ケース コントロール 研究。 マッチドケースコントロール研究 Matched case

ケースコントロール研究

ケース コントロール 研究

記述的研究• 生態学的研究• 横断研究• ケースコントロール研究• コホート研究• コホート研究を活用したケースコントロール研究 記述的研究 記述的研究(descriptive study)の目的は、疾病・障害の特性を明らかにすることです。 この目的を達成するために、記述的研究では新しいデータや既存の資料から疾病・障害の頻度・分布に関する何らかの仮説を設定します。 疾病・障害の頻度・分布の記述は時間、場所、人間のフレームで行います。 生態学的研究 生態学的研究(ecological study)の目的は、集団単位(世界、国家、都道府県、市町村など)で疾病・障害に関係する要因の関連を明らかにすることです。 この目的を達成するために、生態学的研究では既存の資料をデータにし、特性の異なる集団を対象に疾病・障害の構造を精査していきます。 集団単位の調査なので、結果が個人に当てはまらない生態学的誤謬という問題がともないます。 横断研究 横断研究(cross-sectional study)の目的は、ある時点における要因間の関連性を検証することです。 この目的を達成するために、横断研究は1時点のデータを収集し、存在率=有病率、相関関係、構造的関連性を検討していきます。 横断研究はデータ収集がしやすいため多用されますけど、因果関係については確定的なことはいえないという問題がともないます。 ただし、統計的因果探索の技術がさらに向上すれば、横断研究でも因果関係について明確なことが言えるようになるかもしれません。 ケースコントロール研究 ケースコントロール研究(case-control study)の目的は、ケース群(疾病・障害あり)とコントロール群(疾患・障害ない)を対象に、曝露歴の有無を調べていくことによって疾患・障害の原因と結果の関連を検証することです。 その基本方法は下図の通りでして、現在から過去に遡って曝露の有無を調べるものになります。 ケースコントロール研究は横断研究と違って因果関係を検証できますが、次に述べるコホート研究に比べるとその証明力は低下します。 コホート研究 コホート研究(cohort study)の目的は、何らかの曝露がある人とない人を縦断調査して、出来事の発生状況を調べることです。 コホート研究は前向きコホート研究(prospective cohort study)と後ろ向きコホート研究(retrospective cohort study)があります。 前向きコホート研究は対象集団を時間経過にそって追跡調査する方法です。 後ろ向きコホート研究は、過去のデータから曝露群と非曝露群を比較検討する方法です。 前向きコホート研究は研究開始時点で曝露群と非曝露群を設定したうえで出来事が発生する程度を比較検討するのに対して、後ろ向きコホート研究は過去のデータから曝露群と非曝露群を設定して出来事の発生の程度を比較検討するところに違いがあります。 後ろ向きコホート研究とケースコントロール研究の違いは、前者が疾患・障害などの出来事の発生率を、後者が曝露の存在率を検討するところにあります。 コホート研究は因果関係の証明力が高いですけど、横断研究やケースコントロール研究などに比べて時間的、経済的な負担が多大です。 コホート研究を活用したケースコントロール研究 ケースコントロール研究はコホート研究に比べると実行しやすいものの因果関係の証明力に劣り、コホート研究はそれに対して因果関係の証明力が高いものの実行が難しいという問題があります。 そうした問題を解決する方法として、コホート研究を活用したケースコントロール研究があります。 コホート内ケースコントロール研究(case-control study within a cohort)• ケースコホート研究(case-cohort study) コホート内ケースコントロール研究はコホート研究の中でケースコントロール研究を行う方法です。 別名はネステッド・ケースコントロール研究 nested case-control study ,シンセティック・ケースコントロール研究 synthetic case- control study です。 ケースコホート研究もコホート研究の中でケースコントロール研究を行う方法です。 コホート内ケースコントロール研究とケースコホート研究はコントロール群の選択方法が違います。

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オッズ比とは?わかりやすく相対危険度(リスク比)との違いを簡単に解説!|いちばんやさしい、医療統計

