ワクチン開発の文脈で3つの観察研究に適用される因果推論の概念:理論から実践へ

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ワクチンワクチン倫理・義務化・犯罪・責任問題ワクチン全般(HPV,炭疽菌,他)ワクチン関連論文因果論・統計学

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Causal inference concepts applied to three observational studies in the context of vaccine development: from theory to practice

オンラインで2021年2月15日公開

Emilia Gvozdenović,1,2 Lucio Malvisi,3 Elisa Cinconze,3 Stijn Vansteelandt,4,5 Phoebe Nakanwagi,1 Emmanuel Aris,1 and Dominique Rosilloncorresponding author1

概要

背景

無作為化比較試験は因果関係を評価するためのゴールドスタンダードと考えられているが、観察研究で因果関係を評価することは困難である。

方法

発表された3つの観察研究において、曝露と転帰の間に因果関係がある可能性を評価するために、Hill’s Criteria、反実例推論、因果関係図を適用した。a) 2 型糖尿病と帯状疱疹の関連を調べる疾病負担コホート研究 1 件、b) AS04-HPV-16/18 ワクチンが自己免疫疾患のリスクに及ぼす影響を評価する承認後安全性コホート研究 1 件、c) ロタウイルス胃腸炎による入院を防ぐためのロタウイルスワクチンの効果を評価するマッチドケースコントロール研究 1 件。

結果

9つのHill’sクライテリアのうち、研究cでは8つ(Strength, Consistency, Specificity, Temporality, Plausibility, Coherence, Analogy, Experiment)が満たされていると判断され、研究aでは3つ(Temporality, Plausibility, Coherence)研究bでは2つ(Temporary, Plausibility)が満たされていると判断された。対偶推論のクライテリアでは、最も重要な仮定である交換性が検証できなかった。これらのツールを用いて、因果関係は研究bでは非常に低く、研究aでは低く、研究cでは非常に高いと結論づけた。有向性非循環グラフは、交絡するバイアスを特定し、因果関係を評価するための最も正確なデザインと分析を決定するのに役立つ補完的な視覚構造を提供した。

結論

我々の評価によると、観察研究における因果関係についてある程度の確実性を決定する上で、因果関係のあるヒルの基準と反面教師的思考が有効であることがわかった。因果関係推論のフレームワークの適用は、観察研究のデザインと解釈において考慮されるべきである。

補足情報

このオンライン版には、10.1186/s12874-021-01220-1に掲載されているが含まれている。

キーワード

因果推論、観察研究、ワクチン開発、Hill’s criteria、Counterfactual reasoning、Causal diagram

背景

今世紀に入ってから、曝露と結果の間の因果関係を評価するプロセスである因果推論について、これまでにない量の科学的研究が行われている。疫学研究の多くは観察研究であり、グループの類似性が実験的に得られるランダム化比較試験(RCT)とは異なり、グループの比較可能性を証明することは困難であり、不可能な場合もある。このため、因果関係の推論は困難であり、検証不可能な仮定を条件としている。

関連性から因果関係を推論するために、Austin Bradford Hill卿は「関連性の側面」と呼ばれるものを合成した[1]。これは、因果関係推論の証拠を収集するために単独または組み合わせて使用できる9つの異なる基準から構成されている。これらの基準は「Hill’s criteria」と呼ばれ、それ以来、疫学者の間で広く使用されている。最近では、グラフ理論や因果関係の反事実理論に基づいて、因果推論のための他の精巧なフレームワークが開発されている[2-4]。1974年にRubinによって発表された反事実的なフレームワーク[5]は、因果推論を行うために必要な3つの一般的な条件、交換可能性、一貫性、正定性を定義することにつながった。有向非環状グラフ(DAG)形式の因果関係図は、因果分析に関連するすべての変数間の想定される関係をまとめたもので、交絡や選択バイアスを検出し、データ分析や研究デザインにおいてそれらを調整する方法についての洞察を得るために使用することができる。我々は、ワクチン研究の文脈において、観察研究で因果関係の推論を行う際のこれらのアプローチの適用性と限界を評価した。

