論文の結論を歪めてしまう「バイアス」という罠の正体と、それを見抜くための重要な概念を視覚的に理解しましょう。
研究対象者の選び方に偏りがあり、比較するグループの前提条件が揃っていない状態です。 例えば、健康な労働者だけを対象にすると、一般の人より健康に見えてしまいます。
データの集め方や測定方法に誤りがあり、情報そのものの質に偏りが生じる状態です。例えば、病気の人は過去を詳細に思い出す傾向があり（思い出しバイアス）、報告に差が出ます。
第3の因子（交絡因子）が、原因と結果の両方に影響し、見せかけの関連を作り出すことです。 例えば「喫煙」がコーヒー摂取と肺がんの両方に関連し、両者に関係があるように見せかけます。
・内的妥当性：その研究内の結論は正しいか？
・外的妥当性：その結果を他の人々にも適用できるか？
論文の結論、鵜呑みにして大丈夫？臨床判断を狂わせる「バイアス」という名の罠
目の前の患者さんを前に、「もっと良い治療法はないだろうか？」と新たなエビデンスを探す——。これは、日々の臨床で私たちが何度も経験する場面だと思います。そんなとき、希望の光に見えるのが、目覚ましい効果を示した最新の臨床研究論文かもしれません。
しかし、その論文が示す「素晴らしい結果」が、もし見えない糸によって操られた、作られた結論だとしたらどうでしょう？
実は、どんなに慎重に進められた研究であっても、その結論を意図せず歪めてしまう巧妙な「罠」が潜んでいる可能性があります。研究者が悪意を持っているわけでは決してありません。それでも、研究のデザインやデータの集め方、解析のプロセスに紛れ込んだわずかな欠陥が、結果を誤った方向へと導いてしまうのです。
その罠の正体こそが、今回じっくりと向き合うバイアス (Bias)です。
バイアスとは何か？「系統的なエラー」という犯人の正体
バイアスとは、一言で言えば「系統的なエラー (systematic error)」のことです。
ここで大切なのは、「系統的な」という部分。研究には、偶然による測定のブレ、つまり「偶然誤差 (random error)」もつきものです。しかし、バイアスはそれとは根本的に性質が異なります。
この違いを、弓矢で的を狙うイメージで捉えてみましょう。
- 🎯 偶然誤差 (Random Error)
たとえ名人であっても、矢を放つたびに風や僅かな力加減のブレで、矢の着弾点は的の中心から微妙にバラつきますよね。しかし、何十本も打ち続ければ、その平均点は的の中心に近づいていきます。これが「偶然誤差」です。予測不能で、方向性がないのが特徴です。 - 🎯 系統誤差 (Systematic Error) = バイアス
一方、もし弓の照準器（スコープ）自体が右に2cmズレて取り付けられていたらどうなるでしょうか？どれだけ完璧に狙いを定めても、矢は常に的の中心から右に2cmズレた場所に集中して着弾します。何度繰り返しても、このズレは決して解消されません。これが「系統的なエラー」、すなわちバイアスです。一貫した方向性を持つ、予測可能なズレと言えます。
| 種類 | 特徴 | 弓矢の例 | 研究における影響 |
|---|---|---|---|
| 偶然誤差 | 予測不能なバラつき | 射手の僅かな手のブレ | 結果の精度が下がるが、サンプルサイズを増やせば影響を小さくできる |
| 系統誤差 (バイアス) | 一貫した方向へのズレ | 照準器のズレ | 結果が真実から一貫してズレる。サンプルサイズを増やしても解消されない |
このバイアスの最も恐ろしい点は、研究結果が一見すると非常に「もっともらしく」見えてしまうことです。偶然誤差のようにデータがバラつかないため、p値が小さくなったり、信頼区間が狭くなったりして、誤って「精度の高い、信頼できる結果」だと判断してしまう危険をはらんでいるのです。
なぜバイアスを学ぶ必要があるのか？
もしバイアスに汚染された研究結果を信じて新しい治療法を導入してしまったら、本来得られるはずだった効果が得られないばかりか、最悪の場合、患者さんに不利益をもたらすことさえあり得ます。
だからこそ、私たちは論文を読む際に「この研究に潜むバイアスはないか？」と疑いの目を持つ、健全な批判精神が求められます。
