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臨床医学論文での副作用の効果量の定義や使い方について教えてください:Chat GPTに聞いてみたシリーズ

<院長> 効果だけでなく、副作用についての定量化も必要になります。Chat GPTに聞いてみました。

Q:臨床医学論文での副作用の効果量の定義や使い方について教えてください。
A:ChatGPT: 臨床医学論文における副作用の効果量(Effect Size)

副作用(有害事象, Adverse Events)の評価においても、効果量を用いて治療の安全性を定量的に評価することが重要です。以下、副作用の効果量の定義と使い方を説明します。


1. 副作用の効果量の主な指標と使い方

指標説明・使い方
リスク比(Risk Ratio, RR)介入群と対照群で副作用が発生するリスクの比。RR = 1 ならリスク増減なし。例:新薬Aが肝障害を引き起こすリスクを比較。
オッズ比(Odds Ratio, OR)副作用が発生するオッズの比。RRに似ているが、症例対照研究に適する。例:NSAIDs使用と胃潰瘍の関連性を評価。
ハザード比(Hazard Ratio, HR)副作用が時間経過とともにどれくらいの頻度で起こるかを示す。例:がん治療薬Aでの骨髄抑制発生率の比較。
絶対リスク増加(Absolute Risk Increase, ARI)副作用が発生するリスクの絶対的な増加量。リスク増減の実際の影響を示すために重要。例:抗凝固薬Aで出血リスクが何%増加するか。
治療必要数(Number Needed to Harm, NNH)1人に副作用を引き起こすために治療が必要な人数。NNHが小さいほどリスクが高い。例:NSAIDsを100人に投与すると1人に胃潰瘍が起こる(NNH = 100)。

2. 副作用の効果量の解釈と臨床応用

  • RRやORが1より大きければ副作用リスク増加、1より小さければ減少を示す。
    • 例:RR = 2.0 なら、介入群で副作用が2倍発生する。
  • HRは時間経過を考慮した指標なので、副作用の長期リスク評価に有用。
  • ARIとNNHは、副作用の実際の影響を評価するために特に重要。
    • 例:NNT = 50(治療の有益性) vs. NNH = 10(副作用発生)。この場合、副作用リスクが高すぎるため、治療の妥当性を再評価すべき。
  • 軽微な副作用と重篤な副作用を区別し、臨床判断に活用。

3. まとめ

副作用の評価には、RR・OR・HRなどの比率指標だけでなく、ARIやNNHなどの絶対的な指標も重要。
NNHが小さい場合、副作用リスクが高いため、治療のリスクとベネフィットを慎重に評価する必要がある。
副作用の効果量を適切に解釈することで、治療選択の最適化やリスク管理に役立つ。

<院長>
・分かりやすくまとめてくれました(分かりにくかった場合は、掲載していません)。
・私は、NNHと同じくNNTを参考にしています。

2025.03.10 | Chat GPTに聞いてみた,診療での疑問への回答,医学論文の読み方,医院ブログ

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