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■【第3回】クイズ
- Question
Q1: 連続変数のメタアナリシスにおいて、各群の平均値・標準偏差から効果量を再計算するのではなく、研究で既に算出された「群間差とその標準誤差」を直接用いて統合することが特に適切なのは、どのような場合でしょうか？
- A. 複数の異なる評価尺度（単位）で測定された結果を標準化して統合したい場合
- B. ベースラインを共変量として調整したANCOVAの結果など、調整済みの群間差とその標準誤差が報告されている場合
- C. すべての研究で追跡期間が完全に一致しており、単純な平均値比較が可能な場合
- D. 固定効果モデルを採用し、研究間の異質性をゼロと仮定できる場合
Q2: メタアナリシスでランダム効果モデルを適用する際、研究数が少ない場合（5〜20程度）に、従来的なWald法による信頼区間の過大評価を防ぐために推奨される手法はどれでしょうか？
- A. Paule-Mandel法
- B. DerSimonian-Laird法
- C. 逆分散法
- D. Hartung-Knapp法（HKSJ法）
Q3: メタアナリシスの結果を機能性表示食品の届出様式などで報告する際、第三者が再解析して同じ結果を得られる「再現性」を担保するために、「逆分散法」などの統合方法の記載に加えて明記すべき設定はどれでしょうか？
- A. 効果量におけるMDとSMDの変換式、およびフォレストプロットのレイアウト指定
- B. 予測区間の算出方法と、出版バイアスを補正するためのメタ回帰分析の手法
- C. 研究間分散（τ²）の推定方法と、信頼区間の推定方法
- D. 年齢層のコード化とサブグループ解析に用いた対照群の基準
- Answer
Q1: 正答: B
解説:
上記リンク先にある通り、群間差の使い所として、ベースラインを共変量に投入するANCOVA（共分散分析）や、クロスオーバーデザインを採用している場合など、単純な平均値の比較をしていないケースが挙げられます。このような場合、あらかじめ計算された群間差とその標準誤差を統合することで、より適切なメタアナリシスが可能になります。Q2: 正答: D
解説:
メタアナリシスにおける信頼区間の計算において、従来的なWald法は過大評価のリスクがあります。特に研究数が少ない場合（上記リンク先では5以上20未満）、Hartung-Knapp法（HKSJ法）を採用することで、過大評価のリスクを抑えつつ適切な信頼区間を推定することが推奨されています。なお、Paule-Mandel法は研究間分散（τ²）の推定方法です。Q3: 正答: C
解説:
メタアナリシスは複数のパラメータ設定によって結果が変動します。「逆分散法」といった統合方法の記載だけでは情報が不足しており、第三者が同じ結果を再現できない可能性があります。上記リンク先で指摘されている通り、「研究間分散の推定方法」と「信頼区間の推定方法」を明記し、再現性のある結果であることを主張することが重要です。
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