この講座では、このバイアスという厄介な犯人を見つけ出すための「探偵術」、すなわち論文の批判的吟味 (Critical Appraisal) のスキルを磨いていきます。これから、バイアスの代表的な種類（手口）とその見抜き方を、一つずつ詳しく見ていきましょう。
バイアスの二大巨頭：選択バイアスと情報バイアス
さて、論文を歪める犯人「バイアス」には、実にたくさんの手口（種類）があります。しかし、臨床研究という現場で特に警戒すべきなのは、大きく分けて2つのタイプです。疫学研究のパイオニアの一人であるDavid L. Sackettは、1979年に発表した影響力のある論文の中で、バイアスは主に「研究対象者をどう選んだか」と「情報をどう集めたか」という2つの段階で発生することを整理しました (Sackett, 1979)。
- 選択バイアス (Selection Bias)：研究に参加する人の選び方、あるいは研究から脱落していく人の特徴に偏りがあるケース。
- 情報バイアス (Information Bias)：集めた情報（データ）の正確さや質に、グループ間で差があるケース。
この二大巨頭が、どのようにして研究結果を歪めてしまうのか。具体的な手口を、もっと詳しく見ていきましょう。
1. 選択バイアス：そもそも「比べる土俵」が公平じゃない
選択バイアスは、研究に参加する人たちの選び方に問題があることで生じる、非常に厄介なバイアスです。どんなに優れた治療法を評価しようとしても、比較するグループのスタートラインがそもそも違っていては、公平な結論は導き出せませんよね。
まるで、グルメ評論家が高級店だけを巡るようなもの？
このバイアスの構造は、身近な例で考えるととても分かりやすいです。
想像してみてください。あるグルメ評論家が「この街のレストランは本当に素晴らしい！」という結論を出したとします。しかし、よくよく調べてみると、彼が訪れたのはミシュランの星付きレストランばかりで、街の愛される定食屋さんやラーメン屋さんは一切評価していませんでした。
この評価は、街全体の食文化を正しく反映していると言えるでしょうか？もちろん、言えませんよね。
選択バイアスは、これと全く同じ構造です。研究の対象となる集団（標本）が、本来結果を適用したい集団（母集団）の姿を正しく映し出していない状態、つまり代表性 (Representativeness) がない状態を指します。
臨床現場で起こる選択バイアスの代表例
臨床研究では、様々な形でこの選択バイアスが出現します。特に知っておきたい3つの典型的なパターンをご紹介します。
① 健康労働者効果 (Healthy Worker Effect)
これは職業疫学で非常によく知られているバイアスです。ある工場の労働者と一般人口の死亡率を比較すると、多くの場合、労働者群の死亡率の方が低くなります (Monson, 1986)。これだけを見て、「この工場で働くと健康になるんだ！」と結論づけるのは典型的な誤りです。なぜなら、そもそも病弱な人や重い持病を持つ人は、労働者として働くことが難しいため、最初からこのグループに含まれていないからです。「働けるくらい健康な人々」という特殊な集団を選んでしまっているため、比較の土俵が公平ではないのです。
② バークソンバイアス (Berkson’s Bias) / 入院患者バイアス
これは、病院の患者さんだけを対象とした研究で起こりやすいバイアスです。例えば、ある病気Aと、ある生活習慣Bの関連を調べるために、入院患者さんを対象に調査したとします。しかし、入院している患者さんは、一般の住民に比べて複数の健康問題を抱えている可能性が高い集団です。もし、病気Aと生活習慣Bが、それぞれ別々に入院のリスクを高める要因だった場合、入院患者の中では病気Aと生活習慣Bを両方持つ人の割合が不自然に高くなり、両者に関連があるように見えてしまうことがあります。
③ 脱落バイアス (Loss to Follow-up Bias)
長期間にわたる追跡調査（コホート研究）などで特に問題となるバイアスです。研究の途中で連絡が取れなくなったり、参加を辞めてしまったりする「追跡不能（脱落）」例が発生した場合、その脱落した人々の特徴が、研究に残り続けた人々と異なっているとバイアスが生じます。
