メタ分析は「束ねる」技術―フォレストプロットとファンネルプロットを取り違えない

正解はeです

選択肢考察

1. ×a.  観察研究は対象とならない。

   誤り。メタ分析の対象はバイアスの少ないRCTであることが多いが、RCTの実施が倫理的・現実的に難しいテーマ（喫煙や環境曝露の健康影響、まれな有害事象など）では、コホート研究や症例対照研究といった観察研究もメタ分析の対象となる。ただし観察研究は交絡やバイアスの影響を受けやすいため、統合した結果の解釈には注意が必要である。

2. ×b.  小規模な研究の結果は反映されない。

   誤り。小規模研究も選択基準を満たせば統合の対象となり、結果に反映される。むしろ単独では検出力不足で有意差が出ない小規模研究を集めて精度を高めることがメタ分析の大きな利点である。なお、統合時には一般に分散の逆数で重み付けされるため、小規模研究（推定のばらつきが大きい）は大規模研究より重みが小さくなるが、除外されるわけではない。

3. ×c.  結果はファンネルプロットで提示される。

   誤り。メタ分析の結果を示す代表的な図はフォレストプロット（forest plot）である。各研究の効果量と信頼区間を横棒で並べ、最下段に統合した効果量をひし形で示すもので、個々の研究と統合結果を一目で比較できる。ファンネルプロット（funnel plot）は、横軸に効果量、縦軸に研究の精度（標準誤差やサンプルサイズ）をとった散布図で、出版バイアスの有無を視覚的に評価するために用いる。

4. ×d.  出版バイアスを制御するための方法である。

   誤り。出版バイアス（公表バイアス）とは、有意差のある「陽性」結果の研究ほど論文として公表されやすく、陰性結果の研究が埋もれてしまうことによる偏りである。公表された研究だけを統合するメタ分析は、このバイアスの影響をむしろ受ける側にある。そのためメタ分析ではファンネルプロットの非対称性やEgger検定などで出版バイアスの有無を評価し、必要に応じて補正を試みる。メタ分析そのものは出版バイアスを制御するための方法ではない。

5. ○e.  複数の研究の結果を統合するための方法である。

   正しい。メタ分析の定義そのものである。同一の疑問を扱った複数の研究の効果量を、各研究の精度に応じた重みを付けて統計学的に統合し、より精度の高い総合的な推定値を得る。統合の際には研究間のばらつき（異質性）をI²統計量などで評価し、異質性の程度に応じて固定効果モデルや変量効果モデルを使い分ける。