Rを使った診断研究のメタアナリシス：　フォレストプロット
・・・Rを推奨しているわけではないです　(^^)

実は、この診断精度検査のメタアナリシスのフォレストプロットは、とても奥が深～～～いのです。

・感度、特異度ではなく、あえてTPR, FPRを提示しています。
・そして統合値は提示していません。
・さらには、一見異質性がある。

診断メタへのGRADEアプローチ適用では、全く別の解析手法です。

GRADEシステムを利用したとする基準をつかって、透析学会が作成した「維持血液透析ガイドライン」2013年を評価しました。

GRADEを利用した国内の診療ガイドイラン“

維持血液透析ガイドライン
結論：基準の8項目のいずれをも満たしていない。

GRADEを使ってガイドラインを作成しようとしたい方々には、GRADEシステムを利用したと言えるための基準を利用していただきたい。

維持血液透析ガイドライン：血液透析導入 （日本透析医学会）

http://minds4.jcqhc.or.jp/minds/hem/CPGs2013_Hemodialysis.pdf

GRADEを使ったガイドラインですが、GRADEの基本を誤解しているガイドラインです。

最初に学会が作成したエビデンスレベル評価とガイドライン推奨度について（透析会誌 2010, 43: 347-9）の記載内容が誤解を招きやすいものだったと思います。

また、
”エビデンスのアップグレード：場合によっては，日本人のデータであることをアップグレードの条件としても良い”

COIをみると・・・　みなさん　すごいな

3年近くもかけてこの内容なの・・　と思いますが、フリーで公開していることはとても良い。

いずれ時間ができたらば、　「GRADEを利用した国内の診療ガイドライン」にて評価を紹介します。

ランダム効果モデル vs 固定効果モデル の違い

研究間のばらつきが大きい場合，固定効果モデルとランダム効果モデルの計算の不一致は重要な差を示す。

すなわち、研究間になんらかのばらつきがあるとした場合，ランダム効果モデルでは固定効果モデルと比べ，統合推定値においてより小規模研究ほどより大きな重み付けが与えられる．そのため，統合推定値の方向性と大きさは，より小規模な研究によって比較的大きな影響を受ける．したがって，小規模研究の結果が大規模研究の結果よりも差がないという結果（帰無結果、つまり治療効果なし）に近い場合，ランダム効果モデルの方が固定効果モデルよりも差がないという結果に近い要約推定値を示すことになる．また、小規模研究が大規模研究よりも差がある結果の場合，ランダム効果モデルによって推定される有益または有害な効果は，固定効果モデルよりも大きくなる．

このようにランダム効果モデルの推定値は，固定効果モデルの推定値よりも，治療効果をより控えめに，あるいはより大きめに推定しているかもしれないと結論できるが，これには重要な注意点が1つある。

それはつまり，ランダム効果モデルから算出された要約推定値は，小規模研究由来の誇張された結果の影響を受けやすいという点であり、このような現象がみられることは少なくない。

******************
Montori V, Ioannidis J, Cook D, Guyatt G.

大御所はこのように解説しています

メタアナリシスの手法には、固定効果モデルとランダム効果モデルがありますが、いずれを使うべきなのでしょうか？。
http://homepage3.nifty.com/aihara/meta_analysis3.html

固定効果モデルを使って評価してみて異質性があるのでランダム効果モデルを使うというのは誤りです。

両者の違い：
固定効果モデルではメタアナリシスの対象とした研究で全体として「効果があったのか？」を問題とするのに対して、ランダム効果モデルでは対象とした研究全体から同じことを（治療など）をこれから別の群に適用した場合に「効果があるだろうか？」ということを問題にする。つまり、固定効果モデルは既に行われた研究で認められた効果が研究全体として本当に有意だったのかを明らかにしたい場合に用い、ランダム効果モデルはその効果がこれから将来の患者に対しても認められるだろうかを明らかにした場合に用いる。（森實、わかりやすい医学統計学）

固定効果モデルの利用
Fixed effect model
It makes sense to use the fixed-effect model if two conditions are met.
First, we believe that all the studies included in the analysis are functionally identical. Second, our goal is to compute the common effect size for the identified populatin, and not to generalize to other populations. （Introduction to metaanalysisより）

IOMのシステマティックレビューのための基準
When pooling is feasible, investigators typically use one of two statistical techniques—fixed-effects or random-effects models—to analyze and integrate the data, depending on the extent of heterogeneity. Each model has strengths and limitations. A fixed-effects model assumes that the treatment effect is the same for each study. A random-effects model assumes that some heterogeneity is present and acceptable, and the data can be pooled. Exploring the potential sources of heterogeneity may be more important than a decision about the use of fixed- or random-effects models. Although the committee does not believe that any single statistical technique should be a methodological standard, it is essential that the SR team clearly explain and justify the reasons why it chose the technique actually used.
（Finding what works in health care)