ワクチン研究には、因果関係分析に影響を及ぼす可能性のあるいくつかの特殊性がある。例えば、ワクチン接種は接種者を保護するだけでなく、ワクチンを接種していない集団における伝染病の感染を減少させることができる(集団免疫)。RCTでは、保健当局の承認を得るためにワクチンの有効性を実証するために、被験者個人レベルでワクチンの効果を測定するが、集団レベルでのワクチン接種の効果(有効性と影響)を測定するには、疫学研究が必要である[6]。古典的な因果推論手法と最近の因果推論手法であるHill’s criteria,counterfactual framework,causal diagramがワクチン研究にどのように適用できるかを,疫学研究の例を用いて評価した。

方法

GSK社が実施した3つの公表研究(ワクチン対象疾患の負担(BoD)研究1件、承認後安全性研究(PASS)1件、ワクチン効果(VE)研究1件)に、Hill’s Criteria、反事実的推論、因果関係図を適用した。公表された結果に基づき、各研究について、ヒルの基準と反実例の推論は、コンセンサスが得られるまで数回の会議で著者によって厳密に議論され、評価された。この演習では、追加の分析は行われないであった。各研究の曝露、転帰、その他の要因を描くために、標準的な記号を用いて因果図を作成した[7]。選択因子とマッチング因子は,S = 1に関連する因子として記号化した[Selection]。その他の共変量は、曝露と転帰の両方に関連するものとして描いた(図1)。

図1 分析した研究の説明と因果関係図An external file that holds a picture, illustration, etc. Object name is 12874_2021_1220_Fig1_HTML.jpg

AD: 自己免疫疾患, IRR: 発生率比, DAG: Directed Acyclic Graph, CI: 信頼区間, CMI: 細胞介在性免疫, Ctrl: 対照, DM1/DM2: 1型/2型糖尿病, COPD: 慢性閉塞性肺疾患,GE:胃腸炎,HPV:ヒトパピローマウイルス,HR:ハザード比,HZ:帯状疱疹,RV:ロタウイルス,VE:ワクチンの有効性,VZV:水痘帯状疱疹ウイルス。研究1[8]。DAG:DM2とHZのリスクとの因果関係を、年齢や基礎疾患である心疾患やCOPDなど、リスクに関連する可能性のある他の要因を考慮してコントロールした。S = 1の周りの四角は、研究に選ばれたことを条件とした分析であることを示している。腎疾患、肝疾患、メタボリックシンドローム、HZの既往がある人、免疫不全状態の人は登録から除外した。曝露およびその他の要因は、CMIの衰えとVZVの再活性化という2つの媒介を介して転帰(HZ)と関連している。研究2 [9]。DAG:S = 1は、試験中に適用された選択基準を示している。S = 1を囲む四角は、マッチしたコホートに選択されたことを条件として解析を行うことを示しており、年齢と診療圏がマッチング要因となっている。解析は、潜在的な交絡因子である「医療資源の利用」と「その他の予防接種」で調整されている。研究3 [10]. DAG:S = 1の周りの四角は、ケースコントロール研究に選ばれたことを条件にした解析であることを示している。対照は年齢と病院で症例と一致させ、過去に院内感染を起こしたことがある被験者やRVワクチン接種の禁忌を持つ被験者は除外した。解析は、潜在的な交絡因子(母親の教育、世帯規模、性別など)をコントロールして行われた。


研究の内容

選定した3件の研究の目的、デザイン、特徴(推定値、サンプルサイズ、統計モデル、主な結果)を図11にまとめた。図11.

