{"created":"2023-06-19T13:30:42.290444+00:00","id":642,"links":{},"metadata":{"_buckets":{"deposit":"ab4a3640-4246-4c43-8c9d-d70d0645e864"},"_deposit":{"created_by":14,"id":"642","owners":[14],"pid":{"revision_id":0,"type":"depid","value":"642"},"status":"published"},"_oai":{"id":"oai:jrckicn.repo.nii.ac.jp:00000642","sets":["17:41"]},"author_link":["1289"],"item_3_alternative_title_1":{"attribute_name":"タイトルのヨミ","attribute_value_mlt":[{"subitem_alternative_title":"エキガク ノ キホン 2 : インガ カンケイ キケンド"}]},"item_3_creator_2":{"attribute_name":"作成者","attribute_type":"creator","attribute_value_mlt":[{"creatorAffiliations":[{"affiliationNameIdentifiers":[{"affiliationNameIdentifier":""}],"affiliationNames":[{"affiliationName":""}]}],"creatorNames":[{"creatorName":"MORIYAMA, Masaki","creatorNameLang":"en"},{"creatorName":"守山, 正樹","creatorNameLang":"ja"},{"creatorName":"モリヤマ, 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and Health、第３章 20頁) が示した以下5つの判定基準がよく知られています。\n\n　①関連の強固性  strength：　関連性が強ければ強いほど、“Aが無いときのBの出現率”に比べて“AがあったときのBの出現率”が高ければ高いほど、その関連が因果関係である可能性が高くなります。\n　②関連の一致性  consistency：　異なる“集団・地域・国・時代”でも同様の関連性が認められるか／関連性が一致するか。\n　③関連の時間性  temporality：　原因→結果の順になっているか。原因と考えられる事象は、結果と考えられる事象よりも先に起こらなければなりません。\n　④関連の特異性  specificity：　「原因のある所に結果がある：結果のある所に原因がある」が、常に成立する必要があります。\n　⑤関連の整合性  coherence：　これまでに確立されている知識や理論と整合すること、矛盾しないこと。\n\n　因果関係の判定基準はこの他にも多くのものが知られており、教科書によっても表現が異なります。Bradford Hillによる1965年の判定基準“The Environment and Disease: Association or Causation?”には、上記５項目に加え、以下が含まれています。\n　　・Biological gradient：用量-反応関係を意味します。\n　　・Plausibility：説得性、整合性と似た考え方です。\n　　・Experiment：実験的に根拠を示す。\n　　・Analogy：類似の要因を考慮できること。\n\n\n３　因果関係の数値表現\n\n１）４分表の考え方\n\n　さて、上記の５基準が当てはまる統計的関連性は「因果関係である可能性がとても高い」「因果関係らしい」と判断されます。このようなとき、さらに一歩進んで、その関係が因果関係であることを数値で検討するのが、4分表の考え方です。以下、Marvin Sasserの本に従って説明します。\n　表のマス目は「ある仮説的原因：要因への曝露（独立変数)」と「ある仮説的結果：疾病への罹患（従属変数)」とが一方のみ、あるいは双方ともに生じる場合の、集団における頻度を表します。各マス目のａ,ｂ,ｃ,ｄは人数をあらわします。\n　疫学の主要な研究方法、コホート研究、症例対照研究、介入研究のそれぞれで行われる基本的な比較は、全てこの4分表で表せます。\n\n　さて上記の表では「仮説的原因・要因曝露」を行に、「仮説的結果・疾病罹患」を列に示します。上記の3研究は表の記入順序が異なります。\n\n２）コホート研究の場合\n\nコホート研究の出発点は、喫煙有り、喫煙無しなど、仮説的原因・要因曝露による２群の設定です。たとえば、20歳代の健康な若者について、喫煙有り群千名、喫煙無し群千名を設定します。表のa+b、c+dの欄には、数値1000を書き込みます。研究の開始時点では、まだ誰も肺がんにかかっておらず、aとcに書き込める数値はありません。さて、ここから始め20年間追跡した結果、喫煙群からは20名、非喫煙群からは2名の肺がん患者が発生しました。肺がんの罹患率を計算すると、喫煙群では20/1000、非喫煙群では2/1000となりました。相対危険度は、両群の罹患率の比、10となります。寄与危険度は、両群の罹患率の差、18/１000となります。\n\n３）症例対照研究の場合\n\n　症例対照研究は、症例（患者）群と対照（患者ではない人：健康者など）群を比較する研究です。たとえば肺がんの原因を調べるのであれば、肺がんの各症例に対し、対照者を選びます。こうして調査開始時に症例群100名、対照群100名を設定しました。a+c、b+dの欄に100を書きます。コホート研究では10年20年と追跡しないと、表に数値を書き込めませんでしたが、症例対照研究では時間の経過を待つ必要はなく、すでに生じている過去の出来事（以前、喫煙していたか否か）を調査で思い出してもらえれば、すぐに数値が得られます。症例（患者）100人中、喫煙者は80人、非喫煙者は20人でした。\n　（注）ここでオッズを説明します。オッズとは「ある事象が起こる確率と起こらない確率の比」です。上記の例だと、喫煙という事象が起こる確率は80／100、起こらない確率は20／100、よって確率の比は（80／100）／（20／100）、すなわち80を20で割り算して、オッズは４です。\n　さて先ほどの話の続きですが、対照者では100人中、喫煙者は30人、非喫煙者は70人でした。オッズは30/70で0.429となります。これで症例群と対照群のそれぞれについて、オッズが計算できました。この二つのオッズの比がオッズ比です。（80／20）／（30／70）で9.33となります。症例対照研究の場合は、コホート研究と異なり、罹患率を求められないため、厳密にいえば、相対危険度も寄与危険度も計算できません。では、上記で計算されたオッズ比とは何でしょうか。症例対照研究の場合のオッズ比は、相対危険度の近似値とされます。\n\n４）介入研究の場合\n\n　介入研究は“人為的実験的に要因曝露を行うコホート研究”です。４分表の用い方は、先ほどお話したコホート研究とよく似ていますので、計算方法は省略します。異なる点は、要因への曝露を研究者が行う点です。\n\n　さて今日は因果関係を中心にお話しました。次回は疫学の最後として、主な研究方法の考え方をまとめます。\n\nキーワード\n　　原因と結果、因果関係、二つの範疇、統計的関連性、二次的関連、第3の事象、記号的表現、交絡因子、独立変数、従属変数、因果関係の判定基準、関連の強固性、関連の一致性、関連の時間性、関連の特異性、関連の整合性、４分表、仮説的原因、要因曝露、症例群、対照群、オッズ、オッズ比、相対危険度、寄与危険度","subitem_description_type":"Other"}]},"item_3_heading_17":{"attribute_name":"見出し","attribute_value_mlt":[{"subitem_heading_banner_headline":"公衆衛生マイクロレクチャー 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