同じ問題を扱う定量的なデータが得られている研究結果を統合し、結論を導くもの

一般的にメタアナリシスでは、様々な試験の要約統計量を統計的に結合するが、生データを結合して解析する場合も、

メタアナリシスと呼ぶことがある。(参考1)

複数の研究で得られた効果が一致しない場合、個々の研究の標本サイズが小さく有意な効果を見いだせない場合、大きな標本サイズの研究が経済的・時間的に困難な場合、に有用であるとされている。(参考2)

エビデンスレベルは最も高い

参考

1.

http://www.chikennavi.net/word/meta-analysis.htm

2.

http://www.pharm.or.jp/dictionary/wiki.cgi?%E3%83%A1%E3%82%BF%E3%82%A2%E3%83%8A%E3%83%AA%E3%82%B7%E3%82%B9

3.

http://www.biostar.co.jp/20080517iroukiki_seminar.pdf

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出典(authority):フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』「2016/03/25 13:23:54」(JST)

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メタアナリシス（meta-analysis）とは、複数の研究の結果を統合し、より高い見地から分析すること、またはそのための手法や統計解析のことである。メタ分析、メタ解析とも言う。ランダム化比較試験（RCT）のメタアナリシスは、根拠に基づく医療において、最も質の高い根拠とされる^[1]。

メタアナリシスという言葉は、情報の収集から吟味解析までのシステマティック・レビューと同様に用いられることがある^[2]。厳密に区別する場合、メタアナリシスはデータ解析の部分を指す^[2]。

概要

メタアナリシスは、研究の抽出とプール解析の手順を踏む。この際に、主観的あるいは恣意的なバイアスを避けるのは、ランダム化比較試験（RCT）からの連続である^[3]。

研究の抽出:見つかった研究全てを対象とする。恣意的に研究を抽出することを避ける^[4]。
プール（pool）:データを結合し、治療群と対照群それぞれのエンドポイントの平均値を算出する。
効果量（英語: effect size）の算出:治療群と対照群の平均値の差異を標準偏差で割る。効果量の値が、治療がプラスになるのかマイナスになるのかの客観的な尺度として算出される。

ランダム化比較試験において、治療群と対照群の改善度の差異が小さい場合、統計による検出力が低く、統計的有意性のある差異が発見されないことがある。しかし、メタアナリシスによって、母集団の数を大きくすることで、この統計的有意性のある差異が発見される可能性が上がる。

バイアスの問題

製薬会社が自社の医薬品の有効性を良く見せるために、良い結果の研究のみを選択してプール解析を行う場合があるが、厳密にはメタアナリシスではない^[4]。

出版バイアス

「出版バイアス」も参照

否定的な結果が論文となって公表されにくいという出版バイアスにより^[3]、結合する元のデータに肯定的な結果が多くなってしまう。抗うつ薬のパキシルの否定的な結果のデータの隠ぺいから、薬剤の有効性と危険性が再評価された結果、評価が下がったことから出版バイアスの影響が懸念された^[5]。パキシルの不祥事からの議論は、世界医師会や医学雑誌編集者国際委員会による研究の事前登録に関する声明や、2005年の世界保健機関（WHO）や2007年のアメリカ医薬品局（FDA）による研究登録制度の構築につながった^[6]。出版バイアスを軽減する方法の一つに、情報公開法に基づいて、各国の規制機関から薬の認可のために提出された全データを入手し分析する手法がある^[7]。

出典

^ 津谷喜一郎、正木朋也 2006, p. 12.
^ ^a ^b 津谷喜一郎 2003.
^ ^a ^b 津谷喜一郎、正木朋也 2006, pp. 9-12.
^ ^a ^b アービング・カーシュ 2010, pp. 60-61.
^ Joober, Ridha; Schmitz, Norbert; Annable, Lawrence; Boksa, Patricia (May 2012). “Publication bias: What are the challenges and can they be overcome?”. Journal of Psychiatry & Neuroscience 37 (3): 149–152. doi:10.1503/jpn.120065. PMC 3341407. PMID 22515987.
^ Bian, Zhao-Xiang; Wu, Tai-Xiang (2010). “Legislation for trial registration and data transparency”. Trials 11 (1): 64. doi:10.1186/1745-6215-11-64. PMC 2882906. PMID 20504337.
^ Huedo-Medina, T. B.; Kirsch, I.; Middlemass, J.; Klonizakis, M.; Siriwardena, A. N. (2012). “Effectiveness of non-benzodiazepine hypnotics in treatment of adult insomnia: meta-analysis of data submitted to the Food and Drug Administration”. BMJ 345 (dec17 6): e8343. doi:10.1136/bmj.e8343. PMC 3544552. PMID 23248080.

