第15回：論文のResults (2)
こんにちは. David McQuireです.
先月に引き続きResultsのセクションを解説していきます.
今回は臨床試験の場合を例にお話ししましょう.
drug Xとdrug Yの降圧作用を2群で比較する二重盲検試験を想定します. この
場合, Resultsには最低でも次の情報を載せる必要があります.
1. 患者の背景因子が2群間で同等であること.
この情報は必須です. 対象が群間でマッチしていないと薬剤の効果を正当に比較できません.
2. 比較検討した主要な評価項目の全体的な傾向.
3. 統計学的に有意な作用または変化.
これは特に強調しましょう.
例を挙げてみます. 対象の年齢, 性別, 血圧のベースライン値, 高血圧の罹病期間 (新規の患者の場合を除く), 心血管リスク因子 (肥満, 高脂血症, 喫煙の習慣など) に2群間で差はなかったが, 糖尿病の割合がdrug Xで高かったとします.
The drug X group included 248 patients (130 men and 118 women aged 55.4 10.3 years), while the drug Y group included 245 patients (124 men and 121 women aged 54.3 12.1 years). The drug X group had a baseline blood pressure of 155 7/110 9 mmHg and the drug Y group …
いかがですか. 最初の患者数に関する文章は問題ありませんが, それに続く血圧, リスク因子などの情報は余計です. 通常, このような情報はTableにまとめて提示します. これは, Tableに載せたデータをResultsの本文で繰り返してしまう典型的なミスといえるでしょう. ではこの点を直してみます.
Table 1 shows that the groups were well matched with respect to baseline characteristics, except that diabetes was more common in the drug X group (20/248 patients, 8.1%) than in the drug Y group (9/245 patients, 3.7%) (p<0.05).
2群間の重要な差が強調された文章となりました. 差のみられなかった重要でないデータはTableに提示すれば本文に記述する必要はありません. また, 次のDiscussionでの結果の解釈に影響する可能性がある情報 (服薬遵守, 脱落の割合など) はここで述べておきましょう.
全体的な傾向, 統計学的に有意な作用/変化についても同様に, 本文で詳細を述べることは避けます. 本文に記述するよりFigureを使って説明するほうが視覚的に理解されやすく, 冗長な文章で説明するよりも好まれます.
次回は, 非臨床試験の場合を例にResultsセクションを書く際のヒントをお話します. それでは.
