#4.
メタアナリシスとは？ • メタ分析、メタ解析とも表現される • 系統的レビューの中の一つの手法である • 同じテーマで行われた複数の研究（一次研究と呼ぶ）の結果 を、統計的な方法で統合した分析のこと • ランダム化比較試験のみを対象としたメタアナリシスは、最 もエビデンスレベルが高いとされる
#5.
メタアナリシスは総説論文に含まれる 論文の種類 日本語訳 特徴 Original article 原著 研究者自身のデータで研究した結果を記述 Short communication (Brief report) 短報 短い文章で特定の研究結果や情報を伝える Review article 総説 過去の複数の研究や文献に基づいて、ある特定 のトピックに関する情報をまとめている 症例報告 特定の症例や病歴や治療経過などを詳細に記述 Case report (study) Editorial (Commentary) Letter to the Editor (Correspondence) 巻頭言 編集者への 手紙 特定の論文に対する編集者の見解を提供 特定の論文に対する、読者による誌上討論
#6.
システマチックレビューとメタアナリシス エビデンスレベル＝研究としての質の高さ ランダム化比較試験の システマチックレビューとメタアナリシス ランダム化比較試験 非ランダム化比較試験 コホート研究 ケース・コントロール研究 症例報告・ケースシリーズ 専門家の意見や考え
#7.
システマチックレビューとメタアナリシス 両方ともReview article（総説論文）！ システマチックレビュー 文献検索 メタアナリシス 再現性が高い 文献検索のフローチャートは PRISMA（Preferred Reporting Items for Systematic review and Meta-Analysis）で示す 統計処理 伴わない 伴う
#8.
メタアナリシスの統計解析について ➢ 一次研究における、効果量と95%信頼区間を重み付け平均 ➢ 効果量として、ハザード比、オッズ比、リスク比等を使用 ➢ その重み付け平均された効果量と95%信頼区間のもと、2群を 比較して統計学的有意差を評価
#9.
メタアナリシスを読む上で注意するべきこと ➢ メタアナリシスの質は、一次研究の質に左右される ➢ 一次研究のバイアスは、メタアナリシスにも持ち越される ➢ 一次研究は観察研究が含まれることがあり、その場合は、「エ ビデンスレベルが最も高くなる」わけではない
#10.
メタアナリシスの3つのステップ ステップ1：文献検索 ステップ2：効果量を設定、一次研究から抽出 ステップ3：一次研究から抽出した結果の統合
#11.
メタアナリシスのステップ1：文献検索 ➢ 複数のデータベースを使用し、そのうち1つはMedline （Pubmed）を含めることが一般的 ➢ 検索するキーワードを決める ➢ 論文の言語を制限することもある（英語のみとすること が多い） ➢ 論文の書かれた年代を制限をするのが基本
#12.
メタアナリシスのステップ1：文献検索 ➢ まずはabstractを読んで絞り込みを 行い、その後full textを読んでメタ アナリシスの対象とする論文を決定 する ➢ 文献検索の流れはPRISMA (Preferred Reporting Items for Systematic reviews and MetaAnalysis) statementに従って、フ ローチャートで右のように示す Hamaji et al. 2014 Eur J Cardiothorac Surg
#13.
メタアナリシスのステップ2 効果量を設定、各研究から抽出 ➢ 効果量は「検出したい差の程度」や「変数間の関係の強さ」 ➢ 効果量の例として、Risk difference (リスク差)、Risk Ratio ( リスク比)、Odds ratio (オッズ比)、Hazard ratio (ハザード比 )などがある。 ➢ 効果量のほかに、95%信頼区間の標準誤差(standard error)の 情報が必要
#14.
効果量の例 ➢ Risk Ratio (リスク比)： グループAの5年死亡率／グループBの5年死亡率 ➢ Risk difference (リスク差)： グループAの5年生存率ーグループBの5年生存率 ➢ Odds ratio (オッズ比)： 脳卒中患者における高血圧の有無の割合／非脳卒中患者にお ける高血圧の有無の割合 ➢ Hazard Ratio (ハザード比)： 観察期間全体における、グループAの死亡イベント発生／グル ープBの死亡イベント発生
#15.
各々の効果量における帰無仮説の値について 重み付け平均にて統合された効果量の、95%信頼区間が帰無仮 説の値を含まなければ、比較する両群の差は有意と判断する ➢ Risk Ratio (リスク比) ：1 ➢ Risk difference (リスク差)：0 ➢ Odds ratio (オッズ比)：1 ➢ Hazard Ratio (ハザード比)：1
#16.
