火曜日、01 March 2011 01:48

研究デザインのオプション

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疫学者は、変数間の関係、主に暴露変数と結果変数に関心があります。 通常、疫学者は、病気の発生が集団内の特定の病原体の存在 (暴露) に関連しているかどうかを確認したいと考えています。 これらの関係を研究する方法は、かなり異なる場合があります。 その病原体にさらされたすべての人を特定し、それらを追跡して病気の発生率を測定し、その発生率を適切な非暴露集団での病気の発生率と比較することができます。 あるいは、露出したものと露出していないものを完全に列挙することなく、単純にサンプリングすることもできます。 または、第 XNUMX の選択肢として、定義された期間内に対象の疾患を発症したすべての人 (「症例」) と、無病の個人の適切なグループ (症例のソース母集団のサンプル) を特定し、確認することができます。曝露のパターンが XNUMX つのグループ間で異なるかどうか。 調査参加者の追跡調査は XNUMX つのオプションです (いわゆる縦断調査): この状況では、暴露の発生と病気の発症の間にタイムラグが存在します。 代替オプションの XNUMX つは、被ばくと病気の両方が同時に測定される母集団の断面図です。

この記事では、コホート、ケース レファレント (ケース コントロール)、および横断的な一般的な研究デザインに注意を払います。 この議論の土台を整えるために、小さな町にある大きなビスコース レーヨン工場を考えてみましょう。 二硫化炭素への暴露が心血管疾患のリスクを高めるかどうかの調査が開始されました。 調査にはいくつかの設計上の選択肢があり、いくつかは明白ではありません。 最初の戦略は、二硫化炭素にさらされたすべての労働者を特定し、心血管死亡率を追跡することです。

コホート研究

コホート研究には、共通の事象である曝露を共有する研究参加者が含まれます。 古典的なコホート研究では、暴露された人々の定義されたグループを特定し、その後全員を追跡し、罹患率および/または死亡率を記録します。 一般的な定性的なエクスポージャーとは別に、コホートはその他のエクスポージャーについても定義する必要があります。 適格基準研究の有効性と効率を高めるために、年齢層、性別(男性または女性、またはその両方)、曝露の最小期間と強度、他の曝露からの自由などなど。 入学時には、すべてのコホートメンバーは、疾患を測定するために使用される一連の経験的基準に従って、研究対象の疾患に感染していない必要があります。

例えば、二硫化炭素の冠動脈罹患率に対する影響に関するコホート研究で、冠動脈心疾患が臨床的梗塞として経験的に測定されている場合、ベースラインで冠動脈梗塞の病歴があった人はコホートから除外されなければなりません。 対照的に、心筋梗塞の既往のない心電図の異常は受け入れられます。 ただし、新しい心電図の変化の出現が経験的な結果の尺度である場合、コホートメンバーはベースラインで正常な心電図も持っている必要があります。

曝露コホートの罹患率(発生率)または死亡率は、理想的には、曝露を除くすべての関連する側面で曝露コホートと可能な限り類似しているべき参照コホートと比較して、以下の相対リスクを決定する必要があります。曝露による病気または死亡。 類似しているが曝露されていないコホートを参照経験の提供者として使用することは、曝露されたコホートの罹患率または死亡率を年齢で標準化された国の数値と比較する一般的な(誤った)慣行よりも好ましい.比較有効性のための基本的な要件。 このような比較から得られる標準化罹患率 (または死亡率) 比 (SMR) は、通常、曝露されたコホートにバイアスが作用するため、真のリスク比の過小評価を生成し、XNUMX つの母集団間の比較可能性の欠如につながります。 この比較バイアスは「健康労働者効果」と呼ばれています。 しかし、それは実際には真の「効果」ではなく、雇用された人口の健康選択的な離職から生じた負の交絡からのバイアスです. (健康状態の悪い人は、「暴露された」コホートから移動するか、まったく入らない傾向があり、最終的な目的地は、一般人口の失業者のセクションであることがよくあります。)

「露出」コホートは、特定の露出があると定義されるため、 その単一の暴露によって引き起こされる影響 (またはエクスポージャーの組み合わせ) を同時に調べることができます。 一方、コホートデザインにより、以下の研究が可能になります 同時にいくつかの病気. 狭心症、心電図の変化、臨床的心筋梗塞、冠動脈死亡率など、同じ疾患の付随するさまざまな症状を研究することもできます。 コホート研究は、特定の仮説 (例えば、「二硫化炭素への暴露は冠状動脈性心臓病を引き起こす」) をテストするのに適していますが、「この暴露によってどのような病気が引き起こされるのか?」というより一般的な質問に対する答えも提供します。

