観察的疫学研究報告の質改善（STROBE）のための声明：
解説と詳細
Strengthening the Reporting of Observational Studies in Epidemiology (STROBE):
Explanation and Elaboration.
Vandenvbroucke JP, von Elm E, Altman DG, Gøtzsche PC, Mulrow CD, Pocock SJ,
Pool C, Schlesselman J, Egger M; STROBE Initiative.
（Epidemiology 2007:18:805-835）------------------日本語翻訳検討グループ-------------------監修：
福原俊一（京都大学医学研究科医療疫学分野教授）
山口拓洋（東京大学医学部附属病院 臨床試験データ管理学講座准教授）
山崎新（京都大学医学研究科医療疫学分野准教授）
林野泰明（京都大学医学研究科医療疫学分野講師）
竹上未紗（京都大学医学研究科医療疫学分野助教）
翻訳担当：
横山葉子（京都大学医学研究科医療疫学分野研究員）
川口武彦（京都大学医学研究科医療疫学分野博士後期課程）
杉岡隆（京都大学医学研究科医療疫学分野博士課程）
小野玲（京都大学医学研究科医療疫学分野博士後期課程）
島田利彦（京都大学医学研究科医療疫学分野博士後期課程）
山本洋介（京都大学医学研究科医療疫学分野博士課程）
佐藤恵子（京都大学医学研究科医療疫学分野博士後期課程）
坂井加奈恵（京都大学医学研究科医療疫学分野博士後期課程）
2009 年 5 月 28 日

1

目次
抄録 ...................................................................................................................................... 5
STROBE 声明とは ............................................................................................................... 5
観察研究の領域..................................................................................................................... 6
このドキュメント（document）の使用方法について.......................................................... 7
STROBE のチェックリスト項目 .......................................................................................... 7
タイトル・抄録（TITLE AND ABSTRACT） .................................................................. 10
1(a)タイトルまたは抄録の中で研究デザインを一般に用いられている用語で明示する。
........................................................................................................................................ 10
1(b)抄録では研究で行われたことと明らかにされたことについて十分な情報を含み、かつバランスのよい要約を記載する。 .................................................................................. 10
緒言（INTRODUCTION） ............................................................................................... 11
2.背景（background）／論拠（rationale）：研究の科学的な背景と論拠を説明する。 11
3.目的（objectives）：事前の仮説を含む形で研究の具体的な目的を明記する。............ 12
方法（METHODS） .......................................................................................................... 13
4.研究デザイン（study design）：研究デザインの重要な要素を論文の早い段階で示す。
........................................................................................................................................ 13
5.セッティング（setting）：セッティング、実施場所のほか、基準となる日付については、
登録、曝露、追跡、および、データ収集の期間を含めて明記する。 ............................. 14
6.参加者（participants）： ............................................................................................. 15
6(a)コホート研究：適格基準（eligibility criteria）、および、対象者のソースと選定方法を示す。追跡の方法についても記述する。 ............................................................. 15
6(a)ケース・コントロール研究：適格基準、対象者のソース、ケースの確定方法、および、コントロールの選択方法を示す。ケースとコントロールの選択における論拠を示す。 ............................................................................................................................. 156(a)横断研究：適格基準、および、対象者のソースと選択方法を示す。 ................... 16
6(b)コホート研究：マッチングを行った研究ではマッチングの基準と曝露群と非曝露群の数を示す。 ............................................................................................................... 17
6(b)ケース・コントロール研究：マッチングを行った研究ではマッチングの基準とケー
スあたりのコントロールの数を示す。 ........................................................................ 177.変数（variables）：すべてのアウトカム、曝露、予測因子（predictor）、潜在的な交絡因子（potential confounder）、潜在的な効果指標の修飾因子（potential effect modifier）
を明確に定義する。該当する場合は、診断方法を示す。 ............................................... 20
8.データソース（data source）／測定方法（measurement）：関連する各因子に対して、
データソース、評価・測定方法の詳細を示す。2 つ以上の群がある場合は、測定方法の比
較可能性（comparability）を明記する。 ...................................................................... 202

9.バイアス（bias）：バイアスが生じないようにとられた方策があればすべて示す。 ... 21
10.サンプルサイズ（study size）：サンプルサイズがどのように決められたかを説明する。
........................................................................................................................................ 24
11.量的変数（quantitative variable）：量的変数の分析方法を説明する。また量的変数をグループに分けた場合は、どのように分けたかをその理由とともに記載する。 ........... 25
12.統計・分析方法（statistical methods）： .................................................................. 27
12(a)交絡因子の調整に用いた方法を含め、すべての統計学的方法を示す。 ............. 27
12(b)サブグループと交互作用（inter action）の検証に用いたすべての方法を示す。
.................................................................................................................................... 29
12(c)欠損データ（missing data）をどのように扱ったかを説明する。 ..................... 30
12(d)コホート研究：該当する場合は、脱落例（loss to follow-up）をどのように扱ったかを説明する。 ........................................................................................................... 31
12(d)ケース・コントロール研究：該当する場合は、ケースとコントロールのマッチン
グをどのように行ったかを説明する。 ........................................................................ 32
12(d)横断研究：該当する場合は、サンプリング方法を考慮した分析法について記述する。 ............................................................................................................................. 33
12(e)あらゆる感度分析（sensitivity analysis）の方法を示す。 ................................ 34
結果（RESULTS） ............................................................................................................ 35
13.参加者（participants）： ........................................................................................... 35
13(a)研究の各段階における人数を示す（例: 潜在的な適格（potentially eligible）者数、適格性が調査された数、適格と確認された数、研究に組入れられた数、フォローアッ
プを完了した数、および、分析された数）。 ............................................................... 35
13(b)研究の各段階での研究不参加の理由を記述する。.............................................. 36
13(c)フローチャートによる記載を考慮する。 ............................................................ 37
14.記述的データ（descriptive data）： .......................................................................... 38
14(a) 参加者の特徴（例：人口統計学的、臨床的、社会学的特徴）ならびに曝露および潜在的な交絡因子の情報を示す。 ............................................................................... 38
14(b)それぞれの変数について、データが欠損した参加者数を記載する。 ................. 39
14(c)コホート研究:追跡期間を平均および合計で要約する。 ...................................... 40
15.アウトカム･データ（outcome data）： ...................................................................... 40
コホート研究：経時的なアウトカム事象の発生数や要約指標（summary measures）
を報告する。 ............................................................................................................... 40
ケース･コントロール研究：各曝露カテゴリー内の対象者数または要約指標を示す。
.................................................................................................................................... 41
横断研究：アウトカム事象の発生数または要約指標を示す。 .................................... 41
16. おもな結果（main results）：.................................................................................. 42
16(a)調整前（unadjust）の推定値、該当する場合は交絡因子での調整後の推定値、お3

よび、それらの精度（例：95%信頼区間）を記述する。どの交絡因子がなぜ調整されたかを明確にする。 ........................................................................................................ 42
16(b) 連 続 変 数 が カ テ ゴ リ ー 化 さ れ て い る と き は カ テ ゴ リ ー の 境 界 値 （ categoryboundaries）を報告する。 ......................................................................................... 43
16(c)意味のある（relevant）場合は、相対リスク（relative risk）を意義ある期間の絶対リスク（absolute risk）に換算することを考慮する。 ........................................... 44
17. 他の解析（other analyses）：その他に行われたすべての分析（例：サブグループと交互作用の解析や感度分析）の結果を報告する。 ......................................................... 47
考察（DISCUSSION） ...................................................................................................... 50
18. 鍵となる結果（key results）：研究目的に関しての鍵となる結果を要約する。 ...... 50
19. 限界（limitations）：潜在的なバイアスまたは精度の問題を考慮して研究の限界を議論する。潜在的なバイアスの方向性と大きさを議論する。 ........................................... 50
20. 解釈（interpretation）：目的、限界、解析の多重性（multiplicity）、同様の研究で得られた結果、および、その他の関連するエビデンスを考慮し、慎重で総合的な結果の解釈を記載する。 ............................................................................................................... 52
21. 一般化可能性：研究結果の一般化可能性（外的妥当性[external validity]）を議論する。 ................................................................................................................................. 53
その他の情報（OTHER INFORMATION） ..................................................................... 54
22. 研究の財源（funding）：研究の資金源、本研究における資金提供者の役割を示す。該当する場合には、現在の研究の元となる研究についても同様に示す。 ......................... 54
結論 .................................................................................................................................... 54
引用文献 ............................................................................................................................. 55
日本語訳付録 ...................................................................................................................... 664

抄録
多くの医学研究は観察研究である。観察研究には報告の質が不十分なものが散見され、研究の強み（strength）や弱み（weakness）、および、一般化可能性（generalizability）の評価が妨げられている。そこで、方法論の専門家（methodologist）や雑誌編集者が集い、経験上のエビデンスや理論を考慮した上で、STROBE（Strengthen the Reporting of Observational
Studies in Epidemiology）推奨（recommendations）を作成した。これは観察研究の報告の質を改善するためのものである。
この STROBE 声明（statement）は、論文の「タイトル（title）」「抄録（abstract）」「緒言（introduction）」「方法（methods）」「結果（results）」および「考察（discussion）」に関連した 22 項目のチェックリストから成っている。うち 18 項目は、コホート研究（cohort study）、
ケース・コントロール研究（case-control study）、および、横断研究（cross-sectional study）に共通の項目であり、残りの 4 項目は上の 3 つの研究デザインのそれぞれに特有な項目である。STROBE 声明は、著者が観察研究の報告の質を向上させるために有用であり、また、
雑誌の査読者、編集者、および、読者が論文の批判的評価（critical appraisal）や解釈（interpretation）を行うことを容易にするものである。
STROBE の説明と詳細について記したこのドキュメント（document）は、STROBE 声明の使用、理解、および、普及を促すために作成されたものである。各チェックリストの項目に対して、その意義と理論的根拠を記し、また出版されている論文の中から 1 つ以上の例を用い、可能な限り、関連した実証的研究（empirical studies）や方法論に関する文献（methodological literature）を記した参考資料を載せた。その中には、有用なフローチャー
ト（flow diagrams）の例も含まれている。STROBE 声明、このドキュメント、および、それに関連するウェブサイト（http://www.strobe-statement.org）はともに、観察研究の報告を向上させるのに有用であるものと考える。

（Epidemiology 2007;18:805-835）

医療を正しく実践していくためには、疾患の原因やその作用様式に関する学問および研究（etiology）についての知識と、疾患の病態、診断、予後、および、治療方法についての知識が必要である。ランダム化試験（randomized trial）は治療や他の介入に関する価値のあ
るエビデンスを提供する。しかし、多くの臨床上・公衆衛生上の知見は観察研究から得られる 1。臨床専門の学術雑誌に出版された論文のうち約 10 分の 9 は、観察研究による研究を記したものである 2,3。

STROBE 声明とは観察研究による報告は、その研究の強み（strength）と弱み（weakness）を評価するには十分詳細かつ明確に記されていないことが多い 4,5。そこでわれわれは、観察研究の報告の質を改善するために、報告するべき項目のチェックリストとして、Strengthening the Reportingof Observational Studies in Epidemiology （STROBE）声明（statement）を作成した（TABLE 1）。
5

チェックリストの各項目は、論文の「タイトル（title）」「抄録（abstract）」「緒言（introduction）」「方法（methods）」「結果（results）」および「考察（discussion）」に関するものである。この STROBE 声明は最近いくつかの雑誌に掲載されている 6。この声明の目的は、観察研究で何が計画され、実際に何が行われ、そして、何が発見されたのかに関わる明確な報告を強化することである。この声明で推奨していることは、研究の計画や実施における規定では
ないし、また、研究の方法論を説明したり発表の仕方を画一的に提示したりするものではないことを強調しておく。
STROBE は、記述的な観察研究や、曝露と健康に関するアウトカム（outcomes）との関連を検討する研究の報告において、一般的に含めるべき内容について言及している。また
STROBE では、観察研究における 3 つの主要な研究デザイン（study design）である、コホート研究（cohort study）、ケース・コントロール研究（case-control study）、横断研究（cross-sectional study）について言及している。これらの研究デザインを示すとき、著者は雑多な用語を使用しており、例えば「フォローアップ研究（follow-up study）」や「縦断研究（longitudinal study）」という用語が「コホート研究」の同義語として、また「有病割合調査（あるいは有病率調査[prevalence study]）」が「横断研究」と同義語として用いられることがある。われわれは、一般的に使用されているという理由だけでこのような用語を選んでいる。残念ながら、往々にしてその使い方は的確でなかったり（incorrectly）7、あるいは厳密でなかったり（imprecisely）する 8。Box 1 に 3 つの研究デザインの特徴をまとめた。

観察研究の領域
観察研究は、疾患の潜在的な原因の最初の手がかりを報告するものから先行研究で報告された関連性の程度を検証するものまで、幅広い目的に対応している。研究のアイデアは、臨床での観察や生物学的視点から生じるものかもしれない。また、事前の計画がなされていない非公式のデータの検討からも、さらに進んだ研究を導くアイデアが得られることがあるかもしれない。診察した何千人もの患者の中から自分の関心を引くたった一人の患者を見つけだす医師のように、研究者はデータの中に特別な何かを見出すかもしれない。多重性の観点からデータを調整することが可能ではない場合や望ましくない場合があるが 9、ある観察された事柄が正しいのかあるいは正しくないのかについて、さらなる研究での検討が必要となる場合がよくある 10。すでにあるデータを用いて、原因として考えられる因子についての新たなアイデアを検証することができるであろうし、それにより、そのアイデ
アを十分に否定あるいは肯定できることもできるであろう。また、先行研究における潜在的な問題点を克服するように研究を特別にデザインすることもできるであろう。後者の研究では、既存のデータを分析する場合と比べ、その目的を達成するために新しいデータを収集し、計画を練る必要が生じるであろう。したがって、後者のような研究では、例えば、サブグループを調べる利点やサンプルサイズ（sample size）を事前に設定することの重要性といった、多様な視点が生じる。STROBE は様々な観察研究―探索的な研究から検証的な6

研究まで―に対応するものである。また、必要に応じてどのような場合に特別な内容を含めるべきかについても言及するものである。

このドキュメント（document）の使用方法について
このドキュメントは STROBE 声明の中心を成すものである。また、いくつかの雑誌に掲載されたチェックリスト項目を紹介する簡易版 STROBE 論文とリンクしている 6。われわれの意図は、よい研究報告の仕方を説明することにあり、研究をどのように実施するべきかを説明することではない。このドキュメントでは、チェックリストの各項目について詳細な説明を加えている。それぞれの説明の前には、われわれがわかりやすい報告と考える実際の記載例を挙げてある。ただし、これらの記載例を含む研究論文全体としての報告内容が一様に優れているといっているわけではなく、また、後に他の研究においてその結果が確認されたという意味でその研究の信頼性が高いといっているわけでもない。ここで挙げられている記載例は、その研究において特定の項目についての報告が優れているということしか意味しない。また、各項目についての説明や記載例に加え、補足説明のための囲み記事（Box）も載せた。これらは、いくつかの理論上のポイントの新しい知識を吸収したい
読者や、技術的な背景についての詳細を迅速に知りたい読者の要望に応えるものである。
これらの補足事項について十分に理解したければ、引用した教科書や方法論についての論文を参照するとよい。
STROBE では、遺伝的連鎖研究（genetic linkage study）、感染症モデルの研究（infectious
disease modeling）、あるいは、症例報告（case reports）や症例集積（case series）についての特別な言及はない 11,12。しかし、STROBE の軸となる構成要素の多くを、これらの研究にあてはめることはできるので、このような研究を報告する著者にとっても STROBE は有用であろう。診断方法、腫瘍マーカー、および、遺伝子関連について特別に焦点をおいた研究を報告する場合には、それぞれ、STARD 声明 13、REMARK 声明 14、および、STREGA 声明
15を参考にするとよい。

STROBE のチェックリスト項目
これより STROBE のチェックリスト（TABLE 1）の 22 項目について説明を行うとともに、それぞれの項目ごとに、実際に出版されている論文を例に挙げる。いくつかの記載例においては、先行研究論文の引用に関する記述を編集により省いたものもあり、また、略語を用いずにそのまま表記したものもある。22 項目のうち 18 項目は 3 つの研究デザインに共通するものであり、残りの 4 項目は研究デザインに特有なものである。*印の付いている項目（例えば項目 8*）については、ケース・コントロール研究であればケース群とコントロー
ル群に分けて、あるいは、コホート研究や横断研究であれば曝露群と非曝露群に分けて情報を提供するべきであるということを示す。われわれは、論文の著者にこれらすべての項
7

目を論文中に記載することを推奨するが、厳密な位置や順序について指定することはしない。例えば、われわれは、著者が 1 つのセクション、文章、あるいは、表に対して複数の項目の適用があることを想定し、多くの項目で結果に関する報告方法について論じている。

------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------Box 1 – STROBE で扱う主要なデザインについて
コホート研究、ケース・コントロール研究、および、横断研究の各デザインでは、ある8

