疫学専門家このブログのモットーは『研究ライフをほんのり豊かに』。/こんにちは、すきとほる疫学徒です。薬剤疫学に関心のある皆さんにとって、いま最もホットなトピックはCovid-19ワクチンの有効性・安全性でしょう。テレビのニュースやツイッターなどで、定期的にCovid-19ワクチンの有効性・安全性に関する薬剤疫学研究が紹介されています。designなのです。designについて解説していきたいと思います。designを使った研究が複数見つかりました。designと名のついたCovid-19ワクチン研究が掲載されています。Medicineに掲載された以下の研究でしょうか。designが大きな注目を集めていることが伺えます。designは必須の知識かもしれませんね。Dataを用いてインフルエンザワクチンの有効性を調査した研究においてのようです(調べきれていないかもなので、もし間違っていたら教えてください)。designの使い方を解説してくれています。designとはどんな研究デザインであるか解説していきましょう。designにおいては、まずコホートを”ワクチンのターゲットである疾患に罹患した疑いがあり(インフルやコロナワクチンを対象にするなら、呼吸器症状を有する)、検査を受けた患者”に限定します。Covid-19を例にすれば、Covid-19を疑わせる呼吸器疾患があり、来院し、Covid-19の検査を受けた患者がコホートになります。ワクチンのCovid-19発症に対するオッズ比”で計算します。Case100名、Control100名のうち、ワクチン接種者はCase20名、Control80名だったとしましょう。(93.75%)と計算されます。designにおけるコホート選択を図にすると、以下のようになります。この四角の中をコホートとした研究デザインということですね。designと呼ばれることがありますが、これは間違いです1。designでは個々の対象者のアウトカムが判明する前にサンプリングが行われます(上の図で、検査陽性・陰性が判定される前のオレンジ丸の時点でコホートにサンプリングされていることが分かるかと思います)。behaviorが系統的に異なっている可能性があります。behaviorが良い方は、Covid-19を予防するために積極的にワクチンを接種しようとするでしょう。マスクの着用、3密をより避けるなど、ワクチン接種以外の点でもCovid-19の罹患リスクを下げるような行動をとっていると想像できます。behaviorの系統的な差異により、ワクチン接種群においてCovid-19の罹患リスクが見掛け上は低下したように見えてしまうというバイアスが起こります。交絡バイアスの一種ですね。behaviorをとった患者間のみを研究の対象とすることができます。biasを軽減することができるわけです。designでは、Covid-19の検査を受けた患者のみを対象にします。よって、この検査の精度が100%だとすると、全ての患者のCovid-19発症状況を誤ることなく測定できることになります。Covid-19の検査を受けていない患者も研究対象にしてしまった場合には、それらの患者においてCovid-19が発症していたかどうかは不明です(検査を受けていないので当然ですね)。この場合、アウトカムの誤測定(というかそもそも測定ができない)が生じることになります。designの弱み本項の記載は、以下の論文を参考にしております。designにより、母集団におけるワクチン効果をバイアスなく推定できるのか」ということを解説しており、大変参考になるため、本記事を読み終えた後にご一読することをお勧め致します。behaviorが等しい患者集団において、ワクチン接種群と非接種群の間では非Covid-19呼吸器疾患の発症割合が等しい」という仮定が必要になります(参照論文の項2〜4の数式をご覧になってください)。designを用いる上では知っておくべきことであり、その意味でもこちらの論文をぜひご参照ください。designのコホートは、”Covid-19の疑いがあって来院&検査”を受けた方達のみで形成されます。”Covid-19の疑いがあって来院したが、検査せず”といった方々にも外挿することができるでしょうか?おそらく難しいでしょう。保険でカバーされていない患者は、Covid-19の疑いがあっても医療機関を受診せず、また元々の健康状態が悪かったとします。