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コホート研究は、縦断研究の一種で、コホート（特定の期間内に共通の出来事（出生や卒業など）を経験した人々など、共通の特徴を持つ人々の集団）をサンプリングし、一定期間にわたって横断調査を実施するものです。これは、パネル調査の一種であり、パネル内の個人は共通の特徴を共有しています。
コホート研究は疫学の基本的な手法の一つであり、医学、薬学、看護学、心理学、社会科学、そして証拠（統計）に基づいた「到達困難な」答えを必要とするあらゆる分野の研究で用いられています。例えば医学では、臨床試験は主に新薬の安全性を評価し、販売承認を得るために使用されますが、危険因子が疾病の発生率にどのように影響するかについての疫学的分析は、そもそも疾病の原因を特定し、保護因子（治療法）の妥当性に対する臨床前段階での根拠を提供するためにしばしば用いられます。
コホート研究は、臨床試験とは異なり、コホート設計では参加者に介入、治療、または曝露は行われず、対照群も定義されません。むしろ、コホート研究は、集団のセグメントとそのセグメントを構成する個々の人々の生活史に関するものです。[ 1 ] [ 2 ]曝露または保護因子は、参加者の既存の特性として特定されます。統計分析にコホートのその他の共通特性を含めることで、研究は制御されます。曝露/治療変数と対照変数の両方がベースラインで測定されます。その後、参加者は時間の経過とともに追跡され、問題となっている疾患または結果の発生率が観察されます。回帰分析を使用して、他の影響を与える可能性のある変数を考慮しながら、曝露または治療変数が疾患の発生にどの程度寄与しているかを評価できます。
二重盲検無作為化比較試験（RCT）は、治療におけるエビデンスの階層において、一般的に最も優れた方法論とみなされています。これは、結果に影響を与える可能性のある他の変数を最も厳密に制御でき、無作為化と盲検化のプロセスによって研究デザインにおけるバイアスが軽減されるためです。これにより、特に未知の交絡変数によって結果が影響を受ける可能性が最小限に抑えられます。しかし、コホート研究では、過去の研究と背景知識に基づいた仮説を用いて回帰モデルに含める変数を選択し、統計的手法を用いてこれらの変数から潜在的な交絡因子を特定して考慮することができます。また、コホート研究の参加者を選択する際にも、バイアスを軽減することができます。
ランダム化比較試験（RCT）は、すべての場合に適しているとは限りません。例えば、結果が健康への悪影響であり、曝露がその結果のリスク要因であると仮定される場合などです。倫理基準や道徳の観点から、RCTでリスク要因を用いることは認められません。これらのリスク要因への自然または偶発的な曝露（例：日光浴の時間）、あるいは自己管理による曝露（例：喫煙）は、参加者を個々の生活様式、習慣、選択以外のリスク要因にさらすことなく測定できます。
コホート研究は、遡及的（過去に遡って、医療記録や請求データベースなどの既存のデータを使用する）または前向き（新しいデータの収集が必要）のいずれかである。[ 3 ]遡及的コホート研究では、収集される情報が既に存在するデータに限定されるため、研究者が交絡やバイアスを減らす能力が制限される。しかし、遡及的研究はデータが既に収集され保存されているため、はるかに安価で迅速であるという利点がある。
コホートとは、一定期間内に共通の特徴や経験を共有する人々の集団のことです（例えば、現在生存している、薬物やワクチン、汚染物質に曝露されている、特定の医療処置を受けているなど）。したがって、例えば1948年など、特定の日に生まれた人々の集団は出生コホートを形成します。比較対象集団は、コホートが抽出された一般集団である場合もあれば、調査対象物質への曝露がほとんどまたは全くないと考えられるものの、それ以外は類似している別のコホートである場合もあります。あるいは、コホート内のサブグループ同士を比較することも可能です。
医学においては、原因と結果の間に疑われる関連性の存在を否定するための証拠を得るために、コホート研究がしばしば実施されます。仮説を否定できない場合、その仮説に対する確信が強まることがよくあります。重要なのは、コホートは調査対象の疾患が現れる前に特定されるということです。研究グループは、一定期間、疾患のない人々のグループを追跡し、誰が疾患を発症するか（新規発症）を観察します。したがって、コホートは既に疾患にかかっている人々のグループとして定義することはできません。曝露と疾患の間の前向き（縦断的）コホート研究は、因果関係の研究に大いに役立ちますが、真の因果関係を区別するには、通常、さらなる実験的試験による裏付けが必要です。
