臨床研究・疫学研究のための因果推論レクチャー
[第10回] 想定できるバイアスを定量化する
連載 後藤 温,井上 浩輔,杉山 雄大
2022.01.17 週刊医学界新聞(通常号):第3453号より
Today's Key Points
✓ 代表的なバイアスとして,未調整交絡,情報バイアス,選択バイアスがある。
✓ 観察研究であっても生じ得るバイアスを可能な限り取り除き,それでも残っていると想定されるバイアスの向きや大きさを論じることが大切。
✓ バイアス分析により,想定可能なバイアスの存在を定量的に議論できる。
コホート研究や症例対照研究などの観察研究では,未調整交絡や,情報バイアス,選択バイアスの存在は避けられないことがほとんどです。今回は,バイアスについて振り返り,バイアスを定量化する方法(バイアス分析)1)を紹介します。
観察研究で生じ得るバイアスは
真の因果効果に近い推定値を得るには,研究デザインの段階で,観察される関連から潜在的なバイアスをできるだけ取り除くことが重要です。しかし,観察研究で扱うデータの多くは,図1のDAGのように,未調整交絡,情報バイアス,選択バイアスが存在します。
未調整交絡の例:曝露にもアウトカムにも影響する「疾患の重症度」が測定されておらず,調整できない場合。
情報バイアスの例:質問票などで測定された情報が,真の情報を正確に反映していない場合。
選択バイアスの例:一部の研究参加者が追跡できなくなったり,分析対象者の選択に偏りが生じたりする場合。
これらの場合,バイアス分析を用いて想定されるバイアスの向きや大きさを補正すると,バイアスの存在を定量的に考慮した上で観察研究の結果を評価できます。未調整交絡に対するバイアス分析の具体例を見ていきましょう。

・未調整交絡:交絡因子が未測定であるなどの理由で調整できていない交絡。
・曝露の誤分類:曝露そのものは未測定だが,曝露に関する情報が測定され曝露の代理指標として用いられることによる情報バイアス。
・アウトカムの誤分類:アウトカムそのものは未測定だが,アウトカムに関する情報が測定されアウトカムの代理指標として用いられることによる情報バイアス。
・選択バイアス:分析対象集団が母集団から系統的に偏ってしまうことによるバイアス。
バイアス分析で因果関係に迫る
ここでは,2型糖尿病患者における重症低血糖(他者の介助を必要とする低血糖)が心血管疾患発生リスクを高めるかを検討した研究2)を紹介しながら,バイアス分析を説明します。
2013年までに報告された観察研究の結果を統合すると,重症低血糖「あり群」では「なし群」と比べ,心血管疾患発生のリスク比(RR)は約2倍でした。この結果に対し一部の研究者は,重症低血糖は併存する重篤疾患の単にマーカーにすぎず,重症低血糖は心血管疾患の原因ではないだろうと考えました。
まず,表の架空データから考えましょう。全体で,重症低血糖(E)の心血管疾患発生(D)に対するリスク比(RRDE)は100/1,000÷5,000/100,000=2.0ですが,重篤疾患(Z)による未調整交絡で完全に説明できるでしょうか(図2-A)。Zは測定されていないので,Zで層別後の表中の値は欠測値「?」となります。しかし,もし「?」を埋められれば,Zで層別したRRDEが推定できます。Zの取り得る値はたくさんありますが,あるシナリオを表に[数値]として代入すると,Zで層別したRRDEが1.0...
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