備忘録として臨床研究について学んだことを記します
今回は研究デザインの中のコホート研究の特徴について解説します
.
データの取り方と順序
臨床における漠然とした疑問（=CQ）を、明確で具体的な問いへと構造化した（=RQ）あとに、いよいよデータの取り方とその順序を決めなければなりません。
問いを科学的に高い水準で検証するためには、適切なデータの取り方とその順序が極めて重要です。
そしてデータの取り方とその順序によって研究方法を分類したものは一般的に「研究デザイン」と呼ばれ、研究デザインは下図のようにいくつかの型に分類されます。
.
.
図にあるようにコホート研究のデータの取り方と順序に関する特徴としては
● 研究者自身が介入方法を計画していない
● 比較対象がある
● 要因とアウトカムの測定は同時ではない（要因が先に存在しアウトカムが後に発生したことが明白）
● 時間を追って観察する（要因の存在の有無が、その後にアウトカム発生にどう影響したか観察する）
以上の4点が挙げられます。
.
コホート研究では、観察を開始する起点そのものは現在や未来を起点にするとは限りません。
過去を起点として、その後時間を追って観察するとどうなったかを分析する場合もコホート研究となります。
このような過去を起点とするコホート研究のことは「過去起点コホート研究」と呼ばれることがあります（「歴史的コホート研究」や「後ろ向きコホート研究」と呼ばれることもあります）。
観察の起点を過去としても、あくまでも時間を追って観察する（＝前向きに観察する）のであれば、コホート研究となります。
.
私も「多くの臨床研究は過去のデータを活用することが多いから
過去起点コホート研究の手法をしっかりと実践できるようになると良いよ」
と助言をいただいたことがあります。
.
コホート研究を用いるCQの型
コホート研究を用いるのに適したCQの型は
● 要因とアウトカムとの関係を調べる研究
● 治療法や予防法の効果を調べる研究
以上の型が挙げられます。
.
コホート研究が「要因とアウトカムとの関係を調べる研究」に向いている点としては
● 要因を先に測定し、アウトカムをその後で測定するので時間的な関係が明白（横断研究だとアウトカムが先に存在し、要因の原因となっている可能性を否定できない）
● コホート研究を開始時に、結論を歪める可能性のある「第3の因子（特に交絡因子）」を事前に検討して測定しておくことができる（ただし過去起点コホート研究では過去に測定していない「第3の因子」を測定することはできない）
● 発生の指標であるリスクや発生率を測定できる
以上の点が挙げられます。
.
また、「治療法や予防法の効果を調べる研究」に向いている点としては
● 効果の指標であるリスク比、発生率比、リスク差、発生率差を計算可能である
以上の点が挙げられます。
特に倫理的な視点から介入研究の実施が困難な場合は、次善の策としてコホート研究など分析的観察研究を用いて研究することがあります。
ただし、治療法や予防法の効果を調べる場合には交絡因子に注意しなければなりません。
特に「測定していない交絡因子」や「未知の交絡因子」では通常の方法で対処できないため、より高い水準の科学的な分析を可能とすべく様々な方法が提唱されているそうです。
「治療方法や予防方法の効果を調べる研究」に
コホート研究を用いる方法論は現在勉強中です♪
.
なお、コホート研究を計画する上で見逃してはならない「第3の因子」に関しては、コチラの記事をご覧下さい。
.
コホート研究の長所と短所
長所は、
● 要因によるアウトカムであることを示すことができる（アウトカムが要因の原因だったというような因果関係の逆転が起きない）
● 「第3の因子（特に交絡因子）」を研究開始時に測定できる（ただし過去起点コホート研究では測定できない可能性がある）
● １つの要因に対して複数のアウトカムを測定できる
● 稀な要因でも研究がしやすい
● 発生の指標（リスク、発生率）を２群（３群以上の場合もあり）を比較することで、２群間の発生の比や差を示すことができる（例えばケース・コントロール研究では直接リスクや発生率を計算できない）
以上のことが挙げられます。
.
一方、短所としては、
● ランダムに発生しない脱落によるバイアスが生じやすい
● 診断バイアス・発見兆候バイアスが生じやすい
● 測定できない交絡因子に対応できない
● 発生が稀なアウトカムには不向き（アウトカムが稀だと、アウトカムが発生するまで膨大な数の患者や膨大な時間を観察に費やすことになりがち）
以上のことが挙げられます。
.
バイアスについては今後解説致しますのでお楽しみに♪
.
最後に
今後も臨床研究に関して学んだことを記していきたいと思います
.
ありがとうございました!!
コメント