たとえば、鋳物工場の労働者が肺癌で死亡するリスクを調査するコホート研究では、死亡率データは国家死因登録簿から取得されます。 この研究は、鋳物粉塵が肺がんを引き起こすかどうかを判断することでしたが、データ ソースは同じ努力で、他のすべての死因に関する情報も提供します。 したがって、他の可能性のある健康リスクを同時に研究することができます。

コホート研究のタイミングは、レトロスペクティブ (歴史的) または前向き (同時) のいずれかです。 どちらの場合も、設計構造は同じです。 暴露された人々の完全な列挙は、ある時点または期間で行われ、その結果は、定義されたエンドポイントを通じてすべての個人について測定されます。 プロスペクティブとレトロスペクティブの違いは、調査のタイミングにあります。 遡及的である場合、エンドポイントはすでに発生しています。 見込みがある場合は、それを待つ必要があります。

レトロスペクティブ デザインでは、コホートは過去のある時点で定義されます (たとえば、1 年 1961 月 1961 日に暴露されたコホート、または 1970 年から XNUMX 年の間に暴露された仕事を引き受けたコホート)。 の罹患率および/または死亡率 すべてのコホート メンバー その後現在に至る。 「全員」ということは離職者も追跡しなければならないことを意味しますが、実際には100%のカバレッジが達成されることはめったにありません。 ただし、フォローアップが完了すればするほど、研究はより有効になります。

プロスペクティブ デザインでは、コホートが現在または将来のある期間に定義され、その後、罹患率が将来に渡って追跡されます。

コホート研究を行う場合、関心のあるエンドポイントが明らかになるのに十分な時間を確保するために、フォローアップに十分な時間を確保する必要があります。 過去の記録は過去の短い期間しか利用できない場合があるため、このデータ ソースを利用することが望ましい場合もあります。これは、研究の結果が得られるまでに、より短い期間の将来の追跡調査が必要になることを意味するためです。利用可能。 このような状況では、後ろ向きコホート研究デザインと前向きコホート研究デザインの組み合わせが効率的です。 コホート データを表す頻度表の一般的なレイアウトを表 1 に示します。

表 1. コホート データを表す頻度表の一般的なレイアウト

罹患率の構成要素

暴露コホート

非曝露コホート

病気や死亡の場合

c1

c0

コホートの人数

N1

N0

 

暴露されたコホートで観察された罹患者の割合は、次のように計算されます。

および参照コホートのそれは次のとおりです。

レート比は次のように表されます。

N0 および N1 通常、人数ではなく人時間単位で表されます。 人口。 人年は、個人ごとに個別に計算されます。 多くの場合、同じ日付ではなく、ある期間中にさまざまな人々がコホートに参加します。 したがって、フォローアップ時間は異なる日付で開始されます。 同様に、彼らの死後、または関心のあるイベントが発生した後、彼らはもはや「危険にさらされている」わけではなく、分母に人年を提供し続けるべきではありません.

RR が 1 より大きい場合、曝露されたコホートの罹患率は参照コホートの罹患率よりも高く、逆もまた同様です。 RR は推定値であり、信頼区間 (CI) を計算する必要があります。 研究が大きくなればなるほど、信頼区間は狭くなります。 RR = 1 が信頼区間に含まれていない場合 (たとえば、95% CI が 1.4 ~ 5.8)、結果は選択された確率レベル (この例では α = 0.05) で「統計的に有意」と見なすことができます。

一般人口を参照人口として使用する場合、 c0 「期待される」数値に置き換えられ、 E(c1 )、その集団の年齢で標準化された罹患率または死亡率から導出されます(つまり、関心のある暴露が行われなかった場合にコホートで発生したであろう症例数)。 これにより、標準化された死亡率 (または罹患率) 比、SMR が得られます。 したがって、

