マインドマップギャラリー 疫学第 9 版第 4 章記述的研究
これは、疫学第 9 版の第 4 章にある記述研究に関するマインド マップです。記述研究とは、既存のデータまたは特別な調査 (臨床検査結果を含む) を通じて得られたデータを使用して、病気や健康状態の 3 次元分布特性を説明することを指します。そして、病因の手がかりを取得し、病因の仮説を提案します。
2023-12-19 20:28:25 に編集されました第 4 章 記述的研究
セクション 1 概要
コンセプト
記述的研究とは、既存のデータや特別な調査で得られたデータ(臨床検査結果を含む)を用いて、病気や健康状態の分布特性を記述し、原因の手がかりを得たり、原因仮説を立てたりすることを指します。
特徴
観察が主な研究手法であり、研究対象者への介入は一切行われません。
曝露量はランダムに割り当てられるわけではなく、通常、研究の開始時には対照群は存在しません。
曝露と結果の間の時間的関係は決定できず、曝露と結果の間の関係の因果推論には一定の制限がありますが、その後の研究の手がかりを提供するためにいくつかの予備的な比較分析を行うことができます。
タイプ
ケーススタディ
これは、新たな感染者の接触歴、家族や周囲の人々の病気や健康状態、病気に関連する可能性のある環境要因を調査するために病気の現場に行くことを指します。
症例は通常、感染症患者ですが、非感染性疾患の患者や原因不明の患者の場合もあります。
これは、医療、保健、疾病予防部門による疾病報告登録作業の日常処理に不可欠な部分です。
症例報告
希少疾患の単一症例または少数症例を対象とした臨床研究の主な形式であり、定性研究のカテゴリーに属します。
単一症例の状態、診断、治療、または特殊な状況、または 5 症例未満のグループで学んだ教訓に関する詳細な臨床報告書
定性調査の範囲
物事の中心的な傾向や分散を説明する必要はありません
研究者に分析と意思決定のヒントを提供する
ケースシリーズ分析
同じ疾患を持つ患者の一連の臨床データ (数、数十、数百、場合によっては数千) を整理し、集計し、分析し、結論を導き出すことです。
遡及研究の範囲
履歴データ分析
遡及調査により、日々の業務記録、登録、各種日報、統計表、疾病記録、関連機関のファイルなどの過去のデータを抽出・活用し、さらに統計分析を行い、最終的に研究成果を取得します。
記述疫学研究の従来の手法
これは、病気の分布特性、病気の危険因子を研究し、病気の予防と制御措置の効果を評価するための重要なデータと情報源です。
現状調査
特定の時点または期間における特定の範囲の人々の間で、特定の病気や健康状態、および関連要因を調査する方法。
追跡調査
定期的な追跡調査を通じて、一定の集団における病気、健康状態、または特定の健康事象の動的な変化を長期にわたって観察します。
現在の研究との違い
追跡調査の間隔や方法は、具体的な研究内容によって異なります。
これは、病気の自然史を研究したり、病気の原因への手がかりを提供したり、特定の病因仮説を提案または検証したりするために使用できます。
生態学的研究
応用
病気や健康状態の 3 つの分布と、その発生と進行の規則について説明します。
原因の手がかりを入手し、原因の仮説を立てる
効果
病気の分布を説明し、そのパターンを把握し、原因と流行要因への手がかりを提供し、研究の方向性を示します。
予防および制御の戦略と対策を策定するための科学的根拠を提供する
予防および制御措置の有効性を評価する
第2節 現状調査(横断的調査)※
I. 概要
コンセプト
現状調査とは、事前に設計された要件に従って、国勢調査やスポットチェックを通じて、特定の時点または短期間で、特定の人々の特定の病気や健康状態、および関連する要因を調査することを指します。病気または健康状態と関連要因について説明します。健康状態の分布と関連要因との関係を説明します。
