Microsoft PowerPoint - 栄養疫学デザインと解析1.ppt

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栄養疫学の基礎①

デザインと解析

国立保健医療科学院

技術評価部

横山徹爾

第3回日本栄養改善学会「実践栄養学研究集中セミナー」 2008.1.12.名古屋最終版資料

世の中にあふれる健康情報

どれがどのくらい信用できるの？？？

血清総コレステロ－ルが高いと虚血性心疾患に罹血清総コレステロ－ルが高いと虚血性心疾患に罹患する危険が高い患する危険が高い抗酸化ビタミンをたくさん摂ると、がんに罹患する危抗酸化ビタミンをたくさん摂ると、がんに罹患する危険が下がる険が下がる赤ワインに多く含まれるポリフェノールは動脈硬化赤ワインに多く含まれるポリフェノールは動脈硬化を予防するを予防する辛いものを食べると食道がんに罹患しやすい辛いものを食べると食道がんに罹患しやすい減塩して血圧が下がると脳卒中に罹患する危険が減塩して血圧が下がると脳卒中に罹患する危険が下がる下がるコーヒーを飲む人は肝がんに罹患しにくいコーヒーを飲む人は肝がんに罹患しにくい

世の中にあふれる健康情報

どれがどのくらい信用できるの？？？

「信用できる」とは？「信用できる」とは？ – –偉い人が言った偉い人が言った – –新聞・テレビで報道された新聞・テレビで報道された・・・ではなくて、・・・ではなくて、 – –証拠（科学的根拠）が十分にある証拠（科学的根拠）が十分にあることことでは、証拠とは何？では、証拠とは何？ – –例：血清総コレステロールが高いと虚血性心疾患に罹患例：血清総コレステロールが高いと虚血性心疾患に罹患する危険が高いする危険が高いということは誰でも知っているということは誰でも知っているでは、その証拠は何だか知っていますか？では、その証拠は何だか知っていますか？

証拠（科学的根拠）

メカニズムを追求しようとするものメカニズムを追求しようとするもの – – コレステロ－ルが高いとなぜ虚血性心疾患に罹患しやすいのだろう？コレステロ－ルが高いとなぜ虚血性心疾患に罹患しやすいのだろう？ – – 緑黄色野菜を多く食べるとなぜがんに罹患しにくいのだろう？緑黄色野菜を多く食べるとなぜがんに罹患しにくいのだろう？動物実験動物実験試験管の中での（ヒトの細胞を使った）実験試験管の中での（ヒトの細胞を使った）実験ある現象が本当にヒトにおいて生じているかどうかを調べるものある現象が本当にヒトにおいて生じているかどうかを調べるもの – – コレステロ－ルが高いと虚血性心疾患になりやすいという現象が本当にコレステロ－ルが高いと虚血性心疾患になりやすいという現象が本当に人間集団の中でおきているのだろうか？人間集団の中でおきているのだろうか？ – – 緑黄色野菜を多く食べるとがんに罹患しにくいという現象が本当に人間集緑黄色野菜を多く食べるとがんに罹患しにくいという現象が本当に人間集団の中でおきているのだろうか？団の中でおきているのだろうか？疫学研究（観察研究）疫学研究（観察研究） – – じゃあ、コレステロ－ルを下げたら虚血性心疾患になりにくくなるのだろうじゃあ、コレステロ－ルを下げたら虚血性心疾患になりにくくなるのだろうか？か？ – – ビタミン剤を摂取したらがんが予防できるだろうか？ビタミン剤を摂取したらがんが予防できるだろうか？疫学研究（介入研究）疫学研究（介入研究）

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疫学的な研究論文の読み方

疫学研究の主な結果は原著論文（主に英語）と

して発表される

– –英語が苦手だと読めない？英語が苦手だと読めない？はい。でも、はい。でも、疫学の原理と方法疫学の原理と方法を知っていれば辞書を引きを知っていれば辞書を引きながら（ながら（時間を時間をかければ）読むことは可能。かければ）読むことは可能。 – –日本語論文ならば（誰でも）読める？日本語論文ならば（誰でも）読める？いいえ。いいえ。疫学の原理と方法疫学の原理と方法を知らない人が１００回読んでを知らない人が１００回読んでも、正しく理解することは不可能。も、正しく理解することは不可能。

つまり、「疫学的な研究論文を読む」ためには

– –疫学の原理と方法を学ぶことが必須！疫学の原理と方法を学ぶことが必須！

疫学

は

人間集団を対象

とし，病態すな

わち疾病の結果をみるのではなく，疾病の

原因を追究

する学問である。

脳卒中心筋梗塞がん人間集団原因？脳卒中心筋梗塞がん高血圧高脂血症喫煙運動不足肥満過剰飲酒これらの

証拠

は？・・・多くは

疫学研究

の結果に基づく食習慣

原因追及の過程

－疫学のサイクル－

第１段階（記述疫学）

– –生態学的研究生態学的研究 – –横断研究横断研究

第２段階（分析疫学）

– –症例・対照研究症例・対照研究 – –コホート研究コホート研究

第３段階（実験疫学）

– –介入研究介入研究仮説設定の糸口を得る仮説を検証する因果関係を決定する証拠能力低い高い講義の目標：各研究デザインの原理と解析方法を理解する

(3)

第１段階（記述疫学）

–

–横断研究横断研究(cross-(cross-sectional study)sectional study) 地域レベルの横断研究

地域レベルの横断研究

＝生態学的研究

＝生態学的研究(ecological study)(ecological study)

個人レベルの横断研究

第２段階（分析疫学）

–

–症例・対照研究症例・対照研究(case(case-control study)-control study) –

–コホート研究コホート研究(cohort study)(cohort study)

第３段階（実験疫学）

–

–介入研究介入研究(intervention study)(intervention study)

証拠能力低い高い

第１段階（記述疫学）

人、場所、時、の変数について、疾病頻度を記述する人、場所、時、の変数について、疾病頻度を記述する。どん。どんな人が、どんな場所で、どんな時に疾病になるのか、克明にな人が、どんな場所で、どんな時に疾病になるのか、克明に記述することは、疫学的方法を用いて疾病の原因に接近す記述することは、疫学的方法を用いて疾病の原因に接近するための第１歩といえる。るための第１歩といえる。ある要因と疾病との因果に関するある要因と疾病との因果に関する仮説を設定するための糸仮説を設定するための糸口口を得る。を得る。 – – 食塩摂取量が多い地域ほど、高血圧者の有病率が高い食塩摂取量が多い地域ほど、高血圧者の有病率が高い食塩多量摂取が血圧上昇の原因なの食塩多量摂取が血圧上昇の原因なのかもしれないかもしれない – – 野菜・果物摂取量が多い地域ほど、循環器疾患・がん罹患率が低い野菜・果物摂取量が多い地域ほど、循環器疾患・がん罹患率が低い野菜・果物（に含まれる何らかの成分）が循環器疾患・がんを予防する野菜・果物（に含まれる何らかの成分）が循環器疾患・がんを予防するかかもしれないもしれない – – 送電線の近くでは小児白血病の罹患率が高い送電線の近くでは小児白血病の罹患率が高い電磁波が、白血病に罹患する危険を高める電磁波が、白血病に罹患する危険を高めるかもしれないかもしれない（次のスライドで用語チェック）

