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![メタ分析で使用する効果量
＜２値データ＞
①リスク差＝介入群の比率-統制群の比率
②NNT(Number needed to treat)＝1/|リスク差|
③リスク比＝介入群の比率/統制群の比率
④オッズ比＝[介入群の比率/(1-介入群の比率)]/[統制群の比率/(1-統
制群の比率)]
※メタ分析では，リスク比とオッズ比（相対リスク）を用いるが，結果の解釈ではリ
スク差やNNT（絶対リスク）に変換する
＜連続データ＞
①平均値差＝介入群の平均値-統制群の平均値
②標準化平均値差＝（介入群の平均値-統制群の平均値）/プー
ルされた標準偏差
※Cochraneでは、Hedges’ gが使用される(unbiasedが推奨)](https://image.slidesharecdn.com/random-170330133325/85/slide-19-320.jpg)
介入効果のメタ分析
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- 7. 文献検索の方法 ① 電子データベース検索 • 使用データベース：CENTRAL,MEDLINE, EMBASEなど包括的な DB＋問題に沿ったDBを複数使う（心理系ならPsycINFO）。 • データベースに合わせた検索式を作成：基本は①患者＋介入 (必要に応じてアウトカム)＆②研究デザイン(基本はRCT) • 論理演算子（AND, OR, NOT）やSearch filterも活用し、検索過 程が再現できるように記録を残す ②検索用語付与・引用サービス検索(Web of Scienceなど) ③ハンドサーチ(手作業で論文を探す) ④灰色文献の調査（公的機関や製薬会社の未公表データ） ⑤臨床試験登録システムを用いて，未公表データや実 施中のデータにも注意する
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- 10. 研究の選択過程の報告方法 • PRISMA声明のフロー ダイアグラムを使うこ とで、研究の選択過程 での文献数や除外理 由などをまとめる。 Moher etal. (2009). Preferred reporting items for systematic reviews and meta- analyses: the PRISMA statement. PLoS Medicine, 6(7), e1000097. データベース検索か ら得られた文献数 他のソースから得ら れた追加的な文献数 重複文献削除後の文献数 除外した 文献数 除外した全文 文献数と理由 質的統合に含めた文献数 量的統合（メタアナリシス） に含めた文献数 スクリーニングした文献数 適格性を評価した全文文献 数 特 定 ス ク リ ー ニ ン グ 適 格 性 研 究 に 含 め た も の
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- 12. 研究の質の評価 バイアスをアセスメントする６つの基準 領域 判断（YES, NO,Unclear） ①割り付けの順番の作成 割り付けの順番は適切に作成されている か？ ②割り付けの隠蔽 割り付けの隠蔽は適切にできているか？ ③参加者，職員，効果評 価者の盲検 研究実施中に，割り付けられた介入が分 からないようできていたか？ ④不完全なアウトカム データ 不完全なアウトカムデータがちゃんと記 述されているか？ ⑤選択的なアウトカムの 報告 選択的なアウトカムの報告が示唆される ようなことはないか？ ⑥その他のバイアス その他のバイアスのリスクはないか？ YES（基準を満たしている）、NO(基準を満たしていない)、 Unclear(YESかNOか判断するだけの情報がない)を判断
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- 15. ④不完全なアウトカムデータは適切に記載 されているか？ • 治療や追跡調査からの脱落者 が報告されていない。もしくは、 報告されているが、脱落に対し てIntention totreat (ITT)解析な どを行っていない。 →効いている患者のみが脱落しな い可能性もあり、バイアスが生じる 参加者(200名) 治療群 (100名) プラセボ群 (100名) 治療群 (60名) プラセボ群 (90名) ランダム化 治療群の脱落多 いけど、気にせ ず統計解析にか けちゃお〜 *ITT解析とは、割付けられた 治療から逸脱or脱落に関わ らず、当初割付けた群に基 づいて解析を実施すること。 治療 プラセボ 15
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- 19. メタ分析で使用する効果量 ＜２値データ＞ ①リスク差＝介入群の比率-統制群の比率 ②NNT(Number needed totreat)＝1/|リスク差| ③リスク比＝介入群の比率/統制群の比率 ④オッズ比＝[介入群の比率/(1-介入群の比率)]/[統制群の比率/(1-統 制群の比率)] ※メタ分析では，リスク比とオッズ比（相対リスク）を用いるが，結果の解釈ではリ スク差やNNT（絶対リスク）に変換する ＜連続データ＞ ①平均値差＝介入群の平均値-統制群の平均値 ②標準化平均値差＝（介入群の平均値-統制群の平均値）/プー ルされた標準偏差 ※Cochraneでは、Hedges’ gが使用される(unbiasedが推奨)
