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Pactice based Evidence：実践(臨床)に基づく医療⑩

2026.03.23

 

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こんばんは　謝敷です。
 
 
 
 
 
桜がちらほらと咲き始めましたね。
青空に映える桜も大好きですが、少しまだ冷たい空気の中の夜桜も大好きです。
しかし桜の開花と共に四月の雨も降りますね。
大きな雨しずくにも負けず、しっかりと咲いている桜を見ると、生命力の強さを感じます。
 
 
 
 
 
 
さて、Pactice based Evidenceについての論文を読んでいます。
前回は介入（治療）そのものと結果の扱い方について見ていきました。
今回は、解析方法と結果の扱いについて見ていきます。
 
 
 
 
 
 
これまで、PBE-CPIの特徴的かつ重要なポイントとして、
患者さんの情報も、治療の内容も、
実態を「詳細に即したデータとして扱うこと」が説明されてきました。
そこで、こうした大規模なデータから、
治療の違いと結果との関連を評価するために用いられるのが「多変量解析」です。
 
 
 
 
 
 
実際のデータでは、例えば以下のようなことが起こります。
Ａという治療を受けた集団は実は若い人が沢山いた、とか、
Ｂという治療を受けた集団は実は重症な人が多かった…等。
この場合、研究によって得た結果は「治療法の違い」によるものなのか、
「患者特徴の違い」によるものかが分かりません。
 
 
 
 
 
 
そこで多変量解析は、こうした患者さんの沢山の変量（＝変化する要素）を、全て解析に入れ、
”もしも同じ条件の患者さんだったとしたら、この治療の違いで結果はどう変わるか”を検討するのです。
つまり、”統計的”に”条件を揃えた状態”に近い状況を作っている、と言えます。
 
 
 
 
 
これによって、
「この治療は結果との関連が強そう」とか
「この要素はあまり結果と関連がなさそう」
さらには、「この治療とこの治療を組み合わせた場合、結果がよりよく関連しそう」
といったことが見えてきます。
 
 
 
 
 
 
 
ただし、この解析の特徴は、
「この要因と結果が”関係がありそう”」ということが検討できるだけであり、
「これが要因だ」という因果関係の断定はできないという限界があります。
しかし、この検討結果を、次なる研究の仮説として、
よりシャープな仮説を作ることができる、という利点があります。
例えば、若い人には効果がありそうだが、高齢者では弱そう等、
人によって効果が異なることが見えてくるのです。
 
 
 
 
 
 
統計の説明は、本当は、式を具体的に見て、それを解いていくことの方が分かりやすいの
今回の説明は抽象的で分かりにくかったかもしれません。
ただポイントは、患者さんの多様性は、「統計的」に検討する、という点です！
 
 
 
 
 
 
（参考文献）
Horn SD, Gassaway J. Practice-based evidence study design for comparative effectiveness research. Med Care. 2007 Oct;45(10 Supl 2):S50-7. doi: 10.1097/MLR.0b013e318070c07b. PMID: 17909384.
 
 
 
 
 

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