疾病頻度の表し方

有病率有病率(prevalence)(prevalence) – –ある一時点で疾病Ａである者の割合（点有病率）ある一時点で疾病Ａである者の割合（点有病率）例：今年の国民健康・栄養調査では高血圧者が４０％でした。例：今年の国民健康・栄養調査では高血圧者が４０％でした。罹患率

罹患率(incidence rate)(incidence rate) – –ある期間中（１年間など）に疾病Ａに罹患する人の割合ある期間中（１年間など）に疾病Ａに罹患する人の割合例：地域がん登録によると、今年の肺がん罹患率は人口１０万対例：地域がん登録によると、今年の肺がん罹患率は人口１０万対３０でした。３０でした。死亡率

死亡率(mortality rate, death rate)(mortality rate, death rate) – –ある期間中（１年間など）に疾病Ａで死亡する人の割合ある期間中（１年間など）に疾病Ａで死亡する人の割合例：人口動態統計によると、今年の脳卒中死亡率は人口１０万人例：人口動態統計によると、今年の脳卒中死亡率は人口１０万人対１００でした。対１００でした。 ※Morbidity rateという言葉が登場することがあり、罹患率を指すことが多いが、使い方があいまいなので、本来は使うべきではない用語。

第１段階（記述疫学）

概念図概念図個人の血圧（地域の高血圧有病率）など現在食塩摂取量比較時間軸どちらが原因か　分からない

（１）横断研究（生態学的研究を含む）

（地域間で異なる要因は他にもいろいろある）

(4)

（人口動態統計）田中平三著疫学入門演習南山堂フレンチ・パラドックスは生態学的研究から出てきた話１人あたり乳脂肪摂取が多い、肉消費も多い、しかし虚血性心疾患死亡率は低い

S.Renaud et al.：The Lancet,339,1523（1992）

因果関係の逆転に注意！値は年齢調整最小二乗平均と標準誤差横断研究による血圧と肥満度・食塩摂取量の関係（４０歳以上女性１３４７名） 110 115 120 125 130 135 140 Q1 Q2 Q3 Q4 肥満度（ＢＭＩ）の四分位収縮期血圧(mm Hg) P<0.001 for trend 110 115 120 125 130 135 140 Q1 Q2 Q3 Q4 食塩摂取量の四分位収縮期血圧(m m H g) P=0.005 for trend

個人レベルの横断研究の例

飲酒量が多い人ほど血圧が高い飲酒量が多い人ほど血圧が高い肥満度が高い人ほど中性脂肪が高い肥満度が高い人ほど中性脂肪が高い – – 相関、回帰分析相関、回帰分析運動習慣がある人はＨＤＬｺﾚｽﾃﾛｰﾙが高い運動習慣がある人はＨＤＬｺﾚｽﾃﾛｰﾙが高い喫煙者は血中ビタミンＣ濃度が低い喫煙者は血中ビタミンＣ濃度が低い脳卒中患者は血圧が高い脳卒中患者は血圧が高い – – 平均値の差の検定平均値の差の検定肺がん患者は喫煙率が低い肺がん患者は喫煙率が低い – – 割合の差の検定割合の差の検定

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横断研究でよく使われる解析方法１

平均値を群間で比較する平均値を群間で比較する – – 平均値と標準誤差（や標準偏差）を群毎に計算して、平均値と標準誤差（や標準偏差）を群毎に計算して、ｔ

ｔ検定（２群の差、正規分布）、検定（２群の差、正規分布）、MannMann--Whitney UWhitney U検定（非正規分布）検定（非正規分布）分散分析（３群以上の差）、

分散分析（３群以上の差）、KruskallKruskall--WallisWallis検定（非正規分布）検定（非正規分布）共分散分析（交絡変数で調整して２群以上の差）共分散分析（交絡変数で調整して２群以上の差）割合を群間で比較する割合を群間で比較する – – 割合（％）を群毎に計算して、割合（％）を群毎に計算して、 χ χ２２_検定（２_検定（２_×_×_{３以上のクロス表）}_{３以上のクロス表）} Fisher Fisherの正確な検定（２の正確な検定（２××２表、小標本）２表、小標本） Mantel

Mantel--HaenszelHaenszel検定（交絡変数で調整したクロス表）検定（交絡変数で調整したクロス表）拡張拡張MantelMantel検定（２検定（２××３以上のクロス表で順序尺度の場合）３以上のクロス表で順序尺度の場合）多重ロジスティックモデル（多変量解析）多重ロジスティックモデル（多変量解析）統計

医学

データの種類

計量計量データ：量的に測定できる連続的な測定値データ：量的に測定できる連続的な測定値 – –連続データ連続データ（例）身長、体重、血圧、血清総コレステロー（例）身長、体重、血圧、血清総コレステロールル、栄養素摂取量、栄養素摂取量 – –離散データ離散データ（例）（例）うう歯の本数歯の本数計数計数データ：データ：カテゴリー型のものカテゴリー型のもの – –２値２値（例）性別の（例）性別の““男男””とと““女女””、既往歴の、既往歴の““有り有り””とと““なしなし”” – –カテゴリーが３つ以上カテゴリーが３つ以上順序尺度

順序尺度ordinal scaleordinal scale：順序関係はあるが絶対量としての意味：順序関係はあるが絶対量としての意味はない測定値。はない測定値。 – –（例）（例）濃い味付けが好きですか：濃い味付けが好きですか：とても好き、好き、ふつう、嫌い、ととても好き、好き、ふつう、嫌い、とても嫌いても嫌い名義尺度

名義尺度nominal scalenominal scale：順序関係がない分類のための変数。：順序関係がない分類のための変数。

– –（例）（例）喫煙の喫煙の““現喫煙現喫煙””，，““非喫煙非喫煙””，，““やめたやめた””, , などなど.. ポイント：一見同じ質的データに見えても、順序尺度で量反応関係に注目する場合は、用いる統計手法が違う基本統計

データを整理する

いきなり平均・標準偏差を計算しない！

– –まず、まず、ヒストグラムヒストグラム等等を描いて分布を視覚的に確を描いて分布を視覚的に確認認 – –その後、適切なその後、適切な要約統計量要約統計量を決めて分布の特徴を決めて分布の特徴を表現するを表現する

いきなり検定しない！

– –まず、まず、図や要約統計量で比較図や要約統計量で比較して特徴を確認して特徴を確認 – –その後、適切な方法で検定その後、適切な方法で検定統計

分布型を確認

統計学的方法統計学的方法のうち、よく使うのうち、よく使うパラメトリックな方法パラメトリックな方法（ｔ検定など）で（ｔ検定など）では、左は、左右対称な分布（右対称な分布（正規分布正規分布）を前提としている）を前提としているものが多い。ものが多い。従って、可能ならば、何らかの従って、可能ならば、何らかの変換変換によって正規分布に近似させてからによって正規分布に近似させてから処理すべきである。処理すべきである。 –

