Meta-analysisとは？ わかりやすく解説

Weblio 辞書 > 辞書・百科事典 > デジタル大辞泉 > Meta-analysisの意味・解説 
デジタル大辞泉
索引トップ 用語の索引 ランキング 凡例
デジタル大辞泉デジタル大辞泉

メタ‐アナリシス【meta-analysis】

読み方：めたあなりしす

複数の研究結果を収集・統合・比較し、統計学的に解析すること。メタ分析。メタ解析。


ウィキペディア
索引トップ 用語の索引 ランキング カテゴリー
ウィキペディアウィキペディア

メタアナリシス

(Meta-analysis から転送)

出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』 (2025/02/10 08:19 UTC 版)

証拠（科学的根拠またはエビデンス）の強さは、上に行くほど強くなる。上に向けて蓄積されていくので二次研究が一次研究を拾いきれないラグも起こりうる。また効果のみを評価し副作用を考慮していない場合もある。
  診療ガイドライン
  メタアナリシス（システマティックレビュー）
  ランダム化比較試験 (RCT)
  コホート研究
  症例対照研究
  症例報告
  in vitro（試験管）など

(ニューヨーク州立大学作成[1]）

メタアナリシス（英: Meta-analysis）とは、共通の研究課題に取り組む複数の独立した研究から得られた定量的データを統合する手法である。この手法の重要な部分は、全ての研究にわたる統合効果量を計算することを含む。メタ分析、メタ解析とも言う。このような統計的アプローチは、様々な研究から効果量（英語版）と分散測定値を抽出することを含む。これらの効果量を組み合わせることで統計的検出力が向上し、個々の研究で見られる不確実性や不一致を解決することができる。メタアナリシスは、研究助成金の申請を支援し、治療ガイドラインを形成し、健康政策に影響を与える上で不可欠である。また、将来の研究を導くために既存の研究を要約する上でも重要な役割を果たし、それによってメタサイエンス（英語版）の基本的な方法論としての地位を確立している。メタアナリシスは、多くの場合（ただし常にではない）システマティック・レビューの重要な構成要素となる。ランダム化比較試験（RCT）のメタアナリシスは、根拠に基づく医療 (EBM) において、最も質の高い根拠とされる[2]。メタアナリシスは科学的総合の重要な部分だが[3]、メタアナリシスを理解せずに結論を受け入れるのは危険である[4]。

メタアナリシスという言葉は、情報の収集から吟味解析までのシステマティック・レビューと同様に用いられることがある[5]。厳密に区別する場合、メタアナリシスはデータ解析の部分を指す[6][5]。また、メタアナリシスとシステマティックレビューをまとめてリサーチ・シンセシスとも言う。

歴史

「メタアナリシス」という用語は、1976年に統計学者ジーン・グラス（英語版）によって造られた[7][8]。グラスは「メタアナリシスとは分析の分析を指す」と述べた[9]。グラスの研究は、関係性と効果の集約的な測定を記述することを目的としていた[10]。グラスは最初の現代的なメタアナリシスの著者として認められているが、1904年に統計学者カール・ピアソンが『ブリティッシュ・メディカル・ジャーナル』に発表した論文[11]は、腸チフスの予防接種に関する複数の研究のデータを照合したもので、複数の臨床研究の結果を集約するためにメタアナリシス的なアプローチが使用された最初の例とされている[12][13]。職業適性検査[14][15]や農業[16]など、初期のメタアナリシスの例は他にも多数見られる。

最初のメタアナリシスのモデルは、1978年にメアリー・リー・スミス（英語版）とジーン・グラス（英語版）によって心理療法の効果に関して発表された[8][17]。彼らの論文が発表された後、エビデンス統合のツールとしてのメタアナリシスの有用性と妥当性に対する反発があった。その最初の例はハンス・アイゼンクによるもので、1978年の論文でメアリー・リー・スミスとジーン・グラスの研究に対してメタアナリシスを「壮大な愚行」と呼んだ[18][19]。後にアイゼンクはメタアナリシスを「統計的錬金術」と呼ぶことになる[20]。これらの批判にもかかわらず、メタアナリシスの使用は現代的な導入以来、成長を続けてきた。1991年までに334件のメタアナリシスが発表され[19]、この数は2014年までに9,135件に増加した[7][21]。

メタアナリシスの分野は1970年代以降大きく拡大し、心理学、医学、生態学など複数の分野に及んでいる[7]。さらに、最近のエビデンス統合コミュニティの創設により、分野を超えたアイデア、方法、ソフトウェアツールの相互交流が増加している[22][23][24]。

文献検索

メタアナリシスの最も重要なステップの1つはデータ収集である。効率的なデータベース検索のために、適切なキーワードと検索制限を特定する必要がある[25]。ブール演算子と検索制限の使用は文献検索を支援することができる[26][27]。多くのデータベース（例：PubMed、Embase、PsychInfo）が利用可能だが、研究分野に最も適切な情報源を選択するのは研究者次第である[28]。実際、多くの科学者は複数の情報源をカバーするために2つ以上のデータベース内で重複した検索用語を使用している[29]。適格な研究の参考文献リストも、適格な研究を探すために検索することができる（スノーボーリングとして知られる）[30]。初期検索では大量の研究が返される場合がある[30]。多くの場合、原稿の要約やタイトルから、事前に指定された基準に基づいて研究が包含対象として適格でないことが判明する[28]。これらの研究は破棄することができる。しかし、研究が適格である可能性がある場合（あるいは疑問がある場合でも）、論文全体をより詳細な検査のために保持することができる。適格な論文の参考文献リストも、関連する論文がないか検索することができる[29][31]。これらの検索結果はPRIMSAフローダイアグラムに詳細に記載する必要がある[32]。このダイアグラムはレビューのすべての段階を通じた情報の流れを詳細に示すものである。そのため、指定された検索用語を使用した後に何件の研究が返され、それらの研究のうち何件が、どのような理由で破棄されたかを記録することが重要である[28]。検索用語と戦略は、読者が検索を再現できるように具体的でなければならない[33]。研究の日付範囲と、検索が実施された日付（または日付期間）も提供されるべきである[34]。

データ収集フォームは、適格な研究からデータを収集するための標準化された手段を提供する[35]。相関データのメタアナリシスでは、効果量の情報は通常ピアソンのr統計量として収集される[36][37]。研究では偏相関がしばしば報告されるが、これらはゼロ次相関と比較して関係を誇張する可能性がある[38]。さらに、部分的に除外された変数は研究ごとに異なる可能性が高い。結果として、多くのメタアナリシスでは偏相関を分析から除外している[28]。最後の手段として、散布図からデータポイントを抽出してピアソンのrを計算するために、プロット・デジタイザーを使用することができる[39][40]。参加者の平均年齢など、効果を調整する可能性のある重要な研究特性を報告するデータも収集すべきである[41]。各研究からのエビデンスの質を評価するために、研究の質の尺度もこれらのフォームに含めることができる[42]。観察研究の質とバイアスのリスクを評価するために利用可能なツールは80以上あり、分野間の研究アプローチの多様性を反映している[42][43][44]。これらのツールには通常、従属変数の測定方法、参加者の適切な選択、交絡因子の適切な制御の評価が含まれる。相関研究により関連性が高い可能性のある他の質的尺度には、サンプルサイズ、心理測定的特性、方法の報告が含まれる[28]。

グレー文献を含めるかどうかが最後の考慮事項である[45]。グレー文献は、正式に出版されていない研究として定義される[46]。この種の文献には、学会抄録[47]、学位論文[48]、プレプリント[49]が含まれる。グレー文献を含めることで出版バイアスのリスクは減少するが、研究の方法論的質は正式に出版された研究よりも（常にではないが）低いことが多い[50][51]。グレー文献の最も一般的な情報源である学会proceedings[52]からの報告は、報告が不十分であり[53]、後続の出版物のデータと一致しないことが多く、出版された研究の約20%で差異が観察されている[54]。

方法と仮定

アプローチ

一般的に、メタアナリシスを実施する際には、個別参加者データ（英語版）（IPD）と集計データ（AD）の2種類のエビデンスを区別することができる[55]。集計データは直接的または間接的なものとなる。

ADはより一般的に入手可能で（例：文献から）、通常オッズ比[56]や相対リスク[57]などの要約推定値を表す。これは、概念的に類似した研究間で複数のアプローチを用いて直接統合することができる。一方、間接的な集計データは、別々のメタアナリシスで同様の対照群と比較された2つの治療の効果を測定する。例えば、治療AとBがそれぞれプラセボと直接比較された場合、これら2つのプール結果を用いて、AとBの効果の間接比較の推定値を、プラセボに対するA効果からプラセボに対するB効果を引くことで得ることができる。

IPDエビデンスは、研究センターによって収集された生データを表す。この区別により、エビデンス統合が望まれる場合には異なるメタアナリシス手法が必要となり、1段階法と2段階法の開発につながっている[58]。1段階法では、研究内の参加者のクラスタリングを考慮しながら、全研究のIPDを同時にモデル化する。2段階法では、まず各研究のADの要約統計量を計算し、次に研究統計量の加重平均として全体の統計量を計算する。IPDをADに縮約することで、IPDが利用可能な場合でも2段階法を適用できる。これにより、メタアナリシスを実行する際の魅力的な選択肢となる。1段階法と2段階法は同様の結果をもたらすと従来考えられているが、最近の研究では、時として異なる結論に至る可能性があることが示されている[59][60]。

統計モデルの集計データ

固定効果モデル

効果量のフォレストプロット

固定効果モデルは、一連の研究推定値の加重平均を提供する[61]。推定値の分散の逆数が一般的に研究の重みとして使用され、大規模な研究は小規模な研究よりも加重平均に大きく寄与する傾向がある[62]。結果として、メタアナリシス内の研究が非常に大規模な研究に支配されている場合、小規模な研究の知見は実質的に無視される[63]。最も重要なのは、固定効果モデルは、含まれるすべての研究が同じ母集団を調査し、同じ変数と結果の定義を使用していることなどを前提としている[64]。この仮定は通常非現実的であり、研究は多くの場合、複数の異質性（英語版）の原因の影響を受けやすい[65][66]。

独立した効果量推定値の集合から始める場合、各推定値に対応する効果量

ネットワークメタアナリシスは間接的な比較を見る。図では、AはCとの関係で分析され、CはBとの関係で分析されている。しかし、AとBの関係は間接的にのみ知られており、ネットワークメタアナリシスは、統計的手法を用いて、手法と介入の間のそのような間接的な証拠を検討する。

