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最新の医学専門誌に報告された、 がん・栄養・環境リスクに関する疫学研究を紹介します。

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疫学用語解説
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疫学用語解説

1 研究デザイン(study design)

疫学で用いられるさまざまな研究方法。特定の要因と疾病との関連を調査する場合でも、研究方法はただ一つしか存在しないわけではなく、複数の異なる方法の中から一つを選択して研究が行なわれる。代表的な研究デザインには、無作為割付臨床試験コホート研究症例対照研究地域相関研究断面研究がある。

研究デザインによって、結果の信頼性と、(費用と手間という点での)研究の実施の容易さが異なる。実施が困難な研究ほど結果の信頼性が高く、反対に、実施が容易な研究ほど結果の信頼性は低い傾向がある。一般に、結果の信頼性は、無作為割付臨床試験が最も高く、コホート研究がそれに次ぎ、症例対照研究、地域相関研究、断面研究の信頼性は相対的に低い。研究の実施は、無作為割付臨床試験が最も困難で、コホート研究がそれに次ぎ、症例対照研究、地域相関研究、断面研究の実施は相対的に容易である。


2 介入研究(intervention study)と観察研究(observational study)

疫学研究の方法(研究デザイン)の分類。介入研究では、研究者が積極的に治療法や予防法を行う(介入する)。無作為割付臨床試験はその代表だが、無作為割付を伴わない介入研究も存在する。いっぽう、観察研究では、研究者は積極的な介入を行わず、対象者自身の日常的な行動を調査する(観察する)ことで研究を行う。コホート研究症例対照研究地域相関研究断面研究は、観察研究に分類される。



3 前向き研究(propsective study)と後向き研究(retrospective study)

疫学研究の方法(研究デザイン)の分類。同じ観察研究のなかでも、前向きコホート研究は単に前向き研究と呼ばれ、症例対照研究は後向き研究と呼ばれることがある。前向きコホート研究では、最初に健康な人の生活習慣(喫煙・飲酒・食生活)などを調査し、この集団を「前向き」に追跡調査して、後から発生する疾病を確認する。これに対して、症例対照研究では、最初に疾病にかかった人(「症例」と呼ばれる)を選び、次にその人達と性別や年齢などのそろった健康人(「対照」と呼ばれる)選んで、両者の生活習慣などを過去にさかのぼって「後向き」に調査する。


4 無作為割付臨床試験・無作為対照化試験(randomized controlled trial)

疫学の研究方法研究デザインの一つ。疾病の治療法や予防法の有効性を評価するために行なわれる。対象者を、乱数表やくじ引きなどの手段を使って、ランダムに二つの群に分ける(無作為割付と呼ばれる)。一方の群(介入群と呼ばれる)には、評価しようとする治療や予防を行う。他方の群(対照群と呼ばれる)には、評価しようとする治療や予防は行わず、従来の治療を行ったり、評価しようとする薬と見かけは同じだが薬効のないプラセボを投与する。その後の疾病の死亡率や罹患率を、二群で比較する。介入群の死亡率や罹患率が、対照群よりも低くなれば、治療法や予防法の有効性が示されたことになる。

例えば、治療に協力的な者だけを介入群とし、非協力的な者だけを対照群として設定すれば、治療法の実際の効果を過大評価する危険性がある(選択バイアス)。しかし、無作為割付臨床試験では、研究者の恣意や対象者の希望を排除し、ランダムに対象者を分けるため、介入群と対照群の特性をそろえることができ、治療法や予防法の効果をより正しく評価することができる。そのため、疫学の研究方法の中では、最も質が高いと一般に考えられている。

その一方、無作為割付臨床試験は、他の研究方法と比べて、費用や手間がより多くかかる。また、対象者自身の希望や意志を排除してグループ分けを行うため、事前の十分な説明と同意がないと、倫理的な問題が生ずる場合がある。


5 無作為割付(randomization)

