保健統計演習 ( 教科書 ) 橋本
序論 第1章第1章
はじめに 臨床研究 Clinical Study 治験 Clinical Trial EBM ( Evidence Based Medicine) ← 根拠に基づいた医療 EBN ( Evidence Based Nursing)
根拠の質と量 米国医学の流れ –Decision Theory – 処置を行う場合の明確な数量的根 拠とリスク 心房細動 抗凝固剤 ( Warfarin ) 効果 副作用 塞栓(そくせ ん) の防止 出血のリスク
参考 心房細動 心臓の動き 参考
褥瘡 (Pressure ulcer ) National Institute for Clinical Excellence ( UK) 参考
褥瘡 (Pressure ulcer ) DESIGN 参考
過去の処置 Dr. Kanu ChatterjeeDr. Kanu Chatterjee 頭部に出血が見られるまで抗凝固 療法続け⇒停止 卒中が現れたら再度抗凝固療法 ⇒失敗もあった ⇒これでいいのか?
ワルファリンとアスピリン assn.org/content/288/19/2441.full.pdf+html?sid=786a4a0c-35c7- 4b cfbb42a9e9e5
2 つの処置群 データの出典: van Walraven, C., et al. Oral anticoagulants versus aspirin in nonvalvular atrial fibrillation: an individual patient meta-analysis. J. Am. Med. Assoc. 2002; 228: 超重要 マッチド処置群 非発作性心房細動 TIA 一過性脳乏血発作 狭心症 心筋梗塞
マッチドコントロール RCT :無作為化比較対照試験 アウトカムに関係する要因を 2 群 で揃えておく
処置の結果 p18 表 1.3 データの出典: van Walraven, C., et al. Oral anticoagulants versus aspirin in nonvalvular atrial fibrillation: an individual patient meta-analysis. J. Am. Med. Assoc. 2002; 228:
なぜ 多くの発症まで? 注目している 脳の出血だけでない!
データからの知見 多くのデータ 長い期間 ⇒処置の優劣を定量的に知ること
判断基準 硬貨投げ – 表( Head) 50% – 裏( Tail) 50 % 仮説 –50% で均等 –50% の均等でない
検定 STATISTICAL TESTING 科学的な判断基準 仮説検定
判断基準
カットオフの確率 0.05 (5%)を採択することが多い 5% 以下の確率で起きることが観測 されたら⇒仮定 ( 仮説)を疑う この場合は、 仮説 裏表が出る確率は 50% で均等であ る
実験回数が大きくなると
実験回数が少ない場合
統計的仮説検定 帰無仮説 ( Null Hypothis) H 0 A=B 対立仮説( Altanative Hypothis) H 1 A≠B 帰無仮説が正しいとして、観測した 事象の確率を計算⇒ 0.05 以下なら帰 無仮説を疑い、対立仮説を採択
統計学では
用語 アウトカム OUTCOME 転帰 臨床経過の結末内容(臨床転帰) 結果・成果という意味。
用語 標本( Sample) 母集団( Population)
無作為抽出 母集団のどの構成要素も等しい確 率 ( 確かさで)標本に選ばれる抽 出方法
用語の注意 標本( Sample) は集合名詞です。 家族( Family) も集合名詞 標本数( Number of Sample) ⇒ NG 標本の大きさ( Sample Size) ⇒正し い
因子と転帰 因子、要因(ファクター Factor) 転帰 ( アウトカム Outcome) 要因 放射線 転帰 がんによる死 転帰 がんの発症 転帰 DNA 損傷 転帰 即死
つまり転帰として 感度の良い物を選ぶことが看護研 究を成功させることになる 感度の悪い例 –YES 、 NO 生 死 感度の良い例 – 数値として計測できるもの –5 段階、 7 段階等の順序があるもの
虫垂炎の小児 虫垂破裂と健康保険の有無との関連
推測統計 母集団から抽出されたサンプル (標本)に基づいて,その母集団 に関する結論を引き出すことに用 いる. 母集団 標本
バイアス 研究計画における不備あるいは研 究実施における観測,測定上の体 系的なエラー 無保険者の子供たちは有保険者の 子供らに比べある特定の病院に搬 送される可能性が高い
バイアスの種類 選択バイアス( selection bias ) 手術・処置が成功しやすい患者に処置が増える 疾患罹患期間の長い症例 (= 予後良好例 ) が 研究対象になりやすい 情報バイアス ( information bias ) 交絡( confounding ) 母集 団 標本標本
結論に対する一般化! 標本が得られた母集団以外の他の 母集団に関しても,同じ結論が拡 張できると考える ← 間違い 無作為抽出の対象の母集団だけ
抽出方法 作為抽出 ⇒対象の集団だけ 無作為抽出 – 抽出対象となった集団