例えば、新しい薬の効果を検証する研究で、副作用が強く出た人たちが次々と脱落してしまったらどうでしょう？最終的に研究に残ったのは、副作用が少なかったり、薬がよく効いたりした人たちだけかもしれません。そのデータだけを見れば、その薬は「副作用が少なく効果が高い」という、実態よりも過大評価された結論になってしまいます。
| バイアスの種類 | 発生する状況 | 具体例 |
|---|---|---|
| 健康労働者効果 | 職業集団 vs 一般集団 | 工場労働者は一般住民より死亡率が低いように見える |
| バークソンバイアス | 入院患者のみを対象にした研究 | 入院患者では、2つの疾患の合併率が一般より高く見えることがある |
| 脱落バイアス | 長期的な追跡調査 | 薬の副作用が出た人ばかりが研究から脱落する |
2. 情報バイアス：使っている「物差し」が歪んでいる
情報バイアスは、研究対象者の選び方に問題はなくても、そこから集める情報（データ）の測定方法に系統的な誤りが含まれることで生じます。たとえ公平な土俵を用意できても、使う「物差し」が歪んでいては、正確な結果は得られません。
代表的な手口：「思い出しバイアス」「観察者バイアス」「誤分類」
情報バイアスにも様々な手口があります。ここでは臨床研究で頻繁に遭遇する3つのパターンを見ていきましょう。
① 思い出しバイアス (Recall Bias)
これは、過去の出来事に対する記憶の正確さが、グループ間で異なってしまうことで生じるバイアスです。特に、病気の原因を探る症例対照研究（Case-control study）で問題になりやすいと指摘されています (Grimes and Schulz, 2002)。
有名な例は、先天異常のある子どもを持つ母親（症例群）と、健康な子どもを持つ母親（対照群）に、妊娠中の特定の薬剤の使用経験を尋ねる研究です。
- 症例群（先天異常の子どもを持つ母親）: 「何が原因だったのだろう…」と深く悩んだ経験から、妊娠中の出来事を必死に、そして詳細に思い出そうとするかもしれません。
- 対照群（健康な子どもを持つ母親）: 特に問題がなかったため、記憶は比較的曖昧で、些細なことは忘れてしまっている可能性があります。
この「記憶を呼び起こす熱意」の違いが、結果として症例群で薬剤の使用報告を過剰にし、「薬剤が先天異常の原因である」かのような見せかけの関連を生み出してしまうのです。
② 観察者バイアス (Observer Bias)
これは、データを収集する研究者（観察者）が、対象者がどちらのグループに属するかを知っていることで、無意識に測定や評価の仕方が変わってしまうバイアスです。インタビュアーバイアス (Interviewer Bias) もこの一種です。
例えば、新しい降圧薬の効果を検証する研究で、医師が患者の血圧を測定するとします。もし医師が「この患者さんは新薬を飲んでいる」と知っていたら、「効いてほしい」という期待から、無意識のうちに血圧の値を少し低めに読んでしまうかもしれません。逆にプラセボ（偽薬）群の患者さんに対しては、そのような期待が働きにくいでしょう。この僅かな差が積み重なることで、新薬の効果が過大評価される可能性があります。これを防ぐために、盲検化（Blinding） という手法が非常に重要になるわけです。
③ 誤分類バイアス (Misclassification Bias)
これは、診断基準や測定の誤りによって、研究対象者を正しくグループ分け（例：「疾患あり/なし」「曝露あり/なし」）できない場合に発生します。誤分類には、結果への影響が異なる2つのタイプがあります。
非差別的誤分類 (Non-differential misclassification)
これは、誤分類の起こりやすさが、比較したいグループ間で同じである場合です。例えば、少し不正確な診断機器を、新薬群とプラセボ群の両方に平等に使ってしまうような状況です。この場合、両方のグループにノイズが加わるため、両群の差は実際よりも小さく見える傾向があります。つまり、真実の効果や関連を「見逃しやすく」なります（結果が帰無仮説に近づく）。
差別的誤分類 (Differential misclassification)