集団において一定期間に発症する健康関連イベントについての調査方法がそれぞれ異なる。
これらの研究では、疾病（の有病や発生）や疾病の寛解、廃疾、合併症、死亡、生存、および、リスク因子の存在を含む様々な健康関連イベントについて取り扱う。
コホート研究では、研究者は時間を追って対象者を追跡する。彼らは対象者とベースラ
インにおける曝露状況についての情報を得た上で、しばらく時間をおき、それからアウトカムの発生について評価する。研究者は通常、曝露を受けた者と受けていない者の間、あるいは、曝露状況の異なるいくつかのカテゴリー間で比較を行う。研究者は複数の異なる
アウトカムについて評価し、追跡期間中の複数の時点における曝露変数とアウトカム変数の関連について調べる。閉じたコホート（closed cohort）（例：出生コホート）では、研究開始時点で決められた参加者数を登録し、それ以降の経過を通常決められた日付までの一定の期間追跡する。一方、開いたコホート（open cohort）では、研究対象者は流動的であり、時期によって対象者が出入りする（例：地域の住民）。開いたコホートの集団は、死亡、出生、転居により変化するが、年齢・性といった変数に関しての人口構成は、特に短期間では、概ね一定に保たれている。閉じたコホートでは累積罹患（cumulative incidences [risks]）
や罹患率（incidence rates）が計算され、曝露群と非曝露群を比較することで、リスク比（riskratio）や率比（rate ratio）の推定値が得られる。開いたコホートでは罹患率や率比が推定できる。
ケース・コントロール研究では、研究者は特定の疾患アウトカムを有する者（ケース）と有していない者（コントロール）の曝露状況について比較する。研究者は、実際にあると考えられるコホート集団や横断的な一般集団を代表するようにケースとコントロールを集めることを計画する。その対象集団は地理的に定義することができるが、医療圏など医療施設の管轄区域として大まかに定義することも可能である。ケースとなるサンプルは、研究に利用できるケースの 100%あるいは大部分であるかもしれないが、一方、コントロー
ルとなるサンプルは、一般に、着目しているアウトカムを有していない者のうちのごく一部である。コントロールはケースが生じるコホートや集団を代表するものである。研究者
は、ケースとコントロールの間で疾患の原因として予想される曝露のオッズ比（odds ratio）
を算出する（Box 7 を参照）。ケースやコントロールのサンプリング方法や研究の対象集団の特性によって、ケース・コントロール研究で得られたオッズ比はリスク比、率比、あるいは、有病オッズ比（prevalence odds ratio）として解釈される 16,17。出版されているケース・
コントロール研究の大半は、開いたコホートからサンプリングを行っており、率比を直接推定することができる。
横断研究では、研究者は同じ時点でサンプリングした個々の対象者を評価し、多くの場
合、曝露あるいは疾患のリスク要因に特徴づけられる集団に占める有病割合（あるいは、有病率[prevalence]）について検討する。横断研究によっては分析的なものもあり、曝露と疾患の間に見込まれる因果関係を定量化する目的のものもある。このような研究では、コホート研究のように、曝露群の間での有病割合を比較する解析が行われることもあり、また、ケース・コントロール研究のように、疾患を有する群と有しない群の間で曝露のオッ
9ズを比較する解析が行われることもある。どの研究デザインにおいても考えうる問題のう
ち、とりわけ横断研究で困難であることがはっきりしているのは、想定している曝露が疾患に先行して存在していることを証明することである。もちろん研究によっては曝露とア
ウトカムの時間的順序が明らかな場合はあるかもしれない。例えば、曝露変数が先天的あるいは遺伝的なものである研究では、その曝露と疾患について同時に測定しているとしても、曝露が疾患に先行して存在することを確信してよいだろう。
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タイトル・抄録（TITLE AND ABSTRACT）
1(a)タイトルまたは抄録の中で研究デザインを一般に用いられている用語で明示する。
記載例
製靴業に従事する労働者における白血病の発症：ケース・コントロール研究 18
解説
読者がタイトル・抄録を見て、容易にその研究デザインについてわかるようにするべきである。通常用いられる語句で明確に記すことによって、電子データベース上の論文のインデックスを正しく作成することにも役立つ 19,20。
1(b)抄録では研究で行われたことと明らかにされたことについて十分な情報を含み、かつバ
ランスのよい要約を記載する。
記載例
背景：HIV 感染患者の平均生存期間（expected survival）については、公衆衛生上大きな関心がもたれている。
目的：一般住民と比較し、HIV 感染患者の生存時間と年齢による死亡率について推定する。
デザイン：地域住民を対象としたコホート研究（population-based cohort study）。
セッティング：1995 年から 2005 年までにデンマークで治療を受けた全ての HIV 感染患者。
患者：デンマーク国内 HIV コホート研究（The Nationwide Danish HIV Cohort Study）に登録された患者 1 名に対し、性別、生年月日、および、居住地によって、99 名の一般住民をマッチさせた。
測定：著者らは、25 歳からの生存時間を推定するために、年齢をタイム・スケールとした
Kaplan-Meier 法により計算した生命表（Kaplan-Meier life tables）を作成した。HIV 感
染患者とそれに対応した一般住民からの対象者を、HIV 患者が診断された日から観察し、死亡日、移動日、あるいは、2005 年 5 月 1 日まで追跡した。
結果：この研究では HIV 感染患者 3,990 名と一般住民からの 379,872 名を対象としており、それぞれ 22,744 人年（中央値 5.8 年/人）と 2,689,287 人年（中央値 8.4 年/人）観察された。参加者の 3%が追跡不可能であった。25 歳時からの生存期間の中央値は、HIV
10

感染患者で 19.9 年（95%信頼区間[confidential interval: CI]: 18.5-21.3）であり、一般住
民で 51.1 年（95%CI: 50.9-51.5）であった。HIV 感染患者においては、2000 年から 2005
年の間で生存期間が 32.5 年（95%CI: 29.4-34.7）にまで延びた。既知の C 型肝炎合併
例（16%）を除外したサブグループでは、上と同様の期間中の生存期間の中央値は 38.9
年（95%CI: 35.4-40.1）であった。一般住民に対して HIV 感染患者の相対死亡率（relative
mortality rate）は年齢の増加に伴って減少し、超過死亡率（excess mortality rate）は年齢の上昇に伴い増加した。
研究の限界：今回得られた死亡率は、この研究で最長観察期間である 10 年間を越えても当てはまることを前提としている。
結論：強力な抗レトロウイルス治療が行われる現代においては、HIV 感染を診断された若年者の推定生存期間の中央値は 35 年間を越えている。しかし、一般住民と比較すると、これらの患者の死亡率をさらに低下するような努力が引き続き必要である 21。
解説
抄録は、読者が研究の内容を把握し、さらにその論文を読み進めるべきかどうかを判断する重要な情報を提供する。標準的な構成要素として、リサーチ・クエスチョン（researchquestion）の明示、方法および結果の簡潔な記述、そして、結論が抄録には含まれる 22。抄録は研究の主要部分を要約し、その論文に記載されている情報のみを提示したものでなければならない。われわれは、抄録には、研究の参加者数や、関連性についての推定値とそれに伴うばらつきや不確実性（例：オッズ比とその信頼区間）といった、数値で表せる主要な結果を記載することを推奨する。ある曝露がアウトカムに対して統計学的に有意に関連する、あるいは関連しないことを述べるだけでは不十分であるとわれわれは考えている。
研究の背景やデザイン、運営、および、解析に関する一連の見出しをつけることによって、読者はすぐに要点となる情報を把握することができる 23。多くの雑誌では、このような構造化抄録（structured abstract）の形で記載することになっており、構造化されていない抄録に比べてより質が高く、より迅速に情報が提供できるようになっている 24, 25。

緒言（INTRODUCTION）
緒言のセクションには、報告する観察研究について、なぜこの研究を行ったのか、および、
どのような疑問や仮説について取り組んだのかを記載するべきである。それによって読者
は研究のコンテクスト（背景[context]）を理解することができ、その研究の現在の知見に加えることが可能な潜在的な貢献について判断することができる。
2.背景（background）／論拠（rationale）：研究の科学的な背景と論拠を説明する。
記載例
小児期と青年期の肥満の割合（prevalence）が上昇していることが懸念されることに伴い、
11小児期の肥満と成人における心血管系のリスクおよび死亡率との関連についての関心が高まっている。小児期の肥満は、小児期あるいは青年期にかなりの社会的および心理的影響をもたらすが、それが成人になってからどのように社会的、社会経済的、および、心理的な影響を与えるかについてはほとんど知られていない。最近のシステマティック・レビュー（systematic review）によれば、身体的な健康に関するアウトカムに関わる研究以外に、小児期の肥満によるアウトカムに関わる縦断研究（longitudinal studies）はなされておらず、たった 2 つの縦断研究において、青年期の肥満が与える社会経済的な影響について言及されているのみである。Gortmaker らは、1981 年に青年期後期（late adolescence）に肥満であったアメリカ人女性が、そうでない人と比べて、7 年後の時点で結婚していないことが多く、また、収入も少ない一方で、肥満の男性もそうでない人と比べてより結婚していない事実を発見した。Sargent らは、1974 年の時点で 16 歳であったイギリス人女性では、肥満でなかった同僚と比べ、23 歳時での収入が 7.4%低い（が、男性ではそのようなことはなかった）
ことを示した。（中略）われわれは 1970 年の英国出生コホート（British Birth Cohort）から
縦断的なデータを用いて、小児期の肥満が与える成人期の社会経済的、教育的、社会的、および、心理的アウトカムについて検討した 26。
解説
研究の科学的な背景は、読者にその研究の重要なコンテクストを提供する。また、それはその研究がどういった段階にあり、何に焦点を置いているのかを明確にする。さらに、そのトピックで既知のことと、この研究によって示そうとすることは既知の知見とどのような差異があるのかの概観を与える。背景では、最近の関連する研究およびそれらについてのシステマティック・レビューについて言及するべきである。
3.目的（objectives）：事前の仮説を含む形で研究の具体的な目的を明記する。
記載例
われわれの研究の主要な目的は、1)4 つの地域のプライマリ・ケア（primary care）で成人に対する医療に着目し、様々な社会経済的な背景を有する患者を対象とし、そこで見られる女性患者の家庭内暴力の現状（prevalence）を把握すること、および、2)現在虐待を受けている患者と虐待を受けていない患者との間の人口統計学的（demographic）および臨床的な差異について明らかにすることである 27。
解説
目的は、その研究の詳細な狙い（aims）である。よくまとまった目的には、対象、曝露、
アウトカム、そして、評価したパラメーターが明確にされている。研究の目的は、具体的な仮説、あるいは、その研究によって明らかにされるべきリサーチ・クエスチョンとして明確に示されるだろう。いくつかの状況、例えば、初期の発見の段階では、研究の目的は具体的でない場合もある。そのような場合でも、研究者の意図を明確に示した形で報告さ12れるべきである。例えば、もしサブグループ解析や追加解析が研究の本来の目的ではなく、データ解析の過程で生じたものであれば、それに応じた説明がなされるべきである（項目 4、17、20 を参照）。

方法（METHODS）
方法のセクションには、第三者が研究の重要な側面（aspect）を理解し、その方法が信頼性と妥当性のある結論を導くために適切かを判断し、そして、元々の計画からのずれが正当なものかを判断するために、どのように綿密に計画を立て、何を実施したかについて十分に詳細に記載するべきである。
4.研究デザイン（study design）：研究デザインの重要な要素を論文の早い段階で示す。
記載例
われわれはケース・クロスオーバー研究（case-crossover design）を用いたが、これはケース・コントロール研究（case-control design）のバリエーション（変化形[variation]）であり、短時間の曝露（運転者の携帯電話の使用）が稀なアウトカム（交通事故）のリスクを一時的に上昇させる場合に適用可能な方法である。ここでは事故が推測される時間の携帯電話の使用と、同じ運転者の別の適切な時間帯の携帯電話の使用を比較する。運転者自身がコントロールであるため、事故のリスクに影響する運転者の特性が（短時間で変わらないため）制御可能なデザインとなっている。コントロール期間と事故を起こした時のリスクが類似していることが重要であるため、われわれはハザード期間（事故直前）の電話の使用頻度とその前週のコントロール期間（ハザード期間に相当する、参加者が運転しているが事故を起こさなかった期間）の電話の使用頻度を比較した 28。
解説
方法のセクションの早い段階（あるいは緒言の最後）で研究デザインの主要な要素について述べることをわれわれは勧める。これによって読者は研究の骨格（basics）を知ることが出来る。例えば、コホート研究で実施された研究であれば、著者は自分の研究はコホート研究であり、対象が一定期間追跡されることを示すべきであるし、コホートを形成するのはどのような集団かということとその曝露状況を示すべきである。同様に、もしケース・
コントロール研究で実施された研究であれば、ケースとコントロールおよびそれらの源泉（ソース）集団（source population）について記載するべきである。もし横断研究で実施された研究であれば、その集団と研究を行った時点について示すべきである。研究が主たる 3
つの研究デザインのバリエーションである場合、研究デザインを明確にするためにさらに説明を付け加える必要がある。例えば、上記の記載例では、ケース・コントロール研究の発展形であるケース・クロスオーバー研究についての簡潔な原理が記載された 28。
われわれは研究を単純に「前向き（prospective）」とか「後ろ向き（retrospective）」と呼ぶ
13

ことを勧めない。なぜなら、これらの用語の定義が明確ではないからである 29。第 1 の使われ方では、前向きという用語はコホート研究を意味し、後ろ向きという用語はケース・コ
ントロール研究を意味する 30。第 2 の使われ方は、前向きコホート研究と後ろ向きコホート研究の区別であり、研究のアイデアが出た時期とデータ収集のタイミングにより区別している 31。第 3 の使われ方は、前向きケース・コントロール研究と後ろ向きのケース・コント
ロール研究の区別であり、ケースが選択された時点で関心のある曝露についてのデータが存在するかどうかにより区別している 32。これらの用語の使われ方に対して 33、コホート研
究を記述する際には「同時的（concurrent）」と「歴史的（historical）」で代用しようという意見もある 34。STROBE では「前向き」あるいは「後ろ向き」という用語は使わず、さらに、その代用である「同時的」や「歴史的」という用語も用いていない。われわれは、著者がこれらの用語を使う際にはいつでも、これらの用語をどのような意味で用いたのかを定義して用いることを推奨する。われわれが推奨するもっとも重要なことは、著者がいつどのようにデータ収集を行ったのかを明確に記載するということである。
方法のセクションの最初の部分では、その報告が、ある 1 つの研究をもとに発表されたいくつかの論文のうちの 1 つかどうかということについても触れておいた方がよい。新しい報告が研究の当初の目的と一致している場合は、通常当初出版された論文を引用し、研究の主要な特徴を簡潔に示しておく。しかし、一般に、研究の目的は時間と共に発展する。
研究者は時として、元々は意図していなかった目的でデータを用いることがある。例えば、
本来行政上の目的で収集された人口動態統計、調査票にはあった質問項目であるが特に解析には使用する予定のなかった項目、あるいは、別の目的で集められた血液サンプルなどである。例えば、The Physicians’ Health Study は、アスピリンとカロチンについてのランダ
ム化試験として行われたが、のちに第 V 因子遺伝子の点突然変異（point mutation）が心筋梗塞や脳梗塞ではなく静脈血栓症のリスクを上昇させていることを示すために用いられた
35。既存データの 2 次利用は観察研究の創造的な部分であり、必ずしも結果の信頼性や重要性を落とすものではない。しかし、簡潔に当初の研究の目的を述べることで、読者の研究のコンテクストやデータの潜在的な限界についての理解が深まるであろう。
5.セッティング（setting）：セッティング、実施場所のほか、基準となる日付については、
登録、曝露、追跡、および、データ収集の期間を含めて明記する。
記載例
Pasitos Cohort Study では、1998 年 4 月から 2000 年 10 月までテキサス・El Paso の Socorroと San Elizario の女性乳児幼児クリニックとメキシコ・Ciudad Juarez のメキシコ社会保障協会の母性小児医療クリニックで妊婦を募集した。ベースラインとして、コホートに登録される新生児の誕生に先立って、家庭環境について母親にインタビューをおこなった。現在実施中のこのコホート研究は、生後 6 ヶ月から開始して 6 ヶ月毎の追跡調査を目指してい
る 36。