前向きコホート研究データの利点は、個人を長期にわたって観察し、定期的にデータを収集することで想起誤差を低減できるため、新たな疾患の発症リスク因子を特定できる点です。しかし、コホート研究は実施費用が高額で、脱落の影響を受けやすく、有用なデータを得るには長い追跡期間が必要です。それでも、長期コホート研究から得られる結果は、後向き研究や横断研究から得られる結果よりもはるかに質の高いものです。前向きコホート研究は、観察疫学において最も信頼性の高い結果をもたらすと考えられています。また、幅広い曝露と疾患の関連性を研究することが可能です。
コホート研究の中には、出生時から子どもたちのグループを追跡調査し、彼らに関する幅広い情報（曝露状況）を記録するものがあります。コホート研究の価値は、研究者がコホートのすべてのメンバーと連絡を取り続ける能力にかかっています。中には数十年にわたって継続されている研究もあります。
コホート研究では、調査対象集団は特定の疾患や健康状態を発症するリスクのある個人で構成される。[ 4 ]
コホート研究を用いて回答できる疫学的な疑問の一例として、X（例えば喫煙）への曝露がY（例えば肺がん）という結果と関連しているかどうかという疑問が挙げられます。例えば、1951年に英国医師研究が開始されました。この研究では、喫煙者（曝露群）と非喫煙者（非曝露群）の両方を含むコホートが用いられました。研究は2001年まで継続され、1956年までに喫煙と肺がん発生率との関連性を示す確固たる証拠が得られました。コホート研究では、経済状況やその他の健康状態など、多くの変数に関してグループがマッチングされるため、評価対象となる変数、すなわち独立変数（この場合は喫煙）を従属変数（この場合は肺がん）の原因として特定することができます。この例では、非喫煙者グループと比較して喫煙者グループで肺がん発生率が統計的に有意に増加していることが、仮説を支持する証拠となります。しかし、肺がんのような稀な疾患については、一般的にコホート研究ではなく、症例対照研究を用いて研究される。
芸術においては、世代交代によって文学、芸術、知性、政治的意見、音韻論における変化のほとんどを説明できる。[ 5 ]
短期研究は、臨床試験の一形態として、あるいは臨床的に重要な特定の仮説を検証する手段として、医学研究において一般的に用いられています。このような研究では、通常、2つの患者グループを一定期間追跡調査し、両グループ間でエンドポイントまたはアウトカム指標を比較します。
ランダム化比較試験（RCT）は、介入群と非介入群（プラセボ群）に患者をランダムに割り当てることでバイアスの可能性を制限できるため、エビデンスの階層において優れた方法論です。これにより、交絡因子の発生率が2つのグループ間で異なる可能性が最小限に抑えられます。しかしながら、臨床上の疑問に答えるためにRCTを実施することが実際的または倫理的に適切でない場合もあります。例えば、喫煙が肺がんの原因であるという妥当なエビデンスが既にある場合、この仮説を検証するために非喫煙者の集団に喫煙を始めるよう説得することは、一般的に非倫理的とみなされます。
50年以上続いているコホート研究の例として、フラミンガム心臓研究と、英国で最も広く研究されている出生コホート研究である国立児童発達研究（NCDS）が挙げられます。NCDSの主な調査結果と研究の詳細な概要は、International Journal of Epidemiologyに掲載されています。[ 6 ]
ダニーデン多分野健康開発研究は、ニュージーランドのダニーデンで1972年から1973年に生まれた1000人を対象に調査を行っている。対象者には定期的にインタビューが行われ、2024年には52歳時点の調査が開始される。
女性を対象とした最大規模のコホート研究は、看護師健康調査である。1976年に開始されたこの調査は、12万人以上の看護師を追跡調査しており、さまざまな疾患や転帰について分析が行われている。
アフリカ最大のコホート研究は「出生から20歳までの研究」であり、1990年に開始され、ネルソン・マンデラが刑務所から釈放された後の数週間に生まれた3,000人以上の子供たちのコホートを追跡調査している。
その他の有名な例としては、1950年から1977年頃までのハーバード大学卒業生数名を追跡調査したグラント研究、 10,308人の英国公務員を追跡調査したホワイトホール研究、そして1979年以来ウェールズのカーフィリーの町から抽出した2,512人の男性の代表サンプルを調査しているカーフィリー心臓病研究などがある。[ 7 ]
