リスクの推定：相対危険度・寄与危険度・寄与危険度割合・オッズ比

🧠 全体像：曝露と疾患の関連を数値化する指標は、研究デザインstudy design 研究デザイン（study design）study design（研究デザイン） によって使い分ける。コホート研究cohort study コホート研究（cohort study）cohort study（コホート研究） では相対危険度 relative risk 相対危険度（relative risk） relative risk（相対危険度） （RR）、症例対照研究case-control study 症例対照研究（case-control study）case-control study（症例対照研究） ではオッズ比 odds ratio, OR オッズ比（odds ratio, OR） odds ratio, OR（オッズ比） （OR）、横断研究cross-sectional study 横断研究（cross-sectional study）cross-sectional study（横断研究） では有病率 prevalence 有病率（prevalence） prevalence（有病率） （の比）を用いる。寄与危険度attributable risk 寄与危険度（attributable risk）attributable risk（寄与危険度） （AR）は曝露群 exposed group 曝露群（exposed group） exposed group（曝露群） と非曝露群 unexposed group 非曝露群（unexposed group） unexposed group（非曝露群） のリスク差 risk difference リスク差（risk difference） risk difference（リスク差） であり、曝露を除いたときの減少量と解釈するには因果関係 bidirectional causal relationship 因果関係（bidirectional causal relationship） bidirectional causal relationship（因果関係） などの前提が要る。

2×2表の基本

曝露と疾患の関連は、次の2×2表を基準に整理する。

研究デザインと指標の対応

同じ2×2表でも、どの方向に割合を計算できるかは、対象をどう集めたか（デザイン）で決まる。

💡 デザインそのものの設計・長所strengths 長所（strengths）strengths（長所） 短所・使い分けは疫学研究デザイン study design 研究デザイン（study design） study design（研究デザイン） と因果推論で扱う。ここでは、デザインごとに「どの指標が意味をもつか」を押さえる。

相対危険度

• リスク比risk ratioリスク比（risk ratio）risk ratio（リスク比）とも呼ばれ、コホート研究cohort studyコホート研究（cohort study）cohort study（コホート研究）で用いる。
• 曝露群exposed group 曝露群（exposed group）exposed group（曝露群） のリスクと非曝露群 unexposed group 非曝露群（unexposed group） unexposed group（非曝露群） のリスクの比。

💡 例：放射線曝露者10人中 philtrum 人中（philtrum） philtrum（人中） 5人が癌と診断され、非曝露者10人中 philtrum 人中（philtrum） philtrum（人中） 1人が癌と診断された場合、RR＝5となり、曝露者は非曝露者に比べて5倍の疾患発生リスクを持つと解釈する。

⚠️ RRの文は「疾患のなりやすさ」で読む。 RR 1.6なら「曝露した人では、疾患が1.6倍起こりやすい」と読んでよい（リスクの比だから）。次節のORと読み方が違う点に注意する。

寄与危険度

• 曝露に関連したリスクの差を測る指標。
• 曝露群exposed group 曝露群（exposed group）exposed group（曝露群） と非曝露群 unexposed group 非曝露群（unexposed group） unexposed group（非曝露群） のリスクの差。
• 非曝露群unexposed group 非曝露群（unexposed group）unexposed group（非曝露群） での疾患発生率 incidence 発生率（incidence） incidence（発生率） を「ベースラインの期待リスク」とみなして計算する。

💡 例：喫煙者の肺癌リスクが21%、非喫煙者が1%の場合、AR＝20パーセントポイントとなる。この差を「喫煙をなくしたときの減少」と読むには、観察された関連が因果で、交絡confounding 交絡（confounding）confounding（交絡） などの偏りが十分に扱われている必要がある。

2種類の寄与割合

寄与割合には、母集団のとり方で2つある。

集団全体の罹患 I集団 は、曝露群exposed group 曝露群（exposed group）exposed group（曝露群） と非曝露群 unexposed group 非曝露群（unexposed group） unexposed group（非曝露群） の罹患を、曝露の有病率 prevalence 有病率（prevalence） prevalence（有病率） （Pe）で重みづけした平均である。このためPAFは、RRだけでなく曝露がどれだけ広がっているか（Pe）にも依存する。

