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{{EBM}}
'''メタアナリシス'''（{{Lang-en-short|Meta-analysis}}）とは、共通の研究課題に取り組む複数の独立した研究から得られた定量的データを統合する手法である。この手法の重要な部分は、全ての研究にわたる統合効果量を計算することを含む。'''メタ分析'''、'''メタ解析'''とも言う。このような統計的アプローチは、様々な研究から{{仮リンク|効果量|en|effect size|label=効果量}}と分散測定値を抽出することを含む。これらの効果量を組み合わせることで統計的検出力が向上し、個々の研究で見られる不確実性や不一致を解決することができる。メタアナリシスは、研究助成金の申請を支援し、治療ガイドラインを形成し、健康政策に影響を与える上で不可欠である。また、将来の研究を導くために既存の研究を要約する上でも重要な役割を果たし、それによって{{仮リンク|メタサイエンス|en|metascience|label=メタサイエンス}}の基本的な方法論としての地位を確立している。メタアナリシスは、多くの場合（ただし常にではない）[[システマティック・レビュー]]の重要な構成要素となる。[[ランダム化比較試験]]（RCT）のメタアナリシスは、[[根拠に基づく医療]] (EBM) において、最も質の高い根拠とされる<ref>{{Harvnb|津谷、正木|2006|p=12}}</ref>。メタアナリシスは科学的総合の重要な部分だが<ref>{{harvnb|Morrissey|2016|pages=1922–1931}}</ref>、メタアナリシスを理解せずに結論を受け入れるのは危険である<ref>{{harvnb|Ahn|Kang|2018|pages=103–112}}</ref>。

メタアナリシスという言葉は、情報の収集から吟味解析までの'''[[システマティック・レビュー]]'''と同様に用いられることがある<ref name="tutani">{{harvnb|津谷|2003|pages=1415-1422}}</ref>。厳密に区別する場合、メタアナリシスはデータ解析の部分を指す<ref>{{Cite web |title=Box |url=https://app.box.com/s/tfgvuicvsn9s58g7c0akxh0cmcuifbbo/file/573873815952?sb=/details |website=app.box.com |access-date=2022-07-09}}</ref><ref name="tutani" />。また、メタアナリシスとシステマティックレビューをまとめて[[リサーチ・シンセシス]]とも言う。
==歴史==

「メタアナリシス」という用語は、1976年に統計学者{{仮リンク|ジーン・V・グラス|en|Gene V. Glass|label=ジーン・グラス}}によって造られた<ref name=":0">{{Cite journal |vauthors=Shadish WR, Lecy JD |date=September 2015 |title=The meta-analytic big bang |journal=Research Synthesis Methods |volume=6 |issue=3 |pages=246–264 |doi=10.1002/jrsm.1132 |pmid=26212600 |s2cid=5416879}}</ref><ref name=":2">{{Cite journal |vauthors=Glass GV |date=September 2015 |title=Meta-analysis at middle age: a personal history |journal=Research Synthesis Methods |volume=6 |issue=3 |pages=221–231 |doi=10.1002/jrsm.1133 |pmid=26355796 |s2cid=30083129}}</ref>。グラスは「メタアナリシスとは分析の分析を指す」と述べた<ref name="Glass">{{Cite journal |vauthors=Glass GV |year=1976 |title=Primary, secondary, and meta-analysis of research |journal=Educational Researcher |volume=5 |issue=10 |pages=3–8 |doi=10.3102/0013189X005010003 |s2cid=3185455}}</ref>。グラスの研究は、関係性と効果の集約的な測定を記述することを目的としていた<ref>{{Cite book |last=Hunt |first=Morton |title=How science takes stock: the story of meta-analysis |publisher=Russell Sage Foundation |year=1997 |edition=1st |location=New York, New York, United States of America |language=en-US}}</ref>。グラスは最初の現代的なメタアナリシスの著者として認められているが、1904年に統計学者[[カール・ピアソン]]が『[[ブリティッシュ・メディカル・ジャーナル]]』に発表した論文<ref>{{Cite journal |vauthors= |date=November 1904 |title=Report on Certain Enteric Fever Inoculation Statistics |journal=British Medical Journal |volume=2 |issue=2288 |pages=1243–1246 |doi=10.1136/bmj.2.2288.1243 |pmc=2355479 |pmid=20761760}}</ref>は、腸チフスの予防接種に関する複数の研究のデータを照合したもので、複数の臨床研究の結果を集約するためにメタアナリシス的なアプローチが使用された最初の例とされている<ref name="Nordmann2012">{{Cite journal |vauthors=Nordmann AJ, Kasenda B, Briel M |date=9 March 2012 |title=Meta-analyses: what they can and cannot do |journal={{仮リンク|スイス・メディカル・ウィークリー|en|Swiss Medical Weekly|label=Swiss Medical Weekly}} |volume=142 |pages=w13518 |doi=10.4414/smw.2012.13518 |pmid=22407741 |doi-access=free}}</ref><ref>{{Cite journal |vauthors=O'Rourke K |date=December 2007 |title=An historical perspective on meta-analysis: dealing quantitatively with varying study results |journal=Journal of the Royal Society of Medicine |volume=100 |issue=12 |pages=579–582 |doi=10.1177/0141076807100012020 |pmc=2121629 |pmid=18065712}}</ref>。