14

解説
読者は研究結果のコンテクストや一般化可能性（generalizability）を評価するために、セッティングや場所についての情報を必要としている。環境因子や治療のような曝露は時と共に変化する。研究方法も同じように発展する可能性がある。いつ研究が行われ、どの期間参加者が募集されて追跡されたかを知ることにより、その研究の歴史的な位置づけが可能となり、結果を解釈する際に有用な情報となる。
セッティングについての情報は、募集を行った場所やそのソース（source）（例：選挙人
名簿、外来クリニック、がん登録、3 次医療センター）を含む。その情報では、調査が行われた地方、街、病院、あるいは、開業場所について言及することがある。単に期間の長さを述べるだけではなく、日付を述べることを勧めている。曝露、疾患発生、登録、追跡の開始と終了、および、データ収集について異なる日付の組み合わせがあり得るであろう。
しかし、現状としては、がん専門の医学雑誌で生存解析を行った 132 の報告のうち、約 80%で患者発生についての開始日と終了日について述べているにも関わらず、わずか 24%でしか追跡の終了日について報告していなかったというデータがある 37。
6.参加者（participants）：
6(a)コホート研究：適格基準（eligibility criteria）、および、対象者のソースと選定方法を示す。追跡の方法についても記述する。
記載例
Iowa Women's Health Study の参加者は、1985 年のアイオワ運転免許者リストの 55 歳から
69 歳の全女性からランダムに抽出したサンプルである。このリストはこの年齢グループのアイオワ女性のおおよそ 94%を代表している。
（中略）健康状態（vital status）と住所変更を把握するため、追跡質問紙は 1987 年 10 月と 1989 年 8 月に郵送された。（中略）非メラノーマの皮膚がんを除くがん罹患がアイオワ州健康登録で確認された。
（中略）Iowa Women's
Health Study コホートでは、名、姓、旧姓、郵便番号、誕生日、および、社会保障番号の組
み合わせによりデータの照合がされた 38。

6(a)ケース・コントロール研究：適格基準、対象者のソース、ケースの確定方法、
および、コントロールの選択方法を示す。ケースとコントロールの選択における論拠を示す。
記載例
1999 年から 2000 年までに診断された皮膚メラノーマの患者が、アイオワがん登録で確認された。（中略）コントロールも同様にアイオワがん登録より、同時期に結腸直腸がんと診断された患者から得た。結腸直腸がんがコントロールに選ばれたのは、これがよくあるがんであり、比較的予後が良く、ヒ素への曝露と結腸直腸がん発生の関連が確実なものではないためである 39。

15

6(a)横断研究：適格基準、および、対象者のソースと選択方法を示す。
記載例
われわれは退院時診断に関するコードから主要診断が ICD9（International Classification of
Diseases, 9th Revision, Clinical Modification）の心筋梗塞（コード 410）のものを選び、退院に引き続く介護エピソードに関する 5 桁目が 2 のコードを除外した。
（中略）1994 年 2 月から1995 年 6 月までのメディケア・コホート全体からの心筋梗塞患者のサンプリングを行った。
（中略）適格基準は、少なくとも 30 分以上かつ 12 時間以下の胸痛のあとで来院し、最初の心電図で 2 つの連続するリードで少なくとも 1mm の ST 上昇があった患者とした 40。
解説研究の参加者について詳しく記載することは、読者が結果の妥当性について理解することに役立つ。通常、研究者は研究集団を、一定の臨床的、人口統計学的、あるいは、その他の特徴で限定する。典型的な適格基準は年齢、性別、診断そして合併症に関わるものである。これらの重要性にも関わらず、適格基準が適切に報告されないことがよくある。脳卒中の観察研究の調査によると、49 の報告のうち 17 報（35%）でしか適格基準を特定していなかった 5。
適格基準は、組み入れ基準（inclusion criteria）と除外基準（exclusion criteria）と表現されることがあるが、この区別は必ずしも必要でなく、また有用でもない。しかし、われわれは著者らに、全ての適格基準を報告すること、および、どのような集団から選択されたグループなのか（例：地域や地方の一般集団）ということと、その募集の方法（例：紹介あるいは広告を通じての自己応募）について記述することを勧める。
非回答者（nonresponse）や追跡不能者が最小限になるような手段や全ての参加者に均一な手段を講じたかどうかなどの詳細な追跡方法を知ることは、結果の妥当性の判断に役立つ。例えば、急性感染を見つけるために IgM 抗体を用いた研究では、読者らは IgM 抗体の血液検査の間隔を知る必要があり、これによって血液検査の間隔が長すぎることで何らかの感染が見逃されていないかを判断することができる 41。曝露群と非曝露群の間で追跡方法が異なる別の研究では、読者らは非回答者あるいは追跡不能者において、イベント発生を確認する間隔が異なっていたり、確認方法に違いがあることでかなりのバイアス（bias）が生じていることに気付くであろう 42。したがって、われわれは研究者に、追跡に用いた方法についてとそれらが参加者全てで同等であったか、および、変数が完全に測定されたか（項目 14 も参照）を記載するように勧めている。
ケース・コントロール研究では、ケースとコントロールの選択が結果の解釈に極めて重要であり、それらの選択方法は研究の妥当性に大きな影響を及ぼす。一般に、コントロー
ルはケースが発生した集団を反映するべきである。コントロールのサンプリングには様々な方法があり、それぞれに一長一短がある：ケースが一般集団に由来する場合は、名簿からのサンプリング（population roster sampling）、ランダム番号ダイアル法 (random digit
dialing)、近隣者コントロール（neighborhood control）、あるいは、友人コントロール（friend
16

control）が用いられる。近隣者あるいは友人のコントロールを用いることで、内在する曝露に関するマッチング（matching）を行うことになる 17。他の疾患を持つコントロールは、特に病院ベースのケースにとって、集団ベースのコントロールよりも利点を持つことがある。
なぜなら、他の疾患を持つ病院ベースのコントロールは病院で集積された集団を良く反映
し、思い出し方についてケースと似通っており、さらに、募集も容易であるためである。
しかし、関心のある曝露がコントロールとなった患者の疾患の悪化や入院状況のリスクに影響を与える場合には問題になりうるであろう 43,44。この問題を改善するために、もっとも問題のない疾患患者を取り混ぜてコントロールとして用いられることがよくある 45。

6(b)コホート研究：マッチングを行った研究ではマッチングの基準と曝露群と非曝露群の数を示す。
記載例
われわれは以下のプロトコール（protocol）に従い、最初にスタチンの投与を受けた患者それぞれについて、傾向スコアに基づいたマッチング（propensity-based matching）によりス
タチン投与を受けていない非投与例 1 名を同定した。第 1 に、スタチンの使用あるいは敗血症のリスクと関連がありえる要因の広汎なリストに基づいてコホート全体の全ての患者について傾向スコア（propensity scores）が計算された。第 2 に、各スタチン投与例がスタチン非投与例のプール（集積された候補者集団[pool]）と性、年齢（前後 1 歳）、および、登録日（前後 3 ヶ月）によりマッチされた。第 3 に、各スタチン投与例に最も近い傾向スコア（0.2 標準偏差以内）を持つコントロールをスタチン投与例に対して 1 対 1 となるように選択し、残ったコントロールは用いなかった 46。

6(b)ケース・コントロール研究：マッチングを行った研究ではマッチングの基準とケースあたりのコントロールの数を示す。
記載例
われわれはケース 1 例あたり 5 人のコントロールを研究対象集団から選択することを目標とした。この研究集団は、一般診療カルテ上で自閉症あるいは広汎性発達障害と診断されておらず、ケースが広汎性発達障害と診断された日に生存し診療に関わり登録されている患者の集団である。コントロールは誕生年（前後 1 歳）
、性、および、一般診療状況によりそれぞれのケースにマッチされた。ケース 300 例については、すべてのマッチング基準を満たす 5 人のコントロールを同定可能であった。残りの 994 例については、1 人以上のコ
ントロールが除外された 47。
解説
マッチングはケース・コントロール研究でよく用いられるが、研究者は時に追跡開始時
点で両群を比較可能な集団とするためにコホート研究でマッチングを用いることがある。
コホート研究でのマッチングはケース・コントロール研究ほど複雑ではない。例えば相対17

リスクの推定にマッチングを考慮することは必ずしも必要でない 48。コホート研究でマッチングを行うと統計学的な精度が上昇しうるので、研究者は解析でマッチングを用いることにより信頼区間を狭めようとすることもある。
ケース・コントロール研究では、ケース群とコントロール群における変数の分布、特に交絡（confounding）の可能性のある変数の分布を揃えて研究の効率（efficiency）を高めるためにマッチングが行われる 48,49。マッチングはケース 1 例あたり 1 人、あるいはそれ以上のコントロールを用いることも含め様々な方法で行うことが可能であるため、マッチした変数選択の合理性と用いた方法の詳細について記載すべきである。よく用いられるマッ
チングの方法は頻度マッチング（frequency matching）（グループ・マッチング[group matching]とも呼ばれる）と個別マッチング（individual matching）である。頻度マッチングではマッ
チした変数の分布がケース群のそれと同一あるいは類似するようにコントロール群を選択する。個別マッチングでは各ケースについて、1 人から数人のコントロールをマッチする。
ケース・コントロール研究でのマッチングは、直感的には魅力的であり時として有効であるが、多くの欠点を抱えており、常に適切とは言えず、解析でも考慮にいれる必要がある（Box 2 を参照）。
明らかに単純なマッチング方法ですら、不十分にしか報告されていないこともある。例
えば、著者は「5 歳以内で」あるいは「5 歳の年齢幅で」ケースにコントロールをマッチさせたと記したとする。これではケースが 54 歳だった場合に対応するコントロールは 50 歳
から 54 歳までの 5 歳の年齢幅を指すのか、それとも 49 歳から 59 歳までなのか、いったいどちらが 54 歳から 5 歳以内であるのか不明である。もし広い年齢幅（例：10 歳）を採用した場合であれば、例えば、コントロールを平均するとケースより若くなるといったような
年齢による残差交絡（residual confounding）が生じる危険性がある（Box 4 も参照）。
------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------Box 2 – ケース・コントロール研究におけるマッチング
いかなるケース・コントロール研究においても、ケースに対するコントロールのマッチ
ングを用いるのかどうか、もしそうなら、どの要因をマッチさせるのか、マッチングに用いる正確な方法はどうか、そして、統計解析の方法は適切か、ということについて正しい選択が必要である。全く要因をマッチさせない研究もあるが、その場合には、いくつかの重要な潜在的な交絡因子（年齢や性別）の分布が、ケースとコントロールで全く異なるということが起こりうる。これは解析で調整可能であるが、統計学的効率（statistical efficiency）
を大きく損なう可能性がある。
ケース・コントロール研究におけるマッチングの使用とその解釈には難しい問題があり、特に、マッチングをいくつかのリスク要因について行い、それらが主に関心のある曝露と関連している可能性があるときに問題となる 50,51。例えば、大規模な薬剤疫学データベース
を用いた心筋梗塞と経口避妊薬のケース・コントロール研究（訳者注: ネスティッド・ケー
ス・コントロール研究[nested case-control studies]）においては、コントロールとして用いる
18

ことが可能な何千人もの女性の情報があり、研究者らは心筋梗塞の各ケースに対して似たようなレベルのリスク要因を持つコントロールをマッチさせるであろう。その目的の一つは経口避妊薬処方に与えうる要因を調整し、処方交絡（適応による交絡[confounding byindication]）を制御することにある。しかし、結果としてそのようなコントロール群はもはや源泉（ソース）集団で経口避妊薬を用いている集団を代表する集団ではなくなる。例えば、心筋梗塞は高齢で発症しやすいため、コントロール群は元の集団よりも高齢となる。
これにはいくつかの意味が含まれている。マッチされた要因が曝露と関連しているときには、データの粗解析（交絡要因で調整してない解析[crude analysis]）の結果は通常オッズ比が 1 に近づくようなバイアスが働く。その解決方法はマッチングを考慮した解析、あるいは、層別解析（stratified analysis）を行うことである（項目 12d を参照）。さらに、マッチされたコントロール群は源泉（ソース）集団を代表した集団ではなくなるため、コントロー
ル群の中での曝露の分布をもはや集団の寄与割合の推測に用いることはできない（Box 7 を参照）52。さらに、マッチされた要因の効果はもはや推計することはできないということや、マッチングのための適切なコントロールを探すことは困難であるという問題がある。マッ
チングを行わないコントロールは得られやすく、また、コントロール群の規模を大きくできるという利点があるため、マッチングを行わないコントロールを用いたデザインが好まれる。
別の問題としてはオーバー・マッチング（over matching）が挙げられる。これはマッチン
グを用いたケース・コントロール研究の効率を損ない、また別の状況ではバイアスを招くものである。マッチされた要因が曝露と密接に関連している場合には情報は失われ、研究の検出力は低下する。このとき同じマッチされたセット内の個々人は、同一あるいは類似した曝露レベルを持つ傾向となり、したがって意味のある情報とならない。マッチされた要因が交絡ではなく、曝露と疾患の因果の中間因子である場合、マッチングは取り返しのつかないバイアスを招いてしまう。例えば、人工授精は、多重産の増加と低体重出生幼児が増加するために周産期死亡と関連している 53。出産数と出生体重をマッチすることで 0に近づくバイアスが働き、これを解析で解決することはできない。
マッチングは直感的に魅力的なものであるが内容的に複雑なため、方法論の専門家はケース・コントロール研究でルーチンにマッチングを用いることを勧めていない。彼らは代わりに各々の可能性のあるマッチング因子について注意深く慎重に考慮し、マッチングするのではなく、調整因子として測定し用いることを勧めている。これに対応して、採用されたマッチング因子の数は減少してきており、頻度マッチングを用いることが増えてきている。これは頻度マッチングが上記で述べたようないくつかの問題点を回避するからであり、さらにまったくマッチングを行わないケース・コントロール研究も増えてきている 54。
交絡の分布（例：年齢）が、マッチしていない比較群間で極端に異なるかもしれないときマッチングは未だ魅力があり、また必要でもある 48,49。
-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

19

7.変数（variables）：すべてのアウトカム、曝露、予測因子（predictor）、潜在的な交絡因子（potential confounder）、潜在的な効果指標の修飾因子（potential effect modifier）を明確に定義する。該当する場合は、診断方法を示す。
記載例
先天奇形の内、大奇形のみが解析に含まれた。小奇形はヨーロッパ先天奇形登録（EUROCAT）の除外リストにしたがって除外された。一人の小児が 2 つ以上の大奇形を有していた場合は、器官毎に 1 つのアウトカムとして扱われた（中略）。統計解析において、交絡因子の可能性があると考えられた因子は、出産時の母親の年齢と過去の出産回数であった。効果修飾の可能性があると考えられた因子は、抗てんかん薬処方の償還請求書（reimbursement）に記載のある母親の年齢と出産時の母親の年齢であった 55。
解説
著者は、アウトカム、曝露、予測因子、潜在的な交絡因子、および、潜在的な効果指標の修飾因子を含め、解析において考慮し投入された全ての変数について定義づけを行うべきである。疾患のアウトカムに関しては、充分に詳細な診断基準を提示する必要がある。
これはケース・コントロール研究におけるケースの適格基準や、コホート研究の追跡期間における疾患イベントの基準や、横断研究において関心のある疾病の定義についても言えることである。明確な定義、あるいは、その定義に従って手順を踏むことは、研究において最も知りたいあらゆる疾患の状況を把握する上で特に重要である。
いくつかの研究においては、曝露変数の用語として「決定因子（determinant）」や「予測因子（predictor）」という用語が適している場合があるだろうし、またアウトカムは「エンドポイント（end points）」と呼ばれる場合もあるだろう。多変量モデル（multivariate model）
では、著者はしばしばアウトカムに「従属変数（dependent variable）」という用語を、曝露や交絡要因に「独立変数（independent variable）」や「説明変数（explanatory variable）」という用語を用いる。ただし、後者は交絡と曝露を区別しないため正確な用法ではない。
初期の探索段階（discovery phase）における探索的な解析で多くの変数が測定され扱われている場合は、それぞれの変数の詳細について書かれたリストを、付録（appendix）、追加の表、あるいは、別の発行物で提示することを考慮するべきである。参考までに、TheInternational Journal of Epidemiology は最近、「コホート・プロファイル（cohort profile）」という新しいセクションを立ち上げたが、そこには、ある特定の研究についての、種々の時点においてそれぞれ測定された事柄の詳しい情報が掲載されている 56,57。最後に、われわれは、著者は最終的なモデルに投入された変数だけを選んで報告するのではなく、統計解析
において考慮された全ての「候補となった変数」について言及することを推奨する（項目16a も参照）58,59。
8.データソース（data source）／測定方法（measurement）：関連する各因子に対して、データソース、評価・測定方法の詳細を示す。2 つ以上の群がある場合は、測定方法の比較可20