BoD研究

このレトロスペクティブ・マッチド・コホート研究では,米国のIntegrated Health Care Information Servicesデータベースを用いて,糖尿病(DM)が帯状疱疹(HZ)の危険因子であるかどうかを評価した[8]。I型糖尿病コホート(DM1)II型糖尿病コホート(DM2)および非糖尿病患者の2つの比較マッチドコホートの4つのコホートを定義した。したがって、目標とする推定値は、被曝者における平均的な曝露効果であった。糖尿病患者と非糖尿病患者のHZのリスクを比較するために、Cox比例ハザード回帰分析を適用し、年齢、性別、心疾患、慢性肺疾患など、HZのリスクに関連する可能性のある他の要因をコントロールした。因果関係を示す図(図1),1)に示すように、これらの要因は、免疫力の低下と水痘帯状疱疹ウイルス(VZV)の再活性化という2つのメディエーターを介して結果(HZ)にも関連している。さらに、DM2と免疫力低下の両方に関連している可能性のあるいくつかの疾患は、デザイン上除外された(S = 1は選択基準を意味する)。

その結果、DM2はHZの発症リスクの上昇と関連しており、年齢が効果修飾因子として作用していることがわかった。65歳以上の被験者におけるDM2に関連するハザード比(HR)は3.12(95%信頼区間[CI]:2.77-3.52)であった。また、心疾患および慢性肺疾患もリスク上昇と関連し(それぞれHR 1.92,95%CI 1.73-2.13および1.52,95%CI 1.38-1.67)DM2とHZのリスクとの関連を修正した。

PASS:コホート研究

このレトロスペクティブコホート研究では、英国のプライマリーケア診療所からの匿名の縦断的医療記録がリンクされたClinical Practice Research Datalink GOLDデータベース[11]を用いて、ヒトパピローマウイルスワクチンAS04-HPV-16/18(Cervarix、GSK社)の投与後に9~25歳の女性が自己免疫疾患(AD)を新たに発症するリスクを評価した[9]。AS04-HPV-16/18 ワクチンの接種が、初回接種後 12 ヶ月以内の神経炎症性/眼球性 AD またはその他の AD のリスク増加と関連するかどうかを評価することを 2 つの共同主要目的とした。本研究では、AS04-HPV-16/18 を接種した曝露コホートと、過去の非曝露コホートをそれぞれ約 65,000 人ずつ対象とした。これらのコホートは、年齢と診療所の地域名で頻度を一致させた。目標推定値は,ワクチン接種を受けた被験者における治療効果とした。

因果関係を示す図(図11)に示すように、潜在的な交絡因子である「医療資源の使用」と「その他の予防接種」で調整したポアソン回帰を用いて、両コホートを比較した。

本研究では、ワクチン接種後に2つの共同主要評価項目のリスクが増加したという証拠は示されないであった。具体的には、曝露コホートにおいて、神経炎症性/眼球性ADの確定症例は報告されないであった。その他のADについては、ワクチン接種を受けたコホートと受けていないコホートの調整後の発生率比(IRR)は1.41(95%CI:0.86~2.31)であった。

VE研究

この前向き、病院ベース、多施設、マッチドケースコントロール研究では、ベルギーの幼児におけるポリメラーゼ連鎖反応で確認されたロタウイルス胃腸炎による入院を防ぐための、経口生弱化ヒトロタウイルスワクチン(HRV;Rotarix、GSK)の有効性を評価した[10]。本研究では,ロタウイルス胃腸炎で入院した215名の小児と,年齢と病院をマッチさせた276名の対照者を対象とした。目標推定値は,ワクチン接種の対象となる被験者における平均的な直接治療効果とした。VEは、因果関係図(図1)に示すように、ワクチン接種とロタウイルス感染症に関連する可能性のある因子(母親の教育、世帯規模、性別など)をコントロールした条件付きロジスティック回帰モデルを用いて推定した(図1).1)。HRVを2回接種した場合のVEは90%(95%CI:81~95)1回以上接種した場合のVEは91%(95%CI:82~95)であった。潜在的交絡因子で調整したVE推定値も同様の範囲であった。

Hillの基準

各研究について、強度、一貫性、特異性、時間性、生物学的勾配、妥当性、首尾一貫性、実験、類似性の9つの基準のそれぞれを検討した。Hill’s criteriaの詳細な説明はAdditional file 1に記載されている。

逆説的推論

反事実的推論の3つの要素、すなわち交換可能性、肯定性、一貫性の適用性を評価し、以下に簡単に説明する(これらの基準の詳細な説明はAdditional file 2を参照)。

