実臨床に役立てるメタアナリシスの読み方⑤ -Methods編後半①-

今回はMethods~Resultsにかけて、risk of bias(バイアスリスク)を中心にみていきます。 前回までの記事はこちら 実臨床に役立てるメタアナリシスの読み方① システマティックレビューとメタアナリシスの違い『なぜメタアナリシスのみはダメなのか』 実臨床に役立てるメタアナリシスの読み方② -Background編〜Methods編前半 実臨床に役立てるメタアナリシスの読み方③ -Methods編中盤① 実臨床に役立てるメタアナリシスの読み方④ -Methods編中盤② まとめたページと参考文献はこちら（未完成） 実臨床に役立てるメタアナリシスの読み方まとめ 目次： risk o…

実臨床に役立てるメタアナリシスの読み方④ -Methods編中盤②-

今回もMethods~Resultsの一部にまたがって説明していきます。 前回の記事はこちら 実臨床に役立てるメタアナリシスの読み方① システマティックレビューとメタアナリシスの違い『なぜメタアナリシスのみはダメなのか』 実臨床に役立てるメタアナリシスの読み方② -Background編〜Methods編前半 実臨床に役立てるメタアナリシスの読み方③ -Methods編中盤① まとめたページと参考文献はこちら（未完成） 実臨床に役立てるメタアナリシスの読み方まとめ 今回は主に報告バイアス(reporting bias)と呼ばれるバイアスを中心に説明していきます。具体的には「網羅的な検索はされて…

【医療統計YouTube】仮説検定とP値【第5回】

今回は“統計学的に有意“とは何かを説明するのに必須な仮説検定とP値の話をまとめました。 最初医療統計の本を読み始めたときに、特に理解しにくい部分だったように思います。ただ、これを理解していないと、大部分の論文で何をやっているのか分からないので、前回の推測統計の話とセットで必ず知っておきたい話ですね。 今回はP値が小さくなる要因にはいろいろあることを述べたわけですが、それ以外にもP値は誤解を生みやすい要素が多くあるので注意が必要です。 P値はあくまで「帰無仮説が正しいという仮定での“条件付き確率“」なので検査・診断における事前確率/事後確率の話と同様に、仮説の事前確率がどの程度なのかで仮説の正し…

実臨床に役立てるメタアナリシスの読み方③ -Methods編中盤①-

引き続きMethodsの読み方について考えていきます。 ここでは「臨床的疑問に対する直接的な研究か」「複数名のレビュアーで文献が選択されているか」の2点について考えていきます。 前回までの記事はこちら 実臨床に役立てるメタアナリシスの読み方① システマティックレビューとメタアナリシスの違い『なぜメタアナリシスのみはダメなのか』 実臨床に役立てるメタアナリシスの読み方② -Background編〜Methods編前半 まとめたページはこちら（未完成） 実臨床に役立てるメタアナリシスの読み方まとめ 目次： 臨床的疑問に対する直接的な研究か 対象による薬の効果の違い プラセボ対照か実薬対照かの違い …

実臨床に役立てるメタアナリシスの読み方② -Background編〜Methods編前半

今回の記事ではBackgroundから順番に進めつつ、メタアナリシスの読み方を考えていきたいと思います。 前回の記事はこちら 実臨床に役立てるメタアナリシスの読み方① システマティックレビューとメタアナリシスの違い メタアナリシスの読み方のまとめページはこちら（現在未完成） 実臨床に役立てるメタアナリシスの読み方まとめ 今回は「その臨床的疑問には本当に意義があるかどうか」 「各研究は統合可能なものか」という点に着目して、Background~Methodsの前半を中心にどう読むと良いか考えていきます。 目次： その臨床的疑問は本当に意義があるか 各研究は統合可能なものか リンゴとオレンジを比べ…