designのコホートで得られたCovid-19ワクチンの因果効果が修飾されてしまう可能性があります。designの結果を、コホートに含められなかった患者に適応することはできず、「”Covid-19の疑いがあって来院&検査”を受けた方達におけるCovid-19ワクチンのCovid-19抑制効果」という非常に限定的なコホートでの研究となってしまいますね。biasのインパクトを低減できると説明してきましたが、ワクチンの因果効果を調べる上で、それ以外にも気をつけるべき交絡バイアスは存在します。ワクチン接種前のCovid-19患者との接触経験などです。近くCovid-19患者に接触経験を持つ方ほど、Covid-19を恐れて急遽ワクチンを接種するでしょうし、また接触経験があるため当然Covid-19の発症リスクも増加するでしょう。すると、Covid-19ワクチンの接種者において見かけ上のCovid-19発症リスクが増加するという交絡バイアスが生じる可能性があります。designは、Covid-19の検査の結果によってアウトカム(Covid-19)の有無を決定します。そのため、この検査の妥当性によってアウトカムの誤測定バイアスの影響が生じます。nullのどちらも生じ得ます。変数定義の妥当性が研究結果にどう影響を与えるかということは、こちらの記事で解説しているので、ぜひご覧になってみてください。データベース研究における妥当性指標間の優先順位の付け方Seasonalityによるバイアスを受ける可能性があるこちらはCovid-19の例だとやや分かりにくいため、インフルエンザの例を用いて説明します。皆さんご存知の通り、インフルエンザの流行、そしてワクチン接種には季節性があります。designを実施する上で2つの重要な意味を持ちます。bias(不死時間バイアス)が生じる可能性があります。time)”にサンプリングされた患者となります。vaccinationの方向へとバイアスがかかることになります。designにおいてはしばしばインフルエンザの流行期意外に呼吸器疾患で来院した患者はコホートから除外しているようです。timeによる影響です。timeはインフルエンザのワクチン接種およびインフルエンザ以外の呼吸器疾患の罹患(アウトカムにおけるインフルエンザを1とすると、こちらが0)と相関関係があると考えられます。timeを調整した解析を実施しているようです。designが測定するワクチン効果は、”医療機関の受診を要したCovid-19への効果”であり、これは”Covid-19への効果”とは同一視してはなりません。一部の患者においては、Covid-19ワクチンはCovid-19の発症自体は予防しないが、発症後の重症化を抑える効果を発揮するとしましょう。designのコホートから外れることになります。vaccinationの方向へ結果が向かいます)。designの解説は終わりです。Covid-19の流行によりワクチンの有効性・安全性というリサーチクエスチョンに世界的な注目が集まりました。design自体にも注目が集まっています。Healthの学問の一つであると言いますか、世界が抱える健康問題を解決するために活用される学問であると、改めて感じました。流行によらずに薬剤疫学の基礎を学んでいくことは言わずもがな何より重要だと思いますが、それと同時に流行(その時々の疾患や薬剤の趨勢など)と共にフォーカスポイントが変化していく薬剤疫学の応用手法に関しても、しっかりとキャッチアップしていかねばならないな、と思わされた事例でした。私などはまだ卵から孵ったばかりのピヨピヨ専門家ですが、世界の薬剤疫学をリードし続けている疫学専門家たちは、何十年も欠かすことなく薬剤疫学という学問と、それを活用すべき世界に目を向け続けているのだと思うと、本当に頭が上がりません。長くなりましたが、本日もお読みくださりありがとうございました。Want方式を採用しています。「勉強になった!」、「次も読みたい!」と本ブログに価値を感じてくださった場合は、以下のボタンをクリックし、ご自身が感じた価値に見合うだけの寄付を頂戴できますと幸いです。価値を感じなかった方、また学生さんなど金銭的に厳しい状況にある方からのご寄付は不要です。疫学専門家このブログのモットーは『研究ライフをほんのり豊かに』。疫学専門家このブログのモットーは『研究ライフをほんのり豊かに』。〜研究生活をほんのり豊かに〜.ホームシェアメニューTwitterTOPへ。