いろいろな臨床試験 サブグループ解析
Propensity Score Matching について
患者さんを
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群に分けるとき、患者選択バイアスが生じます。たとえば、若 い患者が大手術を受け、高齢者は非手術療法を選択することが多くあり、この
2
群で治療成績を比較しようにも、年齢差があり結論は出せません。 実際、医療で予後因子を出すとき、「年齢」は非常に大きな因子です。
このような背景の調整を行うため、
90
年代後半に医学領域におけるPropensity Score
を用いた解析が行われるようになりました。 介入・暴露に対する傾向スコア（
Propensity Score
）を算出し、観察研究 データをpseudo-randomize
（偽無作為化）することで、医師によるIndication Bias
の調整を行い、最終的に観察研究試験を無作為化比較試験の精度に近づける事を目指している統計解析手法です。
有名な研究報告に
β-Blocker
を術前に用いるか否かというリサーチクエス チョンを観察研究データにより証明した論文NEJM 2005
28;353(4):349-361
やSwan-Ganz
カテーテルを用いた重症症例に対する右心室モニタリングの生命予後に対する影響：
JAMA 276(11):889-897, 1996
があります。Propensity Score の算出法
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治療（介入）有り群を１、無し群を０として、
Logisitic
回帰分析 でスコアを算出します。 算出された
Propensity Score
を認容誤差範囲：一般的には± 0.03
に準じて有り無し各群から１：１でピックアップしてMatching
を行います。Matching
をした因子はほとんど有意差がなくなります。１：１ですので必ず偶数になります。
選ばれた症例で予後等の比較を行います。
0 50 100 150
0 20 40 60 80 100
non AST-120, n=280 AST-120, n=280
0.0664
p=
Months
Percent survival
Survival of all patients. (AST120+/-, n=872)
0 100 200 300
0 20 40 60 80
100 AST120+, n=363
AST120-, n=509
0.4288 p=
Months
Percent survival
マッチング前、872例 マッチング後、280+280＝560例
Int J Nephrol. 2012;2012:376128
http://www.hindawi.com/journals/ijn/2012/376128/
Propensity Score Matching 利点と弱点
倫理面への配慮から、無作為化比較試験の実施が非常 に難しい分野において有効である。
弱点は、症例数が約半分になるため、症例数が多くない と説得力がない。
さらに、測定していない因子、マッチングできない因子に ついては調整できない。統計的調整で完全に恣意性を 排除困難。この点でも到底 RCT にかなうものではない。
参考資料
医学的研究のための多変量解析（メディカル・サイエンス・イ ンターナショナル）
p157-p161
SPSS
で学ぶ医療系多変量データ解析（東京図書株式会社）対 馬栄輝 第6
章：多重ロジスティック回帰分析の実際 “予測値（
Propensity
）”の設定に関する記載（P126
）Propensity Score 参考資料
医学的研究のための多変量解析（メディカル・サイエン ス・インターナショナル） p157-p161
SPSS で学ぶ医療系多変量データ解析（東京図書株式会 社）対馬栄輝 第 6 章：多重ロジスティック回帰分析の実
際 “予測値（ Propensity ）”の設定に関する記載（ P126 ）
医学的研究のための多変量解析（メディカル・サイエン ス・インターナショナル） p157-p161
SPSS で学ぶ医療系多変量データ解析（東京図書株式会
社）対馬栄輝 第 6 章：多重ロジスティック回帰分析の実
際 “予測値（ Propensity ）”の設定に関する記載（ P126 ）
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スライド 1
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