研究目的に合致させる！

これがなによりも難しいですが、非常に重要です。

このセッティング、いわば研究の対象者が置かれているフィールドを設定するには…

例えば、手外科症例の保存の人を中心に見たい場合は、大学病院よりも、クリニックの方が向いているかもしれません。

自身の研究目的が、自身の環境に適しているか否か。

ここは大きい検討材料としていっても過言ではありません。

また、コホート研究のような、将来のイベント発症をアウトカムとした、集団を対象にした場合には。

例えば、研究開始時には糖尿病を発症していない患者

今後糖尿病を起こす可能性のある患者

と設定した場合

このPはat risk集団といいます。

ある事象は死亡、イベント等差しますが、検査数値、その他数値が一定以上または一定以下になることでも構わないです。

対象は設定するだけでなく、最終的にアウトカムを起こしやすい集団であるかどうかも重要となります。

理由は簡単です。アウトカムが大きければ、必要なさんぷふさいずの大きさ、マンパワー、コストなどの面から効率できるかつ実施可能性のより高い研究計画になりやすいと思われます。

例えば、全国の人を対象に心筋梗塞発症リスクを見るより

糖尿病患者を対象にするなど、より心筋梗塞を起こしやすい人を小さいサンプルサイズにしたほうが研究が可能となりやすいです。

一般的に効果量が大きいほど、サンプルサイズは小さくて済むものです。

少しはPについて理解できましたでしょうか？

次回はExposure.Interventionについて話します！