【今日の授業】疫学、統計

今日は疫学と統計。最近疫学は公式が出てこないので面白くなってきました。

疫学の授業ではCohort Studyについて。Cohort Studyとは、病気になっていない人を、因果関係があると思われる要因にExposedされている人たちとそうでない人に分けて、その後の経過を調べるという調査。

利点は、


病気の発症前にExposureが測定されているので、病気の発症についてのBiasがないこと、RareなExposureについての調査が可能なこと、一つのExposureについて複数のOutcomeを調べることができること、で、不利な点は、対象の人を長時間にわたってフォローしていかなければならないので、時間やコストがかかることや、途中で連絡が取れなくなったりすることがあります。

Cohort Studyのステップは、1.仮説を立てサンプルサイズを決める、2.調査対象となる個人を特定、3.Exposureとその測定方法を決める、4.Confoundingとなりうる事項とその測定方法を決める、5.Outcomeとその測定方法を決める、6.分析、7.Interpretation、となります。

Cohortは上記の通り時間がかかるため、リスク要因にExposedされていた人(職業についていた人など)を記録などから特定して、Outcomeを調べるという、Historical Cohort調査という物もあります。この場合、Unexposedグループは一般人口として値を比較します。欠点は、Confoundersが完全に把握できないことです。

Standardised Mortality Ratio(SMR)は、Exposureの中で発生した死亡数を一般人口から計算したExpected Deathで割った数値。

ということを授業で習った後に演習となります。演習では、ロタウイルスによる下痢の調査が題材に。年齢、Ethnic group、住んでいる場所がExposureで、ヘルスセンターで調べたロタウイルスによる下痢のケースがこれらのExposureとリンクされたというもの。演習では、このうち、Ethnicグループ別のリスクについての結果を分析するというもの。示されていない情報が多すぎて、つっこみどころがたくさんあるので、それを一つ一つ洗い出すのが大変でした。

もう一つの演習は、年齢別の女性のWorking Statusの調査で、ある時点で女性に対して質問をしたというもの。与えられたグラフは、年齢を横軸に、仕事経験別のカテゴリーの割合を縦軸に(ずっと仕事している、現時点で働いている、働いたことはあるが今は働いていない、ずっと働いたことはないのカテゴリーに分けて表示)したものでした。グラフは一見Cohortに見えるのですが、あるグループを追跡調査したわけではないので、Cross sectional Studyになります。しかし、Chortと似た分析が可能となるそうです。

午後は統計の授業。前回の授業についての演習が先に来ます。今回の演習はSTATAを使って、Chi-squareテストを行うというもの。教科書の手順に沿ってキーを打ち込んでいくのですが、出てきた結果の読み方、コマンドの意味を理解するのは結構大変。手引きなしでやれって言われるとかなり困ると思います。

授業ではPaired Binary Dataの分析と新しいテスト方法についてと、二つのProportionoの比較方法の復習とEffect estimatorについて。事例として同じ検体を二つの培地で培養した場合の、結果の誤差を分析するということだったのですが、公式とその使い方は事前に読んできたのですが、授業ではなぜその公式になるのかと言う説明で、正直なところさっぱり分かりませんでした。演習もないようなので、要復習です。

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