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■【第2回】クイズ
- Question
Q1: ランダム化比較試験（RCT）において、6か月・1年・2年といった複数時点のデータをそのまま統合すると「解析単位のエラー」が生じます。このエラーを防ぐため、すべての研究の個別データを集めて同一モデルで解析するアプローチを何と呼ぶか？
- A. IPD（個別データ）解析
- B. サブグループ解析
- C. 比例オッズモデル解析
- D. 汎用逆分散法
Q2: 3群以上のRCT（例：対面栄養指導群、オンライン栄養指導群、対照群）において、「対面」と「オンライン」を一つの「栄養指導群」として統合するアプローチが最も適切なケースはどれか？
- A. 介入ごとの用量反応やバリエーションの違いを個別に厳密評価したい場合
- B. 対照群のサンプルサイズを意図的に半分にして推定精度を下げたい場合
- C. レビューの焦点が「介入の有無」や「クラス効果」にあり、細かな違いに注目しない場合
- D. 最も長期の追跡データのみを抽出して解析の異質性を最大化したい場合
Q3: 3群RCTにおけるメタアナリシスで、「対照群を分割する」手法（平均値と標準偏差は据え置きで、サンプルサイズのみを分割する）の主な欠点として適切なものはどれか？
- A. 対照群がダブルカウントされ、解析単位のエラーが必ず生じる
- B. サンプルサイズが人工的に小さくなるため、推定精度が低下する
- C. 他の介入群を完全に切り捨てるため、深刻な選択バイアスが生じる
- D. 研究間の一貫性が失われ、イベント発生率が0になるゼロセル問題が起こる
- Answer
Q1: 正答: A
解説:
同一研究内の複数時点データをそのまま統合すると、対象者が重複して計算される「解析単位のエラー」が生じます。全研究の個別患者データを集めて解析する「IPD（Individual Patient Data）解析」を用いれば、時点をモデルに組み込むことができ、このエラーを回避できます。Q2: 正答: C
解説:
複数の介入群（対面とオンラインなど）を統合する手法は、介入群が「同じ介入カテゴリ」とみなせる場合や、レビューの焦点が介入の「クラス効果」や「有無」にある場合に適用できます。バリエーションの違いを厳密に見たい場合には適していません。Q3: 正答: B
解説:
対照群を分割するアプローチは、介入群をそれぞれ独立して比較したい場合に便利ですが、対照群のサンプルサイズを人工的に分割（例えば2群比較のために半分に）するため、統計的な推定精度が落ちるという欠点があります。
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