能性（comparability）を明記する。
記載例 1
カフェインの総摂取量は初めに米国農務省（Department of Agriculture）の食品成分表（foodcomposition sources）を用いて計算した。この計算で、コーヒー1 杯にはカフェインが 137mg、紅茶 1 杯には 47mg、コーラ 1 ビンまたは 1 缶には 46mg、チョコレートキャンディ 1 つかみ（serving）には 7mg 含まれると想定された。このカフェイン摂取量の測定法は、NHS I
コホートと、男性の保健医療専門職（health professionals）を対象にした同じようなコホートでも妥当性が示された（中略）。高血圧の自己診断の信頼性は米国 NHS I コホートにおいて確認された 60。
記載例 2
マッチされたケースとコントロールのサンプルは常に同じバッチ（batch）内で分析され、実験者（laboratory personnel）がケースとコントロールを区別できないようにした 61。
解説
曝露、交絡因子、および、アウトカムの測定方法は研究の信頼性（reliability）や妥当性（validity）に影響を与える。曝露やアウトカムの測定誤差（measurement error）や誤分類（misclassification）によって因果関係を検出することが困難になる可能性があり、また、反対に偽の関係が作り出されてしまう可能性もある。交絡の可能性がある要因の測定誤差によって残差交絡が生じる可能性が高くなる 62,63。よって、参照基準の詳細も含めて、著者が使用した評価法や測定法の信頼性あるいは妥当性に関する研究結果を報告することは有用である。記載例 1 のように妥当性研究（validation study）を単純に引用するよりも、推定された妥当性や信頼性の指標を示すことをわれわれは勧める。そうすれば、それらの値を測
定誤差の調整や感度分析（sensitivity analysis）に用いることが出来る（項目 12e、17 を参照）。
加えて、データ収集の方法が比較する各グループ間で異なっていないかどうかを知ることが重要である。これは記載例 2 のような実験的研究等の状況において重要であろう。例
えば、あるインタビュアーがまず全てのケースに質問してからその後にコントロールに質問した場合、あるいはその反対でも、学習効果によるバイアスを生じうる。この問題はインタビューの順番をランダムに決める等の方法で解決できる。情報バイアス（informationbias）は、比較する各グループが同じ診断検査を受けていなかった場合、あるいは同じ検査でも一方だけが検査回数を多く受けていた場合でも生じる（項目 9 を参照）。
9.バイアス（bias）：バイアスが生じないようにとられた方策があればすべて示す。
記載例 1
自殺に関するケース・コントロール研究のほとんどにおいて現在生存している人がコント
ロール群になっているが、われわれは自殺以外の原因で死亡した人をコントロール群とした（中略）。死亡した人からなるコントロール群の場合、そのリスクファクターの評価に用21

いる情報源は、最近家族や近親者の死亡を経験した人から提供される。したがって生存している人をコントロールとした場合よりも自殺者に関する情報源との比較可能性が高い 64。
記載例 22 型糖尿病（T2DM）の女性はそうでない女性と比べて眼科的検査をより綿密に受けているとすると、2 型糖尿病と開放隅角緑内障（POAG）との関連に発見徴候バイアス（detectionbias）が影響を与えてしまう。われわれは糖尿病の女性と糖尿病ではない女性のそれぞれの情報から眼科的検査の平均回数を比較した。また、より精密な眼科的検査と関連する共変量（白内障や黄斑変性の有無、眼科診察の回数、および、身体診察の回数についての患者
自己報告情報）のさらなる調整を行った上で、開放隅角緑内障の相対リスクの再計算も行った 65。
解説
バイアスを含んだ研究は、真実とは系統的に偏った結果を導く（Box 3 も参照）。研究の過程でバイアスを減らすためにどのような方策がとられているかを読者が知ることは重要である。理想的には、研究者は研究を計画する段階においてバイアスの可能性について注
意深く考慮する。報告の段階で著者が、問題となるバイアスが尤もらしいかどうかを常に評価することをわれわれは推奨する。具体的に言えば、バイアスの方向とその大きさについて議論し、可能であればその程度を見積もるべきである。例えば、ケース・コントロー
ル研究では情報バイアスを生じうるが、記載例 1 のように適切にコントロール群を選択す
ればそのバイアスを減らすことができる 64。研究参加者の検査状況が違っていたことが記載
例 2 における問題点であった 65。そのため、著者は、この問題に対処するために集めた追加のデータについてさらに詳細に示した。縦断研究において変数測定が「変化」する可能性に対応する、あるいは、多くの観察者が変数測定を行う場合のばらつきを最小限に食い止
めるといった、データ収集方法の品質管理プログラムを研究者が設定した時には、そのことについて説明をするべきである。
残念なことに、著者が結果を報告する際に、重大なバイアスについて示されていないことがよくある。1990 年から 1994 年までに出版された、がんの既往歴がある患者における新
たながん発症リスクを調査した 43 報のケース・コントロール研究やコホート研究において、医学検査バイアス（medical surveillance bias）について言及されたのは 5 報に過ぎなかった
66。1998 年に精神科領域の 3 つのジャーナルに掲載されたメンタル・ヘルスに関する研究では応答バイアス（response bias）について言及されたのは 392 報中 13%に過ぎなかった 67。
1999 年から 2003 年に掲載された脳卒中に関する 49 報のコホート研究の報告の内 14 報
（28%）で参加者のリクルートにおいて選択バイアス（selection bias）の可能性について述べており、35 報（71%）で何らかのバイアスによって結果に影響を受けている可能性が言及されていた 5。

22

------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------Box 3 – バイアス
バイアスとは研究結果の真の値からの系統的な偏りのことである。バイアスは研究デザイン上で、あるいは、研究実施の際に生じるのが典型的であり、データ収集後には修正することはできない。バイアスと交絡は同義語ではない。バイアスとは偏りのある情報や対象の選択方法によって生じ、誤った関連を導き出すものである。交絡とは、曝露とアウト
カムとの間に実際に関連が認められたとしても、想定されていない他の要因がいくつか潜在しそれが曝露とアウトカムの両者に関連するために、因果関係として解釈ができないことをいう（Box 5 を参照）。また、バイアスはランダム誤差（random error）とも区別されなければならない。ランダム誤差とは測定されたデータのランダムなばらつき（statisticalfluctuations）（いずれの方向でも）によって生じた真の値からのズレのことを指す。バイア
スを生じる要因については数多く記載され様々な用語が用いられているが 68,69、われわれは
2 つのシンプルなカテゴリー（情報バイアスと選択バイアス）に大別する方がわかりやすいと考える。
情報バイアスは、データが完全にあるいは正確に測定されずに系統的な誤差が生じ、曝露やアウトカムに関する誤分類につながる場合に生じる。例えば、糖尿病の女性患者は糖尿病ではない女性よりも頻回に綿密な眼科的検査を受けているとすれば、それにより完全に緑内障を発見することになるであろう（項目 9 を参照）
。非特異的な胃の不快症状をもたらす薬剤を服用している患者はそうでない患者よりも多く胃カメラの検査を受け、たとえその薬剤が潰瘍の原因でなかったとしても、それにより多くの潰瘍が見つかるであろう。
このタイプの情報バイアスは「発見徴候バイアス」とか「医学検査バイアス」と呼ばれている。情報バイアスの影響を評価する一つの方法としては、異なる研究グループでの医学検査（medical surveillance）の強度（intensity）を測定し、それを統計解析によって調整することである。ケース・コントロール研究における情報バイアスは、ケースがその疾患を持たないコントロールと比べて過去の曝露をより正確に、または、反対に、より不正確に思い出す場合に生じるし、より積極的に過去の曝露のことを報告しようとするか、反対に、より消極的に報告しようとする場合にも生じる（思い出しバイアス[recall bias]とも呼ばれている）。インタビュアー・バイアス（interviewer bias）はインタビュアーが研究仮説に気づき、意識的にあるいは無意識の内に、選択的な情報収集を行った時に生じる 70。それゆえ、研究参加者や研究者に対する盲検化（マスク化[blinding]）が有効なことがよくある。
選択バイアスはケース・コントロール研究において、曝露に影響されて（関連して）ケ
ースとコントロールが対象として抽出されている場合に生じる。例えば、深部静脈血栓症の患者をリクルートしている医師は、下肢症状を有し避妊薬を服用している女性を深部静脈血栓症と診断するだろう。しかし、同様の下肢症状があっても避妊薬を服用していない
女性はそう診断されないかもしれない。このようなバイアスは一定の診断方法（diagnostic
service）に照らし合わされたケースとコントロールを用いれば相殺されるであろう 71。同様に、疾患登録も選択バイアスをもたらす可能性がある。すなわち、ある薬剤の曝露と疾患
23

の関係がわかっている場合、その疑わしい薬剤を使用している人の方をより多くケースに登録する傾向を生じる 72。応答バイアス（response bias）は別のタイプの選択バイアスで、研究参加者と非参加者との間での特徴の違いが発生割合や有病割合、あるいは、何らかの状況や関連性に影響を与える場合に生じる。一般的に、選択バイアスは研究の内的妥当性（internal validity）に影響を与える。これは研究参加者全体を選択する際に起こる一般的な問題点（その場合は内的妥当性よりもむしろ外的妥当性に影響を与えることになる）とは異なる（項目 21 を参照）。
------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------10.サンプルサイズ（study size）：サンプルサイズがどのように決められたかを説明する。
記載例 1
研究期間内のその地域におけるケースの数からサンプルサイズ（sample size）を決定した
73

。

記載例 2
ある調査では、その地域における産後うつの有病割合が 19.8%であることが示された。これを参考に正常出生体重児の母親におけるうつの割合を 20%として、また、栄養不良の子
供を持つ母親のうつのオッズ比を 3 倍、検出力 80%、有意差を 5%として、72 組のケース・
コントロールのセット（ケース 1 例に対してコントロール 1 人）を必要とした 74。
解説
リサーチ・クエスチョンに対して意味のある回答を導くために充分に狭い信頼区間を持つ推定値を得るためには、研究は充分な規模をもって行われるべきである。小さな関連がある場合を関連のない場合と区別するためにはサンプル数を大きくする必要がある。小規模研究により価値のある情報を提供される場合がよくある。しかし、信頼区間の幅が広い
研究結果は、信頼区間の幅が狭い推定値が得られた研究結果に比べて、現在の知見に対する貢献の度合いが少ないことを示している。また、「興味深い」関連、あるいは、「統計的に有意な」関連を示している小規模研究は、有意差を示していない小規模研究に比べて数多く出版されている。これらの小規模研究は、新たな発見の前兆を示したものかもしれな
いが、読者にはその考えられる弱点を伝えるべきである。
観察研究においてサンプルサイズを決めることの重要度は状況によって変わる。すでに他の目的に使用されたデータを用いた解析の場合は、その解析が充分な統計的な精度を持ってその論文（literature）に本質的な貢献をもたらすかどうかが主たる課題であって、サン
プルサイズを考慮するかどうかについては形式上のものではなく、必ずしも必要ではない（will be informal）。形式上の事前のサンプルサイズの計算は、新しい研究を計画する場合に有用であろう 75,76。この場合のサンプルサイズの計算は、一般的な計算で求められる 1 つの数値が有する意味以上に不確実性に関連している。例えば、サンプルサイズの計算におい24

て、主な関心のあるイベントの発生率の推定や他の推定は、全くのあてずっぽうではない
ものの、通常不正確である 77。最終的な解析で得られる精度は事前には決まらないことが多い。なぜなら多変量解析で交絡要因を入れること 78、重要な変数の測定精度の程度 79、あるいは、一部の対象者を除外することによって、その精度が減弱する場合があるからである。
疫学研究ではサンプルサイズの算出方法について説明・報告されることがほとんど無い
4,5。研究者がもし適切かつ定型的なサンプルサイズの計算方法を用いているのであれば、それを報告することを推奨する。そうでない場合は、研究者はサンプルサイズを決定した思考プロセスを提示すべきである（例えば記載例 1 で提示したような、実現可能なサンプル
サイズが決められてしまう場合のように）。観察研究が統計的有意差に達して早めに打ち切られた時には、そのことを読者に伝えるべきである。サンプルサイズを後付けで正当化したり、後ろ向きにパワー計算を行ったりして読者を混乱させてはいけない 77。読者の視点からすれば得られた統計的な精度は信頼区間によって示される。信頼区間は統計的な不確実性を示すだけであって、研究に存在しうるあらゆる不確実性を示すものではないことを理解すべきである（項目 20 を参照）。
11.量的変数（quantitative variable）：量的変数の分析方法を説明する。また量的変数をグループに分けた場合は、どのように分けたかをその理由とともに記載する。
記載例
グラスゴー昏睡尺度（GCS）が 8 未満の患者は重度の外傷を受けていると考えられる。9以上であれば脳外傷はそれよりは重症ではないことを示している。われわれは GCS におけるこの 2 つのカテゴリー（categories）と外傷後 12 時間以内の死亡との関連を調べた 80。
解説
研究者は、曝露因子、効果指標の修飾因子、および、交絡因子に関する量的変数の取得
方法や解析方法に関して選択を行う。例えば、曝露に関する連続変数をグループ化して新たなカテゴリー変数（categorical variable）を作る場合がある（Box 4 を参照）。この場合、どのようにグループ化したかは、後の解析に重要な影響を与えるであろう 81,82。なぜ、そして、どのように量的データをグループ化したかについて、カテゴリーの数やカット・ポイ
ント（cut-points）を、カテゴリー内での平均値や中央値などとともに説明することを推奨する。データを表で示す場合は常にケース人数、コントロール人数、リスク集団の人数、リスク人年数等を加えるべきである。表に示されているものが、効果の推定量やモデルの適合性の結果だけであってはならない。
研究者は全情報を保持するために曝露を連続値としてモデル化する場合がある。この方法を選択する場合、曝露とアウトカムとの関係を考慮する必要がある。両者の関連を単に線形的（linearity）な関係と仮定するのは誤りかもしれないので、非線形性の可能性を調べる必要がある。著者は解析において（対数変換[log transformation]や二次項[quadratic terms]
やスプライン関数[spline function]などの）線形性以外のモデルについても検討したことにつ25

いて言及するべきである。曝露とアウトカムが非線形関係であった場合、それにフィットするモデルは複数存在する 82-84。また、主に関心のある量的変数の曝露については、連続値とグループ化の両方で提示するとより豊富な情報が得られるかもしれない。
最近の調査では、雑誌に掲載された疫学研究の内 3 分の 2 が量的な曝露変数を用いていた。50 報の論文中 42 報（84％）はいくつかの順序カテゴリー（ordered categories）にグループ化されていたが、多くはそのグループ化の根拠を示していなかった。15 報の論文で連続値の曝露に線形モデルを用いていたが、そのうち線形性の確認をしていたのは 2 つだけであった。心理学分野における他の調査では、2 つのグループに分けた根拠が示されていたのは 110 報の論文中わずか 22（20％）報だけであった 85。
------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------Box 4 – グループ化
連続変数のデータをグループ化（カテゴリー変数化）することにはいくつかの理由がある 86。データを収集するときに、記憶に基づき数年にわたる曝露の状況を連続変数として厳密に測定しようとするよりも、順序変数を用いて測定したほうが良いかもしれない。カテ
ゴリーはプレゼンテーションの際にも役に立つ。例えば全ての変数を同じような形式で発表したいとき、あるいは用量反応関係（dose-response relationship）を示したいときなどにおいてである。
また、グループ化は、例えば、線形性の仮定を避けることができたりするなど、解析を単純化することができる。しかし、グループ化は情報を失うことにつながり、また、特に 2値化した場合 82,85,88 には統計学的な検出力を減じうる 87。もし、連続変数の交絡因子をグループ化したとすると、交絡による影響がいくらか未調整のまま残る残差交絡が起こりうる（Box 5 を参照）62,89。カテゴリー数を多くすることは検出力の低下を防ぐことや残差交絡を減らすことができるので、大規模研究においては特に適切である。小規模研究においては対象者数が限定されるため、少数のグループ化しか適用することができないであろう。
研究者は診断および予後の観点、臨床の観点、あるいは、統計学的な観点で適切な通常用いられる値に基づいたカット・ポイントにおいてグループ化を行っても良い。また、等分位を用いて各グループ同じ数になるようなグループ化を選択しても良い 90。一方、等分位の外側のグループよりも極端に外側のグループを設け、中間のグループを大きくすることで、アウトカムとの関連において、より多くの知見を得られる場合がある 91。ケース・コン
トロール研究においては、母集団を反映している必要があるため、コントロール群の分布をもとにグループ化することが推奨される。カット・ポイントがいくつかの候補の中から事後に選択されたものであるのなら、読者にその情報を与えるべきである。とりわけ、P 値
が最も小さくなるようにカット・ポイントが選択されているなら関連の強さは過大に評価されてしまうであろう 81。
グループ化された変数を解析に用いる際には、それらがもともと有している連続的な性質を認識することが重要である。例えば、順序グループ間におけるリスクの傾向性などの26