時間的に言えば、現状調査は特定の期間内に実施される、つまり、ある時点または短期間内に完了する、時間次元におけるセクションのようなものです。横断的研究とも呼ばれます。
特徴
コントロール グループは通常、設計段階では確立されません。
研究目的によって研究対象が決まる
特定の時点での研究対象者の各個人の曝露と疾患の状態を決定する
曝露状態または疾患状態に従って比較するか、現時点でのさまざまな変数間の関係を調査します。
特定の時間
グループ内の各個人にとって、参照する特定の時点は異なる場合があります
理論的には、この時間が集中すればするほど良いはずです
一般に、特定時点の蔓延率は期間ベースの蔓延率よりも正確です。
因果関係を特定する際の限界
原因と結果が調査中に共存する
特定の特徴や要因を持つ病気や健康状態の時間的順序を判断できないこと
相関分析を実行する
研究対象者に固有の曝露要因について因果推論が可能
現在のエクスポージャ(特性)を使用して過去の条件を置き換えたり推定したりする条件
現在、曝露または曝露レベルは過去の状況とよく相関しているか、ほとんど変化しないことが示されています
研究要素の曝露レベルの変化傾向またはパターンは既知であり、この傾向またはパターンは過去の曝露レベルを推定するために使用されます。
過去の曝露または曝露レベルを思い出すことは非常に信頼性が低いですが、現在の曝露レベルを使用して過去の曝露を推定することができます。
定期的に繰り返して発生率データを取得します
2 つの現状調査の有病率の差を 2 つの現状調査間の時間間隔で割った値が、その期間の罹患率となります。
時間間隔は長すぎてはいけません
時間の経過に伴う発生率の変化率は緩やかです。
病気の経過は安定している
通常、短期間の病気には使用されません
目的
特定の時点での病気や健康状態を表す 3 次元分布
原因の手がかりを発見する
国勢調査やスクリーニングなどの手段を用いて病気の早期発見、早期診断、早期治療を目的とした二次予防に適しています。
予防および制御措置の有効性を評価するための貴重な情報を提供する
病気の監視のため
研究と意思決定のための基本情報を提供する
適用範囲
適用対象
慢性疾患
特定の検出可能な特徴を持つ病気
健康調査
該当しないもの
急性疾患
一部の悪性腫瘍などの希少疾患の研究
2. 研究の種類
国勢調査
コンセプト
特定の人々の集団の健康状態や特定の病気の罹患状況を把握したり、特定の生物学的検査基準を確立したりするために、一定の範囲(一定の地域)内の人々の集団の各メンバーに対して調査が行われます。または特定の特性を備えたもの)特定の期間内に、または検査する
「特定の時間」は短くする必要があり、特定の時点を指す場合もあります。
「特定の範囲」とは、特定の単位または特定の居住地域を指す場合もあれば、特定の地域または国全体を指す場合もあります。
目的
特定の病気の早期発見、早期診断、早期治療
病気や健康状態の分布を理解する
地域住民の健康度を把握する
人体のさまざまな生化学指標の正常値の範囲を理解する
適用条件
病気の発見とタイムリーな治療のために十分な人的資源、物的資源、設備が利用可能である
調査対象の病気の有病率は比較的高い
病気の検出方法は比較的シンプルで実施が容易であり、検査の感度と特異度は高い
長所と短所*
アドバンテージ
人口内のすべての症例を検出し、病気を早期に発見して診断し、病気の分布と特徴を包括的に説明し、医学と健康の知識を普及することができます。
対象集団における複数の病気や健康状態の分布を同時に調査可能
大衆に受け入れられやすくなる
サンプリングエラーはありません
欠点がある
作業量が多く、コストが高く、組織作業が複雑で、国勢調査に参加する職員の数が多く、調査の品質管理が難しい
調査内容は限られており、有病率が非常に低く、現場での診断技術が複雑な疾患には適していません。
国勢調査は対象者数が多く、調査時間が短いため重複や漏れが避けられず、無回答率が高い。
