用語集

参加者をくじ引きのように無作為に二群へ分け、一方にだけ介入して結果を比べる方法です。無作為に分ければ年齢、食習慣、健康状態のように結果へ影響しうるものが両群に均等に混ざり、差が出たときそれを介入のせいだと考えられます。

ただし無作為だったというだけで結果が信頼できるようになるわけではありません。参加者が20人だけ、期間が2週間なら、無作為でも分かることは多くありません。

同じ問いを扱った複数の研究の結果を統計的に合わせ、ひとつの推定値を出す方法です。小さな研究ひとつでは見えなかった方向が、何編か合わせると現れることがあります。

合わせれば良くなるわけではありません。質の低い研究をたくさん集めれば質の低い結論が出ます。ですからこのサイトはメタ分析を引くとき、何編を合わせたか、参加者は合計何人か、著者が根拠の確実性をどう評価したかを併記します。

あるテーマの研究を、あらかじめ決めた規則どおりに漏れなく探して整理する作業です。検索するデータベース、含める条件と除く条件、評価の方法を開始前に公開し、そのとおりに進めます。

気に入った研究だけを選んで引くのとの違いはここにあります。規則を先に決めれば、望む結論が出るように資料を選ぶことが難しくなります。

誰が本物の介入を受けたのかを分からないようにすることです。参加者だけが知らなければ単盲検、参加者と研究者の両方が知らなければ二重盲検です。

隠す理由は、期待が結果を動かすからです。とくに痛みや睡眠の質のように質問票で測る指標でそうなります。ですからこのサイトは、質問票が主要指標の試験では単盲検であることを明記します。

同じ人が二つの条件を順序を変えて両方とも経験する方式です。一人が自分自身の対照になるので人と人の差が入り込まず、少ない人数でも差を捉えられます。

その代わり、前の条件の影響が後へ持ち越さないよう間に休止期間を置きます。その期間が十分かどうかが、この設計を読むときに見る点です。

多くの人の食習慣や生活を記録しておき、数年から数十年追いかけて誰がどの病気になるかを見る方式です。無作為に分けないので介入ではなく観察です。

ですから関連があるところまでは言えても、それが原因だとは言いにくい。ナッツをよく食べる人はたいてい運動もよくし、たばこも少ない。統計で補正しても、測らなかったものは補正できません。

管理給食は研究者が食事全体を組んで提供する方式、自由生活は普段どおり食べつつ一つを足すか入れ替える方式です。

この違いが結論を分けることがよくあります。管理給食では何を入れたかだけでなく、何を代わりに抜いたかまで決まります。ナッツで飽和脂肪酸を押し出した食事と、普段の食事にナッツを載せただけの試験が別の答えを出す理由がここにあります。

観察された差が偶然だけでは説明しにくい、という意味です。効果が大きいという意味でも、重要だという意味でもありません。

参加者が多ければごく小さな差も有意になります。逆に参加者が少なければ、実際にある差も有意になりません。ですから有意という言葉だけでなく、差の大きさを併せて見てください。

本当は差がないのに、今回の資料でこれだけの差が偶然出る確率です。慣例として0.05未満なら有意と呼びます。

0.05は自然が定めた境界ではなく約束です。p=0.049とp=0.055の間に意味のある違いはありません。このサイトがp=0.055を「傾向」とだけ書き、有意とは書かないのは、その約束を守るためです。

真の値がありそうな範囲です。推定値ひとつより、この範囲のほうが多くを語ります。

見る点は二つ。範囲が0をまたげば効果なしという側も排除できていないという意味であり、範囲が広ければ資料が推定値を絞り込めなかったという意味です。拡張期血圧が−13.61から−2.02までなら、数字ひとつで要約できる状態ではありません。

二群の平均がどれだけ離れたかを元の単位で書いた値です。血圧ならmmHg、コレステロールならmmol/Lかmg/dLです。

単位が残っているので大きさをつかみやすい。このサイトが数値をmg/dLに併記するのもそのためです。LDLが0.47mmol/L下がったと言うより、約18mg/dL下がったと言うほうが実感できます。

一方の群のリスクをもう一方で割った値です。1なら差がなく、0.81なら19%低いという意味です。

ここでの19%は相対的な値です。元のリスクがどれだけだったかを知らなければ、この数字だけでどれほどのことなのかは分かりません。下の相対リスクと絶対リスクの項目も併せてご覧ください。

