<4D F736F F F696E74202D A B E CF0978D88F68E718B7982D1834A834C814188F98EF082C6418C5E8ACC8

交絡因子を考える

Sir Richard Doll 医師、疫学者 (1912-2005)

Sir Austin Bradford Hill 疫学・統計学者 (1897-1991) 防衛医科大学校 防衛医学研究センター 感染症疫学対策研究官 教授 加來浩器 平成26年1月24日 09:15-12：15 平成25年度 感染症リスクマネジメント作戦講座

曝露（exposure）

喫煙

結果（Outcome）

肺がん

これをどのように証明するか？

当時のロンドンでは、女性でたばこを吸うのは珍しい状況でした。

-約4年間の研究 -肺がん患者（男性）と非肺がん患者（男性）の喫煙状態を比較 対照の 喫煙状態 非肺がん患者 比 較 危険因子への曝露 症例の 喫煙状態

研究１（ 1948年 4月～ 1952年 2月）

肺がん患者 結果 ロンドン市内の病院 に入院中の男性患者 対照をどのように選定するかが問題！ ① 症例の親類又は友人 ② 症例の近隣の住人 ③ 症例と同じ病院に他の疾患で入院中の者 ④ 症例と同じ地区の住民台帳から無作為に抽出された者 非肺がん患者には、その人が肺がんでないことを確認するため に検査を受けてもらう必要がある。喫煙の有無についてもしっ かりと聞き取りをしなければならない。 DollとHillは、③症例と同じ病院に他の疾患で入院中の患者を 対照として選定することにした。その理由は・・・・

利点 利点 利点 利点 欠点 欠点 欠点 欠点 対照を同じ病院から選択する場合の利点と欠点して、 • 対照を経費をかけずに簡単に選ぶことができる • 同じ方法で肺がんで無いことの確認が行われる • 症例と同じ地域から入院してくる • 症例と経済状況が似通っている • 症例と生活環境が似通っている • 一般人に比して、喫煙者が多く含まれる可能性があるため に得られる結果が過小評価となっているかもしれない 対照を選択する際のこのような系統的な歪みのことを“選択バ イアス”という。 • DollとHillは、「年齢」をどう取り扱うべきかを考えた。 • 当時のロンドンでは、喫煙は社会ステータスの1つであり、年齢 が増すほど喫煙率が高いという状況であった。 • 一方で、加齢により肺がん罹患率が高まることは知られていた。 曝露（exposure） 喫煙 結果（Outcome） 肺がん ・ 加齢により肺がん率 が高くなる 年齢 ・ 加齢により喫煙率が 高くなる ・ 実際に喫煙している人 は高齢者に多い。 • そこで「年齢」の影響を排除するために、「対照」は「症例」と同性で

• 交絡因子を調整する方法として、以下の方法がある。 1. マッチング（matching） それぞれの症例に対して、マッチングで交絡因子の等しい 対照を選ぶ場合、研究開始時点であらかじめ決めておく必 要がある。→ 「マッチさせた症例対照研究」 2. 層化（stratification） 症例と対照の間の交絡因子をそろえて比較する統計的解析 法。交絡因子のレベルに応じてサブグループ化し、各層毎 に曝露因子と結果を検討する。 → 「マンテル-ヘンツェル法を用いたオッズ比」

マッチさせた症例対照研究

症例１ ○ 対照１ × 症例2 ○ 対照2 ○ 症例3 × 対照3 ○ 症例15 ○ 対照15 × ・ ・ ・ ・ ・ 危険因子Ａ 症 例 対照 曝露 Ｗ ＸＸＸＸ （＋） 曝露 Ｙ Ｚ （－） 曝露 曝露 （＋） （ー）