別の表し方（Miettinen の式）では、症例のうち曝露していた人の割合 Pc を使い、PAF＝Pc×(RR−1)÷RR となる。後者は、交絡confounding 交絡（confounding）confounding（交絡） を調整した相対危険度 relative risk 相対危険度（relative risk） relative risk（相対危険度） を代入しても妥当な値になる一方、Levin の式は交絡 confounding 交絡（confounding） confounding（交絡） があると、調整済みのRRを入れても偏る¹。

計算例：大麻使用と精神病症状（コホート研究）

授業が取り上げた、オランダの一般住民を3年追跡したコホート研究 cohort studyコホート研究（cohort study） cohort study（コホート研究）²の、大麻cannabis 大麻（cannabis）cannabis（大麻） 使用と追跡時の精神病症状 psychosis 精神病症状（psychosis） psychosis（精神病症状） に関する2×2表（授業の数値）。アウトカムall-or-none outcomes アウトカム（all-or-none outcomes）all-or-none outcomes（アウトカム） は精神病症状psychosis精神病症状（psychosis）psychosis（精神病症状）であり、診断された精神病性障害 psychotic disorder 精神病性障害（psychotic disorder） psychotic disorder（精神病性障害） の発症と同一視しない。

⚠️ この表は授業の記載であり、原著の表との照合はできていない。 原著の抄録 abstract 抄録（abstract） abstract（抄録） は、基準時に精神病のなかった対象を4,045人としており²、授業の表の合計3,964人とは一致しない。大麻cannabis 大麻（cannabis）cannabis（大麻） を「使わない」の定義（基準時だけか、追跡期間を通じてか）や解析対象の違いなどが考えられるが、原著の表を確認できていないため断定しない。以下の値は指標の読み方を学ぶための数値例であり、原著の推定値として引用しない。抄録abstract 抄録（abstract）abstract（抄録） が示す原著の推定値は、基準時の大麻 cannabis 大麻（cannabis） cannabis（大麻） 使用に対する調整後オッズ比 odds ratio, OR オッズ比（odds ratio, OR） odds ratio, OR（オッズ比） 2.76（95%信頼区間1.18〜6.47）である²。

💡 同じ曝露でも、曝露群exposed group 曝露群（exposed group）exposed group（曝露群） での寄与割合（約68%）と集団寄与割合（約14%）は大きく違う。 曝露している人が集団の中で少数（約8%）だからである。曝露群exposed group 曝露群（exposed group）exposed group（曝露群） の関連の大きさと、集団全体での寄与は別の問いである。ここで計算したRRや割合は交絡 confounding 交絡（confounding） confounding（交絡） を調整していない粗の値であり、因果効果として読んではならない。抄録abstract 抄録（abstract）abstract（抄録） が示す調整後オッズ比 odds ratio, OR オッズ比（odds ratio, OR） odds ratio, OR（オッズ比） は2.76で、ここで計算した粗いRRとは指標も調整方法も異なる。

⚠️ PAFは曝露群 exposed group 曝露群（exposed group） exposed group（曝露群） での寄与割合（AR%）とは別物である。 PAFは曝露の有病率 prevalence 有病率（prevalence） prevalence（有病率） にも依存する。さらに、複数の危険因子について別々に計算したPAFを単純に足すと合計が100%を超えることがある——各PAFは「その因子だけを取り除いた場合」を仮定した計算であり、危険因子どうしが重なり合っている（同じ症例が複数の経路で「予防可能」と数えられる）ため、単純な合算は成り立たない³。

⚠️ PAFの前提。 PAFは「原因を取り除けば、その分の症例が減る」という因果的な解釈を前提にする。そのため、曝露と疾患の関連が因果であること、交絡confounding 交絡（confounding）confounding（交絡） がないこと、曝露を除去できる現実的な介入があることが必要で、前提が崩れれば数値の意味も崩れる¹。

