臨床研究とエビデンスの読み方

臨床研究とは、疾患の原因や治療、予防の効果を患者を対象に検証する研究であり、その結論の信頼性は研究デザインと解析方法に左右される。根拠に基づいた医療では、研究の種類ごとの強みと限界を理解し、患者の状況に当てはめて使うことが求められる。ここでは、研究デザインの評価、バイアスの防止と解析、臨床試験の段階、診療ガイドラインの読み方を整理する。

研究デザインと根拠の強さ

ランダム化比較試験〈RCT〉は、研究対象をランダムに割り付けることで、交絡因子を両群に均等に配分する研究である。このため、観察研究と比べて内的妥当性が高く、比較の結果を研究内で正しく評価できる。 交絡の影響が観察研究より小さいことも、RCTが根拠の強い研究デザインとされる理由である。

RCTの必須要件は、事前に定めたエンドポイントを追跡することである。 一方、二重盲検は多くのRCTで用いられる手法の一つであるが、RCTの必須要件ではない。

メタ分析は、複数の研究の結果を統計的に統合する方法である。研究を収集して統合することで、効果推定の精度を向上させることを目的とする。 メタ分析では、各研究から同じ疫学指標を抽出し、それをまとめた指標を算出する。 観察研究も、研究の問いや選定基準に合えばメタ分析の対象になり得る。 RCTはメタ分析の対象となる研究デザインであり、メタ分析の一種ではない。

根拠に基づいた医療〈EBM〉の実践は、臨床上の疑問を患者の問題として定式化し、文献を収集して批判的に吟味し、患者の状況に適用する過程をたどる。 個人の経験に依存した判断は、この実践過程の段階には含まれない。

バイアスの防止と解析の原則

研究の結果を歪める要因は、選択バイアス、交絡、情報バイアスに大別される。ランダム割付は、選択バイアスと交絡の抑制に役立つ方法である。 二重盲検は、被験者と評価者の双方に割付を知らせない方法であり、評価の偏りである情報バイアスの防止を目的とする。

症例数計算は、必要な症例数を求めるための手法であり、選択バイアスを防ぐ目的で行うものではない。 解析では、割付された群のまま解析するintention to treat解析が基本である。途中で脱落した症例や登録不足への補完は、この原則に沿って扱う必要がある。

intention to treat解析は群間比較の偏りを防ぐ目的で用いられ、外的妥当性を担保するためのものではない。 Kaplan-Meier法は生存率を推定する方法であり、交絡因子を補正する手法ではない。交絡の補正は多変量解析などで行う。

2群の平均値を比較する場合は、t検定を用いる。量的変数の平均の差を検定するためである。 カテゴリごとの度数の関連はχ²検定で、事象が起こるまでの時間は生存分析や比例ハザードモデルで、二値の結果が生じる確率はロジスティック回帰で扱う。

メタ分析の図では、統合された効果の表示にフォレストプロットを用いる。ファンネルプロットは、小規模研究の効果や報告バイアスの可能性を調べる際に使われる。 メタ分析自体は出版バイアスを制御する方法ではなく、ファンネルプロットなどでバイアスの可能性を検討するものである。

臨床試験の段階と承認の流れ

医薬品の臨床試験は、段階ごとに対象と目的が異なる。非臨床試験は動物などを用いてヒトに投与する前に行う試験であり、臨床試験の段階には含まれない。