Posts Tagged: ‘メタアナリシス’

inconsistency(非一貫性)とheterogeneity(異質性)

2013年3月6日 Posted by aihara

[inconsistencyとheterogeneity]
各アウトカムについての研究結果の一致性の評価が必要となる。Inconsistency(非一貫性)とは、結果の説明できない 異質性ということである。各研究にわたる治療の効果推定値がかなり異なっている(即ち、heterogeneity or variability)は、存在する真の治療効果との相違を示唆することになる。もし、異質性があって、ありそうな説明が特定できないならば、そのアウトカムについての推定効果における確信は低下することになり、エビデンスの質は、(非一貫性の大きさにより)、1~2段階、グレードを下げるべきである。もし、非一貫性のための無視できない原因を特定しようとする場合、異なったサブグループにおける別の効果の大きさを推定すべきである。
http://www.grade-jpn.com/grade/guideline/inconsistency.htmlより)

inconsistencyの判断のための4基準
1. 点推定値が研究間で異なり,その相違がかなり大きい。
2. 各信頼区間の重なりが,ほとんどまたは全くない。
3. 異質性の検定(二択の帰無仮説:全研究で差がない)で,p 値が小さい。
4. I 2 値(研究間の異質性を示す)が高い。

QかI2か、Tau2か:
異質性に関する統計的アプローチには、Cochrane Q, I2, Tau2, H2, R2, など様々なものがあります。前2者が多用されているもののそれぞれには特徴があり、たとえば、QやI2, H2,R2は研究数やサンプルサイズの影響を受けるため、Tau2を推奨するグループもいます。
コクランハンドブックでは,I 2 値の解釈を,0 〜40%(重要でない異質性),30 〜60%(中等度の異質性),50 〜90%(大きな異質性),75 〜100%(高度の異質性),の4 段階としていますが、各閾値は重なり合っていることに注意すべきです。多くの人は、単一の閾値を使って簡単に判定したがるものですが、それは適切なものではありません。

clinical heterogeneityとstatistical heterogeneityという区別をする場合もありますが、inconsistency(非一貫性)と importance(重要性)とは別問題ということにも注意が必要です。
http://www.grade-jpn.com/grade/guideline/inconsistency.html の図参照

inconsistency

また、かなりの異質性があって(例、I2 85%)、その異質性の原因を、事前に決めたa priori仮説に従ったサブ解析(■)で解決できないならば、データを統合するのは好ましないかもしれません。

■サブグループ解析の7つの基準GRADE教科書 p40より)
subgroup

サブグループ解析の7基準については、医学文献ユーザーズガイド 根拠に基づく診療のマニュアル(Guyatt, 相原 他, 凸版メディア, 2010年)の20.4章「いつサブグループ解析を信頼するか」に詳細な解説があります。

SR/MAのためのPRISMA声明

2012年10月17日 Posted by aihara

システマティックレビュー(SR)やメタアナリシス(MA)の報告の質向上のために、従来のQUOROM (The Quality of Reporting of Meta-Analyses) 声明から、PRISMA (Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses) 声明が発表されたことは何度かこのブログでも紹介しました。

PRISMAにおけるチェックは、「GRADEを利用したと言えるための基準」と一部共通していますが、個々の研究に関するrisk of biasを評価した後に、複数の研究全般に関する評価が必要です。

PRISMA

prisma


quorom


PRISMAのHPサイトの一部を翻訳したものが 「QUOROMからPRISMAへ」です。
(「診療ガイドラインのためのGRADEシステム」 相原、他 凸版メディア、2010年、p172-176)。