交換可能性とは,同じ適応特性を有する個人が,両群の個人が同じ治療(曝露群に与えられる治療または非曝露群に与えられる治療)を受けた場合に,一方の群(例えば曝露群)における転帰のリスクが,他方の群(例えば非曝露群)における転帰のリスクと同じであったことを意味する.無作為化比較試験では、交換可能性は設計上想定されている。観察研究では、共変量をコントロールすることにより、条件付きの交換性のみが達成される可能性がある。

陽性とは、個人の適応特性に基づいて、曝露されることも曝露されないことも妨げられないということである。陽性は、曝露グループを比較する場合に必要とされる。すなわち、ある結果に対する治療の効果を評価するために、個人は通常、治療グループまたは対照グループに割り当てられ、2つのグループの効果を比較して効果推定値を計算することができる。研究のすべての個人(または同じ調整特性を持つ個人のサブグループ)が同じグループに割り当てられた場合、効果推定値を得るには、検証不可能なモデリングの仮定を用いなければならない。

一貫性の概念は、何らかの介入によって曝露状態を「曝露」または「非曝露」に設定するという反実例の概念と関連している。一貫性の仮定とは、得られた結論は、曝露を特定のレベルに設定するだけの意味で「非侵襲的」な介入にのみ関連するというものである。介入は暴露状態を定義するものであり、それ以外のものではない。したがって、曝露状態を「曝露」に設定する介入は、曝露された人に適用されても結果を変えることはなく、非曝露の人も同様であると考えられる。

結果

因果推論の3つの主要な要素の適用可能性について、以下、表1と図11に示する。図11.

表1 ワクチン研究への因果推論の概念の適用性の評価

原文参照

BoD研究

Hillの基準

全体として、DM2とHZの関連性は、65歳以上の被験者でのみ観察されたため、強いものではないと考えられた。糖尿病がHZの危険因子であるかどうかを調査したいくつかの疫学研究では、糖尿病がHZの危険因子であることを示唆した研究[12, 13]と、統計的に有意な関連を示さなかった研究[14]があり、矛盾した結論が得られているため、一貫性の基準は満たされなかった。潜伏しているVZVを再活性化させてHZを発症させる免疫力低下の原因は複数考えられるため、特異性の基準は満たされなかった[15]。糖尿病と診断された後にHZが発症したケースを対象としたため、時間的基準は意図的に満たされている。DM2とHZの間の用量反応関係が評価されていないため、生物学的勾配は評価されていない。糖尿病患者のVZVに対する細胞介在性免疫が健常者に比べて有意に低いことを示す科学的証拠があり、糖尿病患者におけるHZのリスク増加は、VZV特異的免疫の低下に関連している可能性が示唆されているため、妥当性の基準は満たされている[15]。同様に、HZの自然史に関する現在の知見との間に矛盾がないことから、首尾一貫性も満たされていると考えられる[16]。実験的基準は、被験者に実験的に曝露を誘発することができず、したがってこの研究デザインでは研究されたことがないため、満たされなかった。類似性の基準は、他に同様の暴露がなかったため評価できない。

反事実的推論

糖尿病患者と非糖尿病患者の間には、年齢やその他の交絡因子などの他の要因において明らかな差があったため、交換可能性は満たされないと考えられた。これらの交絡因子を調整した後の条件付き交換性はもっともらしいと考えられるが、保証はできない。

