医学研究の手法について簡単に触れます。薬の効果や治療の結果が有意であるかどうか、信頼するに足りるかどうかの「テスト」方法です。図は「究極の食事」の著者カリフォルニア大学ロサンゼルス校（UCLA）内科学助教授の津川友介先生によるエビデンス（科学的根拠）のレベルを示すものです。最も信頼度が高いのはメタアナリシスという文献のシステマティックレビューにて解析したものです。この手法は最近の薬剤師国家試験にも出題されており、「ある患者さんに薬剤を投与するのに、どれが最も有効かを論文検索によって調査する」のに応用することへの出題です（図）。この解析法の元となるデータは、研究方法の正確さや妥当性など、何人かの専門家によって査読された医学系雑誌に掲載された論文を多数集積して取りまとめ、特殊な統計的手法を使った研究内容になります。これに対し最も信頼性の薄いのが個人の体験談や専門家であっても患者さんのデータの統計学的解析に基づかない意見で客観的な研究ではないものです。一般に臨床試験ではまず仮説を立て、データを集積して統計学的に有意差を検定します。例えば「県境を越えた人の移動はコロナ感染のリスクとなる」という仮説を証明するためにはある一定期間内に十分な人数を集め①県境を越えて移動した群と②越えていない群に分けて、感染発症や検査陽性率の差を検定して行われます。２群をくじ引きなどによりあらかじめランダムに割り当てるのが「ランダム化試験」で、ある治療をしているグループを沢山集め、その結果を論じるだけの「観察研究」では他の因子が一定にそろっていないため患者さんのデータに偏りが生じ本当の効果が分かりにくいのです。特定の国や集団による偏りを削除するために複数個の研究結果をまとめたメタアナリシスが最も信頼度が高くなります。また比較試験では比較する元のデータ（対照群）が直近のものやかなり以前のものでは、例えば「水曜日としては過去最高である」とか、ピーク時を超えた時点と比べ「感染者数が10倍以上になっている」など正確な変動が分かりにくいものがあります。さらに得られたデータを故意に操作する「恣意性」なども気を付けなくてはいけなく、街頭インタビューなどで極端な例だけをピックアップしたり順番を変えたりなど、やろうと思えば簡単に操作できるところに落とし穴があります。 最後に、「新型コロナウイルス感染力の強さと毒性」について、ウイルスは自分の遺伝子を残す（細胞や核を持つ生物である細菌と異なりウイルスはDNAかRNAのみを持つ原始的な非生物）ことが最大の使命であります。そのために毒性を下げて感染力を高めて世界中に広がることを目論んでいるというのが本当のところかなという気がしますが、感染力が高いからと言って毒性が弱いとも言えないようです。絵の具の一滴を水に落とすと、勢いよく分散していきますが、最後は薄くなって分からなくなるように、コロナの脅威も消えていくことを祈りたいです。(2022.2)
津川友介氏による「エビデンスの階層」
第99回薬剤師国家試験問題：メタアナリシスの結果を示すフォレストプロットに関する出題
