Thabane L, Mbuagbaw L, Zhang S et al. (2013) A tutorial on sensitivity analyses in clinical trials: the what, why, when and how. BMC Medical Research Methodology, 13(1), 92.

臨床系論文を読んでいると、感度分析 (sensitivity analysis) という分析が方法論・結果、考察に書かれていることが多い。これまで、「論文を読む」系の本を読んでも、あまり触れられていなかった。最近になり、「医学論文の難解な統計手法が手に取るようにわかる本」のp.96-107で説明されている。

そのような中で出会ったのが、上の Thabane et al. の記事である。これは、原著論文ではなく、チュートリアル形式の論文シリーズの第2弾とのことである。PDFで25ページに及ぶ。

記事のライセンスが Creative Commons なので、翻訳を掲載することは問題ないと判断した。今回の訳にあたっては、https://www.deepl.com/translator を利用した上で、筆者が確認し必要に応じて修正した。

定義

Sensitivity Analysis (SA) is defined as "a method to determine the robustness of an assessment by examining the extent to which results are affected by changes in methods, models, values of unmeasured variables, or assumptions" with the aim of identifying "results that are most dependent on questionable or unsupported assumptions" [2].

感度分析（Sensitivity Analysis, SA）とは、「方法、モデル、測定されていない変数の値、または仮定の変更によって結果がどの程度影響を受けるかを調べることによって、評価の頑健性を判断する方法」と定義されており、「疑わしいまたは支持されていない仮定に最も依存している結果」を特定することを目的としている[2]。

こちらの定義では、分かりにくいが、目的は評価の頑健性を判断することと言えるだろう。「頑健性」とは、仮定（例：説明変数）が少し変わっても、結果が大きく変わらない（例：目的変数の値が大きく変わらない、有意差が変わらない、など）ことを指していると思われる。

It has also been defined as "a series of analyses of a data set to assess whether altering any of the assumptions made leads to different final interpretations or conclusions" [3].

また、「行われた仮定のいずれかを変更することで、最終的な解釈や結論が異なるものになるかどうかを評価するためのデータセットの一連の分析」として定義されている[3]。

こちらはもう少しわかりやすくなっている。つまり、対象者を絞ったサブグループ解析で結論が変わるか変わらないかを評価する、といったものである。

Thus, it [sic] imperative for every analytic plan to have some sensitivity analyses built into it.

したがって、すべての分析計画には、何らかの感度分析が組み込まれていることが不可欠である。

感度分析のチュートリアルであるから、当然、分析計画には感度分析が不可欠という主張がなされている。なお、元の英文は、it is imperative の is が抜けている。

各国の臨床試験における感度分析

The United States (US) Food and Drug Administration (FDA) and the European Medicines Association (EMEA), which offer guidance on Statistical Principles for Clinical Trials, state that "it is important to evaluate the robustness of the results and primary conclusions of the trial." Robustness refers to "the sensitivity of the overall conclusions to various limitations of the data, assumptions, and analytic approaches to data analysis" [8].

臨床試験の統計的原則に関するガイダンスを提供している米国（米国）食品医薬品局（FDA）と欧州医薬品協会（EMEA）は、「臨床試験の結果と主要な結論の頑健性を評価することが重要である 」と述べている。頑健性とは、「データ、仮定、データ分析の分析アプローチの様々な制限に対する全体的な結論の感度」を意味する [8]。

The United Kingdom (UK) National Institute of Health and Clinical Excellence (NICE) also recommends the use of sensitivity analysis in "exploring alternative scenarios and the uncertainty in cost-effectiveness results" [9].

英国国立医療技術評価機構 (National Institute for Health and Care Excellence, NICE) もまた、「代替シナリオと費用対効果の結果の不確実性を探る」際に感度分析を使用することを推奨している [9]。

論文における使用頻度

A higher percentage of papers published in health economics than in medical journals (30.8% vs. 20.3%) reported some sensitivity analyses. Among the papers in medical journals, 18 (28.1%) were RCTs, of which only 3 (16.6%) reported sensitivity analyses.

