演習問題で知識を実践しよう
7つの演習問題を通じて、脳卒中3次予防と産業保健学の疫学研究方法論を実践的に学習します
学習進捗
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演習問題1: 研究デザインの選択
脳卒中患者における新しいリハビリテーション手法の効果を検証したい場合の最適な研究デザインを選択する問題です。
演習問題2: 交絡因子の特定
製造業従事者を対象とした夜勤勤務と心血管疾患発症の関連研究における交絡因子を特定する問題です。
演習問題3: アウトカム測定の妥当性
脳卒中患者の機能回復評価におけるBarthel Indexの使用に関する問題です。
演習問題4: バイアスの特定と対策
定期健康診断データを用いた職場ストレスと高血圧の関連研究で生じるバイアスとその対策を考える問題です。
演習問題5: 統計解析の戦略
脳卒中再発予防研究での時間依存性要因を含む生存時間解析に関する問題です。
演習問題6: DAGsによる交絡調整
化学物質曝露と呼吸器疾患の関連研究でのDAG作成と調整戦略を決定する問題です。
演習問題7: Collider Biasの実例
リハビリ病院での年齢とリハビリ成果の関連研究におけるCollider biasの発生メカニズムを理解する問題です。
学習のまとめ
脳卒中3次予防と産業保健学の疫学研究では、それぞれ特有の方法論的課題があります。研究デザインの選択、交絡因子の制御、適切なアウトカム測定、バイアスの最小化が成功の鍵となります。
DAGsの重要性
現代の疫学研究において、DAGs(有向非循環グラフ)は因果推論の基盤となる重要なツールです。単に「交絡因子をできるだけ多く調整する」という従来のアプローチから、「理論に基づいて必要最小限の変数を適切に調整する」という科学的アプローチへの転換が求められています。
実践における重要ポイント
- 事前のDAG作成: データ解析前に理論的知識に基づいてDAGを作成
- Collider の回避: 合流点となる変数の調整は原則として避ける
- 媒介変数の慎重な扱い: 総効果と直接効果の区別を明確にする
- 透明性の確保: 研究論文でのDAG公開と調整戦略の明示
- 感度分析: 異なるDAGや調整戦略での結果の頑健性確認