Microsoft Word - 第10回_濱野様_final.doc

1

Review Manager を用いてメタアナリシスをやってみよう

濱野 弘一 森永乳業株式会社

要約：コクランライブラリーの報告様式に基づいたシステマティックレビューを行うために開発されたフ リーソフトウエアであるReview Manager（以下RevMan5と略す）は，メタアナリシスの統計量の算出と 必要なグラフを作成する機能を搭載している．コクランライブラリーの CD002964“Glucosamine therapy for treating osteoarthrits”のメタアナリシスの結果をRevMan5，を用いて再現できることを確認 し，過程を詳細に示すことで操作法を解説した．また，結果の異質性について，様々な部分集団に よる感度分析で問題点を明確にする手順を示す．更に，第 2 期医薬安全性研究会 EBM 統計グ ループで開発されたランダム化比較試験論文のチェックリストで算出された各試験の論文スコアを重 みとするメタアナリシス解析の試みも紹介した．

キーワード： メタアナリシス，Review Manager，異質性，感度分析，論文スコア

目 次

1．メタアナリシスの再現 --- 3

2．部分集団による感度分析 --- 13

3．論文スコアによる重み付け --- 24

4．付録 --- 38

2

2012年6月2日 1

Review Managerを用いて メタアナリシスをやってみよう

第2期医薬安全性研究会第10回定例会 EBM統計グループ

森永乳業株式会社 濱野 弘一

メタアナリシスを手軽に実施できるReview Managerの使用法について解説する．

3

2

メタアナリシスの再現



Review Manager を用いてコクランライブラリー

“Glucosamine therapy for treating osteoarthritis”

（骨関節炎のグルコサミン療法）の結果を再現する。

CD002946

コクランライブラリーのCD002964“Glucosamine therapy for treating osteoarthrits”のメタアナリシスの

結果が，Review Managerで再現できることを確認する．

4

3

Review Manager とは



Review Manager （RevMan5）は、コクランライブ ラリーのシステマティックレビューを行うために開 発されたソフトウエアである。



コクランライブラリーの報告様式に基づいたレ ビューが作成できる構成となっている。



RevMan5は、メタアナリシスの統計量の算出と 必要なグラフを作成する機能を搭載している。



この機能を利用してメタアナリシスを行う。

RevMan5は以下のサイトからダウンロードできる。

http://ims.cochrane.org/revman/download

Review Manager（以下RevMan5と略す）は，コクランライブラリーのシステマティックレビューを行うた

めに開発されたソフトウエアであり，コクランライブラリーの報告様式に基づいたレビューが作成でき る構成となっている．RevMan5 は，メタアナリシスの統計量の算出と必要なグラフを作成する機能を 搭 載 し て い る ． こ の 機 能 を 利 用 し て メ タ ア ナ リ シ ス を 行 う ． RevMan5 は ， http://ims.cochrane.org/revman/download からダウンロードできる．

5

4

18

Std Mean Difference; DerSimonian-Laird 法

再現するデータは，表のデータで，論文数18，OutcomeはPainスコアでグルコサミンとプラセボの標 準化平均値の差（Std Mean Difference）である．解析方法は，DerSimonian-Laird 法（分散の逆数を 重みとした変量効果）である．

6

5

論文の登録



Characteristics of included studies で、 Add

Study ボタンを押し、論文名を一報ずつ登録する。

本発表では，RevMan5 の具体的な操作方法は紹介しないが，手順の概要のみ簡単に紹介する．

RevMan5の具体的な使用手順については，付録のマニュアル（スライド37～41）を参照のこと．

RevMan5のWindowを表示する．左側がシステマティックレビューの目次が示されており，右側にそ

の内容が表示されている．目次の「Characteristics of included studies」をクリックするか，右側の Window をスクロールすることにより，「Characteristics of included studies」の項を表示する．「Add

Study」ボタンをクリックし，論文の名称を1報ずつ登録する．名称は，通常，First author＋発刊年とす

る．名称以外の書誌事項も登録できるが，メタアナリシスの計算のみを行う場合は，不要なので，入 力を省略することができる．

7

6

Comparison の作成



Data and analyses の Add Comparison ボタン 押し、新しい Comparison を作成する。

表に論文を 追加する。

同 様 に し て ， 「Data and analyses」 の 項 を 表 示 し ， 「Add Comparison」 ボ タ ン を 押 し ， 新 し い