SMR についても、信頼区間を計算する必要があります。 一般母集団が参照カテゴリである場合、統計的有意性検定は意味がないため、p 値よりも出版物でこの尺度を提供する方が適切です。 このような比較にはかなりの偏りが伴います( 健康労働者効果 統計的有意性検定は、もともと実験研究用に開発されたもので、系統誤差があると誤解を招く可能性があります。

問題は、石英粉塵が肺がんを引き起こすかどうかであるとします。 通常、石英粉塵は、鉱山のラドン娘やディーゼル排気ガス、鋳造工場の多芳香族炭化水素など、他の発がん物質と一緒に発生します。 花崗岩の採石場では、石材労働者がこれらの他の発がん物質にさらされることはありません。 したがって、この問題は、花崗岩の採石場で雇用されている石材労働者の間で最もよく研​​究されています。

次に、2,000 年から 20 年の間に 1951 の採石場で雇用された 1960 人の労働者全員がコホートに登録され、最初の暴露から 1990 年後 (誘導時間を考慮するため) から開始して、彼らの癌の発生率 (または死亡率のみ) を追跡すると仮定します。これは 20 年から 30 年 (参入した年によって異なります)、または平均して 25 年の採石労働者 1,000 人の癌による死亡率 (または罹患率) の追跡調査です。特に花崗岩の労働者でした。 各コホート メンバーの曝露履歴を記録する必要があります。 採石場を離れた人々を追跡し、その後の曝露履歴を記録する必要があります。 すべての住民が一意の登録番号を持っている国では、これは簡単な手順であり、主に国のデータ保護法によって管理されています。 そのようなシステムが存在しない場合、フォローアップのために従業員を追跡することは非常に困難です。 適切な死亡または疾病登録が存在する場合、すべての死因、すべての癌、および特定の癌部位による死亡率は、国家死因登録簿から取得できます。 (がん死亡率については、より正確な診断が含まれているため、全国がん登録の方が優れた情報源です。さらに、発生率 (または罹患率) データも取得できます。) 死亡率 (またはがん発生率) は、「ばく露されたコホートの人年を基礎として使用して、全国の率から計算された。

コホートで 70 人の肺がんの死亡例が発見され、予想される数 (曝露がなければ発生したであろう数) が 35 であると仮定します。

c1 = 70、 E(c1) = 35

したがって、SMR = 200 は、被爆者の肺がんによる死亡リスクが 10 倍に増加することを示しています。 詳細な曝露データが利用可能であれば、がんによる死亡率は、さまざまな潜伏時間 (たとえば、15、20、70 年)、さまざまな種類の採石場 (さまざまな種類の花崗岩) での作業、さまざまな歴史的期間、さまざまな曝露の関数として研究できます。強度など。 ただし、XNUMX のケースをあまり多くのカテゴリに分割することはできません。各カテゴリに分類される数が急速に統計分析には小さすぎるためです。

どちらのタイプのコホート デザインにも長所と短所があります。 遡及的研究では、原則として、死亡率のみを測定できます。これは、より軽度の症状に関するデータが通常不足しているためです。 がん登録は例外であり、おそらく脳卒中登録や退院登録など、その発生率データで利用できる他のいくつかのものもあります。 過去の暴露を評価することは常に問題であり、暴露データは通常遡及的研究ではかなり弱い. これにより、エフェクトマスキングが発生する可能性があります。 一方、事例はすでに発生しているため、調査結果ははるかに早く入手可能になります。 たとえば、XNUMX〜XNUMX年で。

前向きコホート研究は、研究者のニーズに合わせてより適切に計画することができ、曝露データを正確かつ体系的に収集することができます。 病気のいくつかの異なる徴候を測定することができます。 暴露と結果の両方の測定を繰り返すことができ、すべての測定を標準化し、その妥当性を確認することができます。 ただし、潜伏期が長い病気(がんなど)の場合、研究結果が得られるまでには、20 年から 30 年もかかることもあります。 この間、多くのことが起こる可能性があります。 たとえば、研究者の離職、暴露測定技術の改善、研究用に選択された植物の改造または閉鎖などです。 これらすべての状況は、研究の成功を危険にさらします。 プロスペクティブ研究のコストも通常、レトロスペクティブ研究のコストよりも高くなりますが、これは主に、より多くの費用がかかる死亡登録ではなく、はるかに多くの測定 (反復暴露モニタリング、臨床検査など) によるものです。 したがって、 情報単位あたりのコスト 遡及的研究の結果を必ずしも超えるとは限りません。 これらすべてを考慮すると、前向き研究は潜伏期間が短く、フォローアップが短い疾患に適していますが、遡及研究は潜伏期間が長い疾患に適しています。

