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保健統計演習 ( 教科書 ) 橋本
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序論 第1章第1章
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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)
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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
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参考 心房細動 心臓の動き http://www.cardiac.jp/view.php?lang=ja&target=af_af.xml 参考
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褥瘡 (Pressure ulcer ） National Institute for Clinical Excellence （ UK) http://www.devon.gov.uk/ces14-2-2 参考
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褥瘡 (Pressure ulcer ） DESIGN http://www.jspu.org/jpn/support/pdf/design1.pdf 参考
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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？
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ワルファリンとアスピリン http://jama.ama- assn.org/content/288/19/2441.full.pdf+html?sid=786a4a0c-35c7- 4b50-8315-cfbb42a9e9e5
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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: 2441-8. 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
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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
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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: 2441-8.
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なぜ 多くの発症まで？ 注目している 脳の出血だけでない！
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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
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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
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検定 STATISTICAL TESTING 科学的な判断基準 仮説検定
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判断基準
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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
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実験回数が大きくなると
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実験回数が少ない場合
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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
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統計学では
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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。
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用語 標本（ Sample) 母集団（ Population)
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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
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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
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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
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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
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虫垂炎の小児 虫垂破裂と健康保険の有無との関連
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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
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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
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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
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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
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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
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