サブグループ解析フォレストチャート・オッズ比版 (Subgroup Analysis Forest Plot, OR)

二値アウトカム（奏効率など）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ロジスティック回帰を自動実行し、各サブグループのオッズ比・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）において治療効果を推定し、治療効果の一貫性を評価する解析手法です。

本アプリは二値アウトカム（奏効あり/なし、生存/死亡など）を対象とし、オッズ比（OR）を効果量として使用します。生存時間データ（打ち切りあり）を扱う場合は HR版 をご利用ください。

本アプリでサポートする機能

  • サブグループ別 OR・CI の推定: 各サブグループ内でロジスティック回帰を独立して実行し、治療群 vs 対照群のオッズ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 OR も同時に表示します。
  • フォレストチャート: 階層構造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。
  • 必須列:
    • アウトカム（二値変数）: 1 = イベントあり（奏効・死亡など）、0 = なし
    • 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）

HR版との使い分け

  • OR版（本アプリ）: 奏効率、転帰割合など打ち切りのない二値アウトカム
  • HR版: 全生存期間（OS）、無増悪生存期間（PFS）など生存時間データ（打ち切りあり）

結果の解釈

  • OR < 1: 治療群に有利（イベント発生オッズが対照群より低い）
  • 95% CI が 1.0 を跨がない: その OR 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

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（Pre-specified）か事後的解析（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、OR の推定が不安定になります（CI が非常に広くなります）。
  • イベント発生率が高い場合（>20%）、OR はリスク比（RR）に対して大きく乖離します。このような場合はポアソン回帰などによる RR 推定も検討してください。

関連アプリ

アプリ

データ

設定
フォレストプロット設定