最も厄介なのがこちらで、誤分類の起こりやすさが、グループによって異なる場合です。先ほどの観察者バイアスは、まさにこの差別的誤分類を引き起こす一因です。新薬群の患者さんだけを、より熱心に観察して病気の兆候を見つけ出そうとすれば、新薬群でのみ診断の感度が上がってしまいます。このような誤分類は、結果をどのような方向にでも歪める可能性があり、見せかけの関連を作り出したり、真の関連を隠してしまったりする、非常に危険なバイアスです。
忘れてはならない共犯者：「交絡」という名の操り人形師
さて、ここまで研究のプロセスに潜むエラーである「バイアス」について見てきました。しかし、研究結果を歪める存在はもう一つ、忘れてはならない「共犯者」がいます。それが交絡 (Confounding) です。
交絡は、しばしばバイアスと混同されがちですが、その正体は本質的に異なります。
- バイアス: 研究のデザインやデータの測定方法に起因する「エラー」。
- 交絡: 曝露や疾患といった変数間に実際に存在する関係性が引き起こす「結果の歪み」。
選択バイアスや情報バイアスが「壊れた物差し」を使うような研究手法上の問題だとすれば、交絡は、あたかも調査対象の変数たちを裏で操る「操り人形師」のような存在です。一見すると関係がありそうな2つの事柄が、実は両方ともこの人形師によって操られているだけ、という状況を作り出すのです。
「交絡因子」が成立するための3つの条件
では、どのような変数がこの厄介な「操り人形師」、すなわち交絡因子 (Confounder) になり得るのでしょうか？ある変数が交絡因子と見なされるには、以下の3つの条件をすべて満たす必要があります。
- 曝露（原因）と関連があること: 人形師は、原因役の人形を操る糸を持っている。
- アウトカム（結果）と関連があること: 人形師は、結果役の人形を操る糸も持っている。
- 曝露からアウトカムへの因果の経路上にないこと: 人形師はあくまで裏方であり、原因が結果につながるストーリーの登場人物ではない。
この3つの条件が揃うと、曝露とアウトカムの間に「見せかけの関連」が生まれてしまいます。
交絡が引き起こす「見せかけの因果」：2つの有名例
言葉だけでは少し難しいかもしれませんので、具体的な例を見ていきましょう。
有名な例①：アイスクリームと溺死者
「アイスクリームの売上が増えると、溺死者も増える」という有名な相関関係があります。これだけ見ると、まるでアイスクリームが溺死を引き起こすかのように見えてしまいますが、もちろんそんなことはありませんよね。
この場合の操り人形師は「気温の高さ」です。
図の解説: 交絡の例：アイス売上と溺死の関係図
「気温が高い」という交絡因子は、3つの条件を見事に満たしています。
- 暑いとアイスが売れる（曝露との関連）
- 暑いと海や川で泳ぐ人が増え、結果として溺死者も増える（アウトカムとの関連）
- 「暑さ → アイス → 溺死」という直接の因果関係はない（因果経路上の因子ではない）
このように、真の原因である「気温」を無視してしまうと、アイスと溺死という無関係な2つの間に、見せかけの因果が生まれてしまうのです。
実際の研究例②：コーヒーと肺がん
これはあくまで教育的な比喩ですが、実際の疫学研究でも同様の事態は起こります。例えば、過去の観察研究で「コーヒーをよく飲む人ほど、肺がんになりやすい」という関連が示唆されたことがありました。
しかし、研究者たちはすぐに操り人形師の存在に気づきました。それが「喫煙」です。
図の解説: 交絡の一般構造。喫煙(交絡因子)がコーヒー摂取(曝露)と肺がん(アウトカム)の両方に影響し、見せかけの因果関係が生じる。
コーヒーをよく飲む人には、同時にタバコを吸う人も多いという傾向がありました。そして、ご存知の通り喫煙は肺がんの強力なリスク因子です。この「喫煙」という交絡因子を統計的に調整（影響を取り除くこと）すると、コーヒーと肺がんの間の関連はほとんど見られなくなりました。これは、多くの疫学教科書で引用される典型的な事例です (Rothman, Greenland and Lash, 2008)。