間接比較メタアナリシス手法（特に複数の治療が同時に評価される場合はネットワークメタアナリシスとも呼ばれる）は、一般的に2つの主要な方法論を使用する[90][91]。第一に、ブッヒャー法[92]があり、これは3つの治療の閉ループの単一または反復比較で、その1つが2つの研究に共通であり、ループが始まり終わるノードを形成する。したがって、複数の治療を比較するには、複数の2対2比較（3治療ループ）が必要となる。この方法論では、2つの独立したペアワイズ比較が必要なため、2つ以上のアームを持つ試験では2つのアームのみを選択する必要がある。代替的な方法論は、複雑な統計モデルを使用して、複数のアーム試験と競合するすべての治療間の比較を同時に含める。これらはベイズ法、混合線形モデル、メタ回帰アプローチを用いて実行されている。

ベイズフレームワーク

ベイズネットワークメタアナリシスモデルの指定には、WinBUGSなどの汎用マルコフ連鎖モンテカルロ法（MCMC）ソフトウェアのための有向非巡回グラフ（DAG）モデルを記述することが含まれる[93]。さらに、いくつかのパラメータに対する事前分布を指定し、データを特定の形式で提供する必要がある[93]。DAG、事前分布、データは一緒にベイズ階層モデルを形成する。さらに問題を複雑にするのは、MCMC推定の性質上、収束を評価できるように複数の独立した連鎖に対して過分散の初期値を選択する必要があることである[94]。最近、モデル適合を単純化するために複数のR言語ソフトウェアパッケージが開発され（例：metaBMA[95]とRoBMA[96]）、さらにグラフィカルユーザインタフェース（GUI）を持つ統計ソフトウェアであるJASP（英語版）にも実装された。ベイズアプローチの複雑さはこの方法論の使用を制限するが、最近のチュートリアル論文はこれらの方法のアクセシビリティを高めようとしている[97][98]。この方法の自動化のための方法論が提案されている[93]が、アームレベルの結果データが利用可能である必要があり、これは通常利用できない。ベイズフレームワークのネットワークメタアナリシスを扱う固有の能力とその柔軟性について、時として大きな主張がなされる。しかし、ベイズ派か頻度論派かという推論のフレームワークの選択は、効果のモデリングに関する他の選択よりも重要性が低い可能性がある[99]（上記のモデルに関する議論を参照）。

頻度論的多変量フレームワーク

一方、頻度論的多変量法は、方法が適用される際に明示的に述べられていないか、検証されていない近似と仮定を伴う（上記のメタアナリシスモデルに関する議論を参照）。例えば、StataのmvmetaパッケージはCBBには頻度論的フレームワークでのネットワークメタアナリシスを可能にする[100]。しかし、ネットワークに共通の比較対照がない場合、高分散を持つ仮想的なアームでデータセットを増強する必要があり、これは客観的ではなく、何が十分に高い分散を構成するかについての決定を必要とする[93]。もう1つの問題は、この頻度論的フレームワークとベイズフレームワークの両方におけるランダム効果モデルの使用である。セン（Senn）は、1つのランダム効果しか許可されていないが多くのランダム効果を想定できるため、「ランダム効果」分析の解釈に注意するよう分析者に助言している[99]。センはさらに、2つの治療法を比較する場合でさえ、ランダム効果分析が試験から試験への効果の変動方法に関するすべての不確実性を説明すると仮定するのは素朴すぎると述べている。上記で議論されたようなメタアナリシスの新しいモデルは、確かにこの状況を緩和するのに役立ち、次のフレームワークで実装されている。

一般化ペアワイズモデリングフレームワーク

1990年代後半から試みられてきたアプローチは、3つの治療法による閉ループ分析の実装である。これは、ネットワークの複雑さが増すにつれてプロセスが急速に圧倒的になるため、人気がなかった。この分野での開発は、その後放棄され、代替案として登場したベイズ法と多変量頻度論的方法が優先された。最近、一部の研究者によって、複雑なネットワークに対する3つの治療法による閉ループ法の自動化が開発された[80]。これは、この方法論を主流の研究コミュニティが利用できるようにする方法として開発された。この提案は各試験を2つの介入に制限するが、複数のアーム試験に対するワークアラウンドも導入している：異なる実行で異なる固定制御ノードを選択できる。また、上記で指摘された多くの問題を回避するために、堅牢なメタアナリシス手法も利用している。このフレームワークの周りでさらなる研究が必要であり、これが実際にベイズ法または多変量頻度論的フレームワークよりも優れているかどうかを判断する必要がある。これを試してみたい研究者は、無料のソフトウェアを通じてこのフレームワークにアクセスできる[89]。

テーラードメタアナリシス

追加情報の別の形式は、意図された設定から得られる。メタアナリシス結果を適用するターゲット設定が既知の場合、その設定からのデータを使用して結果を調整し、'テーラードメタアナリシス'を作成することが可能である[101][102]。これは検査精度のメタアナリシスで使用されており、検査陽性率と有病率の経験的知識を使用して、「適用可能領域」として知られる受信者操作特性（ROC）空間の領域を導出するために使用されている。その後、この領域との比較に基づいてターゲット設定のための研究が選択され、集約されてターゲット設定に合わせた要約推定値が作成される。

IPDとADの集約

メタアナリシスは、IPDとADを組み合わせるためにも適用できる。これは、分析を実施する研究者が自身の生データを持っており、文献から集計データまたは要約データを収集する場合に便利である。一般化統合モデル（GIM）[103]はメタアナリシスの一般化である。個別参加者データ（IPD）に適合されたモデルが、集計データ（AD）を計算するために使用されたモデルとは異なることを許容する。GIMは、より柔軟に情報を統合するためのモデルキャリブレーション方法とみなすことができる。

メタアナリシス結果の妥当性検証

メタアナリシスの推定値は研究全体の加重平均を表すが、異質性（英語版）がある場合、要約推定値が個々の研究を代表していない可能性がある。確立されたツールを使用した一次研究の質的評価は潜在的なバイアスを明らかにすることができるが[104][105]、要約推定値に対するこれらのバイアスの総合的な効果を定量化することはない。メタアナリシスの結果は独立した前向きの一次研究と比較することができるが、そのような外部検証は多くの場合実用的ではない。これにより、交差検証の一形態を利用する方法の開発が促進され、時には内部-外部交差検証（IOCV）と呼ばれる[106]。ここでは、含まれるk個の研究のそれぞれを順番に除外し、残りのk-1個の研究を集約して得られた要約推定値と比較する。メタアナリシス結果の統計的妥当性を測定するために、IOCVに基づく一般的な検証統計量、Vnが開発されている[107]。検査精度と予測、特に多変量効果がある場合、予測誤差を推定しようとする他のアプローチも提案されている[108]。

課題

複数の小規模研究のメタアナリシスは、必ずしも単一の大規模研究の結果を予測するとは限らない[109]。一部の研究者は、この方法の弱点として、バイアスの原因がこの方法によって制御されないことを指摘している：優れたメタアナリシスでも、元の研究の貧弱な設計やバイアスを修正することはできない[110]。これは、「最良のエビデンス統合」と呼ばれる実践として、方法論的に健全な研究のみをメタアナリシスに含めるべきであることを意味する[110]。他のメタアナリストは、より弱い研究も含め、研究の方法論的質を反映する研究レベルの予測変数を追加して、研究の質が効果量に与える影響を検討することを提案している[111]。しかし、研究サンプルの分散に関する情報を保持し、可能な限り広範なネットを投げかけることが、より良いアプローチであり、方法論的な選択基準は望ましくない主観性を導入し、このアプローチの目的を損なうと主張する者もいる[112]。最近では、科学におけるオープンな実践の推進の影響の下、科学者のコミュニティによって更新される「クラウドソース型」のリビングメタアナリシスを開発するツールが開発されている[113][114]。これはすべての主観的な選択をより明示的にすることを期待してのことである。

出版バイアス：ファイルドロワー問題

ファイルドロワー問題がない場合に予想されるファンネルプロット。最大の研究は先端で収束し、小規模な研究は基部でより多かれ少なかれ対称的な散布を示す。
ファイルドロワー問題がある場合に予想されるファンネルプロット。最大の研究は依然として先端付近にクラスターを形成しているが、陰性の研究を公表することへのバイアスにより、小規模な研究全体として仮説に対して不当に好ましい結果を示している。

もう1つの潜在的な落とし穴は、公表された研究の利用可能な本体への依存であり、これは出版バイアスにより誇張された結果を生む可能性がある[115]。陰性結果（英語版）や有意でない結果を示す研究は公表される可能性が低いためである[116]。例えば、製薬会社は陰性の研究を隠蔽することが知られており[117]、研究者は出版に至らなかった学位論文研究や学会抄録などの未公表の研究を見落としている可能性がある[118]。これは簡単には解決できない。なぜなら、何件の研究が未報告のままであるかを知ることができないためである[119][120]。

この出版バイアスであるファイルドロワー問題は、陰性または非有意な結果が引き出しにしまい込まれることによって特徴付けられ、効果量の偏った分布をもたらす可能性があり、その結果、他の研究が公表のために提出されなかったか拒否されたため、公表された研究の有意性が過大評価されるという深刻な基準率の誤謬（英語版）を生む可能性がある。これはメタアナリシスの結果を解釈する際に真剣に考慮されるべきである[119][121]。

効果量の分布はファンネルプロット（英語版）で視覚化することができ、（最も一般的なバージョンでは）標準誤差と効果量の散布図である[122]。小規模な研究（したがって標準誤差が大きい）は効果の大きさのばらつきが大きく（精度が低い）、大規模な研究はばらつきが小さくファンネルの先端を形成するという事実を利用している。多くの陰性の研究が公表されなかった場合、残りの陽性の研究は、底部が一方に歪んだ（ファンネルプロットの非対称性）ファンネルプロットを生じさせる。対照的に、出版バイアスがない場合、小規模な研究の効果が一方に歪む理由はないため、対称的なファンネルプロットが得られる。これはまた、出版バイアスが存在しない場合、標準誤差と効果量の間に関係がないことを意味する[123]。標準誤差と効果量の間に負または正の関係があることは、一方向の効果を見出した小規模な研究の方が公表されやすく、公表のために提出されやすかったことを示唆する。

視覚的なファンネルプロットとは別に、出版バイアスを検出するための統計的手法も提案されている[120]。これらは通常バイアスの検出力が低いため、また特定の状況下で偽陽性を生む可能性があるため、議論の的となっている[124]。例えば、小規模研究効果（偏った小規模研究）では、小規模研究と大規模研究の間に方法論的な違いが存在し、出版バイアスに似た効果量の非対称性を引き起こす可能性がある。しかし、小規模研究効果はメタアナリシスの解釈にとって同様に問題となる可能性があり、メタアナリシスの著者はバイアスの潜在的な原因を調査する必要がある[125]。