– 対数変換対数変換、平方根変換、、平方根変換、BoxBox--CoxCox（べき）変換など（べき）変換など正規分布に近似できない場合、正規分布に近似できない場合、ノンパラメトリックな方法ノンパラメトリックな方法を考慮（後述）。を考慮（後述）。図３　対数正規分布測定値度数右に歪んでいる（対数正規分布）測定値を対数変換（横軸をlog[測定値]に）すると、左右対称になる図２　正規分布測定値度数左右対称でベル形（正規分布）統計

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中性脂肪 (mg/dL) 0 20 40 60 80 100 120 34. 0-68. 3-102. 6-136. 9-171. 3-205. 6-239. 9-274. 2-308. 5-342. 8-377. 2-411. 5-445. 8-480. 1-514. 4-548. 7-583. 1-617. 4-651. 7-686. 0-度数（人） log 中性脂肪 (log mg/dL) 0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 3. 5 -3. 7 -3. 8 -4. 0 -4. 2 -4. 3 -4. 5 -4. 6 -4. 8 -4. 9 -5. 1 -5. 3 -5. 4 -5. 6 -5. 7 -5. 9 -6. 1 -6. 2 -6. 4 -6. 5 -度数（人）

対数正規分布の典型例

– –中性脂肪、ビタミン中性脂肪、ビタミンAA摂取量など摂取量など

正規分布の典型例

– –身長、体重、総エネルギー・主栄養素摂取量など身長、体重、総エネルギー・主栄養素摂取量など

医学データは、少し右裾が長いことが多い

対数変換統計

代表値（中心位置の指標）

平均値・・・左右対称な場合に有用

中央値・・・非対称等、歪んだ分布の場合

幾何平均最頻値歪んだ分布（対数正規分布など）中央値平均値図４　分布型と代表値平均値中央値最頻値左右対称の分布（正規分布など）統計

代表値（中心位置の指標）

と

散布度（バラツキ

の指標）

として、

– –「「平均と標準偏差」平均と標準偏差」 – –「「中央値と四分偏差」中央値と四分偏差」の組合せがよく用いられる。の組合せがよく用いられる。図５　標準偏差はバラツキの指標 0 20 40 60 80 100 120 140 160 180 200 測定値度数平均=100 標準偏差=20 平均=100 標準偏差=40 平均±1標準偏差（全体の68%）平均±2標準偏差（全体の95%）箱ヒゲ図上側隣接値 75%点中央値 25%点下側隣接値統計血清総コレステロール (mg/dL) 0 10 20 30 40 50 60 11 3. 0-12 4. 6-13 6. 3-14 7. 9-15 9. 5-17 1. 2-18 2. 8-19 4. 4-20 6. 1-21 7. 7-22 9. 3-24 0. 9-25 2. 6-26 4. 2-27 5. 8-28 7. 5-29 9. 1-31 0. 7-32 2. 4-33 4. 0-度数（人）平均193, 標準偏差20 (mg/dL) 平均193, 標準誤差3 (mg/dL) 血清総コレステロール (mg/dL) 標準偏差は、データのばらつき標準誤差は、標本平均の確からしさどちらを使うかは、何を言いたいかによるどちらを示したか、必ず明記する

標準偏差と標準誤差を混同しない

統計

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ところで、検定って何？

検定とは

– –観測された差（や関連）が観測された差（や関連）が偶然によるものか否か偶然によるものか否かを判断を判断する方法する方法

検定の論法

– –「真実（母集団）は差（や関連）がない」と仮定する「真実（母集団）は差（や関連）がない」と仮定する（＝（＝帰無仮説帰無仮説HH₀₀）） – –帰無仮説が正しい場合に、標本において帰無仮説が正しい場合に、標本において観測され観測された差（や関連）が生じる確率（た差（や関連）が生じる確率（Ｐ値Ｐ値））を計算するを計算する – –その確率が十分に小さければ（例えばその確率が十分に小さければ（例えばP<0.05P<0.05）、）、帰無仮説が正しい場合に偶然では起こりにくいこ帰無仮説が正しい場合に偶然では起こりにくいことが起きたということなので、帰無仮説を棄却してとが起きたということなので、帰無仮説を棄却して「真実は差（や関連）がある」（＝「真実は差（や関連）がある」（＝対立仮説対立仮説_HH₁₁）と）と判断する。（一般に、「有意差がある」という）判断する。（一般に、「有意差がある」という）統計

母集団

血圧未知

母集団

血圧未知肥満者正常体重者標本20例平均=130mmHg 標本30例平均=120mmHg 帰無仮説（肥満と正常体重で母集団の血圧の平均は同じ）が正しい場合に標本平均に10mmHgの差が生じる確率は？ → ｔ検定で1%(P=0.01)と計算された。 → 帰無仮説が正しければめったに生じない現象がおきたといえる。従って、たぶん帰無仮説は正しくないのだろう。 → 対立仮説（肥満と正常体重で母集団の血圧の平均は異なる）を採用。統計差がある差がない（あるとはいえない）差がある ○ 第２種の過誤_{（βエラー）} 差がない第１種の過誤_{（αエラー）} ○ 真実判断（検定結果）

検定における２種類の判断ミス

検定は万能ではなく、

しばしば

誤った判断に

陥ることがある。

Ｐ値は、第１種の過誤が生じる確率。判断の基準とする確率を有意水準という。第２種の過誤が生じない確率のことを検出力（パワー）という一般に、標本数が小さいほど検出力も小さい＝第２種の過誤が生じやすい →例数設計の必要性統計

_{“有意差なし”}

_{は“差がない”}

_は

_{“差がない”}

_ことを

積極的に示したわけではない！

例１例１ – – 肥満者と正常体重者肥満者と正常体重者１０人ずつ１０人ずつの血圧を測った。平均値の血圧を測った。平均値の差はの差は10mmHg10mmHgで、で、有意差はなかった有意差はなかった。。 – – 肥満者と正常体重者肥満者と正常体重者１００人ずつ１００人ずつの血圧を測った。平均の血圧を測った。平均値の差は値の差は10mmHg10mmHgで、で、有意差があった有意差があった。。「差がない」ことを証明するためには、ケチって小標「差がない」ことを証明するためには、ケチって小標本にすればいい？？？（そんな馬鹿な！）本にすればいい？？？（そんな馬鹿な！）統計

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横断研究でよく使われる解析方法２

相関と回帰

相関係数

– –--11～～+1+1の値の値をとり、２変数のをとり、２変数の直線的な関連の強さ直線的な関連の強さを表す。を表す。 – –検定も行う（帰無仮説：母相関係数検定も行う（帰無仮説：母相関係数=0=0））正相関 -3 3 -3 3 測定値Ａ測定値Ｂ負相関 -3 3 -3 3 測定値Ａ測定値Ｂ無相関 -3 3 -3 3 測定値Ａ測定値Ｂ図７　正相関と負相関統計

相関と回帰（続き）

_{相関と回帰（続き）}

相関係数の検定（帰無仮説：相関係数の検定（帰無仮説：母相関係数母相関係数=0=0））回帰係数の検定（帰無仮説：回帰係数の検定（帰無仮説：母回帰係数母回帰係数=0=0））両者の結果は一致する。両者の結果は一致する。図８　回帰直線 -3 3 -3 3 測定値Ｘ（独立変数）測定値Ｙ（従属変数） α y=βx+α この距離２の合計が最小になるように直線を決める（最小二乗法）