Comparison を作成する．論文名および数値の記入されていない空表が表示される．表右上の＋に

似たアイコンを押すとスライドに表示されている Window が出現する．先ほど登録した論文名が表示 されているので，全てを選択し，「Finish」ボタンを押す．

8

7

空表にデータを入力する。



空表に各論文のデータを入力する。

空表に論文名が表示される．数値欄に各論文のデータを入力する．

9

8

データ入力後



入力後、自動的にメタアナリシスが行われる。

数値を入力すると自動的にメタアナリシスが行われる．論文データの下部にメタアナリシスの結果が 示され，右側に Forest plot が表示される．論文名の左側にあるチェックボックスで，メタアナリシスの 対象とする論文を選択できる．デフォルトでは，全論文が選択されている．

10

9

Forest Plot

スライド4の結果が再現された．数値は，完全に一致している．

Forest plotの緑色の■の位置が各論文の効果の大きさを，横棒がその95%信頼区間を示している．

■の面積は重みを示している．

最下部の◆が統合された効果で，横幅が 95%信頼区間となっている．効果が 0 の位置に縦軸が引 かれている．このデータでは，◆が縦軸の左側にあることから，統合効果は有意であることが読み取 れる．

11

10

結果の確認

Heterogeneity ：（異質性）



Tau² = 0.22; （τ

：研究間のバラツキの大きさ）



Chi² = 136.13, df = 17 (P < 0.00001);

（異質性のχ

検定： Q

）



I² = 88%:

（ Inconsistency: 研究間の異質性の割合）

Test for overall effect: （統合効果の検定）



Z = 3.76 (P = 0.0002) ：（√ Q

）



統合効果 -0.47 [-0.72, -0.23]

メタアナリシスの結果を確認する．

Heterogeneity（異質性）については，研究間のバラツキの大きさを表す統計量である（τ²）が Tau² =

0.22 と示され，異質性のχ² 検定（Q1）の結果が，Chi² = 136.13（χ²値），df = 17（自由度），P <

0.00001 と示されている．I²は，Inconsistency と呼ばれる研究間の異質性の割合を示す指標で，I² = 88%である（詳しくは付録スライド42を参照）．異質性の検定が有意で，I² = 88%と大きいことから，研 究間に異質性があると判断される．

Test for overall effectに統合効果の検定（Q2）結果が表示されており，χ²値の平方根をとった値であ るZ = 3.76，P = 0.0002で，統合効果は有意であることが確認できる．統合効果の大きさは，-0.47 で，

95%信頼区間は [-0.72, -0.23] である．

12

11

Funnel Plot

左右対称と言えるか？

グルコサミンのメタアナリシスのFunnel plotを示す．Funnel plotは，X軸をエフェクトサイズ，Y軸を標 準誤差としたプロットで，公表バイアスがない場合にピラミッド型の分布を示すが，公表バイアスがあ る場合には左右非対称の分布となる．Funnel plotが左右対称かどうかを視覚的に判断するが，左下 に外れ値と思われるデータがあり，全体として左に裾を引く分布を思わせ，左右対称と言えるかどう か微妙である．

13

12

部分集団による感度分析

12

部分集団による感度分析

グルコサミンのメタアナアナリシスでは，研究 間の異質性が確認されたので，種々の因子 で部分集団を構成し，感度分析として，統合 効果量の変化を確認していく．

14

13

SubGroup 適切な割付の隠蔽



割付適： -0.16[-0.36, 0.04] 、全： -0.47 [-0.72, -0.23]



統合効果は小さくなり、有意でなくなった。

原著では，「割付の隠蔽の適切性」と「グルコサミンの製造企業」で部分集団解析を行っているため，

その結果を確認する．RevMan5では，スライド8で示したチェックボックスをoffにすると，その論文は メタアナリシスの対象外となり，Forest plotからプロットが消え，メタアナリシスの計算から除外される仕 様となっている．

割付に予見性があるとバイアスが発生するので，割付の隠蔽は，臨床試験を実施する際の重要なポ イントとなっている．割付の隠蔽が適切な部分集団の統合効果は，-0.16 [-0.36, 0.04] で，全体の統 合効果 -0.47 [-0.72, -0.23] より小さくなり，有意でない．

