症例減少バイアス
バイアスリスクとは？
リハデミー編集部
2019.03.23
リハデミー編集部
2019.03.23
症例減少バイアス
◇確認すべきポイント：
・それぞれのアウトカムに関するデータが完全に報告されているか
・ITT（Intention-to-treat）解析を行っているか
症例減少バイアスとは？
症例減少バイアスは、解析の段階で生じるバイアスのことです。解析の対象となる症例が、介入前後で減少しており、それが介入群と対照群で系統的に差がある場合に生じます。症例減少バイアスは、主に
・不完全アウトカムデータ
・ITT解析の非実施
に分けられます。以下の研究例を参考に見てみましょう。
研究例
アウトカム：6分間歩行距離
例）アウトカムへの影響が大きい場合
一般的に、ランダム化比較試験の場合、論文中に上記のような割り付けの図が記載されています。
ポイントは、以下の通りです。
・介入群と対照群との減少に、差がないか
差がある場合
・理由が明記されているか
・減少に偏りがないか
この研究例では、介入群の方が、対照群よりも対象者の数が減少しています。この時、理由が書いていない場合は、バイアスリスクが高い（-2）と判断できるでしょう。また、理由が書いていても、介入群は運動負荷が大きすぎ、治療を中断する人が多かった場合、偏りが生じた場合、アウトカムに影響を与える可能性があります。
他方、患者の入院、死亡など、止むを得ない事情であり、偏りも少なく、アウトカムに影響を与えないと判断できれば、バイアスリスクは0となります。
ITT解析は、ランダム化比較試験の統計について、対象が脱落したり、途中で患者の希望により群を変更した場合でも、当初の割り付け通りに解析を行う方法のことを指します。ITT解析が行われていない場合は、バイアスが生じている可能性を考えます。
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