結果の見方について～ハザード比・95%信頼区間・P値

医療従事者向けの記事なんかを見ていると「ハザード比」「95%信頼区間」「P値」なんて言葉が出てきますが、恥ずかしながら私は割りと最近までそれらの意味を知らず、その後に続く「有意差があった」「有意差がなかった」という言葉だけをみて「へえー、効果あるんだ」とか「この治療意味ないんだ」等と考えて過ごしてきました。

しかしですね、どうやら「有意差があるから臨床的にも意義がある」とか「有意差がないから効果がない」とかそういうわけではなく、有意差があったとしてどれくらいなのか、有意差がなかっとしてどのような傾向にあるのかを定量的に考えていく事が重要なようなので、自戒を込めて結果の見方について書いていこうかと思います。

数字は前回のブログに登場した６０歳以上に低用量アスピリンを投与して心血管関連死等の複合アウトカムをみたときの

アスピリン群2.77%、非投与群2.96%、ハザード比0.94、95%信頼区間0.77-1.15、P=0.54

を使っていきましょうか。

・ハザード比

アウトカムが発生する割合を示す相対的な指標。

上記の数字では複合アウトカムに対するハザード比が0.94なのでつまり、アスピリン投与群では心血管関連死などの複合アウトカムを「6%減少させる」ということになります。

もしもこのハザード比が0.7だったら「30%減少させる」、1よりも大きい数字で1.7であった場合は「70%増加させる」となります。

ただし、あくまでも相対的な発生率なのでイベントの発生数が少ないとハザード比が大きくなってしまう(数字で見たときのインパクトが大きくなってしまう)という落とし穴があります。

極端な話し、仮にある治療群(1000人)での死亡が2人(0.2%)でプラセボ群(1000人)では1人(0.1%)だった場合ハザード比は2(２倍増加させる)ということになります。死亡した人数は多くないのにハザード比でみると治療群での死亡率が非常に高いように感じてしまいますね。

そこで絶対リスクも見ていくということが必要になってくるのですが、絶対リスクは上記の数字では「アスピリン群2.77%」「非投与群2.96%」となっており、この数字を使ってNNTというものを計算することが出来ます。

おっと、また新しい言葉が出てきてしまいましたね。

NNTとはアウトカムが発生する患者を1人減らすために何人の患者の治療を必要とするかを表すもので、数値は絶対リスク差の逆数となります。なんだかよわからないので実際に計算してみると

絶対リスク差は非投与群2.96%－アスピリン投与群2.77%=0.19%

この逆数なので1/0.0019=526.3

になり、つまり526人を治療して１人のアウトカム発生を防げるということになります。

・95%信頼区間

上記ではハザード比0.94という数字が出ていますが、これはあくまで対象になった患者さんの中での数字になります。

臨床試験等をする際に世の中の全ての患者さんを対象に試験をすることは不可能なのでサンプリングして試験をされるわけですが、これを世の中の患者さん全てに当てはめたときに誤差がある可能性があるので、その誤差を計算したものが95%信頼区間です。

・信頼区間が1をまたぐと(例えば、95%信頼区間0.8-1.2とか)有意差なし。

・信頼区間が1よりも小さいと(95%信頼区間0.7-0.9とか)リスク減少。

・信頼区間が1よりも大きいと(95%信頼区間1.1-1.3とか)リスク上昇。

という見方になります。

ここでは95%信頼区間0.77-1.15ということで1をまたいでいるので有意差はなしとなります。

・P値

誤差や偶然によってたまたま得られたデータの差が出る確率を検定したもの。

通常、P<0.05(たまたまその結果が得られる可能性が5%以下)であれば結果は有意であるということにされるようです。 

上記では、P=0.54なので結果は有意ではないということになります。

本日はこれでおしまい。