診断精度研究のメタ分析 － 入 門 － 横光健吾 公益財団法人たばこ総合研究センター 臨床疫学研究における報告の質向上のための統計学の研究会 診断精度研究のメタ分析 －　　入　　門　　－ 横光健吾 公益財団法人たばこ総合研究センター 臨床疫学研究における報告の質向上のための統計学の研究会 第17回研究集会　「診断精度研究のメタ分析」 2014/10/25(土)　14:30～17:40 東京医科歯科大学湯島キャンパス１号館西７階　

発表の構成 ■ 診断検査について ■ 診断検査精度のメタアナリシス ■ メタアナリシスの実際－統合と異質性－ 1 　発表の構成 ■ 診断検査について ■ 診断検査精度のメタアナリシス ■ メタアナリシスの実際－統合と異質性－ ■ 診断検査精度のメタアナリシスの結果をうけて

診断検査について 2 　診断検査について ■ 診断検査 ■ 診断検査における重要な概念 ■ 新たな診断検査が持つ役割

診断検査（Diagnostic Test） 診断検査について 3 　診断検査（Diagnostic Test） ■ history examination（現病歴） physical examination（身体検査） 　　imaging test（画像検査） 　　psychological test（心理検査）など… ■ 診断検査は、医療従事者のアクションにつながる 　患者に特定の疾患や病気の有無に関する情報を得る 　ために用いられる。 　　…医療従事者のアクション 　　　 更なる検査、治療の開始・中断・修正 Bossuyt et al. (2003). Radiology, 226, 24-28; (2006). BMJ, 332, 1089-1092.

診断検査 ■ 求められる診断検査は… ・ more accurate ・ less invasiveness ・ easier to do 診断検査について 4 　診断検査 ■ 求められる診断検査は… 　　・ more accurate 　　・ less invasiveness 　　・ easier to do 　　・ less risky 　　・ less uncomfortable for patients 　　・ quicker to yield results 　　・ more easily interpreted Bossuyt et al. (2006). BMJ, 332, 1089-1092.

診断検査における重要な概念 Test Indicator 感度（Sensitivity = true positive rate: TPR） 診断検査について 5 　診断検査における重要な概念 Test Indicator 感度（Sensitivity = true positive rate: TPR） 特異度（Specificity = true negative rate: TNR） 精度（Accuracy） 陽性的中率（Positive predictive value: PPV） 陰性的中率（Negative predictive value: NPV） 陽性尤度比（Likelihood ratio of a positive test result: LR+） 陰性尤度比（Likelihood ratio of a negative test result: LR-） ヨーデン指標（Youden’s index） 診断オッズ比（diagnostic odds ratio: DOR） Glas et al. (2003). J Clin Epidem, 56, 1129 - 1135.

診断検査における重要な概念 ■ 感度 = TP / (TP + FN) 対象疾患有群における、陽性結果の割合 診断検査について 6 　診断検査における重要な概念 ■ 感度 = TP / (TP + FN) 　対象疾患有群における、陽性結果の割合 ■ 特異度 = TN / (FP + TN) 　対象疾患無群における、陰性結果の割合 ■ 精度 = (TP + TN) / (TP + FP + TN + FN) 　対象疾患を正確に特定する割合

診断検査における重要な概念 ■ 感度 = 90 / (90 + 10) = 0.9 対象疾患有群における、陽性結果の割合 診断検査について 7 　診断検査における重要な概念 ■ 感度 = 90 / (90 + 10) = 0.9 　対象疾患有群における、陽性結果の割合 ■ 特異度 = 60 / (40 + 60) = 0.6 　対象疾患無群における、陰性結果の割合 ■ 精度 = (90 + 60) / (90 + 10 + 40 + 60) = 0.75 　対象疾患を正確に特定する割合

診断検査における重要な概念 ■ 陽性的中率（PPV）＝TP / (TP + FP) 陽性とみなされた群における、疾患有の割合 診断検査について 8 　診断検査における重要な概念 ■ 陽性的中率（PPV）＝TP / (TP + FP) 陽性とみなされた群における、疾患有の割合 ■ 陰性的中率（NPV）＝TN / (FN + TN) 　　陰性とみなされた群における、疾患無の割合

