一般に、結果（病気など）に影響を与える可能性のあるさまざまな要因を指します。

結果に関連する研究対象者の特徴や状態（年齢、性別、職業、遺伝学、行動、ライフスタイルなど）、または結果に関連する特定の要因への曝露（X線曝露、重金属、環境など）要因など）

特性、状態、または要因は暴露要因です

固定キュー

動的キュー

一般に、個人の行動、ライフスタイル、環境、遺伝学、その他の要因を含む、特定の有害な結果を引き起こす可能性がある、またはその発生の可能性を高める可能性のある要因を指します。

研究対象者が特定の研究要因またはそのさまざまなレベルに曝露されているかどうかに応じて、研究対象者は曝露グループ（E）と非曝露グループ（Ē）に分けられます。

一定期間追跡調査し、両群間の研究成果（アウトカム）の発生率の差を比較し、曝露要因と研究成果の関係を分析します。

時間の先を見据えた

観察研究です

暴露または非暴露に応じてコントロールとグループを確立する

原因から結果への研究であり、時系列に沿ったものであり、強い因果関係を示します。

研究コホートの決定は現在です

被験者は現在の曝露に応じてグループ化されます

フォローアップが必要*

エンディングはいつか起こるだろう

時系列順により病因推論の信頼性が高まる

暴露データと結果データに直接アクセスし、結果の信頼性を高める

発生率

直接のデータはバイアスが少ない

大きなサンプルサイズが必要で、多額の費用と時間がかかります

研究対象は追跡調査の対象から外れやすく、実現性に影響を与える

①明確なテスト仮説を持つ

② 研究対象の疾患の発生率は比較的高く、一般に5%以上である。

③エクスポージャー要因と結果変数を明確に定義する

④ 信頼できる測定方法を有していること

⑤ 十分な観察群とその曝露条件が得られる

⑥ ほとんどの人はフォローアップを完了できます

⑦ 十分な人的、経済的、物的資源を有していること

過去のある時点での被験者の曝露に関して、研究開始時に研究者が入手可能な履歴情報に基づくグループ化

前向きの観察は必要ありません。研究が始まった時点で結果はすでに生じています

しかし、その性質は依然として前向きであり（過去の暴露から現在の結果まで）、「原因」から「結果」までの研究です。

時間と労力を節約し、結果を迅速に得る

短期間でデータ収集と分析を完了

データは蓄積された時点では研究者の管理下にないため、内容が要件を満たしていない可能性があります。

過去の一定期間における研究対象者の曝露と結果に関する、十分に完全かつ信頼できる歴史的記録またはアーカイブ資料が必要です。

選択バイアスや情報バイアスになりやすい

交絡因子の干渉を制御することが難しい

履歴データの完全性と信頼性は、研究の実現可能性と研究結果の信頼性に直接影響します。

過去のコホート研究に基づいた前向きコホート研究の継続

人間の健康に短期および長期の両方の影響を与える曝露要因の影響を評価するのに適しています

研究コホートの決定は終了しました

過去の特定時期の曝露に基づいて研究対象をグループ化する

フォローアップが必要です

いくつかのエンディングはすでに発生している可能性があります

これは、前向きコホート研究と歴史的コホート研究を組み合わせた設計モデルであるため、上記 2 つのカテゴリの利点を備えています。

プロフェッショナル集団

特別に暴露されたグループ

一般人

組織化された人々のグループ

内部制御

外部制御

総人口制御

複数の制御

暴露グループの結果発生率 p1 を取得できない場合は、式 p1=RR×p0 で相対リスク (RR) 値 p1 を取得することを試みることができます。

RR は、非曝露集団に対する曝露集団の罹患率または死亡率の比です。

研究の信頼性を確保するには、検出力レベルは少なくとも 0.80 である必要があります。

P￣: 2 つの発生率の平均、q=1-P￣ P1: 曝露群における予想される発生率、q1=1-P1 P0: 対照群における予想される発生率、q0=1-P0 Zα=1.96、Zβ=1.282（α、βに対応する標準正規分布の臨界値）

