ケースコントロール研究って何?どうやるの?【実践的解説】

ケースコントロール研究ってちょっと分かりづらいですよね。

実際やったことがあると感覚がわかるのですが、なかなか経験ある方はいないと思います。

この記事では、ケースコントロール研究とは何か?具体的にどうやるか? 実践的に解説しました。

 

ケースコントロール研究とは?

ケースコントロール研究とは

新しいバイオマーカーAが発明され、心筋梗塞予測能がかなり高いことが期待されているとします。

これを研究で立証する必要があります。

具体的には「バイオマーカーAと3年間での心筋梗塞リスクが関連する」という仮説を証明したいとします。

 

本当なら、今から参加者をリクルートして3年間追跡したいところなのですが、そんな時間は待てないし、お金もありません。

こんな時、ケースコントロール研究が最適です。

 

この場合、

ケースとは心筋梗塞になった人

コントロールとは心筋梗塞にならなかった人

となります。

 

3年前の血液検体が保存されている集団を利用し、その検体でバイオマーカーAを測定します。その値と心筋梗塞発症の関連性をみるのです。

血液検体を保存されている集団とは、どんな集団でしょうか。

→前向きコホートの集団です。

 

前向きコホートの中で行うケースコントロール研究なので、Nested Case-control studyと言われます。

 

 

Nestedでないケースコントロール研究

前向きコホートを使わない(=Nestedでない)ケースコントロール研究もできますが、大変だし、できる研究が限られています。

これを説明していきます。

 

ケース=心筋梗塞

コントロール=心筋梗塞でない人

とします。

*フェアな比較とするためには、3年前に健康だった方が対象となります。

 

心筋梗塞患者は、例えば病院のデータベースで特定できます。

でもコントロールはどうでしょうか。病院のデータベースは、なんらかの病気で通院している患者の情報です。バイアスがかかってしまいます。

なので厳密にやるには、例えば市役所のデータベースからランダムに抽出してリクルートする必要がでてきます(それでも住居地というバイアスがかかりますが)。

 

さらに血液検体を使う研究はできないですね。ふつう3年前の血液検体は保存されていません。

できるのは3年前の状況に関するアンケート調査です。よって、「Twitterをたくさん使っていると心筋梗塞になりやすか」みたいな研究はできます。

が、思い出し調査の場合常にrecall bias(思い出しバイアス)から逃れられません。

→バイアスがある=研究結果の信頼性が低い、であり、質の低い研究となってしまいます。

 

よって、Nested case-control studyが主流です。

 

*この例は「前向き・後ろ向き」とも関連する議論です。

暴露因子の測定がアウトカムの測定前なら前向きでしたね(詳細こちら)。

よって、上述の3年前の血液検体を使った研究は、前向きケースコントロール研究です。

一方、3年前の状況をアンケート調査する手法は、アウトカム測定度後に暴露因子を測定しているので、後ろ向きケースコントロール研究です。

→後ろ向き研究の方が質が低いんでしたね。

 

 

なんでケースコントロール研究が必要なの?

できるなら前向きコホートを組んでコホート研究をやりたいんです。

でも、コホート研究は参加者のリクルート、彼らの追跡が必要です。

毎回そんなコストはかけられないですね。

 

一旦コホートのデータが揃ったら、たくさんのコホート研究が行われます。コホート研究でOKであれば、ケースコントロール研究をやる必要がありません。

ケースコントロール研究が必要な状況は、新しいバイオマーカーの測定など、コストがかかる場合です。

参加者全員(数万人規模が多いです)のバイオマーカー測定するのは、めちゃくちゃお金がかかります。

なのでケースコントロール研究で、限られた参加者のみバイオマーカー測定するのです。

 

 

具体的にどうやるの?

Nested case-control studyのやり方の例をお示しします。

・まずコホートからcaseを同定します。

・次に、例えば年齢や性別でマッチしたcontrolを同定します。1:1ならcaseと同じ数、1:2ならcaseの2倍のcontrolを使います。

・彼らの3年前の検体で新しいバイオマーカーAを測定します。

・解析は基本的にConditional logistic regressionを使います。

caseかcontrolか = バイオマーカーA+マッチングした因子+交絡因子+strata(match ID)

というモデルです。

 

*詳細はいつか説明しますが、重要なのはマッチング因子を必ずモデルに入れる点です。

 

 

まとめ

ケースコントロール研究はコストを抑えるためにやる。

一般的には前向きコホートを使ったNested case-control study。

解析はConditional logistic regressionを使う。必ずマッチ因子で調整する。

ではまた。

-疫学・臨床研究

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