参考文献

アービング・カーシュ『抗うつ薬は本当に効くのか』石黒千秋訳、2010年。ISBN 978-4767809540。
津谷喜一郎「EBMにおけるエビデンスの吟味」、『Therapeutic Research』第24巻第8号、2003年、 1415-22頁、 NAID 50000285052。
津谷喜一郎、正木朋也「エビデンスに基づく医療（EBM）の系譜と方向性保健医療評価に果たすコクラン共同計画の役割と未来」 (pdf) 、『日本評価研究』第6巻第1号、2006年3月、 3-20頁、 NAID 40007259318。

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UpToDate Contents

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1. システマティックレビューおよびメタアナリシス systematic review and meta analysis
2. 静脈血栓塞栓症の患者における理論的根拠と無期限の抗凝固の適応 rationale and indications for indefinite anticoagulation in patients with venous thromboembolism
3. 2型糖尿病の治療のためのジペプチジルペプチダーゼ4（DPP-4）阻害剤 dipeptidyl peptidase 4 dpp 4 inhibitors for the treatment of type 2 diabetes mellitus
4. Risks of bisphosphonate therapy in patients with osteoporosis
5. 頸動脈内膜剥離術および頸動脈ステント留置術の麻酔 anesthesia for carotid endarterectomy and carotid stenting

Japanese Journal

ドジって学ぶ統計学・臨床研究凡太郎(ぼんたろう)のボンボン日記初期研修医編(その14)メタアナリシスはメチャアナリシス? 合わせ技一本から学ぶエビデンスレベル

中川義久
内科 113(4), 741-747, 2014-04
NAID 40020028629

腰痛患者に対する鍼治療 : 日本で実施されたRCTのシステマティックレビュー

下市善紀,春木淳二,若山育郎
全日本鍼灸学会雑誌 = Journal of the Japan Society of Acupuncture and Moxibustion 64(1), 37-53, 2014-02
NAID 40020003801

歯周病と脳血管疾患の関連 : 歯周病測定指標の特性を考慮したメタアナリシス

松山祐輔,相田潤,竹内研時 [他]
口腔衛生学会雑誌 64(1), 2-9, 2014-01
NAID 40019969276

糖尿病とがん (特集糖尿病治療のパラダイムシフト)

能登洋
内科 113, 107-112, 2014-01
NAID 40019921142

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★リンクテーブル★

国試過去問	「111E036」「102B016」「107C012」「109C009」「111F005」「104G007」
リンク元	「CONSORT」「根拠に基づく医学」「meta-analyses」「展望研究」

「111E036」

　　[★]

メタ分析(メタアナリシス)について正しいのはどれか。2つ選べ。

a　生態学的研究の一つである。
b　観察研究は対象にならない。
c　研究を収集することで精度を向上させることを目的としている。
d　複数の研究のすべての個人データをプールし、疫学指標を再計算する。
e　複数の研究から同じ疫学指標を抽出し、それをまとめた指標を算出する。

[正答]

※国試ナビ4※　［111E035］←［国試_111］→［111E037］

「102B016」

　　[★]

ある職場で飲酒習慣の有る集団について、健康診断の結果を基に10年間の追跡調査を行い生活習慣と肥満との関係を調べた。
この疫学研究はどれか。

[正答]

※国試ナビ4※　［102B015］←［国試_102］→［102B017］

「107C012」

　　[★]

ある研究結果の表を示す。

この研究方法はどれか。

[正答]

※国試ナビ4※　［107C011］←［国試_107］→［107C013］

「109C009」

　　[★]

研究を行う本人が患者や対象者の集団に働きかけて直接データを収集しないのはどれか。

[正答]

※国試ナビ4※　［109C008］←［国試_109］→［109C010］

「111F005」

　　[★]

ある研究結果の表を示す。

この研究方法はどれか。

[正答]

※国試ナビ4※　［111F004］←［国試_111］→［111F006］

「104G007」

　　[★]

因果関係を推論するときにエビデンスレベルが最も低いのはどれか。

[正答]

※国試ナビ4※　［104G006］←［国試_104］→［104G008］

「CONSORT」

　　[★]