検討である。一般的な手法としては、順位カテゴリーにグループ化された変数を連続変数としてモデル化することである。もし 10 年おきの年齢グループなどの形でグループ化が等
間隔でなされていれば、グループの値における線形性は実際の値の分布における線形性とほぼ同じになるであろう。しかし、グループ化が等間隔でない場合は、その限りではない。
Il’yasova ら 92 は、連続変数とカテゴリー変数との双方を用いた推定を標準誤差と共に記載
するよう推奨している。なぜなら、これらの情報は、メタ・アナリシスに貢献するだけでなく、用量反応関係に関わる本質的で重要な情報を提供するからである。このとき、それぞれの変数を用いた解析はお互いに情報を提供し、また、その 2 つの解析は、いずれも何らかの仮定をおいている。著者は、カテゴリーの順序を無視し、参照群と比較した各群において別個に推定値（および P 値）を検討してしまうことがよくある。このようなことを記述すること自体は良いのかもしれないが、グループ間でのリスクの傾向性を見誤るものでもある。仮に傾向性が確認されるようであれば、その傾きの信頼区間により、観察された傾向性の強さを検討することが可能である。
------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------12.統計・分析方法（statistical methods）：
12(a)交絡因子の調整に用いた方法を含め、すべての統計学的方法を示す。
記載例
2 群間における年齢あるいは性による交絡の存在を考慮し、調整済み相対リスクはMantel-Haenszel 法を用いて計算された。調整済み相対リスクの 95%信頼区間は Greenland お
よび Robins らの方法に基づいた分散を用いて計算した 93。
解説
一般に、統計解析方法には 1 つの正しい方法があるのではなく、むしろ同じ問題を解決しうる異なる仮定に基づくいくつかの方法がある。どのような場合でも、研究者は少なくとも研究計画書における当初の研究目的に関しては解析手法を決めておくべきである。予定していた解析の代わりに、あるいは、予定していた解析に加え、さらなる解析が必要となることがよくある。それらは収集したデータを検討する中で必要性が生じるのであろう。
研究を発表する際には、著者はデータの検討によって特別な解析がなされたかどうかを読者に示すべきである。たとえ事前に予定していた解析とその後の探索的な解析との違いが明確なものでなくとも、著者は特別な解析を行った理由を明確に示すべきである。
もし比較される群同士が、いくつかの背景としての特徴において異なっている場合には、
層別解析（stratification）もしくは多変量回帰分析（multivariable regression）によって可能性のある交絡の調整を行うべきである（Box 5 を参照）94。多くの場合、研究デザインによりどのようなタイプの回帰モデルが選択されるのかが決定される。例えば、Cox 比例ハザード
回帰（Cox proportional hazard regression）はコホート研究においてよく用いられるのに対し95、ロジスティック回帰（logistic regression）はケース・コントロール研究においてよく選択
27

される手法である 96,97。解析を行う者は、最終モデルの結果を示すだけではなく、変数選択の経緯を余すところなく記述するべきである 98,99。もし、モデルの比較によって、最終モデ
ルで投入された交絡因子を絞り込んだのであれば、その過程を記述する必要がある。データの解析において、1 つないし 2 つの共変量が明らかに大きな交絡要因として作用していたのであれば、そのことについて述べることは読者にとって有用である。他の統計手法、例
えば欠損値の補完の方法（imputation procedures）、データ変換の方法、寄与危険（attributablerisk）の計算の方法なども記述する必要がある。一般的ではない手法または新たな手法を用いた場合には文献の引用を行い、また、使用した統計ソフトを報告するべきである。基本的な方針として、「知識のある読者が元データにアクセスすることができた場合、その研究
結果を検証することが可能となるように十分詳細に」統計解析手法を記述することが望ましいと考える 100。
実証的な研究において、169 報の論文のうち、93 報（55%）しか、統計モデルへどのように連続変数やカテゴリー変数を投入し、交絡要因の調整を行なったのか明瞭に述べていな
かった 101。また別の研究では、その統計解析手法において交絡要因の調整を行ったと述べている 67 報の論文のほとんどにおいて交絡要因の選択の方法が不明確であった 4。
------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------Box 5 – 交絡
交絡とは、文字どおり効果が混乱（confusion）している状態をさす。研究においては、曝露要因と疾患リスクとの間に関連があるように見えたり、ないように見えたりするであろう。しかし、関連があるように見えたり、ないように見えたりすることは、実際には、疾患の発生を予測する他の因子で、かつ、曝露にも関連している因子に影響され生じている場合もある。このような他の因子を交絡因子という。それゆえ、交絡は曝露要因と疾患リ
スクとの真の因果関係を誤った評価へと導いてしまう。例えば、高血圧の中年女性は経口避妊薬を内服していることが少ない傾向にあるとすれば、経口避妊薬を使用している中年
女性と使用していない中年女性との間で心血管疾患の発生頻度の単純な比較は、経口避妊薬が心疾患を予防するという誤った印象を与えてしまうであろう。
研究者は、潜在的な交絡因子に関して事前に検討するべきである。事前に詳細な情報を集める必要のある交絡因子を特定することにより、研究デザインの際の参考となる情報をもたらし、また、適切なデータ収集が可能となる。対象者の限定やマッチングなどの手段を用いてもよい。上記の例では、高血圧という交絡因子を有していない中年女性に対象を限定してもよいかもしれない。必ずしも望ましいものであるとは限らないが、血圧によるマッチングによる解決も可能である（Box 2 を参照）。解析の段階においては、研究者は交絡の影響を減らすために層別解析、または、多変量解析を用いても良い。層別解析は交絡因子によってデータを層にわけ（血圧で層別化するなど）、それぞれの層で関連の推定を行い、すべての層において重み付け平均を行って統合された関連の推定を行うものである。
多変量解析は、同様の結果を得ることが可能であり、しかも、多数の交絡変数を同時に考28

慮することができる。多変量解析は、非常に柔軟性に富む手法であるが、曝露と疾患の関連において数学的な仮定がさらに必要となる。
交絡因子を考慮にいれることは、観察研究にとって不可欠なことであるが、読者は交絡因子を調整した解析が検討している関連の「因果関係」の有無を明らかにしていると考えるべきではない。結果は残差交絡（不十分な交絡調整によっておこる交絡）102、ランダム・
サンプリングの誤差、あるいは、選択バイアスや情報バイアスによって歪んだままである
かもしれない（Box 3 を参照）。
------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------12(b)サブグループと交互作用（inter action）の検証に用いたすべての方法を示す。
記載例
3 つの生活習慣に関連するリスク因子に対する性別の影響は Rothman の方法に基づき生物学的な交互作用のテストによって検討した。すなわち、新たに、性別と 2 値の関心のあるリスク因子の有無の組み合わせによる 4 つのカテゴリー変数を作成した（a-b-、a-b+、a+b-、
および、a+b+；a-および b-は曝露要因がないことを示す）。相対リスクは年齢による調整を行った後、各カテゴリーにおいて算出した。交互作用の影響は元の絶対効果（absolute effects）
からの加算分として定義し、交互作用により生じた超過相対リスク（relative excess risk frominteraction: RERI）は以下のように計算した。
RERI = RR(a+b+) - RR(a-b+) - RR(a+b-) - 1
RR(a+b+)は両方の要因に曝露された人の相対リスクを指し、RR(a-b-)は参照カテゴリー（RR= 1.0）として用いられている。95%信頼区間は Hosmer と Lemeshow の方法によって計算した。RERI = 0 であれば交互作用による影響はないことを意味する 103。
解説
後述の 17 項において詳細な議論を行っている通り、研究対象集団のうちサブグループに限定して行った解析の意味や価値について多くの論議がなされている 4,104。それにも関わらずサブグループ解析はよく行われている 4。読者は前もってどのようなサブグループ解析が計画されていたか、またデータの解析の際にどのサブグループ解析を追加したかを知る必要がある。また、集団間における影響や関連が異なっているかどうかを調べるために用いた手法を説明することが重要である（詳細は項目 17 を参照）。
交互作用は、ある因子が別の因子の効果を変化させてしまうような場合において関わってくるものである（それゆえ「効果作用の修飾（effect modification）」ともいわれる）。2 つの因子の複合的な影響は 2 通りの方法で特徴付けられる。1 つ目は、加法性、すなわちリス
ク差の点、2 つ目は、乗法性、すなわち相対リスクの点である（Box 8 を参照）。多くの著者
あるいは多くの読者は、交互作用の分析方法に関して独自の好みがある。しかし、曝露要29

因の複合的な影響が、単独での影響とどの程度異なっているのかについては誰しも興味を持つであろう。コンセンサスとしては、加法性、つまり絶対リスクを用いることが公衆衛生および臨床決断分析には、より適切であるとされている 105。どのような視点からの分析を行うにしても、上記の記載例のように読者に明瞭に提示するべきである 103。それぞれの曝露要因の単独での影響に加え、複合的な影響を、曝露がなかった場合との比較で同時に並べて示すことがもっとも有用である。交互作用に関する例については後述の 17 項を、また異なった指標における計算法については Box 8 を参照のこと。
12(c)欠損データ（missing data）をどのように扱ったかを説明する。
記載例
欠損データの解析方法には、ランダムな欠損であるという仮定（missing at random: MAR）をおいた。STATA で連鎖方程式による多重補完法（multivariate imputation by chained equations:
MICE）を行った。それぞれ適切に欠損補完された 10 組のデータを多重ロジスティック回
帰分析を用いて解析した。10 組それぞれのデータから得られた推定値を用いて、Rubin の方法に基づき 1 つの要約推定値とその標準誤差を求めた 106。
解説
欠損データは観察研究において非常によくある問題である。研究参加者によって投函された質問票は必ずしも完全に記載されているとは限らないし、参加者は全てのフォローア
ップのための診察に参加するわけではないし、また、日常のデータソースや臨床データベ
ースもしばしば不完全なものである。この問題は非常にありふれていてかつ重要なものであるにもかかわらず、欠損データの問題について詳細な記述をしている論文はほとんどな
い 5,107。研究者は欠損データの問題を解決するためにいくつかの手法を用いることがあるであろう。Box 6 にさまざまな手法の強みと限界を記した。著者はそれぞれの対象とする変数（曝露変数、アウトカム変数、交絡要因）における欠損の数と、解析の各段階における欠損の数を報告することが望ましい。著者は、可能であれば欠損の理由を示すべきであり、研究における対象者の流れ（flow）を示す際には、欠損データによって何人の対象者が除かれたのかを示すべきである（項目 13 も参照）。欠損データを考慮した解析では、著者はその解析手法（多重補完法[multiple imputation]など）の仕組みおよびその前提となる仮定（ランダムな欠損[missing at random: MAR]など：Box 6 を参照）について示すべきである。
------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------Box 6 – 欠損データ：その問題と可能な解決法
欠損データを扱う通常の手法としては、特定の解析に必要な変数が完全にそろっている
個人のみに限定するという方法がある。このような欠損のない「complete case」を対象とした解析は多くの状況においてはバイアスを生じさせないが、バイアスを生じさせる可能性もあり、また、常に効率が悪い（inefficient）108。全体の対象者と欠損データを有する対象
30

者との特質が異なっている場合にはバイアスが生じる。また、サンプルサイズが減少する
ことにより効率の悪い解析となる。
繰り返し測定するような状況下で最後に観察された値を使用する場合（LOCF 法）、もし疾患がおこりそうな患者が選択的に脱落するとすれば、傾向性をゆがめうるものとなる 109。
一部の対象者に欠損がある交絡因子について、その交絡因子を欠損の有無を示すカテゴリ
ー変数を作成して解析で用いた場合、残差交絡の問題を増加させうる 107。欠損値の補完、
すなわち、それぞれの欠損値を仮定または推定された値で置き換えるものであるが、知りたい関連を強調または減弱したりするかもしれないし、以下に述べる洗練された方法を用いなければ標準誤差が過小評価される可能性がある。
Rubin はデータが欠損する確率をモデル化するという観点から、欠損データの問題を定型化した 108,110。もし、欠損が起こる確率が他のいかなる観察された変数に依存しない場合、その欠損データは完全にランダムな欠損データ（missing completely at random: MCAR）とされる。もし、欠損が起こる確率が欠損データの実際の値と独立である場合には、ランダムな欠損データ（MAR）とされる。例えば、乳幼児は肺活量のデータがより多く欠損する傾向にあるが、その欠損の確率は、年齢を考慮すれば、観察されていない肺機能検査の値とは関連しない。そのとき欠損となっている肺機能検査の値は、年齢を考慮に入れたモデルにおいては、MAR とされる。もし、利用可能な他のデータを考慮した後でも、欠損した変数にその欠損の確率が依存する場合には、ランダムではない欠損データ（missing not at
random: MNAR）とされる。データが MNAR であるとき、なぜ欠損データが生じたのかについて明らかな説明が必要である。
MAR のデータを扱う手法は、以下の 3 つの方法に大別される 108,111。すなわち、尤度に基づいた手法（likelihood-based approaches）112、重みづけに基づいた手法（weighted estimation）
113、そして、多重補完法である 111,114。これら 3 つの手法のうち、多重補完法がもっとも一般的に使用されており、とりわけ複数の変数が欠損値を有する場合において柔軟性に富む
115。これらの手法のいかなるものを使用した場合でも、その結果を、特定の解析に必要な変数が完全にそろっている個人のみに限定した解析結果と比較し、主要な違いについて議論を行うべきである。欠損データの解析を行う上で前提となる仮定が妥当かどうかについては一般的には検証不可能である。特に、その欠損データが MNAR よりもむしろ MAR であることを証明することは不可能である。したがって、これらの解析は感度分析の考えでとらえるべきである（項目 12e、17 を参照）。
-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

12(d)コホート研究：該当する場合は、脱落例（loss to follow-up）をどのように扱ったかを説明する。
記載例
積極的にフォローアップを実施した治療プログラムにおいては、脱落した症例および 1
年間追跡可能であった症例のベースラインでの CD4 細胞数の差はなかった（中央値 115 個
31

/μL および 123 個/μL）。一方、積極的にフォローアップを実施しなかった治療プログラムにおいては、脱落した症例は追跡可能であった症例と比較して CD4 が著しく少なかった（中央値 64 個/μL および 123 個/μL）。
（中略）積極的にフォローアップを実施しなかった治療プ
ログラムの対象者は、それ以降の解析から除外した 116。
解説
コホート研究の解析には、生命表法（life table methods）、対象とする疾患の発生までの時
間や追跡できた期間の観察人時（person-time）に基づいた他の方法を用いる。各々の観察期
間の終了時において疾患の発生が認められなかった対象者においては、追跡できた期間はアウトカムが発生する確率とは関連しないという仮定をおいている。例えば、追跡する期間の終了を、特定の年齢になった時点や、固定された日時とした場合があげられる。脱落は対象者がその日時の以前に研究から脱落することによって起こる。もし脱落が曝露群の対象者において、あるいは疾患発生のリスクが高い対象者において（「情報のある打ち切り[informative censoring]」として）選択的に起こるとすれば、研究の妥当性に大きく影響するであろう。上記の記載例においては、積極的なフォローアップを行わなかった治療プログ
ラムにおける脱落例は、追跡可能例に比して CD4 ヘルパーT 細胞の数が少なかったので、より高い死亡リスクを有しているといえる 116。
研究終了まで追跡可能であった対象者と脱落した対象者を区別することは重要である。
残念ながら、統計ソフトは通常これら 2 つの状況の区別を行わない。すなわち、どちらの状況においても、各々の観察期間の終了時に、追跡期間で自動的に「打ち切り（censoring）」
として処理される。それゆえ、研究者は脱落した対象者をどのように扱うかを、理想的には研究計画の段階で決めておくことが必要である。脱落した患者の数が少ないときには、研究者は不完全な追跡しかできなかった対象者を除外するか、あるいは、研究終了時もし
くは脱落した日時のいずれかの時点において健康な状態で脱落したとして扱ってもよい。
われわれは、著者が脱落した対象者の数、および、用いた打ち切りの基準を述べることを推奨する。

12(d)ケース・コントロール研究：該当する場合は、ケースとコントロールのマッ
チングをどのように行ったかを説明する。
記載例
われわれは、認知症の患者と、心血管系のリスク因子、脳梗塞の有無、頚動脈疾患の有無、静脈から動脈へのシャント（venous to arterial circulation shunt）の有無によってマッチングを行ったコントロールとを比較するために McNemar 検定、対応のある t 検定、および、
条件付きロジスティック回帰分析を用いた 117。
解説
個別マッチングを行ったケース・コントロール研究においては、マッチングを無視した
32

粗オッズ比（crude analysis of the odds ratio）は、通常関連がない方向へのバイアスを含んだ推定値となることが多い（Box 2 を参照）。それゆえ、マッチングを考慮した解析は必要である。マッチングを考慮した解析は直感的には、層別解析として理解しうるものである。
すなわち、それぞれのケースは対応するコントロールと共に一つの層として扱われる。こ
の解析は、マッチングによりケースと類似したコントロール集団を作成したにもかかわらずケースがコントロールよりも曝露をより多く受けているかどうか、ということについて
検 討 す る こ と を 基 礎 と し て い る 。 研 究 者 は 「 マ ッ チ ン グ さ れ た 」 2×2 表 に お い てMantel-Haenszel 法を用いた層別解析を行うことができる。もっとも単純な場合、オッズ比
は、曝露の状態が一致しなかったペアの比となる。もし、マッチングが性や年齢のような普遍的な性質を持つ変数でなされるのであれば、その場合の解析は個人つまり人と人のマッチングを考慮する必要はなく、性や年齢のカテゴリーを用いた単純な解析で十分である
50。しかし、近隣集団、血縁関係、友人関係など他の変数をマッチングに用いた場合には、それぞれのマッチングされたケースとコントロールの組はそれぞれ独自の層として考慮するべきである。
個別マッチングの研究で、もっとも広く使用されている解析方法は条件付きロジスティ
ック回帰分析（conditional logistic regression）であり、この方法では各ケースとそのコント
ロールがまとめて扱われる。条件付きロジスティック回帰分析は他の変数での調整を要す
る場合に加え、対応するコントロールの数がそれぞれのケースの間で異なるときに必要となる。マッチングのデザインが解析において適切に考慮されているかを読者が判断することができるように、著者はデータの解析において用いた統計解析手法の詳細を記述することが望ましい。もし、マッチングを考慮しても推定値にわずかな影響しか与えないならば、マッチングを考慮しない解析を示すことを選択してもよい。