一次研究の効果量を、各論文から抽出する ➢ 一次研究の効果量は、論文本文に記載されている数値を採用する ➢ 数値が記載されていなければ、著者に直接問い合わせすることも ある ➢ ハザード比であれば、論文中の生存曲線から概算も可能
#17.
一次研究の効果量の95%信頼区間も、 各論文から抽出する ➢ 一次研究の効果量の95%信頼区間は、論文本文に記載されて いる数値を採用する ➢ 数値が記載されていなければ、著者に直接問い合わせするこ ともある ➢ ハザード比の95%信頼区間については、以下の式で概算する ことも可能 ハザード比 ×exp ±1.96 × 1 グループAのイベント数 + 1 グループBのイベント数 Freedman DA. Survival Analysis: A primer. The American Statistician 2008;62:110-119
#18.
メタアナリシスのステップ３ 一次研究から抽出した結果の統合 ➢ 統計解析ソフト（Review Manager、Stata、EZRなど）が 必要 ➢ Forrest plot：効果量と95%信頼区間の統合 ➢ Funnel plot：出版バイアスを評価 ➢ I2 ：統計学的異質性（一次研究のバラツキ）を評価
#19.
Forrest plotとは ➢ 効果量とその分散を、重み付け平均して表現した図 ➢ 重み付け平均の数理的手法は少なくとも２つある ➢ Random effects modelとFix effects modelがあり、 論文による結果のばらつきが予想される場合は Random effects modelを使うことが多い
#20.
Forrest plotの例 一次研究の各々の効果量 Debulking Study Deaths Personyears Biopsy Deaths Personyears Hazard ratio Chahinian 3 17.4 2 16.5 1.42 Masaoka 4 62.25 4 9.59 0.154 Cohen Maggi Wang L Egea 5 6 6 7 15.0 120.0 36.33 19.5 3 6 14 4 18.0 27.5 81.67 4.0 2.00 0.229 0.963 0.359 Froudarakis 1 18.0 11 13.42 0.068 Rios Kondo 8 5 52.0 57.5 4 5 4.75 17.5 0.183 0.304 Wang Y 20 232.5 15 67.5 0.387 Lin Rea Liu 2 11 3 57.79 39.25 58.0 8 10 14 44.58 45.24 83.0 0.193 1.27 0.307 81 785.52 100 433.25 0.451 Total 一次研究の各々の 95%信頼区間 log hazard ratio 統合（重み付け平均） された効果量 統合（重み付け平均） された95%信頼区間
#21.
統計学的異質性（I2）について ➢ 一次研究の結果（効果量）のばらつきを評価 ➢ Forrest plotにおける、一次研究の95%信頼区間から算出 ➢ 統計量には2種類あり、Cochran’s QとI2があるが、 I2のほう がよく使われる ➢ I2 が高値であればあるほど、異質性が強いことを意味する ➢ 「異質性が強いからメタアナリシスを行ってはいけない」、 ということにはならないが、結果を慎重に解釈する必要があ る
#22.
Funnel Plotsについて ➢ 横軸にをlog効果量、縦軸を標準誤差（Standard error） として、各研究をプロットし、プロットが左右対称とな るか（≒publication biasが少ない）を評価 ➢ 以下の例では、およそ左右対称であると判断する
#23.
ネットワーク・メタアナリシス （network meta-analysis ）について ➢ indirect meta-analysisとも呼ばれる比較的新しいメ タアナリシス ➢ 過去の研究で直接比較されたことのない２群（例え ばグループAとグループC）を比較する時に行う 手順としては １「グループAとグループBを比較した研究」をメタアナリシスして、統合された効果量を算出 ２「グループBとグループCを比較した研究」をメタアナリシスして、統合された効果量を算出 ３ １で得られた数値を2で得られた数値で割り算することにより、 「グループAとグループCを 仮想的に比較した場合」の効果量が算出される
#24.
ネットワーク・メタアナリシスの例 通常のメタアナリシスで 統合された効果量 ネットワーク・メタアナリシスにて 得られた効果量 Li et al. 2023 J Immunother Cancer
#25.
Take–Home Message 1 メタアナリシスとシステマチックレビューの相違点を知ろう！ メタアナリシスにおいて最も重要な結果である、フォレスト 2 3 プロットについて理解を深めよう！ 新しいメタアナリシスであるネットワーク・メタアナリシス についても知っておこう