ケースコントロール(またはケースリファレント)研究

ビスコースレーヨン工場に戻りましょう。 暴露された労働者の名簿が失われている場合、後ろ向きコホート研究は実行できない可能性がありますが、前向きコホート研究は非常に長い時間で適切な結果をもたらします. 別の方法として、指定された期間内に町で冠状動脈性心臓病で死亡した人々と、同じ年齢層の総人口のサンプルとの比較があります。

古典的なケース コントロール (またはケース参照) 設計は、動的な (オープン、メンバーシップの回転によって特徴付けられる) 母集団からのサンプリングに基づいています。 この母集団は、国全体、地区、または地方自治体 (この例のように) の母集団である場合もあれば、患者が入院する行政上定義された母集団である場合もあります。 定義された母集団は、ケースとコントロール (または参照対象) の両方を提供します。

この手法は、特定の時点に存在する問題の疾患のすべての症例を収集することです。 ポイント 時間内に(一般的なケース)、または定義された期間中に発生しました 期間 時間の(インシデントケース)。 したがって、症例は、罹患率または死亡率の登録簿から引き出されるか、病院または有効な診断を有する他の情報源から直接収集されます。 コントロールは サンプル 非症例の中から、または集団全体から、同じ集団から。 別のオプションは、 select 対照として別の病気にかかっている患者がいますが、これらの患者は、症例が発生した集団を代表している必要があります。 ケースごとに XNUMX つまたは複数のコントロール (参照先) が存在する場合があります。 サンプリング アプローチは、母集団全体を調査するコホート研究とは異なります。 ケース・コントロール設計の低コストという点での利益が相当なものであることは言うまでもありませんが、サンプルが適切であることが重要です。 代表者 症例が発生した全集団(すなわち、「研究ベース」)の

ケースとコントロールが特定されたら、質問票、インタビュー、または場合によっては既存の記録 (例: 勤務履歴から推測できる給与記録) によって、曝露履歴が収集されます。 データは、参加者自身から、または参加者が死亡している場合は近親者から入手できます。 対称的なリコールを確実にするためには、死亡例と生存例および参照対象の比率が等しいことが重要です。 症例間の暴露パターンに関する情報は、対照間の暴露パターンと比較され、推定値が提供されます。 オッズ比 (OR)、の間接的な尺度 病気にかかるリスク 未露光のものと比較して。

症例対照計画は、特定の疾患を持つ患者 (すなわち症例) から得られた曝露情報と、症例の発生元の集団からの非罹患者 (すなわち対照) のサンプルに依存しているため、曝露との関係は、のみを調査することができます 一つの病気. 対照的に、このデザインは、の効果の付随研究を可能にします いくつかの異なる露出. 症例参照研究は、特定の研究上の疑問 (例えば、「二硫化炭素への暴露によって冠状動脈性心臓病が引き起こされるか?」) に対処するのに適していますが、より一般的な質問である「どのような暴露がこの病気を引き起こす可能性があるか?」に答えるのにも役立ちます。 ?」

有機溶剤への曝露が原発性肝臓がんを引き起こすかどうかという問題は、(例として)ヨーロッパで提起されています。 ヨーロッパでは比較的まれな疾患である原発性肝がんの症例は、全国のがん登録から収集するのが最善です。 XNUMX 年間に発生したすべてのがん症例が症例シリーズを形成すると仮定します。 この研究の人口ベースは、問題のヨーロッパの国における全人口の XNUMX 年間の追跡調査です。 コントロールは、同じ集団から肝臓癌のない人のサンプルとして抽出されます。 便宜上 (対照のサンプリングに同じソースを使用できることを意味します)、溶媒暴露に関係のない別の種類のがんの患者を対照として使用できます。 結腸がんと溶剤曝露との関係は知られていません。 したがって、このがんの種類は、コントロールに含めることができます。 (がん対照を使用すると、症例と対照によって与えられる病歴の精度が平均して対称的であるという点で、想起バイアスが最小限に抑えられます。しかし、結腸がんと溶媒への曝露との間の現在未知の関係が後で明らかになった場合、このタイプの対照は原因となるでしょう。本当のリスクの過小評価であり、誇張ではありません。)