Ｘ

Ｘ

Ｘ

Ｘ

Ｙ

Ｙ

Ｙ

Ｙ

オッズ比＝Ｘ ／ Ｙ 症例と対照を因子でマッチさせた組み合わせは15組で、・・・・

解析疫学（関連性の強さを検討）

• ある因子に曝露された結果、結果としてある疾病を発症 曝露（exposure） 因子 結果（Outcome） 疾病 ？倍 • 10倍の関連性があるとの結果が出た場合の解釈 ・ 偶然にその結果が出ただけ ・ 誤りの可能性はないか？（本当は5倍、15倍かもしれない） ・ バイアスにより結果が歪められた可能性もある ・ 選択バイアス ・ 情報バイアス ・ 調査者のエラーが無いか ・ 交絡因子の関与はないか？ ・ 真に10倍の関連性があった。

交絡因子とは？

• 調査したい因子以外で、結果に影響を与える第3の因子 第3の因子 曝露（exposure） 因子 結果（Outcome） 疾病 ？ 交絡因子 （Confounding factor） 条件１ 「結果」の原因となりえる 条件２ 「曝露」の因子と関連がある ただし、その因子の結果で あってはならない

交絡因子とは？

• 調査したい因子以外で、結果に影響を与える第3の因子 第3の因子 曝露（exposure） 因子 結果（Outcome） 疾病 ？ 交絡因子 （Confounding factor） 飲酒 がん 喫 煙 喫煙は、ガンの原因の一 つである 喫煙者は、より多く飲酒す る傾向にある。 条件１ 「結果」の原因となりえる 条件２ 「曝露」の因子と関連がある ただし、その因子の結果で あってはならない 喫煙は、飲酒の結果とし ておこるわけではない。 • サルモネラ食中毒の調査を行ったところ、患者の多くがあ るチェーン店を利用していることが判明した。 • その店は、自家製クリームを使ったシュークリームが人気 の店だった。そこで、症例対照研究行うことにした。 • 症例は50名で、症例にその店を利用した時に同席した者 を2名以内で紹介してもらい、そのうちから50名を対照とし て選定した。 • 症例のうちシュークリームを食べたのは40名だったのに 対して、対照では20名だった。 問１ オッズ比、95％信頼区間を求め、結果を解釈せよ。

オッズ比＝6 95％信頼区間＝2.5～14.7 シュークリーム 症例 対照 曝露 40 20 非曝露 10 30 表１ シュークリームの2×2表 • その店では、カフェラテも人気の店だった。 • そこでカフェラテについても同様に症例対照研究をおこな い、表2の結果を得た。 問2 表2からオッズ比、95％信頼区間を求め、解釈せよ。 オッズ比＝3.9 _{95％信頼区間＝1.7～9.2} カフェラテ 症例 対照 曝露 37 21 非曝露 13 29 表2 カフェラテの2×2表

• すなわちオッズ比は、シュークリームで（ 6 ）倍、カフェラ テで（ 3.9 ）倍であった。 粗オッズ比 6倍 粗オッズ比 3.9倍 • また以前から、カフェラテを注文するヒトは、シュークリー ムを同時に注文する傾向が多かったそうである。 • シュークリームとカフェラテはともに真の原因なのか？ • カフェラテは、シュークリームの交絡因子にすぎないのか？ 関連あり • 因子Aが真の因子で、因子Bが交絡因子であれば、因子B の有無別に層化させても、因子Aによるオッズ比が有意 になるであろう。 • まずはシュークリームのオッズ比を、カフェラテ有無別に 求めてみた。 因子A 関連あり 因子B

カフェラテ有の層 カフェラテ無の層 シュークリーム 症例 対照 曝露 36 18 非曝露 1 3 層化オッズ比＝6 95％信頼区間＝0.59～61.8 層化オッズ比＝6 95％信頼区間＝0.94～38.4 シュークリーム 症例 対照 曝露 4 2 非曝露 9 27 層の総数＝58 _{層の総数＝42} 問3 それぞれの層化オッズ比、95％信頼区間を計算せよ。 粗オッズ比 6倍 • K層における2×2表を下図のようにした場合 k層におけるオッズ比＝ ak ×d_k b_k×c_k k 層 症例 対照 曝露あり 曝露なし a_k b_k c_k d_k Nk（k層の総数）＝a_k＋b_k＋c_k＋d_k OR_MH= Σ(akdk/Nk) Σ(b_kc_k/N_k) • 調整したオッズ比は、マンテル-ヘンツェル要約オッズ比ORMH として、下記の計算法で推定できる。

