メタアナリシス：リスク差
| コマンド: | 統計 メタアナリシスリスク差 |
|---|
MedCalc のメタアナリシスの概要については、メタアナリシス：はじめにを参照してください。
MedCalc は Mantel–Haenszel 法（Mantel & Haenszel, 1959 に基づく）を用いて、固定効果モデルによる重み付き統合リスク差を計算します。次に、異質性統計量を組み込んで、変量効果モデルによる要約リスク差を計算します（DerSimonian & Laird, 1986）。
データの入力方法
各研究のデータは、次のようにスプレッドシートに入力できます。
| A | B | C | D | E | F | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Study | Treated_positive | Treated_Total | Controls_positive | Controls_total | ||
| 1 | Study 1 | 95 | 103 | 47 | 104 | |
| 2 | Study 2 | 119 | 127 | 34 | 129 | |
| 3 | Study 3 | 51 | 223 | 12 | 76 | |
| 4 | Study 4 | 122 | 139 | 61 | 142 | |
| 5 | Study 5 | 47 | 53 | 10 | 51 | |
| 6 | Study 6 | 121 | 135 | 29 | 68 | |
| 7 | Study 7 | 337 | 378 | 170 | 376 |
必要な入力
次に、「メタアナリシス：リスク差」のダイアログボックスに入力します。
研究：各研究の識別情報を含む変数。
介入群
- ケースの合計数：各研究の介入群に含まれるケースの合計数を含む変数。
- 陽性の結果を示した数：各研究の介入群で陽性の結果を示したケースの数を含む変数。
対照群
- ケースの合計数：各研究の対照群に含まれるケースの合計数を含む変数。
- 陽性の結果を示した数：各研究の対照群で陽性の結果を示したケースの数を含む変数。
フィルター：選択したケースのサブグループだけをグラフに含めるためのフィルター。
オプション
- フォレストプロット：フォレストプロットを作成します。
- 研究の重みに応じたマーカーサイズ：研究の効果を表すマーカーのサイズを、各研究に割り当てられた重みに応じて変えるオプションです。固定効果モデルの重みまたは変量効果モデルの重みを選択できます。
- 統合効果のプロット - 固定効果モデル：固定効果モデルによる統合効果をフォレストプロットに含めるオプションです。
- 統合効果のプロット - 変量効果モデル：変量効果モデルによる統合効果をフォレストプロットに含めるオプションです。
- 統合効果を示すひし形：統合効果をひし形で表すオプションです（ひし形の位置が推定された効果量を示し、ひし形の幅が推定の精度を反映します）。
- ファンネルプロット：出版バイアスの有無を調べるためのファンネルプロットを作成します。メタアナリシス：はじめにを参照してください。
結果
調査のための変数 | Study |
|---|---|
1. 介入群 | |
ケースの総数に対する変数 | Treated_Total |
陽性ケースの数に対する変数 | Treated_positive |
2. 対照群 | |
ケースの総数に対する変数 | Controls_total |
陽性ケースの数に対する変数 | Controls_positive |
調査 | 介入 | 対照 | リスク差 | 95% 信頼区間 | z | P | 重み(%) | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
固定 | ランダム | |||||||
Study 1 | 95/103 | 47/104 | 0.470 | 0.362 から 0.579 |
|
| 10.30 | 14.20 |
Study 2 | 119/127 | 34/129 | 0.673 | 0.586 から 0.760 |
|
| 16.10 | 14.63 |
Study 3 | 51/223 | 12/76 | 0.0708 | -0.0280 から 0.170 |
|
| 12.48 | 14.41 |
Study 4 | 122/139 | 61/142 | 0.448 | 0.350 から 0.546 |
|
| 12.69 | 14.42 |
Study 5 | 47/53 | 10/51 | 0.691 | 0.552 から 0.829 |
|
| 6.36 | 13.52 |
Study 6 | 121/135 | 29/68 | 0.470 | 0.342 から 0.598 |
|
| 7.40 | 13.76 |
Study 7 | 337/378 | 170/376 | 0.439 | 0.380 から 0.499 |
|
| 34.67 | 15.06 |
合計(固定効果) | 892/1158 | 363/946 | 0.448 | 0.413 から 0.483 | 24.930 | <0.001 | 100.00 | 100.00 |
合計(変量効果) | 892/1158 | 363/946 | 0.464 | 0.321 から 0.608 | 6.333 | <0.001 | 100.00 | 100.00 |
異質性の検定
Q | 93.9897 |
|---|---|
DF | 6 |
有意水準 | P < 0.0001 |
I2 (不一致) | 93.62% |
I2に対する95%信頼区間 | 89.27 から 96.20 |
出版バイアス
Egger の検定 | |
|---|---|
切片 | 1.3103 |
95% 信頼区間 | -13.9993 から 16.6199 |
有意水準 | P = 0.8346 |
Begg の検定 | |
Kendall の tau | 0.2381 |
有意水準 | P = 0.4527 |
  |
プログラムは、各研究の結果、すなわち陽性ケースの数、ケースの合計数、リスク差とその 95% 信頼区間を表示します。
固定効果モデルと変量効果モデルの両方について、統合リスク差とその 95% 信頼区間が示されます。値 0 が 95% 信頼区間に含まれない場合、リスク差は 5% 水準で統計的に有意です（P<0.05）。
変量効果モデルは通常、より保守的な推定値（すなわち、より広い信頼区間）を与えますが、異質性がない場合、2 つのモデルの結果は通常一致します。異質性の統計量である Cochran の Q と I2 の解釈については、メタアナリシス：はじめにを参照してください。異質性がある場合は、変量効果モデルが推奨されます。
各種の出版バイアスの検定の解釈については、メタアナリシス：はじめにを参照してください。
フォレストプロット
各研究の結果とその 95% 信頼区間、および全体のリスク差とその 95% 信頼区間が、フォレストプロットに表示されます。
文献
- Borenstein M, Hedges LV, Higgins JPT, Rothstein HR (2009) Introduction to meta-analysis. Chichester, UK: Wiley.
- DerSimonian R, Laird N (1986) Meta-analysis in clinical trials. Controlled Clinical Trials 7:177-188.
- Higgins JP, Thompson SG, Deeks JJ, Altman DG (2003) Measuring inconsistency in meta-analyses. BMJ 327:557-560.
- Mantel N, Haenszel W (1959) Statistical aspects of the analysis of data from the retrospective analysis of disease. Journal of the National Cancer Institute 22: 719-748.
- Petrie A, Bulman JS, Osborn JF (2003) Further statistics in dentistry. Part 8: systematic reviews and meta-analyses. British Dental Journal 194:73-78.