新版 メタ・アナリシス入門【電子版】
- 出版社
- 朝倉書店
- 電子版ISBN
- 電子版発売日
- 2019/03/04
- ページ数
- 280ページ
- 判型
- A5
- フォーマット
- PDF（パソコンへのダウンロード不可）
電子版販売価格：¥5,060 (本体¥4,600＋税10％)
- 印刷版ISBN
- 978-4-254-12760-7
- 印刷版発行年月
- 2016/02
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概要
好評の旧版に大幅加筆。
〔内容〕歴史と関連分野／基礎／手法／Heterogeneity／Publication bias／診断検査とROC曲線／外国臨床データの外挿／多変量メタ・アナリシス／ネットワーク・メタ・アナリシス／統計理論
〔内容〕歴史と関連分野／基礎／手法／Heterogeneity／Publication bias／診断検査とROC曲線／外国臨床データの外挿／多変量メタ・アナリシス／ネットワーク・メタ・アナリシス／統計理論
目次
1. メタ・アナリシスの歴史と関連分野
1. 1 歴史
1. 2 心筋梗塞後の2 次予防へのβ ブロッカー
1. 3 早期乳がんの術後のadjuvant tamoxifen 治療
1. 4 Joseph Lau の累積メタ・アナリシス
1. 5 RCT—無作為化比較試験
1. 6 NNT—治療に必要な患者数
1. 7 無作為割り付けができないリスク評価の疫学研究
1. 8 コクラン共同計画
1. 9 一人一人の患者データを利用するメタ・アナリシス
1. 10 システマティック・レビュー
1. 11 Evidence-based medicine
1. 12 Evidence-based nutrition
2. メタ・アナリシスの基礎
2. 1 データを統合するとは？
2. 2 代表的な統計モデル
2. 3 比較指標の選び方
2. 4 論文の検索と選択バイアス
2. 4. 1 公表バイアス
2. 4. 2 サブ・グループ解析バイアス
2. 4. 3 英語バイアス
2. 4. 4 データベース・バイアス
2. 4. 5 引用バイアス
2. 4. 6 多重公表バイアス
2. 4. 7 Funnel plot—公表バイアスの検討
2. 5 メタ・アナリシスの論文の書き方
3. メタ・アナリシスの代表的な方法
3. 1 2 × 2 分割表
3. 1. 1 Peto の方法—オッズ比
3. 1. 2 漸近分散法—オッズ比
3. 1. 3 Mantel-Haenszel の方法—オッズ比
3. 1. 4 DerSimonian-Laird の方法—オッズ比
3. 1. 5 漸近分散法—リスク比
3. 1. 6 DerSimonian-Laird の方法—リスク比
3. 1. 7 漸近分散法—リスク差
3. 1. 8 DerSimonian-Laird の方法—リスク差
3. 2 平均値と標準偏差
3. 2. 1 平均値の差—母数モデル
3. 2. 2 DerSimonian-Laird の方法—平均値の差
3. 2. 3 標準化された平均値の差—母数モデル
3. 2. 4 DerSimonian-Laird の方法—標準化された平均値の差
3. 2. 5 累積メタ・アナリシス
4. メタ・アナリシスのその他の方法
4. 1 生存時間
4. 2 相関係数
4. 3 信頼区間を利用する方法
4. 3. 1 オッズ比，リスク比，ハザード比
4. 3. 2 リスク差，平均値の差
4. 4 p 値を統合する方法
4. 4. 1 逆正規法
4. 4. 2 Fisher の方法
4. 5 p 値から推定値を再現する方法
5. Heterogeneity の検討
5. 1 より柔軟な変量モデル—制限付き最尤推定量
5. 2 超パラメータも変量と考えるBayesian モデル
5. 3 変量モデルの解析例
5. 3. 1 β ブロッカーの臨床試験—オッズ比
5. 3. 2 入院患者へのケアの効果—入院日数の平均値の差
5. 4 感度分析・メタ回帰分析
5. 4. 1 β ブロッカーの臨床試験