臨床研究では、年齢、性別、重症度、基礎疾患の有無などが代表的な交絡因子となります。これらの影響を考慮せずに「新薬を投与した群は、しなかった群より予後が良かった」と結論づけても、もし新薬群に若い患者が多かっただけなら、その結論は全く信頼できないものになってしまいます。
どうすれば「操り人形師」に対処できるのか？
では、この厄介な交絡をどうコントロールすれば良いのでしょうか。主な戦略は、研究のデザイン（計画）段階で対処する方法と、解析段階で対処する方法の2つに大別されます。
| 対処の段階 | 主な手法 | 概要 |
|---|---|---|
| デザイン段階 | ランダム化比較試験 (RCT) | 対象者をランダムに割り付けることで、既知・未知の交絡因子をグループ間で均等にし、影響をなくす最も強力な方法。 |
| 制限 (Restriction) | 研究参加者を特定の条件（例：年齢を40-60歳のみ、非喫煙者のみ）に限定し、その交絡因子の影響を排除する。 | |
| マッチング (Matching) | 各症例に対して、年齢や性別などの交絡因子が同じになるような対照を選び、グループの背景を揃える。 | |
| 解析段階 | 層別化解析 (Stratification) | 交絡因子のカテゴリー（例：年齢層、性別）ごとにデータを分割して解析し、各層の結果を統合する。 |
| 多変量解析 (Multivariable Analysis) | 回帰モデルなどを用い、複数の交絡因子の影響を同時に統計的に調整する。 |
観察研究（RCT以外）の論文を読む際は、著者たちがこれらの交絡にどう対処したのか、その方法が「Methods」セクションに明記されているかを確認することが、論文の質を見極める上で極めて重要です。
研究の信頼性を測る2つのモノサシ：「内的妥当性」と「外的妥当性」
さて、ここまで研究に潜むバイアスや交絡といった「罠」について見てきました。これらの罠をうまく回避できたかどうか、つまり「その研究はどれくらい信頼できるのか？」を評価するための物差しが「妥当性 (Validity)」です。
妥当性を考えるとき、私たちは2つの異なる、しかし連続した問いに答えなければなりません。それが内的妥当性と外的妥当性です。これは、研究の品質をチェックするための、いわば「二段階認証」のようなものだと考えてみてください。
ステップ1：内的妥当性 (Internal Validity) — その研究、実験室内では成功したか？
最初の関門が、内的妥当性です。
これは、非常にシンプルに「その研究の中で、結論は本当に正しいのか？」を問うものです。
研究に参加した特定の集団（サンプル）において、曝露（例：新薬の投与）とアウトカム（例：病気の改善）の間に観察された関連性が、本当に因果関係を反映しているのか。それとも、これまで見てきたバイアスや交絡によって作り出された見せかけの関連なのか。それを厳しく問うのが内的妥当性の評価です。
- 研究のデザインや実施方法が適切か？
- バイアスは十分にコントロールされているか？
- 交絡因子は適切に調整されているか？
これらの条件がクリアされていれば、「この研究の内的妥当性は高い」と言えます。
以前の弓矢の例えを使うなら、内的妥当性は「風もノイズもない、完璧に管理された室内練習場で、狙った的の中心をちゃんと射抜けているか」を確かめる作業に相当します。まずは、この理想的な環境で正確な結果を出せることが大前提となるわけです。
ステップ2：外的妥当性 (External Validity) — その成功、実戦でも通用するか？
最初の関門である内的妥当性をクリアして初めて、私たちは次のステップに進むことができます。それが外的妥当性です。
これは、「その研究で得られた真実らしい結果を、目の前の患者さんや他の集団にも当てはめることができるか？」という、臨床家にとって最も重要な問いです。
弓矢の例えを続けるなら、「室内練習場での素晴らしい一射を、雨や風が吹き荒れる実戦の場（＝リアルワールド）でも再現できるか？」を問うことに他なりません。
どんなに内的妥当性の高い研究（＝室内練習での大成功）であっても、その結果が他の状況でも通用するとは限りません。例えば、研究の参加者が非常に限定的（例：合併症のない40代男性のみ）だった場合、その結果を合併症を持つ高齢の女性にそのまま適用（一般化）できる保証はどこにもないのです。
