エビデンスの基礎知識 — 専門用語をやさしく読み解く
このページは、evidage.com の記事に出てくる「ハザード比」「メタアナリシス」「ランダム比較試験」などの専門用語を、たとえ話と図解でやさしく解説するためのものです。
「健康情報の科学」が初めての方は、まずこのページから読むのがおすすめです。
🎯 まず最初に：エビデンスレベルとは？
健康情報には「信頼度の差」があります。同じ「○○は体にいい」という主張でも：
- 個人の体験談（「私が試したら良かった！」）
- 動物実験（「マウスでは効いた」）
- 小規模臨床試験（「30人で調べたら効果あり」）
- 大規模ランダム化試験（「1万人を5年追跡したら効果が確認された」）
これらはまったく信頼度が違います。evidage では、すべての記事の冒頭で Level 1〜4 の4段階で証拠の強さを明示しています。
| レベル | 証拠の強さ | 何で示されているか |
|---|---|---|
| Level 1 | 最強 🥇 | 大規模ランダム比較試験の系統的レビュー・メタ解析。複数の独立した研究機関で再現済み |
| Level 2 | 強 🥈 | 複数のランダム比較試験または大規模コホート研究で一貫した結果 |
| Level 3 | 中 🥉 | 観察研究・小規模ランダム比較試験。示唆的だが決定的でない |
| Level 4 | 限定的 🔬 | 動物実験・試験管実験・症例報告のみ |
「証拠の強さ」と「行動の推奨度」は別の概念です。 本サイトでは、各記事冒頭に [Level X（証拠の強さ）] と [行動の推奨度] を別々に表記しています（例：[Level 1（最強）] [食事・栄養] [強く推奨]）。詳しくは エビデンスの読み方 を参照。
📖 専門用語の解説
① ランダム比較試験（ランダム比較試験）
被験者をくじ引きで「治療群」と「プラセボ（偽薬）群」に分け、結果を比較する研究。因果関係を直接示せる最も信頼度の高い研究デザイン。
② メタアナリシス（メタ解析）
同じテーマを扱う複数のランダム比較試験を統計的に統合する手法。1本の論文よりはるかに信頼度が高い。
③ コホート研究
大集団を長期間追跡し、生活習慣と病気の関係を観察する研究。因果関係は直接示せないが、現実世界のデータを得られる。
④ ハザード比（HR）
「ある集団がイベント（病気や死亡）に至るリスクが、別の集団と比べて何倍か」を示す指標。HR 0.7 = リスクが30%減。
⑤ 相対リスク（RR）と絶対リスク減少（ARR）
RR 0.7 = 「リスクが30%減」と聞くと大きく見えますが、もとのリスクが小さい場合は実感としての差は小さい。ARR（絶対リスク減少）も一緒に見るのが大事。
⑥ p値・信頼区間
結果が「偶然ではなさそう」と言える確率の指標。p < 0.05 が一般的な閾値。信頼区間（95% CI）も一緒に見ることで、効果の幅が分かります。
⑦ NNT（Number Needed to Treat）
1人の患者を救うために何人を治療する必要があるか。NNT が小さいほど効果的。例：NNT=10 なら「10人治療すれば1人救える」。
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最終更新：2026年5月