症例対照研究（症例対照研究とも呼ばれる）は、結果が異なる2つの既存のグループを特定し、想定される因果属性に基づいて比較する観察研究の一種です。症例対照研究は、ある疾患を持つ被験者と、その疾患を持たないがそれ以外は類似している患者を比較することで、疾患に寄与する可能性のある要因を特定するためによく使用されます。[1]ランダム化比較試験よりも必要なリソースは少ないですが、因果推論の証拠は少なくなります。症例対照研究は、オッズ比を算出するためによく使用されます。一部の統計手法では、症例対照研究を使用して相対リスク、リスク差、その他の量を推定することもできます。[2]
ポルタ疫学辞典は、症例対照研究を次のように定義しています。「対象となる疾患（またはその他の結果変数）を持つ人々と、適切な対照群（比較群、参照群）である非疾患の人々を対象とした観察疫学的研究。疑わしい危険因子または属性と疾患との潜在的な関係性は、疾患のある被験者と疾患のない被験者を、それぞれの群（疾患のある被験者と疾患のない被験者）における当該因子または属性の存在頻度（または定量的であれば、当該属性のレベル）に関して比較することにより検討される。」[3]
症例対照研究は、コホート研究とよく対比されます。コホート研究は、曝露を受けた被験者と曝露を受けなかった被験者を、興味のある結果が得られるまで観察する研究です。[3] [4]
対照群は必ずしも健康である必要はありません。対照群は症例になるリスクのある人々を代表すべきであるため、病人を含めることが適切な場合もあります。[5]対照群は症例群と同じ集団から選ばれるべきであり、その選択は対象となる曝露とは無関係であるべきです。[6]
対照群は実験群と同じ疾患を有していても、その重症度が異なる場合があり、関心のあるアウトカムとは異なる結果となる可能性があります。しかし、症例群と対照群の差は小さくなるため、曝露効果を検出する検出力は低下します。 [要出典]
他の疫学研究と同様に、研究対象者数を増やすことで研究の検出力は高まります。症例数と対照数は必ずしも同じである必要はありません。多くの場合、症例を見つけるよりも対照数を集める方がはるかに簡単です。対照数を症例数より4倍多くし、その比率を1倍程度まで増やすことは、研究を改善する費用対効果の高い方法となる可能性があります。[5]
前向き研究は、研究期間中の疾患の発症などのアウトカムを観察し、これを疑わしいリスク要因や防御要因などの他の要因と関連付けます。この研究では通常、対象者をコホートに分け、長期間にわたって観察します。対象となるアウトカムは共通している必要があります。そうでなければ、観察されるアウトカムの数が少なすぎて統計的に意味をなさないもの（偶然に発生した可能性のあるアウトカムと区別がつかないもの）となります。研究期間中に追跡調査から外れた被験者の喪失など、バイアスの原因となる要因を回避するためにあらゆる努力を払う必要があります。前向き研究は通常、後ろ向き研究よりもバイアスや交絡の潜在的な要因が少ないです。[7]
一方、後ろ向き研究は、研究開始時に確立された結果と関連して、疑わしい危険因子または防御因子への曝露を過去に遡って検証します。レーンとクレイポンによる1926年の乳がんの危険因子の調査など、多くの有益な症例対照研究は後ろ向き研究でした。交絡やバイアスによる誤差要因の多くは、前向き研究よりも後ろ向き研究で多く見られます。このため、後ろ向き研究はしばしば批判されます。しかし、対象となる結果がまれな場合、相対リスクを推定するために必要な前向き研究の規模は、しばしば実現不可能なほど大きくなります。後ろ向き研究では、オッズ比が相対リスクの推定値となります。後ろ向き研究では、バイアスや交絡の原因を避けるよう特別な注意を払う必要があります。 [7]
症例対照研究は、比較的安価で頻繁に用いられる疫学研究の一種であり、小規模なチームや個々の研究者が単一の施設で実施できるため、より体系的な実験研究では通常不可能な方法で実施できます。症例対照研究は、多くの重要な発見と進歩への道を示してきました。症例対照研究のデザインは、希少疾患の研究や、リスク要因と対象疾患との関連性がほとんど分かっていない予備研究でよく用いられます。[8]
前向きコホート研究と比較して、費用が安く、研究期間も短い傾向があります。また、多くの場合「十分な」数の疾患イベントの発生を待たなければならないコホート研究よりも、統計的検出力が高いという利点もあります。[要出典]
症例対照研究は観察研究であるため、ランダム化比較試験と同レベルのエビデンスを提供することはできません。結果は他の要因によって交絡し、より優れた研究と逆の結果が得られる可能性があります。30件の高品質とみなされた研究を対象としたメタアナリシスでは、製品の使用によってリスクが半減したという結論が出ましたが、実際にはリスクはむしろ増加していました。[9] [10]また、症例対照研究の設定では、曝露が確認されてから被験者の転帰状態を長期にわたって追跡調査する前向きコホート研究デザインよりも、疾患転帰への曝露のタイムラインを確立することがより困難な場合があります。症例対照研究の最も重要な欠点は、個人の経時的な曝露状態に関する信頼できる情報を得ることが難しいことです。したがって、症例対照研究はエビデンスの階層構造において低い位置に置かれます。[要出典]
症例対照研究における最も重要な成果の一つは、リチャード・ドールとブラッドフォード・ヒルによる喫煙と肺がんの関連性の実証である。彼らは大規模な症例対照研究において、統計的に有意な関連性を示した。[11]反対派は長年、この種の研究では因果関係を証明できないと主張してきたが、最終的に行われたコホート研究の結果は、症例対照研究が示唆した因果関係を裏付けた。[12] [13]そして現在では、米国における肺がんによる死亡の約87%は喫煙が原因であると認められている。
症例対照研究は当初、症例群と対照群における曝露群の割合に有意差があるかどうかを検定することで解析されていました。[14]その後、Cornfield [15]は、関心対象の疾患結果がまれである場合、曝露のオッズ比を用いて相対リスクを推定できることを指摘しました（希少疾患の仮定を参照）。オッズ比の妥当性は、研究対象となる疾患の性質、サンプリング方法、追跡調査の種類に大きく依存します。古典的な症例対照研究では、希少疾患の場合、オッズ比は相対リスクの近似値にしかならないことは変わりませんが、他の多くの種類の研究（症例コホート研究、ネスト型症例対照研究、コホート研究）では、希少疾患の仮定を必要とせずに、曝露のオッズ比を用いて相対リスクまたは曝露の発生率比を推定できることが後に示されました。[14] [16] [17]
ロジスティック回帰モデルを用いて症例対照データをモデル化し、オッズ比に着目する場合、前向き尤度法と後ろ向き尤度法の両方で、切片を除いて共変量について同一の最大尤度推定値が得られる。[18]オッズ比よりも解釈しやすいパラメータ（リスク比、レベル、差など）を推定する通常の方法は、症例対照データに適用するとバイアスが生じるが、特別な統計手法を用いることで、使いやすく一貫性のある推定値が得られる。[19]