診断検査における重要な概念 ■ 陽性尤度比（+ve LR）＝感度／１－特異度 対象疾患無群における陽性結果に対する 診断検査について 9 　診断検査における重要な概念 ■ 陽性尤度比（+ve LR）＝感度／１－特異度 　　対象疾患無群における陽性結果に対する 　　　　　　対象疾患有群における陽性結果の割合 　　陽性尤度比＞10の場合、 　　　　　　　疾患を抽出することに長けている ■ 陰性尤度比（-ve LR） ＝１－感度／特異度 　　対象疾患無群における陰性結果に対する 　　　　　　対象疾患有群における陰性結果の割合 　　陰性尤度比＜0.1の場合、 　　　　　　　疾患を除外することに長けている Grimes et al. (2005). Lancet, 365, 1500-1505. Davidson. (2002). Australian J of Physiotherapy, 48, 227-232.

診断検査における重要な概念 Test Indicator 診断検査について 10 　診断検査における重要な概念 Test Indicator 感度（Sensitivity = true positive rate: TPR)） 特異度（Specificity = true negative rate: TNR） 精度（Accuracy） 陽性的中率（Positive predictive value: PPV） 陰性的中率（Negative predictive value: NPV） 陽性尤度比（Likelihood ratio of a positive test result: LR+） 陰性尤度比（Likelihood ratio of a negative test result: LR-） ヨーデン指標（Youden’s index）（感度+特異度-１） 診断オッズ比（diagnostic odds ratio: DOR） 妥当性のある指標として、 確立されているわけではない 研究対象群の有病率に影響される Glas et al. (2003). J Clin Epidem, 56, 1129 - 1135.

診断検査における重要な概念 ■ 診断オッズ比（DOR） 対象疾患無群における陰性・陽性結果の割合と ＝ 診断検査について 11 　診断検査における重要な概念 ■ 診断オッズ比（DOR） 　　対象疾患無群における陰性・陽性結果の割合と 　　　　対象疾患有群における陰性・陽性結果の割合の比 　　＝ 　　数値が大きいほど、より高い識別力をもつ検査 　　DOR < 1は、不適切な検査 　　DORは、有病率の影響をうけない 　　※DOR=50は、うつ病患者群において陽性を検出する割合が、 　　　うつ病のない群で陽性を検出する割合の50倍であることを示す Glas et al. (2003). J Clin Epidem, 56, 1129 - 1135.

診断検査における重要な概念 ■ ROC曲線 (receiver operating characteristic curves) 診断検査について 12 　診断検査における重要な概念 ■ ROC曲線 (receiver operating characteristic curves) 　　横軸に1 – 特異度、縦軸に感度をプロットしたもの。 ■ AUC (the area under the curve) Park et al. (2004). Korean J of Radiol, 5, 11-18.

新たな診断検査の位置づけ ■ replacement ■ triage ・既存の検査の前に使用できる検査として開発 診断検査について 13 　新たな診断検査の位置づけ ■ replacement 　・既存の検査に取って代わる新しい検査として開発 ■ triage 　・既存の検査の前に使用できる検査として開発 　・目的：侵襲的で、煩雑で、高価な検査の使用を減らす。 ■ add-on 　・既存の検査後に使用 　　する検査として開発 　・目的：既存の診断経路 　　の感度を高める。 Bossuyt et al. (2006). BMJ, 332, 1089-1092.

診断検査のまとめ ■ 診断検査は、医療従事者のアクションにつながる 情報を提供する。 診断検査について 14 　診断検査のまとめ ■ 診断検査は、医療従事者のアクションにつながる 　　情報を提供する。 ■ 情報の一つである「精度(accucary)」を示すものが、 　　感度、特異度…etc ■ 新しい検査が作成されるときには、既存の診断経路に 　　おいて、どの位置づけにあたるかを考慮する。 Sijbrandij et al. (in press). The Cochrane Collaboration, Protocol.