ASPREE-XT研究は、平均4～5年間の低用量アスピリンの毎日投与による長期的な効果の有無を判定するために設計されており、評価指標にはがん死亡率が含まれる。[ 8 ] 2018年9月現在、オーストラリアには16,703人のASPREE-XT参加者がいる。[ 9 ]既存のASPREE-XT研究は、将来の多世代研究のためのプラットフォームを提供できる可能性があると提案されている。[ 10 ]
この図は、コホート研究と症例対照研究の開始点と方向性を示しています。症例対照研究では、分析は記録された疾患から始まり、疾患の考えられる原因に到達するために調査が行われます。コホート研究では、評価は疾患の推定原因から始まり、仮説上の原因物質に対する疾患の発生の観察が行われます。[ 11 ]
現在のコホート研究は、例えば病気など、研究対象となる事象が発生する前に曝露に関するデータを収集する真のプロスペクティブ研究です。現在のコホート研究の例としては、英国のオックスフォード家族計画協会研究があり、これはさまざまな避妊法の有益性と有害性のバランスの取れた見解を提供することを目的としていました。この研究は、避妊法、特に経口避妊薬（OC）、ダイアフラム、子宮内避妊器具（IUD）の有効性と安全性に関する多くの情報を提供しました。[ 12 ]
歴史的コホート研究では、疾病、出生、政治的態度、またはその他のカテゴリ変数への曝露と発生に関するデータは、事象が発生した後に収集され、被験者（研究対象物質に曝露された者と曝露されていない者）は、既存の記録または医療登録簿から集められます。
「前向きコホート」は研究が行われる前にグループを定義するのに対し、過去の研究（「後向きコホート」と呼ばれることもある）はデータ収集後にグループ分けを定義します。後向きコホートの例としては、胃バイパス手術後の長期死亡率[ 13 ]やロージアン出生コホート研究[ 14 ]などがあります。
歴史的研究は回顧的研究と呼ばれることもあるが、歴史的コホート研究と前向き研究の方法論的原則は同じであるため、これは誤称である。[ 11 ]
ネスト型症例対照研究とは、コホート研究の中にネストされた症例対照研究のことです。手順は通常のコホート研究と同様に始まりますが、参加者が関心のある結果を示すと、症例として選択されます。症例が特定されると、対照が選択され、各症例とマッチングされます。症例の選択とマッチングのプロセスは、通常の症例対照研究と同じです。ネスト型症例対照研究の例としては、フラミンガム心臓研究コホートから抽出された症例対照分析である「男性と女性における炎症マーカーと冠動脈疾患のリスク」があります。[ 15 ]
ネスト型症例対照研究には、結果や曝露状況を評価するために詳細な追跡調査や診断検査を必要とする参加者の数を減らせるという利点があります。しかし、これは、研究対象集団がより大規模なコホートから抽出された場合と比較すると、研究の検出力を低下させるという欠点もあります。
パネル調査は、縦断研究のもう一つの重要なサブタイプです。コホート研究とは異なり、パネル調査は、ある出来事によって定義されたコホートではなく、代表的な横断的サンプルから開始します。世帯パネルは、世帯の代表的なサンプルを抽出し、調査を行い、通常は毎年、すべての個人を時系列で追跡します。例としては、米国の所得動態パネル調査（1968年以降）、ドイツの社会経済パネル（1984年以降）、英国の世帯パネル調査（1991年以降）とその後継である英国世帯縦断研究「Understanding Society: the UK Household Longitudinal Study」 （2009年以降） 、オーストラリアの世帯、所得、労働動態調査（2001年以降）、欧州共同体世帯パネル（1994年～2001年）などがあります。
ビジネス分析における例については、コホート分析を参照してください。
従来、コホート研究では、共通の特徴を手動で定義する必要があり、時間と労力がかかり、広範な専門知識が求められます。これらの制約に対処するため、研究者[ 16 ]は、AI 技術 (例: CohortNet [ 17 ] 、 COOL [ 18 ] )の統合をますます検討し、定義とともにコホートの識別を自動化しています。たとえば、医療では、特定の特徴の組み合わせを持つ患者を特定のコホートとして識別でき、通常は同様の結果またはエンドポイントにつながります。コホートが識別されると、関連する患者間の共通点をさらに学習し、意味のあるコホート表現を取得します。これらの AI 由来のコホートは、新しい患者の評価能力を高めるだけでなく、医学研究と発見を加速する大きな可能性を秘めています。