12(d)横断研究：該当する場合は、サンプリング方法を考慮した分析法について記述する。
記載例
標準誤差（SE）は、複雑なサンプリングのデザインに基づく推定量のサンプル誤差を推定するためテーラー展開（Taylor expansion method）を用いて算出した。
（中略）拡張期血圧に関するデザイン効果（design effect）は男性で 1.9、女性で 1.8 であり、また収縮期血圧に関するデザイン効果は男性で 1.9、女性で 2.0 であった 118。
解説
たいていの横断研究はもともとの母集団から対象者を選ぶためにあらかじめ設定したサンプリング方法を用いている。しかし、そのサンプリング方法は、単純なランダム・サン
プリングよりも複雑な場合がある。例えば、いくつかの段階や対象者のクラスター（例えば地域や村など）を用いたサンプリング方法である。集団のサイズに比例した確率で層別
サンプリングを行うと、そのサブグループのある特性は正しく代表性を持つといえるだろ33

う。そのような方法をとらない層別サンプリングは、特定の興味のあるサブグループを重点的にサンプリングしたいときには有益であることもある。
複雑なサンプルから得られた関連の指標の推定値は、単純なランダム・サンプリングから得られたものより精度が良かったり悪かったりする。標準誤差や、信頼区間などの精度の指標はデザイン効果－これはランダム・サンプリングの代わりに複雑なサンプリングの手法を使用した場合における、精度の差を表す指標であるが－、を用いて調整されるべきである 119。たいていの場合において複雑なサンプリング方法を用いると精度は低下し、デザイン効果は 1 より大きい値となる。
著者は、選択したサンプリング方法が得られた推定値の精度にどのように影響をあたえるのかを読者が理解できるように、複雑なサンプリング方法を調整するために用いた方法を明瞭に述べることが望ましい。例えば、クラスター・サンプリング（cluster sampling）では、デザイン効果が記載されていれば、データ収集の容易さと精度の低下との間にある隠れたトレード・オフの関係が明確なものとなる。上記の記載例において、男性における 1.9というデザイン効果は、単純なランダム・サンプリングを用いた場合に比べ、同等の精度での推定が得られるには、実際に 1.9 倍のサンプルサイズを必要とすることを意味する。
12(e)あらゆる感度分析（sensitivity analysis）の方法を示す。
記載例
生存している患者（15/437、3.4%）に比べ、死亡した患者（38/148、25.7%）のデータ欠損の割合がかなり高かったため、（中略）結果にバイアスが生じている可能性がある。そのため、われわれは感度分析を実施した。研究において経口避妊薬を使用した女性の割合は全体に当てはまると仮定し（死亡者の 19.1%、生存している患者の 11.4%）、2 つの極端な状況を想定した。すなわち、欠損となった曝露された患者全員が第二世代のピルを使用していたとする状況、またはその全員が第三世代のピルを使用していたとする状況である 120。
解説
感度分析は他の解析方法や仮定に基づいても主要な結果に変わりがないかどうかを調べるのに有益である 121。検討するべき事項としては、解析対象集団、曝露およびアウトカムの定義 122、調整に値する交絡要因、欠損データの扱い 120,123、曝露、疾患、その他の変数の不正確な測定もしくは一致しない測定に由来するバイアスや選択バイアス、量的変数の扱
いなどにおける特定の解析手法の選択などが含まれる（項目 11 を参照）。バイアスや仮定の影響を同時にモデリングするために、洗練された手法の利用が増加している 124-126。
1959 年に Cornfield らは、交絡要因が非喫煙者にくらべ喫煙者に最低 9 倍必要であるという理由から、喫煙の肺がんに対する 9 倍という相対リスクが、他のいかなる想定可能な交絡要因によってもたらされた可能性は限りなく低いという有名な結果を示した 127。この解析はそのような要因があるという可能性を除外したのではなく、必要とされる要因の割合を特定したのである。最近でも、小児白血病と電力線の近郊に居住することとの関連を説
34

明しうる適当な交絡要因を確認するために、同様の手法が用いられた 128。より一般的には、
感度分析は、関連を歪めてしまうような交絡、選択バイアス、または、情報バイアスの程度を確認するために用いられうる。おそらくあまり認識されていないことであるが、感度分析は、曝露とアウトカムとの間に弱い関連しか示されないとき、もしくは関連が示されない場合に使用することも重要である。関連がないとする方向に導くような交絡要因や他のバイアスが存在する可能性があるためである。

結果（RESULTS）
結果のセクションでは、研究参加者の募集や参加集団の記述に始まり、主要な結果と副次的な解析結果に至るまで、何が明らかになったかという事実を記述する。これらの記述においては、著者の視点や意見を反映した解釈や推論を述べるべきではない。
13.参加者（participants）：
13(a)研究の各段階における人数を示す（例: 潜在的な適格（potentially eligible）
者数、適格性が調査された数、適格と確認された数、研究に組入れられた数、フォローアップを完了した数、および、分析された数）。
記載例
105 の独立営業のバーと居酒屋のうち、13 店舗が廃業し、9 店舗はレストラン内にあり、83 店舗が営業を続けていた。22 店舗では、店舗のオーナーに 6 回以上電話でのコンタクトを試みたが電話に出なかった。36 店舗のオーナーが研究参加を拒否した。
（中略）研究に参加した 25 のバーと居酒屋では、124 名のバーテンダーを雇用しており、うち 67 名のバーテンダーが少なくとも 1 回は日中のシフトで勤務していた。日中のシフトのバーテンダーのうち 54 名（81%）がベースライン時のインタビューと肺活量測定を行った。そのうち 53 名
（98%）がフォローアップを完了した 129。
解説
研究参加者の登録方法に関わる詳細な情報は、いくつかの点から重要である。研究には、その結果を適用する標的集団（target population）とは異なった参加者がよく含まれている。
このことにより、有病割合や発生の推定が標的集団を反映できない可能性がある。例えば、性的行動についての郵送調査への参加に同意した人は、拒否した人と比較して教会へ行くことが少なく、性に関する考え方が保守的ではなく、最初の性交年齢が若く、喫煙者や飲酒者が多いという傾向があった 130。これらの違いにより、郵送調査では性的なことがらに関するリベラリズムや活動を過大評価する可能性がある。このような応答バイアス（Box 3を参照）は、研究の適格基準に合致する人と、実際に研究に含まれる人において曝露と疾患の関連が異なる場合に、結果を歪めてしまうことがある。他の例としては、若くして結婚することと子供の白血病発症との関連が複数のケース･コントロール研究でみられてい35

るが 131,132、これは若年女性の参加率がケース群とコントロール群とで異なることによる。
健康な子供をもつ若年女性は、健康でない子供をもつ若年女性よりも研究に参加しない傾向にあった 133。低い研究参加率は、必ずしも研究の妥当性を損なうものではないが、参加者の情報と参加を拒否した理由の開示は必要である。また、研究参加、参加の承諾、および、フォローアップ割合の定義に関して、普遍的に合意されたものはないため、読者は著者がそれらの割合をどのように算出したか知る必要がある 134。
理想的には、研究者はその研究の標的集団を決定するところから解析に含めるデータを決定するところまでの、各段階での対象者の人数を記述すべきである。研究のタイプによって異なるが、潜在的な適格者数（potentially eligible）、適格性が調査された数（the number
assessed for eligibility）、適格と確認された数（the number found to be eligible）、研究に組入れられた数（the number included in the study）、フォローアップを完了した数（the number followedup）、および、分析された数（the number included in the analysis）が含まれる。研究参加者のサンプリングが、上記の記載例のように 2 つ以上の段階でサンプリング（multistage sampling）
された場合には、それぞれの段階における情報が必要である。ケース･コントロール研究では、ケース群とコントロール群の参加人数のフローを別々に作成することを勧める 135。コントロール群は、例えば、入院患者と地域住民など、複数のソース（source）から選ばれることがよくある。そのような場合には、コントロール群のタイプごとに人数を計算することを推奨する。Olson らは、ランダム番号ダイアル法や他の方法によりサンプリングされたコントロール群をどのように報告するかについての有用なガイドラインを提案している 136。
疫学、公衆衛生学および医学に関する 10 雑誌を調査したところ、研究参加に関する情報の記述があった論文は、ケース･コントロール研究では 107 報中 47 報（44%）、同様にコホート研究では 154 報中 49 報（32%）
、横断研究では 86 報中 51 報（59%）となっていた 137。
疫学研究において、研究参加者の情報が不十分であることや欠如していることについては、
他に 2 つの文献調査の論文で報告されている。最後に、ここ 10 年で疫学研究に参加する人が減少しているというエビデンスが報告されており 137,138、透明性の高い報告の必要性が強調されている 139。

13(b)研究の各段階での研究不参加の理由を記述する。
記載例
研究への不参加の最も大きな理由は、健康状態が悪かったこと、インタビューの前に死亡してしまったこと（ケース群 30%、コントロール群 <1%）、研究参加への返事がなかったこと（ケース群 2%、コントロール群 21%）、および、他の理由（コンサルタントや医師による拒否、英語が話せない、精神的障害）（ケース群 7%、コントロール群 5%）であった
140

。

解説
対象者が研究に参加することが出来なくなった理由や統計解析から除外された理由を説36

明することは、研究参加者が研究の標的集団を代表しているか、および、バイアスが生じている可能性がないかということを読者が判断するときに役立つ。例えば、横断的な健康調査の場合、健康状態と関連していないと考えられる研究不参加の理由（例：住所が間違っており、研究参加依頼の案内が届かなかった）は、推定の精度に影響するかもしれないが、それによってバイアスが生じるとは考えにくい。反対に、多くの参加者が病気や主観的な健康状態を理由に選択的に研究から脱落した場合、ある集団の有病割合や健康な人の割合を過大推定または過小推定してしまう可能性がある。

13(c)フローチャートによる記載を考慮する。
記載例
FIGURE 1 参照 141。

37

解説
上記の記載例のようなよく出来たフローチャートを用いることにより、文章では長い記述となってしまう情報を迅速に明確に伝えることができる 142。フローチャートには主要ア
ウトカムの発生数といった主要な結果を記載するとよい。複雑な観察研究では、とくにフローチャートによる記載を推奨するが、しかし、特定の決まったフローチャートのフォー
マットを推奨するものではない。
14.記述的データ（descriptive data）：
14(a) 参加者の特徴（例：人口統計学的、臨床的、社会学的特徴）ならびに曝露および潜在的な交絡因子の情報を示す。
記載例
TABLE 2 参照 143。

解説
結果の一般化可能性を読者が判断するためには、研究の対象集団と曝露の情報が必要になる。潜在的な交絡因子に関する情報－交絡因子を測定したかどうか、その測定法も含めて－は、研究の妥当性の判断に影響する。したがって、連続変数の要約については、それぞれの群別に、その平均値と標準偏差を用いることを推奨し、非対照的な分布をもつデー
タ（特にケース群でよくみられる）であれば中央値やパーセンタイル値（25%、75%など）を用いることを推奨する。数の少ない順序カテゴリー（重症度 I から IV のように）変数は、
連続変数のように扱うべきではなく、各カテゴリー内の構成人数や割合を記述することが望ましい（Box 4 も参照）。上記の記載例のように、比較する群がある場合には、群ごとに研究対象者の特徴の記述や人数を記述するべきである。
標準誤差や信頼区間といった推定に関する指標（inferential measures）は参加者の特徴の記述では用いるべきではない。また、記述的なデータの表では、検定結果を記載することは避けるべきである。また、わずかな差しかみられない交絡因子であってもアウトカムに38大きな影響を与える重要な因子となる可能性があるので、交絡因子として調整する因子を P
値により選択することは適切ではない 144,145。
コホート研究では、曝露がどのように他の特徴や潜在的な交絡因子と関連しているかを記述することは有用である。著者はこれらの情報を、参加者の特徴を示す表の中で曝露カテゴリー（2 つ以上）ごとに欄を設けて示すことができる。これによりこれらのカテゴリー間での交絡因子の分布の違いを判断することができる。
ケース･コントロール研究における潜在的な交絡因子は、ケース群とコントロール群の比
較では判断できない。コントロール群の参加者が源泉（ソース）集団を代表していても、多くの点でケース群の参加者とは異なっていると考えられる。例えば、経口避妊薬と心筋梗塞に関する研究では、梗塞症を持つ若年女性はコントロール群と比較して、高コレステ
ロール血症、喫煙、および、家族歴などのリスク因子をたいてい多く持っている 146。しかし、このようなリスク因子のケース群とコントロール群での分布の違いは、リスク因子によって経口避妊薬の処方が左右されることはないため（リスク因子はイベントの後に測定されたものである）、経口避妊薬との関連の評価には影響しない（Box 5 を参照）。ケース・コントロール研究では（コホート研究でも同様だが）、ケース群の源泉（ソース）集団を検討することによって、曝露群と非曝露群において潜在的な交絡因子の分布が同等かどうか検討できる。もしコントロール群の人数が十分で、源泉（ソース）集団を代表しているな
らば、コントロール群内の曝露群と非曝露群での潜在的な交絡因子の分布を比較すること
によりこれらの検討が可能となる 121,147。

14(b)それぞれの変数について、データが欠損した参加者数を記載する。
記載例
TABLE 3 参照 141。

解説
欠損データは、バイアスを生じさせたり、結果の一般化可能性に影響を与える可能性があるため、著者は、曝露、交絡因子、および、参加者の重要な特徴ごとの欠損データ数を記すべきである（項目 12c と Box 6 を参照）。コホート研究では、不完全なフォローアップ（incorporate follow-up）は結果にバイアスをもたらす可能性もあるため、著者は追跡できな
かった人数およびその理由を示すべきである（項目 12d、13 を参照） 148。欠損データを示
39

す場合には、表や図を利用することを推奨する。

14(c)コホート研究:追跡期間を平均および合計で要約する。
記載例
4366 人年の追跡期間（中央値 5.4 年、最大 8.3 年）中、265 例が認知症と診断され、うち202 例のアルツハイマー病を含んでいた 149。
解説
読者は、アウトカム・データを得るために要した追跡期間とその範囲を知る必要がある。
著者は平均値と中央値のいずれか、あるいは、両者を用いて追跡期間を示すことができる。
追跡期間の平均値から、読者は研究対象者の追跡期間（人年[person-years]）を算出できる（追跡期間の平均値に研究参加者数を乗じる）。さらに著者は、追跡期間の幅を読者に示すため、追跡期間の最小値、最大値またはパーセンタイル値を示すことができる。また追跡可能期
間総人年に対する実際の追跡期間総人年の割合を示すことができる 148。こういった情報は全て曝露カテゴリー（2 つ以上）ごとに示すべきである。がんに関する医学雑誌の 132 論文（ほとんどがコホート研究）のほぼ半数では、追跡期間の要約が一切示されていなかった37。

15.アウトカム･データ（outcome data）：
コホート研究：経時的なアウトカム事象の発生数や要約指標（summary measures）
を報告する。
記載例
TABLE 4 参照 150。

40

ケース･コントロール研究：各曝露カテゴリー内の対象者数または要約指標を示す。
記載例
TABLE 5 参照 151。

横断研究：アウトカム事象の発生数または要約指標を示す。
記載例
TABLE 6 参照 152。

解説
曝露（リスク因子）とアウトカムの関連性について言及する前に、著者はそれに関係する記述的データを報告しなければならない。記述的データと同じ表の中で関連の程度を示すことも可能かつ有用である（項目 14a を参照）。複数のイベントをアウトカムとして扱う
コホート研究の場合、それぞれのアウトカムにおけるイベント数を報告する。追跡期間に41

おける人年あたりのイベント発生率の報告も検討する。もしイベント発生リスクが追跡期間中に変化するようであれば、追跡期間の中で適切な期間ごとのイベント発生率を報告す
るか、Kaplan-Meier 法により計算した生命表またはプロット図（Kaplan-Meier life table orplot）を作成する。特にイベントの発生率（割合）が約 30%よりも低い場合には、0%から累積罹患を示すプロットの方が、100%から下がるタイプのものよりも好ましい 153。これらの情報は、関心のある曝露カテゴリーごとに示す。コホート研究で時間依存的なアウトカム（血圧のような量的疾病マーカー）を調査している場合には、表や図に適切な要約指標（例:
平均値、標準偏差）を示す。
横断研究でも、アウトカム・イベントの割合や要約指標に関して同様の情報を記述することを勧める。ケース・コントロール研究では、中心となるのはケース群とコントロール
群別の曝露の頻度または要約指標の報告である 154。全ての研究デザインにおいて、連続変数のアウトカム変数や曝露変数を、カテゴリー変数に変換して表に一覧することは、そのような形で分析するか否かに関わらず有用である。
16. おもな結果（main results）：
16(a)調整前（unadjust）の推定値、該当する場合は交絡因子での調整後の推定値、および、それらの精度（例：95%信頼区間）を記述する。どの交絡因子がなぜ調整されたかを明確にする。
記載例 1
Mantel-Heanszel 法を用いた層別解析によって、われわれは最初に潜在的な交絡因子として以下の変数を考えた：（中略）。われわれが最終的にロジスティック回帰モデルに含めた
変数は、以下であった（中略）。Mantel-Heanszel 調整後に、オッズ比は 10%変化した 155。
記載例 2
TABLE 7 参照 156。