出版バイアスの問題は些細なものではなく、心理科学におけるメタアナリシスの25%が出版バイアスの影響を受けている可能性があることが示唆されている[126]。しかし、既存の検定の検出力の低さとファンネルプロットの視覚的な外観の問題は依然として課題であり、出版バイアスの推定値は実際に存在するものよりも低いままである可能性がある。

出版バイアスに関するほとんどの議論は、統計的に有意な知見の公表を好む学術誌の慣行に焦点を当てている。しかし、有意性が達成されるまで統計モデルを再構築するなどの疑わしい研究慣行も、研究者の仮説を支持する統計的に有意な知見を好む可能性がある[127][128]。

統計的に有意でない効果を報告しない研究に関する問題

研究は、効果が統計的有意性に達しない場合、その効果を報告しないことが多い[129]。例えば、他の情報（統計量やp値など）を報告せずに、単にグループ間に統計的に有意な差がなかったと述べるだけかもしれない[130]。これらの研究を除外すると出版バイアスと同様の状況になるが、（帰無効果を仮定して）これらを含めることもメタアナリシスにバイアスをもたらす。

統計的アプローチに関する問題

固定効果、IVhet、ランダム効果、または質的効果モデルのどれが統計的に最も正確な結果を組み合わせる方法であるかは決定されていないという弱点があり、新しいランダム効果（メタアナリシスで使用される）が本質的に平滑化または縮小を促進するための形式的な装置であり、予測が不可能または不適切である可能性があるという認識のため、ランダム効果モデルに対する批判が高まっている[131]。ランダム効果アプローチの主な問題は、研究間の異質性（英語版）が大きい場合は自然な重み付け推定量に近く、研究間の異質性が小さい場合は分散の逆数による重み付け推定量に近い「妥協推定量」を生成するという古典的な統計的思考を使用することである。しかし、与えられたデータセットを分析するために「我々が選択する」モデルと、データが生成される「メカニズム」との区別が無視されてきた[132]。ランダム効果はこれらの役割のいずれにも存在する可能性があるが、2つの役割は全く異なる。分析モデルとデータ生成メカニズム（モデル）が形式的に類似していると考える理由はないが、統計学の多くの分野では、理論とシミュレーションのために、データ生成メカニズム（モデル）が我々が選択する（または他者に選択してほしい）分析モデルと同一であると仮定する習慣が発展してきた。データを生成するための仮定されたメカニズムとして、メタアナリシスのランダム効果モデルは愚かであり、このモデルを表面的な記述として考え、分析ツールとして選択するものとして考えるのがより適切である - しかし、研究効果はそれぞれのメタアナリシスの固定的な特徴であり、確率分布は単なる記述的なツールに過ぎないため、メタアナリシスのためのこの選択は機能しない可能性がある[132]。

議題主導のバイアスから生じる問題

メタアナリシスにおける最も深刻な欠陥は、メタアナリシスを行う人物が経済的、社会問題的、または政治的な議題（立法の可決や否決など）を持っている場合に最も頻繁に発生する[133]。このような種類の議題を持つ人々は、個人的な思い込みのためにメタアナリシスを乱用する可能性が高くなる。例えば、著者の議題に好意的な研究者の研究はチェリー・ピッキングされる可能性が高く、好意的でない研究は無視されるか「信頼できない」とレッテルを貼られる。さらに、好まれる著者自身が、小規模な好ましいデータセットを選択し、より大規模な好ましくないデータセットを組み込まないなど、全体的な政治的、社会的、または経済的目標を支持する結果を生み出すように偏向しているか、支払いを受けている可能性がある。メタアナリシスの方法論は非常に柔軟であるため、そのような偏向が結果に影響を与える可能性がある[134]。

医学的メタアナリシスに使用される基礎研究における潜在的な利益相反を開示するために2011年に行われた研究では、29のメタアナリシスを調査し、メタアナリシスの基礎となる研究における利益相反がほとんど開示されていないことを発見した。29のメタアナリシスには、一般医学雑誌から11件、専門医学雑誌から15件、コクラン系統的レビューデータベース（英語版）から3件が含まれていた。29のメタアナリシスは合計509件のランダム化比較試験（RCT）をレビューした。このうち318件のRCTが資金源を報告し、219件（69%）が産業界から資金を受けていた（すなわち、1人以上の著者が製薬産業との財務的つながりを持っていた）。509件のRCTのうち、132件が著者の利益相反開示を報告し、91件の研究（69%）が1人以上の著者が産業界との財務的つながりを持っていることを開示した。しかし、この情報はメタアナリシスにほとんど反映されていなかった。RCTの資金源を報告したのは2件（7%）のみで、RCTの著者と産業界のつながりを報告したものはなかった。著者らは「メタアナリシスに含まれるRCTの産業界からの資金提供や著者の産業界との財務的つながりによるCOIの認識がなければ、メタアナリシスからのエビデンスに対する読者の理解と評価が損なわれる可能性がある」と結論付けた[135]。

例えば、1998年、米国の連邦裁判官は、アメリカ合衆国アメリカ合衆国環境保護庁が、禁煙職場法を可決させるために政策立案者に影響を与えることを意図して、環境たばこ煙（ETS）から非喫煙者へのがんリスクを主張する研究を作成するためにメタアナリシスのプロセスを乱用したと判断した[136][137][138]。

含まれる研究の比較可能性と妥当性

メタアナリシスは、特に生物科学において、十分な検出力を持つ一次研究の代替とはならないことが多い[139]。

使用される方法の異質性は、誤った結論につながる可能性がある[140]。例えば、介入の形態やコホートの違いが小さいと考えられる場合や科学者に知られていない場合でも、メタアナリシスの結果を歪めたり、そのデータで十分に考慮されていない結果につながる可能性がある。逆に、メタアナリシスの結果は、特定の仮説や介入を実行不可能に見せ、さらなる研究や承認を妨げる可能性があり、間欠的な投与、オーダメイド医療の基準、併用療法などの修正が、実質的に異なる結果をもたらす場合でも、そうなる可能性がある。これには、メタアナリシスで考慮された小規模研究で成功裏に特定され適用された場合も含まれる。標準化、実験の再現性、オープンサイエンスのデータとプロトコルは、関連する要因や基準が不明であったり記録されていない可能性があるため、このような問題を軽減できないことが多い。

できるだけ少ない動物や人間でテストを行うことと、堅牢で信頼できる知見を得る必要性との間の適切なバランスについて議論がある。信頼性の低い研究は非効率的で無駄であり、研究は遅すぎるときだけでなく早すぎるときも無駄になるという主張がある。大規模な臨床試験では、参加者のテストに相当な費用や潜在的な害が伴う場合、計画的な逐次解析が使用されることがある[141]。応用科学的な行動科学では、別々のチームによって学際的に設計された多くの異なる介入の有効性を調査するために「メガスタディ」が提案されている[142]。そのような研究の1つは、フィットネスチェーンを使用して多数の参加者を募集した。行動介入は、「異なる科学者が異なる結果を用いて異なる時間間隔で異なるサンプルで異なる介入アイデアをテストする」ため、比較が難しいことが多く、そのような個々の調査の比較可能性の欠如が「政策に情報を提供する」可能性を制限していることが示唆されている[142]。

弱い包含基準が誤解を招く結論につながる

教育におけるメタアナリシスは、含める研究の方法論的質に関して十分に制限的でないことが多い。例えば、小規模なサンプルや研究者が作成した測定を含む研究は、効果量の推定値を過大評価する[143]。しかし、この問題は臨床試験のメタアナリシスも悩ませている。異なる品質評価ツール（QAT）の使用は、異なる研究を含め、平均治療効果の相反する推定値を得ることにつながる[144][145]。

現代科学での応用

1,000件以上の小児脳幹部グリオーマおよびその他の小児グリオーマのメタアナリシスの図的要約。一次資料から関連する突然変異に関する情報と一般的な転帰が抽出された

現代の統計的メタアナリシスは、単に加重平均を用いて一連の研究の効果量を組み合わせるだけではない。研究の結果が、異なる数の研究参加者のサンプリングによって予想される変動以上の変動を示すかどうかをテストすることができる。さらに、使用された測定器具、サンプリングされた母集団、または研究デザインの側面などの研究特性をコード化し、推定量の分散を減少させるために使用することができる（上記の統計モデルを参照）。したがって、研究におけるいくつかの方法論的弱点は統計的に修正することができる。メタアナリシス手法の他の用途には、臨床予測モデルの開発と検証が含まれ、メタアナリシスは異なる研究センターからの個別参加者データを組み合わせ、モデルの一般化可能性を評価するために使用される可能性がある[146][147]、あるいは既存の予測モデルを集約することさえできる[148]。

メタアナリシスは、グループ研究デザインと同様に単一対象デザイン（英語版）でも行うことができる[149]。これは、多くの研究が単一対象研究（英語版）デザインで行われてきたため重要である[150]。単一対象研究に最も適切なメタアナリシス技法については、かなりの議論が存在する[151]。

メタアナリシスは、単一の研究から複数の研究への重点の移行をもたらす。個々の研究の統計的有意性ではなく、効果量の実践的重要性を強調する。この思考の変化は「メタアナリシス的思考」と呼ばれている。メタアナリシスの結果は、しばしばフォレストプロットで示される。

研究結果は異なるアプローチを用いて組み合わされる。医療研究のメタアナリシスでよく使用されるアプローチの1つは、'分散の逆数法（英語版）'と呼ばれる。すべての研究にわたる平均効果量（英語版）は、各研究の効果推定量の分散の逆数に等しい重みを持つ加重平均として計算される。より大規模な研究とランダムな変動が少ない研究には、より小規模な研究よりも大きな重みが与えられる。他の一般的なアプローチには、マンテル・ヘンツェル法[152]とピート法[153]がある。

シード・ベースドDマッピング（英語版）（以前は符号付き差分マッピング、SDM）は、fMRI、VBM、PETなどの神経画像技法を使用した脳活動や構造の差異に関する研究をメタアナリシスするための統計的手法である。

DNAマイクロアレイなどの異なるハイスループット技術が遺伝子発現を理解するために使用されてきた。MiRNA発現プロファイルは、特定の細胞や組織の種類、疾患状態での差次的に発現するマイクロRNAを同定したり、処置の効果を確認したりするために使用されてきた。このような発現プロファイルのメタアナリシスは、新しい結論を導き出し、既知の知見を検証するために実施された[154]。