15

14

SubGroup 不適切な割付の隠蔽



不適： -1.37 [-2.09, -0.65] 、割付適： -0.16[-0.36, 0.04]



統合効果が大きくなった。 全： -0.47 [-0.72, -0.23]

割付の隠蔽が不適切な場合の統合効果は， -1.37 [-2.09, -0.65]で，割付の隠蔽が適切な部分集団 および全体よりも統合効果が大きい．

16

15

SubGroup Rotta 社製品



Rotta ： -1.11[-1.66, -0.57] 、全： -0.47 [-0.72, -0.23]



統合効果が全体より大きくなった。

次に，グルコサミンの製造企業による部分集団解析を行う．Rotta 社製を用いている研究の統合効果 は，-1.11 [-1.66, -0.57] で，全体の-0.47 [-0.72, -0.23] より大きい．

17

16

SubGroup Non-Rotta 社製品



Non：-0.08 [-0.22, 0.05]、Rotta：-1.11[-1.66, -0.57]



統合効果がなくなった。 全：-0.47 [-0.72, -0.23]

Rotta社製ではない場合の統合効果は，-0.08 [-0.22, 0.05] で，効果が認められない．

18

17

SubGroup 割付適＆ Rotta



適 &Rotta ： -0.43[-0.90, 0.05] 、全： -0.47 [-0.72, - 0.23]



統合効果は全部とほぼ同じ、有意でない。（ n 少ない）

割付の隠蔽が適切かつRotta社製の部分集団解析の統合効果は， -0.43 [-0.90, 0.05] で，全体の -0.47 [-0.72, -0.23] とほぼ同じである．

結果は有意でないが，これは，研究数が4と少ないことに起因すると考えられる．

19

18

SubGroup 割付適＆ Non-Rotta



適＆ Non-Rotta ： -0.01 [-0.12, 0.11]



統合効果なし。 全：-0.47 [-0.72, -0.23]

割付の隠蔽が適切でかつRotta社製でない部分集団解析では，統合効果は，-0.01 [-0.12, 0.11] で あり，効果は認められない．

20

19

SubGroup 症例数≧ 2 群 100 例



≧ 100 ： -0.20[-0.44, 0.04] 、全： -0.47 [-0.72, -0.23]



統合効果は小さくなり、有意でなくなった。

次に症例数による部分集団解析を行う．症例数が 2 群で 100 例以上の部分集団の統合効果は -0.20 [-0.44, 0.04] で，全体の-0.47 [-0.72, -0.23] より統合効果は小さくなり，有意でない．

21

20

SubGroup 症例数＜ 2 群 100 例



<100 ： -0.90 [-1.43, -0.38] 、≧ 100 ： -0.20[-0.44, 0.04]



統合効果は大きくなった。 全： -0.47 [-0.72, -0.23]

症例数が2群で100例未満の部分集団の統合効果は， -0.90 [-1.43, -0.38] で，100例以上の部分 集団および全体より統合効果は大きい．

22

21

効果の大きさと論文の特徴



Rotta ＆割付不適＆例数小→効果大： -2.24[-3.44,- 1.04]



Non-Rotta ＆割付適 →効果無： -0.01[-0.12,0.11]

最後に，Rotta 社製かつ割付の隠蔽が不適かつ症例数が 100 例未満の統合効果は大きく，

-2.24[-3.44,-1.04]であり，Rotta社製かつ割付の隠蔽が適切な場合は，-0.01 [-0.12,0.11] と効果はな い．

23

22

部分集団の結果の図示



手前〔適・ Others 〕ほ ど、例数が多く（バブ ルが大きく）、効果が 小さい



奥〔不適・ Rotta 〕ほど、

例数が少なく、効果 が大きい。

これまでの部分集団解析の結果を割付の隠蔽の適否，Rotta 社か否か，統合効果量（SMD：標準化 平均値の差）の3次元バブルプロットで図示する．プロットの大きさは，症例数を示している．グラフの 手前側にあたる割付の隠蔽が適切で，非Rotta社製で，症例数が多い場合の統合効果量は小さく，