- 20. フォレストプロット(forest plot) Watanabe etal., Acta Psychiatr Scand, 2007 ■は，個々の研究の効果。重み付けが多いほど，大きく表示。横 棒は95%信頼区間(真ん中の縦線null valueをまたぐと統計的には 有意でない)。◆は，メタ分析によって統合された効果量。
- 21. 効果量の統合：メタアナリシス • メタアナリシス：個々の研究から得られた介入効果 を重み付けして平均する分析 • メタ分析では、固定効果モデル（Generalvariance- base法）やランダム効果モデル（DerSimonian-Laird 法）などがあるが、基本的には重み付け平均であ り、介入効果の前提が異なるだけ。 M = WiYi i=1 k å Wi i=1 k å 重み付け平均＝ （効果×重み付け）の合計 重み付けの合計
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- 23. 異質性 (Heterogeneity) • 異質性：個々の研究の効果の大きさが異なること •臨床的・方法論的異質性：①臨床的異質性（患者集 団の違い：年齢，性別，人種，重症度など）、 ② 方法論的異質性（研究デザインの違い：治療，治療 期間，エンドポイント，治療者の経験など） • 統計学的異質性：Cochrane’s QやI2などの指標によ り統計学的に明らかとなる異質性（I2が推奨） I2 解釈 0~40% 異質性は問題でないかも 30~60% 中程度の異質性があるかも 50~90% 実際に異質性があるかも 75~100% 無視できない異質性の大きさ 異質性によって、サブグ ループ分析やメタ回帰分析 の実施、もしくは「メタ分析を 実施しない」を決める。
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- 25. ①視覚的評価 Funnel plotの非対称性 縦軸：研究精度(nなど) 横軸：効果量 出版バイアスの評価 出版バイスなし 出版バイアスあり 0 100 200 300 400 500 600 01 2 0 100 200 300 400 500 600 0 0.5 1 1.5 効果あり← サ ン プ ル サ イ ズ ②統計学的検定 Rank correlation test (Begg, Biometrics, 50, 1088-1101,1994) Linear regression test (Egger, BMJ, 315, 629-634, 1997) ※Funnel plotの左右対称性を検定する（有意だと対称ではない） →出版バイアスがある場合は、Trim-fill法などで調整 効果あり← ポジティブな結果はネガティブな結果よりも発表されやすい →治療効果の過大評価
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- 27. メタ分析の質の評価 • メタ分析によるエビデンスの質や推奨度の評価には， GRADEシステムが有用 ※評価はアウトカムごとに行う。GRADE(Grades ofRecommendation, Assessment, Development and Evaluation：http://www.gradeworkinggroup.org/) 質 研究デザイン ダウングレード アップグレード 高：推定された 効果が真の効果 に近い強い確信 RCT(RCTのメタ 分析) 1.デザインや実施における限界 2.結果の間接性（比較が間接的・限 定的な結果） 3.説明できない異質性や結果の不一 致 4.結果の不正確さ（広いCI） 5.出版バイアスの確率が高い 深刻な問題（１ランクダウン） 非常に深刻な問題(2ランクダウン) 1.大きな効果 2.交絡因子のた め，効果が過小 評価されている 3.用量-反応勾配 状況によって，１ 〜２ランクアップ 中：中程度の確 信 ダウングレー ドされたRCT 低い：確信は限 定的 観察研究 非常に低：確信 がほとんどない ケースレポー トなど
- 28. メタ分析の結論 • メタ分析の結論は，①患者・臨床家への示唆 と②今後の研究への示唆に分けられ，以下の ４つの要因を考慮して行う。 Eddy, JAMA,263, 441-443, 1990 価値と選好 （患者の価値や治療選好は どうか？） 資源の利用 （その治療は利用可能？） 利益と害のバランス （害やコストはどのくらいで，効 果はどのくらい？） エビデンスの質 （そのエビデンスは信頼で きる？）
- 29. Take Home Message ①臨床的疑問を明確化して、包括的な文献検索をする。 ② 文献検索と選択／評価過程は再現可能にする。 ③ ６つのポイントから介入研究の質を評価し、全体として のエビデンスの質を評価する。 ④ 適切な効果量とモデルを決めて、異質性を考慮して、 データ統合する。 ⑤ メタ分析から得られたエビデンスの質を評価して、推奨 度を提示する。 ※以下のSlide shareも参照ください 「メタ・アナリシスの入門」 ( http://goo.gl/gUv4d5) 「診断精度のメタ分析」 ( http://goo.gl/tF2XXy ) 「介入研究の質のアセスメント」( http://goo.gl/2t0yjT )