全ゲノムシークエンシング研究のメタアナリシスは、複雑な表現型に関連する稀少なバリアントを発見するための大規模なサンプルサイズを収集する問題に対する魅力的な解決策を提供する。バイオバンク規模のコホートにおいて、要約統計量の効率的な保存アプローチを用いて、機能的に情報を得た稀少なバリアント関連メタアナリシスを可能にするいくつかの方法が開発されている[155]。

包括的なメタアナリシスは、効果のネットワークを推定するためにも使用できる。これにより研究者は、より正確に推定された結果の全体像におけるパターンを検討し、より広い文脈を考慮した結論を導き出すことができる（例：パーソナリティと知能の関係が特性群によってどのように変化するか）[156]。

出典

  1. ^ “SUNY Downstate EBM Tutorial”. library.downstate.edu. 2004年3月23日時点のオリジナルよりアーカイブ。2015年9月3日閲覧。
  2. ^ 津谷、正木 2006, p. 12
  3. ^ Morrissey 2016, pp. 1922–1931
  4. ^ Ahn & Kang 2018, pp. 103–112
  5. ^ a b 津谷 2003, pp. 1415–1422
  6. ^ “Box”. app.box.com. 2022年7月9日閲覧。
  7. ^ a b c “The meta-analytic big bang”. Research Synthesis Methods 6 (3): 246–264. (September 2015). doi:10.1002/jrsm.1132. PMID 26212600. 
  8. ^ a b “Meta-analysis at middle age: a personal history”. Research Synthesis Methods 6 (3): 221–231. (September 2015). doi:10.1002/jrsm.1133. PMID 26355796. 
  9. ^ “Primary, secondary, and meta-analysis of research”. Educational Researcher 5 (10): 3–8. (1976). doi:10.3102/0013189X005010003. 
  10. ^ Hunt, Morton (1997) (英語). How science takes stock: the story of meta-analysis (1st ed.). New York, New York, United States of America: Russell Sage Foundation 
  11. ^ “Report on Certain Enteric Fever Inoculation Statistics”. British Medical Journal 2 (2288): 1243–1246. (November 1904). doi:10.1136/bmj.2.2288.1243. PMC 2355479. PMID 20761760. https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC2355479/. 
  12. ^ “Meta-analyses: what they can and cannot do”. Swiss Medical Weekly（英語版） 142: w13518. (9 March 2012). doi:10.4414/smw.2012.13518. PMID 22407741. 
  13. ^ “An historical perspective on meta-analysis: dealing quantitatively with varying study results”. Journal of the Royal Society of Medicine 100 (12): 579–582. (December 2007). doi:10.1177/0141076807100012020. PMC 2121629. PMID 18065712. https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC2121629/. 
  14. ^ Ghiselli, E. E. (1955). The measurement of occupational aptitude. University of California Publications in Psychology, 8, 101–216.
  15. ^ Ghiselli, Edwin E. (1973). “The Validity of Aptitude Tests in Personnel Selection” (英語). Personnel Psychology 26 (4): 461–477. doi:10.1111/j.1744-6570.1973.tb01150.x. ISSN 0031-5826. https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1111/j.1744-6570.1973.tb01150.x. 
  16. ^ Yates, F.; Cochran, W. G. (1938). “The analysis of groups of experiments” (英語). The Journal of Agricultural Science 28 (4): 556–580. doi:10.1017/S0021859600050978. ISSN 0021-8596. https://www.cambridge.org/core/product/identifier/S0021859600050978/type/journal_article. 
  17. ^ Smith, Mary L.; Glass, Gene V. (1977). “Meta-analysis of psychotherapy outcome studies.” (英語). American Psychologist 32 (9): 752–760. doi:10.1037/0003-066X.32.9.752. ISSN 1935-990X. PMID 921048. http://doi.apa.org/getdoi.cfm?doi=10.1037/0003-066X.32.9.752. 
  18. ^ Eysenck, H. J. (1978). “An exercise in mega-silliness.” (英語). American Psychologist 33 (5): 517. doi:10.1037/0003-066X.33.5.517.a. ISSN 1935-990X. http://doi.apa.org/getdoi.cfm?doi=10.1037/0003-066X.33.5.517.a. 
  19. ^ a b Sharpe, Donald; Poets, Sarena (2020). “Meta-analysis as a response to the replication crisis.” (英語). Canadian Psychology / Psychologie Canadienne 61 (4): 377–387. doi:10.1037/cap0000215. ISSN 1878-7304. http://doi.apa.org/getdoi.cfm?doi=10.1037/cap0000215. 
  20. ^ Eysenck, H.J. (1995). “Meta-analysis or best-evidence synthesis?” (英語). Journal of Evaluation in Clinical Practice 1 (1): 29–36. doi:10.1111/j.1365-2753.1995.tb00005.x. ISSN 1356-1294. PMID 9238555. https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1111/j.1365-2753.1995.tb00005.x. 
  21. ^ Ioannidis, John P.A. (2016). “The Mass Production of Redundant, Misleading, and Conflicted Systematic Reviews and Meta-analyses” (英語). The Milbank Quarterly 94 (3): 485–514. doi:10.1111/1468-0009.12210. ISSN 0887-378X. PMC 5020151. PMID 27620683. https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC5020151/. 
  22. ^ “Future of Evidence Ecosystem Series: Evidence ecosystems and learning health systems: why bother?”. Journal of Clinical Epidemiology 123: 166–170. (July 2020). doi:10.1016/j.jclinepi.2020.02.008. PMID 32145365. 
  23. ^ “The ecosystem of evidence cannot thrive without efficiency of knowledge generation, synthesis, and translation”. Journal of Clinical Epidemiology 110: 90–95. (June 2019). doi:10.1016/j.jclinepi.2019.01.008. PMID 30708174. 
  24. ^ “The evidence synthesis and meta-analysis in R conference (ESMARConf): levelling the playing field of conference accessibility and equitability”. Systematic Reviews 11 (1): 113. (June 2022). doi:10.1186/s13643-022-01985-6. PMC 9164457. PMID 35659294. https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC9164457/. 
  25. ^ Grames, Eliza M.; Stillman, Andrew N.; Tingley, Morgan W.; Elphick, Chris S. (2019). Freckleton, Robert. ed. “An automated approach to identifying search terms for systematic reviews using keyword co-occurrence networks” (英語). Methods in Ecology and Evolution 10 (10): 1645–1654. Bibcode: 2019MEcEv..10.1645G. doi:10.1111/2041-210X.13268. ISSN 2041-210X. 
  26. ^ Sood, Amit; Erwin, Patricia J.; Ebbert, Jon O. (2004). “Using Advanced Search Tools on PubMed for Citation Retrieval” (英語). Mayo Clinic Proceedings 79 (10): 1295–1300. doi:10.4065/79.10.1295. PMID 15473412. 
  27. ^ Vincent, Beatriz; Vincent, Maurice; Ferreira, Carlos Gil (2006-03-01). “Making PubMed Searching Simple: Learning to Retrieve Medical Literature Through Interactive Problem Solving” (英語). The Oncologist 11 (3): 243–251. doi:10.1634/theoncologist.11-3-243. ISSN 1083-7159. PMID 16549808. 
  28. ^ a b c d e Quintana, Daniel S. (2015-10-08). “From pre-registration to publication: a non-technical primer for conducting a meta-analysis to synthesize correlational data”. Frontiers in Psychology 6: 1549. doi:10.3389/fpsyg.2015.01549. ISSN 1664-1078. PMC 4597034. PMID 26500598. https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC4597034/. 
  29. ^ a b Bramer, Wichor M.; Giustini, Dean; de Jonge, Gerdien B.; Holland, Leslie; Bekhuis, Tanja (2016). “De-duplication of database search results for systematic reviews in EndNote”. Journal of the Medical Library Association 104 (3): 240–243. doi:10.3163/1536-5050.104.3.014. ISSN 1536-5050. PMC 4915647. PMID 27366130. https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC4915647/. 
  30. ^ a b Horsley, Tanya; Dingwall, Orvie; Sampson, Margaret (2011-08-10). Cochrane Methodology Review Group. ed. “Checking reference lists to find additional studies for systematic reviews” (英語). Cochrane Database of Systematic Reviews 2011 (8): MR000026. doi:10.1002/14651858.MR000026.pub2. PMC 7388740. PMID 21833989. https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC7388740/. 
  31. ^ Bramer, Wichor M.; De Jonge, Gerdien B.; Rethlefsen, Melissa L.; Mast, Frans; Kleijnen, Jos (2018-10-04). “A systematic approach to searching: an efficient and complete method to develop literature searches”. Journal of the Medical Library Association 106 (4): 531–541. doi:10.5195/jmla.2018.283. ISSN 1558-9439. PMC 6148622. PMID 30271302. http://jmla.pitt.edu/ojs/jmla/article/view/283. 
  32. ^ Moher, David; Tetzlaff, Jennifer; Tricco, Andrea C; Sampson, Margaret; Altman, Douglas G (2007-03-27). Clarke, Mike. ed. “Epidemiology and Reporting Characteristics of Systematic Reviews” (英語). PLOS Medicine 4 (3): e78. doi:10.1371/journal.pmed.0040078. ISSN 1549-1676. PMC 1831728. PMID 17388659. https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC1831728/. 
  33. ^ Lakens, Daniël; Hilgard, Joe; Staaks, Janneke (2016). “On the reproducibility of meta-analyses: six practical recommendations” (英語). BMC Psychology 4 (1): 24. doi:10.1186/s40359-016-0126-3. ISSN 2050-7283. PMC 4886411. PMID 27241618. https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC4886411/. 
  34. ^ Nguyen, Phi-Yen; McKenzie, Joanne E.; Hamilton, Daniel G.; Moher, David; Tugwell, Peter; Fidler, Fiona M.; Haddaway, Neal R.; Higgins, Julian P. T. et al. (2023). “Systematic reviewers' perspectives on sharing review data, analytic code, and other materials: A survey” (英語). Cochrane Evidence Synthesis and Methods 1 (2). doi:10.1002/cesm.12008. ISSN 2832-9023. 
  35. ^ Page, Matthew J.; Altman, Douglas G.; Shamseer, Larissa; McKenzie, Joanne E.; Ahmadzai, Nadera; Wolfe, Dianna; Yazdi, Fatemeh; Catalá-López, Ferrán et al. (2018). “Reproducible research practices are underused in systematic reviews of biomedical interventions” (英語). Journal of Clinical Epidemiology 94: 8–18. doi:10.1016/j.jclinepi.2017.10.017. PMID 29113936. https://linkinghub.elsevier.com/retrieve/pii/S0895435617305358. 
  36. ^ Aloe, Ariel M. (2014). “An Empirical Investigation of Partial Effect Sizes in Meta-Analysis of Correlational Data” (英語). The Journal of General Psychology 141 (1): 47–64. doi:10.1080/00221309.2013.853021. ISSN 0022-1309. PMID 24838020. http://www.tandfonline.com/doi/abs/10.1080/00221309.2013.853021. 
  37. ^ Tracz, Susan M.; Elmore, Patricia B.; Pohlmann, John T. (1992). “Correlational Meta-Analysis: Independent and Nonindependent Cases” (英語). Educational and Psychological Measurement 52 (4): 879–888. doi:10.1177/0013164492052004007. ISSN 0013-1644. https://journals.sagepub.com/doi/10.1177/0013164492052004007. 
  38. ^ Cramer, Duncan (2003). “A Cautionary Tale of Two Statistics: Partial Correlation and Standardized Partial Regression” (英語). The Journal of Psychology 137 (5): 507–511. doi:10.1080/00223980309600632. ISSN 0022-3980. PMID 14629080. http://www.tandfonline.com/doi/abs/10.1080/00223980309600632. 
  39. ^ Gross, Arnd; Schirm, Sibylle; Scholz, Markus (2014). “Ycasd– a tool for capturing and scaling data from graphical representations” (英語). BMC Bioinformatics 15 (1): 219. doi:10.1186/1471-2105-15-219. ISSN 1471-2105. PMC 4085079. PMID 24965054. https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC4085079/. 
  40. ^ Cliche, Mathieu; Rosenberg, David; Madeka, Dhruv; Yee, Connie (2017), Ceci, Michelangelo; Hollmén, Jaakko; Todorovski, Ljupčo et al., eds., “Scatteract: Automated Extraction of Data from Scatter Plots” (英語), Machine Learning and Knowledge Discovery in Databases (Cham: Springer International Publishing) 10534: pp. 135–150, arXiv:1704.06687, doi:10.1007/978-3-319-71249-9_9, ISBN 978-3-319-71248-2, https://link.springer.com/10.1007/978-3-319-71249-9_9 2023年12月26日閲覧。 