より大きな統計的検出力を達成するために、肝がんの各症例について 70 つの対照が描かれます。 (さらに多くのコントロールを描画することもできますが、利用可能な資金が制限要因になる可能性があります。資金が制限されていない場合、おそらく XNUMX つのコントロールが最適でしょう。XNUMX つを超えると、収穫逓減の法則が適用されます。) データから適切な許可を得た後保護当局、ケースとコントロール、またはそれらの近親者は、通常、郵送されたアンケートによってアプローチされ、すべての雇用主、業務部門、および責任者の名前の時系列リストに特に重点を置いて、詳細な職歴を求めます。異なる雇用における仕事のタスク、およびそれぞれのタスクにおける雇用期間。 これらのデータは、親族から入手するのに多少の困難があります。 ただし、特定の化学物質や商品名は、通常、親族にはよく思い出されません。 アンケートには、アルコールの使用、アフラトキシンを含む食品への曝露、B 型および C 型肝炎の感染など、考えられる交絡データに関する質問も含める必要があります。 十分に高い回答率を得るために、未回答者には XNUMX 週間間隔で XNUMX 回のリマインダーが送信されます。 これにより、最終的な回答率は通常 XNUMX% を超えます。 産業衛生士は、回答者の症例や管理状況を知らずに職歴を精査し、溶剤への暴露を高、中、低、なし、未知の暴露に分類します。 癌診断の直前の XNUMX 年間の曝露は無視されます。なぜなら、潜伏時間がそれほど短い場合、イニシエータ型発癌物質が癌の原因である可能性は生物学的に妥当ではないからです (ただし、プロモーターは実際には可能性があります)。 この段階で、さまざまな種類の溶媒暴露を区別することもできます。 完全な職歴が与えられているので、最初の研究仮説には含まれていませんでしたが、他の暴露を調査することも可能です。 オッズ比は、任意の溶媒、特定の溶媒、溶媒混合物への暴露、暴露強度のさまざまなカテゴリ、およびがん診断に関連するさまざまな時間枠について計算できます。 曝露が不明な人は分析から除外することをお勧めします。

ケースとコントロールは、次のいずれかの方法でサンプリングして分析できます。 独立シリーズ or 一致したグループ. マッチングとは、特定の特性または属性に基づいてケースごとにコントロールが選択され、ペア (ケースごとに複数のコントロールが選択される場合はセット) を形成することを意味します。 照合は、通常、年齢、生命状態、喫煙歴、症例診断の暦時間などの XNUMX つまたは複数の要因に基づいて行われます。 この例では、ケースとコントロールが年齢とバイタル ステータスで照合されます。 (生存状態は重要です。なぜなら、患者自身は通常近親者よりも正確な暴露歴を示し、妥当性の理由から対称性が不可欠だからです。) 今日、推奨事項はマッチングを制限することです。 ) 交絡。

XNUMX つのコントロールが XNUMX つのケースに一致する場合、そのデザインは a マッチドペア設計. より多くのコントロールを調査するコストが法外に高くない場合、ケースごとに複数の指示対象を使用すると、OR の推定値の安定性が向上し、調査の規模がより効率的になります。

比類のないケースコントロール研究の結果のレイアウトを表 2 に示します。

表 2. ケース コントロール データのサンプル レイアウト

ばく露分類

 

露出

露出していない

ケース

c1

c0

非症例

n1

n0

 

この表から、症例間の曝露のオッズと母集団(対照)の曝露のオッズを計算し、除算して曝露オッズ比 OR を得ることができます。 ケースの場合、露出オッズは次のとおりです。 c1 / c0、およびコントロールの場合は n1 / n0. OR の推定値は次のようになります。

コントロールよりも比較的多くのケースが暴露された場合、OR は 1 を超え、逆もまた同様です。 信頼区間は、RR と同じ方法で計算し、OR に提供する必要があります。

