2014年9月1日 Posted by aihara

メタアナリシス:固定効果モデルのランダム効果モデルのいずれか?

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)

About aihara

Gordon GuyattやHolger Schunemann、Yngve Falck-YtterらとともにGRADE working groupメンバーとして、GRADEシステムの適切な普及につとめています。

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