「予防因子」を数字で証明する―症例対照研究のオッズ比0.4を読み解く

問われていること

症例対照研究のデータから、「曝露なし」群を基準（リファレンス）としたときの「高曝露あり」群のオッズ比を求める。曝露レベルが3段階あるが、比較に使うのは「曝露なし」と「高曝露あり」の2行だけであり、「低曝露あり」の行は計算に用いない。

2×2表の作成

必要な2行を取り出して2×2表に整理する。 ・高曝露あり：症例（疾患Aあり）30人、対照（疾患Aなし）80人 ・曝露なし　：症例（疾患Aあり）50人、対照（疾患Aなし）50人 一般に、曝露群の症例をa、曝露群の対照をb、非曝露群の症例をc、非曝露群の対照をdとおくと、a＝30、b＝80、c＝50、d＝50 となる。

計算方法1：曝露オッズの比として求める

症例対照研究では、症例群と対照群のそれぞれで「曝露していた人のオッズ」を求め、その比をとる。 ・症例群の曝露オッズ＝高曝露あり／曝露なし＝30／50＝0.6 ・対照群の曝露オッズ＝高曝露あり／曝露なし＝80／50＝1.6 ・オッズ比＝0.6÷1.6＝0.375

計算方法2：たすき掛けで求める

オッズ比＝(a×d)／(b×c)＝(30×50)／(80×50)＝1500／4000＝0.375 曝露群と非曝露群それぞれの「疾患ありのオッズ」の比（(30/80)÷(50/50)＝0.375÷1＝0.375）として計算しても、同じ値になる。

端数処理

0.375 の小数第2位（7）を四捨五入すると 0.4 となる。したがって解答は ①＝0、②＝4 である。

結果の解釈

オッズ比が1より小さいことは、曝露が疾患の発生と負の関連をもつ（予防的にはたらく）ことを示す。本研究では高曝露群の疾患Aのオッズは曝露なし群の約0.4倍であり、高曝露が予防因子であることと矛盾しない。また、低曝露ありのオッズ比は (40×50)／(70×50)＝2000／3500≒0.57 であり、曝露が多くなるほどオッズ比が小さくなる量反応関係がみられる。これは因果関係を支持する所見の一つ（Hillの基準の「生物学的勾配」）である。

症例対照研究とは

疾患のある人（症例）と、その疾患のない人（対照）を集め、過去にさかのぼって曝露の有無や程度を比較する観察研究である。時間をさかのぼって調べるため後ろ向き研究に分類される。 ・長所：まれな疾患や発症までの期間が長い疾患でも、少ない対象者・短期間・低コストで実施できる。複数の曝露要因を同時に検討できる。 ・短所：過去の曝露を思い出してもらうため思い出しバイアス（想起バイアス）が入りやすい。対照の選び方による選択バイアスが生じやすい。

なぜオッズ比を用いるのか

症例対照研究では、症例と対照の人数比を研究者が決めて集めるため、集団における罹患率（発生率）を求めることができない。したがって、コホート研究で用いる相対危険（リスク比）や寄与危険は直接計算できない。一方、オッズ比は症例と対照の抽出割合に左右されないため、症例対照研究でも求めることができる。

オッズ比と相対危険の関係

疾患の頻度が低い（まれな疾患）場合、オッズ比は相対危険のよい近似値となる。症例対照研究はまれな疾患を対象とすることが多いので、オッズ比を相対危険とほぼ同じ意味で解釈できる場合が多い。

オッズ比の読み方

・オッズ比＞1：曝露は疾患と正の関連（危険因子の可能性） ・オッズ比＝1：関連なし ・オッズ比＜1：曝露は疾患と負の関連（予防因子の可能性） なお、統計学的に意味のある関連かどうかは、95％信頼区間が1をまたぐかどうかで判断する。

コホート研究との比較

コホート研究は曝露の有無で集団を分け、将来の発症を追跡する（前向き研究が基本）。発生率を求めることができ、相対危険・寄与危険を計算できるが、まれな疾患では大規模・長期間の追跡が必要となる。