無作為割付臨床試験で、対象者をグループ分けする際に、乱数表などの手段を使ってランダムに分けること。研究者の恣意や対象者の希望を排除して、特性のそろった集団を設定するために行なわれる措置。


6 プラセボ(placebo)

無作為割付臨床試験で使われる薬剤。評価の対象になっている新しい薬剤と見かけは同じだが、実際の薬効成分は含まれていない。無作為割付臨床試験で対照群に振り分けられた対象者が服用する。服用する薬剤が、薬効成分が含まれたものかプラセボかは、通常対象者には知らされない。プラセボは薬剤の効果を正しく評価するために使われる。


7 二重盲検(double blind)

無作為割付臨床試験で薬剤の効果を評価する時に、対象者の服用する薬剤が、薬効成分が含まれたものか、薬効成分が含まれないプラセボなのかを、研究者も対象者も分からないようにする措置。薬剤の効果を正しく評価するために行なわれる。薬剤の内容を研究者には知らせるが、対象者には分からないようにする措置は、単盲検(single blind)と呼ばれる。


8 コホート研究(cohort study)

疫学の研究方法研究デザインの一つ。コホート研究は、「前向きコホート研究」と「後ろ向きコホート研究」の二種類がある。


8−1 前向きコホート研究(prospective cohort study)

疫学の研究方法(研究デザイン)の一つ。単に
前向き研究(prospective study)とも呼ばれることもある。多数の健康人の集団を対象として、最初に、疾病の原因となる可能性のある要因(喫煙・食生活・血液データなど)を調査する。次に、この集団を追跡調査して、疾病にかかる者を確認する。その上で、最初に調査した要因と、その後の疾病の発生との関連を分析する。例えば、喫煙者と非喫煙者で、その後の肺がんの発生率を比較する。血清コレステロール値と心筋梗塞との関連や、喫煙と肺がんの関連など、今日では常識的な知見も、この研究方法で明らかにされた古典的な成果である。

前向きコホート研究では、仮説要因と疾病の関連性をあらわす指標として、相対危険度(relative risk)が使われる。例えば、喫煙者の非喫煙者に対する肺がん罹患の相対危険度が4であれば、喫煙者は非喫煙者と比べて肺がんの罹患率が4倍高いことを意味する。また、ビタミンCの少量摂取群に対する多量摂取群の胃がん罹患の相対危険度が0.5であれば、多量摂取群は少量摂取群と比べて胃がんの罹患率が0.5倍と低いことを意味する。

前向きコホート研究は、多人数の集団(数万−から数十万人)を長期間(5−20年)にわたって追跡調査をしなければならないため、多大な手間と費用がかかる。しかし最近では、世界中で大規模コホート研究が行われるようになっている。米国ハーバード大学による女性看護婦を対象にしたNurses Health Study(1976年開始、12万人)と男性保健専門職を対象にしたHealth Professional Follow-up Study(1986年開始、5万人)は特に有名。ヨーロッパでは、8カ国40万人を対象にしたEuropean Prospective Investigation into Nutrition and Cancer (EPIC)が行なわれている。日本では、文部省コホート、環境庁コホート、厚生省コホート(1990年開始、13万人)の三つが進行中である。


8−2 後ろ向きコホート研究(retrospective cohort study)

疫学の研究方法(研究デザイン)の一つ前向きコホート研究では、対象者の曝露要因を研究者が調べるところから研究が始まる。これに対して後ろ向きコホート研究では、すでに曝露がおこってしまった後で、研究者が事後的に(後ろ向きに)その状況を調べ、さらにその集団を追跡調査することで、疾病の発生を確認する。事故によって高濃度の化学物質や放射線などにさらされた産業労働者の曝露状況を事後的に調べ、その集団ののがん発生を追跡調査によって明らかにする場合などに、この研究方法が用いられる。