さらなる例として、大企業の産業保健センターは、さまざまな粉塵やその他の化学物質にさらされている 8,000 人の従業員にサービスを提供しています。 私たちは、混合粉塵曝露と慢性気管支炎との関係に関心があります。 この研究には、この集団の 100 年間の追跡調査が含まれます。 当院では、慢性気管支炎の診断基準を「100年連続で朝の咳嗽とたんが40ヶ月続くこと」と定めています。 「陽性」の粉塵暴露の基準は、研究が始まる前に定義されます。 ヘルスセンターを訪れ、15 年間にこれらの基準を満たす各患者がケースであり、肺以外の問題について医学的アドバイスを求める次の患者がコントロールとして定義されます。 研究期間中に XNUMX 人の症例と XNUMX 人の対照が登録されたとします。 XNUMX のケースと XNUMX のコントロールが粉塵にさらされたと分類されます。 それで

c1 = 40、 c0 = 60、 n1 = 15 n0 = 85。

その結果、

前述の例では、交絡の可能性が考慮されていません。交絡は、年齢などの変数における症例と対照の間の体系的な違いにより、OR の歪みにつながる可能性があります。 このバイアスを軽減する 3 つの方法は、コントロールを年齢またはその他の疑わしい要因に基づいてケースに一致させることです。 これにより、表 XNUMX に示すデータ レイアウトが得られます。

表 3. XNUMX つのコントロールが各ケースに一致する場合のケース コントロール データのレイアウト

指示対象

ケース

露出 (+)

曝露 (-)

露出 (+)

f+ +

f+ -

曝露 (-)

f- +

f- -

 

分析は、一致しないペアに焦点を当てています。 (f+–); および「ケース非公開、コントロール公開」 (f–+). ペアの両方のメンバーが公開されているか公開されていない場合、そのペアは無視されます。 マッチド ペア研究デザインの OR は次のように定義されます。

鼻がんと木粉への曝露との関連性に関する研究では、164 組の症例と対照群がまとめて存在しました。 ケースとコントロールの両方が暴露されたのは 150 組のみで、ケースもコントロールも暴露されなかったペアは 12 組でした。 これらのペアは、それ以上考慮されません。 ケース(コントロールではない)は XNUMX ペアで、コントロール(ケースではない)は XNUMX ペアで暴露されました。 したがって、

この間隔には XNUMX が含まれていないため、結果は統計的に有意です。つまり、鼻がんと木粉への曝露との間に統計的に有意な関連性があります。

ケースコントロール研究は、コホート研究よりも効率的です。 病気はまれです。 実際には、唯一のオプションを提供する場合があります。 ただし、一般的な病気もこの方法で研究できます。 もし 露出は少なく、 暴露ベースのコホートは、好ましい、または実行可能な唯一の疫学的デザインです。 もちろん、コホート研究も一般的な暴露で実施できます。 曝露と疾患の両方が一般的である場合のコホート デザインとケース コントロール デザインの選択は、通常、妥当性を考慮して決定されます。

ケースコントロール研究は、通常は参加者の記憶に基づく遡及的曝露データに依存しているため、曝露情報の不正確さと粗雑さが弱点であり、結果として、 非微分 (対称的な) 曝露状況の誤分類。 さらに、ケースとコントロールの間でリコールが非対称になることもあり、ケースは通常「よりよく」覚えていると考えられています (リコール バイアス)。

選択的想起は、効果拡大バイアスを引き起こす可能性があります。 ディファレンシャル (非対称) 曝露状況の誤分類。 ケースコントロール研究の利点は、費用対効果が高く、問題の解決策を比較的迅速に提供できることです。 サンプリング戦略により、非常に大規模なターゲット集団の調査が可能になり(たとえば、全国がん登録を通じて)、研究の統計的検出力が向上します。 データ保護法や適切な人口および罹患率の登録の欠如がコホート研究の実施を妨げている国では、病院ベースの症例対照研究が疫学研究を実施する唯一の実用的な方法である可能性があります。

コホート内のケース コントロール サンプリング (入れ子になったケース コントロール研究デザイン)

コホート研究は、完全なフォローアップではなく、サンプリング用に設計することもできます。 このデザインは、以前は「ネストされた」ケースコントロール研究と呼ばれていました。 コホート内のサンプリング アプローチでは、比較が同じコホート内で行われるため、コホートの適格性に異なる要件が設定されます。 したがって、これには、高曝露の労働者だけでなく、曝露の少ない労働者、さらには曝露のない労働者も含める必要があります。 露出コントラスト それ自体の中で。 コホートを組み立てる際には、適格要件のこの違いを理解することが重要です。 適格基準が「多くの」暴露であったコホートに対して完全なコホート分析が最初に実行され、同じコホートで「ネストされた」症例対照研究が後で行われた場合、研究は感度が低くなります。 これは、コホートのメンバー間の曝露経験にばらつきがないため、「設計上」曝露コントラストが不十分であるため、効果マスキングを導入します。