奥側にあたる割付の隠蔽が不適切で，Rotta社製で，症例数が少ない場合の統合効果量は大きい．

24

23

論文スコアによる重み付け

23

論文スコアによる重み付け

ナリシスを紹介する．

25

24

RCT 論文のチェックリスト



ベース

・Chalmars（1981）チェックリスト

・論文の報告の質を0～100点でスコア化可能



改良

・項目名、採点基準、部分点の明確化

・EBM統計G拡大勉強会などでの意見収集



発展

・CONSORT声明2010の新規項目の取り込み

・重複項目の再編、構成変更（論文構成）

・条件付配点の廃止

最初に，EBM統計グループの活動テーマとして，取り組んできたRCT論文のチェックリストについて 簡単に説明する．ベースは，Chalmars（1981）のチェックリストで，その特徴は，論文の報告の質を 0

～100 点でスコア化できることにある．原著論文では，記述内容が不明確な点があったため，項目名 の見直し，採点基準や部分点の明確化を行うなどの改良を行い，改良後のチェックリストを用いて EBM統計G拡大勉強会を開催し，参加者から意見を収集した．その後，2010年にCONSORT声明 が改訂されたため，CONSORT声明2010の新規項目をチェックリストに取り込んだ上で，重複項目の 再編を行い，チェックリストの項目構成を論文構成に変更し，エンドポイントの種類による条件付配点 を廃止した．

26

25

医薬安全研チェックリスト（ 1 ）



テキストブックとして公表予定

「医学論文の批判的吟味

EBM の基礎と論文の質の評価法」

E.実施国 F.募集先

有意性

登録番号：

　　□有　　　□無　　　□不明 N.主要エンドポイント

□無　□有　理由：

□無　□有　内容：

登録先：

A.雑誌名 B.公表年

C.生物統計家の関与 D.資金源

G.施設数 H.症例数

論文名

チェック者 チェック日

試験構成

入手先 M.プロトコール

L.事前登録 I.試験デザイン J.試験の中止 K. 試験の変更

このチェックリストについては，テキストブック「医学論文の批判的吟味 EBM の基礎と論文の質の評 価法」として公表を予定している．

チェックリストは 3 部構成となっている．最初は，「試験構成」として書誌事項を確認する．なお，本項 目は採点の対象としない．CONSORT 声明 2010 に合わせて追加した項目は，赤で囲んだ部分で，

試験の中止の有無，試験の変更の有無，事前登録情報およびプロトコール入手先である．

27

26

医薬安全研チェックリスト（ 2 ）

配点 該当 得点 部分

1 2 2

2 5 3

2

3 5 3

2

4 10 5

5

5 3 3

6 5 5

7 5 5

8 3 3

9 2 2

10 5

5 3 0

11 2 2

12 4 2

2

13 5 5

14 5 3

2

15 5 2

3 66

症例数の事前見積もり

治療に関する医師のブラインディング

主要エンドポイントのタイプ

治療に関するブラインディングの方法 主要エンドポイントの定義

・ブラインドの記載

・ダブルブラインドの記載

・試験治療

・併用療法

・識別性の記述

・割付方法・手順

・割付は独立していたか 治療内容に関する患者のブラインディング

ランダム割付に関するブラインディング

第三者によるエンドポイント評価

統計解析方法 解析対象集団の取扱い

中間解析

小計 試験方法

事前登録

選択基準・除外基準の記述 治療法の定義

対照薬との識別不能性

・事前登録されている 採点基準

・選択基準

・除外基準

・主要エンドポイント（EP）定義

・事前に見積もられている

・必要情報が記載されている

・ブラインディングの方法の記述

・第三者のブラインディング

・中間解析の解析方法

・IDMCの設置

・主要EPの解析方法の記述

・解析対象集団の定義

・解析対象集団が適切か

・ハードエンドポイント 死亡

・ハードエンドポイント 死亡以外

・ソフトエンドポイント

「試験方法」では，15 項目，計 66 点のチェックを行う．新たに追加した項目は，「事前登録」と「治療 に関するブラインディングの方法」の 2 項目である．原著では，主要エンドポイントのタイプにより，割 付，医師，患者のブラインディングの配点が異なる様式であったが，使い勝手が悪かったために，