後ろ向きコホート研究では、曝露要因と疾病の関連性をあらわす指標として、O/E比が使われる。O/E比の分子は、調査集団から実際に観察された(observed)疾病の罹患数(または死亡数)である。分母は、性別や年齢構成が調査集団と同じ一般の人口集団から期待される(expected)疾病の罹患数である。したがって、O/E比が1より大きければ、調査集団から生じた罹患数が一般集団から期待される罹患数より大きいことになるので、ある要因への曝露による疾病リスクの上昇を示すことになる。

9 症例対照研究(case-control study)

疫学の研究方法研究デザインの一つ。後向き研究(retrospective study)とも呼ばれる。最初に、すでに疾病にかかった人を「症例(case)」として選び出す。次に、この「症例」と性別や年齢などの要因が似た人を「対照(control)」として選ぶ。「対照」は、「症例」と同じ地域に住む健康な住民から選ばれる場合(「住民対照」と呼ばれる)と、「症例」と同じ病因に入院している患者から選ばれる場合(「病院対照」)がある。「症例」と「対照」の双方に対して、疾病の原因と考えられる要因(例えば食生活など)を、過去にさかのぼって調査し、両者で比較する。

症例対照研究では、仮説要因と疾病の関連性をあらわす指標として、オッズ比(odds ratio)が使われる。オッズ比は、無作為割付臨床試験コホート研究で使われる相対危険度の近似値に相当する。例えば、喫煙者の非喫煙者に対する肺がん罹患のオッズ比が4であれば、喫煙者は非喫煙者と比べて4倍肺がんに罹りやすいことを意味する。

症例対照研究は、すでに疾病に罹患した者を対象にするため、無作為割付臨床試験やコホート研究よりも、手間や労力が少なくてすむ。その反面、仮説要因を過去にさかのぼって調査するため、例えば肺がん患者が過去の喫煙量を実際以上に過大に思い出して申告するなどして、仮説要因と疾病との関連を過大評価したり、反対に過小評価したりする危険性がある(思い出しバイアス)。また、「住民対照」を選択する際に、一般住民の中でも特に調査に協力的で生活習慣も健康的な者を偏って選んだり、「病院対照」を選択する際に、一般の住民より生活習慣の不健康な者を選んだりして、仮説要因と疾病との関連を正しく評価できない危険性がある(選択バイアス)。症例対照研究の結果を解釈する際には、これらの問題点を十分に考慮する必要がある。


10 コホート内症例対照研究(nested case-control study)

疫学の研究方法研究デザインの一つ。コホート研究の対象者の中から、特定の疾病にかかった者の全員を「症例(case)」として選び、それ以外の健康人の中から「対照(control)」を選び、症例対照研究としての分析を行う。保存しておいた血液検体などを測定して「症例」と「対照」を比較する(例えば、胃がん患者と健康人で血清ビタミンの値を比べる)時などにこの方法が使われる。コホートの対象者全員分を分析すると費用がかかるが、「症例」と「対照」として選んだ者の分だけを分析すれば、安価に研究ができる。


11 地域相関研究・エコロジカル研究(ecological study)

疫学の研究方法研究デザインの一つ。個人ではなく集団(国・地域など)を単位として、集団レベルでの仮説要因の特性と疾病の死亡率と罹患率との関係を調査する。例えば、世界各国の人口一人当たり脂肪消費量と乳がん死亡率の関係を調べた研究などがある。

地域相関研究は、行政的な目的で収集された既存の統計資料を用いるなどすれば、比較的簡単に研究を行えるという利点がある。

反面、例えば、国ごとの脂肪消費量が増えるほど乳がん死亡率が高くなる関係が見られたとしても、それが脂肪そのものの影響なのか、脂肪摂取と関連する何か別の要因(例えば脂肪を含む総カロリー摂取)の影響なのかを区別することが難しいという問題点がある。また、仮説要因と疾病との関係が集団レベルで認められたからといって、同じことが個人レベルでも成り立つとは限らないという問題点もある。

