# チャプター 1 こんにちは、小谷由紀です。 今日は、臨床研究におけるアウトカムの話をしようと思っています。 Googleフォームの方にお便りというかご質問いただいたので、それにお答えする形でお話してみようと思いますね。 今回はご質問いただいたのは松下先生。 以前も集中治療系のジャーナルに関して取り上げてほしいというご質問をいただきましたね。 今回もありがとうございます。 いただいたご質問を読み上げますね。 いつもありがとうございます。 臨床研究に関する質問があります。 臨床研究において複合アウトカムというアウトカムがあること、その解釈には注意を要することを知りました。 そもそも臨床研究にはどのような種類のアウトカムがあり、どのように設定するのでしょうか。 解釈する際の注意点があれば合わせて教えていただけますと幸いです。 よろしくお願いしますということです。 ありがとうございます。 なかなか壮大なテーマですけど、今回は前半と後半に分けてお話してみようと思います。 前半でこの臨床研究におけるアウトカムの基本的なところや大きな分類みたいなところをお話してみようと思っています。 後半では今回ご質問にも挙げられていた複合アウトカムというものについて、 そもそもの意味合いとかどういうふうに使われているか、そして解釈する時の注意点に分けてお話してみようと思っています。 前半を通常放送、後半をプレミアム放送でお話しますので、 もし複合アウトカムやアウトカムそのものについて詳しく知りたいよということであれば、 ぜひプレミアムリスナーの方にウェブから登録いただけると嬉しいです。 プレミアムリスナーの登録方法は番組の概要欄にも載せていますので、ぜひそちらを参照してみてください。 ではこのアウトカムについてちょっとお話してみますね。 アウトカムというのは皆さんもお聞きになったことはおそらくあるんじゃないかなと思います。 臨床研究をするときに、研究のまず大きな枠組みを決めるわけですね。 特に何かの治療の効果を見たいというタイプの研究をする場合には、フレームワークはピコとかペコと言います。 これは頭文字ですね。P-I-C-O、ないしはP-E-C-Oという風にやるわけですけれど、 RCTみたいに介入研究と言われるタイプの研究。 簡単に言うと、治療Aと治療Bを比較するときに、そのAとBをランダムに割り付ける、 そういうタイプの研究の場合にはピコと言います。 Pがpatient、患者さんですね。Iがインターベンション、介入。Cがコントロール、対象。 そしてOが今回お話しするアウトカムになります。 観察研究の場合には、I、インターベンションがE、エクスポージャー、バクロという言葉に置き換わりますが、 概ね意味合いは変わりません。 いずれにしても、この研究をデザインするときに、そして研究を読むときには、 このピコをまず捉えるということが非常に大切になるぐらい、 つまりこの最後のOにあたるアウトカムというのは、まさに研究のコア部分という風に言えると思います。 つまり、どういう患者さんにある治療を何かの治療と比べて、 ある評価指標、これがアウトカムですが、評価指標が良くなるか悪くなるかを見るというのがアウトカム。 臨床研究の大枠でアウトカムの意味合いです。 アウトカム、いろんなアウトカムありますよね。 皆さん、何か思いつくのありますかね。 集中治療の分野でいうと、一番よく見て、皆さんが一番よく気にしているアウトカムはおそらく死亡じゃないですかね。 やっぱり死亡率が良くなれば、その治療はいいでしょうし、 死亡率が悪くなるんだったら、そんな治療はやりたくないと思いますよね。 一方で、例えば何か新しい消圧剤が世に出た時に、 その新しい消圧剤と普段使っている消圧剤、例えばノルアドレナリンを比べて、 3時間後の血圧はどっちが高くなるか、みたいな研究もあり得ます。 こうした時のアウトカムは血圧ですよね。 この死亡というのと血圧というのは、皆さんお感じになる通り重みが違いますよね。 血圧が多少低くても生きている方が嬉しいし、 血圧が3時間後に上がっていても、6時間後に死亡していたら悲しいですよね。 こんな風に、大事なアウトカムのことを真のアウトカム、トゥルーアウトカム、 ないしはハードアウトカム、なんて言ったりします。 患者さんにとって非常に大切なアウトカムですね。 一方で血圧みたいに、値の変化、いわゆるモニター上で出ているとか、 検査値みたいな、例えば炎症性サイト外のデータとか、PF比とか、 そういうものはダイタイアウトカム、ダイリアウトカム、英語でいうとサロゲートアウトカムという風に言われます。 つまりですね、例えばショックの患者さんで新しい消圧剤の効果を示すという時に、 前提としては、ショックなので血圧が低くて困っている。低いから臓器障害が起きて死亡に至る。 この連鎖を断ち切るために血圧がより上がる薬を開発すれば、臓器障害も防げて、最終的に死亡も良くなるんじゃないかという、そんな期待があるわけです。 なので、いきなり死亡率を見回すというよりかは、まずはちゃんと血圧が上がるんですかと確認したいので、 だいたいアウトカム、サロゲートアウトカムである血圧の研究から始めて、うまくいきそうだ。 じゃあ次は、例えばどうでしょう。クレアチニンが上がらずに人気の障害を防げそうだ。 その次に、例えば透析に入る率が減るよとか、その次に死亡率がどうかみたいに進んでいくというわけです。 つまり、今回すごくお伝えしたいことはですね、真のアウトカム、トゥルーアウトカムの方が、だいたいアウトカムより良いとか偉い、みたいな見方をされることが結構あると思うんですけど、 逆に言えば、この研究はだいたいアウトカムを指標にしているのでダメだ、みたいな言い方をされる時があると思うんですけど、それは違うんですね。 これは良いとか悪いとかじゃないわけです。役割が違うんですね。 研究の最初の段階で言えば、そういっただいたいアウトカム、生理学的な指標、呼吸に関することであればPFEが良くなるとか、腎臓に関することであれば尿量が増えるとか、 そういうところから知見を積み上げていかないと、次のステップ、次のステップって進むことができませんよね。 別の回で、RCTやるまでにやるべき研究のお話をしましたけど、やっぱり観察研究や超規模のRCTで知見を積み重ねていく、その過程で最初の頃に使われるのはやっぱりだいたいアウトカムなんです。 もちろん最終的には真のアウトカムを改善したいんですが、まずはだいたいアウトカムで知見を積み重ねて、いよいよもう揃った、場面が出揃ったってなれば、 真のアウトカムを検証する大きな試験をやりましょうということになるわけなんですね。 というわけで、まず今回はアウトカムの基礎として、真のアウトカムとだいたいアウトカムの話をしました。 後編のプレミアム放送では、複合アウトカムのお話を深めていこうと思いますので、ご興味ある方はぜひ登録ください。 それではまた。