本論文は、人獣共通結核（Mycobacterium bovis）対策を導く基礎的な実証研究である、歴史的なランダム化アナグマ淘汰試験（RBCT）の計算上および疫学上の頑健性を評価する。野生動物リザーバーの管理では、牛群の感染減少が、宿主の分散撹乱による影響によって相殺されるとするRBCTのトレードオフ仮説に依拠することが多い。本研究では、過去のデータにおける過分散を明示的に考慮するため、一般化ポアソン誤差分布を用いた一般化線形混合モデルを使用し、疾病発生率に関する複数の異なる操作的定義について、従来のパラメトリック推論とクラスター制約付きの正確な置換検定を比較する。ノンパラメトリック診断により、従来報告されてきた処置効果および撹乱効果が、すべて統計的なアーティファクトであることが明らかになった。淘汰区域内では、局所的なクラスターブロックにおける極端なデータの影響力により、パラメトリックな有意性は正確な置換検定による検証に耐えない。とりわけ、全リアクターのデータセットを分析して診断上の誤分類バイアスを除去すると、見かけ上の淘汰効果はすべて消失し、情報量規準は入れ子構造を持つ帰無モデルを圧倒的に支持する。未確認リアクターは、感度の低い死後の肉眼的剖検で見逃された真の生物学的感染を表している可能性が高く、宿主の除去が実際の人獣共通感染経路ではなく観測ノイズを追跡していることを示す。さらに、本研究で行った経験的スケーリングにより、生態学的実態ではなく、モデル化されていない疾病再発に起因する新たな数学的飽和効果が特定された。現在の人獣共通結核介入の枠組みは、構造的に誤って特定された統計モデルに基づいており、その結果、公衆衛生、動物衛生、疾病制御に実質的な利益をもたらさない一方で、多大な生態学的・経済的損害を引き起こす、方向性を誤った大規模な獣医学的介入につながっている。
https://doi.org/10.64898/2026.08.29.747978