なぜ、診断精度のメタアナリシスをするのか 診断検査について 15 　なぜ、診断精度のメタアナリシスをするのか ■ どの検査の診断精度が優れているか 　・複数の検査の比較、どの検査がより精度が高いか We explored the diagnostic performances of and statistically compared the Asthma Control Test and Asthma Control Questionnaire. …Clinicians urgently need to know which questionnaire is better for assessing asthma control in real-world settings. (Jia et al. (2013). J Allergy Clin Immunol, 131, 695-703.) Macaskill et al. (2010). Chapter 10 Analysing and presenting results. Cochrane Handbook for Systematic Reviews of Diagnostic Test Accuracy.

なぜ、診断精度のメタアナリシスをするのか 診断検査について 16 　なぜ、診断精度のメタアナリシスをするのか ■ ある特定の検査の現時点における評価 　　・感度と特異度の総合的な評価 　　・特定の検査が、狙いとした診断経路にあるか The aim of this study was to find out whether very simple one and two question screening might prove an accurate and acceptable screening method in primary care using quantitative meta-analysis. (Mitchell et al. (2014). British J of General Practice, DOI: 10.3399/bjgp14x680497) Macaskill et al. (2010). Chapter 10 Analysing and presenting results. Cochrane Handbook for Systematic Reviews of Diagnostic Test Accuracy.

なぜ、診断精度のメタアナリシスをするのか 診断検査について 17 　なぜ、診断精度のメタアナリシスをするのか ■ 診断精度が、対象研究の特徴とどう関係するか 　　・サブグループ解析の実施 　　　（参加者、研究手続き…） 　It is not clear whether……, or whether accuracy of screening instruments varies between groups of trauma-exposed individuals. Sijbrandij et al. (in press). The Cochrane Collaboration, Protocol.

メタアナリシスの実際 レビュークエスチョンの設定 文献検索方法の作成と検索実施 論文抽出 含まれる研究の批判的吟味 データ抽出 データの統合 診断検査精度のメタアナリシス 19 　メタアナリシスの実際 レビュークエスチョンの設定 文献検索方法の作成と検索実施 論文抽出 含まれる研究の批判的吟味 データ抽出 データの統合 結果の解釈 White et al. (2011). Synthesizing Evidence of Diagnostic Accuracy. Chapter 4.

メタアナリシスを実施するためのデータ抽出 診断検査精度のメタアナリシス 20 　メタアナリシスを実施するためのデータ抽出 ■ 集めた論文（診断検査精度研究）から必要なデータを抽出する 参加者 セッティング メタ分析を実施するために 必要な統計量 ・年齢 ・性別 ・サンプルサイズ ・罹患率 etc ・サンプリング 　地域 　測定時期 　etc　　 ・TP, FP, TN, FN これらの指標は掲載されていない　 　こともある。 →著者に直接訪ねる(失敗することも…) 　or論文に記載された情報から算出 指標検査 (index test) 参照基準 ・１項目の質問（例） ・カットオフポイント（理由も含む） ・診断基準 (DSM)（例） サブグループ解析を行う場合、全ての　サブグループで算出 Buntinx et al. (2009). The Evidence Base of Clinical Diagnosis: Theory and Methods of Diagnostic Research. 2nd ed. Chapter 10. White et al. (2011). Synthesizing Evidence of Diagnostic Accuracy. Chapter 4, 66p.

論文に記載されている情報から算出 ■ アルコール使用障害を特定するための１項目の質問の精度に関するメタアナリシス…の研究の１つ。 診断検査精度のメタアナリシス 21 　論文に記載されている情報から算出 ■ アルコール使用障害を特定するための１項目の質問の精度に関するメタアナリシス…の研究の１つ。 Smith et al. (2009). J Gen Intern Med, 24 , 783 - 788

