対数変換した説明変数の単位数当たりのハザード比を、真数に戻した説明変数の単位数当たりのハザード比に計算できるだろうか？ 論文で発表された数値を使うメタアナリシスを行うことはできるか？ つまり、生データがない場合である。

複数の研究を統合するメタアナリシス。 固定効果モデルと変量効果モデルが存在する。 統合する際の重みが異なるのが一番の違い。 どんな重み計算をしているのか？

相関係数を統合したい場合はどうやるか？ 相関係数を変換したり、重みがちょっと変わっているだけで、オッズ比を統合する方法とほとんど同じ。 統計ソフトRでやってみた。

いままでオッズ比の統合方法は取り上げてきたが、平均値の差の統合は取り上げてこなかった。 先日ちょっと必要になって、勉強したのでアップしてみる。 いつものメタ・アナリシス入門のS言語からR言語への移植だ。 移植というか、そのままだが。。。

Q. メタアナリシスのよい参考書と無料で使えるソフトウェアはあるか？

コホート研究のメタアナリシスは、２ｘ２の分割表の統合でいいのか？

メタアナリシスをしたい場合、 統合する点推定値と標準誤差が必要になる。 曝露有り無しと疾患ありなしが 生データとして入手できる場合は問題ないが、 多変量調整のあとの点推定値と95%信頼区間しかない場合は多い。 点推定値＋95%信頼区間しか手に入らない…

出版バイアスを検討するには、 ファンネルプロットを描く以外にも、 順位相関や回帰分析を使う方法がある。 順位相関や回帰分析を使った方法3つを統計ソフトRで行う方法を紹介。

メタアナリシスを実施する際には、 統合しようと決めた研究結果に、 出版バイアスがないかどうかを確認することが重要だ。 出版バイアスとは、論文公表に当たっての偏りのことだ。 論文が学術雑誌の編集部に受理されて、 公表されるのには傾向がある。

メタアナリシスをまとめるときに、 必ず登場するのがフォレストプロット(forest plot)。 個々の研究の結果と、 統合した結果を一度に描いたグラフ。 フォレストプロットが簡単にきれいに描けるのが、 統計ソフトRのmetaforパッケージだ。

オッズ比のメタアナリシスをするときに、 対数を取るのは正規分布に近似した分布にしたいからだ。 漸近的正規近似と呼ぶ。 漸近的正規近似の条件では、 制限付き最尤推定量 Restricted Maximum Likelihood (REML) estimator が理論的に自然で性質がいい。 よ…

メタアナリシスは、 似たような研究で、 似たような結果だから、 統合できるわけで、 研究間の無視できない異質性（heterogeneity）があるなら、 統合しないほうがいいのでは？ という議論もあるが、 ともあれ、そんなときも、 どうしても統合したい、統合し…

オッズ比のメタアナリシスの方法、 3つ目は、マンテル・ヘンツェル（Mantel-Haenszel）の方法。

メタアナリシスのためにオッズ比を統合したい場合で、 それぞれの研究のサンプルサイズが大きい場合、 オッズ比の対数が漸近的に正規近似できる。 個々の研究のサンプルサイズが大きい場合は、 漸近分散法を使う。

メタアナリシスは、 いくつかの研究で算出された数値を、 適切に統合する方法。 一つ一つの研究では、 検出力が不足していたものが、 統合することで検出力を増し、 統計学的に判断がつくようになる。 メタアナリシスの結果は、 エビデンスレベルが高いと 評…

診断検査の性能を見るのに、 感度・特異度は欠かせない。 病気ありをきちんと診断できる割合が感度。 病気なしをきちんと病気なしと除外できる割合が特異度。 必要な数値は、 検査陽性・陰性と、 病気あり・なしをクロスさせた、 ２ｘ２表の各セルの人数だ。…