⚠️ 相対危険度relative risk 相対危険度（relative risk）relative risk（相対危険度） （RR）だけを示すと、効果の大きさが実際より大きく見える。 相対リスク減少relative risk reduction 相対リスク減少（relative risk reduction）relative risk reduction（相対リスク減少） （RRR）はベースラインリスクによらず一定の値になるが、絶対リスク減少absolute risk reduction 絶対リスク減少（absolute risk reduction）absolute risk reduction（絶対リスク減少） （ARR）とNNT（＝1/ARR）はベースラインリスクに応じて大きく変わる。同じRRR25%でも、ベースラインリスクが高い集団ではARR10%・NNT10だが、低い集団ではARR2.5%・NNT40になりうる⁴。患者に伝えるときは相対指標だけでなく絶対指標（ARR・NNT）を併記する。

オッズ比

• 症例対照研究case-control study症例対照研究（case-control study）case-control study（症例対照研究）で用いる関連の指標。
• 症例群における曝露のオッズ odds オッズ（odds） odds（オッズ） と、対照群における曝露のオッズ odds オッズ（odds） odds（オッズ） の比。

💡 例：症例対照研究 case-control study 症例対照研究（case-control study） case-control study（症例対照研究） で肺癌患者30人中 philtrum 人中（philtrum） philtrum（人中） 20人、健常者25人中 philtrum 人中（philtrum） philtrum（人中） 5人が喫煙歴ありと回答した場合、OR＝8となり、肺癌患者は健常者に比べて喫煙歴を持つオッズ odds オッズ（odds） odds（オッズ） が8倍であると解釈する。

⚠️ 症例対照研究case-control study 症例対照研究（case-control study）case-control study（症例対照研究） では曝露群 exposed group曝露群（exposed group） exposed group（曝露群）・非曝露群unexposed group 非曝露群（unexposed group）unexposed group（非曝露群） のリスクを直接計算できないため、RRの代わりにORを用いる。アウトカムall-or-none outcomes アウトカム（all-or-none outcomes）all-or-none outcomes（アウトカム） が十分に稀なら、ORはRRに近づく。 逆にアウトカム all-or-none outcomes アウトカム（all-or-none outcomes） all-or-none outcomes（アウトカム） が稀でない場合、ORはRRより1から遠い値になりやすく、両群のリスクが大きいほど乖離は開く⁵。「稀」であるべきなのは曝露でなくアウトカム all-or-none outcomes アウトカム（all-or-none outcomes） all-or-none outcomes（アウトカム） であり、単一の固定した頻度を近似の成立基準にはしない。

ORの読み方の落とし穴

⚠️ OR 3.2を「疾患が3.2倍起こりやすい」と読んではならない。 ORは「曝露のオッズ odds オッズ（odds） odds（オッズ） の比」であり、正しい読みは「患者は、非患者に比べて、その曝露を受けていたオッズ odds オッズ（odds） odds（オッズ） が3.2倍」である。疾患のなりやすさ（リスク）の比に読み替えてよいのは、疾患が稀でORがRRに近いときだけである。RRなら「曝露した人で疾患が1.6倍起こりやすい」と読める。

信頼区間の読み方

点推定値point estimate 点推定値（point estimate）point estimate（点推定値） （RR・ORの値）は研究ごとに偶然 chance 偶然（chance） chance（偶然） でずれるため、信頼区間confidence interval信頼区間（confidence interval）confidence interval（信頼区間）で「ありうる範囲」を併せて読む。信頼区間confidence interval 信頼区間（confidence interval）confidence interval（信頼区間） は、標本データに基づいて母集団の値がありうる範囲を示す。有意かどうかだけで二分するより、効果の大きさと不確かさを見るほうが有用である⁶。一般論（信頼区間confidence interval 信頼区間（confidence interval）confidence interval（信頼区間） の構成、p値との関係）は標本抽出sampling 標本抽出（sampling）sampling（標本抽出） と推定・仮説検定の論理が正本である。