職業適性検査<ref>Ghiselli, E. E. (1955). The measurement of occupational aptitude. ''University of California Publications in Psychology, 8,'' 101–216.</ref><ref>{{Cite journal |last=Ghiselli |first=Edwin E. |date=1973 |title=The Validity of Aptitude Tests in Personnel Selection |url=https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1111/j.1744-6570.1973.tb01150.x |journal=Personnel Psychology |language=en |volume=26 |issue=4 |pages=461–477 |doi=10.1111/j.1744-6570.1973.tb01150.x |issn=0031-5826}}</ref>や農業<ref>{{Cite journal |last1=Yates |first1=F. |last2=Cochran |first2=W. G. |date=1938 |title=The analysis of groups of experiments |url=https://www.cambridge.org/core/product/identifier/S0021859600050978/type/journal_article |journal=The Journal of Agricultural Science |language=en |volume=28 |issue=4 |pages=556–580 |doi=10.1017/S0021859600050978 |s2cid=86619593 |issn=0021-8596}}</ref>など、初期のメタアナリシスの例は他にも多数見られる。

最初のメタアナリシスのモデルは、1978年に{{仮リンク|メアリー・リー・スミス|en|Mary Lee Smith|label=メアリー・リー・スミス}}と{{仮リンク|ジーン・V・グラス|en|Gene V. Glass|label=ジーン・グラス}}によって心理療法の効果に関して発表された<ref name=":2" /><ref>{{Cite journal |last1=Smith |first1=Mary L. |last2=Glass |first2=Gene V. |date=1977 |title=Meta-analysis of psychotherapy outcome studies. |url=http://doi.apa.org/getdoi.cfm?doi=10.1037/0003-066X.32.9.752 |journal=American Psychologist |language=en |volume=32 |issue=9 |pages=752–760 |doi=10.1037/0003-066X.32.9.752 |pmid=921048 |s2cid=43326263 |issn=1935-990X}}</ref>。彼らの論文が発表された後、エビデンス統合のツールとしてのメタアナリシスの有用性と妥当性に対する反発があった。その最初の例は[[ハンス・アイゼンク]]によるもので、1978年の論文でメアリー・リー・スミスとジーン・グラスの研究に対してメタアナリシスを「壮大な愚行」と呼んだ<ref>{{Cite journal |last=Eysenck |first=H. J. |date=1978 |title=An exercise in mega-silliness. |url=http://doi.apa.org/getdoi.cfm?doi=10.1037/0003-066X.33.5.517.a |journal=American Psychologist |language=en |volume=33 |issue=5 |pages=517 |doi=10.1037/0003-066X.33.5.517.a |issn=1935-990X}}</ref><ref name=":4">{{Cite journal |last1=Sharpe |first1=Donald |last2=Poets |first2=Sarena |date=2020 |title=Meta-analysis as a response to the replication crisis. |url=http://doi.apa.org/getdoi.cfm?doi=10.1037/cap0000215 |journal=Canadian Psychology / Psychologie Canadienne |language=en |volume=61 |issue=4 |pages=377–387 |doi=10.1037/cap0000215 |s2cid=225384392 |issn=1878-7304}}</ref>。後にアイゼンクはメタアナリシスを「統計的錬金術」と呼ぶことになる<ref>{{Cite journal |last=Eysenck |first=H.J. |date=1995 |title=Meta-analysis or best-evidence synthesis? |url=https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1111/j.1365-2753.1995.tb00005.x |journal=Journal of Evaluation in Clinical Practice |language=en |volume=1 |issue=1 |pages=29–36 |doi=10.1111/j.1365-2753.1995.tb00005.x |pmid=9238555 |issn=1356-1294}}</ref>。これらの批判にもかかわらず、メタアナリシスの使用は現代的な導入以来、成長を続けてきた。1991年までに334件のメタアナリシスが発表され<ref name=":4" />、この数は2014年までに9,135件に増加した<ref name=":0" /><ref>{{Cite journal |last=Ioannidis |first=John P.A. |date=2016 |title=The Mass Production of Redundant, Misleading, and Conflicted Systematic Reviews and Meta-analyses |journal=The Milbank Quarterly |language=en |volume=94 |issue=3 |pages=485–514 |doi=10.1111/1468-0009.12210 |issn=0887-378X |pmc=5020151 |pmid=27620683}}</ref>。