「主要エンドポイントのタイプ」を新設し，この項目により採点する様式に改めた．

28

27

医薬安全研チェックリスト（ 3 ）

配点 該当 得点

16 2 2

1

17 3 1

2

18 3 1

2

19 4 2

2

20 3 3

21 6 3

3

22 2 2

23 2 2

24 2 2

25 2 2

26 2 2

27 3 3

34 100 絶対リスクの表示

・ランダム割付されなかった数

・ランダム割付されなかった理由

・中止患者の数

・中止理由

・コンプライアンスの表示

・ベースラインデータの表示

・不均衡の記述 コンプライアンスの表示

ベースラインデータの表示と比較 試験の実施時期

合計得点 得点割合 サブグループ解析

小計 調整解析

有害事象の表示 経時データの提示 試験結果

主要エンドポイントの表示

信頼区間

・統計量とP値

・Sample Size及びEffect Size ランダム割付されなかった患者の数と理由

中止患者の数と理由

・有害事象の表示

・調整解析

・サブグループ間の結果の差異

・信頼区間

・主要EPの経時データの表示

・生存時間の場合は、カプラン マイヤー図とAt Risk

・主要EPが2値変数の場合、絶 対リスク又はNNTの表示

・日付、月単位

・年単位

「試験結果」では，12 項目，計 34 点のチェックを行う．新たに追加した項目は，「絶対リスクの表示」

である．

29

28

採点結果

31.2

－ 定義されていない 二重

健康・栄養食品研究 ペプチド

35.5

－ 定義されていない 二重

薬理と治療 カテキン

76.5 ハード 死亡時間

オープン S-1 NEJM

72.0 ソフト 複合冠動脈イベント PROBE

Lancet MEGA

77.0 ソフト 複合心血管イベント PROBE

Lancet JIKEI

77.0 ソフト 複合心疾患イベント PROBE

Lancet JELIS

70.3 ハード HbA1c

二重 Diabetes Obes Metab Sitagliptin

73.6 ソフト Influenza罹病期間 二重

感染症学雑誌 オセタミブル

82.4 ソフト うつ病スコア

二重 臨床精神薬理

Duloxetine

84.2 ソフト 複合心血管イベント 二重

CAMELOT JAMA

86.5 ソフト 国際勃起機能指数 二重

Sildenafil JAMA

92.5 ソフト クローン病スコア

二重 EPIC JAMA

得点 種類 主要エンドポント

盲検 掲載雑誌

論文

PROBE：Prospective Randomized Open Blinded-Endpoint

このチェックリストを用いて，種々のタイプの臨床論文を採点した結果を示す．

二重盲検試験では，記載事項が充実している論文で90点以上，記載事項が不足している論文でも 70点以上である．PROBE法を含むオープン試験では，70点台の得点である．一方，エンドポントが 定義されていない場合は，30点台の得点にとどまる．

30

29

グルコサミン論文スコア

35.2 Zenk 2002

79.1 McAlindon 2004

30.3 Vajaradul 1981

76.9 Hughes 2002

49.0 Usha 2004

73.0 Houpt 1999

86.8 Rozendaal 2008

90.1 Herrero-B 2007

14.3 Rovati 1997

24.2 Drovanti 1980

35.4 Rindone 2000

8.6 D'ambrosio 1981

78.7 Reginster 2001

8.6 Crolle 1980

27.5 Pujalte 1980

89.2 Clegg 2006

93.4 Pavelka 2002

84.9 Cibere 2004

スコア 論文

スコア 論文

論文スコアをメタアナリシスに反映できないか！

グルコサミンのメタアナリシスの対象となった論文の採点結果を示す．得点は，8.6点から93.4点と幅 が広い．

EBM 統計グループでは，論文スコア，すなわち論文の報告の質をメタナリシスに反映できないか検 討を行った．

31

30

論文スコアを利用する方法



論文スコアにより、論文の採否を決定する。



論文スコアにより、部分集団を構成する。



論文スコアを統合の際に重みとする。

・スコアの平均が 1 となるように、

スコアを標準化し（ StdScore ） 、 重み w

にかける。

w

*=w

× StdScore

論文スコアをメタアナリシスに利用する方法として，①メタアナリシスを行う前に，メタアナリシスに含む べき論文の採否を論文スコアにより決定する，②論文スコアにより，事後的に部分集団を構成し，感 度分析を行う，③論文スコアを統合の際に重みとすることが考えられる．

論文スコアを統合の重みとする場合は，スコアの平均値が 1 となるように標準化した値（StdScore）を 通常の重みwiにかけたwi *を新たな重みとする方法である．詳細は後述する（スライド33）．