内容を一部紹介:
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従来,RCT に関するメタアナリシス報告の質を向上させるため,QUOROM (The Quality of Reporting of Meta-Analyses: メタアナリシス報告の質)声明111) が利用されてきた。この声明は,メタアナリシス報告に関する27 項目のチェックリストとフローチャートから構成されているものであるが,QUOROM 運営委員会では,各チェック項目の維持,削除,追加,改訂の必要性を継続的に検討してきた。そして,2009 年6 月,「QUOROM からPRISMA へ」というタイトルで,新しいPRISMA (Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses) 声明が発表された87)。
 本稿では,PRISMA 声明の内容の一部(附表H‒1),システマティックレビューのフローチャート(附図H‒1)とチェックリスト(附表H‒2),QUOROM とPRISMA との比較(附表H‒3)を和訳して紹介する。
~~~

附表 H-1 PRISMA声明 (p172)より:

PRISMA の支持
QUOROM を支持してきた雑誌の場合,PRISMA 声明がQUOROM 声明にとって替わるべきである。
それ以外の雑誌についても,PRISMA のウェブサイトで登録を行うことでPRISMA を支持していただき
たい。システマティック・レビュー報告の透明性確保の重要性を著者ならびにその他の関係者に強
調するために,われわれはPRISMA を支持する雑誌に対し,PRISMA 声明に言及し投稿規定の中に
PRISMA のウェブアドレス(http://www.prisma-statement.org/) を含めるよう促している。また,編集機関に対しては,PRISMA の支持を検討するよう呼びかけ,著者らに対してはPRISMA の原則への準拠を促している。

SR/MRやガイドラインの作成者・利用者はPRISMA声明を理解することが必須であり、臨床研究やガイドライン関連医学雑誌なども積極的にPRISMA支持をアピールしてほしいと思います。

GRADEガイドライン作成の流れ: Item #-14: メタ解析をする

2012年7月23日 Posted by aihara

メタ解析(メタアナリシス)とは、過去に行われた複数の研究結果を定量的に統合し分析する統計学的な解析の方法の1つであるが、複数の臨床試験データを単純に平均したものではなく、データのばらつきの度合いで重み付けしてから統合したものである。統合の統計学的手法は、データの種類(2値、連続)、統合する統計値(オッズ比、相対リスク、リスク比、相関係数、加重平均差など)、統合する統計手法(固定効果モデル、ランダム効果モデル)などによって異なる。

1つの研究ではなく複数の研究を統合したものを総体エビデンス(body of evidence)と呼び、GRADEシステムにおいては総体エビデンスの質を評価するのが基本である。しかし、利用できる最良のエビデンスが単一研究の場合もありえる。

メタアナリシス(エビデンスの統合)

メタアナリシスのためのソフトウエア

 ソフトウエア  URL  入手
 Review Manager (RevMan)(*)  Cochrane Collaboration  無料
 Stata  STATA  有料
 SAS  SAS  有料
 Comprehensive Meta-analysis  Comprehensive Meta-analysis  有料
 MetaWin  MetaWin  有料
 Meta-DiSc  MetaDisc  無料
 MetaAnalyst  MetaAnalyst(β)  無料
 DistilerSR  DistilerSR  有料
 EPPI-Reviewer  EPPI centre  有料
 JBI SUMARI  Evidence-Based Practice Network  有料
 MIX  MIX 2.0  有料
 WINBUGS  BUGS project  有料
 タアナリシス計算表  Microsoft Excel(森實敏夫)  無料
 R (S-PLUS)  メタ・アナリシス入門(丹後敏郎)  有料
 Meta-analysis  Microsoft Excel (BMC Research Notes)  有料
 

(*) コクラン共同計画では、選択論文からのデータは、RevManという統計解析ツールを用いてメタアナリシスを行っている。RevManでは、種々の異なった解析方法による結果の表示や、出版バイアスのチェックとしてのファンネルプロットも表示できる。さらに、RevManではGRADEproとのデータ交換も可能である。

 

meta


QUOROMからPRISMAへ

2010年5月20日 Posted by aihara