回帰直線

– –２つの連続量の関係を、２つの連続量の関係を、 y= y=ββx+x+ααの形の１次の形の１次式で表したもの。式で表したもの。

回帰係数

β

– –相関係数と違い、相関係数と違い、単位単位があるがあるので、様々な値ので、様々な値をとる。独立変数が１をとる。独立変数が１増加した時の、従属変増加した時の、従属変数の増加量の期待値数の増加量の期待値を表す。を表す。統計

第１段階（記述疫学）のポイント

生態学的研究

と、

個人レベルの横断研究

。

比較的容易

にできる。

原因と結果の

時間的順序関係を考慮してい

ない

。

因果関係を証明する

証拠能力は乏しい（最も

低い）

。

ある要因と疾病との因果に関する

仮説を設

定するための糸口

を得る。

因果関係があると結論してはいけない

第１段階（記述疫学）

–

＝生態学的研究(ecological study)(ecological study) 個人レベルの横断研究

第２段階（分析疫学）

–

–症例・対照研究症例・対照研究(case(case--control study)control study) –

第３段階（実験疫学）

–

証拠能力低い

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第２段階（分析疫学）

原則的には

コホート研究（前向き研究）

によっ

て、まずある事象（要因）が起こり、これに続

いて他の事象（疾病）が起こることを記述する。

疫学的仮説を統計学的に検定して、ある要因

と疾病との

因果関係を推理

する。

コホート研究が不可能な疾患（困難な場合）

に関しては、

症例・対照研究（後向き研究）

も

行われる。

喫煙群非喫煙群現在将来（例、10年後）肺がん罹患率肺がん罹患率比較（３）コホート研究（コホート）肺がん患者非患者過去（患者は発病前）現在喫煙習慣喫煙習慣比較（２）症例・対照研究肺がん患者１００名と健康な非患者（対照）の発病前（過去）の喫煙習慣を調べた。肺がん患者では８割が喫煙者だった。対照では４割が喫煙者だった。喫煙が肺がんの原因である可能性がある。（対照=control）（case）健康な人々１万人の現在の喫煙状況を健診で調べた。その後１０年間追跡調査したところ、喫煙群からの肺がん罹患率は非喫煙群からの肺がん罹患率の１０倍だった。喫煙が肺がんの原因である可能性がある。

（相対危険

: relative risk

_{: relative risk}

）

「喫煙していると肺癌になりやすくなる」・・・この意味をよく考えて「喫煙していると肺癌になりやすくなる」・・・この意味をよく考えてみたことがありますか？みたことがありますか？ – –「喫煙していると「喫煙していると５倍５倍、肺癌になりやすくなる」というのと、、肺癌になりやすくなる」というのと、 – –「喫煙していると「喫煙していると１０倍１０倍、肺癌になりやすくなる」というのでは、、肺癌になりやすくなる」というのでは、 – –後者の方が、より喫煙と肺癌の関連が強いと考えられる。後者の方が、より喫煙と肺癌の関連が強いと考えられる。この、「この、「○○倍○○倍」の部分を「」の部分を「相対危険相対危険」と呼ぶ。」と呼ぶ。 – –ある要因Ｙによる疾病Ｘの発生の相対危険度が５である、といある要因Ｙによる疾病Ｘの発生の相対危険度が５である、というのは、要因Ｙに暴露されると、疾病Ｘになる確率が５倍に増うのは、要因Ｙに暴露されると、疾病Ｘになる確率が５倍に増加することを意味する。加することを意味する。相対危険＝曝露群の罹患率相対危険＝曝露群の罹患率÷÷非曝露群の罹患率非曝露群の罹患率 – – 喫煙しなくても肺癌になる人がいるのも事実である。しかし、もし、あなたが喫煙して喫煙しなくても肺癌になる人がいるのも事実である。しかし、もし、あなたが喫煙していなければ、将来、肺癌になる確率はかなり小さい。一方、喫煙していれば、将来、いなければ、将来、肺癌になる確率はかなり小さい。一方、喫煙していれば、将来、肺癌になる確率は、喫煙しなかった場合に比べて、５～１０倍程度に大きなものとな肺癌になる確率は、喫煙しなかった場合に比べて、５～１０倍程度に大きなものとなる（相対危険が５～１０程度）であろう。る（相対危険が５～１０程度）であろう。食物繊維多量摂取群食物繊維少量摂取群現在将来（例、10年後）大腸がん罹患率大腸がん罹患率比較（３）コホート研究（コホート）大腸がん患者非患者過去（患者は発病前）現在食物繊維摂取量食物繊維摂取量比較（２）症例・対照研究症例・対照研究コホート研究方向後向き前向き人数１００～数百症例＋対照数千～数十万人費用・労力比較的少ない多大要因曝露情報信頼性やや低い信頼性高い疾病の診断正確やや不正確（診断基準が必要）対照群の偏り生じやすい－稀な疾病調査可能調査不可能相対危険オッズ比で近似可能直接計算可能

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第１段階（記述疫学）

–

第２段階（分析疫学）

–

第３段階（実験疫学）

–

証拠能力低い高い大腸がん患者非患者過去（患者は発病前）現在食物繊維摂取量食物繊維摂取量比較（２）症例・対照研究

患者と非患者（対照）の過

去の要因曝露状況を比較。

対照を集める際に偏りが

生じやすい。

要因曝露は記憶に頼るの

で偏る可能性あり。

性年齢構成を合わせるた

めに、マッチド・ペア法も用

いられる。

大腸がん患者非患者過去（患者は発病前）現在食物繊維摂取量食物繊維摂取量比較（２）症例・対照研究症例・対照研究では、相対危険の近似値としてオッズ比を計算。論文では主な結果を示す場面で、必ずオッズ比（とその信頼区間）が出てくる。 70 30 40 60 田中平三著疫学入門演習南山堂自分で計算してみよう

症例対照研究で必ず使う解析方法

答え

胃がん症例

対照

喫煙

はい

70

40 いいえ

30

60 計

100

100 オッズ比=(70/30)/(40/60)=3.5

(11)

