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メタアナリシスにおけるばらつきと信頼区間

メタアナリシスは，過去に行われた独立した複数の研究の結果を統計学的に統合し，包括的な分析をする統計解析方法です。

目的

１．サンプルサイズを大きくすることで統計学的検出力を高める

2．論文の結論が一致していない場合に，その不確実性を解決する

3．効果量を改善する

4．研究の最初に分からなかった問題に答える

サンプルの数が少ない研究や，複数の研究の結果が一致しないときには決定的な結論が導き出せません。

メタアナリシスは複数の研究を統合することによって一定の結論に導きます。

しかし，その結論は，メタアナリシスが行われた時点での結論であり，絶対的なものではありません。

その後に行われた大規模なランダム化比較試験と結果が異なる可能性もあります。

特定のテーマに関して，再現性のある方法で体系的・網羅的に文献を集めたシステマティックレビューにおいて客観的な結論を得るためにメタアナリシスが行われ

ています。

複数のランダム化比較試験をまとめたメタアナリシスが，根拠に基づく医療(Evidence Based Medicine : ＥＢＭ）でもっとも高い推奨水準に挙げられています。

２つのグループの間に差があるかどうかを調べるときにＰ値がよく使われます。

これは｡¨2つのグループに差がない¨という帰無仮説に基づく仮説検定の結果を

示す値です。例えばP ＜ 0.05でグループ問に有意差が存在するという記述は，95％以上の確率で２つのグループの間に差があることを意味します。

しかし　Ｐ値による有意差の判定は。サンプルサイズに影響されます。

サンプルの数が増えると，実質的に差がなくてもＰ値が小さくなるという特徴を持っています。

施設Ａ（平均値40,標準偏差10）と施設Ｂ（平均値43.標準偏差10）のアルコール性肝障害患者のy -GTPを比べるために。それぞれの施設で華丸先生が50人，

大吉先生が100人のデータを集めました。両施設の平均値の差はゼロ。

両医師の採血データともに3.0です。

これに対応のない／検定を行うと，華丸先生のデータではＰ＝0.137 (P > 0.05)となりレ右意差がありません。

一方，大吉先生のデータではP＝0.015（P＜0.05）となり、有意差があると判定されます。

実質的な差が|司じであっても、サンプルの数が大きくなればなるほどＰ値が小さくなります。

Ｐ＜0.05とＰ＜0.001という記載があると，Ｐ＜0.001のほうがグループ間の差が大きいような印象を与えますが，これは間違った解釈です。

Ｐの値が実質的な差の大きさを表すことはありません。

帰無仮説に基づく仮説検定

ＡとＢのグループが全く同じ（Ａ＝Ｂ）であるということを直接証明することができないので，２つのグループが異なる（Ａ≠Ｂ）ことから間接的にＡ＝Ｂであ

ると導きます。

先に，２つのグループに差がないという仮説（帰無仮説）をおいて，その仮説を否定することによってグループ間の差を調べる方法が仮説検定です。

ランダム化比較試験(randomized controlled trial : ＲＣＴ）では，結果とともにその精度を記載することが推奨されています。

精度はその値の正確性のことであり，裏返して表現すると不確かさになります。ばらつきの大きさです。

われわれが知りたいのぱ真の値”ですが，試験から得られる値はあくまで“推定値”です。

サンプリングは必ず偶然の影響を受けて，ばらつきによる誤差が生じます。

信頼区間とぱ推定値”が存在すると考えられる値の範囲のことです。

全く同じ条件で繰り返しサンプリングを行っても，偶然の影響で同じ結果は得られません。

サンプリングを100回繰り返すと100個の推定値とそれに呼応した100個の信頼区間が算出されます。

この100個の信頼区間のうち，95個が“真の値”を含むように設定した信頼区間が95％信頼区間です。

95％の確率で“真の値”が含まれる範囲のことです。

逆に，“真の値”が95％信頼区間から外れる確率が5％あります。

信頼区間は試験の回数によって影響されます。

試験回数が多いと信頼区間の幅が狭くなり，試験回数が少ないと信頼区間の幅が広がります。

メタアナリシスとは、過去に行われた独立した複数の研究の結果を統計学的に統合し、包括的な分析を行う統計解析の手法です。通常、単一の研究はサンプルサイズが限られていることが多く、そのため得られる結論には一定の限界がありますが、メタアナリシスは複数の研究を統合することでサンプルサイズを効果的に増加させ、より信頼性の高い結論を導き出すことを目的としています。メタアナリシスにはいくつかの主な目的があります。まず一つ目は、サンプルサイズを大きくすることで統計学的検出力を高めることです。サンプルサイズが小さい研究では、効果があっても統計的に有意な結果が得られないことがあり、その場合、研究の結論は不確実なものになります。しかし、メタアナリシスによって多くの研究のデータを統合することで、サンプルサイズが増加し、統計的な検出力が向上し、より信頼性の高い結論を得ることが可能となります。次に、メタアナリシスは、論文の結論が一致していない場合にその不確実性を解消する役割も果たします。