① 人口統計情報（年齢、性別、職業、学歴、婚姻状況など）および交絡因子となる可能性のある情報

②暴露係数情報

③成果指標情報

統一的かつ詳細なアンケートを作成する

病院、工場、病棟、個人の健康記録やファイルを確認する

研究テーマに関連する身体検査、臨床検査、および特別検査を実施する

環境要因の定期的なモニタリングの実施

ベースラインデータの内容とほぼ一致している

焦点は結果変数にあります

ベースライン調査を完了したすべての適格被験者（曝露群または対照群のいずれか）

研究対象者は期待された結果を経験しました

通常: 病気または死亡

一部の指標が変化する

フォローアップに失敗しました

研究作業全体の締め切り

影響を与える要因

間隔が短すぎると、人的資源や物的資源が無駄になるだけでなく、研究対象者に無用なトラブルや損害をもたらすこともあります。

間隔が長すぎるとフォローに負けやすくなり、途中の変化が観察できなくなります。

一般に、慢性疾患の追跡調査間隔は 1 ～ 3 年に設定できます。フラミンガム心血管疾患の追跡期間は 2 年ごとです。

次に、フォローアップ調査とベースライン調査の比較可能性を高めるために、フォローアップ担当者がベースライン調査者になる必要があります。

研究対象の母集団は比較的大きく、その母集団は比較的安定しています (つまり、固定コホート)。疾患の強度や観察期間の長さに関係なく、研究対象の疾患の累積発生率を計算できます。

観察期間全体の症例数を観察期間の開始時の人口で割ります。

累積発生率を示します。

蓄積時間の長さを記載する必要があります。そうでないと、その疫学的重要性が明確になりません。

適用条件

観察される母集団が不安定な場合、観察オブジェクトは異なる時間に調査に入力され、さまざまな理由で追跡できなくなります。このようなキューは動的キューであり、合計の追跡時間は異なります。人数単位の計算率は無理がある。発生率は人時間単位で計算され、発生密度と呼ばれます。

人時間の最も一般的に使用される単位は人年です。たとえば、10 人の研究対象を 1 年間観察する場合、または 1 人の研究対象を 10 年間観察する場合、それは 10 人年です。

適用条件

研究対象者の数が少なく、結果事象の発生率が相対的に低い場合には、観察時間の長さに関係なく直接割合を計算することは適切ではありません。現時点では、集団全体の罹患率（または死亡率）を基準として使用して、観察対象集団における罹患率（または死亡数）の予想数を計算し、その後、集団内の実際の罹患率（または死亡数）を計算することができます。観察人口と予想される発生数（または死亡数）が得られます。 人の比率、つまり標準化された発生数（または死亡数）の比率

適用条件

SMRの意味

適用条件

例: 曝露されたグループの発生率（または死亡率）

Io: 非曝露群の罹患率（または死亡率）

a: 暴露されたグループの症例数

n1: 暴露グループのサンプルサイズ

c: 対照群の症例数

n0: 対照群のサンプルサイズ

1) RR=1 は、2 つのグループ間に罹患率または死亡率に差がないことを意味します。

2) RR>1 は、曝露群の罹患率または死亡率が非曝露群の罹患率または死亡率よりも高く、曝露により罹患率または死亡のリスクが増加する可能性があり、曝露因子が疾患の危険因子であることを意味します。

3) RR<1 は、曝露群の罹患率または死亡率が非曝露群の罹患率または死亡率よりも低いことを意味し、曝露により罹患率または死亡のリスクが軽減され、曝露因子は防御因子である。

RR 値が 1 から離れるほど、エクスポージャーの影響が大きくなり、エクスポージャーと結果の関連性が強くなります。

RR の観点から見ると、非喫煙者と比較して、喫煙者は心血管疾患よりも肺癌で死亡するリスクがはるかに高く、喫煙が肺癌の原因と強く関連していることを示しています。 AR の観点から見ると、喫煙は心血管疾患に対してより大きな影響を及ぼします。喫煙要因が排除されれば、心血管疾患による死亡率はより大幅に減少する可能性があり、予防の社会的効果はより大きくなります。

追跡調査に便利な母集団を選択してください

計算された研究サンプルを 10% 拡大*

フォロースタッフの管理強化

フォローアップ計画とモニタリング措置を策定する

中間分析

項目が欠落または省略されているオブジェクトの補足チェックを実行する

研究対象を限定してマッチング

層別分析、標準化分析または多変量分析