改めて学ぶ疫学統計分析入門その1



研究デザインによる効果指標の使い分け

1. コホート研究(前向き・後ろ向き)

推奨される指標

• **リスク比(相対リスク、RR)**が第一選択
• リスク差(RD)も算出可能
• オッズ比(OR)も算出可能だが、通常は使わない

理由

• 曝露群と非曝露群を追跡し、発生率を直接観察できるため、リスク比が自然に算出できる
• リスク比は臨床的に解釈しやすい("曝露群は非曝露群の○倍のリスク")
• リスク差は絶対的な効果の大きさを示し、公衆衛生上の影響評価に有用
• オッズ比を使う必然性がない(むしろ解釈が複雑になる)

2. 症例対照研究

推奨される指標

• オッズ比(OR)のみ

理由

• 症例(患者)と対照を選んでから過去の曝露を調査するため、発生率が算出できない
• 分母となる人時(person-time)や集団のサイズが不明
• オッズ比は症例対照研究でも偏りなく推定可能
• 稀な疾患では、オッズ比はリスク比の良い近似値となる(rare disease assumption)

3. 横断研究

推奨される指標

• 有病オッズ比(prevalence OR)
• 有病率比(prevalence ratio)

理由

• ある時点での有病状況を調査するため、発生(incidence)ではなく有病(prevalence)を扱う
• 時間的前後関係が不明確なため、因果推論には限界がある
• 有病率が高い場合、オッズ比とリスク比の乖離が大きくなる点に注意

4. ランダム化比較試験(RCT)

推奨される指標

• リスク比(RR)
• リスク差(RD)
• オッズ比(OR)も使用されることがある

理由

• 介入群と対照群の発生率を直接比較できる
• リスク差から**NNT(治療必要数)やNNH(有害必要数)**を算出できる
  • NNT = 1 / リスク差
• 臨床的意思決定において、絶対リスク減少が重要

各指標の特徴まとめ

指標

計算式

解釈

適した場面

リスク比(RR)

(曝露群の発生率)/(非曝露群の発生率)

相対的なリスクの増加・減少

コホート、RCT

オッズ比(OR)

(曝露群のオッズ)/(非曝露群のオッズ)

オッズの比較

症例対照、ロジスティック回帰

リスク差(RD)

(曝露群の発生率)-(非曝露群の発生率)

絶対的なリスクの差

コホート、RCT、公衆衛生評価

重要なポイント

1. オッズ比とリスク比の関係
   • アウトカムが稀(発生率<10%)→ OR ≈ RR
   • アウトカムが頻繁→ OR > RR (リスク増加の場合)
   • ORは常にRRより極端な値になる
2. リスク差の臨床的重要性
   • 相対指標(RR、OR)だけでは効果の大きさを過大評価しやすい
   • 絶対指標(RD)と組み合わせて評価すべき
   • 例:RR=2.0でも、RD=0.1%と5%では臨床的意義が大きく異なる
3. 統計モデルとの関係
   • ロジスティック回帰→オッズ比
   • ポアソン回帰、ログビノミアル回帰→リスク比

研究デザインに応じた適切な指標を選ぶことで、結果の解釈がより正確で臨床的に意味のあるものになります。