  41. ^ Moreau, David; Gamble, Beau (2022). “Conducting a meta-analysis in the age of open science: Tools, tips, and practical recommendations.” (英語). Psychological Methods 27 (3): 426–432. doi:10.1037/met0000351. ISSN 1939-1463. PMID 32914999. http://doi.apa.org/getdoi.cfm?doi=10.1037/met0000351. 
  42. ^ a b McGuinness, Luke A.; Higgins, Julian P. T. (2021). “Risk-of-bias VISualization (robvis): An R package and Shiny web app for visualizing risk-of-bias assessments” (英語). Research Synthesis Methods 12 (1): 55–61. doi:10.1002/jrsm.1411. hdl:1983/e59b578e-1534-43d9-a438-8bc27b363a9a. ISSN 1759-2879. PMID 32336025. 
  43. ^ Sanderson, S.; Tatt, I. D; Higgins, J. P. (2007-06-01). “Tools for assessing quality and susceptibility to bias in observational studies in epidemiology: a systematic review and annotated bibliography” (英語). International Journal of Epidemiology 36 (3): 666–676. doi:10.1093/ije/dym018. ISSN 0300-5771. PMID 17470488. 
  44. ^ Haddaway, Neal R.; Macura, Biljana; Whaley, Paul; Pullin, Andrew S. (2018). “ROSES RepOrting standards for Systematic Evidence Syntheses: pro forma, flow-diagram and descriptive summary of the plan and conduct of environmental systematic reviews and systematic maps” (英語). Environmental Evidence 7 (1). Bibcode: 2018EnvEv...7....7H. doi:10.1186/s13750-018-0121-7. ISSN 2047-2382. 
  45. ^ Paez, Arsenio (2017). “Gray literature: An important resource in systematic reviews” (英語). Journal of Evidence-Based Medicine 10 (3): 233–240. doi:10.1111/jebm.12266. ISSN 1756-5383. PMID 28857505. https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1111/jebm.12266. 
  46. ^ Conn, Vicki S.; Valentine, Jeffrey C.; Cooper, Harris M.; Rantz, Marilyn J. (2003). “Grey Literature in Meta-Analyses” (英語). Nursing Research 52 (4): 256–261. doi:10.1097/00006199-200307000-00008. ISSN 0029-6562. PMID 12867783. http://journals.lww.com/00006199-200307000-00008. 
  47. ^ Scherer, Roberta W.; Saldanha, Ian J. (2019). “How should systematic reviewers handle conference abstracts? A view from the trenches” (英語). Systematic Reviews 8 (1): 264. doi:10.1186/s13643-019-1188-0. ISSN 2046-4053. PMC 6836535. PMID 31699124. https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC6836535/. 
  48. ^ Hartling, Lisa; Featherstone, Robin; Nuspl, Megan; Shave, Kassi; Dryden, Donna M.; Vandermeer, Ben (2017). “Grey literature in systematic reviews: a cross-sectional study of the contribution of non-English reports, unpublished studies and dissertations to the results of meta-analyses in child-relevant reviews” (英語). BMC Medical Research Methodology 17 (1): 64. doi:10.1186/s12874-017-0347-z. ISSN 1471-2288. PMC 5395863. PMID 28420349. https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC5395863/. 
  49. ^ Haddaway, N.R.; Woodcock, P.; Macura, B.; Collins, A. (2015). “Making literature reviews more reliable through application of lessons from systematic reviews”. Conservation Biology 29 (6): 1596–1605. Bibcode: 2015ConBi..29.1596H. doi:10.1111/cobi.12541. ISSN 0888-8892. JSTOR 24761072. PMID 26032263. https://www.jstor.org/stable/24761072. 
  50. ^ Egger, M; Jüni, P; Bartlett, C; Holenstein, F; Sterne, J (2003). “How important are comprehensive literature searches and the assessment of trial quality in systematic reviews? Empirical study”. Health Technology Assessment 7 (1): 1–82. doi:10.3310/hta7010. ISSN 1366-5278. PMID 12583822. 
  51. ^ Lefebvre, Carol; Glanville, Julie; Briscoe, Simon; Littlewood, Anne; Marshall, Chris; Metzendorf, Maria-Inti; Noel-Storr, Anna; Rader, Tamara et al. (2019-09-23), Higgins, Julian P.T.; Thomas, James; Chandler, Jacqueline et al., eds., “Searching for and selecting studies” (英語), Cochrane Handbook for Systematic Reviews of Interventions (Wiley): pp. 67–107, doi:10.1002/9781119536604.ch4, ISBN 978-1-119-53662-8, https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/9781119536604.ch4 2023年12月26日閲覧。 
  52. ^ McAuley, Laura; Pham, Ba'; Tugwell, Peter; Moher, David (2000). “Does the inclusion of grey literature influence estimates of intervention effectiveness reported in meta-analyses?” (英語). The Lancet 356 (9237): 1228–1231. doi:10.1016/S0140-6736(00)02786-0. PMID 11072941. https://linkinghub.elsevier.com/retrieve/pii/S0140673600027860. 
  53. ^ Hopewell, Sally; Clarke, Mike (2005). “Abstracts presented at the American Society of Clinical Oncology conference: how completely are trials reported?”. Clinical Trials 2 (3): 265–268. doi:10.1191/1740774505cn091oa. ISSN 1740-7745. PMID 16279150. http://dx.doi.org/10.1191/1740774505cn091oa. 
  54. ^ Bhandari, Mohit; Devereaux, P. J.; Guyatt, Gordon H.; Cook, Deborah J.; Swiontkowski, Marc F.; Sprague, Sheila; Schemitsch, Emil H. (2002). “An Observational Study of Orthopaedic Abstracts and Subsequent Full-Text Publications”. The Journal of Bone and Joint Surgery-American Volume 84 (4): 615–621. doi:10.2106/00004623-200204000-00017. ISSN 0021-9355. PMID 11940624. http://dx.doi.org/10.2106/00004623-200204000-00017. 
  55. ^ Tierney, Jayne F.; Fisher, David J.; Burdett, Sarah; Stewart, Lesley A.; Parmar, Mahesh K. B. (2020-01-31). Shapiro, Steven D.. ed. “Comparison of aggregate and individual participant data approaches to meta-analysis of randomised trials: An observational study” (英語). PLOS Medicine 17 (1): e1003019. doi:10.1371/journal.pmed.1003019. ISSN 1549-1676. PMC 6993967. PMID 32004320. https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC6993967/. 
  56. ^ Chang, Bei-Hung; Hoaglin, David C. (2017). “Meta-Analysis of Odds Ratios: Current Good Practices” (英語). Medical Care 55 (4): 328–335. doi:10.1097/MLR.0000000000000696. ISSN 0025-7079. PMC 5352535. PMID 28169977. https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC5352535/. 
  57. ^ Bakbergenuly, Ilyas; Hoaglin, David C.; Kulinskaya, Elena (2019). “Pitfalls of using the risk ratio in meta-analysis” (英語). Research Synthesis Methods 10 (3): 398–419. doi:10.1002/jrsm.1347. ISSN 1759-2879. PMC 6767076. PMID 30854785. https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC6767076/. 
  58. ^ “Get real in individual participant data (IPD) meta-analysis: a review of the methodology”. Research Synthesis Methods 6 (4): 293–309. (December 2015). doi:10.1002/jrsm.1160. PMC 5042043. PMID 26287812. https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC5042043/. 
  59. ^ “Individual participant data meta-analysis for a binary outcome: one-stage or two-stage?”. PLOS ONE 8 (4): e60650. (2013). Bibcode: 2013PLoSO...860650D. doi:10.1371/journal.pone.0060650. PMC 3621872. PMID 23585842. https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC3621872/. 
  60. ^ “Meta-analysis using individual participant data: one-stage and two-stage approaches, and why they may differ”. Statistics in Medicine 36 (5): 855–875. (February 2017). doi:10.1002/sim.7141. PMC 5297998. PMID 27747915. https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC5297998/. 
  61. ^ Nikolakopoulou, Adriani; Mavridis, Dimitris; Salanti, Georgia (2014). “How to interpret meta-analysis models: fixed effect and random effects meta-analyses” (英語). Evidence Based Mental Health 17 (2): 64. doi:10.1136/eb-2014-101794. ISSN 1362-0347. PMID 24778439. https://ebmh.bmj.com/lookup/doi/10.1136/eb-2014-101794. 
  62. ^ Dekkers, Olaf M. (2018). “Meta-analysis: Key features, potentials and misunderstandings” (英語). Research and Practice in Thrombosis and Haemostasis 2 (4): 658–663. doi:10.1002/rth2.12153. PMC 6178740. PMID 30349883. https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC6178740/. 
  63. ^ “Data and models determine treatment proposals--an illustration from meta-analysis”. Postgraduate Medical Journal 78 (917): 131–134. (March 2002). doi:10.1136/pmj.78.917.131. PMC 1742301. PMID 11884693. https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC1742301/. 
  64. ^ Dettori, Joseph R.; Norvell, Daniel C.; Chapman, Jens R. (2022). “Fixed-Effect vs Random-Effects Models for Meta-Analysis: 3 Points to Consider” (英語). Global Spine Journal 12 (7): 1624–1626. doi:10.1177/21925682221110527. ISSN 2192-5682. PMC 9393987. PMID 35723546. https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC9393987/. 
  65. ^ Hedges, Larry V.; Vevea, Jack L. (1998). “Fixed- and random-effects models in meta-analysis.” (英語). Psychological Methods 3 (4): 486–504. doi:10.1037/1082-989X.3.4.486. ISSN 1939-1463. http://doi.apa.org/getdoi.cfm?doi=10.1037/1082-989X.3.4.486. 
  66. ^ Rice, Kenneth; Higgins, Julian P. T.; Lumley, Thomas (2018). “A re-evaluation of fixed effect(s) meta-analysis”. Journal of the Royal Statistical Society. Series A (Statistics in Society) 181 (1): 205–227. doi:10.1111/rssa.12275. ISSN 0964-1998. JSTOR 44682165. https://www.jstor.org/stable/44682165. 
  67. ^ a b c d Viechtbauer, Wolfgang (2010). “Conducting Meta-Analyses in R with the metafor Package” (英語). Journal of Statistical Software 36 (3). doi:10.18637/jss.v036.i03. ISSN 1548-7660. http://www.jstatsoft.org/v36/i03/. 
  68. ^ Holzmeister, Felix; Johannesson, Magnus; Böhm, Robert; Dreber, Anna; Huber, Jürgen; Kirchler, Michael (2024-08-06). “Heterogeneity in effect size estimates” (英語). Proceedings of the National Academy of Sciences 121 (32): e2403490121. Bibcode: 2024PNAS..12103490H. doi:10.1073/pnas.2403490121. ISSN 0027-8424. PMC 11317577. PMID 39078672. https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC11317577/. 
  69. ^ “Trying to be precise about vagueness”. Statistics in Medicine 26 (7): 1417–1430. (March 2007). doi:10.1002/sim.2639. PMID 16906552. 
  70. ^ a b “Combining heterogenous studies using the random-effects model is a mistake and leads to inconclusive meta-analyses”. Journal of Clinical Epidemiology 64 (2): 119–123. (February 2011). doi:10.1016/j.jclinepi.2010.01.009. PMID 20409685. 
  71. ^ “A comparison of statistical methods for meta-analysis”. Statistics in Medicine 20 (6): 825–840. (March 2001). doi:10.1002/sim.650. PMID 11252006. 
  72. ^ a b “Confidence intervals for a random-effects meta-analysis based on Bartlett-type corrections”. Statistics in Medicine 30 (28): 3304–3312. (December 2011). doi:10.1002/sim.4350. hdl:2433/152046. PMID 21964669. 
  73. ^ “A simple method for inference on an overall effect in meta-analysis”. Statistics in Medicine 26 (25): 4531–4543. (November 2007). doi:10.1002/sim.2883. PMID 17397112. 
  74. ^ “A simple confidence interval for meta-analysis”. Statistics in Medicine 21 (21): 3153–3159. (November 2002). doi:10.1002/sim.1262. PMID 12375296. 