調整オッズ比OR_MH 58 36×3 ＋ 42 4×27 58 1×18 ＋ 42 9×2 = 6 = カフェラテ有の層 カフェラテ無の層 シュークリーム 症例 対照 曝露 36 18 非曝露 1 3 シュークリーム 症例 対照 曝露 4 2 非曝露 9 27 層の総数＝58 層の総数＝42 問4 調整オッズ比を計算せよ。 粗オッズ比 6倍 • 次にシュークリーム有無別のカフェラテのオッズ比を求めてみた。 粗オッズ比 3.9倍 シュークリーム有の層 シュークリーム無の層 カフェラテ 症例 対照 曝露 36 18 非曝露 4 2 層化オッズ比＝1 95％信頼区間＝0.17～5.98 層化オッズ比＝1 95％信頼区間＝0.09～10.87 カフェラテ 症例 対照 曝露 1 3 非曝露 9 27 層の総数＝60 層の総数＝40 問5 それぞれの層化オッズ比、95％信頼区間を計算せよ。

• 次にシュークリーム有無別のカフェラテのオッズ比を求めてみた。 粗オッズ比 3.9倍 シュークリーム有の層 シュークリーム無の層 カフェラテ 症例 対照 曝露 36 18 非曝露 4 2 60 36×2 ＋ 1×27 ₄₀ 60 4×18 ＋ 40 9×3 = 1 = 調整オッズ比_MH カフェラテ 症例 対照 曝露 1 3 非曝露 9 27 層の総数＝60 層の総数＝40 問6 調整オッズ比を計算せよ。 粗オッズ比 6倍 関連あり 粗オッズ比 3.9倍 調整オッズ比 6倍 シュークリームのオッズ比は、カフェラテの有無で層化しても6 倍であった。シュークリームが真の因子である。カフェラテは シュークリームの交絡因子である。 結論 調整オッズ比 1倍 カフェラテは、シュークリームの層化によって発症との関連性 が見られなくなった。（3.9倍→1倍） すなわち、カフェラテは真の因子ではない。

• コホート研究でも同様にK層における2×2表を下図のように した場合 RR_MH= Σ(ak×（ck＋dk）/Nk) Σ(c_k×（a_k＋b_k）_k/N_k) • 調整したリスク比は、マンテル-ヘンツェル要約リスク比RRMH として、下記の計算法で推定できる。 k層におけるリスク比 ＝ ak ×（c_k＋d_k） c_k×（a_k＋b_k） k 層 症例 健康 計 曝露あり 曝露なし a_k b_k c_k d_k Nk（k層の総数）＝a_k＋b_k＋c_k＋d_k a_k＋b_k c_k＋d_k

カキ、飲酒とA型肝炎の関係

このケーススタディは、EPIETで作成されたものをAIRIS教育用に編集したものである。 疫学ケーススタディ16 Ａ型肝炎ウイルス

本ケーススタディの目的

• 交絡因子の概念を理解する

• データ解析の際の交絡因子の調整法について学ぶ

• マンテル‐ヘンツェル法（Mantel-Haenszel method ）

を用いて関連性の強さを評価する

• アウトブレイク調査の目的は、事例の概要を明らかにし、感染 源・感染経路に関する危険因子を特定することであるが、症 例数が多い場合には、さまざまな付帯事象を検討する絶好の 機会ともいえる。 • 食品由来感染症の場合には、原因となる食材を摂取すること が曝露（exposure）であり、食中毒症状の発症が結果 （outcome）となるが、ある種の飲食物や添加物の中には発症 を促進させたり抑制させたりするものがある。 曝露（exposure） 原因食材 の摂取 結果（Outcome） 食中毒の 発症

