疫学指標とバイアス・交絡

疫学指標とバイアス・交絡は、集団における疾病の頻度や曝露と疾病の関連の強さを数量で表す指標と、研究結果を系統的に歪める要因を扱う分野である。疫学指標は有病率、罹患率、相対危険度、寄与危険度、オッズ比などに分けられ、バイアスは研究の計画と実施の段階で生じる誤差、交絡は曝露と結果の両方に関連する第三の因子による見かけの関連を指す。これらを正しく区別して計算し、解釈できることが、研究結果の妥当性を評価する基礎となる。

頻度を表す指標の定義と計算

有病率は、ある一時点における人口に対して疾病をもつ者の割合を示す指標であり、一時点の割合として表される。これに対して罹患率は、一定期間に新たに発生した患者数を人口で割った指標であり、期間の概念を伴う。死亡率も一定期間内の死亡数を人口で割った指標であり、一時点の割合を示すものではない。

追跡期間が長く、対象者の観察時間に差がある場合には、人年を分母とする罹患率を用いる。例えば、喫煙歴の有無によって肺癌死亡率を比較する研究では、人年あたりの死亡率が群ごとに算出され、死亡率の差から寄与危険度、死亡率の比から相対危険度が求められる。

喫煙者の罹患リスクを40,000人の中の408人、非喫煙者を60,000人の中の72人として計算すると、それぞれ約0.0102と約0.0012となる。その比であるリスク比は約8.5であり、この比較は観察期間中の罹患を集団ごとに対比するコホート的な計算である。

相対危険度は、曝露群の罹患率を非曝露群の罹患率で割った比であり、曝露群と非曝露群の罹患率の比で計算できる指標である。一方、寄与危険度は、曝露群と非曝露群の罹患率の差で計算する。

集団における寄与の大きさとオッズ比

集団全体の罹患数のうち、ある曝露に起因して増加した数を求める場合には、曝露の割合と相対危険度から計算する。喫煙率が20％で相対危険度が4倍の地域では、年間800人の肺癌罹患のうち、能動喫煙により増加した数は、喫煙率×（相対危険度−1）を、喫煙率×相対危険度と非喫煙率の和で割った値に全罹患数を掛けて求める。この計算では、喫煙者の全罹患数をそのまま増加分とみなすことはできない。

症例対照研究では、罹患の相対危険度を直接求められないため、オッズ比を用いる。オッズ比は、曝露のある症例数と曝露のない対照数の積を、曝露のない症例数と曝露のある対照数の積で割って求める。3段階の曝露のうち、曝露なしを基準として高曝露ありのオッズ比を計算する問題では、基準群と比較群だけで2×2表を作成することが必要である。

誤差の種類：偶然誤差と系統誤差

偶然誤差は、標本のばらつきによって結果が偶然にずれることによる誤差であり、調査対象者数の影響を受ける。調査対象者数が少ないほど偶然誤差は大きくなり、対象者数を増やすと小さくなる。

系統誤差はバイアスとも呼ばれ、結果を一方向に系統的にずらす誤差である。無作為抽出を行わないことによる選択バイアス、記名の有無による回答の偏り、質問の妥当性の欠如などが該当する。これらは対象者数を増やしても解消されない。

選択バイアスは、研究対象者の選び方や追跡時の脱落によって、研究集団が母集団と性質の異なる集団になることで生じる。情報バイアスは、対象者から情報を得る過程で生じる想起の偏りや測定誤差などによって生じる。情報バイアスは統計的手法で後から補正することが難しく、測定方法や記録の標準化によって防ぐことが基本である。