  75. ^ “A re-evaluation of the 'quantile approximation method' for random effects meta-analysis”. Statistics in Medicine 28 (2): 338–348. (January 2009). doi:10.1002/sim.3487. PMC 2991773. PMID 19016302. https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC2991773/. 
  76. ^ “Random-effects meta-analyses are not always conservative”. American Journal of Epidemiology 150 (5): 469–475. (September 1999). doi:10.1093/oxfordjournals.aje.a010035. PMID 10472946. 
  77. ^ “Interpretation of random effects meta-analyses”. BMJ 342: d549. (February 2011). doi:10.1136/bmj.d549. PMID 21310794. 
  78. ^ “Dealing with clinical heterogeneity in meta-analysis. Assumptions, methods, interpretation”. International Journal of Methods in Psychiatric Research 22 (1): 1–15. (March 2013). doi:10.1002/mpr.1377. PMC 6878481. PMID 23494781. https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC6878481/. 
  79. ^ Langan, Dean; Higgins, Julian P.T.; Jackson, Dan; Bowden, Jack; Veroniki, Areti Angeliki; Kontopantelis, Evangelos; Viechtbauer, Wolfgang; Simmonds, Mark (2019). “A comparison of heterogeneity variance estimators in simulated random-effects meta-analyses” (英語). Research Synthesis Methods 10 (1): 83–98. doi:10.1002/jrsm.1316. hdl:1983/c911791c-c687-4f12-bc0b-ffdbe42ca874. ISSN 1759-2879. PMID 30067315. 
  80. ^ a b “MetaXL User Guide”. 2018年9月18日閲覧。
  81. ^ “Metaan: Random-effects meta-analysis”. Stata Journal 10 (3): 395–407. (1 August 2010). doi:10.1177/1536867X1001000307. https://www.researchgate.net/publication/227629391. 
  82. ^ Field, Andy P.; Gillett, Raphael (2010). “How to do a meta-analysis” (英語). British Journal of Mathematical and Statistical Psychology 63 (3): 665–694. doi:10.1348/000711010X502733. PMID 20497626. http://doi.wiley.com/10.1348/000711010X502733. 
  83. ^ “A re-analysis of the Cochrane Library data: the dangers of unobserved heterogeneity in meta-analyses”. PLOS ONE 8 (7): e69930. (2013). Bibcode: 2013PLoSO...869930K. doi:10.1371/journal.pone.0069930. PMC 3724681. PMID 23922860. https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC3724681/. 
  84. ^ “A short guide and a forest plot command (ipdforest) for one-stage meta-analysis”. Stata Journal 13 (3): 574–587. (27 September 2013). doi:10.1177/1536867X1301300308. https://www.researchgate.net/publication/257316967. 
  85. ^ a b “A quality-effects model for meta-analysis”. Epidemiology 19 (1): 94–100. (January 2008). doi:10.1097/EDE.0b013e31815c24e7. PMID 18090860. 
  86. ^ “Meta-analysis of heterogeneous clinical trials: an empirical example”. Contemporary Clinical Trials 32 (2): 288–298. (March 2011). doi:10.1016/j.cct.2010.12.006. PMID 21147265. 
  87. ^ “Simulation Comparison of the Quality Effects and Random Effects Methods of Meta-analysis”. Epidemiology 26 (4): e42–e44. (July 2015). doi:10.1097/EDE.0000000000000289. PMID 25872162. 
  88. ^ “Advances in the meta-analysis of heterogeneous clinical trials II: The quality effects model”. Contemporary Clinical Trials 45 (Pt A): 123–129. (November 2015). doi:10.1016/j.cct.2015.05.010. PMID 26003432. 
  89. ^ a b “MetaXL software page”. Epigear.com (2017年6月3日). 2018年9月18日閲覧。
  90. ^ Rouse, Benjamin; Chaimani, Anna; Li, Tianjing (2017). “Network meta-analysis: an introduction for clinicians” (英語). Internal and Emergency Medicine 12 (1): 103–111. doi:10.1007/s11739-016-1583-7. ISSN 1828-0447. PMC 5247317. PMID 27913917. https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC5247317/. 
  91. ^ Phillips, Mark R.; Steel, David H.; Wykoff, Charles C.; Busse, Jason W.; Bannuru, Raveendhara R.; Thabane, Lehana; Bhandari, Mohit; Chaudhary, Varun et al. (2022). “A clinician's guide to network meta-analysis” (英語). Eye 36 (8): 1523–1526. doi:10.1038/s41433-022-01943-5. ISSN 0950-222X. PMC 9307840. PMID 35145277. https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC9307840/. 
  92. ^ “The results of direct and indirect treatment comparisons in meta-analysis of randomized controlled trials”. Journal of Clinical Epidemiology 50 (6): 683–691. (June 1997). doi:10.1016/s0895-4356(97)00049-8. PMID 9250266. 
  93. ^ a b c d “Automating network meta-analysis”. Research Synthesis Methods 3 (4): 285–299. (December 2012). doi:10.1002/jrsm.1054. PMID 26053422. 
  94. ^ “General methods for monitoring convergence of iterative simulations”. Journal of Computational and Graphical Statistics 7 (4): 434–455. (1998). doi:10.1080/10618600.1998.10474787. http://www.stat.columbia.edu/~gelman/research/published/brooksgelman2.pdf. 
  95. ^ “metaBMA: Bayesian model averaging for random and fixed effects meta-analysis”. CRAN (17 March 2021). 9 May 2022閲覧。
  96. ^ “RoBMA: An R Package for Robust Bayesian Meta-Analyses” (20 April 2022). 9 May 2022閲覧。
  97. ^ “A Primer on Bayesian Model-Averaged Meta-Analysis” (英語). Advances in Methods and Practices in Psychological Science 4 (3). (July 2021). doi:10.1177/25152459211031256. hdl:11245.1/ec2c07d1-5ff0-431b-b53a-10f9c5d9541d. ISSN 2515-2459. 
  98. ^ “Adjusting for Publication Bias in JASP & R - Selection Models, PET-PEESE, and Robust Bayesian Meta-Analysis”. Advances in Methods and Practices in Psychological Science. (2020-10-16). doi:10.31234/osf.io/75bqn. hdl:11245.1/5540e87c-0883-45e6-87de-48d2bf4c1e1d. https://osf.io/75bqn. 
  99. ^ a b “Issues in performing a network meta-analysis”. Statistical Methods in Medical Research 22 (2): 169–189. (April 2013). doi:10.1177/0962280211432220. PMID 22218368. 
  100. ^ “Multivariate random-effects meta-regression: updates to mvmeta”. The Stata Journal 11 (2): 255–270. (2011). doi:10.1177/1536867X1101100206. 
  101. ^ “Estimating a test's accuracy using tailored meta-analysis-How setting-specific data may aid study selection”. Journal of Clinical Epidemiology 67 (5): 538–546. (May 2014). doi:10.1016/j.jclinepi.2013.10.016. PMID 24447592. https://research.birmingham.ac.uk/portal/en/publications/estimating-a-tests-accuracy-using-tailored-metaanalysis--how-settingspecific-data-may-aid-study-selection(ce8277f9-9e95-486d-b4f2-2f18d3f95510).html. 
  102. ^ “What is the test's accuracy in my practice population? Tailored meta-analysis provides a plausible estimate”. Journal of Clinical Epidemiology 68 (8): 847–854. (August 2015). doi:10.1016/j.jclinepi.2014.10.002. PMID 25479685. https://research.birmingham.ac.uk/portal/en/publications/what-is-the-tests-accuracy-in-my-practice-population-tailored-metaanalysis-provides-a-plausible-estimate(7c8e0824-4715-4fcc-bc5f-3bc24f4ae2f1).html. 
  103. ^ “Generalized integration model for improved statistical inference by leveraging external summary data”. Biometrika 107 (3): 689–703. (2020). doi:10.1093/biomet/asaa014. 
  104. ^ “The Cochrane Collaboration's tool for assessing risk of bias in randomised trials”. BMJ 343: d5928. (October 2011). doi:10.1136/bmj.d5928. PMC 3196245. PMID 22008217. https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC3196245/. 
  105. ^ “QUADAS-2: a revised tool for the quality assessment of diagnostic accuracy studies”. Annals of Internal Medicine 155 (8): 529–536. (October 2011). doi:10.7326/0003-4819-155-8-201110180-00009. PMID 22007046. 
  106. ^ “Construction and validation of a prognostic model across several studies, with an application in superficial bladder cancer”. Statistics in Medicine 23 (6): 907–926. (March 2004). doi:10.1002/sim.1691. PMID 15027080. 
  107. ^ “Measuring the statistical validity of summary meta-analysis and meta-regression results for use in clinical practice”. Statistics in Medicine 36 (21): 3283–3301. (September 2017). doi:10.1002/sim.7372. PMC 5575530. PMID 28620945. https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC5575530/. 
  108. ^ “Summarising and validating test accuracy results across multiple studies for use in clinical practice”. Statistics in Medicine 34 (13): 2081–2103. (June 2015). doi:10.1002/sim.6471. PMC 4973708. PMID 25800943. https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC4973708/. 
  109. ^ “Discrepancies between meta-analyses and subsequent large randomized, controlled trials”. The New England Journal of Medicine 337 (8): 536–542. (August 1997). doi:10.1056/NEJM199708213370806. PMID 9262498. 
  110. ^ a b “Best-Evidence Synthesis: An Alternative to Meta-Analytic and Traditional Reviews”. Educational Researcher 15 (9): 5–9. (1986). doi:10.3102/0013189X015009005. 
  111. ^ Meta-analysis: cumulating research findings across studies. Beverly Hills, California: Sage. (1982). ISBN 978-0-8039-1864-1 
  112. ^ Meta-analysis in social research. Beverly Hills, California: Sage Publications. (1981). ISBN 978-0-8039-1633-3 
  113. ^ Wolf, Vinzent; Kühnel, Anne; Teckentrup, Vanessa; Koenig, Julian; Kroemer, Nils B. (2021). “Does transcutaneous auricular vagus nerve stimulation affect vagally mediated heart rate variability? A living and interactive Bayesian meta-analysis” (英語). Psychophysiology 58 (11): e13933. doi:10.1111/psyp.13933. ISSN 0048-5772. PMID 34473846. 
  114. ^ Allbritton, David; Gómez, Pablo; Angele, Bernhard; Vasilev, Martin; Perea, Manuel (2024-07-22). “Breathing Life Into Meta-Analytic Methods” (英語). Journal of Cognition 7 (1): 61. doi:10.5334/joc.389. ISSN 2514-4820. PMC 11276543. PMID 39072210. https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC11276543/. 
  115. ^ Wagner, John A (2022-09-03). “The influence of unpublished studies on results of recent meta-analyses: publication bias, the file drawer problem, and implications for the replication crisis” (英語). International Journal of Social Research Methodology 25 (5): 639–644. doi:10.1080/13645579.2021.1922805. ISSN 1364-5579. https://www.tandfonline.com/doi/full/10.1080/13645579.2021.1922805. 
  116. ^ “Estimating the Difference Between Published and Unpublished Effect Sizes: A Meta-Review” (英語). Review of Educational Research 86 (1): 207–236. (2016). doi:10.3102/0034654315582067. ISSN 0034-6543. http://journals.sagepub.com/doi/10.3102/0034654315582067. 
  117. ^ Nassir Ghaemi, S.; Shirzadi, Arshia A.; Filkowski, Megan (2008-09-10). “Publication Bias and the Pharmaceutical Industry: The Case of Lamotrigine in Bipolar Disorder”. The Medscape Journal of Medicine 10 (9): 211. ISSN 1934-1997. PMC 2580079. PMID 19008973. https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC2580079/. 
  118. ^ Martin, José Luis R.; Pérez, Víctor; Sacristán, Montse; Álvarez, Enric (2005). “Is grey literature essential for a better control of publication bias in psychiatry? An example from three meta-analyses of schizophrenia” (英語). European Psychiatry 20 (8): 550–553. doi:10.1016/j.eurpsy.2005.03.011. ISSN 0924-9338. PMID 15994063. https://www.cambridge.org/core/product/identifier/S0924933800066967/type/journal_article. 