• 例えば、胃酸分泌とコレラの発症の関係である。胃酸分泌に 影響を与える食品又は医薬品が、コレラ発症にどのような影 響を及ぼすか等を、アウトブレイク調査に合わせて実施でき るのである。 • 本ケーススタディーは、汚染された食事と同時に摂取した場 合のアルコールの効果について検証したもので、1988年米 国でのA型肝炎アウトブレイク調査中に行われた研究である。 アルコール 摂取 曝露（exposure） 原因食材 の摂取 結果（Outcome） 食中毒の 発症 • 1988年8月、フロリダ州のメキシコ湾側にあるパナマ市でA型 肝炎のアウトブレイクが発生した。 • あなたは、米国CDCからフロリダ州に派遣された実地疫学 専門家として、この事例を担当することになった。 米国ＣＤＣ パナマ市 • 予備的な調査によって、フロリダ州の住民とその近隣州 （ジョージア州、アラバマ州、 テネシー州）からパナマ市へ 旅行した者などから、少なく とも50名がＡ型肝炎を罹患し ていることがわかった。

• フロリダ州で調査をすすめていくと、多くの患者がパナマ市内 のレストランなどで生カキを喫食していた事が判明した。 • そこで、本事例では症例を「1988年7月1日から8月20日までの 間にA型肝炎を発症しかつ発症の10～50日前にパナマ市で のシーフード喫食に関連がある者」とした。 米国ＣＤＣ パナマ市 問１a どのように症例を探査するか？グループで討議せよ。 （1）地域住民に、発熱、全身 倦怠感、黄疸の症状を有する 者は指定する医療機関を受 診するように広報する。 （2）医療機関を対象に症例定 義に該当する者がいるかどう か電話で問うか、訪問して確 認する。 問１b 症例に対する質問事項をグループで検討せよ。 氏名、住所、年齢、性、職業（職場、学校）、連絡先 発症の有無（有の場合は発症日）、入院の有無（有の場合は入院 日）、臨床症状（発熱の程度、黄疸の有無）、検査結果（AST、ALTの 最高値、T.Bilの最高値）、合併症の有無、基礎疾患、 カキの喫食の有無、喫食日、喫食量、調理法（生、フライ）、レストラン名 飲酒の有無、種類、量 個人属性情報 結果（発症）に関する情報 曝露因子に関する情報 情報収集者に関する情報 予防因子に関する情報 既往歴（A型肝炎、その他の疾患）、予防接種の有無など 質問者名、日時

0 2 4 6 8 10 12 14 症例 発症日（3日間隔） 新 規 発 生 数 人 61名 図１ フロリダ州におけるA型肝炎発症の推移 ～1988年7月1日～8月20日～ 7月 8月 問2 発症曲線を解釈せよ。 • フロリダ州保健当局は、積極的症例探査の結果61名の症例 を検出した。 • 記述疫学の結果、症例の多くが発症の1か月以内に複数の パナマ市内のシーフードレストランを利用し、生カキを喫食し ていることが分かった。 • あなたは、研究デザインについて協議するためにＣＤＣ本部 の上司に連絡した。 • すると、「折角の機会なので、このアウトブレイク調査で飲酒 とＡ型肝炎の発症との関連についても検討してみてはどう か？」との提案を受けた。

• あなたは、まず、症例のうち“パナマ市内のレストランでの シーフード喫食に関連ある者53名”を用いて症例対照研究を 行うことにした。 • 対照は、症例にシーフード喫食を共にしながら発症しな かったものを3名以内で紹介してもらうように依頼し、その 中から選定した。 問3 対照をどのように選定するかグループで考察せよ。 • 対照としては64名を選定し、標準化された質問票を用いて電 話インタビューを行った。その結果、症例と対照のシーフード 消費についての検討を表1にまとめた。 シーフード 症例 （53名） 対照 （64名） オッズ比 ９５％信頼区間 生カキ 51 33 24.0 5.4－106.9 フライ又は焼きカキ 7 13 0.6 0.2－1.6 カキ蒸し 1 5 0.2 0.03－2.0 生エビ 3 1 3.8 0.4－37.5 フライ又は焼きエビ 17 30 0.5 0.3－1.1 あさり蒸し 1 3 0.4 0.04－3.9 魚 17 18 1.2 0.5－2.7 問4a 表1を完成させよ。 表１ 症例と対照におけるシーフードの消費についての検討

