Breadcrumb Home 製品情報 バイアスピリン 診療サポート 今さら聞けないシリーズ 医学統計の基本シリーズ第4回:リスク比とオッズ比、相対リスクと絶対リスク 解説2:オッズ比とは バイアスピリン トップページ トップページ 製品基本情報 製品基本資料 製品基本資料 製品Q&A 製品Q&A 治療戦略 バイアスピリンinfo バイアスピリンinfo 抗血小板療法 抗血小板療法 抗血栓療法Q&A 抗血栓療法Q&A Webカンファレンス Webカンファレンス 学会・セミナー 学会・セミナー 診療サポート 『脳卒中治療ガイドライン2021』(バイアスピリン関連)改訂のポイント 『脳卒中治療ガイドライン2021』(バイアスピリン関連)改訂のポイント 脳梗塞急性期の抗血小板療法 脳梗塞急性期の抗血小板療法 脳梗塞慢性期(非心原性脳梗塞)の抗血小板療法 脳梗塞慢性期(非心原性脳梗塞)の抗血小板療法 一過性脳虚血発作(TIA)急性期・慢性期の治療 一過性脳虚血発作(TIA)急性期・慢性期の治療 服薬アドヒアランス向上のために 服薬アドヒアランス向上のために 第1回:患者さんの"ノンアドヒアランス"について 第1回:患者さんの"ノンアドヒアランス"について 第2回:患者さんの服薬に対する懸念の解消 第2回:患者さんの服薬に対する懸念の解消 第3回:患者さんの負担(費用、時間、服薬)に対する懸念の解消 第3回:患者さんの負担(費用、時間、服薬)に対する懸念の解消 第4回:患者さんの服薬の必要性に対する疑問の解消 第4回:患者さんの服薬の必要性に対する疑問の解消 第5回:病気に対する認識に関連する障壁の克服 第5回:病気に対する認識に関連する障壁の克服 第6回:服薬忘れを防ぐ方法 - 計画立案及び習慣形成 第6回:服薬忘れを防ぐ方法 - 計画立案及び習慣形成 今さら聞けないシリーズ 今さら聞けないシリーズ 第1回:臨床研究の種類と特徴 第1回:臨床研究の種類と特徴 第2回:統計解析結果を正しく解釈する 第2回:統計解析結果を正しく解釈する 第3回:相関と回帰の基本 第3回:相関と回帰の基本 第4回:リスク比とオッズ比、相対リスクと絶対リスク 第4回:リスク比とオッズ比、相対リスクと絶対リスク 第5回:Kaplan-Meier曲線を理解する 第5回:Kaplan-Meier曲線を理解する 第6回:研究の質を評価する 第6回:研究の質を評価する 脳卒中とは 脳卒中とは 脳梗塞 脳梗塞 アテローム血栓性脳梗塞 アテローム血栓性脳梗塞 心原性脳塞栓症 心原性脳塞栓症 ラクナ梗塞 ラクナ梗塞 脳出血 脳出血 クモ膜下出血 クモ膜下出血 バイエル資材センター バイエル資材センター アスピリンスペシャルサイト アスピリンスペシャルサイト サステナビリティ サステナビリティ アスピリンとバイエルの歩み アスピリンとバイエルの歩み バイアスピリン 国内製造開始時のお話 バイアスピリン 国内製造開始時のお話 アスピリントリビア アスピリントリビア 柳の有効成分 柳の有効成分 アポロ11号に乗り込んだアスピリン アポロ11号に乗り込んだアスピリン 作用機序は80年間なぞだった 作用機序は80年間なぞだった 文豪はアスピリンが好き 文豪はアスピリンが好き 100周年の本社ビルがギネス記録に認定 100周年の本社ビルがギネス記録に認定 アスピリンローズ アスピリンローズ お楽しみコンテンツ お楽しみコンテンツ サステナビリティに関するアンケート サステナビリティに関するアンケート サイトマップ サイトマップ 今さら聞けない医学統計の基本 医学統計の基本シリーズ第4回:リスク比とオッズ比、相対リスクと絶対リスク解説2:オッズ比とは ある状態(例えば高血圧など)である確率を、その状態ではない確率で割った値がオッズで、これをケース(脳卒中患者)とコントロール(非脳卒中患者)でそれぞれ計算し比をとると、それがオッズ比になるんだ。 イメージにするとこんな感じね。オッズ比は、脳卒中患者の高血圧のオッズ÷非脳卒中患者の高血圧のオッズで求められます。 図 ケースコントロール研究(相対リスクの代わりにオッズ比を算出) オッズ比は(20/8)÷(80/92)=2.9ですね。さっきのコホート研究では高血圧患者群は非高血圧患者群に比べ2.5倍脳卒中を起こしやすいという結果で,こちらは2.9倍とほぼ同じ結果になりました。 この例では、オッズ比はリスク比の妥当な推定値になっていると考えられる。しかし,オッズ比は、あるイベント発症確率の状況下では,リスク比の妥当な推定値にならないことがあることに注意する必要がある。ここでよく考えてみよう。オッズ比はありふれたイベント発症確率の疾患の場合にはあまり役に立たないというのは分かるかな?次の例を見てみよう。 図 コホート研究(発症確率が低くない場合) 図 ケース・コントロール研究(発症確率が低くない場合) コホート研究でリスク比を計算すると、60/20=3.0ですね。一方,オッズ比は(60/20)÷(40/80)=6.0ですね。あれ、今度のオッズ比はリスク比の2倍になって、かなり高いように感じますね。 そうなんだ。今回の例では、オッズ比はリスク比よりもかなり高い値になってるけど、「稀でない」、つまりイベント発症確率が十分小さくない(ありふれた)疾患の場合、オッズ比>相対リスクとなるんだ。だから,やみくもにオッズ比とリスク比を同じものと理解してしまうと、「過剰にリスクがある」と誤解してしまう。 ということは、逆に発症確率の低い疾患であれば・・・ そう、発症確率の低い疾患であれば相対リスクとオッズ比の乖離が小さくなるので、オッズ比≒相対リスクと解釈しても良いんだ。 つまり、発症確率が低く相対リスクを計算できない疾患のケース・コントロール研究では、オッズ比が相対リスクの代用として使用されるということだね。 リスク比、オッズ比はいずれも0~∞の値をとり、95%信頼区間(95%CI)の値が1をまたいでいなければ「有意差あり」ということも覚えておきましょう。 似たような言葉に「ハザード比(hazard ratio:HR)」がありますが、これはどういう指標なんですか? 死亡などのイベント発症を比較する臨床研究では、イベント発症の有無だけでなく、「いつイベントが起きたのか」という時間の情報も加味して計算した発症率(ハザード)が指標として用いられるんだ。 ハザード比もオッズ比同様に0~∞の数値をとるんですか? そうだね。ハザード比は1より小さければ被験薬(効果を証明したい薬)群の方が抑制効果あり、1より大きければ対照群の方が抑制効果あり、という意味になる。 ありがとうございます!それぞれの違いがわかりました。 では、次に相対リスクと絶対リスクについて考えてみましょう。 次のページへ