サブグループ解析フォレストチャート (Subgroup Analysis Forest Plot)

臨床試験の治療効果をサブグループ別に可視化するフォレストチャートを描画します。患者個票データから Cox 回帰を自動実行し、各サブグループの HR・95%CI と交互作用検定結果を表示します。

解説

サブグループ解析とは

サブグループ解析（Subgroup Analysis）は、第3相臨床試験などで事前に規定されたサブグループ（年齢層・性別・病期・臓器機能など）において治療効果のハザード比（HR）を推定し、治療効果の一貫性を評価する解析手法です。

フォレストチャートによって視覚的に結果を提示することで、特定のサブグループで治療効果が強い・弱い傾向がないかを確認できます。

本アプリでサポートする機能

  • サブグループ別 HR・CI の推定: 各サブグループ内で Cox 比例ハザード回帰を独立して実行し、治療群 vs 対照群のハザード比と信頼区間を推定します。
  • 交互作用検定: サブグループ変数ごとに治療 × サブグループ変数の交互作用項を含むモデルと含まないモデルを比較する尤度比検定（LRT）を実施し、P for interaction を算出します。
  • 全体効果（Overall）: 全データに対する治療効果 HR も同時に表示します。
  • フォレストチャート: 階層構造（変数ヘッダー → サブグループ水準）を持つインタラクティブなフォレストチャートを Plotly.js で描画します。

データ要件

  • 患者個票データ: 1行 = 1患者のデータを入力します（集計データ・論文値の直接入力には対応していません）。
  • 必須列:
    • 観察期間（数値）: イベント発生または打ち切りまでの期間
    • イベント（二値変数）: 1 = イベントあり、0 = 観察打ち切り（値の割り当ては変更可能）
    • 治療/介入変数: 治療群・対照群を示すカテゴリー変数
    • サブグループ変数: 1つ以上のカテゴリー変数（年齢層、性別など）

結果の解釈

  • HR < 1: 治療群に有利（イベントリスクが対照群より低い）
  • 95% CI が 1.0 を跨がない: その HR が統計的に有意
  • P for interaction < 0.05: そのサブグループ変数による治療効果の修飾が有意
  • 全体的なパターン: CI が重なり合い、特定のサブグループのみ大きく異なることがない場合、治療効果は一貫していると判断できます。

注意事項

  • サブグループ解析は探索的な解析です。多重比較の問題から、有意な交互作用が偶然生じる可能性があります。事前規定されたサブグループ解析（Pre-specified）か事後的な解析（Post-hoc）かを明記して報告することが重要です。
  • サブグループのサンプルサイズが小さい場合、HR の推定が不安定になります（CI が非常に広くなります）。
  • 本アプリは治療効果（1変数）に焦点を当てた解析を行います。交絡変数を調整した解析が必要な場合は Cox比例ハザード回帰 をご利用ください。

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