陽性は,モデルに含まれるすべてのレベルの共変量において,糖尿病患者と非糖尿病患者の両方が存在するため,仮定することができる。

一貫性の仮定は、曝露が介入ではなく、明確に定義された介入によって引き起こされていない併存疾患であるため、評価が難しい。

PASS:コホート研究

ヒルの基準

ワクチン曝露とADsとの関連は、神経炎症性/眼球性ADの確定例がないこと、他のADsのIRRが1.5より低い(統計的に有意ではない)ことから、強いものではないと判断した。HPV ワクチンへの曝露(AS04-HPV-16/18)と AD との関連性を調査した他の 5 つの研究では、関連性の証拠が得られなかったため、一貫性は満たされなかった[17-21]。AD の原因は多数考えられるため、特異性があると結論づけるのは適切ではない。ワクチン投与が転帰の前に行われたため、時間性は満たされている。生物学的勾配に関しては、関心のあるアウトカムのリスクに対するワクチンの異なる用量の効果を比較した分析が行われなかったため、評価は実行不可能であった。ワクチン、特にアジュバントを含むワクチンへの曝露を、神経炎症性/眼部ADまたは他のADと関連付けることができる既知の生物学的メカニズムがあるため、妥当性基準は満たされていた[22]。また、AS04-HPV-16/18 への曝露と AD との関連性を支持する既存の科学的知見がないことから、一貫性が満たされていないと推測するのが妥当である。RCTでは、ワクチン群と対照群の間でADの割合や頻度に差がないことが示されているため、実験条件は満たされなかった[23]。別のHPVワクチンでは関連性の証拠が見つからなかったため、類推の条件は満たされないであった[24]。

反実例推論
曝露群と非曝露女性群の被験者は、年齢と診療圏で周波数を一致させた。さらに、この研究では、過去の予防接種や医療資源の利用など、その他の変数に関するデータを収集した。マッチングと考えられる交絡因子のコントロールにより,条件付き交換性が支持された。しかし,マッチングによって作成されたサブコホート内に,曝露や転帰に関連する可能性のある他の測定済みおよび未測定の交絡因子が存在すると,条件付き交換可能性は無効になると考えられる。また、曝露コホートと非曝露コホートが同時に存在しなかったため、交換可能性は損なわれた。

被曝していない女性コホートは、ワクチン接種が導入される前に登録された歴史的コホートであるが、暦年による調整が行われていないため、正の可能性は侵害されていない。このような調整を行えば、交換可能性はより確かなものになるが、同じ暦年に被曝者と非被曝者が存在しないため、陽性に違反することになる。

ワクチン接種は明確に定義された介入であるため、一貫性は満たされている。

VE研究

ヒルの基準

HRVワクチン接種とロタウイルス胃腸炎による入院の予防との関連は強く、調整後のオッズ比は0.10(95%CI:0.05-0.21)であった。VEは異なる国の他の多くの研究で報告されているため、一貫性が保たれている[25]。ロタウイルスワクチンは,ロタウイルス胃腸炎の特定の原因であるロタウイルス感染を防ぐのに有効であることから,特異性基準は満たされていると考えられる。症例と対照者のワクチン接種状況は,胃腸炎発症日の少なくとも14日前に接種されたワクチンのみを考慮しているため,時間的基準も明らかに満たされている.ワクチンに含まれるウイルスの力価が定義されているため、生物学的勾配基準は評価できず、したがって不明である。ワクチン接種と疾病予防の因果関係を示す仮説の生物学的妥当性は、ワクチン接種が特異的な免疫反応を誘発することで、ウイルス、細菌、寄生虫などの病原体による感染を予防するという免疫学的原理によって裏付けられている。また、仮説的な因果関係の解釈が、ロタウイルス胃腸炎の自然史や生物学と矛盾しないことから、関連性の一貫性は満たされている。世界的に利用されている2種類のロタウイルスワクチン(HRVおよびヒト-ウシロタウイルスワクチン)は、いずれもロタウイルス胃腸炎の予防に高い効果があることが示されている[26]。これを受けて,世界保健機関は,2009年以降,すべての国の予防接種プログラムにロタウイルスワクチンを含めることを推奨している[27].本研究の結果は,RCT [26, 28]や,ワクチン接種導入後にロタウイルスに起因する入院患者数が減少したことを報告した生態学的研究の結果と一致していた [29, 30].したがって、実験基準は満たされていると考えられる。米国で実施されたケースコントロール研究で観察されたヒト-ウシ再帰性ロタウイルスワクチンのVEの同様の推定値により、類似性が支持されている[31, 32]。