関: 医学研究、ランダム化比較試験、メタアナリシス、システマティックレビュー

ランダム化比較試験を報告する際に含まれるべき情報のCONSORT 2010チェックリスト

参考1

タイトル・抄録（Title and Abstract）			1a	タイトルにランダム化比較試験であることを記載。
			1b	試験デザイン（trial design），方法（method），結果（result），結論（conclusion）の構造化抄録
はじめに（Introduction）	背景・目的（Background and Objective）		2a	科学的背景と論拠（rationale）の説明。
			2b	特定の目的または仮説（hypothesis）。
方法（Method）	試験デザイン（Trial Design）		3a	試験デザインの記述（並行群間，要因分析など），割付け比を含む。
			3b	試験開始後の方法上の重要な変更（適格基準 eligibility criteriaなど）とその理由。
	参加者（Participant）		4a	参加者の適格基準（eligibility criteria）。
			4b	データが収集されたセッティング（setting）と場所。
	介入（Intervention）		5	再現可能となるような詳細な各群の介入。実際にいつどのように実施されたかを含む。
	アウトカム（Outcome）		6a	事前に特定され明確に定義された主要・副次的アウトカム評価項目。いつどのように評価されたかを含む。
			6b	試験開始後のアウトカムの変更とその理由。
	症例数（Sample size）		7a	どのように目標症例数が決められたか。
			7b	あてはまる場合には，中間解析と中止基準の説明。
	ランダム化（Randomization）	順番の作成（Sequence generation）	8a	割振り（allocation）順番を作成（generate）した方法。
			8b	割振りのタイプ: 制限の詳細（ブロック化，ブロックサイズなど）。
		割振りの隠蔵機構（Allocation concealment mechanism）	9	ランダム割振り順番の実施に用いられた機構（番号付き容器など），各群の割付けが終了するまで割振り順番が隠蔵されていたかどうかの記述。
		実施（Implementation）	10	誰が割振り順番を作成したか，誰が参加者を組入れ（enrollment）たか，誰が参加者を各群に割付けた（assign）か。
	ブラインディング（Blinding）		11a	ブラインド化されていた場合，介入に割付け後，誰がどのようにブラインドかされていたか（参加者，介入実施者，アウトカムの評価者など）。
			11b	関連する場合，介入の類似性の記述。
	統計学的手法（Statistical method）		12a	主要・副次的アウトカムの群間比較に用いられた統計学的手法。
			12b	サブグループ解析や調整解析のような追加的解析の手法。
結果（Results）	参加者の流れ（Participant flow）（フローチャートを強く推奨）		13a	各群について，ランダム割付けされた人数，意図された治療を受けた人数，主要アウトカムの解析に用いられた人数の記述。
			13b	各群について，追跡不能例とランダム化後の除外例を理由とともに記述。
	募集（Recruitment）		14a	参加者の募集期間と追跡期間を特定する日付。
			14b	試験が終了または中止した理由。
	ベースライン・データ（Baseline data）		15	各群のベースラインにおける人口統計学的（demographic），臨床的な特性を示す表。
	解析された人数（Number analyzed）		16	各群について，各解析における参加者数（分母），解析が元の割付け群によるものであるか。
	アウトカムと推定（Outcome and estimation）		17a	主要・副次的アウトカムのそれぞれについて，各群の結果，介入のエフェクト・サイズの推定とその精度（95％信頼区間など）。
			17b	2項アウトカムについては，絶対エフェクト・サイズと相対エフェクト・サイズの両方を記載することが推奨される。
	補助的解析（Ancillary analysis）		18	サブグループ解析や調整解析を含む，実施した他の解析の結果。事前に特定された解析と探索的解析を区別する。
	害（Harm）		19	各群のすべての重要な害（harm）または意図しない効果（詳細は「ランダム化試験における害のよりよい報告: CONSORT声明の拡張」28）を参照）。
考察（Discussion）	限界（Limitation）		20	試験の限界，可能性のあるバイアスや精度低下の原因，関連する場合は解析の多重性の原因を記載。
	一般化可能（Generalisability）		21	試験結果の一般化可能性（外的妥当性，適用性）。
	解釈（Interpretation）		22	結果の解釈，有益性と有害性のバランス，他の関連するエビデンス。
その他の情報（Other information）	登録（Registration）		23	登録番号と試験登録名。
	プロトコール（Protocol）		24	可能であれば，完全なプロトコールの入手方法。
	資金提供者（Funding）		25	資金提供者と他の支援者（薬剤の供給者など），資金提供者の役割。