Network Meta-Analysis (NMA)

従来のメタアナリシスの課題

従来のメタアナリシスでは、２つの治療についての比較しか得られない。例えばうつ病に対する薬剤には多くの種類があり、有効性・安全性・薬価は様々である。そこで、利用可能なすべての薬剤について有効性・安全性を系統的に比較・評価したい。

モデル

単変量(Univariate)なモデルでなく、相関をモデル化するための多変量(Multivariate)なモデルを用いる必要がある。

変量効果モデル(Random effect model) DerSimonian-Laird (DL) approach

A method for the meta-analysis of mutually exclusive binary outcomes. - PubMed - NCBI

これを多変量に拡張したものが用いられる。

ネットワークのモデルは、T種類の薬剤比較を行う場合、自由度T-1となる。

制限付き最尤法(REstricted Maximum Likelihood: REML)を用いるのが一般的。

Inconsistency

三竦みの状態。A>B, B>C, C>Aのようなイメージ。InconsistentだとNMAに適合しない。その評価には3つある。
1. Local Inconsistencyの検定: ネットワークの中から、任意の3つを取り出して、それぞれのinconsistencyを調べる。
2. Global Inconsistencyの検定: ネットワーク全体におけるinconsistencyが無いか調べる。
3. Side-splitting法: 任意の2 node間のedgeを直接エビデンスと間接エビデンスに分離して、その間にinconsistencyが無いかを調べる。

Conceptual and Technical Challenges in Network Meta-analysis