メタアナリシスについて

 

 メタアナリシスとは、過去に独立して行われた複数の臨床研究のデータを統合して、統計を行う手法である。採用するデータは、信頼できるものにしぼり、それぞれに重み付けを行う。

 メタアナリシスで問題となるものとして、出版バイアスが有名である。つまり、有意な結果のみが発表されるバイアスである。症例数が大きいスタディでは、有意差が出やすいが、症例数が小さいスタディでは有意差が出にくいため、症例数が少ないスタディでは有意差が出たものが発表される傾向がある。その他、メタアナリシスのバイアスとしては、評価基準が統一されていないこと、他の治療法が標準化されていないことなどがあげられる。 

 The Cochrane Libraryとは、コクラン共同計画が行っているメタアナリシスである。ランダム化比較試験の行われたデータをすべて集め、その中から信頼できるものを選び、総合評価を行っている。

 メタアナリシスの結果は、リスク比(RR)、リスク差(RD)、オッズ比(OR)とそれぞれの95%信頼区間(95%CI)、重み(weight)などの図で示される。

通常、■がリスク比を示し、左右の棒は95%信頼区間を表す。■の大きさは、重みを表している。それぞれの数値は右側に記載されている。トータルの結果については、◆で示される。中央の縦棒はリスク比が1であることを表すため、95%信頼区間がこの部分を含まなければ有意差ありとなる。リスク差は、95%信頼区間が0より大きいか、小さいかでみる。j95%信頼区間が、縦棒より右側にあれば、コントロール側に、左側にあれば治療群側に好ましい結果である。

 メタアナリシスでは、Test for homogeneity とか Test for heterogeneityなどの検定がみられる。
 Test for homogeneityは均質性の検定とか一様性の検定といわれ、統合するデータの結果のバラツキをみるものである。 均一性が認められた場合と、そうでない場合には検定の仕方が異なるが、読者はあまりこだわる必要はないようだ。

 文献の統計データをみるとわかるが、例えば3つのスタディをまとめる場合、単純に統合して計算するわけではない。その方法にはいくつかあるが、詳細は文献を参照されたい。

 真興交易 増井健一著「ここからはじめるメタ・アナリシス」 3800円が詳しい。

 リスク比、リスク差、オッズ比については別項参照