オッズ比の

検定と信頼区間

オッズ比を計算するだけでなく、その信頼区間も同時オッズ比を計算するだけでなく、その信頼区間も同時に計算して示す。に計算して示す。 – –例：オッズ比例：オッズ比(95%(95%信頼区間信頼区間)=)=0.29 (0.160.29 (0.16--0.51)0.51) 研究結果は少数標本に基づくものなので、偶然によって関連が見ら研究結果は少数標本に基づくものなので、偶然によって関連が見られただけかもしれない。れただけかもしれない。そこで信頼区間を計算する。真の値そこで信頼区間を計算する。真の値がが0.160.16--0.510.51の範囲にあるの範囲にある可能可能性がとても高い性がとても高いと解釈する。と解釈する。関連の強さはこの範囲のどこかだろう。関連の強さはこの範囲のどこかだろう。これが例えばこれが例えば0.10.1--1.21.2だとすると、真の値はだとすると、真の値は11かも知れないので、関連かも知れないので、関連があるとは判断できない。があるとは判断できない。検定することもある。検定することもある。 – –例：オッズ比例：オッズ比=0.29, =0.29, P=0.01P=0.01 本当は関連がない（母オッズ比本当は関連がない（母オッズ比=1=1）なのに、）なのに、偶然によってこのオッズ偶然によってこのオッズ比が得られる確率比が得られる確率ががPP値。値。P=0.01P=0.01ならば、偶然によってこのように小ならば、偶然によってこのように小さなオッズ比さなオッズ比0.290.29が得られる確率はが得られる確率は1%1%である。従って偶然とは考えである。従って偶然とは考えにくいので、関連があると判断する。にくいので、関連があると判断する。これが例えばこれが例えばP=0.2P=0.2だとすると、５回に１回は偶然で見られる関連とだとすると、５回に１回は偶然で見られる関連ということを意味する。だから偶然かも知れないので、いうことを意味する。だから偶然かも知れないので、関連があるとは関連があるとは判断できない判断できない。。統計

_{交絡因子の調整}

大腸がん患者非患者過去（患者は発病前）現在食物繊維摂取量食物繊維摂取量比較（２）症例・対照研究高齢者が多い喫煙者が多い高齢者が少ない喫煙者が少ない若年者、非喫煙者は食物繊維摂取量が多いとすると、こういう状況では比較しても解釈不能。この場合、年齢と喫煙のことを、大腸癌と食物繊維との関連における交絡因子という。交絡因子の影響を取り除くことを、「調整する」という。例えば、「年齢と喫煙で調整した (adjusted for age and smoking)」などという。何で調整しているか要注意。調整してオッズ比を計算するために、マッチングや、ロジスティック回帰(logistic regression)がよく用いられる。

交絡変数（交絡因子）

注目している２変数間の関連に影響を及ぼして、そ注目している２変数間の関連に影響を及ぼして、その関連をの関連を見えにくくしたり、誤って見えにくくしたり、誤って見かけ上関連があ見かけ上関連があるように見せてしまうるように見せてしまう、第３の変数。、第３の変数。食塩摂取量血圧年齢見かけの関連正相関正相関

＝交絡変数

直接的な関係

(12)

第１段階（記述疫学）

–

第２段階（分析疫学）

–

第３段階（実験疫学）

–

証拠能力低い高い途中で脱落する人の情報も含めるために、人年法を途中で脱落する人の情報も含めるために、人年法を用いることが多い。用いることが多い。性・年齢等の性・年齢等の交絡因子の調整交絡因子の調整を行って相対危険をを行って相対危険を推定するために、直接法、間接法、推定するために、直接法、間接法、CoxCox比例ハザー比例ハザードモデルドモデルなどが用いられる。などが用いられる。食物繊維多量摂取群食物繊維少量摂取群現在将来（例、10年後）大腸がん罹患率大腸がん罹患率比較（３）コホート研究（コホート）健康な大勢の人々につい健康な大勢の人々について、現在の要因曝露状況をて、現在の要因曝露状況を比較（健診等）。比較（健診等）。その後、長年追跡して、要その後、長年追跡して、要因曝露状況別の罹患率や因曝露状況別の罹患率や死亡率を比較する。死亡率を比較する。コホート研究では、相対危険を直接計算。論文中で主な結果を示すために必ず相対危険（ハザード比など）が出てくる。食物繊維多量摂取群食物繊維少量摂取群現在将来（例、10年後）大腸がん罹患率大腸がん罹患率比較（３）コホート研究（コホート）田中平三著疫学入門演習南山堂 1000 2000 30 20

コホート研究で必ず使う解析方法

疾病の罹患率は、多くの場合、「１年間に、人口１０００人あたり２人」というような表現をする。コホート研究で、１０００人の集団を１０年間追跡したところ、２０人の患者が発生したとすると、これは「１０年間に、人口１０００人あたり２０人」と考えてよいのだろうか？（実は必ずしも正しくない！）一般住民を１０年も観察していれば、転居等によって、追跡不能となることもあるし、注目している疾病にはならなかったものの、他の理由で死亡してしまう者もいるだろう。つまり、集団の人口が１０年の間に大きく変化する可能性がある。罹患率を計算するためには、分母である集団の人口が変わってしまっては困るので、前述の「１０年間に、人口１０００人あたり２０人」は、必ずしも適切な表現ではない。そこで、以下のように罹患率を計算することがよく行われる。これを人時法（人年法）という。

(13)

直接法による年齢調整死亡率で比較基準集団非喫煙群喫煙群年齢階級人年※ 死亡率期待死亡数死亡率期待死亡数 40歳代 700 5.0% 35 10.0% 70 50歳代 800 10.0% 80 20.0% 160 60歳以上 500 50.0% 250 70.0% 350 全年齢計 2000 365 580 年齢調整死亡率（直接法） 365÷2000=0.18 580÷2000=0.29 年齢調整相対危険基準群(=1) 0.29÷0.18=1.59 ※非喫煙群＋喫煙群の人年計とした粗死亡率で比較非喫煙群喫煙群年齢階級人年死亡数死亡率人年死亡数死亡率 40歳代 200 10 0.05 500 50 0.10 50歳代 600 60 0.10 200 40 0.20 60歳以上 400 200 0.50 100 70 0.70 全年齢計 1200 270 0.23 800 160 0.20 相対危険基準(=1) 0.20÷0.23=0.89 統計間接法・標準化死亡比（ＳＭＲ）基準集団非喫煙群喫煙群年齢階級死亡率※ 人年期待死亡数観測死亡数人年期待死亡数観測死亡数 40歳代 0.086 200 17 10 500 43 50 50歳代 0.125 600 75 60 200 25 40 60歳以上 0.540 400 216 200 100 54 70 全年齢計 0.215 1200 308 270 800 122 160 標準化死亡比（ＳＭＲ） 270÷308=0.877 (87.7) 160÷122=1.311 (131.1) 年齢調整相対危険基準群(=1) 1.311÷0.877=1.50 ※非喫煙群＋喫煙群計の死亡率とした粗死亡率で比較非喫煙群喫煙群年齢階級人年死亡数死亡率人年死亡数死亡率 40歳代 200 10 0.05 500 50 0.10 50歳代 600 60 0.10 200 40 0.20 60歳以上 400 200 0.50 100 70 0.70 全年齢計 1200 270 0.23 800 160 0.20 相対危険基準(=1) 0.20÷0.23=0.89 統計

血中ＶＣ低値

脳卒中

発症率を比較する

追跡

１９７７年２０００年新潟県新発田市某地域

血中ＶＣ高値

コホート研究の例

血清ビタミンＣ濃度と脳卒中罹患リスク

_{追跡期間中（２０年間：１９７７－１９９７年）のイベント発生数}_{追跡期間中（２０年間：１９７７－１９９７年）のイベント発生数} 男性女性男女計全コホート対象者 880 1241 2121 脳卒中罹患　　全脳卒中 91 105 196 　　　　　脳梗塞 58 51 109 　　　　　出血性脳卒中 18 36 54 　　　　　　　　脳出血 14 24 38 　　　　　　　　くも膜下出血 4 12 16 　　　　　鑑別不能 15 18 33 死亡による観察打ち切り 295 285 580 市外転出による観察打ち切り 40 97 137 人数