診断検査精度のメタアナリシス 22 　論文に記載されている情報から算出 　The single-question screen was 81.8 % sensitive and 79.3 % specific for the detection of unhealthy alcohol use. It was slightly more sensitive (87.9 %) and was less specific (66.8 %) for the detection of a current alcohol use disorder. The longer AUDIT screen was slightly less sensitive (73.9%) for the detection of unhealthy alcohol use and slightly more specific (82.8%) for the detection of an alcohol use disorder, but …… 　The single-question screen was 81.8 % sensitive and 79.3 % specific for the detection of unhealthy alcohol use. It was slightly more sensitive (87.9 %) and was less specific (66.8 %) for the detection of a current alcohol use disorder. The longer AUDIT screen was slightly less sensitive (73.9%) for the detection of unhealthy alcohol use and slightly more specific (82.8%) for the detection of an alcohol use disorder, but …… 　The single-question screen was 81.8 % sensitive and 79.3 % specific for the detection of unhealthy alcohol use. It was slightly more sensitive (87.9 %) and was less specific (66.8 %) for the detection of a current alcohol use disorder. The longer AUDIT screen was slightly less sensitive (73.9%) for the detection of unhealthy alcohol use and slightly more specific (82.8%) for the detection of an alcohol use disorder, but …… Smith et al. (2009). J Gen Intern Med, 24 , 783 - 788

データの統合 ■ 推奨されている５ステップ ■ メタアナリシスで使用される指標 ■ メタアナリシスの実際 診断検査精度のメタアナリシス 23 　データの統合 ■ 推奨されている５ステップ ■ メタアナリシスで使用される指標 ■ メタアナリシスの実際 Harbord et al. (2008). J Clin Epidem, 61 , 1095 - 1103

推奨されている５ステップ ■ 個々の研究結果の提示 ■ 異質性 and/or 閾値効果の有無を検討 ■ 異質性への対処 診断検査精度のメタアナリシス 24 　推奨されている５ステップ ■ 個々の研究結果の提示 ■ 異質性 and/or 閾値効果の有無を検討 ■ 異質性への対処 ■ 適切な統計的統合方法を決定 ■ 統計的統合の実施 異質性：個々の研究間における違い（対象者、手続き、使用尺度など） 介入研究のメタアナリシスの場合，統計的統合方法の選択はstatistical test for heterogeneityに基づいてなされるべきではない （Higgins & Green, 2008） 閾値：カットオフポイントが個々の　研究間において　異なるために生じる差異 Buntinx et al. (2009). The Evidence Base of Clinical Diagnosis: Theory and Methods of Diagnostic Research. 2nd ed. Chapter 10, p195. Higgins & Green. (2008). Cochran Handbook for Systematic Reviews of Interventions. Chapter 9, p281.

メタアナリシスで使用される指標 ■ The summary sensitivity and specificity（sum） 診断検査精度のメタアナリシス 25 　メタアナリシスで使用される指標 ■ The summary sensitivity and specificity（sum） ・simple pooling ・separate random-effects meta analysis of 　　　sensitivity and specificity (based on their logit-　　 　　　transforms) ・Bivariate random-effects meta-analysis (BRM) ・Hierarchical SROC (HSROC) model ■ SROC curves (sro) 　　・separate random-effects meta analysis of 　　　sensitivity and specificity 　　・Littenberg-Moses summary ROC curve (SROC) Harbord et al. (2008). J Clin Epidem, 61 , 1095 - 1103

メタアナリシスで使用される指標 ■ simple pooling (sum) 診断検査精度のメタアナリシス 26 　メタアナリシスで使用される指標 ■ simple pooling (sum) 固定効果モデルを用いたメタアナリシス 　　感度と特異度の相関を無視、研究間の異質性を考慮していない ■ separate random-effects meta analysis of 　　sensitivity and specificity (based on their logit-　　 　　transforms) 　　感度と特異度の相関を無視、研究間の異質性を考慮したモデル ■ Littenberg-Moses summary ROC curve (SROC) (sro) 　　感度と特異度の相関を考慮、統計量のバラつきを考慮していない 　 (Mose, Shapiro, & Littenberg (1993). Statistics in Medicine, 12 1293 -1316.) Harbord et al. (2008). J Clin Epidem, 61 , 1095 - 1103

診断検査について 27 Tang et al. (2010). J Gambl Stud, 26, 145-158.

