響を言い換えれば、153 (10, 309)過剰事例になる。影響の見積もり値は、高レベル汚染6県の半分近くになる。図3と図4のデータを合算すれば、20121月から201412までの周産期死亡の全般的でより正確な合計過剰事例数は318になり、その95%信頼区画は(136, 519)である。興味深いことに、汚染県における周産期死亡の下落傾向はフクシマ事故後にも継続しているものの、割合のレベルがいくらか高まっている。

4中レベル汚染3都県、千葉、埼玉、東京における月別周産期死亡率――20121月に上昇しており、上昇オッズ比は1.068 (1.001, 1.139)

他の地域、つまりこれまで扱ってきた高レベル汚染6県と中レベル汚染3都県を除外した日本全国の月別周産期死亡率は図5で示されている。全般的な傾向は、図3と図4の傾向とやはり似ている。日本各地の被曝を免れた区域では、周産期死亡が0.971 (968, 0.974)の年間ORで下落しており、汚染9都県とは対照的に、フクシマ事故から10か月後の飛躍的上昇は認められない。

5高レベル汚染6県(図3)と中レベル汚染3都県(図4)を除く道府県の月別周産期死亡率:20121月に有意に上昇しており、上昇オッズ比は0.991 (0.958, 1.024)

6と図7は、表2のデータにもとづき高レベル汚染6県を地震と津波による被災の大小によって層別化した周産期死亡を示している。軽微津波被災4県、福島、群馬、茨城、栃木では、長期的な下落傾向は高レベル汚染6県および中レベル汚染3都県の全般的な傾向と一致しており、OR0.961 (0.952, 0.970)である。図6OR 1.175 (1.062, 1.301)もまた、図3の高レベル汚染6県に準拠したものと一致している。津波被害が甚大だった高レベル汚染2県の周産期死亡を示す図7において、図6に認められる状況と比較して、同様な下落傾向および20121月以降の飛躍を認めることができる。図7では、それに加えて、早くも20113月と4月に周産期死亡の増加が見受けられ、これは地震と津波による即発的な影響と考えられる。季節調整済み傾向モデルのこのピーク時のOR1.479 (1.013, 2.161)であり、飛躍OR1.132 (0.960, 1.3334)であって、こちらは図3および図6における20121月の飛躍時と一致している。周産期死亡率がこの20113月と4月に急増したあと、減少したが、天災と人災から10か月後の20121月に再び上昇していると認められるのは、興味深い。結論として、津波は、周産期死亡とその原因であると考えられる放射線被曝の関係に対する交絡因子になっていない。

6津波被害が軽微だったが放射能被曝が高レベルだった4県、福島、群馬、茨城、栃木における月別周産期死亡率――20121月に上昇、上昇オッズ比1.175 (1.062, 1.301)

7津波とフクシマ事故による被害が甚大だった2県、岩手、宮城における月別周産期死亡率――20121月に上昇、上昇オッズ比1.151 (0.977, 1.355)20113月と4月のピーク時におけるオッズ比1.709 (1.186, 2.463)。傾向モデルは季節調整を施されていない。

4. 考察

われわれは、20113月の地震と津波、あるいは続いて発生した福島核惨事が原因であった可能性がある不幸な妊娠結果に注目して、日本における2001年から2014年までの月別周産期死亡率を検証した。津波被害も甚大だった高レベル汚染2県、岩手、宮城において、20113月と4月の周産期死亡率に50%を超える上昇が認められ、同年中のその他の期間には基本的に上昇が認められなかった。対照的に、他の高レベル汚染4県(福島、茨城、栃木、群馬)に注目すれば、この区域では天災後もほぼ平穏なままであり、20113月と4月に周産期死亡の事例数に増加が認められず、同年中の他の期間でも同様だった。しかしながら、それらの高レベル被曝6県のすべてにおいて、20113月と4月の短期的影響に加え、20121月以降の周産期死亡率に約15%の顕著な増加が認められた。さらにまた、中レベル汚染3都県、千葉、埼玉、東京において、20121月以降の周産期死亡率に相対的な6.8%の長期的上昇が認められ、中・高レベル汚染都県を除外した日本国内の周産期死亡率には、地震と津波によっても、あるいはフクシマ事故によっても、明らかに影響は認められなかった。

本研究は高度に集約されたデータにもとづく生態学タイプのものであり、建前上は因果関係を証明できないものの、それでもなお、周知されているブラッドフォード=ヒルの判定基準「時間性と生物学的勾配性(用量反応関係)」によれば、因果関係の証明に幾分かの寄与をしている。観測された影響は、考えられる原因(電離放射線)の10か月後に現れている。このことは、影響が主として卵子と精子にもたらされ、胎芽または胎児に与えた影響が小さかったことを示唆している。さらにまた、周産期死亡事例の増加は、推定しうる被曝と明白な線量・反応関係を示しており、非汚染、中レベル汚染、高レベル汚染・各区域内の都道府県は、それぞれ無影響、中規模の影響、大規模の影響をともなっている。放射能事象と周産期死亡率の飛躍的上昇のあいだに認められた10か月の最適総時間差は、放射能の拡散に必要な期間(数週間)と妊娠期間を積算すれば、説明できる。不幸な妊娠結果のリスクが高い場合の妊娠期間は通常の9か月よりかなり短い可能性があることを留意しなければならない。

