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201708 srws第七回統合、層別・感度分析、欠測への対処
- 1. 系統的レビュー研究計画書作成ワークショップ 第七回 統合、層別解析・感度分析、欠測への対処 京都大学大学院 辻本康 精治寮病院 阪野正大 尼崎総合医療センターHospital Care Research Unit 辻本啓 片岡裕貴 岡山県精神科医療センター 宋龍平 京都大学大学院医学研究科社会健康医学系専攻医療疫学分野 吉岡貴史 安房地域医療センター 北本晋一 亀田総合病院集中治療科 佐藤明 山本良平 安田英人 近畿中央胸部疾患センター呼吸器内科 香川智子 亀田総合病院麻酔科 重城聡 亀田ファミリークリニック館山 宮本侑達
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- 4. メタ・アナリシスとは 各研究の結果をまとめ、 その「効果サイズ」を統合すること （お経：リスク比とか、ハザード比とか、 標準化された平均値の差とか） 4 Cochrane handbook 9.4.2Principles of meta-analysis
- 5. 「効果サイズ」の例 個々の研究でのアウ トカム 変数の種類 効果サイズ 30日死亡割合 2値変数リスク比 全生存期間 生存時間 ハザード比 治療開始時と 半年後の血圧の差 連続変数 平均値の差
- 6. メタ・アナリシスの復習：何と呼ぶ？ 6 Cochrane Database SystRev. 2013 Dec 9;12:CD004127
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- 8. 概念的異質性・統計学的異質性 概念的異質性 臨床的異質性 患者背景、治療の違い 方法論的異質性 riskof bias、脱落の程度・扱い方 統計学的異質性 概念的異質性の結果 (偶然)
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- 12. 今日の目標 • メタ・アナリシスしない結果のまとめ方 について説明できる • 層別解析について説明できる •感度分析について説明できる • 欠測への対処法について説明できる 12
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- 15. メタ・アナリシスしない場合(=質的な統合) 15 Cochrane Database SystRev. 2013 Dec 9;12:CD004127
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- 24. サブグループ解析を「当て」にできるかの基準（意訳） 24 BMJ 2010; 340：c117 当てにできるしにくい 研究デザイン サブグループに分ける変数 ベースライン ランダム割付された後のもの 比較の方法 研究内 研究間 サブグループの分け方 事前に規定 結果を見て規定 サブグループ効果の方向 事前に規定 結果を見て規定 サブグループ検定 少ない 多い 解析 検定の結果は偶然を示唆する？ しない する 状況 サンプルサイズ 大きい 小さい 研究間で一致 している していない 研究内の全てのアウトカムで効果 が一致 している していない 基礎研究と結果が一致 している していない
- 25. プロトコルに盛り込もう！ 研究デザイン • 事前に規定 • ベースラインの変数で •サブグループ効果の方向性 • 少なく 25
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- 31. 欠測データへの対処 欠測とは？ 31 患者ID 性別 年齢 1M 59 2 F 70 3 F 60 4 M 54 5 F 80 6 M 45 7 M ?
- 32. 欠測の例 欠測のタイプ 欠測の可能性 研究 出版バイアス 検索が不十分 アウトカムの欠測測定されていない 選択的報告バイアス 統計量 選択的報告バイアス 不完全な報告 参加者 ITT（割付に基づく）解析をしていない 研究からの脱落 選択的報告バイアス 研究レベルでの参加者の 特徴が報告されていない （層別解析などに使う） 測定されていない 不完全な報告 32 Cochrane Handbook Table 16.1.a
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- 35. 著者から返事がない場合として プロトコルに書くべき内容 • 欠測データの対処手法を用いる上で仮定す る内容を明確に記述する • 仮定が成り立たない場合についても解析し て結果を示す（感度分析） Reviewに書くべき内容 •Discussionで欠測データの与える影響につ いて述べる 35
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- 39. 今日の目標 • メタ・アナリシスしない結果のまとめ方 について説明できる • 層別解析について説明できる •感度分析について説明できる • 欠測への対処法について説明できる 39
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