死活問題ではないが臨床論文が書きたい場合

臨床メインだけど論文が書きたい。Knowledge overlap を持ったリーダーがポイント。

臨床医の論文執筆のモチベーションは、たいていの場合研究本業の研究者のそれと異なる（気がする）。

結局はアカデミックな世界での業績や分野への貢献というところに行き着くのだと思うが、研究本業の研究者にとってはグラントをとって独立した研究者として生活していくことを前提とした死活問題。比べて臨床医は昇進や就職に有利といった、割とソフトなところに動機がおかれているように感じる。臨床医の論文執筆は、フルタイム臨床で給料をまかない、残された勤務時間外で研究をするというフレームワークが多いのではないだろうか。

割ける時間や労力、インフラの違いは歴然だし、結果でてくる論文の質や量も違う。もちろん臨床研究にも一流があり、それでグラントを取って大規模でハイクオリティな研究をしている専門家たちもいるがごく一部だと思う。僕の現在のボスは循環器内科医でそれにあたる。

では、そんな命がけで論文を書く必要はないけど臨床論文が書きたい医者はどうすれば良いのだろうか。僕がまさにその立ち位置におり、数年前に臨床研究チーム立ち上げをリードした時にチーム構成や技術に関して気づくことがあったので個人的な見解を書こうと思う。今回は ‘knowledge overlap’ がテーマ。

僕が思う臨床研究に最低限必要なパーツは以下５項：

1. 分野の専門知識

2. 生物統計の知識と解析技術

3. スタディーデザインの知識

4. データベースとその特徴に関する知識

5. 執筆を含めた総合的なプレゼン力

１人で５項全部カバー出来る場合はワンマンでの執筆が理論的には可能だが、大抵の場合は臨床医が中心となって１、４、５をカバーしMPH保有者などの生物統計の理論と統計ソフトに理解のあるチームメイトに２、３を頼るケースが多いと思う。見落とされがちな重要点は、１−５総てをある程度理解している中心人物が不可欠ということ。Knowledge overlap というコンセプトで、異分野間の通訳の様な役割を通してプロジェクトを前進させるリーダーだ。このリーダーがいないと５点どこかが常に専門外のパーティーにブラインドされている状態になってしまい、欠陥を見落としてしまう 。よくできたデザインで解析も終わったけど、実は結果の解釈がまったく間違っていたことに誰も気づかずに査読の段階で指摘されて…という惨劇が起こりかねない（実体験含む）。

Knowledge overlapを持つリーダー 抜きで、統計やスタディーデザインを全く知らない臨床医と臨床の知識がない統計屋が研究を立ち上げようとすると、とにかく時間がかかる。データベース特有の制限は？Outcome は？比較群は？といった基礎的な部分がクリアされていない場合が多く、デザインの段階から停滞してしまう。データベース構築から始めなければいけない場合はさらに険しい道のりになる。

また、統計的手法にある程度の理解がないと計量的な観点からのスタディーデザインができない。逆に統計的な制限に対する理解が少しあるだけでも臨床的な疑問を計量的な問題に可視化することができて良いトピックが思いつき易くなったりする。

研究チームのメンバーをリクルートする側になってみると、この knowledge overlap を持つリーダー的人材は大学病院でも意外と希少なことに気づく。近年、医者が公衆衛生大学でMPHを取るのが増えたのは素晴らしい動きだと思う。またトレーニングの性質上、医者が統計の基礎を学ぶ事の方が統計のエキスパートが医学の基礎を学ぶより比較的簡単だと思うので、個人的にMPHや統計系の修士等のトレーニングは今後ずっと臨床研究を やっていく志がある医師にはお勧めだと思う。うちの大学の外科研修プログラムでも、毎年２−３人は臨床を数年休んでMPHのような学位を取っている。

臨床研究は基礎研究とはタイムスケールが全く異なるため、簡単だと思われがちだが個人的には４０本近く書いて一連作業がベルトコンベア化した今でも、１本ごとにノウハウが蓄積されていく感じはまだまだあるので、ラーニングカーブはけっこう大きいと思う。