比の指標（RR・OR）では、帰無値は1である（差の指標なら0）。

⚠️ 最後の例の数値は、標準的な計算（比の区間は対数尺度で点推定値 point estimate 点推定値（point estimate） point estimate（点推定値） を中心に対称）からは不自然である。RR 1.6で下限が1.3なら、対称な上限は約2前後になるはずである。1つ目の例も、区間が0.85〜5.1なら対数尺度の中心は約2.1で、点推定値point estimate 点推定値（point estimate）point estimate（点推定値） 3.1とは合わない。設問の数値は実データの計算結果ではなく、読み方を練習するための数字である。信頼区間confidence interval 信頼区間（confidence interval）confidence interval（信頼区間） の読み方の演習として使うときは、「区間が1を含むかで有意かを見る」「区間が広いほど、推定が不確かである」という点を学ぶ。区間の幅は標本の大きさと事象の数で決まる。

💡 読む順序：①点推定値 point estimate 点推定値（point estimate） point estimate（点推定値） で効果の向きと大きさを見る（1より大きいか小さいか）→②区間が1（または0）を含むかで有意かを見る→③区間の幅で精度を見る→④関連の強さが臨床的に意味のある大きさかを考える。

ゼロのセルがあるとき

2×2表のどこかが0だと、ORの式（ad÷bc）は0または無限大になり、標準誤差も計算できない。

• 解析ソフトは、全セルに0.5のような一定値を足す（連続性補正continuity correction連続性補正（continuity correction）continuity correction（連続性補正））ことがよくある。ただしこれは推定を「差なし」の方向へ偏らせ、分散を過大にするという望ましくない作用 undesirable effects 望ましくない作用（undesirable effects） undesirable effects（望ましくない作用） をもつ⁷。
• 補正の仕方で結果が変わるため、疎なデータでは複数の方法で感度分析 sensitivity analysis感度分析（sensitivity analysis） sensitivity analysis（感度分析）することが勧められる⁸。
• 両群ともイベントが0件の研究は、効果の向きも大きさも示さないため、メタアナリシスmeta-analysis メタアナリシス（meta-analysis）meta-analysis（メタアナリシス） では通常は除外される（系統的レビューとメタアナリシス meta-analysisメタアナリシス（meta-analysis） meta-analysis（メタアナリシス））。

まとめ

• RR（相対危険度relative risk相対危険度（relative risk）relative risk（相対危険度））はコホート研究 cohort study コホート研究（cohort study） cohort study（コホート研究） で用いる比の指標であり、曝露群exposed group 曝露群（exposed group）exposed group（曝露群） のリスクが非曝露群 unexposed group 非曝露群（unexposed group） unexposed group（非曝露群） の何倍かを表す。デザインごとに計算できる指標が決まる（コホート＝RR、症例対照＝OR、横断＝有病率 prevalence有病率（prevalence） prevalence（有病率））。
• AR（寄与危険度attributable risk寄与危険度（attributable risk）attributable risk（寄与危険度））は曝露群 exposed group 曝露群（exposed group） exposed group（曝露群） と非曝露群 unexposed group 非曝露群（unexposed group） unexposed group（非曝露群） のリスク差 risk difference リスク差（risk difference） risk difference（リスク差） である。その因子を除去した場合の減少量と読むには因果関係 bidirectional causal relationship 因果関係（bidirectional causal relationship） bidirectional causal relationship（因果関係） などの前提が要る。曝露群exposed group 曝露群（exposed group）exposed group（曝露群） での寄与割合は(RR−1)/RR、集団寄与割合（PAF）は曝露の有病率 prevalence 有病率（prevalence） prevalence（有病率） にも依存する。
• OR（オッズ比odds ratio, ORオッズ比（odds ratio, OR）odds ratio, OR（オッズ比））は症例対照研究 case-control study 症例対照研究（case-control study） case-control study（症例対照研究） で用いる指標であり、疾患がまれであればRRの近似値として解釈できる。ORを「疾患が何倍起こりやすいか」と読むのは誤りである。
• 信頼区間confidence interval 信頼区間（confidence interval）confidence interval（信頼区間） は、1（差の指標なら0）を含むか、幅が狭いかを見て読む。0のセルは連続性補正 continuity correction 連続性補正（continuity correction） continuity correction（連続性補正） で結果が動くため、感度分析sensitivity analysis 感度分析（sensitivity analysis）sensitivity analysis（感度分析） をする。