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症例対照研究（症例参照研究とも呼ばれる）は、結果が異なる既存の2つのグループを特定し、想定される因果関係に基づいて比較する観察研究の一種です。症例対照研究は、疾患を持つ被験者と、疾患を持たないがそれ以外は類似している患者を比較することにより、疾患に寄与する可能性のある要因を特定するためによく使用されます。[ 1 ]症例対照研究は、ランダム化比較試験よりも必要なリソースは少ないですが、因果推論の証拠は少なくなります。症例対照研究は、オッズ比を算出するためによく使用されます。いくつかの統計的手法により、症例対照研究を使用して相対リスク、リスク差、およびその他の量を推定することも可能です。[ 2 ]
ポルタの疫学辞典では、症例対照研究を次のように定義しています。「関心のある疾患（または他の結果変数）を持つ人と、疾患のない適切な対照群（比較群、参照群）を対象とした観察疫学研究。疑われる危険因子または属性と疾患との潜在的な関係は、疾患のある被験者と疾患のない被験者を、各グループ（疾患のあるグループと疾患のないグループ）における因子または属性の存在頻度（または定量的であれば属性のレベル）に関して比較することによって調べられます。」[ 3 ]
症例対照研究は、曝露された被験者と曝露されていない被験者が関心のある結果が発生するまで観察されるコホート研究と対比されることが多い。 [ 3 ] [ 4 ]
対照群は必ずしも健康である必要はなく、病気の人を含めることが適切な場合もある。対照群は症例になるリスクのある人を代表するべきである。[ 5 ]対照群は症例と同じ集団から選ばれるべきであり、その選択は関心のある曝露とは独立していなければならない。[ 6 ]
対照群は実験群と同じ疾患を患っている可能性があるが、その重症度が異なるため、関心のある結果とは異なる場合がある。しかし、症例群と対照群の差が小さくなるため、曝露効果を検出する検出力は低下する。
他の疫学研究と同様に、研究対象者数が多いほど研究の検出力は高まります。症例数と対照群の数は必ずしも同じである必要はありません。多くの場合、症例を見つけるよりも対照群を募集する方がはるかに容易です。対照群の数を症例数よりも多く、約4対1の比率まで増やすことは、研究を改善するための費用対効果の高い方法となる可能性があります。[ 5 ]
前向き研究では、研究期間中に疾患の発症などの結果を観察し、疑われるリスク因子や保護因子などの他の因子と関連付けます。この研究では通常、被験者のコホートを長期間観察します。関心のある結果は一般的である必要があります。そうでない場合、観察される結果の数が統計的に意味のある数よりも少なくなり（偶然に生じた可能性のあるものと区別がつかなくなります）、研究期間中に追跡調査から脱落する個人など、バイアスの原因を避けるようあらゆる努力を払う必要があります。前向き研究は通常、後向き研究よりも潜在的なバイアスや交絡因子が少ないです。[ 7 ]
一方、後向き研究では、過去に遡って、研究開始時に確立された結果に関連して、疑われるリスク因子または保護因子への曝露を調べます。レーンとクレイポンによる1926年の乳がんのリスク因子の調査など、多くの貴重な症例対照研究は後向き研究でした。交絡とバイアスによるエラーの原因のほとんどは、前向き研究よりも後向き研究でより一般的です。このため、後向き研究はしばしば批判されます。しかし、関心のある結果がまれな場合、相対リスクを推定するために必要な前向き研究の規模は、実行不可能なほど大きくなることがよくあります。後向き研究では、オッズ比が相対リスクの推定値を提供します。後向き研究では、バイアスと交絡の原因を避けるように特に注意する必要があります。[ 7 ]
症例対照研究は、比較的安価で頻繁に用いられる疫学研究の一種であり、より構造化された実験研究ではしばしば不可能な方法で、小規模なチームや個々の研究者が単一の施設で実施することができます。症例対照研究は、数多くの重要な発見や進歩への道を示してきました。症例対照研究のデザインは、希少疾患の研究や、リスク因子と対象疾患との関連性についてほとんど知られていない予備研究としてよく用いられます。[ 8 ]
前向きコホート研究と比較すると、費用が安く、期間も短い傾向があります。また、多くの場合、「十分な」数の疾患発生例が集まるまで待たなければならないコホート研究よりも、統計的検出力が高い場合もあります。
症例対照研究は観察研究の性質上、無作為化比較試験と同じレベルのエビデンスを提供するものではありません。結果は他の要因によって交絡され、より質の高い研究とは正反対の結果をもたらす可能性があります。30件の質の高い研究とみなされたメタ分析では、製品の使用によりリスクが半減したと結論付けられましたが、実際にはリスクはむしろ増加していました。[ 9 ] [ 10 ]また、症例対照研究の設定では、曝露から疾患結果までのタイムラインを確立することが、被験者を時間の経過とともに追跡して結果の状態を確認する前に曝露を確認する前向きコホート研究デザインよりも困難になる可能性があります。症例対照研究の最も重要な欠点は、個人の曝露状態に関する信頼できる情報を時間の経過とともに取得することが困難であることに関連しています。したがって、症例対照研究はエビデンスの階層で低い位置に置かれています。
症例対照研究の最も重要な成果の 1 つは、リチャード ドールとブラッドフォード ヒルによる喫煙と肺がんの関連性の実証でした。彼らは大規模な症例対照研究で統計的に有意な関連性を示しました。[ 11 ]反対者は長年、この種の研究では因果関係を証明できないと主張してきましたが、コホート研究の最終的な結果は症例対照研究が示唆した因果関係を裏付け、[ 12 ] [ 13 ]現在では喫煙が米国の肺がん死亡の約 87% の原因であると認められています。
症例対照研究は当初、症例群と対照群における曝露対象者の割合に有意差があるかどうかを検定することによって分析されました。[ 14 ]その後、Cornfield [ 15 ]は、関心のある疾患の結果がまれな場合、曝露のオッズ比を使用して相対リスクを推定できることを指摘しました（まれな疾患の仮定を参照）。オッズ比の妥当性は、研究対象の疾患の性質、サンプリング方法、および追跡調査の種類に大きく依存します。古典的な症例対照研究では、まれな疾患の場合にオッズ比が相対リスクを近似することしかできないことは依然として真実ですが、後に、まれな疾患の仮定を必要とせずに、曝露のオッズ比を使用して相対リスクまたは曝露の発生率比を推定できることが示された他のタイプの研究（症例コホート、ネストされた症例対照、コホート研究）がいくつかあります。[ 14 ] [ 16 ] [ 17 ]
ロジスティック回帰モデルを使用して症例対照データをモデル化し、オッズ比に関心がある場合、切片を除いて、前向き尤度法と後ろ向き尤度法の両方で共変量の最尤推定値は同一になります。[ 18 ]オッズ比よりも解釈しやすいパラメータ（リスク比、レベル、差など）を推定する通常の方法は、症例対照データに適用すると偏りがありますが、特別な統計的手法により、使いやすい一貫性のある推定値が得られます。[ 19 ]