メタアナリシスで使用される指標 ■ Bivariate random-effects meta-analysis (BRM) 診断検査精度のメタアナリシス 28 　メタアナリシスで使用される指標 ■ Bivariate random-effects meta-analysis (BRM) 　　感度と特異度の相関を考慮、研究間の異質性を考慮 　　　(Reitsma et al. (2005). J Clin Epide, 58, 982 - 990.) ■ Hierarchical SROC (HSROC) model 　　　※BRMは感度と特異度の共分散を、 　　　 HSROCは精度と閾値（θ）の共分散をモデルに含む。 　(Harbord et al.(2007). Biostatistics, 8, 239-251.) Harbord et al. (2008). J Clin Epidem, 61 , 1095 - 1103

データの比較 診断検査精度のメタアナリシス 29 　データの比較 Harbor et al. (2008). J Clincal Epidemiology, 61, 1095-1103. Harbor et al. (2009). Stata Journal, 9, 211-229.

先行研究で公表されている結果の推移 診断検査精度のメタアナリシス 30 　先行研究で公表されている結果の推移 Wills et al. (2011). BMC Med Res Meth. http://www.biomedcentral.com/1471-2288/11/27

メタアナリシスを実施する前に ■ メタアナリシスに含まれる研究からの抽出データ ・研究間によって、異なる閾値を用いている可能性 診断検査精度のメタアナリシス 31 　メタアナリシスを実施する前に ■ メタアナリシスに含まれる研究からの抽出データ　　 　・研究間によって、異なる閾値を用いている可能性 　　（感度と特異度のトレードオフな関係のため 　・研究間の異質性が存在する Harbor et al. (2008). J Clincal Epidemiology, 61, 1095-1103.

メタアナリシスの実際 －データの統合― ■ Review Managerを使って ・インストールする 診断検査精度のメタアナリシス 32 　メタアナリシスの実際　－データの統合― ■ Review Managerを使って 　　・インストールする http://tech.cochrane.org/revman/download Step 1: Download the installation file *** Note: We have discovered some issues running RevMan under Java 7, so you should only install this version if the Java 6 version doesn't work. RevMan exists in two editions based on different versions of the Java platform. The two editions have identical functionality, but the Java 6 edition is somewhat faster and has a better 'look and feel'. Download the file that matches your operating system: Windows Linux Mac OS X Download 32 bit version - will work on all Windows machines Download 64 bit version - will only work on 64 bit Windows machines Download Download  Java 7 version for OS X 10.7.2 (Lion) and higher with bundled Java 7 ***. Download  Java 6 version for OS X 10.5 (Leopard) on Intel CPU or 10.6 (Snow Leopard). 

診断検査精度のメタアナリシス 33 　メタアナリシスの実際　－データの統合― ■ Review Managerを使って 　　・はじめる　

診断検査精度のメタアナリシス 34 　メタアナリシスの実際　－データの統合― ■ Review Managerを使って

診断検査精度のメタアナリシス 35 　メタアナリシスの実際　－データの統合― ■ Review Managerを使って

メタアナリシスの実際 －データの統合― ■ Review Managerを使って ・目的に応じたタイトルを決める 診断検査精度のメタアナリシス 36 　メタアナリシスの実際　－データの統合― ■ Review Managerを使って 　　・目的に応じたタイトルを決める

診断検査精度のメタアナリシス 37 　メタアナリシスの実際　－データの統合― ■ Review Managerを使って

診断検査精度のメタアナリシス 38 　メタアナリシスの実際　－データの統合―

診断検査精度のメタアナリシス 39 　メタアナリシスの実際　－データの統合―

診断検査精度のメタアナリシス 40 　メタアナリシスの実際　－データの統合―

診断検査精度のメタアナリシス 41 　メタアナリシスの実際　－データの統合―

診断検査精度のメタアナリシス 42 　メタアナリシスの実際　－データの統合―

診断検査精度のメタアナリシス 43 　メタアナリシスの実際　－データの統合―

診断検査精度のメタアナリシス 44 　メタアナリシスの実際　－データの統合―

診断検査精度のメタアナリシス 45 　メタアナリシスの実際　－データの統合―

診断検査精度のメタアナリシス 46 　メタアナリシスの実際　－データの統合―

診断検査精度のメタアナリシス 47 　メタアナリシスの実際　－データの統合―

診断検査精度のメタアナリシス 49 　メタアナリシスの実際　－データの統合―

診断検査精度のメタアナリシス 50 　メタアナリシスの実際　－データの統合―

診断検査精度のメタアナリシス 51 　メタアナリシスの実際　－データの統合―

Multiple tests analysisを選択 診断検査精度のメタアナリシス 52 　メタアナリシスの実際　－データの統合― メタアナリシスの目的に応じて選択 検査の比較をする場合は Multiple tests analysisを選択