反実例の推論
対照群と症例群は、生年月日と病院で一致しており、これらの要因による交絡バイアスは最小限に抑えられていた。しかし、症例と対照の間には、VE推定値に影響を与える可能性のあるいくつかの人口統計学的および社会経済的変数の違いがあった。これらをコントロールするために多変量解析を行ったが、これらの違いを考慮した調整後のVEの推定値は、最初の未調整解析で得られた値と有意差はなかった。

上述のように解析で変数を考慮した結果、それらの共変量のセットは条件付き交換性を達成するのに十分であると予想される。

本研究では、モデル内の共変量のすべてのレベルでワクチン接種者と非接種者が存在し、ワクチン接種が十分に定義されていることから、陽性性と一貫性の条件が満たされている。

考察

3つの観察型ワクチン研究における因果関係の確からしさを調査するために、ヒルの基準、反実例推論の適用性を評価した。また、曝露、転帰、その他の要因の関係を因果関係図を用いて記述した。これらの評価の結果、因果関係を正式に証明できる研究はなかった。しかし、VE研究では、Hill’sの9つの基準のうち8つを満たし、既知の交絡因子をコントロールすることで、ある程度の交換性が得られたことから、因果関係がある可能性が非常に高いと結論付けた。

BoD試験では、DM2とHZとの因果関係の可能性は低いと結論づけた。9つのHill’s基準のうち3つが満たされており、その基準とは、曝露が結果に先行する重要な基準である「時間性」、「妥当性」、「一貫性」である。しかし、一貫性の基準は満たされていないと考えられたが、いくつかの研究ではDM2とHZリスクの関連が示されていた。同様に、強さの基準は満たされていないと報告されているが、65歳以上の個人に関連性が認められている。counterfactual reasoningについては、positiveが成立する可能性はあるものの、DMが何らかの介入に関連していないため、consistencyは満たされなかった。最後に、交換性については、各グループの人口統計学的特徴が異なるため、成立しないと考えられた。

PASSコホート研究では、HPVワクチン接種とADとの因果関係は非常に考えにくいものであった。Hillの基準を満たしたのは2つだけであった(時間性と妥当性)。一貫性の基準については、満たされていないと考えられるが、BoD研究とは対照的に、HPVワクチン接種とADのリスクとの関連は、他のどの研究でも観察されていないことを言及する価値がある。反実例推論の観点からは、ワクチン接種は一貫性の仮定を満たしていた。暦年の調整がないため陽性が満たされていたが、このことが逆に交換可能性を低くしている。本研究の著者は、2つの女性コホートの暦年が異なることによる潜在的な影響を軽減するために、男性コホートを含めて暦年の調整が不要であることを確認した。これにより、因果関係の解釈が可能になったが、男性コホートで観察されたことが女性コホートにも当てはまるという検証不可能な仮定の下での話である。

Hillの基準[33-37]と因果関係図[38, 39]は、観察研究のデザインと解釈に以前から使用されているが、反実例の枠組みでHernanとRobins[2]が同一性条件と呼んだ仮定の評価は、観察研究の研究制限の一部として交絡に関する議論の中で間接的に行われることが多い。興味深いことに、反実例的な推論では、Hillの基準には反映されていない交換可能性という主な前提が導入されている。私たちのアプローチの独創性は、3つの要素をすべて組み合わせて、ワクチン研究の文脈で観察研究の実例に適用する際に、3つの方法すべてに欠陥があることを発見したことである。