一般的に、地域相関研究のデータの質は、無作為割付臨床試験コホート研究などと比べ相対的に低いと考えられている。したがって、地域相関研究の結果に基づいて仮説要因と疾病の関係を調査する時には、結果の解釈に十分な留保が必要になる。


12 断面研究(cross-sectional study)

疫学の研究方法研究デザインの一つ。個人を対象として、仮説要因と疾病とを同時に調査する。例えば、βカロチンが慢性胃炎を予防する効果があるかどうかを調査する時に、両者を同時に調べてお互いの関係を調べる研究など。

断面研究は、仮説要因と疾病とを同じ時点で(断面で)調査するので、無作為割付臨床試験コホート研究のような追跡調査を行う必要がないため、比較的簡単に研究を行える利点がある。

反面、原因と結果を同時に調査しているので、両者に統計的な関係が認められたとしても、それが因果関係を反映しているのか否かを区別することが難しいという問題点がある。例えば、βカロチンの摂取が多い群ほど慢性胃炎の割合が低いという関係が断面研究で認められたとしても、βカロチンを多く摂取したから慢性胃炎の割合が低いのか、反対に、慢性胃炎の割合が低く健康な集団だからβカロテンを含む野菜をたくさん食べられるのかを区別することはできない。

一般的に、断面研究のデータの質は、無作為割付臨床試験やコホート研究などと比べ相対的に低いと考えられている。したがって、断面研究の結果に基づいて仮説要因と疾病の関係を調査する時には、結果の解釈に十分な留保が必要になる。


13 リスク(risk)

疾病にかかる(または死亡する)確率のこと。


14 相対危険度(relative risk, RR)

二つの集団の疾病リスクの比。通常は、疾病の罹患率または死亡率の比であらわされる。仮説要因と疾病の関連性を示す指標のひとつで、無作為割付臨床試験コホート研究で使われる。例えば、非喫煙者に対する喫煙者の肺がん罹患の相対危険度が4であれば、喫煙者の肺がん罹患率が非喫煙者の罹患率より4倍高いことを意味する。


5 オッズ比(odds ratio, OR)

二つの集団の疾病リスクの比。仮説要因と疾病の関連性を示す指標のひとつで、症例対照研究断面研究で使われる。無作為割付臨床試験コホート研究で使われる相対危険度に相当する。例えば、非喫煙者に対する喫煙者の肺がん罹患のオッズ比が4であれば、喫煙者の肺がん罹患率が非喫煙者の罹患率より4倍高いことを意味する。



16 補正(adjustment)と粗(crude)


相対危険度などを計算する時に、仮説要因以外の要因の影響を統計的に除去することを「補正」するという。それに対して、「補正」を行わない相対危険度を、「粗」相対危険度という。


いま、喫煙者と非喫煙者で肺がんの発生率を比較したところ、喫煙者の発生率は非喫煙者の5倍だった、つまり相対危険度は5だったとする。この時、喫煙者の方がより高齢で、緑黄色野菜の摂取量も少なかったとする。肺がんの発生率は高齢者や緑黄色野菜の摂取の少ない者でも高くなる。この場合、これらの要因を考慮しないで、単純に喫煙者と非喫煙者の発生率を比べると、喫煙の影響を実際以上に過大評価してしまうことになる(交絡)。そこで過大評価をさけるために、喫煙者と非喫煙者での年齢分布や緑黄色野菜の摂取の違いを統計的な手段でそろえて、相対危険度を計算する。このように、相対危険度などの指標を計算する時に、仮説要因以外の要因の影響を統計的に除去することを「補正」するという。それに対して、「補正」を行わない相対危険度を、「粗」相対危険度という。実際の「補正」の計算は、数理モデルを仮定してコンピュータで行なわれる。


17 95%信頼区間(confidence interval)