メタアナリシスの分野は1970年代以降大きく拡大し、心理学、医学、生態学など複数の分野に及んでいる<ref name=":0" />。さらに、最近のエビデンス統合コミュニティの創設により、分野を超えたアイデア、方法、ソフトウェアツールの相互交流が増加している<ref>{{Cite journal |vauthors=Vandvik PO, Brandt L |date=July 2020 |title=Future of Evidence Ecosystem Series: Evidence ecosystems and learning health systems: why bother? |journal=Journal of Clinical Epidemiology |volume=123 |pages=166–170 |doi=10.1016/j.jclinepi.2020.02.008 |pmid=32145365 |s2cid=212629387}}</ref><ref>{{Cite journal |vauthors=Cartabellotta A, Tilson JK |date=June 2019 |title=The ecosystem of evidence cannot thrive without efficiency of knowledge generation, synthesis, and translation |journal=Journal of Clinical Epidemiology |volume=110 |pages=90–95 |doi=10.1016/j.jclinepi.2019.01.008 |pmid=30708174 |s2cid=73415319}}</ref><ref>{{Cite journal |display-authors=6 |vauthors=Haddaway NR, Bannach-Brown A, Grainger MJ, Hamilton WK, Hennessy EA, Keenan C, Pritchard CC, Stojanova J |date=June 2022 |title=The evidence synthesis and meta-analysis in R conference (ESMARConf): levelling the playing field of conference accessibility and equitability |journal=Systematic Reviews |volume=11 |issue=1 |pages=113 |doi=10.1186/s13643-022-01985-6 |pmc=9164457 |pmid=35659294 |doi-access=free}}</ref>。

==文献検索==

メタアナリシスの最も重要なステップの1つはデータ収集である。効率的なデータベース検索のために、適切なキーワードと検索制限を特定する必要がある<ref>{{Cite journal |last1=Grames |first1=Eliza M. |last2=Stillman |first2=Andrew N. |last3=Tingley |first3=Morgan W. |last4=Elphick |first4=Chris S. |date=2019 |editor-last=Freckleton |editor-first=Robert |title=An automated approach to identifying search terms for systematic reviews using keyword co-occurrence networks |journal=Methods in Ecology and Evolution |language=en |volume=10 |issue=10 |pages=1645–1654 |doi=10.1111/2041-210X.13268 |bibcode=2019MEcEv..10.1645G |issn=2041-210X|doi-access=free }}</ref>。ブール演算子と検索制限の使用は文献検索を支援することができる<ref>{{Cite journal |last1=Sood |first1=Amit |last2=Erwin |first2=Patricia J. |last3=Ebbert |first3=Jon O. |date=2004 |title=Using Advanced Search Tools on PubMed for Citation Retrieval |journal=Mayo Clinic Proceedings |language=en |volume=79 |issue=10 |pages=1295–1300 |doi=10.4065/79.10.1295|pmid=15473412 |doi-access=free }}</ref><ref>{{Cite journal |last1=Vincent |first1=Beatriz |last2=Vincent |first2=Maurice |last3=Ferreira |first3=Carlos Gil |date=2006-03-01 |title=Making PubMed Searching Simple: Learning to Retrieve Medical Literature Through Interactive Problem Solving |journal=The Oncologist |language=en |volume=11 |issue=3 |pages=243–251 |doi=10.1634/theoncologist.11-3-243 |pmid=16549808 |issn=1083-7159|doi-access=free }}</ref>。多くのデータベース（例：PubMed、Embase、PsychInfo）が利用可能だが、研究分野に最も適切な情報源を選択するのは研究者次第である<ref name=":1">{{Cite journal |last=Quintana |first=Daniel S. |date=2015-10-08 |title=From pre-registration to publication: a non-technical primer for conducting a meta-analysis to synthesize correlational data |journal=Frontiers in Psychology |volume=6 |page=1549 |doi=10.3389/fpsyg.2015.01549 |issn=1664-1078 |pmc=4597034 |pmid=26500598 |doi-access=free}}</ref>。