解説42

多くの状況において、著者は、調整前の、あるいは、最低限の調整済みの解析結果、および、全体を調整した解析結果を提示する。われわれは、例えば、ケース群とコントロール
群における曝露と非曝露の人数のような主要なデータとともに調整前の解析も記載することを推奨する。これらを提示することにより、読者は関連の測定の背景にあるデータを理解することができる（項目 15 も参照）。調整による解析では、解析に用いた人数を報告するべきである。なぜならその数は共変量の欠測値によって異なるかもしれないからである（項目 12c も参照）。推定値は信頼区間とともに記載されるべきである。
読者は調整前の関連の指標と潜在的な交絡因子で調整後の結果を比較して、どのくらい、そしてどの方向に結果が変化したかを判断することができる。読者は「調整された」結果
が、検討している関連の因果関係の有無を示したことに等しいと考えるかもしれないが、調整された結果には、ランダム・サンプリング・エラー、選択バイアス、情報バイアス、
あるいは、残差交絡が含まれていないとは必ずしもいえない（Box 5 を参照）。このように、結果の妥当性は、重要な交絡因子、測定の正確さ、および、統計モデルの適切かつ詳細な知識に依存するので、調整された結果を解釈する際には慎重さが求められる（項目 20 を参照）157,158。
著者らは潜在的な交絡因子で検討したものすべてと統計モデルへの変数の除外あるいは投入する基準を説明するべきである。変数の除外あるいは投入の決定は、因果関係に関わる背景の知識、あるいは、明白な前提により導かれるべきである。不適切な決定はバイアスを招くかもしれない。例えば、曝露と疾患の因果関係の中間にある変数で調整した場合、その解析が中間変数によって結果にどのくらいの影響があるのかを評価する目的ではない
限り、バイアスを招くことになる。もし変数をモデルに投入する基準が推定値の変化に基づいているならば、どういった変化があれば十分にその変数の投入を正当化することができるとみなしたのかを報告することは重要である。もし変数減少法（モデルに既に入っている変数を落とす[backward deletion]を逐次的に行う）か、変数増加法（新しい変数を取り入れる[forward inclusion]を逐次的に行なう）が交絡因子を選ぶ方法として用いられたのであれば、その過程や、交絡ではないという帰無仮説を棄却する有意水準を説明するべきである。もっとも、われわれは、交絡因子を選ぶのに統計学的有意の検定のみに基づいて行うことをアドバイスしているわけではないことを述べておく 147,159,160。
最近の疫学的研究の報告の質についての研究では、大部分の論文において信頼区間が報告されていることがわかった 4。しかし、交絡因子の変数の選択理由について説明している
著者はほとんどいない 4,5。

16(b)連続変数がカテゴリー化されているときはカテゴリーの境界値（categoryboundaries）を報告する。
記載例
TABLE 8 参照 161。

43

解説
連続変数のデータをカテゴリー化することは、分析にいくつかの重要な影響をもたらし（Box 4 を参照）、結果の提示の仕方にも影響する。表においては、アウトカムはそれぞれの曝露のカテゴリーに対して与えられるべきである。適切に分けられた各群（ケース群とコントロール群など）別に、例えば、標的イベントが発生する可能性（at risk）がある人の数、あるいは、標的イベントが発生する可能性がある人時（person-time）などを示すべきである。カテゴリーを詳細に述べることは、研究の比較やメタ・アナリシスの助けになるであろう。もしデータが伝統的なカット・ポイント、例えば Body Mass Index（BMI）の基準
値などでグループ分けされていれば 162、カテゴリーの最高値と最低値を除いては、グループの境界線（値の範囲）は容易に得ることができる。もし四分位によるカテゴリーを使用するならば、カテゴリーの境界はデータから推測することができない。少なくとも、著者はカテゴリーの境界値を報告するべきである。さらに、データの範囲、カテゴリー内の平均または中央値を報告するとよいであろう。

16(c)意味のある（relevant）場合は、相対リスク（relative risk）を意義ある期間の絶対リスク（absolute risk）に換算することを考慮する。
記載例
ホルモン置換療法（hormone replacement therapy: HRT）の「10 年間」の使用は、エストロ
ゲン単独使用では 1000 人の使用者あたり 5 人（95%信頼区間: 3-7）の乳がんの発生を増加させ、エストロゲン・プロゲステロン併用療法では 1000 人の使用者あたり 19 人（95%信頼
区間: 18-20）のがんの発生を増加させる 163。
解説
曝露と疾患の関連を検討した研究結果は、通常、リスク、率、あるいは、オッズの比のように相対的な指標として報告される（Box 8 を参照）。相対的な指標は、曝露と疾患の関連の強さをとらえる。もし相対リスクが 1 よりもかけ離れていれば、その関連が交絡によるものであるとは考えにくい 164,165。相対効果（relative effect）や相対関連（relative association）
は、絶対的な評価尺度よりも個々の研究や対象集団に関わらず、結果が一貫する傾向にあるが、特定の状況においては相対的な指標を用いることが不適切な場合もある。例えば、
北アイルランド、フランス、アメリカ、ドイツに住む男性において、冠動脈心疾患を発症44するリスクはこれらの国々において重大な差があるが 166,167、古典的な心血管系リスク因子の影響を相対リスクとして評価すると国間でほぼ同じである。対照的に、心血管系疾患での死亡のリスク因子としての高血圧の影響を調べた研究データからは、発生率の差（ratedifference）が一定であるという仮定の方が、発生率の比（rate ratio）が一定であるという仮定よりも適切であるという結果が得られている 168。
広く使われている統計モデルである、ロジスティック回帰 169 や比例ハザード（Cox）回
帰 170 は、比の指標に基づいている。これらのモデルでは、比の効果の指標（ratio effectmeasures）が一定でない場合には容易に交互作用を識別可能である。それにもかかわらず、
交互作用からの相対超過リスク（RERI）（項目 12c と Box 8 を参照）といった指標、つまり効果の指標として差の指標を用いた場合の交互作用を評価する指標は、比の指標に基づくモデルを用いても推測可能である。
多くの状況において、曝露に関連する絶対リスクは相対リスクよりも関心をもたれる。
例えば、研究の目的がある薬剤の副作用を知ることであれば、ある単位時間（日、週、年）の使用によって増加するケース数を知りたいと思うだろう。記載例では 10 年間のホルモン置換療法を行った 1000 人の女性あたりの乳がんの発症数を知ることができる 163。寄与危険（attributable risk）や人口寄与割合（population attributable fraction）のような指標は、もしその曝露を除去すればどのくらいの疾患を予防できるかを推測するのに役立つであろう。それらはできれば統計的な不確実性を示す指標（この記載例のように例えば信頼区間）とともに示されるべきである。著者は、ここで前提とされているリスク因子と疾患の因果関係を含む、強い前提を意識しておくべきである（Box 7 を参照）171。専門用語の定義や意味が複数存在しかつこれらが複雑に絡み合っていることから、著者らは寄与危険度を計算するのに用いた方法を詳細に報告するべきである。理想的には用いた公式を示すべきである 172。
主要医学雑誌に掲載された 222 報の論文の抄録についての最近の研究ではランダム化試験の抄録の 62%で、各比較グループでのイベント発生割合が示されたうえで、比の指標が示されていたが、コホート研究の抄録ではそのような報告は 21%に過ぎなかった 173。Medline
での 1966 年から 1997 年までの検索（Free Text Search）では、タイトルか抄録に、寄与危険度を挙げたのは 619 本だったのに対し、相対リスクやオッズ比を用いたのは 18,955 報であった（1 対 31）174。
------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------Box 7 – 関連、効果、および、影響の指標
観察研究は、その対象集団におけるある健康問題の大きさと分布を記述する目的のためだけに行われることがあるかもしれない。そのために、特定の時点にある疾患を持つ人の数（有病割合）、あるいは、ある期間内にある疾患を発症する人の数（罹患数）を検討するであろう。罹患数は、その疾患を発症していく人々の割合（累積罹患）、あるいは追跡人年あたりの率（罹患率）で示される。特定の発生率を示す専門用語には、死亡率（mortality rate）、出生率（birth rate）、発病率（attack rate）、あるいは致命率（case fatality rate）などがある。
45

同様に有病数を示す専門用語には、一時的な有病割合（point prevalence）や、期間有病割合（period prevalence）、年間有病割合（annual prevalence）、生涯有病割合（lifetime prevalence）などがある 30。
観察研究は因果関係を検討する場合もある。この場合、焦点が置かれるのは、その研究で調べたいリスク因子へ曝露している群と曝露していない群との間で関心のあるイベントの発生割合、発生率、あるいは、有病割合の比較である。これらの研究では「相対リスク（relative risk）」を推定することがよくあるが、これはリスク比（累積罹患の比[cumulative
incidence ratio]）を指すこともあれば、率比（罹患率の比）を指すこともある。ケース・コ
ントロール研究では、コントロール群での曝露群と非曝露群の人数の割合が示される。結果は、ケース群とコントロール群の曝露オッズの比で示される。このオッズ比は、リスク比や率比を推定するが、ケース群とコントロール群のサンプリング方法に依存している（Box 1 を参照）175,176。横断研究における有病割合の比（あるいは有病率比[prevalence ratio]）
や有病オッズ比は、状況によっては有用であろう 177。
結果を相対的および絶対的な指標の両方で示すことは多くの場合有用である。例えば、
男性英国人医師の研究で 50 年以上追跡した肺がんによる死亡率は、喫煙者では 10 万人年
当たり 249 人に対して、非喫煙者 10 万人年当たり 17 人で、率比は 14.6（= 249 / 17）であった 178。冠動脈心疾患については、同じくそれぞれ対応する率が 10 万人年当たり 1001 人と 619 人であり、率比は 1.61（= 1001 / 619）であった。喫煙の死亡に対する影響は、心疾
患よりも肺がんに対して強かった。しかしながら、喫煙の影響を絶対指標でとらえた時、印象は異なる。肺がんの 10 万人年当たり発生率の差は 232（= 249 - 17）であり、心疾患は382（= 1001 - 619）である。したがって、喫煙する医師においては、喫煙は肺がんより心疾
患での死亡を多く引き起こすと考えられるのである。
ある対象集団において曝露を取り除くことによって予防できると考えられる疾患はどのくらいと見積もることができるだろうか？喫煙については全世界的な推定値が報告されており、ある研究では全ての肺がんの 91%、心疾患の 40%、2000 年男性の全ての死亡の 33%
が喫煙によるものとされている 179。人口寄与割合はある特定の曝露が原因となったケースの割合、と一般的に定義される。しかし他にもいくつかの概念があり（確立した専門用語はない）、他の因子を調整するという間違った方法がとられる場合もある 172,180。この指標を報告する意義とは何であろうか？相対的な指標は、ある関連の強さを強調し、病因論においてはもっとも有用である。もし曝露についての因果関係が述べられ、関連が効果（effect）
として解釈されるのであれば、相対リスクの推定値は、適切な絶対リスクの指標に変換するべきである。なぜなら公衆衛生政策において可能性のある影響を推定するために絶対リ
スクの方が適切であると考えられるからである。（項目 16c を参照）181。しかし、著者はこの状況においての強い前提に注意を払う必要がある 171。つまり、ある特定の状況において、どのような概念と方法が適切かどうかを決定する必要がある。
-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

46

17. 他の解析（other analyses）：その他に行われたすべての分析（例：サブグループと交互作用の解析や感度分析）の結果を報告する。
記載例１
TABLE 9 参照 182,183。

記載例 2
TABLE 10 参照 184。

解説
観察研究では、主要な解析に加えて、その他の（副次的な）解析がよく行われる。その他の解析では、特定のサブグループ解析、リスク因子間の交互作用の可能性、寄与危険の計算、あるいは、感度分析として、変数の別の定義を用いた解析に取り組むものであろう。
一般に、サブグループ解析の危険性と、解析における検定の多重性については議論のあるところである。われわれの見たところでは、全体の結果がわずかな効果しか示さなかったとき、あるいは全く効果を示さなかったとき、サブグループにおける特異的な関連ある
いは効果指標の修飾（effect-measure modification）を探そうとする傾向が強く表れる。一方
47

で、特にある研究が各サブグループに十分なデータが得られるくらい十分大規模であるときには、全体の解析でみられた関連が、サブグループ間で一貫して（より望ましいのは、事前に特定したサブグループの間にも）みられるのかを検討することは有用である。副次的な解析に関わる第 2 の論点として、データ解析の途中に事後的に行われるサブグループ
解析についての議論がある。それら事後的なサブグループは、重要な発見であるかもしれないが、偶然により生じたものかもしれない。全てのサブグループ解析が事前に設定した解析であったという情報を読者に与えることは不可能かつ不必要であると主張する人もいる 9。それは、すでに先行研究で明らかになっていることが解析を行った時点でどの程度適切かを示すことにしかならないからである。われわれはどの解析が事前に計画されたものであり、どの解析が事前に計画されなかったものであるかを報告することを推奨する（項目 4、12b、20 を参照）。このことは読者に（検定の）多重性の可能性を判断することを可能にし、発見から検証（verification）または論駁（refutation）までのその研究の連続的な立場を考慮することを可能にする。
さらに、副次的な解析に関わる第 3 の論点として、リスク因子間の相乗効果や交互作用をどのように評価したかについての議論がある：効果が相加的（加法的）なのか、あるいは相乗的な効果の指標なのか、いずれが適切かは統計モデルへの当てはまりのよさから決められるべきなのか（項目 12b と Box 8 を参照）？最もよいアプローチは、各リスク因子単独での効果と、リスク因子が組み合わさった場合の同時効果とを同様に報告することである。－もし表で示すことが可能であれば上記の記載例 1 あるいは Martinelli185 らの研究のよ
うに－。このような表は、相加的または相乗的な交互作用について評価するための十分な情報を与えることができる（具体的な計算方法は Box 8 で示す）。単独の効果とリスク因子が組み合わさった場合の同時効果の信頼区間を示すことは、読者がデータの強さを判断す
る助けになるであろう。加えて、超過相対リスク（RERI）のような交互作用の指標に関する信頼区間は、交互作用の検定や効果の均一性の検定に関係している。よくある問題の一つは、著者が各サブグループにおける P 値の比較を用いることである。それは、効果の修飾に関して誤った主張を導くことである。例えば、あるカテゴリー（例：男性）において統計学的に有意な関連があり、他方のカテゴリー（例：女性）において関連がない場合、それ自体が効果の修飾のエビデンスをもたらすわけではない。同様に、それぞれのカテゴ
リーの信頼区間が重なるときには交互作用がないと推論するというように不適切に使用される。より妥当な推論は、サブグループにおいて関連の強さが異なるかどうか直接評価することにより達成される。
感度分析は統計解析の際になされる様々な選択の影響や、得られた結果が欠損値や可能性のあるバイアスに対して頑健かどうかを検討するために有用である（項目 12b を参照）。
感度解析の結果をどこまで報告するかの判断は必要である。多くの感度分析が行われているときには、それら全てについて細かい結果を提示するのは現実的ではない。感度分析を行ったことと、その結果が主要な結果と一貫することを示せば、十分である場合もある。
感度分析での検討がそもそも主要な関心事項であった場合や、あるいは、効果の推定が相48