しかし、コホートが幅広い暴露経験を持っている場合、ネストされたケースコントロールアプローチは非常に魅力的です. 追跡期間中にコホートで発生したすべての症例を収集して、症例シリーズを形成します。 サンプル 非ケースの数は、コントロール シリーズ用に描画されます。 次に、研究者は、伝統的なケースコントロールデザインのように、ケースとコントロール (またはその近親者) にインタビューすることによって、雇用者の人事ロールを精査することによって、暴露経験に関する詳細な情報を収集します。 仕事の露出マトリックス、またはこれらのアプローチのXNUMXつ以上を組み合わせることによって。 コントロールはケースに一致させるか、独立したシリーズとして扱うことができます。

サンプリング アプローチは、コホートの各メンバーに関する徹底的な情報調達と比較して、コストがかからない可能性があります。 特に、コントロールのサンプルのみが調査されるため、各ケースとコントロールの詳細で正確な暴露評価により多くのリソースを割くことができます。 ただし、従来のコホート研究と同じ統計的検出力の問題が蔓延しています。 適切な統計的検出力を達成するために、コホートは、検出されるべきリスクの大きさに応じて、常に「適切な」数の暴露症例で構成されている必要があります。

横断研究デザイン

科学的な意味では、横断計画は、時間を考慮せずに研究対象集団を横断したものです。 暴露と罹患率 (有病率) の両方が同じ時点で測定されます。

病因学的観点からすると、この研究デザインは脆弱であり、その理由の XNUMX つは、発生率ではなく有病率を扱っているためです。 有病率は、病気の発生率と期間の両方に応じた複合的な尺度です。 これはまた、横断的研究の使用を長期の疾患に制限します。 さらに深刻なのは、曝露の影響に対してより敏感な人々の曝露グループから健康に依存して排除されることによって引き起こされる強い負のバイアスです。 したがって、病因の問題は、縦方向の設計によって最もよく解決されます。 実際、横断的研究では、暴露が病気に先行したのか、あるいはその逆なのかについて結論を出すことはできません。 クロスセクションは、曝露と結果の間に真の時間関係が存在する場合にのみ病因学的に意味があります。つまり、現在の曝露が即時の影響を与える必要があります。 しかし、被ばくは横断的に測定できるため、過去のより長い期間 (血中鉛レベルなど) を表し、アウトカム指標は有病率 (神経伝導速度など) の XNUMX つです。 その場合、研究は、研究集団の単なる断面ではなく、縦方向と断面のデザインの混合です。

横断的記述調査

横断的調査は、科学的な目的というよりも、実務上および管理上の目的で役立つことがよくあります。 疫学的原則は、次のような労働衛生環境における体系的な監視活動に適用できます。

  • 職業、作業領域、または特定の暴露に関連する罹患率の観察
  • 既知の職業上の危険にさらされている労働者の定期的な調査
  • 新しい健康被害に接触する労働者の検査
  • 生物学的モニタリングプログラム
  • ハザードを特定および定量化するための曝露調査
  • さまざまな労働者グループのスクリーニング プログラム
  • 予防または定期的な管理(例:血圧、冠状動脈性心臓病)が必要な労働者の割合を評価する。

 

すべての種類の調査で、代表的で有効な特定の罹患率指標を選択することが重要です。 調査またはスクリーニングプログラムは、臨床診断とは対照的に、かなり少数のテストしか使用できないため、スクリーニングテストの予測値は重要です。 感度の低い方法では目的の疾患を検出できませんが、感度の高い方法では偽陽性の結果が多すぎます。 職業環境で希少疾患のスクリーニングを行う価値はありません。 すべての症例発見 (つまり、スクリーニング) 活動には、診断と治療の両方の観点から、「陽性」の結果を示した人々の世話をするためのメカニズムも必要です。 そうしないと、フラストレーションだけが生じ、良い結果よりも害が大きくなる可能性があります。

 

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読む 5766 <font style="vertical-align: inherit;">回数</font> 最終更新日 13 年 2011 月 20 日木曜日 25:XNUMX

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