サンプル調査
コンセプト
特定の時点および特定の集団の特定の範囲内で、調査および分析のための特定の方法に従って個人の代表的なサンプルが選択され、サンプルの調査は全体的な状況を反映します。
目的
サンプル統計は、特定の時間および特定の範囲内での人口特性における特定の疾患または健康状態の分布と、その分布に影響を与える要因 (主に) を記述する、全体的なパラメーターの範囲を推定します。
集団の全体的な健康レベルを測定する
予防と制御の効果の評価
データの品質を確認・測定する「サンプリング調査」は、調査研究手法の中でも品質管理手法としてよく利用されます。
基本的*
ランダム化原理
研究対象集団の各個人は、選択されてサンプルを形成する平等なチャンスを持っています。
適切なサンプルサイズの原則
サンプルは一定の数に達する必要があります。大きすぎても小さすぎてもデメリットがあります。
長所と短所*
アドバンテージ
人的資源、物的資源、時間を節約する
調査範囲は狭いが、調査精度は高い。
システムエラーが小さい
欠点がある
設計、実装、データ分析は比較的複雑です
重複や欠落を検出するのが難しい
変動が大きいデータや、国勢調査や治療が必要な状況には適していません。
有病率が低い病気には適さない
サンプリング方法
純粋なランダムサンプリング(単純なランダムサンプリング)
方法
N 個のオブジェクトの母集団から宝くじまたは乱数法を使用して n 個のオブジェクトを抽出し、母集団内の各オブジェクトが抽出される確率は等しい (n/N)。
アドバンテージ
シンプルで良い表現
欠点がある
名前や番号など、個人ごとの情報を把握する必要があります。
個人差が大きすぎる場合は、より大きなサンプルサイズが必要になります
大人数の調査が難しい - 調査対象が分散している
系統的サンプリング(機械的サンプリング)
方法
一定の順序に従って、数ユニットごとにユニットが機械的に選択されます。ユニット全体の数を N、調査するサンプルの数を n とすると、サンプリング率は n/N、サンプリング間隔は K=N となります。 /n
アドバンテージ
個々の情報を事前に知る必要はなく、大規模な人口調査に使用できます。
人混みでも簡単に実行できる
サンプルは人口のさまざまな地域に分布するユニットから抽出されており、その分布は比較的均一です。
単純なランダムサンプリングよりもサンプリング誤差が小さい
より良い代表者
欠点がある
「周期的な」変化によってエラーが発生する可能性があります (バイアスの原因)
集落抽出
サンプルを形成するための観察単位として、母集団からいくつかのグループ (村、近隣委員会、クラス、ワークショップなど) を直接選択します。
描画されるのは個人ではなく、個人で構成される集合体 (つまりグループ) です。描画されたグループ内のすべての個人が調査の対象となります。
アドバンテージ
整理と実装が簡単で、人的資源と物的資源を節約できます。
グループ間の差が小さいほど、より多くのグループが抽出され、精度が高くなります。
欠点がある
サンプリング誤差が大きいため、サンプル サイズの推定値は通常、単純なランダム サンプリングに基づいて 1/2 増加します。
層化抽出法
まず、母集団をある特徴に基づいていくつかの下位母集団(層)に分け、各層から単純無作為抽出を行って標本を形成するこの抽出方法は、層化抽出と呼ばれます。
アドバンテージ
全体的なメトリクス推定の精度を向上させる
サンプルが同じ場合、誤差は小さくなります
分類
部分的に分けられる
各層の抽出割合は同じです
最適な配分
各階層のサンプリング率は異なり、含有量の変動が小さい階層のサンプリング率は小さく、内部変動の大きい階層のサンプリング率は大きくなります。
サンプル平均またはサンプルレートの分散が最も小さい
多段階サンプリング
上記の方法を相互に組み合わせる
実装プロセス: 階層的サンプリング