当に異なるのであれば、詳細に結果を報告するべきである 59,186。
Pocock らは、観察研究の論文 73 本のうち 43 本が、サブグループ解析を含んでいることを示した。その大部分でグループ間の差異を報告し主張したが、事前に計画した交互作用の検討結果を報告したのは 8 本のみであった（項目 12b を参照）4。
------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------Box 8 – 交互作用（効果の修飾）: 同時効果（joint effects）の解析
ある曝露の疾患のリスクとの関連が、その他の曝露の存在によって異なるとき、交互作用が存在する。交互作用を評価し報告するときの問題の一つは、ある曝露の効果を二つの方法で測定することができることである。すなわち、相対リスク（ここではリスク比[あるいはリスク比の意味でのオッズ比]）（あるいは率比）として、あるいは、リスク差（あるいは率差）としてである。相対リスクの使用は相乗モデルに、リスク差の使用は相加（加法）モデルに対応する 187,188。さらに、相乗モデルあるいは相加モデルから導き出される「統計的交互作用」と、相加モデルから導き出される「生物学的交互作用」とを区別する場合もある 189。しかし、相加モデルも相乗モデルも、ある特定の生物学的メカニズムを示すもの
ではない。
モデルの選択に関らず、主な目的は、二つの曝露の同時効果が各曝露の単独の効果（他方の曝露が存在しない場合）とどのように異なるかを理解することである。The Human
Genomic Epidemiology Network(HuGENet) は、異なるタイプの交互作用も評価できるように、単独の効果と同時効果の両方を明確に提示するよう提案している。この提案を説明するために、経口避妊薬と第 V 因子 Leiden 変異についての研究からのデータを使用する。この例は 17 項でも用いられている。経口避妊薬と第 V 因子 Leiden 変異はそれぞれ静脈血栓症のリスクを増加させる。それらの単独の効果と同時効果は 2×4 の表によって計算することができ（項目 17 の記載例 1 を参照）、そこではオッズ比 1 とは第 V 因子 Leiden 変異がな
く経口避妊薬の内服もない女性のベースラインを意味する。
交互作用において難しい点は、ケース・コントロール研究などいくつかの研究デザイン
やロジスティック回帰モデルや Cox 回帰モデルなどいくつかの統計モデルでは、相対リスク（あるいは率比）を推定し、本質的には相乗モデルに導くことにある。これらの場合では、相対リスクは相加スケールに変換することができる。項 17 の記載例 1 では、単独のオッズ比は 3.7 と 6.9 であり、同時オッズ比は 34.7 である。これらのデータを相乗モデルで解析すると、同時オッズ比は 25.7 と予想される（= 3.7 × 6.9）。この観察された 34.7 という結合された効果は、相乗スケールで予想した値より 1.4 倍大きい（= 34.7 / 25.7）。この量（1.4）
を測るのが相乗交互作用のオッズ比である。これはロジスティック回帰モデルから推定した交互作用の回帰係数の対数値と等しい。相加モデルにおいては同時オッズ比は 9.6 と予想される（= 3.7 + 6.9 - 1）。観察された同時効果は相加性から強く逸脱している：その差は 25.1
である（= 34.7 - 9.6）。オッズ比が相対リスク（あるいは率比）と解釈されるとき、後者の量（25.1）は交互作用により生じた超過相対リスク（RERI） である 190。このことは、参照49

値（オッズ比 1 に等しい）がベースラインの静脈血栓症の発生率を示すとき、例えば、10,000
人年（女性）あたり 1 人とすると、それが曝露単独あるいは複数の要因に同時に曝露することによって増加するということをイメージしたときにより容易に理解できるだろう。
-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

考察（DISCUSSION）
考察では、研究の妥当性と意義という重要な点を述べる 191。ある調査によると、考察では、不完全またはバイアスのかかった研究結果の評価、示唆、および、著者が発見したことの誇張が多々みられることが指摘されている 192,193。著者が根拠のない推察や結果の過剰な解釈をすることによって読者を混乱させることは、考察を構造化することにより防ぐことができるであろう 194,195。例えば、Annals of Internal Medicine は 196、著者に以下のように考察を組み立てることを推奨している。1)主要な発見の概要、2)考えられるメカニズムの考察と説明、3)関連のある先行研究の結果との比較、4)研究の限界、5)研究結果が実践や今後の研究に対して与える示唆をまとめる短い節。同じような推奨が他からもなされている
191,194。今後の研究への示唆と研究の限界は、相互に密接に関連づけられているべきである。

研究者は、単に「さらなる研究が必要である」と漠然と書くのではなく、次の研究が彼らの研究を改善するための方向性を提示するべきである 197,198。われわれは著者に対し、考察を構造化し、適切な副見出しを用いることを推奨する。
18. 鍵となる結果（key results）：研究目的に関しての鍵となる結果を要約する。
記載例
われわれの仮説は、国内の少数民族であることは心血管疾患（cardiovascular disease: CVD）の高いリスク因子と関連しているが、その関連は社会経済状態（socio economic status: SES）
によって十分に説明できる、ということであった。われわれの仮説を裏付けることはできなかった。年齢と SES で調整した後においても、白人（white）女性と黒人（black）およびメキシコ系アメリカ人（Mexican American）女性の間には BMI、血圧、糖尿病、および、身体活動に高度に有意差が残った。さらに、SES によって CVD のリスク因子に大きな差があり、SES の低い白人女性では両方の国内の少数民族女性と同じように CVD のリスクが高かった 199。
解説
研究の主要な発見の概要で考察を始めている良い例である。概要は、読者に主要な発見を思いおこさせ、著者が述べる解釈と示唆が、研究結果によって支持されているかどうかを評価するために有用である。
19. 限界（limitations）：潜在的なバイアスまたは精度の問題を考慮して研究の限界を議論す50

る。潜在的なバイアスの方向性と大きさを議論する。
記載例
カウンセリングの受診割合は肥満の増加とともに増加しているので、われわれの推定は
真の受診割合を過大に見積もっているかもしれない。電話調査もまた、カウンセリングの真の受診割合を過大に見積もっている可能性がある。電話を持っていない人は電話を持っている人と肥満である程度は変わらないはずだが、電話を持っていない人は教育レベルが低い傾向にあり、それは低いカウンセリング受診割合と関連していた。研究において体重についての質問に回答しなかった人と同様に研究参加を拒否した人々による潜在的なバイアスもまた重要である。さらに、データは横断的に集められているため、カウンセリングの受診が体重を減少させようとする行動より先に起こっていることを前提に推論することはできない 200。
解説
研究の限界を同定し考察することは、科学的な論文の本質的な部分である。結果に影響を与えうるバイアスや交絡の原因を明らかにすることだけでなく、他のバイアスの相対的な重要性を、いかなる潜在的バイアスの方向性や大きさを含めて議論することが重要である（Box 3 と項目 9 を参照）。
著者は、結果の精度についても考察するべきである。研究結果の精度は、研究の規模（項目 10）、曝露・交絡・アウトカムの測定（項目 8）を含め、様々な研究の側面において生じる。真の曝露を正確に測定できないと、結果が関連性のない方向にバイアスがかかる可能性がある。すなわち、リスク因子の測定が不正確になるほどバイアスは大きくなる。これは、「希薄化（attenuation）」201,202、または最近では「因果関係希薄バイアス（regression dilutionbias）」203 と呼ばれる。しかし、関連する複数のリスク因子の測定における不正確性がそれぞれ異なっていた場合、それらのリスク因子に関連する調整済みの相対リスクは、関連がない方向にバイアスがかかる場合もあるが、関連がある方向にバイアスがかかる場合もある 204-206。
研究の限界を考察するとき、著者は自分の研究と他の研究とを妥当性、一般化可能性、および、精度という観点から比較するとよい。このようにすることによって、それぞれの研究は独立した推論や貢献をするのではなく、研究領域に貢献するものとしてとらえることが可能になる 207。驚くべきことに、限界についての重要な考察は、時として報告を公表する際に省略されることがある。原著論文が Lancet に掲載された著者を対象とした調査により判ったことは、原著論文では報告されていなかった重要な研究の限界が、この調査の調査票においては報告されたことであった 192。

51

20. 解釈（interpretation）：目的、限界、解析の多重性（multiplicity）、同様の研究で得られた結果、および、その他の関連するエビデンスを考慮し、慎重で総合的な結果の解釈を記載する。
記載例
心筋梗塞による死亡と第二世代の経口避妊薬の使用との関連についてはどのような説明であれ推測的でなければならない。両者の直接的な生物学的なメカニズムを示唆する論文は出版されておらず、他の疫学研究でもそれを示す結果は出版されていない。（中略）絶対リスクの増加は非常に小さく、おそらく喫煙者に主に当てはまる。確証するエビデンスが欠如しており、また、相対的に少ない参加者に基づいた分析しか行われていないため、今後さらなるエビデンスの構築が必要である。これまでの結果で得られたエビデンスの強さに基づいて、実践を行ったとしてもそれによる改善を期待することはできない 120。
解説
考察の中心は研究結果の解釈である。過剰な解釈は、一般的に人間にありがちなことである。いくら客観的な評価を示そうとしたとしても、いくつかの点において査読者が解釈が行き過ぎていることを正当に指摘することがあるだろう。結果を解釈する場合、著者は研究が連続的な検証の繰り返しにおける発見であることや、バイアスを生じうる潜在的な源（フォローアップの脱落や研究の不参加）について十分に考慮するべきである（項目 9、12、19 も参照）。考察では、交絡（項目 16a）、適切な感度分析の結果、および、多重性の問題やサブグループ分析（項目 17）について述べるべきである。著者は、測定されなかった
変数あるいは交絡の不正確な測定による残差交絡を考慮するべきである。例えば、社会経済状態（SES）は多くの健康アウトカムに関係しており、比較されているグループ間で異なることがよくある。SES（収入、教育あるいは職業）の測定のために用いられる変数は、他の定義されていない測定されていない因子の代替因子（surrogates）であり、真の交絡要因
はその代替因子の定義によっては測定誤差を避けられないであろう 208。著者は、推定値の不確実性の実際の範囲に言及し、それが信頼区間に反映されている統計学的不確実性より大きいということを示すべきである。後者の統計学的不確実性は、研究デザイン、研究の実施、および、測定方法による不確実性を考慮に入れていない 209。
因果関係に関する考察や結論の執筆には、1965 年に Bradford Hill によって提案された基準が参考になる 164。曝露との関連はどれくらい強いだろうか？それは疾病の発生に先行していただろうか？その関連は他の研究や他のセッティングにおける研究とも一貫しているだろうか？その関連をサポートするような実証的な研究（実験的な研究や動物実験を含む）
によるエビデンスはあるだろうか？曝露の推定上の効果はどれくらい特定的だろうか、また、用用量反応関係があるだろうか？その関連は生物学上の妥当性があるだろうか？しかしながら、これらの基準は機械的に適用されるべきではない。例えば、2 または 3 より低い
相対リスクは、無視されるべきであると主張する人もいる 210,211。しかし、これは Cornfieldが主張する大きな相対危険度の強さに関する主張と対立する（項目 12b を参照）127。確か
52

に相対リスクが 9 であった場合、因果関係がありそうだが、例えば 3 より低いからといって必ずしも因果関係がないとはいえない。例えば、子宮内への放射線投射後の小児白血病のリスク上昇は、小さいものであっても重要である。なぜならそれは医学的手続きの副作用に関連することであり、他に明らかな説明がないからである 212。さらに、放射線による発癌効果はよく確立されている。1 週間当たり 2～4 個の卵を食べることと卵巣がんのリスクが 2 倍になることとの関連は即時に信頼できるものではない。なぜなら食習慣は多くの生活習慣要因が SES と同様に関連しているからである 213。対照的に、異なるタイプの経口
避妊薬間の血栓症のリスクの差に関する疫学的発見の真実性は、ランダム化クロスオーバ
ー研究により発見された血液凝固の差によって非常に補強された 214。先行研究の異なるタイプの研究による外的なエビデンスからの考察は常に述べられるべきだが、特に小さなリ
スクの増加を報告する研究においては重要である。さらに著者は、著者自身の研究結果を同じような先行研究のコンテクストに位置づけ、新たな研究結果が先行研究のエビデンスにどのような影響を与えたのかを、系統的なレビューを引用しながら述べるべきである。
21. 一般化可能性：研究結果の一般化可能性（外的妥当性[external validity]）を議論する。
記載例
われわれの推定結果は、他の HIV-1-感染者へ対してどれくらい適用可能だろうか？予後モ
デルは、モデルを開発するために使用したデータ以外のデータに適用した場合、たいてい
その正確性が低下する傾向にあるため、この問は重要である。われわれは、この問題を考えるうえで、結果の一般化可能性が高い簡略化したモデルを選択することによって対処した。予後モデル構築用に用いたデータベースには、異なるセッティングで治療を受けているヨーロッパと北アメリカの多くの国々の患者を含めた。幅広い背景をもつ患者から成り、男性と女性、10 代から中年まで含まれており、主要な曝露カテゴリーに対して代表性のある集団であった。ベースライン時の免疫不全の重症度は、全く測定できなかった場合から重症まで、ウイルスの濃度は検出不能から非常に高い範囲までを網羅していた 215。
解説
一般化可能性は、外的妥当性または適用可能性（applicability）とも呼ばれるが、研究の結果を他の状況に適用することができる程度を示すものである 216。外的妥当性という本質的なものがあるわけではない。外的妥当性は、明白に特定された状況に関してのみ意味をなす 217。年齢、性別、人種、疾病の重症度、および、合併症に関してその研究の対象者と異なる個人、グループあるいは集団に研究結果を適用することができるだろうか？曝露の性質やレベルは比較可能であろうか？アウトカムの定義は他の状況や集団に対しても妥当であるだろうか？何年も前に縦断的な研究で収集されたデータは、今日においても意味があるだろうか？ある国でのヘルス・サービス研究の結果は他の国々のヘルス・システムに対しても適用可能だろうか？
研究結果に外的妥当性があるかどうかという問題は、多くの場合、研究セッティング、
53

参加者の特性、検討した曝露、および、評価した結果に依存する判断に関する問題である。
したがって、研究のセッティングと場所、適格基準、曝露とその測定方法、アウトカムの
定義、および、参加者の募集期間とフォローアップ期間に関する十分な情報を著者により提供されることが重要である。さらに、研究不参加の程度や曝露していないがアウトカムが生じた対象者の割合を示すことも意味がある。絶対リスクや曝露の割合は、集団によって異なることがよくあるため、その情報を示すことは、他のセッティングおよび集団に結果を適用する場合有用な情報となる（Box 7 を参照）。

その他の情報（OTHER INFORMATION）
22. 研究の財源（funding）：研究の資金源、本研究における資金提供者の役割を示す。該当する場合には、現在の研究の元となる研究についても同様に示す。
解説
いくつかの雑誌では、資金や他の利害衝突が存在するか否かを明示することを著者に対して求めている 100,218。いくつかの調査では、資金源と研究の結論の間に強い関連性があることを示している 219-222。研究資金が営利組織によって提供されたランダム化試験において、試験薬（資金提供者と関係がある薬）が有効であるとする結論の試験は、効果量（effect size）
で調節しても非常に多く（オッズ比 5.3）みられた 223。他にも、タバコや電気通信産業が資金源となっている研究においても結論に影響がみられることが示されている 224-227。スポンサーが政府あるいは非営利団体の場合においても、そのような影響の例がみられる。
著者と資金提供者は、研究デザイン 228、曝露の選択 228,229、アウトカム 230、統計解析方法
231、および、一部のアウトカム 230 や研究結果 232 の選択的な公表、といったことに対して影響を与えるような利害衝突（conflicts of interest）を有しているかもしれない。したがって、資金提供者の役割は詳細に記述されるべきである。その中には、資金提供者が直接の責任をとった部分など（例：デザイン、データ収集、分析、原稿の起草、出版の決定）が記述されるべきである 100。他にも、影響を与えうるものとして、雇用者（学術研究者にとっての大学管理者[university administrators for academic researchers]、政府の研究者にとっての政府管理者、特に政治上の被指名人[government supervisors, especially political appointees, forgovernment researchers]）、諮問委員会（advisory committees）、訴訟当事者（litigants）、および、
特別利益団体（special interest groups）もあげられる。

結論
STROBE 声明は、疫学における観察研究を報告するために有用な推奨を提供することを目標としている。よい報告は、研究の長所および短所を明らかにし、研究結果の健全な解
釈と応用を促進する。STROBE 声明はさらに観察研究の計画時にも活用され、論文の評価の際に査読者や編集者のガイドとなるだろう。
54われわれがこの説明的な論文を作成した目的は、観察研究が透明性高く完全に報告されることの重要性について議論するため、チェックリストのそれぞれの項目の背景にある論
理的根拠について説明するため、そして、出版された論文からわれわれがよい報告であると考える記載例を示すためである。われわれは、ここで示した資料が著者や編集者がSTROBE を活用する際の一助となることを希望する。
われわれは、研究の報告における STROBE や他の推奨 13,233,234 が、発展的なものであって、今後継続的な評価、補強、また必要ならば変更を必要とするべきものであることを強調しておく 235,236。例えば、平行群間のランダム化試験の報告のための CONSORT 声明は、1990
年代中頃に最初に開発された 237。その後、グループのメンバーは声明を改訂する必要性を調査するために定期的に会合を開いた。そして 2001 年に改訂版が出され 233、更なる改訂が検討されている。同様に、この論文で示した原則や、STROBE のチェックリストは新しい
エビデンスや批判的なコメントの蓄積とともに改訂するものである。STROBE ウェブサイト（http://www.strobe-statement.org）では、チェックリストの改善のための議論や提案のためのフォーラム、この説明的なドキュメント、および、疫学研究のよい報告のための情報を提供している。
いくつかの雑誌では、STROBE 声明に従って報告するよう著者に指示している（ウェブサ
イトの現時点でのリストを参照）。他の雑誌に対しても STROBE 声明を採用することを歓迎する。ウェブサイトを通じて連絡してほしい。STROBE の推奨について出版された論文も公表している。したがって、STROBE 声明は生物医学分野において広くアクセス可能である。

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65日本語訳付録
表：STROBE 声明：観察研究の報告において記載するべきチェックリスト（上岡広晴,津谷喜一郎訳.「疫学における観察研究の報告の強化（STROBE 声明）：観察研究の報告に関するガイドライン」.中山健夫,津谷喜一郎編.2008.『臨床研究と疫学研究のための国際ルール集』
ライフ・サイエンス出版. pp202-209.）から転載。

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