32

31

SubGroup 論文スコア 70 点以上



-0.05 [-0.14, 0.04]



統合効果なし。

まずは，論文スコアによる部分集団解析の結果を示す．

論文スコア70点以上の部分集団の統合効果は， -0.05 [-0.14, 0.04] で，効果は認められない．

33

32

SubGroup 論文スコア 50 点未満



-1.16 [-1.72, -0.61]



統合効果あり、有意。

論文スコア50点未満の部分集団の統合効果は， -1.16 [-1.72, -0.61] であり，有意な効果がある．

34

33

論文重みのつけ方



w

* = w

× StdScore

, where w

= 1/SE

1 0.547 1

平均

0.643 0.554 0.895 1.586 0.261 0.647 1.438 0.502 1.706 Std

0.352 0.303 0.490 0.868 0.143 0.354 0.787 0.275 0.934 Score

1.445 1.405 1.334 1.646 0.442 0.157 0.157 1.630 1.551 Std

0.791 0.769 0.730 0.901 0.242 0.086 0.086 0.892 0.849 Score

1 Zenk 2002

1 McAlindon 2004

1 Vajaradul 1981 1

Hughes 2002

1 Usha 2004

1 Houpt 1999

1 Rozendaal 2008 1

Herrero-B 2007

1 Rovati 1997

1 Drovanti 1980

1 Rindone 2000

1 D'ambrosio 1981

1 Reginster 2001 1

Crolle 1980

1 Pujalte 1980

1 Clegg 2006

1 Pavelka 2002

1 Cibere 2004

常法 論文重み

常法 論文重み

Std:StdScore

次に，論文スコアを統合の重みに利用する方法を紹介する．

StdScore は，論文スコアの平均値が1 となるように標準化した値で，各論文の素スコアをその平均値

である0.547で除したものである．

このStdScoreを通常の重みwiにかけたwi *を新たな重みとしてメタアナリシスを行う．

35

34

論文重みによる結果の比較

0.004 2.85

-0.36, -0.07 -0.21

68

<0.001 52.4

StdScore

<0.001 3.76

-0.72, -0.23 -0.47

88

<0.001 136.1

常法

Z P値 Z

95%CI SMD

I² Q₁P値 Q₁

重み

エクセルにて計算



論文スコアが全て等しい場合、 StdScore

=1 となり 結果は常法と完全に一致する。（常法の拡張）



論文スコアの低い論文の効果量が大きい場合に は、 StdScore 法は、 SMD （ Q

、 I

、 Z ）が小さくなる。



論文の報告の質で補正をしていることになる。

標準化論文スコアによる重み付けは、

「メタアナリシス」の信頼性を評価できるツールとなる。

常法とStdScoreで重み付けした結果を比較する．

論文スコアが全て等しい場合はStdScorei = 1となり，結果は常法と完全に一致する．したがって，論 文スコアの重みを利用する方法は，常法の拡張と解釈できる．

StdScore で重み付けした場合は，論文スコアが大きい研究の重みが大きく，論文スコアが小さい研

究の重みが小さくなるため，今回のように，論文スコアの低い論文の効果量が大きい場合，StdScore 法は，SMD（および Q1，I²，Z）が小さくなる．標準化論文スコアによる重み付けは，論文の報告の質 で補正をしていることになる．

標準化論文スコアによる重み付けは，「メタアナリシス」の信頼性を評価できるツールとなる．

36

35

（参）論文スコアのメタ回帰



論文スコアが低い程、効果が大きい

0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0

-6-5-4-3-2-101

Score

SMD

Metafor

最後に，参考までに，論文スコアを説明変数としたメタ回帰のグラフを示す．各プロットの大きさは重 みを表している．

回帰直線の傾きは有意で，論文スコアが小さいほど SMD が小さく（効果が大きく），論文スコアが高 い場合は，SMDは，0（効果が無い）となっている．

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RevManであなたも

メタアナリシスができます。

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付録：RevMan5によるメタアナリシス 1

 A)http://ims.cochrane.org/revman/download よりファイルをダウン ロード

 B)RevMan5を起動する。

 C)Welcome to Review Manager 5.1のタイトル画面が表示されるので、

Closeボタンを押す。

 D)メニューバーのFileからNewを選択する。

 E)New Review Wizardが表示されるので、Finishボタンを押す。（Nextボ タンを押すとタイトルなどを順次入力できるが、入力しなくても問題ない）