データの統計的な安定性の指標。多人数の調査で得られた結果の方が、小人数の調査の結果よりも、統計的に安定している。この安定性の程度を定量的に示したものが信頼区間である。例えば、相対危険度が4で95%信頼区間が2.5-5.5であれば、同じ人数で100回調査を行えば少なくとも95回は2.5-5.5の範囲の相対危険度を観察することを意味する。対象者の数が多くなるほど95%信頼区間の範囲はせまくなる。つまりデータの統計的な安定性は高くなる。したがって、相対危険度の特定の値(例えば4)を見るだけではなく、その95%信頼区間(例えば2.5-5.5)を見てその安定性を評価することが必要になる。



18 統計的検定に関する確率値(probability value)・P値(P-value)

データの統計的な安定性の指標。0-1(0%-100%)の値を取る。この値が低いほどデータの安定性が高く、値が高いほどデータは不安定と解釈される。通常、この値が5%未満(P<0.05)の時、観察されたデータには「統計的有意差がある」と言われ、5%以上の時は「統計的有意差がない」と言われる。

いま、喫煙者と非喫煙者の胃がん発生率を比較したところ、喫煙者の発生率は非喫煙者の2倍、つまり相対危険度は2だったとする。もしもこの2という相対危険度に「統計的有意差」がなければ、実際には(母集団では)喫煙と胃がんに関係がないにもかかわらず、研究の対象者数が少なくデータが不安定なために、見かけ上2という相対危険度を観察した可能性を否定できない。それに対して、もしも相対危険度に「統計的有意差」があれば、対象者が少なくデータが不安定なためにこの結果を観察した可能性は低く、実際にも(母集団でも)喫煙と胃がんに何らかの関係がありそうだと解釈する。


19 統計的有意差(statistical significance)・有意差(significant difference)・有意(significant)

データの統計的な安定性の指標。通常、「統計的検定に関する確率値(P値)」が5%未満(P<0.05)の時に、「統計的有意差がある」と判断される。データに「統計的有意差」がなければ、対象者が少なくデータが不安定なために、統計的なばらつきの影響でその結果になった可能性を否定できない。「統計的有意差」があれば、このような可能性は低く、統計的なばらつき以外の要因が影響している(仮説要因と疾病が実際に関連しているなど)と解釈する。


20 量反応関係(dose-response relationship)

仮説要因の影響と、疾病リスクの変化との定量的な関係。例えば、1日あたりの喫煙本数と肺がん罹患率との量的な関係。通常は、1日の喫煙本数が増加するにつれて肺がん罹患率も直線的に増加するというように、仮説要因と疾病リスクの間に直線的な関連(一次関数で表現される関連)を想定することが多い。時には、二次関数的な関連が想定されたり、仮説要因の閾値の存在(一定レベル以下では疾病リスクが生じないが、一定レベルを越えるとリスクが生じてくるような関連)が問題になることがある。

仮説要因と疾病リスクとの直線的な傾向の有無を判定するために行なわれる統計的テストを、「傾向性の検定」と呼ぶ。


21 傾向性の検定(test for linear trend)

仮説要因と疾病リスクとの量反応関係(通常は直線的な関連)の有無を判定するために行なわれる統計的テスト。


22 罹患率・発生率(incidence)

疾病の頻度をあらわす指標のひとつ。罹患率の分子は、ある集団から一定期間に発生した患者の数。分母は、この集団の観察人年。通常は、10万人年あたりの患者数で表現される。

観察人年ではなく、観察開始時の集団の人数を分母とする罹患率は、特に累積罹患率を呼ばれる。


23 人年(person-years)・観察人年

罹患率の分母。1人を1年間観察すれば1人年に相当する。2人を5年間観察すれば10人年、5人を2年間観察しても10人年に相当する。


24 有病率(prevalence)

疾病の頻度をあらわす指標のひとつ。ある一時点で疾病にかかっている者の割合。罹患率が観察期間を考慮に入れた指標であるのに対して、有病率はある一時点での疾病の頻度を示す。


