因果推論（2022/05/15）

EBMミニレクチャーシリーズ 因果推論 南郷 栄秀

関連性と因果関係 関連性 • 臨床研究の結果明らかにされる曝露 とアウトカムの間にある関係性 • 交絡因⼦の影響により⾒かけの関連 性がありうる • 曝露とアウトカムが原因と結果の 関係になっていること 因果関係 • 臨床研究の結果から直接明らかには できない • 本当に知りたいのはこちら 関連性と因果関係は異なることに注意

Bradford Hill 1897-1991 英国の統計学者

Bradford Hillの基準 • ⼀貫性Consistency • 強固性Strength of association • 特異性Specificity • 時間的関係Temporality • 整 合 性 ， ⽣ 物 学 的 説 得 性 ， 類 似 性 Coherence, Biological plausibility and Analogy • ⽤量反応関係Dose‐response relationship • 実験的根拠Experiment 元は9項⽬，すべてを満たす必要はない

⼀貫性Consistency • 対象者，場所，時を変えても，⼀貫性を 持って，曝露因⼦とOutcomeの間に関連性 が認められれば，因果関係がある可能性 が⾼い • 複数の研究で似たような結果が出ていれ ば，⼀貫性が存在する • GRADE approachでは，Grade downの1要因 になっている

強固性Strength of association • 曝露因⼦のある群のOutcome発⽣率が，曝露 因⼦を持たない群のOutcome発⽣率よりも ⾼いほど，因果関係が存在する可能性が⾼い • つ ま り ， OR が ⾼ い ほ ど ， 因 果 関 係 が あ る 可能性が⾼い • ⼀般的には，OR＞3ならバイアスによる影響 は少なくなると考えられるが，明確な基準は ない • Grade approachでは，Grade upの1要因になっ ている

特異性Specificity • 曝露因⼦とOutcomeの間に1︓1の対応関係 があるということ • 理想的には1︓1の対応となるべきだが， 慢性疾患を始めとする多くの疾患では， 複数の原因で起こるため，特異性がなく ても因果関係を否定できない • Hillの時代は感染症が多かったため，病原 体と疾患との関連が注⽬されていた

時間的関係Temporality • 曝露因⼦は常にOutcomeの発⽣に先⾏する • これは，因果関係を証明するためには 必須である • 横断研究では，どちらが先に存在して いるか分からないため，因果関係を証明 しにくい • RCTやコホート研究では，研究開始時に Outcomeが発⽣していないことを確認して いるので，時間的関係は保証される

整合性，⽣物学的説得性，類似性 Coherence, Biological plausibility and Analogy • コホート研究や症例対照研究で証明され た関連性が，疾患の⾃然史や⽣物学に おいて真実として考えられている事柄， 病態⽣理などと⽭盾しなければ，因果 関係が存在する可能性が⾼い • Hillが最初に因果推論の9項⽬を提唱したと きにはこの3つは区別されていたが，現在 ではほぼ同義で⽤いられている • Grade approachでは，Grade downの⾮直接 性として検討している

⽤量反応関係 Dose‐response relationship • 喫煙量やなどといった曝露因⼦が量的なもの である場合，その量とOutcomeの発⽣頻度 との間に⽤量・反応関係があれば（曝露因⼦ の量が増えればOutcomeの発⽣率も増える）， 因果関係は⽀持される • 交絡因⼦とOutcomeの発⽣率の間に⽤量反応 関係がみられる場合もあるため，⽤量反応 関係があるだけでは，因果関係があるとは いえない • Grade approachでは，Grade upの1要因になっ ている

実験的根拠Experiment • 曝露因⼦とOutcomeとの関連性を，動物 実験でシミュレーションできる場合は， 因果関係が⽀持される • また，臨床研究などの介⼊研究も証明⼒ が⾼い

まとめ • 関連性と因果関係は異なる • 因果関係の推定，すなわち因果推論は Bradford Hill の基準を考慮する • すべてを満たす必要はないが，項⽬が 多いほど因果関係が成⽴する可能性が ⾼い

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