 F)画面右側Text of Review画面をスクロールし、＋Characteristics of studiesの項目を探し、＋ボタンを押し、下位項目を展開する。

 G)＋Characteristics of included studiesの＋ボタンを押し、下位項目を 展開する。

 H)Add Studyボタンが表示されるので、Add Studyボタンを押す。Add Studyボタンを押すごとに、論文が一報ずつ登録される。

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付録：RevMan5によるメタアナリシス 2

 I)New Study Wizard画面が表示される。Study ID欄に論文の識別名称 を入力する。Finishボタンを押す。（Nextボタンを押すと論文の情報を順 次入力できるが、入力しなくても問題ない）

 J)メタアナリシスに用いる全論文をAdd Studyボタンを押して、順次登録

していく。

 K)画面をスクロールし、＋Data and analysesの項目を探し、＋ボタンを 押し、下位項目を展開する。

 L)Add Comparisonボタンが表示されるので、Add Comparisonボタンを 押す。

 M)New Comparison Wizard画面が表示される。Name欄にメタアナリシ スの名称を入力する。Nextボタンを押す。

 N)Add an outcome under the new comparisonのラジオボタン○を選 択し、Continueボタンを押す。

 O)Data Type:から該当するタイプのラジオボタン○を選択する

（Dichotomous, Continuous, O-E and Variance, Generic Inverse Variance）。Nextボタンを押す。

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付録：RevMan5によるメタアナリシス 3

 P)OutcomeのName、群のLabelを入力欄に入力する。Nextボタンを押す。

 Q)メタアナリシスの方法（Statistical Method）、固定効果モデル・変量効 果モデル（Analysis Model）、評価項目の種類（Effect Measure）をラジオ ボタンで選択する。Finishボタンを押す。

 R)データの入っていない表（左側）とデータのないフォレストプロット（右

側）が表示され、表の上部にいくつかアイコンが存在する。左端の＋に似 たアイコンを押す。

 S)New Study Data Wizard画面が表示され、Included Studiesの欄に、

H)～J)で入力した論文の名称が表示されている。全ての論文を選択

（Ctrl+クリック、Shift＋クリック）し、Finishボタンを押す。

 T)表に論文名称と、データ入力箇所（白抜き）が追加される。該当する

データを入力する。統計量とフォレストプロットが自動的に計算される。画 面右フォレストプロットの下部にスライドバーがあり、左右に動かすことで、

フォレストプロットのｘ軸スケールを変更することができる。

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付録：RevMan5によるメタアナリシス 4

 U)表の上部のアイコンの左から4番目のフォレストプロットが模式された

ボタンを押すと統計量とフォレストプロットが表示された表（Forest Plot）

が作成される。（Add as Figureボタンを押すとText of Review画面の Figuresの欄にForest Plotが挿入される。画面下部のコピーアイコンを押 すと表がコピーされ、ワードなどに貼り付けることができる。）

 V)表の上部のアイコンの左から5番目のファンネルプロットが模式された

ボタンを押すと統計量とフォレストプロットが表示されたな表（Funnel Plot）が作成される。（Add as Figureボタンを押すとText of Review画面 のFiguresの欄にForest Plotが挿入される。画面下部のコピーアイコンを 押すと表がコピーされ、ワードなどに貼り付けることができる。）

 W)表の上部のアイコンの歯車が模式されたボタンを押すと解析手法等

が変更でき、変更した方法の結果に自動更新される。

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付録： RevMan5 のボタン



ボタンを押すことで、設定の変更が可能。

論文の 追加

MDとSMD の切替え

固定効果と 変量効果の

切替え

ForestPlot の表示

FunnelPlot

の表示 詳細な設定画面 の表示

2値の場合 OR,RR,RD の切替え

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付録： I ²



I

：Inconsistency （不一致性、非一貫性）



“ Percentage of total variation across studies that is due to heterogeneity rather than chance. ”

(偶然よりもむしろ異質性による研究間の総変動の割合)



I

= 100%×(Q

− df)/Q

Q

：Cochran’s heterogeneity statistic df：自由度 Q

の期待値＝df



Q

の検定（P値）は、研究数に依存するので、

ミスリーディングする可能性があり、よくない。