臨床研究のデザインと統計

臨床研究のデザインと統計は、研究の問いに答えるために、どの研究型を選び、どのようなデータを集め、どの統計手法で比較するかを決める一連の枠組みである。研究デザインは介入の有無によって介入研究と観察研究に大別され、統計手法は比較するアウトカムの種類と群の構成によって選択される。この二つを対応させて判断できることが、臨床研究の読解と設計の基礎となる。

研究デザインの分類と特徴

介入研究は、研究者が治療や予防などの介入を対象者に割り付けて効果を比較する研究である。なかでもランダム化比較試験は、対象者を無作為に介入群と対照群に割り付ける研究であり、介入研究の代表である。

横断研究、コホート研究、症例対照研究は、研究者が介入を割り付けない観察研究である。コホート研究は曝露の有無によって群を分けて追跡する研究であり、既存の人事記録などを用いて過去の時点から追跡する後向きコホート研究もある。 症例対照研究は疾病の有無で群を分けて過去の曝露を比較する。ケースシリーズ研究は症例の特徴や経過を記述する研究であり、比較対照群をもたない。

ランダム化比較試験は、無作為割り付けにより既知の交絡因子だけでなく未測定の交絡因子も群間で均等化されることが期待できる。このため内的妥当性が高く、観察研究より上位のエビデンスとして位置づけられる。

その一方で、厳密な選択基準のもとで行われるため、対象が限定されやすく、外的妥当性は必ずしも高くない。また、有病率の低い疾患では必要な症例数を集めることが困難であり、そのような場合には症例対照研究などの観察研究が適している。

エビデンスレベルは、システマティックレビュー、ランダム化比較試験、コホート研究、症例対照研究の順に低くなる。研究の種類を理解しておくと、診療ガイドラインの推奨がどの程度の根拠から導かれたかを判断しやすくなる。

症例数の設定と統計手法の選択

症例数は、有意水準、検出力、および期待される治療効果の大きさをもとに算出する。そのため、症例数を設定するには治療効果の推定が必要である。ランダム割り付けの目的は群間の交絡因子を均等に分配して比較のバイアスを防ぐことであり、症例数を減らすために行うものではない。

解析は、実際に受けた治療ではなく、割り付けられた群に基づいて行う解析が基本である。この考え方は、脱落や治療の変更があった場合でも割り付けによる比較の公正さを保つために重要である。

統計手法は、アウトカムのデータの型で選ぶことが基本である。症状が消失したかどうかのように二値の結果を、独立した二群の割合で比較する場合にはχ二乗検定を用いる。 平均値などの連続量を比べる場合にはt検定が用いられ、発症や死亡までの時間を扱う場合には生存分析や比例ハザードモデルが用いられる。連続量を目的変数とする場合には線形回帰が用いられる。