疫学における研究設計

女性の骨量に対するカルシウムの影響をテストする例を考えてみましょう。

理想的な研究デザインでは、同じ女性がカルシウムサプリメントを摂取するシナリオと摂取しないシナリオの2つのシナリオで観察されます。

これらの条件下では、カルシウム補給を除いて、すべての生物学的側面は一定のままです。

これら2つの条件間で結果が異なる場合、カルシウム摂取量だけがそれらに影響を与えると推測できます。

この理想的なスタディモデルでは、年齢などの交絡変数が排除されます。たとえば、この研究デザインでは、骨重量に対する潜在的な加齢に伴う影響がカルシウム補給の影響と混同されないことが保証されます。

このモデルは、2つの同一のコホートを研究することにより、母集団レベルにスケーリングできます。

しかし、現実には、このような実験は実現不可能です。

したがって、研究者は、観察可能なサンプルと集団内で比較可能なグループを選択することで、この設計を近似できます。

このような理論的研究デザインは、しばしば潜在的結果または反事実理論と呼ばれ、その実際的な制限にもかかわらず、因果関係を理解するための基本的なアプローチを提供します。