  119. ^ a b “The "File Drawer Problem" and the Tolerance for Null Results”. Psychological Bulletin（英語版） 86 (3): 638–641. (1979). doi:10.1037/0033-2909.86.3.638. 
  120. ^ a b “Publication bias in research synthesis: sensitivity analysis using a priori weight functions”. Psychological Methods 10 (4): 428–443. (December 2005). doi:10.1037/1082-989X.10.4.428. PMID 16392998. 
  121. ^ Methods of Meta-Analysis: Correcting Error and Bias in Research Findings. Newbury Park, California; London; New Delhi: SAGE Publications（英語版）. (1990) 
  122. ^ Nakagawa, Shinichi; Lagisz, Malgorzata; Jennions, Michael D.; Koricheva, Julia; Noble, Daniel W. A.; Parker, Timothy H.; Sánchez-Tójar, Alfredo; Yang, Yefeng et al. (2022). “Methods for testing publication bias in ecological and evolutionary meta-analyses” (英語). Methods in Ecology and Evolution 13 (1): 4–21. Bibcode: 2022MEcEv..13....4N. doi:10.1111/2041-210X.13724. hdl:1885/294436. ISSN 2041-210X. https://besjournals.onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1111/2041-210X.13724. 
  123. ^ Summing up: the science of reviewing research. Cambridge, Massachusetts: Harvard University Press. (1984). ISBN 978-0-674-85431-4. https://archive.org/details/summingupscience00ligh 
  124. ^ “The appropriateness of asymmetry tests for publication bias in meta-analyses: a large survey”. CMAJ 176 (8): 1091–1096. (April 2007). doi:10.1503/cmaj.060410. PMC 1839799. PMID 17420491. https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC1839799/. 
  125. ^ “Estimating Effect Size Under Publication Bias: Small Sample Properties and Robustness of a Random Effects Selection Model” (英語). Journal of Educational and Behavioral Statistics 21 (4): 299–332. (1996). doi:10.3102/10769986021004299. ISSN 1076-9986. http://journals.sagepub.com/doi/10.3102/10769986021004299. 
  126. ^ “Publication bias in psychological science: prevalence, methods for identifying and controlling, and implications for the use of meta-analyses”. Psychological Methods 17 (1): 120–128. (March 2012). doi:10.1037/a0024445. PMID 21787082. 
  127. ^ “False-positive psychology: undisclosed flexibility in data collection and analysis allows presenting anything as significant”. Psychological Science 22 (11): 1359–1366. (November 2011). doi:10.1177/0956797611417632. PMID 22006061. 
  128. ^ “Fearing the future of empirical psychology: Bem's (2011) evidence of psi as a case study of deficiencies in modal research practice”. Review of General Psychology（英語版） 15 (4): 371–379. (2011). doi:10.1037/a0025172. オリジナルの24 November 2012時点におけるアーカイブ。. https://web.archive.org/web/20121124154834/http://publish.uwo.ca/~elebel/documents/l%26p%282011%2Crgp%29.pdf. 
  129. ^ Schober, Patrick; Bossers, Sebastiaan M.; Schwarte, Lothar A. (2018). “Statistical Significance Versus Clinical Importance of Observed Effect Sizes: What Do P Values and Confidence Intervals Really Represent?” (英語). Anesthesia & Analgesia 126 (3): 1068–1072. doi:10.1213/ANE.0000000002798. ISSN 0003-2999. PMC 5811238. PMID 29337724. https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC5811238/. 
  130. ^ Gates, Simon; Ealing, Elizabeth (2019). “Reporting and interpretation of results from clinical trials that did not claim a treatment difference: survey of four general medical journals” (英語). BMJ Open 9 (9): e024785. doi:10.1136/bmjopen-2018-024785. ISSN 2044-6055. PMC 6738699. PMID 31501094. https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC6738699/. 
  131. ^ “Random effects old and new”. pp. 1–23 (February 2011). 2025年2月10日閲覧。
  132. ^ a b “Random effects old and new.”. Richly parameterized linear models: additive, time series, and spatial models using random effects. Boca Raton: CRC Press. (2014). pp. 285–302. ISBN 978-1-4398-6683-2 
  133. ^ “Research into trans medicine has been manipulated”. The Economist. ISSN 0013-0613. https://www.economist.com/united-states/2024/06/27/research-into-trans-medicine-has-been-manipulated 2024年9月28日閲覧。 
  134. ^ “Is meta-analysis the platinum standard of evidence?”. Studies in History and Philosophy of Biological and Biomedical Sciences 42 (4): 497–507. (December 2011). doi:10.1016/j.shpsc.2011.07.003. PMID 22035723. https://philpapers.org/rec/STEIMT. 
  135. ^ “Reporting of Conflicts of Interest in Meta-analyses of Trials of Pharmacological Treatments”, Journal of the American Medical Association 305 (10): 1008–1017, (2011), doi:10.1001/jama.2011.257, hdl:11370/d4a95ee2-429f-45a4-a917-d794ee954797, PMID 21386079, https://www.rug.nl/research/portal/en/publications/reporting-of-conflicts-of-interest-in-metaanalyses-of-trials-of-pharmacological-treatments(d4a95ee2-429f-45a4-a917-d794ee954797).html 
  136. ^ Spink, Paul (1999). “Challenging Environmental Tobacco Smoke in the Workplace” (英語). Environmental Law Review 1 (4): 243–265. Bibcode: 1999EnvLR...1..243S. doi:10.1177/146145299900100402. ISSN 1461-4529. https://journals.sagepub.com/doi/10.1177/146145299900100402. 
  137. ^ Will, George (1998年7月30日). “Polluted by the anti-tobacco crusade” (英語). Tampa Bay Times. 2024年9月28日閲覧。
  138. ^ Nelson, Jon P.; Kennedy, Peter E. (2009). “The Use (and Abuse) of Meta-Analysis in Environmental and Natural Resource Economics: An Assessment” (英語). Environmental and Resource Economics 42 (3): 345–377. Bibcode: 2009EnREc..42..345N. doi:10.1007/s10640-008-9253-5. ISSN 0924-6460. https://link.springer.com/article/10.1007/s10640-008-9253-5. 
  139. ^ “Meta-analysis of genetic association studies”. Trends in Genetics 20 (9): 439–444. (September 2004). doi:10.1016/j.tig.2004.06.014. PMID 15313553. 
  140. ^ “The Advantages and Limitations of Using Meta-analysis in Human Resource Management Research” (英語). Human Resource Management Review 27 (1): 1–7. (1 March 2017). doi:10.1016/j.hrmr.2016.09.001. ISSN 1053-4822. 
  141. ^ “Power failure: why small sample size undermines the reliability of neuroscience”. Nature Reviews. Neuroscience 14 (5): 365–376. (May 2013). doi:10.1038/nrn3475. PMID 23571845. 
  142. ^ a b “Megastudies improve the impact of applied behavioural science”. Nature 600 (7889): 478–483. (December 2021). Bibcode: 2021Natur.600..478M. doi:10.1038/s41586-021-04128-4. PMC 8822539. PMID 34880497. https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC8822539/. 
  143. ^ “How Methodological Features Affect Effect Sizes in Education” (英語). Educational Researcher 45 (5): 283–292. (2016-06-01). doi:10.3102/0013189X16656615. ISSN 0013-189X. 
  144. ^ “The hazards of scoring the quality of clinical trials for meta-analysis”. JAMA 282 (11): 1054–1060. (September 1999). doi:10.1001/jama.282.11.1054. PMID 10493204. 
  145. ^ “Inconsistency in the items included in tools used in general health research and physical therapy to evaluate the methodological quality of randomized controlled trials: a descriptive analysis”. BMC Medical Research Methodology 13 (1): 116. (September 2013). doi:10.1186/1471-2288-13-116. PMC 3848693. PMID 24044807. https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC3848693/. 
  146. ^ “Individual participant data (IPD) meta-analyses of diagnostic and prognostic modeling studies: guidance on their use”. PLOS Medicine 12 (10): e1001886. (October 2015). doi:10.1371/journal.pmed.1001886. PMC 4603958. PMID 26461078. https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC4603958/. 
  147. ^ “A framework for developing, implementing, and evaluating clinical prediction models in an individual participant data meta-analysis”. Statistics in Medicine 32 (18): 3158–3180. (August 2013). doi:10.1002/sim.5732. PMID 23307585. https://ris.utwente.nl/ws/files/16298373/A_framework_for_developing.pdf. 
  148. ^ “Aggregating published prediction models with individual participant data: a comparison of different approaches”. Statistics in Medicine 31 (23): 2697–2712. (October 2012). doi:10.1002/sim.5412. PMID 22733546. https://ris.utwente.nl/ws/files/16299610/Debray_et_al_2012_Statistics_in_Medicine.pdf. 
  149. ^ Shadish, William R. (2014). “Analysis and meta-analysis of single-case designs: An introduction” (英語). Journal of School Psychology 52 (2): 109–122. doi:10.1016/j.jsp.2013.11.009. PMID 24606971. https://linkinghub.elsevier.com/retrieve/pii/S0022440513001118. 
  150. ^ Zelinsky, Nicole A. M.; Shadish, William (2018-05-19). “A demonstration of how to do a meta-analysis that combines single-case designs with between-groups experiments: The effects of choice making on challenging behaviors performed by people with disabilities” (英語). Developmental Neurorehabilitation 21 (4): 266–278. doi:10.3109/17518423.2015.1100690. ISSN 1751-8423. PMID 26809945. https://www.tandfonline.com/doi/full/10.3109/17518423.2015.1100690. 
  151. ^ “Aggregating Single-Case Results”. The Behavior Analyst Today 8 (2): 196–209. (2007). doi:10.1037/h0100613. https://www.questia.com/read/1G1-170115042/the-aggregation-of-single-case-results-using-hierarchical. 
  152. ^ “Statistical aspects of the analysis of data from retrospective studies of disease”. Journal of the National Cancer Institute 22 (4): 719–748. (April 1959). doi:10.1093/jnci/22.4.719. PMID 13655060. 
  153. ^ “Chapter 10: Analysing data and undertaking meta-analyses: 10.4.2 Peto odds ratio method”. Cochrane Handbook for Systematic Reviews of Interventions (Version 6.2 ed.). The Cochrane Collaboration. (2021). https://training.cochrane.org/handbook/current/chapter-10#section-10-4-2 
  154. ^ “Consensus miRNA expression profiles derived from interplatform normalization of microarray data”. RNA 16 (1): 16–25. (January 2010). doi:10.1261/rna.1688110. PMC 2802026. PMID 19948767. https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC2802026/. 
  155. ^ Li, Xihao; Quick, Corbin; Zhou, Hufeng; Gaynor, Sheila M.; Liu, Yaowu; Chen, Han; Selvaraj, Margaret Sunitha; Sun, Ryan et al. (January 2023). “Powerful, scalable and resource-efficient meta-analysis of rare variant associations in large whole genome sequencing studies”. Nature Genetics 55 (1): 154–164. doi:10.1038/s41588-022-01225-6. PMC 10084891. PMID 36564505. https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC10084891/. 
  156. ^ Stanek, Kevin C.; Ones, Deniz S. (2023). Of Anchors & Sails: Personality-ability trait constellations. Minneapolis, Minnesota, United States: University of Minnesota Libraries Publishing. pp. Chapters 4–7. doi:10.24926/9781946135988. ISBN 978-1-946135-98-8. https://umnlibraries.manifoldapp.org/projects/of-anchors-and-sails 

