Stratified Data Analysis
III. Closed studies
STATAによる解析
それではコンピュータの STATA プログラムを使用して、closed cohort study の結果を解析してみます。
まずは簡単な１つの表についてです。コマンドに下記のようにデータを入力します。ある集団について暴露因子 X がどれくらい病気の発生 Y に関与するかをみています。27人は暴露され（X=1）病気になった（Y=1）人、44 人は暴露されず（X=0）病気になった（Y=1）人、95 人は暴露され（X＝1）病気になった(Y＝0)人、443 人は暴露されず（X=0）病気にもならなかった（Y=0）です。それぞれの risk, risk difference, risk ratio,
attributable fraction, attributable fraction population を 95％CI とともに算出させます。
. input Y X countY
1. 1 1 27
2. 1 0 44
3. 0 1 95
4. 0 0 443
5. endXcount. cs Y X [freq=count], or woolf| X|| Exposed Unexposed |Total-----------------+------------------------+---------Cases |
27
44 |
71
Noncases |
95
443 |
538
-----------------+------------------------+---------Total |
122
487 |
609
|
|
Risk | .2213115.0903491 | .1165846|||
Point estimate| [95% Conf. Interval]|------------------------+---------------------Risk difference |.1309624| .0530228.208902
Risk ratio |2.449516| 1.583699
3.788679
Attr. frac. ex. |.591756| .3685669.7360557
Attr. frac. pop |.225034|
Odds ratio |2.861483| 1.687805
4.851321 (Woolf)+----------------------------------------------chi2(1) =16.25 Pr>chi2 = 0.0001

諸々のデータが簡単に得られます。

1それでは層化したデータについて解析します。例えば年齢が effect modifier あるいはconfounder であると考え、年齢層を 30 代(Z=1)、40 代(Z=2)、50 代(Z=3)、60 代(Z=4)に分けて調べたとします。まずはデータを入力します。
. input Z Y X countZ
1. 0 1 1 1
2. 0 1 0 17
3. 0 0 1 7
4. 0 0 0 257
5. 1 1 1 3
6. 1 1 0 7
7. 1 0 1 14
8. 1 0 0 52
9. 2 1 1 9
10. 2 1 0 15
11. 2 0 1 30
12. 2 0 0 107
13. 3 1 1 14
14. 3 1 0 5
15. 3 0 1 44
16. 3 0 0 27
17. endYXcount2

closed cohort study の暗号、cs を入力します。
. cs Y X [freq=count], by(Z)Z |RR[95% Conf. Interval]
M-H Weight-----------------+------------------------------------------------0 | 2.014706.3042747 13.34005.4822695
1 | 1.487395.4303265 5.141082
1.565789
2 | 1.876923.8922888 3.948094
3.63354
3 | 1.544828.6123148 3.897492
3.222222-----------------+------------------------------------------------Crude | 2.449516
1.583699 3.788679
M-H combined | 1.695702
1.020077 2.818812-----------------+------------------------------------------------Test of homogeneity (M-H)
chi2(3) =0.185 Pr>chi2 = 0.9799

RR ではなしに OR を計算します。
. cs Y X [freq=count], by(Z) orZ |OR[95% Conf. Interval]
M-H Weight-----------------+------------------------------------------------0 | 2.159664
0 14.54724.4219858 (Cornfield)
1 | 1.591837.3982726 6.514623
1.289474 (Cornfield)
2 |2.14.8699648 5.285579
2.795031 (Cornfield)
3 | 1.718182.5732501 5.097463
2.444444 (Cornfield)-----------------+------------------------------------------------Crude | 2.861483
1.694427 4.834691
M-H combined | 1.891162
1.017061 3.516498-----------------+------------------------------------------------Test of homogeneity (M-H)
chi2(3) =0.164 Pr>chi2 = 0.9832
Test that combined OR = 1:
Mantel-Haenszel chi2(1) =4.15
Pr>chi2 =0.0416

Test of homogeneity test は有意でなく、effect modification は存在しないと考えられます。
次に直接法を用いて標準化（後述）した RR および RD を計算します。
. cs Y X [freq=count], by(Z) es
Z |RR[95% Conf. Interval]
Weight-----------------+------------------------------------------------0 | 2.014706.3042747 13.34005
274
1 | 1.487395.4303265 5.141082
59
2 | 1.876923.8922888 3.948094
122
3 | 1.544828.6123148 3.897492
32-----------------+------------------------------------------------Crude | 2.449516
1.583699 3.788679
E. Standardized | 1.830449.7717616 4.341422. cs Y X [freq=count], by(Z) es rd
Z |RD[95% Conf. Interval]
Weight-----------------+------------------------------------------------0 | .0629562-.1679893 .2939017
274
1 | .0578265-.1412916 .2569446
59
2 | .1078184-.0366822.252319122
3 | .0851293-.0820665 .2523251
323

-----------------+------------------------------------------------Crude | .1309624.0530228.208902
E. Standardized | .0750303-.0624343 .2124948

同様に間接法を用いて標準化した RR および RD を算出します。
. cs Y X [freq=count], by(Z) isZ |RR[95% Conf. Interval]
Weight-----------------+------------------------------------------------0 | 2.014706.3042747 13.34005
8
1 | 1.487395.4303265 5.141082
17
2 | 1.876923.8922888 3.948094
39
3 | 1.544828.6123148 3.897492
58-----------------+------------------------------------------------Crude | 2.449516
1.583699 3.788679
I. Standardized |1.64927.9241135
2.94346. cs Y X [freq=count], by(Z) is rd
Z |RD[95% Conf. Interval]
Weight-----------------+------------------------------------------------0 | .0629562-.1679893 .2939017
8
1 | .0578265-.1412916 .2569446
17
2 | .1078184-.0366822.25231939
3 | .0851293-.0820665 .2523251
58-----------------+------------------------------------------------Crude | .1309624.0530228.208902
I. Standardized | .0871239-.0100926 .1843405

コンピュータを用いると手間が省けて簡単です。

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