この章のこれまでの記事では、疫学的観察から信頼できる推論を導き出すために、研究デザインを注意深く評価する必要があることを示してきました。 観察疫学における推論は、この学問分野の非実験的性質のために弱いと主張されてきたが、よく計画された観察よりもランダム化比較試験やその他の種類の実験計画が優れているという組み込みの優位性はない(Cornfield 1954)。 ただし、健全な推論を引き出すには、バイアスと交絡の潜在的な原因を特定するために、研究デザインを徹底的に分析する必要があります。 偽陽性と偽陰性の両方の結果は、さまざまな種類のバイアスに起因する可能性があります。
この記事では、疫学的観察の因果関係を評価するために提案されたガイドラインのいくつかについて説明します。 さらに、優れた科学は倫理的に正しい疫学研究の前提ですが、倫理的な懸念に関連する追加の問題があります。 したがって、疫学研究を行う際に発生する可能性のある倫理的問題の分析について、いくつかの議論を行ってきました。
因果関係の評価
何人かの著者が疫学における因果関係の評価について論じている (Hill 1965; Buck 1975; Ahlbom 1984; Maclure 1985; Miettinen 1985; Rothman 1986; Weed 1986; Schlesselman 1987; Maclure 1988; Weed 1988; Karhausen 1995)。 議論の主なポイントの XNUMX つは、疫学が他の科学で使用される因果関係の確認に同じ基準を使用するか、または使用する必要があるかどうかです。
原因をメカニズムと混同してはなりません。 たとえば、アスベストは中皮腫の原因ですが、がん遺伝子の突然変異は推定メカニズムです。 既存の証拠に基づいて、(a) 異なる外部被ばくが同じメカニズム段階で作用する可能性があり、(b) 通常、疾患の発症におけるメカニズム段階の固定された必要な順序は存在しない可能性があります。 たとえば、発がんは、遺伝子変異から細胞増殖、さらに遺伝子変異へと至る一連の確率的 (確率論的) 遷移として解釈され、最終的には癌に至ります。 さらに、発がんは多因子プロセスです。つまり、さまざまな外部被ばくが影響を与える可能性があり、感受性のある人にはそれらのどれも必要ありません. このモデルは、がんに加えていくつかの疾患に適用される可能性があります。
ほとんどの曝露と疾患の関係のこのような多因子的かつ確率論的な性質は、XNUMX つの特定の曝露が果たす役割を解きほぐすことが問題であることを意味します。 さらに、疫学の観察的性質により、イベントの経過を故意に変更することで病因関係を明らかにする実験を行うことができなくなります。 曝露と疾病との間の統計的関連の観察は、その関連が因果関係があることを意味するものではありません。 たとえば、ほとんどの疫学者は、ディーゼル排気への曝露と膀胱がんとの関連を因果関係として解釈していますが、ディーゼル排気に曝露された労働者 (主にトラックやタクシーの運転手) は、曝露されていない個人よりも喫煙者であることが多いと主張する人もいます。 . したがって、この主張によれば、観察された関連性は、喫煙などのよく知られた危険因子によって「混乱」することになります。
ほとんどの曝露と病気の関連性は確率論的多因子性であるため、疫学者は因果関係を認識するためのガイドラインを作成しました。 これらは、もともとサー ブラッドフォード ヒルが慢性疾患に対して提案したガイドラインです (1965 年)。
- 協会の強み
- 用量反応効果
- 時間的な曖昧さの欠如
- 調査結果の一貫性
- 生物学的妥当性
- 証拠の一貫性
- 協会の特異性。
これらの基準は、一般的なガイドラインまたは実用的なツールとしてのみ考慮されるべきです。 実際、科学的因果評価は、暴露と疾病の関係の測定を中心とした反復プロセスです。 ただし、ヒルの基準は、疫学における因果推論手順の簡潔で実用的な説明としてよく使用されます。
ヒルの基準を適用して、塩化ビニルへの曝露と肝臓血管肉腫との関係の例を考えてみましょう。
疫学的研究の結果の通常の表現は、暴露と疾患との関連の程度の尺度です (ヒルの最初の基準)。 1 よりも大きい相対リスク (RR) は、曝露と疾患との間に統計的な関連があることを意味します。 例えば、肝臓の血管肉腫の発生率が通常 10 万分の 1 であるのに対し、塩化ビニルにさらされた人では 100,000 万分の 100 である場合、RR は 100 になります (つまり、塩化ビニルを扱う人は XNUMX 倍増加します)。塩化ビニルを使用しない人に比べて血管肉腫を発症する危険性があります)。
暴露レベルの増加に伴ってリスクが増加する場合 (用量反応効果、Hill の第 XNUMX 基準)、および暴露と疾患の間の時間的関係が生物学的根拠に基づいている場合 (暴露が影響に先行し、この「誘導」期間の長さは、疾患の生物学的モデル (Hill の第 XNUMX 基準) と互換性があります。 さらに、異なる状況で調査結果を再現することができた他の人によって同様の結果が得られた場合、関連性は因果関係である可能性が高くなります (「一貫性」、Hill の第 XNUMX 基準)。
結果の科学的分析には、生物学的妥当性の評価が必要です (ヒルの第 XNUMX 基準)。 これは、さまざまな方法で実現できます。 たとえば、単純な基準は、主張されている「原因」が標的臓器に到達できるかどうかを評価することです（たとえば、肺に到達しない吸入物質は体内を循環できません）。 また、動物実験から得られた裏付けとなる証拠も役に立ちます。塩化ビニルで治療された動物における肝臓血管肉腫の観察は、ヒトで観察された関連性を強く補強します。