実際、多くの科学者は複数の情報源をカバーするために2つ以上のデータベース内で重複した検索用語を使用している<ref name=":6">{{Cite journal |last1=Bramer |first1=Wichor M. |last2=Giustini |first2=Dean |last3=de Jonge |first3=Gerdien B. |last4=Holland |first4=Leslie |last5=Bekhuis |first5=Tanja |date=2016 |title=De-duplication of database search results for systematic reviews in EndNote |journal=Journal of the Medical Library Association |volume=104 |issue=3 |pages=240–243 |doi=10.3163/1536-5050.104.3.014 |issn=1536-5050 |pmc=4915647 |pmid=27366130}}</ref>。適格な研究の参考文献リストも、適格な研究を探すために検索することができる（スノーボーリングとして知られる）<ref name=":7">{{Cite journal |last1=Horsley |first1=Tanya |last2=Dingwall |first2=Orvie |last3=Sampson |first3=Margaret |date=2011-08-10 |editor-last=Cochrane Methodology Review Group |title=Checking reference lists to find additional studies for systematic reviews |journal=Cochrane Database of Systematic Reviews |language=en |volume=2011 |issue=8 |pages=MR000026 |doi=10.1002/14651858.MR000026.pub2 |pmc=7388740 |pmid=21833989}}</ref>。初期検索では大量の研究が返される場合がある<ref name=":7" />。多くの場合、原稿の要約やタイトルから、事前に指定された基準に基づいて研究が包含対象として適格でないことが判明する<ref name=":1" />。これらの研究は破棄することができる。しかし、研究が適格である可能性がある場合（あるいは疑問がある場合でも）、論文全体をより詳細な検査のために保持することができる。適格な論文の参考文献リストも、関連する論文がないか検索することができる<ref name=":6" /><ref>{{Cite journal |last1=Bramer |first1=Wichor M. |last2=De Jonge |first2=Gerdien B. |last3=Rethlefsen |first3=Melissa L. |last4=Mast |first4=Frans |last5=Kleijnen |first5=Jos |date=2018-10-04 |title=A systematic approach to searching: an efficient and complete method to develop literature searches |url=http://jmla.pitt.edu/ojs/jmla/article/view/283 |journal=Journal of the Medical Library Association |volume=106 |issue=4 |pages=531–541 |doi=10.5195/jmla.2018.283 |issn=1558-9439 |pmc=6148622 |pmid=30271302}}</ref>。これらの検索結果はPRIMSAフローダイアグラムに詳細に記載する必要がある<ref>{{Cite journal |last1=Moher |first1=David |last2=Tetzlaff |first2=Jennifer |last3=Tricco |first3=Andrea C |last4=Sampson |first4=Margaret |last5=Altman |first5=Douglas G |date=2007-03-27 |editor-last=Clarke |editor-first=Mike |title=Epidemiology and Reporting Characteristics of Systematic Reviews |journal=PLOS Medicine |language=en |volume=4 |issue=3 |pages=e78 |doi=10.1371/journal.pmed.0040078 |doi-access=free |issn=1549-1676 |pmc=1831728 |pmid=17388659}}</ref>。このダイアグラムはレビューのすべての段階を通じた情報の流れを詳細に示すものである。そのため、指定された検索用語を使用した後に何件の研究が返され、それらの研究のうち何件が、どのような理由で破棄されたかを記録することが重要である<ref name=":1" />。検索用語と戦略は、読者が検索を再現できるように具体的でなければならない<ref>{{Cite journal |last1=Lakens |first1=Daniël |last2=Hilgard |first2=Joe |last3=Staaks |first3=Janneke |date=2016 |title=On the reproducibility of meta-analyses: six practical recommendations |journal=BMC Psychology |language=en |volume=4 |issue=1 |page=24 |doi=10.1186/s40359-016-0126-3 |doi-access=free |issn=2050-7283 |pmc=4886411 |pmid=27241618}}</ref>。