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前向き非実験デザイン

前向きデザイン(prospective design ； 先見的デザイン）〔「前向きコホートデザイン(prospective cohort design)」ともいう〕による非実験研究は，推定される原因で始め，やがて，推定される影響を求めて進む．

たとえば，「妊娠中の風疹への罹患（独立変数）は児の異常（従属変数）に関係する」という仮説を検証したいとしよう．

この仮説を前向きに検証するためには，妊婦の標本で始めるが，そのなかには妊娠中に風疹に罹患した者も，そうでない者も含まれる．

続いて，先天性異常が結果的に発生した状況について，すべての対象を査定し,風疹に罹患した女性のほうが,そうでない女性よりも，障害のある児を産む傾向にあるかどうかを検証する．

前向きデザインは縦断的であることが多いが,独立変数についての信頼できる情報が，記録や既存のデータ源で人手できる場合は，（対象の観点からすると）横断的でもある．

独立変数が，最初のデータ収集期間よりもかなり前に生じることもあるので，すべての縦断的研究が前向きではない．

また，すべての前向き研究が，古典的な意味で縦断的であるわけではない．

たとえば，介入２時間後，４時間後，６時間後にデータを収集する実験研究は，前向きと考えられ，縦断的とは考えられない(つまり，データ収集が長期にわたらない)．

前向き研究は，後ろ向き研究よりも費用がかかる．

喫煙と肺がんについての前向き研究の例のように，従属変数が明確になる前に，かなりの追跡期間が必要とされるだろう．

また，前向きデザインでは，妊婦の風疹と関連する先天性異常の例のように，とくに関心のある従属変数がまれであるときは，多数の標本が必要となろう．

もう１つの問題は，優れた前向き研究では，独立変数を測定する時点で，すべての対象が結果（例:疾患）の状態にはないことを確認する手段を講じるということであり，これは困難か，または費用がかかる場合があろう．

たとえば,前向きの喫煙/肺がん研究では，研究当初，すでに肺がんに罹患していたが，まだ診断されていなかったという可能性もある．

このような問題にもかかわらず，前向き研究は，後ろ向き研究よりもかなり強い．

とくに，研究者が，当初に結果の状態ではないと確証している場合は，結果の前に推定される原因が生じていたかどうかというあいまいさは，前向き研究では解決される．
加えて，標本が代表的なものである傾向が高く，研究者は，結果についての競合的な説明を排除するために，コントロールを施すことができよう．

前向き研究には探索的なものがある．

つまり，研究者はある一時点で,広範囲に可能性のある「原因」を測定する．

そして，それからのちの時点で，関心あるアウトカムを調べる（例：入院期間の長さ）．時系列がはっきりとしているため，当初，そのアウトカムがなかったことがはっきりしている場合，通常，このような研究は後ろ向き研究よりも強固である．

しかし，特定の先見的な仮説を備え，推定される原因についての差がわかっているコホートを比較するような前向き研究ほどには，強力ではない．

探索的な後ろ向き研究，または前向き研究を行う研究者は，あれこれ探りを入れて，特定の対象標本にある偽の関係や特異な関係に導かれて，誤った結論にいたる可能性がある，と非難されることがある．

前向き非実験研究の例

ブルック，シャーマン，メイレン，コレフ〔Brook,Sherman, Malen, & Kollef, 2000〕は，前向きコホート研究を実施して，長期の人工呼吸器装着を要する患者において，早期の気管切開術と後期の気管切開術を比較し，その臨床的，経済的アウトカムを検証した．

早期の気管切開術は，入院期間の短期化と病院費用の軽減化と関連していることがわかった，

自然実験

研究者は，「自然実験(natural experiment)」のアウトカムを研究できる場合がある．

自然実験では，重大な健康状態の変化を引き起こす自然現象やその他の現象に曝露された集団と,曝露されていない集団を比較する．

こうした自然実験は非実験的である．

というのも，研究者は介入せず,外部のできごとと環境の引き起こす結果を観察するだけだからである．

しかし，本質的に無作為に人々が影響を受けるとき，それらを「自然実験(natural experiment)」という．

たとえば，自然災害（独立変数）による損害を査定するために，災害（例：ハリケーン）に襲われたコミュニティの住民の心理健康状態と，災害の影響を受けなかったが，類似の特徴をもつコミュニティの住民の健康状態とを比較できよう．

独立変数が，「自然」現象である必要はないことに注意しよう．

たとえば，テロ行為ということもある．さらに，比較群は，異なる人々である必要はなく，事象前の測定値を人手している場合は，前後の比較が適切であろう．

比較群が，事象以外のすべてに関して均等であるように慎重に選択された場合，自然実験は，関心のあるアウトカムヘの独立変数の影響について，強力なエビデンスを提供できる．