異なる研究が同じテーマについて異なる結論を示す場合、それらの結果を統合し、全体としてどのような結論が支持されるかを判断することができます。これにより、個々の研究の不確実性やバイアスが解消され、より包括的で信頼性の高い結論が得られます。さらに、メタアナリシスは、効果量を改善するという目的も持っています。効果量とは、2つのグループ間の差や関係の強さを示す指標であり、個々の研究では効果量が過小評価または過大評価されることがあります。しかし、メタアナリシスによって複数の研究の結果を統合することで、より正確な効果量を推定することができます。最後に、メタアナリシスは、研究の最初には分からなかった問題に対して新たな答えを提供することもあります。例えば、メタアナリシスを通じて、個々の研究では検討されていなかったサブグループ分析や、異なる研究環境での効果の違いなどが明らかになることがあります。このように、メタアナリシスは単なる結果の統合にとどまらず、新たな知見を提供することが可能な強力なツールです。しかし、メタアナリシスには限界もあります。特にサンプルサイズが少ない研究や、複数の研究の結果が一致しない場合には、決定的な結論を導き出すことは困難です。また、メタアナリシスによって得られる結論は、その時点でのものであり、絶対的なものではありません。その後に行われた大規模なランダム化比較試験と結果が異なる可能性もあります。したがって、メタアナリシスの結果を解釈する際には、その結論が一定の条件下でのものであることを理解する必要があります。特定のテーマに関して再現性のある方法で体系的・網羅的に文献を集めたシステマティックレビューにおいて、客観的な結論を得るためにメタアナリシスが行われることが一般的です。システマティックレビューは、ある特定の研究テーマに対して、徹底的かつ体系的に文献を検索し、選定した研究の結果を統合する方法であり、メタアナリシスはその一部として用いられることがあります。特に医療分野においては、エビデンスに基づく医療（Evidence Based Medicine : EBM）の実践において、システマティックレビューとメタアナリシスが重要な役割を果たしています。複数のランダム化比較試験をまとめたメタアナリシスは、EBMにおいてもっとも高い推奨水準に挙げられており、医療の意思決定において非常に重要な位置を占めています。例えば、ある治療法が他の治療法よりも有効かどうかを判断する際に、メタアナリシスの結果を参考にすることがよくあります。また、メタアナリシスでは、2つのグループの間に差があるかどうかを調べる際にP値がよく使われます。P値は、2つのグループに差がないという帰無仮説に基づく仮説検定の結果を示す値です。例えば、P値が0.05未満であれば、2つのグループの間に有意な差があると判断され、95％以上の確率でその差が実在することを意味します。しかし、P値による有意差の判定は、サンプルサイズに影響を受けます。サンプルの数が増えると、実質的な差がなくてもP値が小さくなるという特徴があります。例えば、施設A（平均値40、標準偏差10）と施設B（平均値43、標準偏差10）のアルコール性肝障害患者のy-GTP値を比較するために、それぞれの施設で異なる人数のデータを集めた場合、サンプルサイズが異なることでP値に違いが生じる可能性があります。仮に施設Aのサンプルサイズが50人、施設Bのサンプルサイズが100人であった場合、同じ差が存在しても、施設Bの方がP値が小さくなり、有意差があると判断される可能性があります。実際には、P値が小さいからといって、グループ間の差が大きいというわけではなく、サンプルサイズが影響を与えることがあります。P値が0.05未満であれば有意差があると判断されることが一般的ですが、P値が0.001未満である場合でも、それが差の大きさを意味するわけではありません。この点を誤解してしまうと、P値の解釈を誤り、実際には意味のない差に過度の重要性を与えてしまうことがあります。帰無仮説に基づく仮説検定では、2つのグループが全く同じ（A=B）であるという仮説を直接証明することはできません。代わりに、2つのグループが異なる（A≠B）ことを示すことで、間接的にA=Bであることを否定します。仮説検定では、まず2つのグループに差がないという仮説（帰無仮説）を立て、その仮説を否定することで、グループ間の差を検証するのが一般的です。例えば、ランダム化比較試験（randomized controlled trial: RCT）では、結果とともにその精度を記載することが推奨されています。精度とは、その値がどれほど正確であるかを示す指標であり、裏返して表現すれば不確かさの大きさを示します。われわれが知りたいのは「真の値」ですが、試験から得られる値はあくまで「推定値」に過ぎません。試験やサンプリングの過程では偶然の影響を受けるため、常にばらつきが生じ、それが結果に反映されます。このばらつきによって、真の値と推定値の間に誤差が生じることになります。そこで、信頼区間という概念が重要になります。信頼区間とは、推定値が真の値を含む範囲を示すもので、通常95％信頼区間として報告されます。95％信頼区間とは、100回のサンプリングを行った際に、そのうち95回は真の値が信頼区間内に含まれることを示しています。逆に言えば、5％の確率で真の値が信頼区間の外に出る可能性があるということです。