生カキ喫食量 症例 （53名） 対照 （64名） オッズ比 ９５％信頼区間 12個以上 44 12 56.8 11.9－272.1 1～11個 7 21 5.2 1.0－27.3 なし 2 31 - -問4b 表2を完成させ、結果を解釈せよ。 表2 症例と対照における生カキ喫食量についての検討 • 生カキの喫食量毎に症例対照研究を行った。 • これらの結果から、本事例は生カキ喫食に強い関連（オッズ 比＝24倍）があり、しかも量依存関係があること、統計学的 に有意であることが判明した。 曝露（exposure） 生カキ 結果（Outcome） A型肝炎 関連性：オッズ比24倍 統計学的有意差あり 量依存関係あり • ただし対照は、症例に比して年配である（平均32.2歳：27.5歳） ことや、男性が少なかった（39％：81％）という状況であった。

• 次に、飲酒がＡ型肝炎の発症や重症度にどのような影響を与 えるかを検討することにした。 • この検証には、生ガキを喫食した者（症例51名、対照33名）を 用いることにした。 飲酒 A型肝炎 ？ 生カキを食べた者（84名） アルコールでウイルスが 浄化されて発症を予防で きる？ アルコールで胃液がうすめられ たり、食べ物が胃に停留してい る時間が短くなり発症を促進さ せる？ 問5a 表3のオッズ比及び95％信頼区間を計算し、解釈せよ。 正しく解釈するためには、バイアス（選択バイアス、情報バイアス、誤分類 飲酒 A型肝炎 交絡因子 飲酒 症例 （51名） 対照 （33名） 粗オッズ比 ９５％信頼区間 あり 36 20 1.6 0.6～3.9 なし 15 13 表3 生カキ喫食例における症例及び対照の飲酒との関係 症例は対照に比べて、飲酒の関与が1.6倍であったが、統計学的な有 意差はない。 1.6倍 統計学的有意差なし

飲酒 症例 （51名） 対照 （33名） 粗オッズ比 ９５％信頼区間 10％以上 ４ 9 0.4 0.1-1.6 10％未満 32 11 2.5 0.9-6.9 なし 15 13 ‐ 表4 生カキ喫食例における症例及び対照の飲酒との関係 • 次に、飲酒をアルコール濃度（10％以上と未満）で分けて検討 してみたところ、表4の結果となった。 問5ｂ 表4を完成させて、解釈せよ。 アルコール濃度が高い場合は、オッズ比は0.4倍であり負の相関（Ａ型肝炎 の発症を抑制）があるが、アルコール濃度が低い場合は、オッズ比が2.5倍 となり正の相関（Ａ型肝炎の発症を促進）となる。 ただし、統計学的な有意差は認めない。 問6 生カキ喫食者において、生カキの消費量は、飲酒とA型 肝炎の関連における交絡因子といえるか？ • 米国では、毎年、各州ごとに、電話を用いた行動危険因子 （喫煙、飲酒、シートベルト使用、血圧、運動など）の調査が 行われている。1988年フロリダ州では、生カキの喫食が行動 危険因子として追加され、1481名が対象となり調査された。 その結果、生カキを食べる人は、同時に飲酒する傾向にあ ることが判明した。 第3の因子 飲酒 A型肝炎 オッズ比1.6倍 生カキ消費量 生カキとA型肝炎の発症には、統計学_{的に有意で強い正の相関があり、量依} 1988年、フロリダ州での行動危険 因子調査で、生カキを多く食べる 人は同時に飲酒する傾向にある。