前向き非実験デザイン、別名「前向きコホートデザイン」は、特定の原因を仮定してその原因がどのような影響をもたらすかを長期間にわたって追跡調査する方法です。このデザインは、実験的操作を行わずに実施されるため、自然な条件下での因果関係を探ることができるという特徴があります。たとえば、妊娠中に風疹に感染した場合、その後に生まれてくる子供にどのような影響が現れるかを検証したいと仮定しましょう。ここで独立変数は「風疹罹患」、従属変数は「児の異常」であり、研究はまず妊婦の集団を対象として開始されます。この対象集団には妊娠中に風疹に罹患した女性と、罹患していない女性が含まれており、両者の児に発生する先天的な異常の有無や頻度を長期にわたって比較していきます。このプロセスにおいて、風疹に罹患した女性のほうが、罹患していない女性よりも障害を持つ子供を出産する傾向があるかどうかを確認するため、すべての対象者を注意深く査定します。前向きデザインは、データの収集期間を長く取ることで対象者の変化を観察する「縦断的」な研究が多いですが、既存のデータや記録を活用できる場合、横断的な方法を採用することも可能です。横断的研究とは異なり、前向きデザインでは独立変数が先に測定され、従属変数が後に確認されるため、因果関係の解釈がより確実になります。ただし、独立変数が最初のデータ収集期間よりも前に発生することもあるため、すべての縦断的研究が前向きであるわけではなく、逆に前向き研究が必ずしも縦断的であるわけでもありません。たとえば、特定の介入を行った後の2時間、4時間、6時間といった短い時間間隔でデータを収集する場合、その研究は前向きと見なされますが、縦断的ではありません。つまり、観察期間が必ずしも長期にわたる必要はなく、目的に応じて短期間の観察でも前向きデザインの形式を取ることができるのです。前向き研究は後ろ向き研究よりも多くの費用がかかり、データ収集には多数の対象者を長期間追跡する必要があるため、研究全体のコストも高くなります。たとえば、喫煙と肺がんの関連を調査する前向き研究では、肺がんが発症する前に長期間にわたる追跡が求められることが多く、また従属変数（肺がんなど）が発生するまでに多数の標本が必要になる可能性があります。このように前向き研究ではサンプル数が多くなる傾向にあり、特にまれな従属変数についての研究では標本数の確保が大きな課題となります。さらに、信頼できる前向き研究を実施するためには、研究開始時にすべての対象者がまだ疾患などのアウトカムを持っていないことを確認することが重要です。これは、特定の原因が結果に先行していることを確認するための基本条件であり、たとえば、前向きな喫煙と肺がんの研究では、研究開始時に肺がんがまだ診断されていないが潜在的には罹患している可能性もあるため、そうしたバイアスを排除するための対策が必要です。こうした前向き研究には一定の課題がありますが、前向き研究は後ろ向き研究よりも因果関係を明確に示すことができ、研究の信頼性も向上します。特に、研究開始時に対象がまだ結果を有していないと確認できる場合、前向き研究は結果の前に原因が存在したかどうかの曖昧さを解消し、因果関係の特定において強力なエビデンスを提供します。また、サンプルが母集団を代表している場合が多いため、研究結果の一般化が容易であり、研究者は結果に影響を及ぼす競合する要因をコントロールしやすくなります。さらに、前向き研究の一部には探索的な要素も含まれます。これは、研究者がある特定の時点で広範な独立変数を測定し、その後の期間に従属変数としての結果がどうなるかを調べる研究手法です。このような探索的研究は、例えば、入院期間の長さやその他の健康アウトカムに関する研究でよく見られ、対象が当初その結果を有していなかった場合においては、その因果関係が強固であるとされています。しかし、特定の仮説に基づき、独立変数の差が確立しているコホートを比較する前向き研究のほうが一般的に強力な因果関係のエビデンスを提供することが多いです。探索的な後ろ向き研究や前向き研究では、特定のサンプルに偶然的な関係が見つかる可能性もあり、研究者は仮説に合わない関係に惑わされ誤った結論に至るリスクもあります。さらに、前向き非実験研究の代表的な例としてブルックらによる前向きコホート研究が挙げられます。この研究では、長期にわたり人工呼吸器装着を要する患者に対して、早期の気管切開術と後期の気管切開術を比較し、臨床的および経済的アウトカムを評価しました。その結果、早期の気管切開術が入院期間の短縮や医療費削減と関連していることが確認されました。この研究は前向きデザインの特性を活かし、医療の質の向上に寄与する知見を提供しています。もう一つの関連する非実験的アプローチは「自然実験」です。自然実験では、研究者が介入せずに自然な環境で生じた出来事や状況がもたらすアウトカムを観察する方法で、例えば自然災害により被害を受けた集団と被害を受けていない集団を比較して、心理的健康状態やその他の健康指標にどのような影響があったかを評価することが可能です。自然実験の特徴として、独立変数が「自然な」現象であるとは限らず、例えばテロ攻撃のような人為的な事象も含まれます。また、比較する集団は異なる人々である必要はなく、同じ対象が異なる時点でのデータを持っている場合は、事象前と事象後を比較することも適切です。この場合、独立変数以外の要因を均等にするため、慎重に対象集団が選定されることで、自然実験は特定のアウトカムに対する因果関係について強力なエビデンスを提供することができます。