1400-1401.著者はイギリスの哲学者で、いま調べたら著書の邦訳はないようだけど、たしか有名な人だと思う。いうすごく面白そうなタイトルの論文を寄せていて、それを読み始めたのだが、数ページでさっぱりわけがわからなくなってしまった。あきらめるだけだと気分が悪いので、代わりにこの人がランセットに寄せた短いコメントを読んでお茶を濁す次第。ところが、医学者向けに平易に書かれたこの文章でさえ難しくて、長々とメモをとってしまった。根本的な理由が二つある。(2)理想的なRCTsはself-validatingだから。for]だけのものもある。hypothesis]、一般的にいえば、少なくとも、その仮説なしにはその知見は驚くべきものであり、その仮説の下ではその仮説は驚くべきものではない、ということが必要だろう。その手法を定義している諸想定が満たされているならば、肯定的な結果がその結論を演繹的に含意するような手法である。clincher]である。for]という前提である(前提1)。アウトカムに因果的に関連している、処理(そしてその下流にある諸効果)以外のすべての特徴が、処理群と統制群の間で同じ分布をしているという前提である(前提2)。そのアウトカムが統制群よりも処理群においてよりprobableであるならば(前提3)、可能な唯一の説明は、処理群のなかの幾人かのメンバーにおいてその処理がアウトカムを引き起こした、という説明である。evidencesではなくclinchersに焦点をあてるという性質を持っている。evidenceを扱うためのチェックリストがないからだろう。clincherはRCTだけではない。ケース・コントロール研究のような非実験的データや確立した理論からの演繹もclincherになれる。RCTが他とちがうのは、2つめの特徴、つまりself-validatingであるという特徴である。いかなる手法も、そこからの結論を担保[warrant]するためにあらかじめ満たす必要がある諸想定を持っている。処理の施行の監視、ブラインド化、無作為割付、などなどが前提2を支持し、観察された頻度から確率を推論するための技法(たとえば標本サイズが大きいこととか)が前提3を支持する。このように、RCTsはself-validatingである。self-validationは美徳ではあるが、しかし必須ではない。RCT以外の研究デザインであっても、十分な情報があれば因果的結論を支持できる。ここからが本題である。ここまでの話はすべて、「処理群のなかの幾人かのメンバーにおいてその処理がアウトカムを引き起こした」という因果的主張、つまり"it-works-somewhere"という主張を支持することについての話だ。我々が求めているのは、処理が我々の状況において望ましいアウトカムを引き起こすという因果的主張、つまり"it-will-work-for-us"という主張を支持することだ。claim"と呼んでいる。promoteしている」という主張である。promote"というのは、大まかにいって、「さまざまな環境を通じて、処理が存在しないときよりも存在するときのほうがそのアウトカムがたくさん生じる」ということである。claim"と呼んでいる。claim)を引き出せないという点である。factorsをすべて含んでいるということを知っていないといけないし、逆方向の圧倒的な原因がないということを知っていないといけない。claimを担保するのは難しいし、なにが担保になるかを述べてくれる方法論もない。claimを支持してくれるのは、結局は、処理がアウトカムを生み出す理由についての一般的な理解である。claimを理論的に担保するというmessyな問題に取り組まなければならないということを心に刻みなさい。