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重要な因子をケースとコンで合わせることをマッチングという。 マッチドケースコン研究のサンプルサイズ計算を統計ソフトRでやってみた。 マッチドケースコン研究 Matched case-control study とは? 年齢、性別、など、 病気に深くかかわっている因子だけど、 研究対象にしたいわけでないとき、 影響をなくしてしまいたい。 ケースとコンの重要な因子を合わせて、 ケースとコンを選ぶというデザインが、 マッチドケースコン研究 Matched Case-Control Studyだ。 マッチドケースコン研究サンプルサイズ計算の• p0: コンの曝露割合• rr: 想定されるオッズ比• ctrl: ケースに対するコンの人数 とすると、以下のようにが書ける。 sample. size. matched. ccs sample. size. matched. 9 もしコンを2例とるとすると、 必要ペア数は140ペアに減る。 しかし全体のサンプルサイズは374から420に増加する。 ケースがどうしても集まりにくいならしかたないが、 サンプルサイズ全体を考えたら、1:1のほうが効率がいい。 size. matched. size. matched. 8 ケースとコンの比を1:2としても、 ケースは103例必要でそれほど節約できず、 全体の必要対象者数は309例に増加する。 必要ケースは34例少なくなる。 全体必要対象者数は35例増える。 size. matched. 8 1:3にすると、ケースが91例必要で、 全体の必要症例数はさらに364例に増加する。 1:1と比べると必要ケースは46例減るが、 全体は90例増える。 コン対ケースの比を上げても、 あまり得策でないことがわかる。 size. matched. 8 まとめ マッチドケースコン研究は、 研究対象にはしないが、 どうしても外せない要因をマッチして、 最初から無効化してしまう点で効率がいい。 必要ケース例数を抑えたくて、 1:n のデザインを考えても、 必要ケース例数が減った分を上回るほど余分に必要になり、 むしろ全体のサンプルサイズが大きくなり、 効率は悪くなる。 1:1デザインで、 頑張ってケースを集めるのが、 一番効率がいい。 エクセルでサンプルサイズ(2020年4月16日追記) エクセルで計算できるようにしてみた。 よかったらどうぞ。 参考書籍 Schlesselman JJ, Case-Control Studies, Oxford , Oxford NY, 1982 6. 6 Sample size and power for pair-matched studies pp. 160-162 toukeier.