観察結果の内部的な一貫性 (たとえば、RR は両方の性別で同様に増加する) は重要な科学的基準です (Hill の第 XNUMX 基準)。 関係が非常に具体的である場合、つまり、まれな原因および/またはまれな疾患、または患者の特定の組織型/サブグループが関係している場合、因果関係の可能性が高くなります (Hill の XNUMX 番目の基準)。
「列挙的帰納法」（曝露と疾病との関連の事例を単純に列挙すること）は、因果推論における帰納的段階を完全に説明するには不十分です。 通常、数え上げ帰納法の結果は、複雑で依然として混乱した観察結果を生み出します。これは、さまざまな因果連鎖、またはより頻繁には、真の因果関係とその他の無関係な露出が絡み合っているためです。 別の説明は、「排除帰納法」によって排除する必要があります。これは、関連性が他のものと「交絡」していないため、因果関係がある可能性が高いことを示しています。 別の説明の簡単な定義は、「その影響が関心のあるエクスポージャーの効果と混合され、したがって関心のあるエクスポージャーのリスク推定を歪める無関係な要因」です (Rothman 1986)。
帰納の役割は知識を拡大することであり、演繹の役割は「真実を伝達する」ことです (Giere 1979)。 演繹的推論は、研究デザインを精査し、経験的に真実ではなく、論理的に真実である関連性を特定します。 そのような関連付けは事実ではなく、論理的な必要性です。 たとえば、 選択バイアス 暴露グループが病人から選択された場合 (塩化ビニルに「暴露」された肝臓血管肉腫のクラスターを募集するコホート研究を開始したときのように)、または非暴露グループが健康な人々から選択された場合に発生します。 どちらの場合も、暴露と病気の間に見られる関連性は必然的に (論理的に) あるが、経験的には真実ではない (Vineis 1991)。
結論として、その観察的（非実験的）性質を考慮しても、疫学は他の科学分野の伝統と実質的に異なる推論手順を使用していません（Hume 1978; Schaffner 1993）。
疫学研究における倫理的問題
因果関係の推測には微妙な問題が伴うため、疫学者は研究を解釈する際に特別な注意を払う必要があります。 確かに、倫理的な性質のいくつかの懸念はこれから流れます。
疫学研究における倫理的問題は、激しい議論の対象となっている (Schulte 1989; Soskolne 1993; Beauchamp et al. 1991)。 その理由は明らかです。疫学者、特に職業疫学者や環境疫学者は、経済、社会、健康政策に重大な意味を持つ問題を研究することがよくあります。 特定の化学物質への暴露と病気との関連に関する否定的および肯定的な結果は、何千人もの人々の生活に影響を与え、経済的決定に影響を与え、したがって政治的選択を深刻に左右する可能性があります。 したがって、疫学者はプレッシャーにさらされている可能性があり、他の人から、彼または彼女の調査結果の解釈をわずかにまたは大幅に変更するように誘惑されたり、奨励されたりすることさえあります。
いくつかの関連する問題の中で、 透明 データ収集、コーディング、コンピューター化、および分析を行うことは、研究者側の偏見の申し立てに対する防御として中心的役割を果たします。 また、重要であり、そのような透明性と相反する可能性があるのは、疫学研究に登録された被験者が個人情報の公開から保護される権利です。
(秘密 問題）。
特に因果推論のコンテキストで発生する可能性のある不正行為の観点から、倫理ガイドラインによって対処されるべき問題は次のとおりです。
- 誰がデータを所有しており、どのくらいの期間データを保持する必要がありますか?
- 行われた作業の信頼できる記録を構成するものは何ですか?
- 公的助成金は、適切な文書化、アーカイブ、およびデータの再分析に関連する費用を予算内に収めていますか?
- 第三者によるデータの再分析において、主任研究者の役割はありますか?
- データストレージの実践基準はありますか?
- 職業疫学者および環境疫学者は、データの精査や監査をすぐに実行できる規範的な環境を確立する必要がありますか?
- 適切なデータ保管慣行は、不正行為だけでなく、不正行為の申し立てを防ぐためにどのように役立ちますか?
- データ管理、結果の解釈、および擁護に関連して、職業疫学および環境疫学における不正行為を構成するものは何ですか?
- 疫学者および/または専門機関の、実践基準および評価のための指標/結果の開発、およびアドボカシーの役割における専門知識の貢献における役割は何ですか?
- 倫理と法律に関する懸念に対処する上で、専門機関/組織はどのような役割を果たしますか? (ソスコルネ 1993)
職業疫学および環境疫学の場合、他の重要な問題は、研究の予備段階への労働者の関与、および登録されて直接影響を受ける被験者への研究結果の公開に関連しています (Schulte 1989 ）。 残念ながら、疫学研究に参加している労働者が、研究の目的、その解釈、および調査結果の潜在的な用途について共同で議論することは一般的ではありません (これは、労働者にとって有益であると同時に有害である可能性があります)。
これらの質問に対する部分的な回答は、最近のガイドライン (Beauchamp et al. 1991; CIOMS 1991) によって提供されています。 しかし、各国の職業疫学者の専門家団体は、倫理的な問題について徹底的な議論を行い、場合によっては、国際的に受け入れられている規範的な実践基準を認識しながら、地域の状況に適した一連の倫理ガイドラインを採用する必要があります。