25 バイアス(bias)

仮説要因と疾病との真の関連をゆがめて、誤った研究結果を導いてしまう要因。


26 選択バイアス(selction bias)

バイアスの一つ。研究の対象者の選択方法に問題があるために、仮説要因と疾病の真の関連が正しく評価されずゆがめられてしまう(両者の関連を過大評価したり過小評価したりする)現象。

例えば、がん検診の有効性を評価する時に、検診を受診した集団と受診しない集団でがん死亡率を比較することを考える。この場合、検診を受診した集団はもともと生活習慣が健康的でがんのリスクが低ければ、仮に検診に全く効果がない場合でも、見かけ上、検診を受診した集団の死亡率は受診しない集団の死亡率よりも低くなり、検診の真の効果を過大評価してしまう。このように、もともと特性の異なる集団を研究対象者として選択して比較すると、仮説要因(ここではがん検診の実施)の影響を過大評価・過小評価してしまう危険性がある。


27 交絡(confounding)・交絡要因(confounding factor)

バイアスの一種。仮説要因と疾病との真の関連が、第三の要因の影響によって、ゆがめれれてしまう現象。

例えば、野菜の摂取が多い集団と少ない集団で、大腸がんの発生率を比較することを考える。この場合、野菜の摂取が多い集団は、肉類の摂取が少ない傾向がある。肉類の多量摂取は、それじたいが大腸がんのリスクを上昇されると考えられている。このため、野菜繊維の多量摂取群と少量摂取群の大腸がん発生率を、両群の肉類の摂取量の違いを無視して単純に比較すると、野菜の予防効果を過小評価してしまう。つまり、野菜という「仮説要因」と大腸がんという「疾病」の真の関連が、肉類という「交絡要因」の影響でゆがめられてしまう。

データ解析の段階で、多変量解析などの統計的手法を用いて、交絡要因の影響を除去することを、交絡要因を「補正」するという。


28 地域がん登録(population-based cancer registry)

特定の地域で発生する全てのがん症例に関する情報を組織的に収集し、がんの罹患率や生存率を始めとするがん対策の基礎資料を作成する情報システム。英国や北欧諸国では、国民全体をカバーする登録システムがあり、がん情報の提供を法律的に義務づけている場合もある。日本にも大部分の道府県に地域がん登録が存在する。



29 偶然(chance)

測定値のランダムな振舞いによって、研究結果が影響を受けること。一般に、対象者の数が少ないほど偶然の影響を受けやすく、対象者の数が多いほど影響を受けにくい。測定値に対する偶然の影響の大きさを定量的に評価するための方法として、統計的検定信頼区間の算出がある。


30 時系列研究(time trend analysis)

疫学の研究方法研究デザインの一つ。個人ではなく集団(国・地域など)を単位として、集団レベルでの仮説要因の時間的な変化と、疾病の死亡率や罹患率の時間的な変化との関係を調査する。例えば、日本人の栄養素摂取量の変化と、がん死亡率の変化との関係を調べた研究などがある。

時系列研究は、行政的な目的で収集された既存の統計資料を用いるなどすれば、比較的簡単に研究を行えるという利点がある。

反面、例えば、日本人の脂肪摂取量が上昇し、それと同じ時期にど乳がん死亡率が上昇したという関係が見られたとしても、それが脂肪そのものの影響なのか、何か別の要因(例えば初産年齢の高齢化や子供の数の減少)の影響なのかを区別することが難しいという問題点がある。また、仮説要因と疾病との関係が集団レベルで認められたからといって、同じことが個人レベルでも成り立つとは限らないという問題点もある。

一般的に、時系列研究のデータの質は、無作為割付臨床試験コホート研究などと比べ相対的に低いと考えられている。したがって、時系列研究の結果に基づいて仮説要因と疾病の関係を調査する時には、結果の解釈に十分な留保が必要になる。