今回は，基礎研究や臨床研究論文に非常によく登場するカプランマイヤー曲線について解説します。

カプランマイヤー法の活用方法

　治療による死亡リスクの違いを調べる際，暴露の有無で生存率を比較します。一番簡単に死亡リスクを計算できるのは，研究終了時に，追跡された患者における死亡者数の割合で置き換える方法です。ただこの方法では，研究終了時点での死亡リスクの計算は可能ですが，研究途中での時間の経過に伴うリスクの推移を見ることはできません。

　そこで登場するのがカプランマイヤー法です。カプランマイヤー法は，「死亡」「生存」など2値のアウトカムの時間の経過に伴うリスクの推移を考慮に入れながら，介入治療など暴露の効果を解析するときに広く用いられます。

　図は，集中治療における覚醒と呼吸プロトコールの介入の有効性を見るために，「介入あり（介入群）」と「介入なし（コントロール群）」で人工呼吸器管理患者のICU入室から1年間の生存率を比較したものです^{1）。ICU入室時点ではもちろんすべての被験者が生存していますが，1年後には約半数（介入群では55％，コントロール群では40％）の被験者のみが生存していると解釈できます。}

図　ランダム化比較試験におけるカプランマイヤー曲線（文献1より改変）

　次に，生存率を時間ごとに見ていくと，ICU入室から20日目までに生存率が急速に減少していることがわかります。その後，1か月を越えると，生存率はかなり安定しています。カプランマイヤー曲線を見ると，時間経過に伴う生存率の推移がよくわかりますね。

　カプランマイヤー法を使用するためには，2種類のデータが必要となります。1つは「死亡」や「生存」などのアウトカムが起こったかどうかを表す2値のデータで，2値であればどんなものでも構いません。例えば，がんの罹患，再発，人工透析の有無，入院，退院など，使用されるアウトカムはさまざまです。追跡は，被験者が全員アウトカムなしの状態でスタートし，アウトカムが起こった時点で終了します。繰り返し起こるアウトカムは，通常最初のアウトカムが起こった時点で追跡を終了します。

　もう1つ必要なのは時間のデータです。時間のデータとは，アウトカムが起こった被験者ではアウトカムの起こった時間，アウトカムが起こらなかった被験者では追跡中に被験者が観察された最後の時間を指します。後者のデータは「中途打ち切り（Censor）されたデータ」と呼ばれます。

　中途打ち切りは，研究途中で被験者の追跡が不可能になるなど研究から脱落することによって起こりますが，大多数の研究ではすべての被験者のアウトカムが確認されるまで追跡を続けることが難しいため，研究終了による追跡の打ち切りによっても起こります。そのような場合の時間のデータは，生存時間ではなく最終的な追跡時間なので，単純に観測された時間のデータの算術平均で平均生存時間（平均余命）を割り出すことはできません。

　一般に，医療現場で平均生存時間として表される値は，カプランマイヤー曲線で生存率がちょうど50％になる時間です。これを専門用語では"生存期間中央値"と呼んでいますが，図では，コントロール群の生存期間中央値はICUの入室後85日目でした。

　生存期間中央値は，データによっては計算できないことも多くあります。図のデータをみると，コントロール群では85日と簡単に割り出せますが，介入群では研究終了時に50％以上の被験者が生存しているため，この図のみからは判断できません。

累積の生