内的妥当性は、外的妥当性のための「必要条件」です。室内練習で的を外すような研究結果（内的妥当性が低い）は、そもそも実戦で使う価値すらありません。
| 妥当性の種類 | 中核となる問い | 弓矢の例え | 主な脅威 |
|---|---|---|---|
| 内的妥当性 | この研究内の結論は正しいか？ | 室内練習場で的を射抜けるか？ | バイアス、交絡 |
| 外的妥当性 | この結果を他の人々にも適用できるか？ | 実戦の場で的を射抜けるか？ | 研究対象の偏り、設定の特殊性 |
外的妥当性を考える上での重要コンセプト
外的妥当性を議論する際には、関連するいくつかの重要なキーワードが登場します。
① 一般化可能性 (Generalizability) vs. トランスポータビリティ (Transportability)
外的妥当性は、しばしば「一般化可能性」という言葉とほぼ同義で使われます。これは、研究で得られたサンプルからの結果を、そのサンプルが由来する、より大きな母集団全体に当てはめられるかを問う概念です。
一方で、より近年の因果推論の文脈では、「トランスポータビリティ（輸送可能性）」という概念も重要視されています。これは、ある特定の集団（例：アメリカで実施された臨床試験）で得られた知見を、背景が異なる全く別の集団（例：日本の日常臨床）に「輸送」して適用できるか、その条件は何かを数学的に厳密に議論する枠組みです (Pearl and Bareinboim, 2014)。
② 効果の異質性 (Heterogeneity of Treatment Effect, HTE)
外的妥当性を考える上で、このHTEという視点は欠かせません。これは、ある治療の効果が、患者の特性（年齢、性別、人種、重症度、遺伝的背景など）によって異なる可能性を指します。
例えば、ある抗がん剤が特定の遺伝子変異を持つ患者には劇的に効くが、持たない患者にはほとんど効かない、といったケースです。研究全体での「平均的な治療効果」だけを見て、「この薬は有効だ」と判断しても、目の前の遺伝子変異を持たない患者さんにとっては、その情報はほとんど意味を持ちません。
このHTEを理解し、予測しようとする試みは、まさに個別化医療（Personalized Medicine）の核心であり、平均値の裏に隠された個人差に目を向けることの重要性を示しています (Kent et al., 2018)。論文を読む際には、「この結果は、どのような患者集団で示されたものなのか？」、そして「目の前の患者さんは、その集団とどう違うのか？」を常に自問自答する姿勢が求められます。
まとめ：今日から始める、エビデンスを見抜くための「探偵術」
さて、私たちはここまで、臨床研究という名の事件現場に潜む、巧妙な犯人たちの手口を追ってきました。論文の結果を歪める「バイアス」という名の犯人と、その「交絡」という名の狡猾な共犯者。彼らの存在は、私たちが日々接する医療情報を、時に真実とは似て非なるものへと変えてしまいます。
しかし、もう私たちは丸腰ではありません。彼らの手口を知り、その正体を見破るための「探偵術」を手にしました。明日から論文を読むとき、ぜひあなたの心の中に、こんな「探偵のチェックリスト」を思い浮かべてみてください。
🕵️♀️ 臨床論文を読むときの「探偵チェックリスト」
- 【容疑者の特定】この研究に参加したのは、一体どんな人々か？
- 疑うべき点： 選択バイアス チェックポイント：
- 研究対象者の選び方は公平か？途中で脱落した人々に偏りはないか？
- この結果は、私の目の前の患者さんに当てはまるほど代表的な集団から得られたものだろうか？
- 疑うべき点： 選択バイアス チェックポイント：
- 【証拠の検証】そのデータは、どのように集められ、測定されたのか？
- 疑うべき点： 情報バイアス チェックポイント：
- 記憶に頼るような曖昧な情報はないか？評価者が結果を知ることで、測定に手心が加わっていないか（盲検化はされているか）？
- そもそも使っている「物差し」は正確で、グループ間で公平か？
- 疑うべき点： 情報バイアス チェックポイント：
- 【黒幕の存在】他に影響を与えた「操り人形師」はいないか？