診断検査精度のメタアナリシス 53 　メタアナリシスの実際　－データの統合―

メタアナリシスの実際 －データの統合― ■ Shuetzのデータを使って…forest plotとSROC 診断検査精度のメタアナリシス 54 　メタアナリシスの実際　－データの統合― ■ Shuetzのデータを使って…forest plotとSROC

診断検査精度のメタアナリシス 55 　メタアナリシスの実際　－データの統合― ■ Shuetzのデータを使って…

メタアナリシスの実際－madaパッケージ― 診断検査精度のメタアナリシス 56 　メタアナリシスの実際－madaパッケージ― ## パッケージの読み込み library(mada) ## 記述統計量の算出（shuetz.csvのMRIデータを使用）madad(data) ρが負の相関の場合、 閾値効果がある可能性

メタアナリシスの実際 －madaパッケージ― 診断検査精度のメタアナリシス 57 　メタアナリシスの実際　－madaパッケージ― ## 記述統計量のグラフ化（MRIデータを使用） forest(madad(data), type=“sens”) forest(madad(data), type=“spec”)

メタアナリシスの実際 －madaパッケージ― 診断検査精度のメタアナリシス 58 　メタアナリシスの実際　－madaパッケージ― ## メタアナリシス（simple pooling と separate Ran Effe） madauni(data, method =“ ”, type=“ ”) type DOR = diagnostic odds ratio （診断オッズ比） posLR = 陽性尤度比( > 10) negLR = 陰性尤度比( < 0.1) method MH = fixed effectモデル DSL = random effectモデル 0-40%: might not be important 30-60%: may represent moderate 50-90%: may represent substantial 75-100%: considerable heterogeneity Higgins & Green. (2008). Cochran Handbook for Systematic Reviews of Interventions. Chapter 9, p278.

メタアナリシスの実際 －madaパッケージ― 診断検査精度のメタアナリシス 59 　メタアナリシスの実際　－madaパッケージ― ## Littenberg-Moses SROCを描く mslSROC(data)

メタアナリシスの実際 －madaパッケージ― 診断検査精度のメタアナリシス 60 　メタアナリシスの実際　－madaパッケージ― ## メタアナリシス（Reitsma et al.(2005) ‘s BRM） reistma(data) BRMは感度と特異度の共分散を、HSROCは精度と閾値（θ）の共分散をモデルに含む。

メタアナリシスの実際 －madaパッケージ― 診断検査精度のメタアナリシス 61 　メタアナリシスの実際　－madaパッケージ― ## BRMを用いて２つのSROCを比較する：MRIとCTのデータ

メタアナリシスの実際 －madaパッケージ― 診断検査精度のメタアナリシス 62 　メタアナリシスの実際　－madaパッケージ― ## BRMを用いて２つのSROCを比較する：MRIとCTのデータ

診断検査精度のメタアナリシス 63 　メタアナリシスの実際　－データの統合― ■ RevManとRの連動

診断精度と臨床的有用性 ■ 臨床的有用性とは 診断精度を量的に評価する指標 メタアナリシスの実際－統合と異質性－ 64 　診断精度と臨床的有用性 ■ 臨床的有用性とは 　　診断精度を量的に評価する指標 　　Clinical Utility Index calculator (http://www.psycho-oncology.info/cui.html) 　　CUI＋＝感度×PPV CUI-=特異度×NPV ■ 評価基準 　　excellent utility >= 0.81　good utility >=0.64　fair utility >=0.49　poor utility < 0.49 　very poor utility < 0.36  Mitchell (2012). http://www.psycho-oncology.info/cui.html Mitchell (2011). Eur J Epidemiol, 26, 251-252. Mitchell (2014). British J Gen Prac, DOI: 10.3399/bjgp14x680497

メタアナリシスの結果を評価する(qualifying) 診断検査精度のメタアナリシスの結果をうけて 65 　メタアナリシスの結果を評価する(qualifying) ■ メタアナリシスに含まれた研究の評価 　　結果の一貫性、研究の質（QUADAS-2） ■ レビューそのものの評価 　　文献収集、データ抽出 ■ 先行研究との比較 　　自身のレビューとこれまでのレビューとの差異 　　（質的な差異、メタアナリシスの結果の差異） Bossuyt et al. (2013). Chapter 11 Interpreting results and drawing conclusions. Cochrane Handbook for Systematic Reviews of Diagnostic Test Accuracy.

