メタ・アナリシスの解説の２回目です。 計画書には「お経」を書くことになります。

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・感度分析、欠測への対処
兵庫県立尼崎総合医療センター
Hospital Care Research Unit
片岡裕貴/辻本啓/辻本康

2. このコースの目標
• 各参加者が興味を持つ臨床疑問を洗練した
上で、実施に足るレベルの系統的レビュー
の研究提案書を完成させる
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3. メタ・アナリシスの復習
メタ・アナリシスとは何？
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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 9.4.2 Principles 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 Syst Rev. 2013 Dec 9;12:CD004127

7. メタ・アナリシスの復習
概念的異質性と統計的異質性の違いは？
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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
risk of 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)

9. 出版バイアスへの検討
・臨床試験登録サイトの確認
（ClinicalTrials.gov, ICTRP,
UMIN-CTR）
・funnel plotを見てみる
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10. SR＆MAの全体像
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構造化された疑問
系統的な検索
・データベースの選択
・検索式の作成
・文献の選択基準
・事前登録
漠然とした疑問
選択文献を対象とした
批判的吟味
・事前に規定した
評価基準(Risk of bias)
発表
結果の統合とまとめ
(=meta-analysis)
第一回 第二ー四回
第五回第六－八回第九回

11. 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
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12. メタ・アナリシスしない場合(=質的な統合)
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Cochrane Database Syst Rev. 2013 Dec 9;12:CD004127

13. 層別解析(=サブグループ解析)について
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層別解析では、臨床的に異質な集団で
(性別や年齢ごとなど)
分けて効果量がどうなるかを評価
→臨床的異質性を検討

14. 例：Interventions for insomnia during pregnancy
• 19歳以下、20−34歳、
35歳以上で分ける
• 妊娠第1〜3期で分ける
14

15. 例：Corticosteroid for treating sepsis
15
• Dose(400mg以上か
未満)
• 期間(3日以上か未満)

16. 層別解析を実施する場合の注意
・たくさん解析するとαエラーの危険性
（＝偶然有意差がつく）
・サブグループに分ける条件を用いたラン
ダム割付が各研究でされていない場合、交
絡への対処ができていないことになる
（＝実質的には観察研究
結果はあくまで参考値）
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17. 交絡の必要条件
・アウトカムに対する予後因子
・要因と関連
（＝あり・なしで分布が異なる）
・中間因子ではない
17
E O
交絡

18. 交絡の例
18
E O
肺がん
交絡
飲酒
喫煙

19. 交絡の必要条件
・アウトカムに対する予後因子
・要因と関連
（＝あり・なしで分布が異なる）
・中間因子ではない
19
E O
交絡

20. つづいて感度分析
20
患者選択、文献選択といった過程で、研究
者が「えいや」と臨床的観点から決めた仮
定が、前提を変えたとしても成り立つかど
うかを検討するために実施対象を限定する
（除外した対象への解析はしない）

21. 例：Interventions for insomnia during pregnancy
21
• Blindingができ
ていないものを
省く
• ランダム割付が
できていないも
のを省く
• 欠測データが多
い研究を省く

22. 例：Corticosteroid for treating sepsis
22
• Blindingができ
ていないものを
省く
• ランダム割付が
できていないも
のを省く

23. 層別解析や感度分析は
発表されている条件からしか実施できない
これは、文献のデータを元にしたメタ・ア
ナリシスの限界
個別の患者データを用いたメタ・アナリシ
スの利点
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https://www.clinicalstudydatarequest.com/

24. 欠測データへの対処
欠測とは？
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患者ID 性別 年齢
1 M 59
2 F 70
3 F 60
4 M 54
5 F 80
6 M 45
7 M ?

25. 欠測データへの対処
どんな研究でも起こりうる
• ランダムに発生した欠測
• ランダムでない欠測 ←バイアスになる
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26. 欠測値の基本
原著者に問い合わせる！
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27. 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
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28. 実際は
• 取り扱うアウトカムの種類/特性である程
度決まります
• 概念さえ理解すればhandbook通りに
やっていけばOK
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29. プロトコルは型通りです
実施する際に詳しくは相談してください
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お経ですね

30. 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
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31. 次はメタ・アナリシスの終わった結果の見せ方
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