レセプト情報・健診情報を活用したリアルワールドエビデンス創出に資する医学統計手法の開発 – 低用量卵胞ホルモン・黄体ホルモン配合製剤と血栓症に関するTarget Trial Emulation –

2022年11月20日

■ 学会名
第42回日本医療情報学連合大会

■ 発表日
2022/11/20

■ 筆頭演者
竹下沙希
奈良県立医科大学公衆衛生学講座

■ 共同演者
西岡祐一¹,²、森田えみり¹、明神大也¹、久保慎一郎¹、野田龍也¹、今村知明¹
1) 奈良県立医科大学 公衆衛生学講座 
2) 奈良県立医科大学附属病院 糖尿病・内分泌内科

■ 発表形態
口頭

■ 要旨
Target trial emulation (TTE) とは理想のランダム化無作為試験 (randomized controlled trial: RCT) を模倣する研究デザインであり、観察研究から因果関係を推定することができる。理想的なRCTは、すべての臨床研究が目指すべき完璧かつ実現不可能な研究である。
本研究において、我々は比較可能性を向上させる方法として、TTEの概念に基づく背景因子の完全一致手法を開発した。DeSCデータベースを用いて、低用量エストロゲン・プロゲスチン(LEP)と血栓症のTTEを行い、LEP群(N=1,387 年齢:平均±標準偏差 30.0±8.82 歳)と漢方薬群(N=3,457 年齢:35.5±8.89 歳)で血栓症のオッズ比を算出した。新規手法の結果を、従来の手法(傾向スコア、高次元傾向スコア)と比較した。また、新規手法と従来の手法を組み合わせた交絡因子の調整も行った。オッズ比や信頼区間は背景因子の調整方法によって大きく変化した。
新規手法では主たる共変量の完全一致が前提となっているため、一致した共変量の群間差は分布せず、偶然誤差は発生しない。また、任意次数の因子相互作用を制御することができるため、より比較可能性の高い観察研究の設計に貢献することができる。