(14)

ベースライン時の血清ビタミンＣ濃度とベースライン時の血清ビタミンＣ濃度と追跡期間中の追跡期間中の全脳卒中全脳卒中罹患リスク罹患リスク ※多変量調整：性、年齢、平均血圧、血清総コレステロール、ＢＭＩ、心房細動の有無、降圧剤服用の有無、虚血性心疾患既往歴の有無、身体活動度、喫煙の有無、飲酒量で調整。性年齢調整 0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 1.2 Q1 Q2 Q3 Q4 血清ビタミンＣ濃度（四分位）相対危険男女計(ﾄﾚﾝﾄﾞP=0.002) 男性(ﾄﾚﾝﾄﾞP=0.051) 女性(ﾄﾚﾝﾄﾞP=0.014) ※多変量調整 0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 1.2 Q1 Q2 Q3 Q4 血清ビタミンＣ濃度（四分位）相対危険男女計(ﾄﾚﾝﾄﾞP=0.017) 男性(ﾄﾚﾝﾄﾞP=0.22) 女性(ﾄﾚﾝﾄﾞP=0.021)

第２段階（分析疫学）のポイント

症例・対照研究とコホート研究

。

原因と結果の

時間的順序関係を考慮してい

る

。

因果関係を証明する

証拠能力はやや高い

（介入研究よりは低い）

。

ある要因と疾病との因果に関する

仮説を検

定する

。

相対危険が大きい

ほど因果関係である可能

性が高い。

まだ、因果関係があると結論することはできない

第１段階（記述疫学）

–

第２段階（分析疫学）

–

第３段階（実験疫学）

–

証拠能力低い高い

第３段階（実験疫学）

対象集団に積極的に干渉し、例えばビタミン

剤を投与し続けてみる。プラセボを投与した

集団で肺癌の発生率が変わらず、ビタミン剤

を投与した集団で肺癌の発生率が低下すれ

ば、因果関係が確固たるものになる（実際に

は複数の介入研究で確認される必要あり）。

特に、「

無作為化比較試験

: randomized

_{: randomized}

controlled trial

」の証拠能力は最も高い。

(15)

要因を保有している人要因を保有している人たちをたちを無作為に２群に無作為に２群に分ける（無作為配置）。分ける（無作為配置）。一方に介入し、他方に一方に介入し、他方に介入せず、一定期間後介入せず、一定期間後の疾病罹患率を比較すの疾病罹患率を比較する。る。交絡要因の影響は交絡要因の影響はほとほとんどんど受けない受けない（偶然の（偶然のバラツキ程度の小さなバラツキ程度の小さな影響が残る）影響が残る）。。強力な降圧治療通常の血圧管理現在将来（例、5年後）脳卒中罹患率脳卒中罹患率比較（４）介入研究図２　介入研究による疾病罹患率の変化の比較観察期間疾病の累積罹患率対照群処理群比較罹患率ではなく、危険因子等の量的な変数の変化罹患率ではなく、危険因子等の量的な変数の変化を追う場合もある。を追う場合もある。介入研究による危険因子の変化の比較 120 125 130 135 140 145 150 155 1 2 3 4 5 6 7 観察期間（年）収縮期血圧( m m H g) _対照群処理群比較Ａ群Ｂ群血圧測定血圧測定比較（ｔ検定など）介入非介入並行法Ａ群Ｂ群血圧測定血圧測定比較（対応のあるｔ検定など）介入非介入交叉法介入非介入血圧測定血圧測定ウォッシュアウト期間交叉法の方が、同じサンプルサイズで検出力が高い。ただし、前半の影響が後半に残る介入では不可能。ウォッシュアウト期間

Multiple Risk Factor Intervention Trial (MRFIT)

Multiple Risk Factor Intervention Trial (MRFIT) 冠動脈心疾患の３大危険因子である高血圧、喫煙、高脂血症への介入効果冠動脈心疾患の３大危険因子である高血圧、喫煙、高脂血症への介入効果を評価するために米国で行われた大規模介入研究。を評価するために米国で行われた大規模介入研究。研究参加者：私企業や政府の従業員でスクリーニング検診を受けた約研究参加者：私企業や政府の従業員でスクリーニング検診を受けた約3636万万人の中から、血圧、喫煙本数、血清総コレステロール値がいずれも上位人の中から、血圧、喫煙本数、血清総コレステロール値がいずれも上位10%10% に入るに入る3535～～5757歳の男性（拡張期血圧≧歳の男性（拡張期血圧≧90mmHg90mmHg、喫煙≧、喫煙≧3030本／日、血清本／日、血清総コレステロ－ル≧ 総コレステロ－ル≧295mg/dl295mg/dl）。ただし、心疾患の既往がある者、心電図異）。ただし、心疾患の既往がある者、心電図異常を示した者、糖尿病の者、体重が標準体重の常を示した者、糖尿病の者、体重が標準体重の150%150%以上の者、血清総コレ以上の者、血清総コレステロール≧ ステロール≧350mg/dl350mg/dlまたは拡張期血圧≧または拡張期血圧≧115mmHg115mmHgの者（直ちに治療をの者（直ちに治療を開始する必要があるため）、定住傾向のない者（追跡困難なため）は除外し開始する必要があるため）、定住傾向のない者（追跡困難なため）は除外した。最終的には、インフォームドコンセントを得られたた。最終的には、インフォームドコンセントを得られた12,86612,866名が研究に参加名が研究に参加した。した。無作為割り付け：研究参加者は介入群（

無作為割り付け：研究参加者は介入群（special intervention: SIspecial intervention: SI群）と対照群）と対照群（

群（usual care: UCusual care: UC群）に、無作為に割り付けられた。群）に、無作為に割り付けられた。SISI群は４カ月に１度、群は４カ月に１度、降圧治療、禁煙カウンセリング、高脂血症改善のための食事指導からなる強降圧治療、禁煙カウンセリング、高脂血症改善のための食事指導からなる強力な是正プログラムを受けた。力な是正プログラムを受けた。UCUC群は、年に１度の面接と検査を受けた。群は、年に１度の面接と検査を受けた。結果：平均７年の追跡期間中、結果：平均７年の追跡期間中、SISI群と群とUCUC群の両方で３つの危険因子の改善群の両方で３つの危険因子の改善が認められたが、その改善の程度はが認められたが、その改善の程度はSISI群の方が大きかった。冠動脈疾患に群の方が大きかった。冠動脈疾患による死亡率はよる死亡率はSISI群の方が少し低かったが、統計学的に有意ではなかった。群の方が少し低かったが、統計学的に有意ではなかった。文献：

文献：Multiple Risk Factor Intervention Trial Research Group. MultipleMultiple Risk Factor Intervention Trial Research Group. Multiple risk factor intervention trial. Risk factor changes and mortalit

risk factor intervention trial. Risk factor changes and mortality results. y results. JAMA 1982: 248:1465

(16)

