臨床整形外科52巻1号

2017年01月発行

Lecture

臨床研究における最近の統計手法の進歩とPits and Falls—前編：観察研究におけるバイアス対策の諸手法

著者： 小栁貴裕¹

所属機関： ¹川崎市立川崎病院整形外科

ページ範囲：P.59 - P.67

　観察研究においてはさまざまなバイアスが混入し，その封じ込めが研究の評価を決定するといっても過言ではない．バイアスの対処には無作為化比較試験(RCT)が至高の方法であることは論を俟たない．しかし，リソースやコストの問題，そしてより高いハードルである倫理上の問題(人権，情報公開，機会損失を含めた有害事象，同意とその撤回権の説明，個人情報の庇護)は，医療サイドに大きな負担となる¹⁾．われわれは一般診療においてはさまざまな因子を瞬時に総合的に判断して介入を行っているが，同じ疾患でも重症では積極的介入を行い，軽症では経過観察を含めた消極的介入のケースが多くなる．単純に介入後の成績だけを検討すれば，積極介入群に不利である．医療の自然な流れにおいて，介入や暴露という因果が結果に及ぼす影響を解明(推論)できないかが今回の主題である．それぞれの手法の意義と欠点につき言及する．

　これらの手法は厳密には解析の過程で共変量選択，マッチング条件など恣意的要因の混入が避けられず，しばしば複数の手法が併記され，ビッグデータでは検定結果が類似する．

参考文献

1) 立森久照．因果推論ことはじめ．岩波データサイエンスVol3　因果推論．東京：岩波書店；2016．p.7-25

2) 星野崇宏．確率と統計の科学．調査観察データの統計科学．東京：岩波書店；2009．p.60-101

3) Katz MH，木原雅子・木原正博(訳)：医学的介入の研究デザインと統計．東京：メディカルサイエンスインターナショナル；2013．p.101-27

4) Morshed S, Tornetta P, Bhandari M. Analysis of observational studies:a guide to understanding statistical methods. J Bone Joint Surg Am 2009;91(Supplement 3):50-60.

5) Ali MS, Groenwold RHH, Belitser SV, et al. Reporting of covariate selection and balance assessment in propensity score analysis is suboptimal:a systematic review. J Clin Epidemiol 2015;68:112-21.

6) Rosenbaum PR, Rubin DB. Reducing bias in observational studies using subclassification on the propensity score. J Am Stat Assoc 1984;79:516-24.

7) Austin PC. Primer on statistical interpretation or methods report card on propensity-score matching in the cardiology literature from 2004 to 2006:a systematic review. Circ Cardiovasc Qual Outcomes 2008;1:62-7.

8) Ravi B, Croxford R, Austin PC, et al. The relation between total joint arthroplasty and risk for serious cardiovascular events in patients with moderate-severe osteoarthritis:propensity score matched landmark analysis. BMJ 2013;347:f6187.

9) 小柳貴裕．整形外科医が知っておきたい統計学(12)．比例ハザードモデル．臨整外2004；39：1326-32．

10) McGuire KJ, Bernstein J, Polsky D, et al. Delays until surgery after hip fracture increases mortality. Clin Orthop Relat Res 2004;428:294-301.