5. 4. 2 コレステロール低下試験
6. Publication bias への挑戦
6. 1 公表バイアスの検出
6. 2 File-drawer problem
6. 3 公表バイアスの調整—選択モデル
6. 4 公表バイアスの調整—対称なfunnel plot の再生
6. 4. 1 未公表論文数の推定
6. 4. 2 Trim-fill アルゴリズム
7. トピックス：診断検査と ROC 曲線
7. 1 カットオフ値と検査特性
7. 2 カットオフ値の推定
7. 3 ROC 曲線
7. 4 統合ROC 曲線の推定
7. 4. 1 重み付き単回帰分析
7. 4. 2 Bayesian モデル
8. トピックス：外国臨床試験成績の日本への外挿 —ブリッジング試験 160
8. 1 内因性・外因性民族的要因
8. 2 用量反応パターンの類似性
8. 3 プロトコール
8. 3. 1 エンドポイントが平均値の場合
8. 3. 2 エンドポイントが割合の場合
8. 4 実例
8. 4. 1 勃起不全治療薬：sildenafil
8. 4. 2 抗アレルギー薬：fexofenadine
9. 多変量メタ・アナリシス
9. 1 多変量メタ・アナリシスのデータと考え方
9. 2 統計ソフトSTATA を利用した解析例
9. 3 多変量メタ・アナリシスの問題点
10. ネットワーク・メタ・アナリシス
10. 1 間接比較と一致性
10. 2 異質性と不一致性の統計モデル
10. 3 ロジスティック回帰モデル
10. 4 正規線形モデル
10. 5 多変量メタ・アナリシス
10. 5. 1 一致性を仮定したモデル
10. 5. 2 不一致性を表現したモデル
10. 6 Bayesian モデル
10. 6. 1 White et al. の一致性を仮定したモデル
10. 6. 2 White et al. の不一致性を表現したモデル
10. 6. 3 Lu-Ades の一致性を仮定したモデル
11. メタ・アナリシスの統計理論
11. 1 漸近的正規近似に基づく方法
11. 1. 1 母数モデル
11. 1. 2 変量モデル
11. 1. 3 異質性の尺度
11. 1. 4 Bayesian モデル
11. 1. 5 研究デザインと効果・リスク指標
11. 2 エフィシェント・スコアを利用した方法
11. 2. 1 オッズ比
11. 3 最尤推定法
11. 4 Mantel-Haenszel の方法
11. 4. 1 オッズ比
11. 4. 2 割合の比
11. 4. 3 割合の差
11. 4. 4 率の差と比
付録： R, S-Plus プログラム
文献
索引
1. 1 歴史
1. 2 心筋梗塞後の2 次予防へのβ ブロッカー
1. 3 早期乳がんの術後のadjuvant tamoxifen 治療
1. 4 Joseph Lau の累積メタ・アナリシス
1. 5 RCT—無作為化比較試験
1. 6 NNT—治療に必要な患者数
1. 7 無作為割り付けができないリスク評価の疫学研究
1. 8 コクラン共同計画
1. 9 一人一人の患者データを利用するメタ・アナリシス
1. 10 システマティック・レビュー
1. 11 Evidence-based medicine
1. 12 Evidence-based nutrition
2. メタ・アナリシスの基礎
2. 1 データを統合するとは？
2. 2 代表的な統計モデル
2. 3 比較指標の選び方
2. 4 論文の検索と選択バイアス
2. 4. 1 公表バイアス
2. 4. 2 サブ・グループ解析バイアス
2. 4. 3 英語バイアス
2. 4. 4 データベース・バイアス
2. 4. 5 引用バイアス
2. 4. 6 多重公表バイアス
2. 4. 7 Funnel plot—公表バイアスの検討
2. 5 メタ・アナリシスの論文の書き方
3. メタ・アナリシスの代表的な方法
3. 1 2 × 2 分割表
3. 1. 1 Peto の方法—オッズ比
3. 1. 2 漸近分散法—オッズ比
3. 1. 3 Mantel-Haenszel の方法—オッズ比