• 交絡因子を調整するためには、一般的に以下のような方法 をとることができる。これらは、1つだけでなく、複数を組み合 わせることができるが、調整には限界がある。 1. マッチング（matching） – それぞれの症例に対して、マッチングで交絡因子の等しい対照を選 ぶ場合、研究開始時点であらかじめ決めておく必要がある。 2. 層化（stratification） – 症例と対照の間の交絡因子をそろえて比較する統計的解析法。交 絡因子のレベルに応じてサブグループ化し、各層毎に曝露因子と結 果を検討する。マンテル-ヘンツェル法を用いてオッズ比を計算する。 3. 制限（Restriction） – あらかじめ特定の交絡因子を持つ（あるいは持たない）人だけを対 象とする方法。対象者を限定してしまうために一般化可能性がそこ なわれ、必要な症例数を得る事が困難となる。 4. 統計学的補正（adjustment）

– 条件付きロジステック回帰分析conditional logistic regressionを用い た多変量解析を行うと、多数の交絡因子を同時に補正できる。 • あなたは、交絡因子の影響を取り除く方法のひとつである層 化分析（生カキ喫食量ごとに層化）して検討した。 問7a 表5を完成させて、解釈せよ。 層分類 飲酒 症例 対照 層化 オッズ比 95％信頼区間 1～11個 あり 2 10 0.4 0.1-2.8 なし 5 11 12個以上 あり 34 10 0.7 0.1-3.6 なし 10 2 表5 生カキ喫食量の層化による症例及び対照の飲酒との関係 層化オッズ比は、1以下なので、飲酒は何らかの抑止因子となっている可能 性がある。 12個以上群の方が1～11個群に比べて、飲酒によるA型肝炎の抑止効果が 少ない傾向にある。

飲酒 症例 （51名） 対照 （33名） 粗オッズ比 ９５％信頼区間 あり 36 20 1.6 0.6～3.9 なし 15 13 表3 生カキ喫食例における症例及び対照の飲酒との関係 層分類 飲酒 症例 対照 層化 オッズ比 95％信頼区間 1～11個 あり 2 10 0.4 0.1-2.8 なし 5 11 12個以上 あり 34 10 0.7 0.1-3.6 なし 10 2 表5 生カキ喫食量の層化による症例及び対照の飲酒との関係 問7b 表3と表5のオッズ比を比較して考察せよ。 粗オッズ比（1.6）では正の関連が、層化オッズ比（0.4～0.7）では負の関連 があるように示された。（いずれも統計学的な有意差はないが・・・） • 粗オッズでは、飲酒とA型肝炎には正の関連（1.6）があるよう に見えていたものが、第3の因子で層化することによって飲 酒とA型肝炎には負の関連（0.4と0.7）があるような結果が得 られた。これは第3の因子が交絡因子として作用したために、 飲酒とＡ型肝炎とに関係があるように見えたためである 飲酒 A型肝炎 粗オッズ比1.6倍 生カキ消費量 層化オッズ比 生ガキ小：0.4 生ガキ大：0.7

• 本事例における調整したオッズ比は、マンテル＝ヘンツェル 要約オッズ比（OR_MH)として、下記の計算法で推定できる。 k層におけるオッズ比＝ a_k×d_k b_k×c_k k 層 症例 対照 曝露あり 曝露なし a_k b_k c_k d_k N_k＝a_k＋b_k＋c_k＋d_k ORMH= Σ(a_kd_k/N_k) Σ(b_kc_k/N_k) 層分類 飲酒 症例 対照 1～11個 あり 2 10 なし 5 11 12個以上 あり 34 10 なし 10 2 表5 生カキ喫食量の層化による症例及び対照の飲酒との関係 計=28 計=56 OR_MH = Σ(akdk/Nk) = Σ(b_kc_k/N_k) 28 2×11 ＋ 56 34×2 28 5×10 ＋ 56 10×10 = 0.56 生カキ喫食量は、飲酒とA型肝炎との関連の交絡因子であり、調整オッズ比は0.56倍である。 問8 表5からOR_MHを求め、その結果を解釈せよ。

