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データベース時代の疫学研究デザイン

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データベース時代の疫学研究デザイン

  1. 1. データベース時代の 研究デザイン ~ Quasi-experimental design ~ 沖縄県立中部病院 臨床研究推進委員会 2017/8/22(TUE) 17:00-18:00 @第一会議室 Koichiro Gibo, MD, MMSc
  2. 2. はじめに • 研究ってめんどくさいですよね? • 超めんどくさがりにもできるだけ楽にできて、なおかつ学術的 にも評価の高いデザインをご紹介します。 • キーワードは.. 1. データベースやレジストリを使う 2. Counterfactual(反事実) 3. Quasi-experimental design(準実験デザイン)
  3. 3. 研究者の必須要件とは? • 統計? • ではなく、リサーチクエスチョンとデザインが 組めること
  4. 4. 臨床疫学研究とは 臨床研究はデザインが9割
  5. 5. データ集めるのしんどい • 古典的な前向き疫学的デザインでは、計画を立てて、デー タを集める必要がある。これが.. •実にしんどい! • カルテみたりデータベース(電子カルテ、学会のレジストリ、 DPCデータetc.)使えばいいじゃん!
  6. 6. チャートレビューの落とし穴 チャートレビューによる研究 は国際的に通用しない Looking Through the Retrospectoscope: Reducing Bias in Emergency Medicine Chart Review Studies Kaji, Amy H. et al. Annals of Emergency Medicine , Volume 64 , Issue 3 , 292 - 298
  7. 7. データベース研究(レジストリ) • 目的のしっかりした、研究前提で、かつデータマネージがしっ かりできているレジストリだと良い研究が結構簡単にできる。 – 例:JEANスタディ、救急蘇生統計、学会主導データ • 国際的な学術論文を書きたい!というのなら、これらのレジス トリベースの研究が手っ取り早い。 • 欠点: – データ処理が大変でプログラミングスキルがないと詰む可能性が高 い。 – 高度な統計手法を必要とすることが多い
  8. 8. データベース研究(電子カルテ、DPCデータetc) • もともと研究目的ではないもの • レジストリと較べて • 利点: – 入手しやすい – nが多く、観察期間も長いことが多い • 欠点: – 欲しい変数がないことが多い – データマネージができていないと、GIGO(garbage in, garbage out) – 従来の研究デザインでは強いバイアスを生じうる
  9. 9. データベース研究のためのデザイン • 中断時系列解析(ITS: interrupted time-series) • 自己対照ケースシリーズ(SCCS: self-controlled case series) • この2つを紹介
  10. 10. 重要な脱線:因果とは? • 医学研究の目的は畢竟、原因と結果の関係(因果)を探ること。 • Question: • コーラを飲む(原因・介入) → ゲップが出る(結果):本当?
  11. 11. 思考実験: 因果推論の根本問題 https://www.slideshare.net/R SS6/choosing-appropriate- statistical-test-rss6-2104
  12. 12. 思考実験: 因果推論の根本問題 https://www.slideshare.net/R SS6/choosing-appropriate- statistical-test-rss6-2104
  13. 13. Counterfactual (反事実) • 因果推論を行う上で重要な概念 • デザインや統計学的手法で反事実 を推測することで、因果推論が可能 • 統計学:傾向スコア、周辺構造モデ ル、do演算子 • デザイン:RCT、前向きコホート、 Quasi-experimental design • RCT>>その他
  14. 14. 中断時系列デザイン(ITS) • Quasi-experimental design (準実験デザイン)の一つ • もともと社会経済科学で使用されてきた。 • 図で理解するほうが早い。
  15. 15. 中断時系列デザイン(ITS) James Lopez Bernal, Steven Cummins, Antonio Gasparrini; Interrupted time series regression for the evaluation of public health interventions: a tutorial, International Journal of Epidemiology, Volume 46, Issue 1, 1 February 2017, Pages 348–355 Counterfactual
  16. 16. インパクトモデルはアプリオリに決定する James Lopez Bernal, Steven Cummins, Antonio Gasparrini; Interrupted time series regression for the evaluation of public health interventions: a tutorial, International Journal of Epidemiology, Volume 46, Issue 1, 1 February 2017, Pages 348–355
  17. 17. 時系列モデルは4要素からなる 1.レベル(切片) 2.トレンド 3.季節性/周期性 4.(自己回帰性) 季節性を除去してトレンド部分を 抽出する James Lopez Bernal, Steven Cummins, Antonio Gasparrini; Interrupted time series regression for the evaluation of public health interventions: a tutorial, International Journal of Epidemiology, Volume 46, Issue 1, 1 February 2017, Pages 348–355
  18. 18. 中断時系列デザイン:ITS • 例: • 大阪府における救急隊用のスマートフォンアプリ(ORION) によるたらいまわしの減少効果について
  19. 19. ITS まとめ • 何らかの制度やシステムが変化した前後の時系列を比較 して、その変化による因果効果を調べることができる。 • 例:OCHでは11年前に血液培養採取時の消毒方法が当 時の研修医の研究によって劇的に変化した。この採取法に よりコンタミ率がどうなったかについて、その前後の比較的 長期間のデータが得られれば、十分ITSによる因果推論が 可能。 • データベース主体の研究では非常に有用
  20. 20. 自己対照ケースシリーズ(SCCS) • 似たようなものに"Before and After design"というのもある。 • もともとワクチン接種と副反応の関係をみるために使われた
  21. 21. 自己対照のコンセプト 全観察期間 肥満手術 B ・ ・ コントロール期間 : 2年 介入期間 : 2年 Aさん 心不全による ED受診or入院肥満手術を受けたケー ス群(ケースシリーズ) Before After
  22. 22. 自己対照ケースシリーズ(SCCS) • 利点: – ケース群だけで良い。そのためコントロール群を設定することによる バイアスを避けることができる。 – 時間非依存性変数(例:性別)をすべて調整できる。そのため複雑な 統計モデルを立てる必要がなくなる • 欠点: – 縦断的なデータベースが必要 – データの前処理が結構複雑 – コントロール期間内のイベントによって介入が引き起こされる(因果 の逆転)ことがないことが条件
  23. 23. )(ケース肥満患者数 入院 受診orED 条件付きポアソン回帰
  24. 24. • 因果関係を述べるにはいくつかの仮定が必要だが、非常に 有用な方法 • ケース群だけを選べば良く、そのケース群の縦断的なデータ があれば使えるかも。 • アウトカムのイベントはできるだけ早く起きるタイプのほうが 良い。 • 例:ある手術とまだ文献的に知られていない副作用との因果 関係を見たいときなど SCCS:まとめ
  25. 25. Enjoy your research !

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