ネットワークメタアナリシスの全体的なエビデンスの質（QoE）評価は、きわめて難しい。エキスパートの意見が強く影響し、結果的に推奨の強さも偏り安いように思います。
図は、自分で出力したネットワーク内の直接・間接比較のRisk of biasですが、自分で解析処理してみると、いかに恣意的な判断になりやすいかがよくわかります。
図は、自分で出力したネットワーク内の直接・間接比較のRisk of biasですが、自分で解析処理してみると、いかに恣意的な判断になりやすいかがよくわかります。
JAMAユーザーズガイドにおいても、ネットワークメタアナリシス(NMA)の解釈について発表されたように、効果推定値の確信性の評価は非常に難解です。
GRADEワーキンググループは、NMAに関する評価手法を確立しようとしていますが、naive direct comparison、indirect comparison（間接比較）、さらにNMAのエビデンスの質を判断するためには、GRADEアプローチの基本の理解が必須です。そのためには、唯一のGRADEの教科書である「診療ガイドラインのためのGRADEシステム」を参照ください。（注：下記本においては間接エビデンスの評価については解析していますが、NMAについては解説していません。）
GRADEワーキンググループは、NMAに関する評価手法を確立しようとしていますが、naive direct comparison、indirect comparison（間接比較）、さらにNMAのエビデンスの質を判断するためには、GRADEアプローチの基本の理解が必須です。そのためには、唯一のGRADEの教科書である「診療ガイドラインのためのGRADEシステム」を参照ください。（注：下記本においては間接エビデンスの評価については解析していますが、NMAについては解説していません。）
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