臨床研究・疫学研究のための因果推論レクチャー
[第9回] 曝露がアウトカムに及ぼす影響をひもとく
連載 井上 浩輔,杉山 雄大,後藤 温
2021.11.29 週刊医学界新聞(通常号):第3447号より
Today's Key Points
✓ 因果媒介分析は,曝露効果のメカニズム解明や中間因子への介入に関心があるときに有用な手法である。
✓ 因果媒介分析には多くの仮定が必要であるため,実装の際には注意する。
✓ 研究の「問い」に応じて因果媒介分析で求める効果指標を検討する。
ある曝露がアウトカムに影響を与えるには,多くの場合その過程に別の因子が介在するなど,何らかのメカニズムが存在します。今回は,そうしたメカニズムをひもとく手法を紹介します。
中間因子に着目した2つの「問い」
疫学研究において,中間因子を介した影響を考える場面を大きく分けると,①メカニズムを解明したいとき,②中間因子への介入を行いたいとき(介入の難しい曝露を扱うとき),の2つが挙げられます。まず,ある曝露がアウトカムに影響を与えた際,特定の中間因子を通る経路が,曝露→アウトカムの効果にどの程度貢献したかを理解することは,メカニズムを議論する際に重要です。この問いは病気の発症機序などに関心がある生物学的な観点でよく用いられます。例えば,運動量の低下(曝露)が血圧(中間因子)を上昇させ,心血管イベント(アウトカム)を発症する影響を検討するときなどです(図1-A)。
次に,曝露が健康を害するとわかっていても物理的・倫理的・経済的に介入が難しいケース(社会背景因子による格差など)も存在します。その場合は,曝露―アウトカム間に存在する中間因子に介入できたら,曝露の影響を少なくとも一部取り除ける可能性があり,このような問いは社会的・政策的な観点で多く用いられます。
例えば,高血圧の発症予防を積極的に行うことで,貧困(低世帯収入など)による心血管イベント発症リスクの上昇がどの程度軽減されるかを検討するときなどです(図1-B)。これら2つの異なる問いに答えるために有用な手法が,因果媒介分析になります。
NDE=Natural Direct Effect,NIE=Natural Indirect Effect,TE=Total Effect,PM=Proportion Mediated,CDE=Controlled Direct Effect,PE=Proportion Eliminated
*曝露と中間因子に交互作用がある場合,NDEとCDEは一致しない。
各効果指標の推定方法はRコマンドを参照。
ダウンロード
因果媒介分析に必要な交絡の仮定
因果媒介分析では,総合効果を分解して,曝露が中間因子を介してアウトカムに与える影響(間接効果),曝露が中間因子を介さずにアウトカムに与える影響(直接効果)を推定します(図2-A)。その際,曝露―アウトカム,曝露―中間因子,中間因子―アウトカムの3つの経路を扱うため,それぞれの経路に対する交絡因子を調整する必要があります(図2-B,註1)。
初めの2つは総合効果を求める際にも必要な仮定ですが,中間因子―アウトカムの交絡調整は直接効果と間接効果を推定する因果媒介分析の文脈で新たに必要となる仮定になります。曝露が無作為割り付けされているランダム化比較試験でも,中間因子は無作為化されていないため,バイアスのない効果を推定するには中間因子―アウトカムの交絡を調整する必要があります(図2-C)。さらに,曝露から影響を受ける中間因子―アウトカムの交絡因子が存在する場合は,その因子は曝露―アウトカムの中間因子でもあるため,調整の有無にかかわらず直......
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