▼▼▼▼▼▼▼▼
チャンネル登録はこちら

メタアナリシスとは

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。

その目的は、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、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し、効果量を改善し、研究の最初に分からなかった問題に答えるというものです。

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（RCT）と結果が異なる可能性もあります。

メタアナリシスはどのような場面で使うものか

メタアナリシスは、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行われています。

メタアナリシスとシステマティックレビューは混同しやすいですが、メタアナリシスとは、RCTを統合する統計学的手法のことで、システマティックレビューは、研究テーマの設定⇒文献収集⇒メタアナリシスによる統計学的解析⇒結果の解釈⇒編集と定期的更新、という手順で行われるレビュープロセスまたはその文献のことを指します。

メタアナリシスの結果だけが単独に学会発表される場合もありますが、これはシステマティックレビューとは言いません。

また、システマティックレビューの多くにはメタアナリシスが含まれますが、稀少疾患のように元々の患者数が少なくRCT自体が少ない場合は、メタアナリシスをせずにシステマティックレビューと称して報告する場合があります。

このような場合には、数少ない個々のRCTの質を評価することが必要です。

メタアナリシスは、過去に行われた複数の独立した研究の結果を統合し、統計的に分析する方法であり、研究分野において非常に重要な役割を果たします。この手法の目的は、複数の研究から得られたデータを統合することで、サンプルサイズを大きくし、統計学的な検出力を向上させることにあります。サンプルサイズが増えることで、効果量の推定がより正確になり、より信頼性の高い結論を導き出すことが可能となります。特に、複数の研究結果が一致しない場合や、サンプル数が少なくて個別の研究では結論が曖昧になる場合に、この不確実性を解消し、統一的な結論を導くためにメタアナリシスが役立ちます。メタアナリシスを行うことにより、個々の研究では見つからなかった重要な効果を検出できる場合もあり、研究の最初に想定していなかった問いに対する答えを見つけることができる場合もあります。たとえば、新薬の効果や治療法の有効性について異なる研究が異なる結果を示している場合、メタアナリシスを通じてより明確な結論を引き出すことが可能です。これにより、医療現場や政策決定において、より信頼性の高い根拠を提供することができます。しかし、メタアナリシスの結論はその時点でのものに過ぎず、絶対的なものではありません。その後に行われる大規模なランダム化比較試験（RCT）の結果が異なる場合もあり、新しいデータが加わることで結論が修正されることもあります。メタアナリシスの利点としては、統計的な検出力の向上だけでなく、研究間のばらつきを評価し、一般化可能な結論を引き出すことが挙げられます。例えば、異なる地域や異なる背景を持つ被験者を対象とした研究を統合することで、より広範な人口に適用可能な結論を導き出すことができる場合があります。また、個々の研究では見逃されていた小さな効果を、メタアナリシスを通じて統計的に有意にすることも可能です。これにより、重要な発見がより早く広く認識されるようになります。メタアナリシスは、医療や心理学、社会科学、教育など、さまざまな分野で利用されています。特に医療分野では、新薬の有効性や副作用、治療法の効果を評価するために頻繁に用いられており、エビデンスに基づいた医療（Evidence-Based Medicine, EBM）の推進において重要な役割を果たしています。また、心理学や教育学においても、複数の教育プログラムや心理療法の効果を評価するために利用されています。たとえば、ある教育プログラムが学習成果に与える影響を評価するために、複数の研究をメタアナリシスで統合し、その効果を総合的に評価することができます。メタアナリシスが特に有効なのは、単一の研究では明確な結論が得られない場合です。たとえば、ある薬が特定の病気に対して効果があるかどうかを評価する際、1つの研究では効果が認められなかった場合でも、他の研究では効果が確認されていることがあります。このような場合、メタアナリシスを通じて複数の研究を統合し、総合的な結論を導き出すことが可能です。これにより、研究者や医療従事者は、より信頼性の高い情報に基づいて意思決定を行うことができます。メタアナリシスが行われるプロセスとしては、まず研究テーマの設定が必要です。次に、文献収集が行われ、関連する研究を網羅的に集めます。その後、収集された文献の中から、メタアナリシスに適した研究が選定され、統計的な解析が行われます。最終的に結果の解釈が行われ、結論が導き出されます。この一連のプロセスはシステマティックレビューと呼ばれ、メタアナリシスはその中の一部として行われます。システマティックレビューとは、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、それらを評価し、客観的な結論を得るためのプロセスを指します。メタアナリシスはシステマティックレビューの中で用いられる統計手法であり、特にランダム化比較試験（RCT）を統合する際に利用されます。システマティックレビューとメタアナリシスは混同されがちですが、システマティックレビューは文献収集や結果の解釈、編集、定期的な更新などを含む広範なプロセスであり、メタアナリシスはその一部である統計解析に焦点を当てた手法です。たとえば、システマティックレビューの一部としてメタアナリシスが行われ、そこから得られた統計的な結果が報告されることがありますが、その場合でもシステマティックレビュー全体が完了したわけではありません。システマティックレビューの多くにはメタアナリシスが含まれますが、すべてのシステマティックレビューがメタアナリシスを必要とするわけではありません。特に稀少疾患のように、元々の患者数が少なく、ランダム化比較試験（RCT）が十分に行われていない場合には、メタアナリシスを行わずにシステマティックレビューのみが行われることもあります。このような場合、個々の研究の質を評価し、それに基づいて結論を導き出すことが求められます。メタアナリシスの有効性や信頼性は、使用される研究の質に大きく依存します。低品質な研究を統合してしまうと、結果が偏る可能性があり、誤った結論に導かれるリスクがあります。そのため、メタアナリシスを行う際には、対象となる研究の質を厳密に評価し、信頼性の低いデータは除外することが重要です。また、メタアナリシスの結果は、解析に使用されるモデルや手法によっても異なることがあり、解析結果を解釈する際には、使用された手法や前提条件についても注意深く検討する必要があります。