RCTに関するシステマティック・レビューあるいはメタアナリシスの報告の質を向上させるため、QUOROM (The Quality of Reporting of Meta-Analyses)声明が利用されてきましたが、2009年6月に,「QUOROM からPRISMA へ」というタイトルで,新しいPRISMA (Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses) 声明が発表されました。27項目のチェックリストとフローチャートから構成されています。

PRISMAの特徴やQUOROMとの違いは、GRADE関連資料内の#7 「PRISMA」を参照ください。(オリジナルのPRISMA資料の一部を和訳したものです。「診療ガイドラインのためのGRADEシステム」(相原他、凸版メディア、2010年)より)。

個々の研究のrisk of bias評価、研究全般に関するrisk of bias across studiesなど、GRADEシステムと共通しています。

タミフルpros and cons-4(成人)

2008年2月2日 Posted by aihara

タミフルの効果や副作用について、小児と同様に大人を対象としたランダム化比較試験、コントロールのある観察研究、その他などを検索しました。
小児での国内外臨床試験と同様に、成人での臨床試験成績は、タミフル(中外製薬社、使用上の注意改訂案内、あるいは社内資料、Roche社資料(2008年1月)、Cochraneライブラリーなどのデータを利用しました。

■outcome-2:成人での嘔吐
海外試験のRCTでは、”治療”試験(Phase-III) WV15676,-15671,-15730, 高齢者(WV-15707, 15819, 15812), ”予防”試験の、15673/697, -15799, 15825があり、中外製薬Roche社公開資料、Cochaneライブラリ, 国内試験のJV15823(2000)があった。

”治療”と”予防”試験の統合結果(DerSimonian-Laird method)で、RR = 2.8 (95%CI= 193~4.05)であり、均質性は棄却されず(p=0.38)、有意性検定では、p<0.0001。
従って、成人においては、治療でも予防でも、嘔吐に関しては、タミフルの相対危険は約2~3である。

■本結果を、GRADEprofilerではなく、Cochrane RevMan5で表示したものが以下です。
RevManは単に入力方法が異なるだけで、少し慣れるとエクセルと同様で難しいものではなく、Funnel plotや種々の図表示が可能です。一番の問題は、当然ながら、「どんな研究を採用するか」です。

RevMan
revman


小児と成人に関する5件のRCT試験の統合では、図のように(ランダム効果モデル)、RR= 2.13 (95%CI= 1.5-3.0)、 heterogeity Tau=0.06, chi^2= 6.9 (p=0.14), I2=42%。

従って、成人(13歳以上)では、国内試験を含めてもタミフル投与で嘔吐が多く、小児例と一緒にしても、タミフル治療と予防いずれでも、統計的に有意である。

研究数・イベント数から、GRADE基準は、high→”一段階ダウン”の、Evidece level= moderateとしましたた。
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■注:
(1) 国内のコントロールのない試験、JV16284では、タミフル投与(5日間)終了後2日以内に有害事象が、ITT解析で67%(47/70例)で、本剤との関連性が否定できない事象が50%ありました。嘔吐は、22例(31%)と最多であり、その大部分は1~2日目に発現していました。

(2) 厚生労働研究班(横田)の平成17年報告でも、胃腸障害をはじめとした副作用発現は、第一あるいは第2病日に90%が集中していました。これは、昨年発表された1万人のデータからも類似のものですが、嘔吐と下痢が一括調査としており、嘔吐のみの詳細データは調査成績表からも解析不可能です。

これらのデータは、GRADEシステムを使ったエビデンスレベルとしては、”研究デザイン”、”limitations”、あるいは”imprecise”などから、当該アウトカムのためのエビデンスとしては採用できないものです。しかし、薬剤投与の2日以内に有害作用が多発していることから、GRADEシステム、あるいはコクランrisk of bias基準がhighであることからも、Further research is very likely to have an important impact on our confidenceであり、より質の高い研究が必要です。

一部のグループが実施しているような、本研究のデータから一部を抜き出して 2×2解析、あるいは ハザード比などを算出することは、あまり適切ではないと思います。