大阪大学　数理・データ科学教育研究センター
Center for Mathematical Modeling and Data Science,Osaka University

診断法研究のメタアナリシスにおける公表バイアスの影響評価

服部 聡 (大阪大学)

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大阪大学 数理・データ科学セミナー データ科学セミナーシリーズ 第23回(データ科学特別セミナー共催)

診断法研究のメタアナリシスにおける公表バイアスの影響評価

服部 聡 (大阪大学)

メタアナリシスとは、複数の医学研究の統計解析結果を併せて分析することで、より強固な医学的証拠を得るための方法であり、治療効果の評価に対して極めて広範に用いられている。メタアナリシスは医学論文で公表された統計解析結果をもとに実施されるが、科学的にインパクトのある結果が論文として採択されやすいため、偏ったサンプリングに基づく不完全データを対象にすることになる。本研究では、診断法研究のメタアナリシスにおける公表バイアスの問題を取り扱う。診断法研究のメタアナリシスでは、要約ROC曲線の方法が有効な方法を与え、広く用いられている。本研究では要約ROC曲線に対する公表バイアスの影響を評価する感度解析法を提案する。要約ROC曲線に対しては、funnel plotなどの通常のメタアナリシスでの基本的な道具が適用できず、提案法が公表バイアスの影響を評価する最初の方法を与える。実データ解析を通じて提案法の有効性を示し、問題点と今後の課題を議論する。