禁煙成功率は「何人中の何人」から読む

01

登録人数と解析人数を分ける

二値の結果では、分子は条件を満たす人数、分母はその計算に含めた集団です。CONSORTは結果・時点ごとの解析人数とデータのある人数、各群の結果を示すよう求めます。登録総数が全ての割合の分母とは限りません。

割付、実際の参加、追跡できた人数、解析人数は別です。「成功率25%」だけなら、分母は未確認のまま。都合のよい人数を補わないでください。

[1]

02

架空の100人に二つの割合

実際の研究ではない例です。100人が登録し、指定の評価で80人の結果が得られ、同じ固定条件を20人が満たし60人は満たさなかったとします。残る20人は欠測です。20を全100人で割れば20%、データのある80人だけで割れば25%です。

二つの治療の成績ではなく、同じ集団の二通りの計算です。確認済みの条件達成人数は20人のまま。欠測を未達成とするのは解析上の扱いで、20人の喫煙を観察したわけではありません。どちらも自動的に偏りがない答えにはなりません。

03

何をいつ成功と判定したか

禁煙、喫煙量の減少、受診完了、満足度は異なる結果です。完全な定義、時点、事前に定めた主要評価項目か副次評価項目かを読みます。

6か月の訪問で直前7日間だけを質問する場合もあり、6か月連続禁煙とは限りません。製品範囲と確認方法も比較前にそろえて読みます。

[2][4]

04

欠測には方法と仮定がある

群ごとの欠測数、理由、解析方法と、別の仮定で確かめる感度分析を探します。得られたデータだけの解析、値の補完、統計モデルは同じ処理ではありません。

CONSORTは欠測処理に仮定が必要だと説明しています。単純な置換は必ずしも保守的でも偏りのない方法でもありません。見かけ上完全な率でも、未知の行動が観測済みになるわけではありません。

[3]

05

2倍と10ポイントの違い

別の純粋な架空計算です。本当に比較可能な二群が各100人で、一方の20人、他方の10人が条件を満たすとします。20%と10%の絶対差は10パーセントポイント、相対的な比は2です。20ポイント増えたという意味ではありません。

この例に実際の介入、無作為割付の証拠、信頼区間はありません。単位の説明で、効果の証明ではありません。実際の試験では絶対・相対比較と不確実性を一緒に探します。

06

不確実性と対象集団を残して読む

推定された差には精度の説明が必要で、信頼区間がよく使われます。広い区間では差の大きさについて不確実性が残ります。区間があっても偏った追跡や違う評価項目は修復できません。特定集団・支援環境での結果は個人予測ではありません。

受診先などを考える材料なら、原報告を地域の資格を持つ専門家に示し、対象者、支援内容、条件、追跡が自分の疑問に対応するか確認してください。見出しから個人の成功確率は計算できません。 日本では厚生労働省の準備に関する資料が禁煙外来に触れています。ただし本文の最終確認は2021年11月10日で、現在の受診条件は医療機関へ確認します。外来が見つかっても、その施設の成績と読んだ研究が同じとは限りません。

[1][5][6]

07

覚えておきたいこと

• 人数、分母、条件、時点と欠測処理をまとめて残す。
• 回答者の率と登録者全体の率は別の量。
• 比較可能性、ポイント差、相対比、不確実性を区別する。

08

よくある質問