2019 Fiscal Year Annual Research Report
Sensitivity analysis for publication bias in multivariate meta-analysis
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18H03208
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| Research Institution | Osaka University |
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Principal Investigator |
服部 聡 大阪大学, 医学系研究科, 教授 (50425154)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
小向 翔 大阪大学, 医学系研究科, 助教 (70794543)
逸見 昌之 統計数理研究所, 数理・推論研究系, 准教授 (80465921)
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| Project Period (FY) |
2018-04-01 – 2022-03-31
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| Keywords | メタアナリシス / 公表バイアス / 選択モデル |
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| Outline of Annual Research Achievements |
メタアナリシスは過去の複数の研究結果を統合し、より強い根拠を得るための方法論であり、様々な臨床領域で広範に行われている。近年は、複数のアウトカムを持つ多変量メタアナリシスの方法論が発達してきているが、メタアナリシスを行う場合の懸念となる公表バイアスへの対処法については十分な研究がなされてこなかった。当該年度においては、多変量メタアナリシスの一つである診断法研究のメタアナリシスについて、以下の研究を行った。
(1)過去の研究で用いられたものよりも、より実際の状況を反映した公表バイアス発生メカニズムのモデル化に基づく公表バイアスの修正法を開発した (2)そもそもモデリングの仮定に依らない方法が望ましく、特定のモデリングに依らずに、公表バイアスの最悪評価を可能とする方法を開発した。(1)はパラメトリック法に相当し、(2)はノンパラメトリック法に相当する。後者の方が仮定が少ないものの、推定精度の観点からは前者がすぐれており、両方法は相補的な役割を果たし得る。これらについて、現在投稿論文を作成している。
臨床試験登録システムは、臨床試験を事前に登録することで、公表バイアスへ対処することを意図しているが、その情報が公表バイアス評価には十分に有効に利用されてこなかった。当該年度は、通常のメタアナリシスにおいて、臨床試験登録システムの情報を有効に活用した公表バイアス修正法を開発し、論文を投稿した。この結果は一変量メタアナリシスに対するものであるが、多変量メタアナリシスの一例であるネットワークメタアナリシスに対する方法への拡張を検討している。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
診断法研究のメタアナリシスに対してはパラメトリック法による方法、ノンパラメトリック法による方法ともに順調に進んでいる。一方で、当初より研究の目的と考えていたネットワークメタアナリシスについては、ノンパラメトリック法によるアプローチのアイディアに困難があり、開発が遅れている。一方で、パラメトリック法によるアプローチとしては、臨床試験登録システムを利用する新しい方法論のアイディアに到達しており、順調な進展といってよい。
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| Strategy for Future Research Activity |
一変量の場合に推進してきた臨床試験登録システムの公表バイアス修正での利用が、ネットワークメタアナリシスでも利用可能となることが期待される。今後はこの観点からの研究を行う。また、診断法研究において開発した方法論が、生存時間を評価項目とする予後因子研究のメタアナリシスに有用であることが期待され、その方向での研究を行う。
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