研究の日付範囲と、検索が実施された日付（または日付期間）も提供されるべきである<ref>{{Cite journal |last1=Nguyen |first1=Phi-Yen |last2=McKenzie |first2=Joanne E. |last3=Hamilton |first3=Daniel G. |last4=Moher |first4=David |last5=Tugwell |first5=Peter |last6=Fidler |first6=Fiona M. |last7=Haddaway |first7=Neal R. |last8=Higgins |first8=Julian P. T. |last9=Kanukula |first9=Raju |last10=Karunananthan |first10=Sathya |last11=Maxwell |first11=Lara J. |last12=McDonald |first12=Steve |last13=Nakagawa |first13=Shinichi |last14=Nunan |first14=David |last15=Welch |first15=Vivian A. |date=2023 |title=Systematic reviewers' perspectives on sharing review data, analytic code, and other materials: A survey |journal=Cochrane Evidence Synthesis and Methods |language=en |volume=1 |issue=2 |doi=10.1002/cesm.12008 |issn=2832-9023|doi-access=free }}</ref>。

データ収集フォームは、適格な研究からデータを収集するための標準化された手段を提供する<ref>{{Cite journal |last1=Page |first1=Matthew J. |last2=Altman |first2=Douglas G. |last3=Shamseer |first3=Larissa |last4=McKenzie |first4=Joanne E. |last5=Ahmadzai |first5=Nadera |last6=Wolfe |first6=Dianna |last7=Yazdi |first7=Fatemeh |last8=Catalá-López |first8=Ferrán |last9=Tricco |first9=Andrea C. |last10=Moher |first10=David |date=2018 |title=Reproducible research practices are underused in systematic reviews of biomedical interventions |url=https://linkinghub.elsevier.com/retrieve/pii/S0895435617305358 |journal=Journal of Clinical Epidemiology |language=en |volume=94 |pages=8–18 |doi=10.1016/j.jclinepi.2017.10.017|pmid=29113936 }}</ref>。相関データのメタアナリシスでは、効果量の情報は通常ピアソンの''r''統計量として収集される<ref>{{Cite journal |last=Aloe |first=Ariel M. |date=2014 |title=An Empirical Investigation of Partial Effect Sizes in Meta-Analysis of Correlational Data |url=http://www.tandfonline.com/doi/abs/10.1080/00221309.2013.853021 |journal=The Journal of General Psychology |language=en |volume=141 |issue=1 |pages=47–64 |doi=10.1080/00221309.2013.853021 |pmid=24838020 |issn=0022-1309}}</ref><ref>{{Cite journal |last1=Tracz |first1=Susan M. |last2=Elmore |first2=Patricia B. |last3=Pohlmann |first3=John T. |date=1992 |title=Correlational Meta-Analysis: Independent and Nonindependent Cases |url=https://journals.sagepub.com/doi/10.1177/0013164492052004007 |journal=Educational and Psychological Measurement |language=en |volume=52 |issue=4 |pages=879–888 |doi=10.1177/0013164492052004007 |issn=0013-1644}}</ref>。研究では偏相関がしばしば報告されるが、これらはゼロ次相関と比較して関係を誇張する可能性がある<ref>{{Cite journal |last=Cramer |first=Duncan |date=2003 |title=A Cautionary Tale of Two Statistics: Partial Correlation and Standardized Partial Regression |url=http://www.tandfonline.com/doi/abs/10.1080/00223980309600632 |journal=The Journal of Psychology |language=en |volume=137 |issue=5 |pages=507–511 |doi=10.1080/00223980309600632 |pmid=14629080 |s2cid=37557674 |issn=0022-3980}}</ref>。さらに、部分的に除外された変数は研究ごとに異なる可能性が高い。結果として、多くのメタアナリシスでは偏相関を分析から除外している<ref name=":1" />。