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統計学的検定法 比較の比率

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コホート研究、ケースコントロール(症例対象研究) コホート研究とケースコントロール 症例対照研究 臨床で行われる研究には、実際の患者に参加してもらって試験する「臨床試験」や検査データや血液サンプルの提供を受ける「観察研究」などがある。 臨床試験(観察研究)の代表的なものには、 コホート研究や ケースコントロールがある。 臨床試験(観察研究)は「前向きか後ろ向きか」でも分けることができ、 コホート研究は前向きの研究でケースコントロールは後ろ向き研究に分類される。 前向き、後ろ向きの違いは未来へ向かって調べるか、過去へ向かって調べるかの違いである。 前向き:未来へ向かって調べる ex. コホート研究 後ろ向き:過去へ向かって調べる ex. ケースコントロール ・コホート研究の例 ガンと喫煙の関係性を調べたい。 40~50歳の無造作に選んだ男性1000人にアンケートを取り、今までに喫煙をしたことがあるかどうかを聞いた。 その後の10年間において、何らかのガンが発生したかを調査した。 この場合、男性1000人に調査した時点では当然ガンは発生しておらず、それから10年後の未来でガンの発生を調べている。 つまり、この研究では「 10年後の未来へ向かって喫煙の有無を調べている」ということができる。 このような未来へ向かって調べる研究がコホート研究であり、「前向き」の調査である。 ・ケースコントロール 症例対照研究 の例 ガンと喫煙の関係性を調べたい。 50~60歳でガンと診断された600人と無造作に選んだ健常者400人について、今までに喫煙していたかどうかを調査した。 既にガンと診断された人と健常者がいて、その時点から過去にさかのぼって喫煙をしていたかどうかを調べている。 つまり、この研究では「 今までの過去にさかのぼって喫煙の有無をしらべている」ということができる。 このように過去へ向かって調べる研究がケースコントロールであり、「後ろ向き」の調査である。 ……………………………………………………………………………………………………………… コホート研究 コホート研究では 相対危険度 RR を出すことで、曝露群と非曝露群でどれくらいリスクが違うかを明らかにする。 前述の「タバコとガン」の例では、タバコを吸う人と吸わない人でどれくらいガンのリスクに差があるかを見極めることができる。 また、相対危険度の 95%or99% 信頼区間に1を含まないなら曝露群と非曝露群で差があるということができる。 ・相対危険度 RR の計算 下のような表があるとする。 要因への曝露 有 無 合計 疾病の有無 有 a b a+b 無 c d c+d 合計 a+c b+d a+b+c+d このときの相対危険度 RR は次の式で求めることができる。 もし相対危険度が1だとすると、曝露群と非曝露群でのリスクは変わらないということになる。 また、RR 相対危険度 の95%信頼区間は次の計算式でxを出すことから始める。 xを計算したらe xを求めて、RR 相対危険度 の95%信頼区間を出す。 96という数値を使用した。 しかし、 99%の信頼区間を求める場合は2. 58という数値を使用する。 つまり、99%信頼区間でxを求めるときは次のような計算式になる。 ……………………………………………………………………………………………………………… 例題 肥満には遺伝子Xが関係しているという疑いがある。 無造作に選んだ3~5歳の幼児1000人について遺伝子Xが存在するかどうかを調べた。 このうち300人には遺伝子Xが存在し、700人は遺伝子Xが存在しなかった。 20年後に再び調査して肥満かどうかを調べた。 その結果、遺伝子Xがある300人のうち150人が肥満で遺伝子Xのない700人のうち140人が肥満であった。 相対危険度と95%信頼区間を求めてデータの解釈を述べよ。 遺伝子Xの有無 有 無 合計 肥満度 肥満である 150 140 290 肥満でない 150 560 710 合計 300 700 1000 注:このデータは便宜的に作ったもので、実際のデータではない このデータは未来へ向かって調査している「前向き」な研究なので、コホート研究である。 ・計算 まず、相対危険度を求める。 5 なので、遺伝子Xがあるのとないのでは「2. 5倍肥満になりやすい」ということが分かる。 今度は、「遺伝子Xがあると肥満になりなすい」と解釈しても良いかどうかを確かめる。 95%信頼区間を求めなければならないので、まずxを計算する。 xを求めたら、e xに計算した値を代入して95%信頼区間を求める。 e 0. 103 2. 013 95%信頼区間に1が含まれていないので、「遺伝子Xがあると肥満になりなすい」と解釈することができる。 ……………………………………………………………………………………………………………… ケースコントロール 症例対照研究 コホート研究では相対危険度を出してリスクの差を求めたが、ケースコントロールでは オッズ比 OR を出すことで曝露群と非曝露群にリスクの差があるかどうかを見る。 また、オッズ比の 95%or99% 信頼区間に1を含まないなら曝露群と非曝露群で差があるということができる。 要因への曝露 有 無 合計 症例 a b a+b 対象 c d c+d 合計 a+c b+d a+b+c+d ここでの「症例」は疾病の人の数で、「対象」は健常者と考えればよい このときのオッズ比 OR は次の式で求めることができる。 オッズ比が1ならば曝露群と非曝露群でのリスクは同じである。 しかし、オッズ比が1より大きいならば「曝露群の方が非曝露群よりもリスクが大きい」ということになる。 ここで、OR ケースコントロール の95%信頼区間を出すには、まず次の式でxを出すことから始める。 xを計算したらe xを求めて、OR オッズ比 の95%信頼区間を出す。 96という数値を使用した。 しかし、コホート研究で説明したように99%の信頼区間を求めるには1. 96ではなく2. 58を使用する。 ……………………………………………………………………………………………………………… 例題 ある大学内で学生が食中毒を発生した。 このとき、キャンパス内の食堂が原因ではないかと疑われた。 そこで、食中毒になった学生200人と食中毒になっていない学生150人を調べてキャンパス内の食堂で食事をしたかどうかを調査した。 その結果、食中毒者200人のうち180人,非食中毒者のうち40人が食堂で食事をしていた。 オッズ比と95%信頼区間を求めてデータの解釈を述べよ。 食堂での食事の有無 有 無 合計 食中毒 発症 180 20 200 非発症 40 110 150 合計 220 130 350 注:このデータは便宜的に作ったもので、実際のデータではない このデータは過去へ向かって調査している「後ろ向き」な研究なので、ケースコントロール 症例対照研究 である。 ・オッズ比の計算 まず、オッズ比を求める。 次に95%信頼区間を求めなければならないので、まずxを計算する。 xを求めたら、e xに計算した値を代入して95%信頼区間を求める。 e 2. 8 13. 7 95%信頼区間に1が含まれていないので、「キャンパス内の食堂で食事をした学生が食中毒を発症した」と解釈することができる。

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