参考文献

主な執筆者、編者の順。

洋書

関連項目

外部リンク

ウィキメディア・コモンズには、メタアナリシスに関連するメディアがあります。
根本概念
応用
方法（英語版）と概念
著名人
組織
NPO
政府組織
学術組織
  • Centre for Reviews and Dissemination（英語版）
その他
概説
対照実験による研究
(エビデンスレベル（英語版）)高
観察研究（英語版）
(エビデンスレベル（英語版）)低
アウトカム指標（英語版）
発生率の指標

発生率, 累積発生率（英語版）, 有病率, 時点有病率（英語版）, 期間有病率（英語版）

関連性の指標
集団への影響指標 (PIMs）（英語版）

AFe (疫学)（英語版）, AFp (疫学)（英語版）, PFu (疫学)（英語版）, PFp (疫学)（英語版）

疫学的方法（英語版）のその他の指標

臨床評価項目, ビルレンス（英語版）, 感染力, 死亡率, 罹患率（英語版）, 致命率, 感度と特異度, 診断検査における尤度比（英語版）, 事前事後確率（英語版）

研究/試験の種類
臨床試験の分析（英語版）
結果の解釈
ドメインおよびメソッド
標本調査
記述統計学
連続データ
位置
分散
モーメント
カテゴリデータ
推計統計学
仮説検定
パラメトリック
ノンパラメトリック
その他
区間推定
モデル選択基準
その他
ベイズ統計学
確率
その他
相関
相関係数
その他
モデル
回帰
線形
非線形
時系列
分類
線形
二次
非線形
その他
教師なし学習
クラスタリング
密度推定（英語版）
その他
統計図表
生存時間分析
歴史
  • 統計学の創始者
  • 確率論と統計学の歩み
応用
出版物
  • 統計学に関する学術誌一覧
  • 重要な出版物
全般
その他
カテゴリ

英和和英テキスト翻訳>> Weblio翻訳
英語⇒日本語日本語⇒英語
  

辞書ショートカット

カテゴリ一覧

全て

＋ ビジネス

＋ 業界用語

＋ コンピュータ

＋ 電車

＋ 自動車・バイク

＋ 船

＋ 工学

＋ 建築・不動産

＋ 学問

＋ 文化

＋ 生活

＋ ヘルスケア

＋ 趣味

＋ スポーツ

＋ 生物

＋ 食品

＋ 人名

＋ 方言

＋ 辞書・百科事典

すべての辞書の索引

あいうえお
かきくけこ
さしすせそ
たちつてと
なにぬねの
はひふへほ
まみむめも
やゆよ
らりるれろ
わをん
がぎぐげご
ざじずぜぞ
だぢづでど
ばびぶべぼ
ぱぴぷぺぽ
ＡＢＣＤＥ
ＦＧＨＩＪ
ＫＬＭＮＯ
ＰＱＲＳＴ
ＵＶＷＸＹ
Ｚ
１２３４５
６７８９０
記号

Weblioのサービス

「Meta-analysis」の関連用語

1
meta
統計学用語
58% |||||

2
メタアナリシス
ウィキペディア小見出し辞書
50% |||||

3
水中運動
百科事典
32% |||||

4
複数の研究結果から effect size を統合する手法
統計学用語
30% |||||

5
さらに読む
ウィキペディア小見出し辞書
14% |||||

6
二次研究
ウィキペディア小見出し辞書
14% |||||

7
References
ウィキペディア小見出し辞書
14% |||||

8
幸福
百科事典
12% |||||

9
複数の検定結果を統合する手法
統計学用語
12% |||||

10
マイコプラズマ・ホミニス
百科事典
12% |||||

Meta-analysisのお隣キーワード

Messenger of Mathematics

Messflashe

Messier catalogue

Messpipette

Messzylinder

Meta Akita

Meta-analysis

MetaCyc

MetaGer

Metacity

Metacritic

Metal (API)

Metal Cool

検索ランキング

   

 英語⇒日本語
日本語⇒英語		    


Meta-analysisのページの著作権
Weblio 辞書 情報提供元は 参加元一覧 にて確認できます。

   
デジタル大辞泉デジタル大辞泉
(C)Shogakukan Inc.
株式会社 小学館
ウィキペディアウィキペディア
All text is available under the terms of the GNU Free Documentation License.
この記事は、ウィキペディアのメタアナリシス (改訂履歴)の記事を複製、再配布したものにあたり、GNU Free Documentation Licenseというライセンスの下で提供されています。 Weblio辞書に掲載されているウィキペディアの記事も、全てGNU Free Documentation Licenseの元に提供されております。

©2025 GRAS Group, Inc.RSS