感度分析を行った論文の割合は、医学雑誌よりも健康経済学に掲載された論文の方が高く（30.8％ 対 20.3％）、感度分析を行った論文の割合は、医学雑誌に掲載された論文の中でも高い。医学雑誌の論文のうち、RCTは18編（28.1％）であり、そのうち感度解析を行った論文は3編（16.6％）にとどまった。

RCT では16.6%というのは、ちょっと肌感覚と違う印象がある。もっと多いような気がしたが、18編のなかなので、Nが大きくなれば変わるだろうか。

Further, sensitivity analyses are more common in health economics research—for example in conducting cost-effectiveness analyses, cost-utility analyses or budget-impact analyses—than in other areas of health or medical research.

さらに、感度分析は、費用効果分析、費用効用分析、予算インパクト分析など、健康経済学の研究では、他の健康や医学研究の分野よりも一般的である。

よくある質問

Q: Do I have to report all the results of the sensitivity analyses?
A: Yes, especially if the results are different or lead to different a conclusion from the original results—whose sensitivity was being assessed. However, if the results remain robust (i.e. unchanged), then a brief statement to this effect may suffice.

Q: 感度分析の結果をすべて報告しなければならないのか？

A: はい、特に結果が異なっていたり、感度を評価していた当初の結果とは異なる結論を導く場合には、報告する必要がある。しかし、結果が頑健なものであれば（すなわち、変化がない場合）、その旨を簡潔に記載するだけで十分である。

Q: When should one perform sensitivity analysis?
A: The default position should be to plan for sensitivity analysis in every clinical trial.

Q: 感度分析はどのような場合に行うべきだろうか？

A: デフォルトでは、すべての臨床試験で感度分析を計画すべきである。

Q: What is the difference between subgroup analyses and sensitivity analyses?
A: Subgroup analyses are intended to assess whether the effect is similar across specified groups of patients or modified by certain patient characteristics [60]. If the primary results are statistically significant, subgroup analyses are intended to assess whether the observed effect is consistent across the underlying patient subgroups—which may be viewed as some form of sensitivity analysis. In general, for subgroup analyses one is interested in the results for each subgroup, whereas in subgroup "sensitivity" analyses, one is interested in the similarity of results across subgroups (ie. robustness across subgroups). Typically subgroup analyses require specification of the subgroup hypothesis and rationale, and performed through inclusion of an interaction term (i.e. of the subgroup variable x main exposure variable) in the regression model. They may also require adjustment for alpha—the overall level of significance. Furthermore, most studies are not usually powered for subgroup analyses.

Q: サブグループ解析と感度解析の違いは何であるか？

A：サブグループ解析は、効果が特定の患者群間で類似しているか、特定の患者特性によって変化しているかを評価することを目的としている [60]。一次結果が統計的に有意な場合、サブグループ解析は、観察された効果が基礎となる患者サブグループ間で一貫しているかどうかを評価することを目的としており、これはある種の感度分析と見なすことができる。一般的に、サブグループ分析では、各サブグループの結果に関心があるが、サブグループの「感度」分析では、サブグループ間での結果の類似性（すなわち、サブグループ間での頑健性）に関心がある。通常、サブグループ分析では、サブグループ仮説とその根拠を特定する必要があり、回帰モデルに交互作用項（すなわち、サブグループ変数×主な暴露変数）を含めることによって実行される。また、アルファ（総合的な有意水準）の調整を必要とする場合もある。さらに、ほとんどの研究では、通常、サブグループ分析のために力が与えられているわけではない。

感度分析とサブグループ解析の違いは特に関心があるが、目的が異なるということ。

考察

大学での講義に用いたいと思っているが、25ページと分量が多く、また学部レベルだと時期尚早かもしれない。