How Much Non-response Matters? Diagnosis Prevalence Estimates in Survey Participants Versus the Total Sample

技術要約：調査参加者と全サンプルにおける診断有病率の推定値

問題提起
人口ベースの調査は、疾患の有病率を推定するための主要な情報源であるが、ここ数十年の回答率の低下は、無回答バイアスに関する重大な懸念を引き起こしている。このバイアスは、参加の確率が健康状態や診断頻度に関連している場合に発生する。過去の研究では、健康請求データと調査データを比較した例があるが、それらは多くの場合、無関係なサンプルに基づいているか、あるいは回答者に限定されており、調査への参加自体がいかに調査による有病率推定を歪めるかを定量化する能力には限界があった。したがって、特に回答率が中程度である環境において、調査の一般化可能性を判断するために、単なる回答サブサンプルではなく、招待された全サンプルに対する診断情報を用いて、無回答バイアスを直接評価する必要がある。

方法論
本研究では、「Opt DatPMH」プロジェクトのデータを使用し、調査データとドイツの主要な法定医療保険基金であるBARMERの健康請求データを連結させた。

• 調査対象集団： BARMERの被保険者から、層化無作為抽出法により26,000名（18歳以上）のサンプルを抽出した（性別、5歳刻みの年齢層、連邦州によって定義された512の層による全国的な代表性を確保）。
• 調査手順： 2021年10月に、書面による健康質問票（18ページ、約20〜30分）への回答を依頼した。2回の督促の後、7,110件の質問票が回収された（回答率は27.3%）。無効な回答を除外した後、最終的な分析対象総サンプル（TS）は25,977名となり、そのうち7,087名が参加サブサンプル（PS）を構成した。
• データソース：
  • 調査データ： 自己報告による診断および社会人口統計学的属性。
  • 健康請求データ： 調査前の4四半期（2020年第4四半期〜2021年第3四半期）の、外来および入院記録に基づくICD-10コード。診断は、少なくとも1つの四半期で確定診断として記録されている場合（M1Q基準）に「存在」するとみなした。
• 統計分析： 有病率の推定値は、TSおよびPSの両方について算出された。サンプリング時点での正確な最終的な人口分布は不明であったため、2021年のドイツの人口分布を反映した人口ベースのウェイトを用いて、両方のサンプルを調整した（性別、年齢、地域）。
  • 差の検定には、重み付けされたデータに対してカイ二乗検定を用いた。
  • 低頻度の疾患を過度に強調することなく偏差を可視化するために、著者らは「全平均に対する差の割合（DPTM）」指標を導入した。これは、総サンプルの全体的な有病率に対する割合として表現される。
  • 分析は、ICD章、ICDグループ、および選択された9つの特定の診断レベルで行われた。

主な貢献

• 直接比較フレームワーク： 本研究は、共通のサンプリング枠と連結された請求データを用いて、調査参加者と招待された全サンプルの間の診断有病率を直接比較するという、稀な手法を提供している。これにより、無関係なサンプルを用いた従来の研究の限界を克服している。
• バイアスの定量化： 標準的な人口統計学的ウェイト適用後における、広範な診断カテゴリー（ICD章およびグループ）にわたる、選択的な参加が有病率推定をどの程度歪めるかを定量化した。
• 指標の開発： DPTM指標の導入は、低頻度のサブグループにおける相対的な差異のみに焦点を当てる落とし穴を避け、サブグループ間の絶対的および相対的な偏差をバランスよく可視化するアプローチを提供する。

結果

• 参加パターン： 参加率は女性（30.1%）の方が男性（24.5%）よりも高く、年齢とともに上昇した（65歳以上では37.9%、45歳未満では18.2%）。
• 集計レベル（ICD章）：
  • 無重み付けの推定値では、ほとんどのICD章において参加者と総サンプルの間に有意な差が見られ、一般的に参加者の方が有病率が高かった。
  • 性別、年齢、地域でウェイト付けを行った後、集計レベルでの差は概して小さかった。しかし、22のICD章のうち11の章で依然として統計的に有意な差が見られた。そのうち10の章では、参加者の有病率が高いままであった。
  • 例外（精神疾患）： ICD第V章（精神及び行動の障害）が主な例外であり、参加者の有病率推定値は総サンプルと比較して低かった。
• 特定の診断：
  • メンタルヘルス： 参加者においては、器質性精神疾患（F00-F09）、物質使用障害（F10-F19）、気分障害（F30-F39）に関して、有意な過小評価が認められた。
  • 選択された疾患： 選択された9つの診断のうち、3つに有意な差が見られた：認知症（参加者：0.6% vs 総サンプル：1.4%）、アルコール関連障害（1.5% vs 1.9%）、不安障害（6.8% vs 7.6%）。認知症が最も顕著な偏差を示した。
  • 身体疾患： ウェイト付け後、選択された身体疾患（糖尿病、肥満、高血圧、心不全など）については、総サンプルと参加者の間で統計的に有意な差は見られなかった。
• サブグループ分析： DPTM値のヒートマップにより、ほとんどの年齢・性別サブグループにおいて、身体的章における過大評価の一般的な傾向が確認された。ただし、精神疾患や特定のサブグループ（例：血液疾患における70歳以上の女性、先天性奇形における男性）については例外的な傾向が見られた。

意義と主張
本論文は、この特定の環境においては、標準的な人口統計学的ウェイト付け（性別、年齢、地域）を行った後、選択的な参加が多くの一般的な診断の有病率推定に与える影響は限定的であると結論付けている。

• 調査の堅牢性： 27.3%という控えめな回答率にもかかわらず、多くの一般的な身体的診断に関する調査ベースの有病率推定は、想定されているよりも堅牢である。この知見は、回答率の低下が必ずしもこれらの疾患に関する疫学的妥当性を損なうものではないことを示唆している。
• ウェイト付けの役割： 標準的なウェイト付けは、参加に関連する歪みの大部分を補正するが、診断固有のバイアスは残る。
• 脆弱なグループ： 本研究は、特定の精神疾患（特に認知症や物質使用）や脆弱なサブグループにおいて、診断固有の無回答バイアスが依然として重要な懸念事項であることを強調している。これらの疾患については、影響を受けた個人の参加率が低いため、ウェイト付けでは完全には修正できない過小評価が生じる。
• 示唆： 結果は、「低い回答率は自動的に人口ベースの調査を無効にする」という一般的な結論に異議を唱えるものである。しかし同時に、特定のメンタルヘルス疾患や脆弱な集団については、バイアスが依然として重大な問題であり、慎重な解釈が必要であることを警告している。