「適量のお酒は体にいい」は、
統計のマジックだった。

「飲まない人より、少し飲む人の方が長生きする」というグラフ

横軸に飲酒量、縦軸に死亡リスクを取ると、非飲酒者よりも少量〜中程度の飲酒者の方がリスクがわずかに低く、多量飲酒者になって初めてリスクが跳ね上がる——このJ字型の曲線は、長年にわたり疫学研究で繰り返し報告され、健康記事や酒席の話題で「適量なら体にいい」という通説の根拠として引用されてきた。

この曲線が本物なら、飲酒はある種の健康行動ということになる。だが、この通説の土台そのものが、比較のやり方に潜む一つの欠陥によって作られていた可能性が指摘されている。

方法論の質で絞り込むと、差はほぼ消えた

2016年、ティム・ストックウェルらは学術誌Journal of Studies on Alcohol and Drugsに、飲酒量と死亡リスクの関係を調べた87の観察研究を対象にしたメタ分析を発表した。単純にすべての研究をプールすると、これまで通りのJカーブ——適量飲酒者の死亡リスクが非飲酒者よりわずかに低い——が再現された。

だが、研究デザインの方法論的な質（比較対象群の設定が適切か、追跡期間や交絡因子の統制が十分かなど）で研究を絞り込んでいくと、方法論の質が高い研究に限定するほど、適量飲酒者と非飲酒者の健康差はほぼ消失に向かった。差を生んでいたのは飲酒量そのものではなく、質の低い研究に共通する、ある比較群の設定ミスだった。

「安全な飲酒量はゼロ」という2018年の追認

2018年、医学誌The Lancetに掲載されたGlobal Burden of Disease研究は、195の国と地域の飲酒とあらゆる疾病負荷の関連を分析し、これまでで最大規模の裏付けを与えた。この研究が導いた結論は、Jカーブ通説とは対照的なものだった——健康リスクを最小化するという観点では、最も安全な飲酒量はゼロである、というものだ。

少量の飲酒であっても、がんをはじめとする一部の疾患リスクはわずかながら上昇する。かつてJカーブの根拠とされた「少量飲酒者の総死亡リスクの低さ」は、比較対象群のゆがみによって作られた見かけ上の効果であり、疾病全体を俯瞰する大規模データでは支持されなかった。

「誰と比べているか」という、数字の裏にある選択

sick quitterバイアスが厄介なのは、統計的な計算ミスではなく、比較対象群を誰にするかという、データ収集より前の設計段階に紛れ込んでいた点にある。健康が悪化して飲酒をやめた人と、もともと飲まない人は、見た目には同じ「非飲酒者」というラベルでも、健康状態の出発点がまったく違う。この違いを区別せずに一つの箱にまとめてしまえば、「適量飲酒者の方が健康に見える」という因果の逆転した結論が、統計的に有意な形で出力されてしまう。

これは150万円を3ヶ月で使い切る実験で見た、有名な実験結果が追試で崩れていく再現性危機とも通じる話だ。数字そのものは嘘をつかないが、その数字がどんな比較から生まれたかを問わないまま鵜呑みにすると、通説は簡単に一人歩きする。

通説を作るのは数字ではなく、比較の設計だった

Jカーブ神話が半世紀近く生き延びた理由は、その結論が「少しの楽しみは許される」という直感に心地よく寄り添っていたからでもある。だが、方法論の質を上げて比較群を洗い直すと、その心地よい結論を支えていた土台は、統計上の見かけにすぎなかった。

眠る国ほど、幸福であるで扱った健康指標の国際比較とも共通するが、健康にまつわる「通説」は、比較対象群の設計次第でいくらでも姿を変える。数字を疑うのではなく、その数字が誰と誰を比べて生まれたのかを疑う——それが、Jカーブ神話が遺した一番の教訓だった。

参考文献

本記事の要約・引用元。数値は各文献の概算値に基づく。