健康記事でもっとも人を誤解させる場所です。

リスクが1,000人あたり2人から1人へ減れば、相対的には50%減ですが、絶対的には1,000人あたり1人です。同じ事実を二通りに書けて、たいてい大きく見えるほうが見出しに載ります。パーセントしか書かれていない記事を見たら、まず何人中何人だったのかを探してください。

メタ分析に集めた研究の結果が互いにどれだけ違うかを表します。I²で示し、高いほど研究ごとに別の話をしているという意味です。

異質性が大きいと、合わせた平均値の意味が薄れます。ある研究では大きく下がり、別の研究では上がったのに、平均だけを見て下がったと言うことになるからです。

全体では差がなかったのに一部の集団でだけ差が出たと報告する解析です。開始前に計画していればサブグループ解析、結果を見たあとに分けたなら事後解析です。

資料をいくつにも分ければ、どこかで偶然に差が出ます。ですから事後解析の結果は結論ではなく次の研究の仮説として扱います。全体の結果が有意でなかったのなら、その事実が先です。

研究者が自分の結果をどれだけ信頼できると見ているかを、高・中・低・非常に低の四段階でつけたものです。効果の大きさではなく、その推定をどれだけ信じられるかの評価です。

低は、真の値が推定値とかなり異なりうるという意味です。ですから数字が大きくても確実性が低なら、このサイトはその事実を併記します。著者自身がつけた等級を消して数字だけを持ってこないためです。

研究の設計や進め方のせいで結果が一方へ偏った可能性です。無作為割付が適切だったか、盲検が保たれたか、途中で抜けた人をどう扱ったかといった点を項目ごとに見ます。

バイアスリスクが高いというのは結果が間違っているという意味ではなく、その結果をそのまま受け取りにくいという意味です。

介入した群とそうでない群の間に差がなかったという結果です。しばしば失敗した研究として扱われ、載りにくく引かれにくい。

しかし効果がなかったというのも答えです。このサイトがマカダミアの2023年の試験やタラの2020年のサプリ試験のように何も動かなかった研究をあえて書くのはそのためです。動いたという結果だけを集めれば、その食品は実際より有能に見えます。

ビタミンAの量を測る単位です。ビタミンAは動物性食品のレチノール、植物性食品のβ-カロテンなど複数の形で入ってきますが、形ごとに体で使われる効率が違うため、その差を反映して一つの値に直したものです。

ですからにんじんのβ-カロテンの数値と、レバーのレチノールの数値をそのまま足すことはできません。RAEにそろえてはじめて比べられます。

ある食べ物が血糖をどれだけ速く上げるかを、ブドウ糖と比べて点数にした値です。

二つ注意が要ります。第一に、GIはその食品の炭水化物50gを基準に測った値なので、実際に食べる量とは違います。第二に、GIが低いことは多く食べてよいという意味ではありません。同じ食品でも品種、熟度、調理法で値が大きく変わります。

世界保健機関が摂取を制限するよう勧めている糖の範囲です。食品に加えた添加糖と、蜂蜜・シロップ・果汁に入っている糖がこれに当たります。

重要な例外があります。丸ごとの果物や乾燥果物の中にそのまま入っている糖は遊離糖に含まれません。だからといって好きなだけ食べてよいという意味ではなく、砂糖とまったく同じには数えられないという意味です。

小腸でうまく吸収されず大腸まで下りて発酵する短鎖の炭水化物をまとめて呼ぶ言葉です。果糖、乳糖、オリゴ糖、糖アルコールがここに入ります。

大半の人には問題になりません。ただし過敏性腸症候群があるとガスや腹痛、下痢を起こしやすいため、このサイトは該当する食材にその事実を記します。同じ食品でも量が増えると高いほうに分類が変わります。

脂肪酸の鎖に二重結合がなければ飽和、一つなら一価不飽和、二つ以上なら多価不飽和です。この構造の違いが、常温で固まるかどうかと酸敗の速さを分けます。

読むときに大事なのは総量より、何を何に替えるかです。脂質の数値が動いた試験はたいてい飽和脂肪酸を不飽和脂肪酸に置き換えた場合であり、普段の食事に足しただけの試験では動かないことがよくあります。

どちらもインスリン抵抗性を測る方法です。HOMA-IR は空腹時血糖と空腹時インスリンから計算する間接指標で手軽、クランプはインスリンを一定速度で注入しながら血糖を正常に保ち、そのために必要なブドウ糖量を直接測る方法です。

クランプがこの分野の基準法です。手間がかかるので参加者数は小さくなりがちですが、同じ20人でもクランプで測った結果と空腹時の数値から計算した結果では重みが違います。