東京医科大学（学長：林 由起子／東京都新宿区）医療データサイエンス分野 田栗正隆主任教授と修士課程2年 鈴木徳太大学院生らの研究グループは、昨今注目を集めている日常診療に基づくリアルワールドデータを用いたデータベース（database; DB）研究において、疾患発生を特定するためのアウトカム定義を選択する際に用いられる既存基準の性質と問題点を明らかにしました。さらに既存基準が抱える問題を解決し、薬剤使用などの曝露の有無ごとに疾患発生割合（リスク）をより正確に推定可能な基準を提案しました。
　本研究成果は、米国Lippincott Williams & Wilkins社が発刊する疫学専門誌『Epidemiology』のオンライン版に掲載されました（日本時間2024年8月7日公開）。
　本成果は、これまで明確な根拠に基づいた基準が存在していなかったアウトカム定義の選択に関する新しい方法論を提供しました。これにより、より質の高いデータベース研究の実施につながることが期待されます。

【本研究のポイント】

• アウトカムの誤分類が曝露群間で等しい（非差異的である）場合に、Youden indexは疾患発生割合の差（リスク差）のバイアスを最小化することを明らかにしました
• Youden indexを含む2つの既存基準が疾患発生割合そのもの（絶対リスク）の推定に大きくバイアスをもたらす状況を明らかにしました
• 上記の問題を解決し、バイアスの小さい絶対リスクの推定を可能にする基準を提案しました

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