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はじめに
メタ分析は、複数の独立した研究から得られた結果を統計的に統合し、 特定の研究課題に対してより客観的で信頼性の高い結論を導き出すことを目的とした分析手法です。 個々の研究では検出できなかった小さな効果を特定したり、 研究間の結果のばらつき（異質性）の原因を調査したりするのに役立ちます。
以下では、メタ分析の概要についてご紹介します。
1. メタ分析とは
メタ分析は、異なる研究で結果が一致していないとき、小規模研究が多く、統計的に不安定なとき または、サブグループやモデレーター分析を通じて、条件ごとの効果差を見たいときに利用されます。 医療・臨床研究、心理学、教育研究など幅広い分野で応用されています。
- 医療・臨床研究
- 医療分野では、個別のRCTが小規模だったり、結果が一貫しないことが多くあります。
メタ分析を行うことで、これらの研究から得られた効果量（例：リスク比、オッズ比、平均差）を統合し、
より信頼性の高い結論を導けます。
また、異なるサブグループ（年齢、性別、重症度など）における効果の違いも検討できます。
- 教育学・心理学
- 学習法や心理療法の効果を、多くの研究データをもとに総合的に検証します。 教育現場での実践や心理支援の有効な手段を選ぶ際に役立ちます。
- 社会科学・経済学
- 社会制度や経済政策に関する研究成果を統合し、因果関係や傾向を客観的に示します。 科学的根拠に基づいた政策立案や社会課題の理解に貢献します。
2. 効果量の種類
メタ分析では、各研究から得られる要約データ、特に効果量と、 そのばらつき（標準誤差や分散）を統合の対象とします。 分析対象となる研究のデザインやアウトカムに応じて、適切な効果量を選択することが重要です。
- 標準化平均差 (Standardized Mean Difference; SMD)
- 連続量のアウトカムを持つ2群間比較で用いられます（例: Cohen's d、Hedges's g）
- オッズ比 (Odds Ratio; OR) および リスク比 (Risk Ratio; RR)
- 二値アウトカムを持つ2群間比較で用いられます。 通常、対数変換された値（log odds-ratio, log risk-ratio）が分析されます。
- 相関係数 (Correlation Coefficient)
- 研究間の相関係数を統合する際に、Fisherのz変換相関係数が推奨されます。
- ゼロセル調整
- 二値アウトカムの2x2分割表で、いずれかのセルに0のカウントがある場合、 効果量の分散が計算不能になるため、小さな値（例: 0.5）を加える 「連続性補正 (continuity adjustment)」が行われることがあります。
効果量と、それに対応する標準誤差や信頼区間は、必ず同じ指標（メトリック）で提供される必要があります。 例えば、ハザード比を扱う場合、対数ハザード比とそれに対応する信頼区間を整合させて使用します。
3. メタ分析における注意点
- データの正確な理解と準備
- 各研究からの効果量と標準誤差を正確に抽出し、 一貫したメトリックでデータセットを構築することが不可欠です。
- 適切な効果量の選択
- 研究のタイプとアウトカムの性質に最も適した効果量を選ぶことが、結果の妥当性に直接影響します。
- モデル選択の理由付け
- 固定効果モデルと変量効果モデルの選択は、重要な理論的・統計的仮定に基づいています。 異質性の評価結果だけでなく、研究課題や対象研究の特性に基づいて、 モデル選択の根拠を明確にすることが重要です。
- 異質性の適切な解釈
- Q統計量やI²統計量が異質性を示唆した場合、その原因を深く掘り下げ、 メタ回帰などで説明を試みることが重要です。 異質性が高いからといって、無条件に統合を避けるべきではありませんが、 結果の解釈には慎重さが求められます。
- 出版バイアスの評価と限界
- ファンネルプロットやトリム＆フィル分析は有用なツールですが、 それらの結果のみで出版バイアスの有無やその影響を断定することはできません。 これらの方法には限界があり、解釈には注意が必要です。
- 包括的な文献検索
- 関連する全ての研究を網羅的に収集することが、メタ分析の信頼性を高める上で最も基本的な要素です。
4. まとめ
メタ分析は、複数の研究結果を体系的に統合し、研究課題に対するより堅牢で信頼性の高いエビデンスを提供する強力なツールです。
適切な効果量の選択、固定効果モデルと変量効果モデルの理解、異質性や出版バイアスの評価といった主要な概念と
手順を把握することが、質の高いメタ分析を実施するための鍵となります。