アドバンテージ
大規模な人口調査に適しています
良い代表性
欠点がある
設計と実装は比較的複雑です
サンプリングの前に、あらゆるレベルの調査単位の人口統計情報と特性を理解する必要があります。
3. 調査方法
インタビュー
最も古く、最も一般的に使用されているデータ収集方法
より高い応答率
人的資源、物的資源、財政的資源が多くかかり、時間もかかります。
手紙と訪問
アドバンテージ
人的資源、物的資源、財政的資源を節約する
欠点がある
対面インタビューほど回答率が高くなく、品質管理が難しい
インターネットアンケート
極めて低コスト
電話インタビュー
対面面接における柔軟性のメリット
手紙を書く手間や時間を節約できるメリット
欠点がある
電話普及率、アンケート内容の簡略化等により制限されます。
自己記入式アンケート
アドバンテージ
調査員はアンケートに対して必要な説明を行うことができ、調査は一元化されており、実施が容易で時間と労力を節約できます。
欠点がある
調査対象が比較的特定の場所に集中している
一定レベルの教育を受けている
身体検査と臨床検査
アドバンテージ
定量的なデータを取得する
医療倫理の問題と、選択バイアス、測定バイアス(観察者、観察されたもの、機器)およびその他の要因の影響に注意を払う
4. 設計と実装*
調査の目的を明確にする
調査対象を決定する
調査の種類と方法を決定する
タイプ
国勢調査、サンプル調査
方法
直接面談、手紙、訪問など。
推定サンプルサイズ*
予想有病率(p):陽性率、感染率など。
許容誤差(d):調査から得られた陽性率と予想される陽性率との許容誤差。
有意水準 (α): 統計的有意性の水準を決定します。
→サンプルサイズ (サンプルサイズは適切である必要があります。大きすぎても小さすぎても適切ではありません)
サンプルから母集団のサンプルサイズ式を推定するための単純なランダムサンプリング
測定データ
データを数える
有病率が 1% 未満など、小さすぎる場合は、ポアソン分布を参照し、ポアソン分布の期待値信頼限界テーブルを確認して、サンプリング調査に必要なサンプル サイズを直接推定できます。
研究変数を決定し、アンケートを設計する
アンケートの基本構成
カバーレター、説明書、質問と回答、コーディングおよびその他の資料
アンケート設計のポイント
問題設計の基本要件
質問の数と構成
質問形式
答えのデザイン
調査前の修正
データ収集
データの編集、分析、結果の解釈
元の情報の完全性と正確性を再確認してください
健康統計や疫学の専門的なニーズに応じて元のデータを整理します
データの分散タイプを理解し、適切なデータ変換を実行する
各種レートの計算、定量データの平均値の計算
説明、母集団に対するサンプル推論
標準化レートの計算
疫学の原理と方法を適用し、分類、分析、合成、比較、およびさまざまな帰納的推論方法を使用して相違点を見つけ、単一要因および多要因分析技術を使用して病気や健康状態の規則性を調査し、病因仮説を提案します。
5. バイアスとその制御
共通の偏見
選択バイアス
無反応バイアス
回答者は、さまざまな理由により非協力的であるか、参加できない、または参加したくない
選択バイアス(サンプリングバイアス)
研究対象者のサンプリングまたは主観的な選択において無作為化の原則に厳密に従わないため、サンプルが母集団から逸脱することになる
生存者バイアス
調査対象は全員生存者であり、死亡した対象は調査できないため、実態を十分に反映することができない。
情報バイアス
回答者による偏見
アンケート回答者に関連する質問をすると、さまざまな理由により回答が不正確になります。
研究者の偏見
調査者は、特定の特性を持つオブジェクトを意識的に調査しますが、特定の特性を持たない他のオブジェクトにはほとんど注意を払わないか、不注意に調査します。
測定バイアス