これまでの研究の結果をまとめてみると表7になる。 生カキ喫食 飲酒 症例 （53名） 対照 （64名） オッズ比 ９５％信頼区間 12個以上 あり 34 10 52.7 10.7-259.5 なし 10 2 77.5 9.6-623.8 1～11個 あり 2 10 3.1 0.4-25.0 なし 5 11 7.0 1.2-41.7 無し 2 31 ― ― 表７ 生カキの喫食量、飲酒の有無別に見たA型肝炎の発生状況 問9 本研究における生カキ、飲酒、A型肝炎の関連について 結論を延べよ。 • 生カキの喫食で、A型肝炎のリスクが高まる。 • 喫食量が増えると、そのリスクは増大する。 • 生カキの喫食と同時に飲酒することで、A型肝炎のリスクが減少するが、消え 去るわけではない。 • 年齢と性も、飲酒とA型肝炎の発症の関連において他の交 絡因子となりえる。 • このことは、症例対照研究の結果（症例は、対照に比して 若いことや、男性が多い）ことが示されたことと、1988年のフ ロリダ州での行動危険因子調査結果から飲酒者はより若 年者（46.5歳 vs 52.8歳、P=0.00001）で男性（50.2％ vs 36.6％、P=0.000001）に多かったことが判明したからであ る。 飲酒 A型肝炎 オッズ比1.6倍 年齢、性 交絡因子 症例対照研究の結果 1988年のフロリダ州 行動危険因子調査結果

エピローグ • その後、関連があるカキと同じ水槽にいたカキを検査した ところ、A型肝炎ウイルス遺伝子がPCRによって検出された。 • 本ケーススタディでは、交絡因子が本当は存在しない人工 的な関連性を作り上げ、真の関連性を隠してしまうというこ とを確認することができた。 • したがって研究者は、研究プロトコルを作成する際に、可 能性のある交絡因子を注意深く見直して、データ採取や解 析を行うときに考慮しなければならない。 エピローグ • 飲酒とA型肝炎との間の負の相関は、本当だろうか？ • 確かに、調整オッズ比では強い関連性をみることができ た。しかし、飲酒は同じ食事の間に取られたとされている が、質問票ではアルコールが先なのか、同時なのか、後 なのかまでは聴いていいない。 • バイアスや他の交絡因子は、可能性のある説明として除 外されていない。

エピローグ • 負の相関関係は、生物学的には本当らしいのだろうか？ 細菌（サルモネラ菌、赤痢菌、カンピロバクター菌）では、 疫学的に実験的に同時の飲酒が胃酸の分泌増加をもた らすことによって、その疾患の発生のリスクが減少するこ とが確認されている。しかしながら、A型肝炎ウイルスに そのデータは適用することはできない。 • 結論として、若干の因果関係の基準には合致するもの の、汚染された食事と同時に飲酒することがA型肝炎の 発症を抑止すると確信して結論付けることはできない。 おわり

Simpson’s Paradox

発症 健康 飲酒 有 71 52 飲酒 無 29 48 計 100 100 飲酒と心筋梗塞発症との関連を調べるために、 心筋梗塞患者100名と健康人100名を使って症例対照研究を行った。 粗オッズ比＝8.6倍 曝露（exposure） 飲酒 結果（Outcome） 心筋梗塞

Simpson’s Paradox

発症 健康 飲酒 有 71 52 飲酒 無 29 48 計 100 100 喫煙の有無で層化分析を行った。 粗オッズ比＝8.6倍 曝露（exposure） 飲酒 結果（Outcome） 心筋梗塞 喫煙 発症 健康 飲酒 有 8 16 飲酒 無 22 44 計 30 60 オッズ比＝１倍 非喫煙 発症 健康 飲酒 有 63 36 飲酒 無 7 4 計 70 40 オッズ比＝1倍 層化分析 OR_MH=１ 粗オッズ比と層化オッズ比とに乖離がある。これが“パラドックス” 喫煙が交絡 因子だから