最後の手段として、散布図からデータポイントを抽出してピアソンの''r''を計算するために、プロット・デジタイザーを使用することができる<ref>{{Cite journal |last1=Gross |first1=Arnd |last2=Schirm |first2=Sibylle |last3=Scholz |first3=Markus |date=2014 |title=Ycasd– a tool for capturing and scaling data from graphical representations |journal=BMC Bioinformatics |language=en |volume=15 |issue=1 |page=219 |doi=10.1186/1471-2105-15-219 |doi-access=free |pmid=24965054 |pmc=4085079 |issn=1471-2105}}</ref><ref>{{Citation |last1=Cliche |first1=Mathieu |title=Scatteract: Automated Extraction of Data from Scatter Plots |date=2017 |url=https://link.springer.com/10.1007/978-3-319-71249-9_9 |work=Machine Learning and Knowledge Discovery in Databases |volume=10534 |pages=135–150 |editor-last=Ceci |editor-first=Michelangelo |access-date=2023-12-26 |place=Cham |publisher=Springer International Publishing |language=en |doi=10.1007/978-3-319-71249-9_9 |isbn=978-3-319-71248-2 |last2=Rosenberg |first2=David |last3=Madeka |first3=Dhruv |last4=Yee |first4=Connie |arxiv=1704.06687 |s2cid=9543956 |editor2-last=Hollmén |editor2-first=Jaakko |editor3-last=Todorovski |editor3-first=Ljupčo |editor4-last=Vens |editor4-first=Celine}}</ref>。参加者の平均年齢など、効果を調整する可能性のある重要な研究特性を報告するデータも収集すべきである<ref>{{Cite journal |last1=Moreau |first1=David |last2=Gamble |first2=Beau |date=2022 |title=Conducting a meta-analysis in the age of open science: Tools, tips, and practical recommendations. |url=http://doi.apa.org/getdoi.cfm?doi=10.1037/met0000351 |journal=Psychological Methods |language=en |volume=27 |issue=3 |pages=426–432 |doi=10.1037/met0000351 |pmid=32914999 |s2cid=221619510 |issn=1939-1463}}</ref>。各研究からのエビデンスの質を評価するために、研究の質の尺度もこれらのフォームに含めることができる<ref name=":3">{{Cite journal |last1=McGuinness |first1=Luke A. |last2=Higgins |first2=Julian P. T. |date=2021 |title=Risk-of-bias VISualization (robvis): An R package and Shiny web app for visualizing risk-of-bias assessments |journal=Research Synthesis Methods |language=en |volume=12 |issue=1 |pages=55–61 |doi=10.1002/jrsm.1411 |pmid=32336025 |issn=1759-2879|doi-access=free |hdl=1983/e59b578e-1534-43d9-a438-8bc27b363a9a |hdl-access=free }}</ref>。観察研究の質とバイアスのリスクを評価するために利用可能なツールは80以上あり、分野間の研究アプローチの多様性を反映している<ref name=":3" /><ref>{{Cite journal |last1=Sanderson |first1=S. |last2=Tatt |first2=I. D |last3=Higgins |first3=J. P. |date=2007-06-01 |title=Tools for assessing quality and susceptibility to bias in observational studies in epidemiology: a systematic review and annotated bibliography |journal=International Journal of Epidemiology |language=en |volume=36 |issue=3 |pages=666–676 |doi=10.1093/ije/dym018 |issn=0300-5771|doi-access=free |pmid=17470488 }}</ref><ref>{{Cite journal |last1=Haddaway |first1=Neal R. |last2=Macura |first2=Biljana |last3=Whaley |first3=Paul |last4=Pullin |first4=Andrew S. |date=2018 |title=ROSES RepOrting standards for Systematic Evidence Syntheses: pro forma, flow-diagram and descriptive summary of the plan and conduct of environmental systematic reviews and systematic maps |journal=Environmental Evidence |language=en |volume=7 |issue=1 |doi=10.1186/s13750-018-0121-7 |doi-access=free |bibcode=2018EnvEv...7....7H |issn=2047-2382}}</ref>。これらのツールには通常、従属変数の測定方法、参加者の適切な選択、交絡因子の適切な制御の評価が含まれる。相関研究により関連性が高い可能性のある他の質的尺度には、サンプルサイズ、心理測定的特性、方法の報告が含まれる<ref name=":1" />。