50年前に発表されたHillの基準は、因果関係を示す証拠の厳格なチェックリストとして使用されることを意図したものではなかった。しかし、そのように使用されることも少なくない。さらに、いくつかの科学分野、分析ツール、ビッグデータへのアクセスが大幅に進歩した結果、その解釈は時とともに変化している[40]。その結果、Hill氏の基準の改訂を求める著者もいる[41, 42]。いくつかの基準は、例えば「実験」の基準のように解釈の対象となったり、「妥当性」や「首尾一貫性」のように互いに区別することが困難であったりする[43, 44]。さらに,すべてのHillの基準が,各研究タイプに適用可能または定量化可能とは限らない。例えば,ワクチン研究では,ワクチンの投与量が固定されているため,「生物学的勾配」は通常,評価できない。また、「実験:被曝の除去」という基準は、観察型ワクチン研究ではほとんど適用できない。一部の研究者は、Hillの基準に加えて、交絡因子の評価を推奨している[45]。交絡や選択バイアスの原因となる要因をよく理解することは、複雑な(おそらく縦断的な)デザインでは難しいかもしれない。したがって、因果関係図は、バイアスを評価するためのグラフツールとともに、要因間の関係を視覚的に描写することで洞察を得るのに役立つ。さらに、反実例推論は、因果関係の経験的な評価において交絡の概念を統合するための正式な枠組みを提供する。

counterfactual基準に関しては、無作為化対照試験のintention-to-treat分析では交換可能性がもっともらしく達成されるが、観察研究では一般的に検証できない。しかし、被験者自身がコントロールする自己対照ケースシリーズなど、観察研究において交換可能性を支持するデザインもある。陽性の基準は、観察研究のデザインにおいて、調整因子で定義された各サブグループ内で、曝露された被験者と曝露されていない被験者が観察される確率が正である場合に満たされる。一貫性は、曝露がワクチン接種のような明確に定義された介入である場合に通常満たされる。しかし、多くの観察研究では、曝露が介入ではなく、肥満度やDM2のような状態である場合がある。このような曝露は、明確に定義された介入との直接的な関係がないため、反実例推論で定義される一貫性は適用できない。つまり、このような研究から推測される効果が因果関係を持つものであったとしても、例えば糖尿病を引き起こしたり予防したりする明確に定義された戦略がないため、そのような効果(例えば糖尿病の効果)を解釈する際には注意が必要である。さらに、国際疾病分類(ICD)コードを用いてDMを定義した我々のBoD研究で行われたように、コード化されたデータを持つ大規模データベースから曝露(または非曝露)された被験者を抽出することも可能である。ICD-9およびICD-10コードを用いた糖尿病の症例定義に関するシステマティックレビューでは,コーディングのばらつきや医療記録データ抽出のための施設での慣習が,観察研究で用いられる異なる症例定義のパフォーマンスを大きく変える可能性があることが示された[46]。交換性、陽性性、一貫性に加えて、複数の著者が他の条件を推奨している。RubinのStable Unit-Treatment-Value Assumption(SUTVA)には、干渉がないという仮定が含まれている[47]。VE研究では、ワクチンを接種していない被験者が集団免疫を介してワクチン接種の間接効果の恩恵を受ける可能性があるため、この仮定の妥当性が疑われる可能性がある。その結果、この研究の推定値は、全体のVEではなく、直接のVEとなった[6]。

因果関係図を用いて、調整のために考慮されたすべての既知の交絡因子を含む研究のデザインを説明した。これらの図は仮定を視覚化したものであり,未知の交絡因子や既知だが測定不可能な交絡因子は描かれていない。観察研究では、曝露と転帰の両方が誤差を伴って測定される可能性がある。測定誤差の補正ができないため、因果関係図には測定誤差を含めていない。

因果関係図を描くための基本的な原則と推奨事項については、いくつかの出版物に記載されている[48]。しかし、マッチドケースコントロールデザインなど、いくつかの観察研究デザインをどのように描くかについては、まだ合意が得られていない[49, 50]。効果修飾因子を因果関係図に記述する提案もあるが[51, 52]、効果修飾がスケールに依存するという事実は、効果修飾因子をモデルフリーであることを目的とした因果関係図にうまく組み込むことができないことを意味する。このような限界はあるものの,因果関係図は,研究デザイン時に測定・統制すべき変数を特定したり[48, 53],解析結果を解釈したりするのに有用なツールである[39].