診断検査精度のメタアナリシスの結果から ■ 実践への示唆 ■ 研究への示唆 診断検査精度のメタアナリシスの結果をうけて 66 　診断検査精度のメタアナリシスの結果から ■ 実践への示唆 ■ 研究への示唆 Bossuyt et al. (2013). Chapter 11 Interpreting results and drawing conclusions. Cochrane Handbook for Systematic Reviews of Diagnostic Test Accuracy.

実践への示唆 ■ 実際の診断経路において、どこに位置づけられるか 診断検査精度のメタアナリシスの結果をうけて 67 　実践への示唆 ■ 実際の診断経路において、どこに位置づけられるか 　the initial application of one or two questions followed by the longer AUDIT…, then the brief screens are both accurate and efficient. ■ メタアナリシス結果と検査の役割の関係 a cautious recommendation from the authors can be given for one or two verbal question as a screening test for alcohol-use disorder in primary care, but only when paired with a longer screening tool… Mitchell et al. (2014). British J of Gen Practice, DOI: 10.3399/bjgp14X680497.

診断検査精度のメタアナリシスの結果をうけて 診断検査精度のメタアナリシスの結論 68 　研究への示唆 ■ 質の高い研究等の実施 The findings highlight the lack of clinical test accuracy data to support the use of history and physical examination to diagnose ALC injury. Most diagnostic studies on this topic contain methodological flaw which can overestimate the diagnostic accuracy of clinical tests. (Swain et al. (2014). Chirop & Man Thera, http://www.chiromt.com/content/22/1/25) The most promising tasks may be tested in large-scale population studies. Irrespective of the design used, future studies may employ independent test administration and blinding. (Pawlowska (2014). J Speech Lang Hear Res doi: 10.1044/2014_JSLHR-L-13-0189)

69 　参考文献

参考文献 70 ・Harbord et al. (2008). An empirical comparison of methods 　参考文献 ・Harbord et al. (2008). An empirical comparison of methods for meta-analysis of diagnostic accuracy showed hierarchical models are necessary. Journal of Clinical Epidemiology, 61, 1095-1103. ・Reitsma et al. (2005). Bivariate analysis of sensitivity and specificity produces informative summary measures in diagnostic reviews. Journal of Clinical Epidemiology, 58, 982-900. ・Wills & Quigley (2011). Uptake of newer methodological developments and the deployment of meta-analysis in diagnostic test research: a systematic review. BMC Medical Research Methodology, 11, 27. ・Gatsonis & Paliwal (2006). Meta-analysis of diagnostic and screening test accuracy evaluations: Methodologic primer. American Journal of Roentgenogy, 187, 271- 281. ・Macaskill (2004). Empirical bayes estimates generated in a hierarchical summary ROC analysis agreed colsely with those of a full bayesian analysis. Journal of Clinical Epidemiology, 57, 925-932. ・Glas et al. (2003). The diagnostic odds ratio: A single indicator of test performance. Journal of Clinical Epidemiology, 56, 1129 – 1135. ・Meta-analysis of diagnostic accuracy with mada. (Doelbler & Holling) ・Package ‘mada’ (Doelbler) ・Package ‘HSROC’ (Schiller & Denbukuri)

良い診断検査とは… ・ accuracy ・ invasiveness ・ difficulty to do ・ risk 71 　良い診断検査とは… 　　・ accuracy 　　・ invasiveness 　　・ difficulty to do 　　・ risk 　　・ discomfort for patients 　　・ time-consuming to yield results 　　・ difficulty to interpret Bossuyt et al. (2006). BMJ, 332, 1089-1092.を改変