不正確な測定器具や検査方法、規格外の検査技術操作等、または不用意な作業による測定の偏りを指します。
制御方法
サンプリング方法の要件を厳密に遵守し、ランダム化の原則を確保します
研究対象者のコンプライアンス、検査率、回答率の向上
測定ツールと検出方法の正しい選択
調査員を訓練し、基準と意識を統一する
情報の見直しと見直しを行う
適切な統計分析方法を選択して交絡因子を特定する
6. メリットとデメリット
アドバンテージ
研究成果はプロモーションの意味が強い
結果が比較できるように、同じ集団から自然に発生した同時期の対照グループが存在します。
複数の要因を同時に観察できる
欠点がある
曝露と疾患の状態を同じ時点で推定すると、先行事象と結果の間の時相関係を判断することが困難になります。
発生率データは利用できない
致死性ではない急性疾患または急速に致死性の疾患の正しい分布を提供することは困難です。
研究対象者は前臨床段階または寛解段階にあり、正常であると誤判断される可能性があります。
第4節 生態調査
1. 概念と基本原則
コンセプト
データを収集および分析するための基本単位としてグループを使用し、さまざまなグループにおける特定の要因の曝露と特定の疾患の頻度をグループレベルで記述し、特定の要因と特定の疾患の関係を研究します。
特徴
最も基本的な特徴: 単位としてのグループ
集団における特定の要因への曝露と疾患との関係を最初に調査できる
個人の曝露と影響の関係を知ることができない
病気の原因の手がかりを探る方法です
2. 目的と方法
目的
特定の要因への曝露と集団における特定の疾患の頻度の比較と分析に基づいて病因仮説を生成する
特定の介入措置の実施と集団における特定の疾患の頻度を比較分析し、集団における特定の介入措置の効果を評価する
方法
生態比較研究
ある病気や健康状態の異なる集団や地域における分布を観察し、同じ期間における異なる地域や集団における病気や健康状態の分布の違いに基づいてその違いの原因を探り、病因仮説を立てること。
生態動向調査
集団における平均曝露レベル(または介入)の変化と、特定の疾患や健康状態の頻度の変化との関係を継続的に観察し、その変化傾向を把握し、疾患や健康状態の頻度の変化を比較することで曝露を判断する。暴露レベルの変化前後の健康状態 病気または健康状態との関連性
3. 主な用途
原因の手がかりを提供し、原因に関する仮説を生成する
特定の病気や健康状態の頻度と、集団における特定の要因の曝露状況を研究することで、原因への手がかりが得られ、それによって病因仮説を立てるための基礎が得られます。
介入またはフィールド実験の有効性を評価する
モニター
特定の病気や健康状態の蔓延傾向を推定し、疾病の予防および制御のための対策や措置を策定するための基礎を提供すること
4. 利点と制限事項
アドバンテージ
従来のデータまたは既製のデータを研究に使用し、時間、人的資源、物的資源、財政的資源を節約します。
原因不明の疾患に対する病因研究の手がかりを提供する(最大の利点)
生態学的研究は、個人の被ばく線量を測定できない変数(大気汚染と肺がんの関係など)や、集団内の変動が小さく測定が難しい暴露研究(脂肪と脂肪の関係など)を研究する唯一の方法です。摂取量と乳がん)の代替研究方法。
集団ベースの介入の評価に適しています
研究対象の曝露係数が集団内で変動の範囲が狭い場合、複数の集団を比較する生態学的研究が適しています。
特定の病気の発生傾向を推定できる
制限
生態学的誤謬
個人の曝露と影響(病気や健康状態)の関係を知ることができない
交絡因子の疑いがある場合は制御できない
エクスポージャーと結果の共同分布に関するデータの欠如
関連情報の曝露レベルは、単なる近似値または平均レベルであり、個人の実際の曝露を表すものではありません。
交絡因子の疑いを制御する能力の欠如
曝露要因と病気の間に非線形の関係がある場合、生態学的研究で正しい結論を導き出すことは困難です。