- 疑うべき点： 交絡 チェックポイント：
- 年齢、性別、重症度など、結果に影響しうる他の要因は考慮され、適切に調整されているか？
- 見せかけの因果関係に騙されていないか？
- 疑うべき点： 交絡 チェックポイント：
論文の「限界（Limitations）」セクションは、著者からのヒント
もちろん、完璧な研究というものは存在しません。誠実な研究者ほど、自分たちの研究が持つ弱点や限界を認識しています。その「自白」とも言えるヒントが、論文の最後にある「限界（Limitations）」のセクションに書かれています。
このセクションを注意深く読むことは、著者がどのバイアスや交絡を認識し、それにどう対処しようと試みたのかを知るための、まさに「宝の地図」です。
バイアスや交絡を理解することは、単に論文の欠点を探すためのものではありません。それは、溢れる情報の中から、より確かな知見をすくい上げ、それを自信を持って日々の臨床に活かすための、最も強力で、知的な武器になるはずです。この探偵術を磨くことで、私たちは情報の受け手から、エビデンスを主体的に使いこなす実践者へと変わることができるのです。
参考文献
- Grimes, D.A. and Schulz, K.F. (2002) Bias and causal associations in observational research. Lancet, 359(9302), pp.248–252.
- Kent, D.M., Steyerberg, E.W. and van Klaveren, D. (2018) Assessing and reporting heterogeneity of treatment effect in clinical trials: a proposal. Annals of Internal Medicine, 169(6), pp.409-411.
- Monson, R.R. (1986) Observations on the healthy worker effect. Journal of Occupational Medicine, 28(6), pp.425–433.
- Pearl, J. and Bareinboim, E. (2014) External validity: From do-calculus to transportability across populations. Statistical Science, 29(4), pp.579–595.
- Rothman, K.J., Greenland, S. and Lash, T.L. (2008) Modern Epidemiology. 3rd edn. Philadelphia: Lippincott Williams & Wilkins.
- Sackett, D.L. (1979) Bias in analytic research. Journal of Chronic Diseases, 32(1–2), pp.51–63.
- Tripepi, G., Jager, K.J., Dekker, F.W. and Zoccali, C. (2008) Selection bias and information bias in clinical research. Nephron Clinical Practice, 110(2), pp.c103–c107.
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第10条（規約の変更）
本サイト運営者は、必要と判断した場合、利用者の承諾を得ることなく、いつでも本規約を変更することができます。変更後の規約は、本サイト上に掲載された時点で効力を生じるものとし、利用者は変更後の規約に拘束されるものとします。
第11条（準拠法および合意管轄）
本規約の解釈にあたっては、日本法を準拠法とします。本サイトの利用および本規約に関連して生じる一切の紛争については、東京地方裁判所を第一審の専属的合意管轄裁判所とします。
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