核事故のあと、生殖に有害な影響が現れるという、同様な時空関係は、チェルノブイリ事故後のヨーロッパですでに見つかっている。ドイツの周産期死亡率に関する時系列傾向解析(1980年~1993年)によって、それが1987年に4.8%上昇していたことが明らかにされており、1986年のチェルノブイリ事故との関連の可能性が考えられている[23]。ドイツ国内の汚染レベルが高かった区域、バイエルン州と旧ドイツ民主共和国では、それぞれ8.5%、8.2%の周産期死亡率の上昇が示されていた[27]。チェルノブイリ事故後には、ドイツとフィンランドにおいて、セシウム137 1 kB/m2(平方メートルあたり1,000ベクレル)蓄積するごとに死産および先天的形成異常が1.005ないし1.020の範囲で生態系関連リスクが有意に上昇したこと、またヨーロッパ全域で死産率が相対的に上昇したことが観測された
[26,31,51]

本研究の主な限界は、原理的に因果推論を妨げたと考えられるデータの高度に集約された質にある。調整に用いられた潜在的交絡変数は、時間(長期的傾向)、季節性(月ごとの変動)、そして津波そのものだけだった。それ以外では、妊娠女性のストレス、その他のフクシマ事故前後における日本の周産期死亡(PD)発現に関連している可能性のあるPDリスク要因など、ありうる交絡変数を反映する都道府県別の月別統計にわれわれはなんら気づいていない。理想論をいえば、人口にもとづいた周産期リスク要因に関するデータを生成すれば、今後の検証を補完するだろう。もうひとつの問題は、津波および核事故のさいの集団退去がわれわれの結果と結論にとって交絡因子になるか否かである。この問題に関しても、われわれはやはりデータになんら気づいていない。しかしながら、若い両親が退去に先立って被曝し、思いがけない妊娠結果のリスク上昇を負わされたとすれば、このことに対応するPD事例が「非被曝」道府県のものとして数えられる(被曝判別ミス)ので、われわれの影響評価を下方に曲げた可能性がある。

われわれは、チェルノブイリ事故後のヨーロッパにおける生殖に有害な影響に鑑みて、またフクシマ事故から10か月後に観測された放射線被曝と周産期死亡率のあいだの時間的かつ時空間的な線量・反応関係を認識し、日本国内の放射能で汚染された都県におけるPD事例数の増加は福島第一核発電所事故で放出された放射能を原因としている可能性があると推論する。日本国内のさまざまな生殖結果指標を放射線被曝によって層別化して、その今後の時間的動向をさらに正確に監視して、われわれの知見と結論を弱体化するか、あるいは補強するか、検証すれば興味深いであろう。

被曝線量が20 mSv/a1年あたりミリシーベルト)を下回る見込みのある地域に住民が帰還するように促すことを日本政府が計画しているいま、われわれの知見は、かつて高レベル汚染地帯から避難した人びとの再定住を考えるのに、時宜を得ているだろう。福島県復興計画(日本語)を参照のこと。健康づくりのためのオタワ憲章[52]は、公衆衛生に対する配慮において、政治責任が必要であること、また地球規模の要因および環境要因が重要な役割を担っていることを強調している。政治責任を担うためには、万全で継続的な情報入手、さまざまな環境衛生研究分野における学習機会、それに生態学・環境・医療研究に対する資金助成が必要である[53]

謝辞

著者らは、‘Epidemiology’(疫学)、‘Medicine’(メディシン)両誌編集部のみなさんには全般的な支援をいただき、また査読者6名のみなさんには初期草稿に重要で建設的な提案をいただき、感謝を申しあげる。著者らはまた、桂木忍氏には、彼女の貴重な節度に対し、また日本人著者らとドイツ人著者の通信を支え、その多大な円滑化に有益だった翻訳の労を取っていただき、感謝を申し上げる。

脚注

略語: CP = change-point(変化点) O = odds(オッズ) OR = odds ratio(オッズ比) PD = perinatal death(周産期死亡) SAS = Statistical Analysis System, software produced by SAS Institute Inc.(統計解析システム、SAS研究所株式会社製ソフトウエア) TEPCO = Tokyo Electric Power Company(東京電力株式会社)

著者らは、公開による取得資産と利益相反を有しない。

参照文献

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【クレジット】

Medicine, “Increases in perinatal mortality in prefectures contaminated by the Fukushima nuclear power plant accident in Japan,” by H. H. Scherb et al, PDF published online 2016 Sep 23 at;


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