グレー文献を含めるかどうかが最後の考慮事項である<ref>{{Cite journal |last=Paez |first=Arsenio |date=2017 |title=Gray literature: An important resource in systematic reviews |url=https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1111/jebm.12266 |journal=Journal of Evidence-Based Medicine |language=en |volume=10 |issue=3 |pages=233–240 |doi=10.1111/jebm.12266 |pmid=28857505 |issn=1756-5383}}</ref>。グレー文献は、正式に出版されていない研究として定義される<ref>{{Cite journal |last1=Conn |first1=Vicki S. |last2=Valentine |first2=Jeffrey C. |last3=Cooper |first3=Harris M. |last4=Rantz |first4=Marilyn J. |date=2003 |title=Grey Literature in Meta-Analyses |url=http://journals.lww.com/00006199-200307000-00008 |journal=Nursing Research |language=en |volume=52 |issue=4 |pages=256–261 |doi=10.1097/00006199-200307000-00008 |pmid=12867783 |s2cid=27109643 |issn=0029-6562}}</ref>。この種の文献には、学会抄録<ref>{{Cite journal |last1=Scherer |first1=Roberta W. |last2=Saldanha |first2=Ian J. |date=2019 |title=How should systematic reviewers handle conference abstracts? A view from the trenches |journal=Systematic Reviews |language=en |volume=8 |issue=1 |page=264 |doi=10.1186/s13643-019-1188-0 |doi-access=free |issn=2046-4053 |pmc=6836535 |pmid=31699124}}</ref>、学位論文<ref>{{Cite journal |last1=Hartling |first1=Lisa |last2=Featherstone |first2=Robin |last3=Nuspl |first3=Megan |last4=Shave |first4=Kassi |last5=Dryden |first5=Donna M. |last6=Vandermeer |first6=Ben |date=2017 |title=Grey literature in systematic reviews: a cross-sectional study of the contribution of non-English reports, unpublished studies and dissertations to the results of meta-analyses in child-relevant reviews |journal=BMC Medical Research Methodology |language=en |volume=17 |issue=1 |page=64 |doi=10.1186/s12874-017-0347-z |doi-access=free |issn=1471-2288 |pmc=5395863 |pmid=28420349}}</ref>、プレプリント<ref>{{Cite journal |last1=Haddaway |first1=N.R. |last2=Woodcock |first2=P. |last3=Macura |first3=B. |last4=Collins |first4=A. |date=2015 |title=Making literature reviews more reliable through application of lessons from systematic reviews |url=https://www.jstor.org/stable/24761072 |journal=Conservation Biology |volume=29 |issue=6 |pages=1596–1605 |doi=10.1111/cobi.12541 |jstor=24761072 |pmid=26032263 |bibcode=2015ConBi..29.1596H |s2cid=20624428 |issn=0888-8892}}</ref>が含まれる。グレー文献を含めることで出版バイアスのリスクは減少するが、研究の方法論的質は正式に出版された研究よりも（常にではないが）低いことが多い<ref>{{Cite journal |last1=Egger |first1=M |last2=Jüni |first2=P |last3=Bartlett |first3=C |last4=Holenstein |first4=F |last5=Sterne |first5=J |date=2003 |title=How important are comprehensive literature searches and the assessment of trial quality in systematic reviews? Empirical study |journal=Health Technology Assessment |volume=7 |issue=1 |pages=1–82 |doi=10.3310/hta7010 |issn=1366-5278|doi-access=free |pmid=12583822 }}</ref><ref>{{Citation |last1=Lefebvre |first1=Carol |title=Searching for and selecting studies |date=2019-09-23 |url=https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/9781119536604.ch4 |work=Cochrane Handbook for Systematic Reviews of Interventions |pages=67–107 |editor-last=Higgins |editor-first=Julian P.T. |access-date=2023-12-26 |edition=1 |publisher=Wiley |language=en |doi=10.1002/9781119536604.ch4 |isbn=978-1-119-53662-8 |last2=Glanville |first2=Julie |last3=Briscoe |first3=Simon |last4=Littlewood |first4=Anne |last5=Marshall |first5=Chris |last6=Metzendorf |first6=Maria-Inti |last7=Noel-Storr |first7=Anna |last8=Rader |first8=Tamara |last9=Shokraneh |first9=Farhad |s2cid=204603849 |editor2-last=Thomas |editor2-first=James |editor3-last=Chandler |editor3-first=Jacqueline |editor4-last=Cumpston |editor4-first=Miranda}}</ref>。