メタアナリシスは、複数の研究からの研究結果を総合するための生物統計における強力な方法です。正確さと妥当性を確保するために、いくつかの重要な手順が必要です。以下では、研究課題の定義、文献検索、データ抽出、統計分析、結果の解釈など、メタ分析を実施するプロセスについて詳しく説明します。
1. リサーチクエスチョンを定義する
メタ分析を実施する最初のステップは、研究課題または目的を明確に定義することです。これには、対象となる母集団、介入、比較、結果、研究デザイン (PICOS) など、分析の具体的な目的を決定することが含まれます。リサーチクエスチョンはメタ分析全体の基礎として機能し、その後のステップの指針となります。
2. 文献検索
研究課題が確立されたら、次のステップでは、包括的な文献検索を実行して関連する研究を特定します。このプロセスには通常、PubMed、Embase、Cochrane Library などの電子データベースの検索、関連論文の参考文献リストのスキャン、およびその分野の専門家への連絡が含まれます。目標は、研究課題に取り組む、潜在的に適格な研究をすべて特定することです。
3. 研究の選択
特定された研究のリストを作成した後の次のステップは、研究質問で指定された包含基準を満たす研究をスクリーニングして選択することです。選択基準では、研究デザイン、参加者、介入、結果、出版状況などの要素が考慮される場合があります。選択プロセスには、多くの場合、メタ分析に含める資格を決定するためのタイトル、要約、および論文全文のスクリーニングが含まれます。
4. データ抽出
データ抽出には、含まれる各研究から関連情報を体系的に収集することが含まれます。これには、研究対象集団の特徴、介入、結果、効果量の推定値、変動性の尺度が含まれる場合があります。一貫性を確保し、エラーを最小限に抑えるためにデータを抽出するには、標準化されたフォームまたはテンプレートがよく使用されます。さらに、不足しているデータや追加のデータについて研究著者に連絡することが必要になる場合があります。
5. 統計分析
選択された研究からデータが抽出されると、メタ分析では結果を総合するために統計分析が必要になります。メタ分析で使用される一般的な統計手法には、効果量の尺度 (オッズ比、リスク比、平均差など) の計算、統計検定 (コクランの Q テスト、I2 統計など) を使用した研究結果間の不均一性の評価、およびフォレスト プロットの構築が含まれます。個々の研究結果と全体的な統合された推定値を視覚化します。
6. 感度分析
メタ分析の結果の堅牢性を確保するために、感度分析がよく行われます。これには、さまざまな仮定や方法論的な選択が全体的な結果に及ぼす影響をテストすることが含まれます。感度分析は、外れ値、出版バイアス、またはその他のバイアス源がメタ分析結果に及ぼす潜在的な影響を評価するのに役立ちます。
7. 結果の解釈
最後に、メタ分析結果の解釈には、総合された証拠に基づいて結論を導き出すことが含まれます。このステップには、全体的な結果についての議論、不均一性の潜在的な原因の探索、証拠の強さの評価、臨床実践やさらなる研究への影響が含まれます。バランスの取れた解釈を提供し、メタ分析における限界や不確実性を認識することが重要です。
生物統計学でメタ分析を実施するには、研究課題の定義から結果の解釈に至るまで、プロセスの各ステップを注意深く検討する必要があります。これらの手順に従うことで、研究者は複数の研究からのデータを効果的に統合および分析して貴重な洞察を生成し、生物統計分野における証拠に基づく意思決定に貢献できます。