オッズ比について書いてみる。臨床試験での有害事象との因果関係は？

こんにちは！risachicaです。

今回は、有害事象の発生頻度を話す際によく出てくるオッズ比について書いてみたいと思います。

オッズというと、一般的に聞くのは賭け事のリターンを計算する際に使われたりするのかと思います。

オッズは、確率論で確率を表す数値です。

まずオッズについて、以下の式で表すことができます。

実際に起こる確率が起こらない確率の何倍かを示す数値になります。

起こる確率＋起こらない確率＝１（全対数）という関係です。

臨床の有害事象の発生率を表す際には、曝露群と非曝露群の2つの集団のオッズの比率で

薬剤の曝露により有害事象の発生率が何倍になっているかを示す数値として表されます。

オッズ比が1の場合は同等の影響、さらに何倍かの場合はそれだけ起こりやすいと言えます。

このような有害事象の発生しやすさについて、オッズ比と、また相対危険度（リスク比）が同じように使用されます。

但し、リスク比はコホートのサイズにより影響を受けるため、サイズによってオッズ比と乖離していきます。

そのため、後ろ向き研究ではリスク比の使用できないため注意が必要です。

これら有害事象発生率や信頼区間の計算はそれ程込み入っていないので

Excelで十分計算できるは範囲であると思いますが

Excelでこれらの数値を出す計算式と入力の基本的方法について覚えておくと、実際の場面でかなり役立つかと思います！

関連の強さを計算するχ（カイニ）検定、z 検定、t 検定とともに、ピボットテーブルを駆使して大量データを集計するための基本的手法も含まれています。

簡単なデータ集計をするのがとても楽になります！

以下の書籍は、簡単な例示で確率や信頼区間を計算する際にExcelの実際の作業を示している動画がついているので、かなりおススメです↓

ちなみにこれは統計検定の一種であるデータサイエンス基礎という資格取得の勉強に使用した本なので、統計知識基礎の仕上げとしてデータサイエンス基礎は取得してみてもいいと思います。

Oddysseyの資格取得で7000円と手頃な価格で挑戦できますが

もともと統計知識がない場合は、難易度は一般的な資格としてはやや高めと感じました。

（90分なので、スムーズにすすめないと時間内に終わらない）

こちらの資格に関しては割とちゃんと勉強して、慣れてから挑戦したほうがいいかなと思います。

ではでは。