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リスクの競合

試験に参加している被験者は，関心のあるものとは異なるいくつものイベントを経験する．

もしその１つのイベントの発生が他のイベントの発生を妨げることがある場合．それらのイベントは競合リスク(competing risk)と呼ばれる．

例えば関心のあるイベントががんの診断であれば，心筋梗塞（MI）による死亡は競合リスクとなる．

２つのイベントはおそらく独立ではないだろうし，実際，両者は強く関連しあっているだろう．

競合リスクは．比例ハザードモデルのハザード関数を再定義することで取り扱われる場合がある．

がんの試験の例では，MIにより死亡した被験者の個々はその時点で打ち切りとして扱う必要があった．

その被験者は，我々が関心を持っていたイベント（がんの診断）を経験しなかったが，それ以上はそのイベントのリスクには曝されることはない．

ハザードの実際的解釈は「がんになるリスクに曝されている者が時間ｆでがんであるリスク」である．

これはMIによる死亡とその他の時間１でがんになる恐れのない者すべてを除外している．

一方で, Kaplan-Meierの推定生存率は競合リスクに対して合理的な解釈を持たないことに注目するべきである．

基本的にKaplan-Meierの生存率は，すべての競合リスクが除去された場合の，例えばがんの再発のようなイベントの予測のためにあるものである．

イベント発生時間解析から正しい情報と解釈を得るためには，観察しようとしているイベントについて誰がリスクの可能性を持つのかだけでなく，誰がリスク下にないのか，そしてそれはなぜかを理解しておくことが大切である．

競合リスクとは、試験に参加している被験者が複数のイベントを経験する中で、関心のあるイベントの発生を妨げる他のイベントが存在する場合に用いられる概念であり、これにより研究対象としてのデータ解析が複雑になる。具体的に例を挙げると、例えばある試験において、研究者ががん診断に焦点を当てている場合、被験者が心筋梗塞（MI）により死亡してしまうと、がん診断に至る前に試験から離脱することになり、がんのリスク評価に影響を及ぼすこととなる。これらの心筋梗塞やその他の要因による死亡は、がん診断を目的とする観察の妨げとなるため、競合リスクとされるのである。こうしたケースでは、被験者が複数の疾患やリスクに同時に曝されていることが少なくないため、がん診断と心筋梗塞が全く無関係であるとは限らず、両者の間にはある程度の関連性があることが多い。そのため、競合リスクは、単に無関係なイベントが偶然同時に発生したとみなすわけにはいかず、むしろ一方のイベントが他方のリスクを高める、もしくは抑制する影響があると考えられることがある。例えば、心筋梗塞による死亡リスクを抱えた被験者が、がん診断のリスクも同時に抱えている場合、心筋梗塞が先に発生するとがんの診断リスク評価に直接影響が出る。競合リスクを正確に取り扱うためには、比例ハザードモデルにおけるハザード関数の再定義が必要となることがあり、これにより各イベントの発生確率やタイミングをより正確に評価することが可能となる。がんの臨床試験のケースで考えると、心筋梗塞で死亡した被験者は、その時点で試験からの離脱、つまり打ち切りと扱われ、研究者が本来関心を持っているがん診断のイベントには至らないが、試験からの離脱によりその後のリスクに曝されることもない。これにより、あるイベントが発生することで他のイベントへの曝露が中断される状況が形成され、ハザード関数の解釈も変わってくる。具体的には、「がんになるリスクに曝されている者が特定の時点でがんを発症するリスク」として解釈することになるが、ここでは既に心筋梗塞により死亡した者や、その他の原因でがん発症のリスクから外れた者を除外して考えることが求められる。また、競合リスクの概念において重要なことは、Kaplan-Meier推定法がこれに対して適切な解釈を提供しないという点である。Kaplan-Meier推定生存率は、理論的にはすべての競合リスクが取り除かれた場合に限り、あるイベントの発生までの期間を測定するものであるため、競合リスクを無視して計算すると、結果が過大評価される可能性がある。例えば、がんの再発に関する研究であれば、すべての被験者が他のリスク要因による死亡や脱落を経験しない前提で計算されることになるが、現実にはそうした理想的な状況は非常に稀である。そのため、競合リスクの存在を無視することは、実際の観察データの解釈を歪める原因となりかねない。競合リスク解析においては、各被験者がどのようなリスクに曝されているのか、またどのタイミングでそのリスクから外れるのかを明確にすることが求められる。これにより、観察対象のイベントがどの程度の影響を受けているかをより正確に評価でき、特に医療分野や臨床試験においては、治療の効果や疾患の進行リスクの推定において重要な役割を果たす。例えば、ある治療法が心筋梗塞の発生率を低下させると同時に、がんの進行も抑制する効果を持つ場合、これらの相関関係を考慮しないと治療効果の全体像を正しく評価することは難しい。さらに、イベント発生時間解析から得られる情報を有効に活用するためには、どの被験者がどのイベントのリスクに曝され、またどの時点でそのリスクから解放されるかを理解する必要がある。これには、単に観察するイベントの発生確率を把握するだけでなく、誰がそのリスクから除外されるのか、その理由や背景も考慮に入れる必要がある。例えば、がんの診断リスクを評価する際に、他の疾患やリスク要因が先に発生して試験から離脱した被験者がいる場合、彼らのデータをどのように解釈し、分析に組み込むかが解析結果の信頼性に大きく影響する。このようにして競合リスクを考慮に入れることで、データ解析の精度が高まり、特定のイベントが発生するリスクの真の値をより正確に推定できるようになる。