ハザード対比の解釈における微妙な点

Subtleties in the interpretation of hazard contrasts.

• Torben Martinussen
• Stijn Vansteelandt
• Per Kragh Andersen

抄録

ハザード比は、無作為化試験で最も一般的に報告されている治療効果の指標の1つですが、多くの誤解の原因となっています。この点は、Hernán（Epidemiology (Cambridge, Mass) 21(1):13-15, 2010）が解説の中で明らかにしており、ハザード比は、一定期間生存した治療を受けた人と受けていない人の集団を対比させるものであり、無作為化試験であっても、異なる集団に作用する圧力や強度が異なる結果、一般的には比較することができない集団であることを強調している。この解説は非常に影響力のあるものであったが、同時に驚きと混乱の源でもあった。このノートでは、一定期間後にハザード比が1（またはハザード差が0）になることで、治療効果について何がわかるのかを特に調査することで、ハザード比と差の微妙な解釈をより深く理解することを目的としている。さらに、因果解釈を持つハザード比を定義し、Coxハザード比との関係を調べ、因果ハザード差を定義する。しかし、これらの量は経験的に評価できない仮定に依存しているため、理論的な関心事に過ぎない。全体を通して、我々は無作為化実験の分析に焦点を当てる。

The hazard ratio is one of the most commonly reported measures of treatment effect in randomised trials, yet the source of much misinterpretation. This point was made clear by Hernán (Epidemiology (Cambridge, Mass) 21(1):13-15, 2010) in a commentary, which emphasised that the hazard ratio contrasts populations of treated and untreated individuals who survived a given period of time, populations that will typically fail to be comparable-even in a randomised trial-as a result of different pressures or intensities acting on different populations. The commentary has been very influential, but also a source of surprise and confusion. In this note, we aim to provide more insight into the subtle interpretation of hazard ratios and differences, by investigating in particular what can be learned about a treatment effect from the hazard ratio becoming 1 (or the hazard difference 0) after a certain period of time. We further define a hazard ratio that has a causal interpretation and study its relationship to the Cox hazard ratio, and we also define a causal hazard difference. These quantities are of theoretical interest only, however, since they rely on assumptions that cannot be empirically evaluated. Throughout, we will focus on the analysis of randomised experiments.