選択した3つの研究では、単一の曝露と疾患の間の因果関係を評価した。DM2とHZリスク、HRVワクチン接種とロタウイルス胃腸炎による入院、AS04-HPV-16/18ワクチン接種とAD。この文脈では、ほとんどの疾患の病因は多因子性であることを指摘する価値がある。例えば、VZV特異的免疫が低下すると、潜伏していたVZVが再活性化され、その結果、HZの臨床症状が現れることが知られている[8]。しかし、免疫力が低下する原因は、加齢、合併症、免疫抑制剤による治療など、数多くある。このように、病状や生物学的原因が明確に定義されている場合でも、一連の複雑な寄与メカニズムや相互作用が生じる可能性がある。一方、PASS研究では、複合エンドポイント(19種類の疾患が定義されている)が含まれており、多くのADの病因は部分的にしか解明されていない。さらに、多くのまたはほとんどのADは、遺伝的素因や潜在的な環境的誘因を含む、相互作用または共存しうる複数の要因の結果である[43]。

観察研究では、結果につながる可能性のあるすべての要因を考慮することはできない。交絡因子となりうる未知の要因または測定不可能な既知の要因が常に存在する。それに比べてRCTでは、未知の因子や測定不可能な因子は、設計上、治療群と対照群で一貫して分布していることが期待される。

今回の分析は、ワクチンに関する観察研究に因果推論のアプローチをどのように適用できるかを評価することに意図的に限定した。我々は、ワクチンの臨床研究で頻繁に取り上げられる異なる目的(ワクチンの有効性、疾病の負担、安全性)を評価する3つの研究を含めることで合意に達したが、これは我々の例に許容できる多様性を与えるものと考えた。今回の目的は、様々な因果推論の方法や、因果推論の最近の進展、逆確率重み付け、G-フォーミュラ、G-推定、器変数推定などの分析方法を網羅的にレビューすることではなかった[54]。これは、実データとシミュレーションの両方を用いた我々の研究の次のステップとなるであろう。

今回のレビューは、3つの研究デザインに限定されている。それにもかかわらず、我々の分析は、因果推論の文脈における観察研究デザインの指針として使用することができる。実データを用いた潜在的な因果効果の評価は、明確に定義された研究課題に関する既存の科学的知識を示すことから始めるべきである。曝露、結果、交絡因子を明確に定義し、測定されていない交絡因子を含むこれら3つの主要要素の関係を可視化するための因果関係図を作成する必要がある。交絡因子が研究デザインによって、あるいは分析中に効果推定値を調整することによってコントロールされていれば、条件付交換性に達することができる。観察研究における因果関係を評価する標準的な方法(例えば、傾向スコア法、治療の逆確率による重み付け、多変量回帰など)では、測定されない交絡がないという仮定が必要である。我々の研究では、測定されない交絡因子の可能性を考慮していないが、これらは実世界のデータで発生する可能性があるため、対処する必要がある。これらをコントロールする方法も開発されているが[55]、これらは同定のために別の仮定を必要とする(例えば、ある測定された変数がいわゆる「道具」であることなど)。興味深いことに、欧州医薬品庁(European Medicines Agency)の医薬品疫学ガイダンスの最近の改訂版では、交絡に対処するための広範な推奨事項が示されている[56]。最後に、標準的な統計ソフトウェア(例えばSASやStata)には、異なる因果推論法を適用するための手順が含まれており、標準的な回帰法が陥りがちな外挿バイアスを防ぐことができる[57]。

結論

結論として、3つの観察研究にHillの基準と反実例推論を適用したところ、明確な因果関係は証明できなかった。しかし、これらのアプローチにより、各研究における因果関係の確実性のレベルを決定し、非常にあり得ないものから非常にあり得るものまで評価することができた。因果関係図は、観察研究の設計や分析結果の解釈に役立つ補完的なツールであると考えられる。観察データだけでは因果関係が証明できなかったとしても、これらの研究は公衆衛生における意思決定において真価を発揮し、必ずしも実行可能ではなく倫理的でもないRCTを補完するものである。さらに、ダーウィンが自然選択理論を発展させたような大きな科学的進歩は、すべて観察データから生み出されたものであり、このようなデータが科学的思考に重要な貢献をしていることを強調している。

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