β

カロチン神話の崩壊

中国河南省林県（３万人）中国河南省林県（３万人）19861986--9191 – –ββカロチン、ビタミンＥ、セレン投与群で全カロチン、ビタミンＥ、セレン投与群で全がんがん死亡率死亡率 13% 13%低下、胃低下、胃がんがん21%21%低下低下フィンランド男性喫煙者（３万人）フィンランド男性喫煙者（３万人）19851985--9393 – –ββカロチン投与群のカロチン投与群の肺肺がんがん罹患率が罹患率が18%18%増加増加米国男性医師（２万２千人）米国男性医師（２万２千人）19821982--9595 – –ββカロチンにカロチンにがんがんの予防効果も害もなしの予防効果も害もなし米国喫煙・ｱｽﾍﾞｽﾄ作業者（１万８千人）米国喫煙・ｱｽﾍﾞｽﾄ作業者（１万８千人）19881988--9898 – –ββカロチン投与群のカロチン投与群の肺肺がんがん罹患率が罹患率が28%28%増加増加

介入研究でよく使う解析方法

死亡、罹患等のイベント発生をエンドポイント

– –相対危険度の推定相対危険度の推定 Cox Cox比例ハザードモデルなど比例ハザードモデルなど

平均値の差の検定

ｔｔ検定、分散分析、共分散分析など検定、分散分析、共分散分析など

割合の差の検定

χ χ２２_検定、_検定、_Fisher_Fisher_{の正確な検定、多重ロジスティックモ}_{の正確な検定、多重ロジスティックモ} デルなどデルなど

試験実施計画書（プロトコール）

中止基準中止基準有害事象発生時の取扱有害事象発生時の取扱実施計画書からの逸脱実施計画書からの逸脱の報告の報告試験の終了、中止、中断試験の終了、中止、中断実施計画書の変更実施計画書の変更実施期間実施期間統計解析統計解析症例数と設定根拠症例数と設定根拠背景背景目的目的治療法の概要治療法の概要対象患者（選択・除外基準）対象患者（選択・除外基準）同意取得法同意取得法試験の方法試験の方法評価項目評価項目観察・検査項目観察・検査項目プロトコールが確定したら、対象を集め始める前に、臨床試験登録システム(UMIN-CTR等)に必ず登録する！未登録だと、主要国際誌では受け付けてもらえない。

検証的な無作為化比較試験の統計解析

事前に事前に以下の評価項目を明示しておく以下の評価項目を明示しておく –

– 主要評価項目主要評価項目(Primary endpoint)(Primary endpoint)

最も重要な結果変数を具体的に、通常は１つ。最も重要な結果変数を具体的に、通常は１つ。評価時点も明記。評価時点も明記。統計解析方法も明記。統計解析方法も明記。一般に、有効性の評価に関するもの。一般に、有効性の評価に関するもの。 –

– 副次的評価項目副次的評価項目(Secondary endpoints)(Secondary endpoints)

次に重要な結果変数を具体的に。次に重要な結果変数を具体的に。評価時点も明記。評価時点も明記。統計解析方法も明記。統計解析方法も明記。有効性、安全性に関するもの有効性、安全性に関するもの上記以外に、細かい検討を加えることもある（オプ上記以外に、細かい検討を加えることもある（オプション）ション）

(17)

第３段階（実験疫学）のポイント

積極的に介入する。

交絡要因の影響が入らない。

因果関係を証明する

証拠能力は高い（特に

無作為化比較試験）

。

ある要因と疾病との因果関係を決定する。

因果関係があると結論する（ただし複数の研究で支持されること）

第１段階（記述疫学）

–

–横断研究横断研究(cross-(cross-sectional study)sectional study) 生態学的研究

生態学的研究(ecological study)(ecological study)

第２段階（分析疫学）

–

–症例・対照研究症例・対照研究(case(case--control study)control study) –

第３段階（実験疫学）

–

証拠能力低い高い複数の研究で支持されれば、より証拠は確固たるものになる。健康・栄養食品アドバイザリースタッフ・テキストブック（第一出版）

考えてみよう

ココアには、がんや動脈硬化を予防する効果があるココアには、がんや動脈硬化を予防する効果があるという動物実験結果が示されました。どんな研究をという動物実験結果が示されました。どんな研究を行ったら人間でもそれを確かめられますか？行ったら人間でもそれを確かめられますか？あるコホート研究で、リコピンの摂取量が多い人であるコホート研究で、リコピンの摂取量が多い人では、がんの罹患率が低いことが報告されました。こは、がんの罹患率が低いことが報告されました。この結果から、一般の人にお勧めできることは何？の結果から、一般の人にお勧めできることは何？タバコを毎日２０本吸いながら、野菜はあまり食べタバコを毎日２０本吸いながら、野菜はあまり食べずにずにββカロチンを錠剤で摂取している人がいます。カロチンを錠剤で摂取している人がいます。どんなアドバイスをしますか？どんなアドバイスをしますか？タバコを吸っていても、肺癌にならない人がいるのタバコを吸っていても、肺癌にならない人がいるのは事実です。「だからタバコは肺癌の原因じゃない」は事実です。「だからタバコは肺癌の原因じゃない」と主張する人に対して、何と説明しますか？と主張する人に対して、何と説明しますか？

(18)

栄養疫学の基礎②

評価方法とバイアスの取り扱い

国立保健医療科学院

技術評価部

横山徹爾

交絡の調整と多変量解析

総エネルギー調整

栄養疫学における食事調査と誤差

集団の摂取量分布を推定する

交絡変数

注目している２変数間の関連に影響を及ぼして、そ注目している２変数間の関連に影響を及ぼして、その関連をの関連を見えにくくしたり見えにくくしたり、誤って、誤って見かけ上関連があ見かけ上関連があるように見せてしまうるように見せてしまう、第３の変数。、第３の変数。食塩摂取量血圧年齢見かけの関連正相関正相関

＝交絡変数

直接的な関係

偏相関と重回帰

他の要因の影響を補正したうえで、２変数間

の直線的な関連を表す方法。

食塩摂取量血圧年齢見かけの関連（相関係数=0.3）（回帰係数=3.0）正相関正相関年齢の影響を除いたより直接的な関連（偏相関係数=0.2）（偏回帰係数=2.0）

＝交絡変数

(19)

重回帰分析

注目している連続量注目している連続量YYと、複数の要因と、複数の要因XX１１，，XX22,,．．．，．．．， X X_nnとの関係を１次式の形で表したもの。との関係を１次式の形で表したもの。 Y Y＝＝ββ_１_１XX₁1＋＋ββ２２XX22＋＋．．．．．．ββｎｎXXｎｎ＋切片＋誤差＋切片＋誤差 β β_１_１～～ββ_ｎ_ｎをを偏回帰係数偏回帰係数という。という。 Y Yは正規分布（正確には誤差が正規分布）は正規分布（正確には誤差が正規分布）重回帰分析では、偏回帰係数と切片を最小二乗法で重回帰分析では、偏回帰係数と切片を最小二乗法で推定して解釈する。推定して解釈する。どの程度よく説明できているかを表す指標として、どの程度よく説明できているかを表す指標として、決決定係数定係数RR22_{を参考にする。}_{を参考にする。} 多重ロジスティック回帰では多重ロジスティック回帰ではYYが疾病有無のが疾病有無のlogitlogit、、多変量多変量CoxCox回帰では回帰ではYYがハザードの形になっている。がハザードの形になっている。 – –従って、解釈のしかたは似ている。まずは重回帰から。従って、解釈のしかたは似ている。まずは重回帰から。

