て慎重に検討して、主要な解析計画を作成する必要がある。ほとんどの国際共同治験にお
いて、主要な解析は、治験に参加する全ての地域と属性別集団からのデータに基づく治療
効果の仮説検定及びその効果の推定であろう。
地域による層別ランダム化を実施する場合、主要な解析は適切な統計モデルを用いて地
域で調整すべきである。治験計画段階において、ある地域が内因性・外因性民族的要因
に基づいて併合される場合、あるいは併合された属性別集団が層別化のために定義される
場合、これらの併合は解析に反映する必要がある。

地域間及び属性別集団間の一貫性の検討
統計解析計画には、地域間及び属性別集団間の治療効果の一貫性評価を含めるべき
である。ここで言う治療効果の一貫性とは、異なる地域間あるいは属性別集団間の治療
効果について臨床的に重要な差がないことと定義される。この評価を行うために様々な解析
方法が考えられ、以下の（１）から（４）に示すものに限らないが、これらを含め、おそらく
これらを組み合わせて用いることになる。（１）記述的要約、（２）グラフ表示（例え
ば、フォレスト・プロット）、（３）共変量で調整した解析を含むモデルに基づく推定、
（４）治療と地域の交互作用の検定。どの方法にも強みと限界があり（例えば、交互作
用の検定は一般的に、検出力が非常に低い）、これらは解析を計画する際に慎重に検討
する必要がある。
臨床的に重要な治療効果の差が地域間で観察された場合を想定して、これらの差に関す
る体系的な探索が計画されるべきである。探索は次のステップで進めることが考えられる：
1. 地域間で異なることが先験的に既知である因子や、予後因子や予測因子である
と仮定される因子は、統計解析モデルで計画され評価されるべきである。予後因
子となりうる内因性・外因性民族的要因の例は、疾患の重症度、人種や他の被
験者の特徴（例えば、喫煙歴や体格指数（BMI））、医療習慣・治療法
（例えば、臨床現場で使用される併用薬の用量の違い）又は遺伝学的要因
（例えば、薬物代謝酵素の遺伝子多型）などであり、疾患又は治療に対して十
分確立しているものや、臨床開発の早期段階で示唆されているものである。
2. 慎重に計画を立てても、予想外の地域間差が観察されることがあり、その場合に
はさらなる検討のために事後的な解析が必要となる。疾患に対する予後因子であ

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