Category: ‘ベイジアンメタ解析’

小児の出っ歯は、7~11歳ごろに矯正治療を開始すべきか、早期青年期(11~16歳)に開始すべきか ー[2f]

2017年1月25日 Posted by aihara

GRADEドメインのpublication biasに関する評価です。

出版バイアス (publication bias) とは,「研究が選択により偏って出版されることが原因で本来のプラス効果またはマイナス効果が系統的に過小または過大に評価されることをいう。例えば,複数の妥当な研究が実施されているにもかかわらず効果があるという(偏った)結果のみが報告されていると,それらをメタアナリシスで統合しても結果として偏った報告になる」ということです(GRADE2版 4.4-4.4.5章)。

⑤publication biasに関する評価

(SRチーム)
機能的矯正装置もヘッドギアも”出版バイアスなし”。

研究が2~3件だけなので、この判断は妥当なものでしょう。しかし、矯正治療に関して、国内研究が皆無という事実には驚くばかりです。

■ヘッドギア:
ヘッドギアの効果推定値-0.18(95%CI:-0.24~0.08 ,Re model)に関して、SRチームとCPGパネル(固定効果モデルを使用)は、以下の判断でした。
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・今後の研究によっても効果推定値への確信性は変わらない
・もしエビデンスが示されたとしても今回と同様に差がないという結果になる可能性が高い
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どうしてそのように考えることができるのか分かりませんが、補完解析でさえ統計的に有意差がある効果に変わっていました(MD -0.46: -0.77~-0.14)。さらに、今後の研究で推定値がどうなるのかについては、われわれは、ランダム効果モデルを使ったベイジアンメタアナリシスを使って”予測”することが可能です。

ほぼフラットな無情報事前分布として、WinBUGS(OpenBUGS, version 3.2.3 rev 1012)を使って解析した結果が以下です。


マルコフ連鎖モンテカルロ(MCMC)シミュレーション(50000回)による、ベイジアンメタアナリシスの結果は、統合推定値は、-0.37で、将来の研究で、平均差(MD)がゼロ以下になる確率は、60%です。

脱落した例を加味したimputationでも、統合推定値は統計的に有意になっていましたが、ベイジアンメタアナリシスによる予測でも60%であることから、”今後の研究によって効果推定値は変わるだろう”と予測できます。

■機能的矯正装置:
結果だけを示すと、統合推定値はベイジアンメタアナリシスでも同じです。一方、予測に関してはヘッドギアと違って、ゼロ以下になる確率は40%です。

【私の判断】
・ヘッドギア矯正(早期vs早期青年期):publication biasありそうにない
・機能的矯正(早期vs早期青年期):publication biasありそうにない

研究数が2~3件のため、出版バイアスに関して統計的な解析が不可能、ファンネルプロットを作成できない。

ベイジアンメタアナリシスに関しては、(本結果を含めて)、森實敏夫先生に教えていただきました。森實先生、ありがとうございました。

文献:
入門医療統計解析ーEBMへ、RとBUGSの活用。森實敏夫、東京図書(東京)、2015
・メタアナリシスをめぐる国際的な状況とランダム効果モデルメタアナリシスの意義. あいみっく 2012; 33(4): 73-9.