（単）回帰分析と重回帰分析の解釈の違い

（多重ロジスティック回帰、多変量（多重ロジスティック回帰、多変量CoxCox回帰も同じ）回帰も同じ）（単）回帰分析の解釈（単）回帰分析の解釈 – – 飲酒量が飲酒量が１合多い１合多いと、血圧はと、血圧は 4mmHg 4mmHg高い高いが、これに含まれるが、これに含まれる喫煙の影響は喫煙の影響はわからないわからない。。 – – 喫煙量が喫煙量が１箱多い１箱多いと、血圧はと、血圧は 2mmHg 2mmHg高い高いが、これに含まれるが、これに含まれる飲酒の影響は飲酒の影響はわからないわからない。。重回帰分析の解釈重回帰分析の解釈 – – 喫煙の影響を除いても（調整して喫煙の影響を除いても（調整しても）も）、飲酒量が１合多いと、血圧は、飲酒量が１合多いと、血圧は 4.1 mmHg 4.1 mmHg高い。高い。 – – 飲酒の影響を除くと（調整すると）飲酒の影響を除くと（調整すると）、、喫煙量と血圧の関係は明らかでな喫煙量と血圧の関係は明らかでない。い。収縮期血圧（単）回帰分析重回帰分析回帰係数標準誤差 P値偏回帰係数標準誤差 P値飲酒量（合） 4.0 0.5 <0.001 4.1 0.5 <0.001 喫煙量（箱） 2.0 0.9 0.02 0.5 0.8 0.90 他の変数の影響を調整したうえで他の変数の影響を調整したうえで、２変数間の関連を調べる、２変数間の関連を調べるのが重回帰分析。のが重回帰分析。同時に用いた説明変数によって、解釈が少し変わる。同時に用いた説明変数によって、解釈が少し変わる。

重回帰分析の説明変数に関する注意

（多重ロジスティック回帰、多変量（多重ロジスティック回帰、多変量CoxCox回帰も同じ）回帰も同じ）

全く同じ意味を持つ２変数

を同時に使っては

いけない。

– –例）２回測定した血圧を、２つとも同時に説明変例）２回測定した血圧を、２つとも同時に説明変数に入れるのはナンセンス！数に入れるのはナンセンス！

類似の理由で、

相関が非常に強い２変数

を

同時に使うのは、望ましくないことが多い。

変数のもつ

医学的な意味

が変わることがある

ので注意。

– –例）身長と体重を同時に入れると、身長で調整し例）身長と体重を同時に入れると、身長で調整した体重って・・・“肥満度みたいなもの” た体重って・・・“肥満度みたいなもの” 多重ロジスティックモデルによる飲酒・喫煙習慣と食道がんとの関連正しい解釈はどれか？ ① ２合以上の飲酒者は、喫煙本数も多いので食道がんリスクが高い。 ② 年齢と喫煙の影響を調整しても、２合以上の飲酒者はそうでない者よりも食道がんリスクが高い。 ③ ２０本以上の喫煙者が食道がんリスクが高いのは、喫煙者は飲酒することが多いからである。 ④ 年齢と飲酒の影響を調整しても、２０本以上の喫煙者はそうでない者よりも食道がんリスクが高い。説明変数オッズ比※ (95%信頼区間) 飲酒量なし 1.0 基準少量 4.4 (1.6-12.6) 中等量 18.6 (6.9-50.0) 多量 39.4 (14.4-107) やめた 26.4 (7.7-90.9) 喫煙 30pack年未満 1.0 基準 30pack年以上 3.0 (2.04-4.40) ※年齢もモデルに含めて調整してある

(20)

交絡の調整と多変量解析

総エネルギー調整

栄養疫学における食事調査と誤差

集団の摂取量分布を推定する

総エネルギー調整

総エネルギー摂取量が多い人は総エネルギー摂取量が多い人は – –エネルギー源であるエネルギー源である糖質、糖質、たん白たん白質、総脂肪の摂取量も多質、総脂肪の摂取量も多いい – –エネルギー源でないビタミンエネルギー源でないビタミンAA、ビタミン、ビタミンCC、カルシウム、食物、カルシウム、食物繊維などとも正相関を示すとする報告が多い。繊維などとも正相関を示すとする報告が多い。 – –これは、身体の大きさが大きく、身体活動が多く、代謝効率これは、身体の大きさが大きく、身体活動が多く、代謝効率の低い人は、一般に多くの量の食物を摂取するため、総エの低い人は、一般に多くの量の食物を摂取するため、総エネルギー摂取量が多いのみならず、エネルギー源でない栄ネルギー摂取量が多いのみならず、エネルギー源でない栄養素の摂取量もまた多くなる傾向があるため。養素の摂取量もまた多くなる傾向があるため。総エネルギーのことを考慮せずに、例えば“ 総エネルギーのことを考慮せずに、例えば“食塩摂取食塩摂取量が多い人は心疾患リスク他高かった量が多い人は心疾患リスク他高かった”という結果が”という結果が得られても、それは食塩ではなくて、“総エネルギー” 得られても、それは食塩ではなくて、“総エネルギー” 摂取量が多かったからかもしれない。摂取量が多かったからかもしれない。 – –総エネルギー摂取量を調整する必要性。総エネルギー摂取量を調整する必要性。

エネルギー調整

栄養素摂取量と疾病罹患のリスク分析（コホート研究、栄養素摂取量と疾病罹患のリスク分析（コホート研究、症例対照研究など）を行う場合、“エネルギー調整”は症例対照研究など）を行う場合、“エネルギー調整”はほぼ必ず行われている。ほぼ必ず行われている。 – –(Willett(Willettのの))残差法残差法 – –重回帰分析重回帰分析 – –栄養素密度法栄養素密度法これらのうち、栄養素密度法は、エネルギーの影響をこれらのうち、栄養素密度法は、エネルギーの影響を完全には補正できない。完全には補正できない。 – –糖質、たん白質、脂質の糖質、たん白質、脂質のエネルギー比は、総エネルギー摂エネルギー比は、総エネルギー摂取量と中等度の正相関を示すことが多取量と中等度の正相関を示すことが多い。い。 – –ビタミンＣなど、総エネルギー摂取量と相関の弱い栄養素のビタミンＣなど、総エネルギー摂取量と相関の弱い栄養素の栄養素密度は、総エネルギー摂取量と負相関を示すことが栄養素密度は、総エネルギー摂取量と負相関を示すことがあるある (Willettの)残差法 総エネルギー調整栄養素摂取量＝ａ＋ｂ総エネルギーとは無相関になるよく使う重回帰モデル疾病Ｙのリスク＝β１×総エネルギー調整栄養素摂取量＋β２×総エネルギー摂取量＋β３×性別＋β４×年齢＋・・・＋切片＋誤差