3. 1. 4 DerSimonian-Laird の方法—オッズ比
3. 1. 5 漸近分散法—リスク比
3. 1. 6 DerSimonian-Laird の方法—リスク比
3. 1. 7 漸近分散法—リスク差
3. 1. 8 DerSimonian-Laird の方法—リスク差
3. 2 平均値と標準偏差
3. 2. 1 平均値の差—母数モデル
3. 2. 2 DerSimonian-Laird の方法—平均値の差
3. 2. 3 標準化された平均値の差—母数モデル
3. 2. 4 DerSimonian-Laird の方法—標準化された平均値の差
3. 2. 5 累積メタ・アナリシス
4. メタ・アナリシスのその他の方法
4. 1 生存時間
4. 2 相関係数
4. 3 信頼区間を利用する方法
4. 3. 1 オッズ比，リスク比，ハザード比
4. 3. 2 リスク差，平均値の差
4. 4 p 値を統合する方法
4. 4. 1 逆正規法
4. 4. 2 Fisher の方法
4. 5 p 値から推定値を再現する方法
5. Heterogeneity の検討
5. 1 より柔軟な変量モデル—制限付き最尤推定量
5. 2 超パラメータも変量と考えるBayesian モデル
5. 3 変量モデルの解析例
5. 3. 1 β ブロッカーの臨床試験—オッズ比
5. 3. 2 入院患者へのケアの効果—入院日数の平均値の差
5. 4 感度分析・メタ回帰分析
5. 4. 1 β ブロッカーの臨床試験
5. 4. 2 コレステロール低下試験
6. Publication bias への挑戦
6. 1 公表バイアスの検出
6. 2 File-drawer problem
6. 3 公表バイアスの調整—選択モデル
6. 4 公表バイアスの調整—対称なfunnel plot の再生
6. 4. 1 未公表論文数の推定
6. 4. 2 Trim-fill アルゴリズム
7. トピックス：診断検査と ROC 曲線
7. 1 カットオフ値と検査特性
7. 2 カットオフ値の推定
7. 3 ROC 曲線
7. 4 統合ROC 曲線の推定
7. 4. 1 重み付き単回帰分析
7. 4. 2 Bayesian モデル
8. トピックス：外国臨床試験成績の日本への外挿 —ブリッジング試験 160
8. 1 内因性・外因性民族的要因
8. 2 用量反応パターンの類似性
8. 3 プロトコール
8. 3. 1 エンドポイントが平均値の場合
8. 3. 2 エンドポイントが割合の場合
8. 4 実例
8. 4. 1 勃起不全治療薬：sildenafil
8. 4. 2 抗アレルギー薬：fexofenadine
9. 多変量メタ・アナリシス
9. 1 多変量メタ・アナリシスのデータと考え方
9. 2 統計ソフトSTATA を利用した解析例
9. 3 多変量メタ・アナリシスの問題点
10. ネットワーク・メタ・アナリシス
10. 1 間接比較と一致性
10. 2 異質性と不一致性の統計モデル
10. 3 ロジスティック回帰モデル
10. 4 正規線形モデル
10. 5 多変量メタ・アナリシス
10. 5. 1 一致性を仮定したモデル
10. 5. 2 不一致性を表現したモデル
10. 6 Bayesian モデル
10. 6. 1 White et al. の一致性を仮定したモデル
10. 6. 2 White et al. の不一致性を表現したモデル
10. 6. 3 Lu-Ades の一致性を仮定したモデル
11. メタ・アナリシスの統計理論
11. 1 漸近的正規近似に基づく方法
11. 1. 1 母数モデル
11. 1. 2 変量モデル
11. 1. 3 異質性の尺度
11. 1. 4 Bayesian モデル
11. 1. 5 研究デザインと効果・リスク指標
11. 2 エフィシェント・スコアを利用した方法
11. 2. 1 オッズ比
11. 3 最尤推定法
11. 4 Mantel-Haenszel の方法
11. 4. 1 オッズ比
11. 4. 2 割合の比
11. 4. 3 割合の差
11. 4. 4 率の差と比
付録： R, S-Plus プログラム
文献
索引