グレー文献の最も一般的な情報源である学会proceedings<ref>{{Cite journal |last1=McAuley |first1=Laura |last2=Pham |first2=Ba' |last3=Tugwell |first3=Peter |last4=Moher |first4=David |date=2000 |title=Does the inclusion of grey literature influence estimates of intervention effectiveness reported in meta-analyses? |url=https://linkinghub.elsevier.com/retrieve/pii/S0140673600027860 |journal=The Lancet |language=en |volume=356 |issue=9237 |pages=1228–1231 |doi=10.1016/S0140-6736(00)02786-0|pmid=11072941 |s2cid=33777183 }}</ref>からの報告は、報告が不十分であり<ref>{{Cite journal |last1=Hopewell |first1=Sally |last2=Clarke |first2=Mike |date=2005 |title=Abstracts presented at the American Society of Clinical Oncology conference: how completely are trials reported? |url=http://dx.doi.org/10.1191/1740774505cn091oa |journal=Clinical Trials |volume=2 |issue=3 |pages=265–268 |doi=10.1191/1740774505cn091oa |pmid=16279150 |s2cid=3601317 |issn=1740-7745}}</ref>、後続の出版物のデータと一致しないことが多く、出版された研究の約20%で差異が観察されている<ref>{{Cite journal |last1=Bhandari |first1=Mohit |last2=Devereaux |first2=P. J. |last3=Guyatt |first3=Gordon H. |last4=Cook |first4=Deborah J. |last5=Swiontkowski |first5=Marc F. |last6=Sprague |first6=Sheila |last7=Schemitsch |first7=Emil H. |date=2002 |title=An Observational Study of Orthopaedic Abstracts and Subsequent Full-Text Publications |url=http://dx.doi.org/10.2106/00004623-200204000-00017 |journal=The Journal of Bone and Joint Surgery-American Volume |volume=84 |issue=4 |pages=615–621 |doi=10.2106/00004623-200204000-00017 |pmid=11940624 |s2cid=8807106 |issn=0021-9355}}</ref>。

==方法と仮定==

===アプローチ===
一般的に、メタアナリシスを実施する際には、{{仮リンク|個別参加者データ|en|individual participant data|label=個別参加者データ}}（IPD）と集計データ（AD）の2種類のエビデンスを区別することができる<ref>{{Cite journal |last1=Tierney |first1=Jayne F. |last2=Fisher |first2=David J. |last3=Burdett |first3=Sarah |last4=Stewart |first4=Lesley A. |last5=Parmar |first5=Mahesh K. B. |date=2020-01-31 |editor-last=Shapiro |editor-first=Steven D. |title=Comparison of aggregate and individual participant data approaches to meta-analysis of randomised trials: An observational study |journal=PLOS Medicine |language=en |volume=17 |issue=1 |pages=e1003019 |doi=10.1371/journal.pmed.1003019 |doi-access=free |issn=1549-1676 |pmc=6993967 |pmid=32004320}}</ref>。集計データは直接的または間接的なものとなる。

ADはより一般的に入手可能で（例：文献から）、通常オッズ比<ref>{{Cite journal |last1=Chang |first1=Bei-Hung |last2=Hoaglin |first2=David C. |date=2017 |title=Meta-Analysis of Odds Ratios: Current Good Practices |journal=Medical Care |language=en |volume=55 |issue=4 |pages=328–335 |doi=10.1097/MLR.0000000000000696 |issn=0025-7079 |pmc=5352535 |pmid=28169977}}</ref>や相対リスク<ref>{{Cite journal |last1=Bakbergenuly |first1=Ilyas |last2=Hoaglin |first2=David C. |last3=Kulinskaya |first3=Elena |date=2019 |title=Pitfalls of using the risk ratio in meta-analysis |journal=Research Synthesis Methods |language=en |volume=10 |issue=3 |pages=398–419 |doi=10.1002/jrsm.1347 |issn=1759-2879 |pmc=6767076 |pmid=30854785}}</ref>などの要約推定値を表す。これは、概念的に類似した研究間で複数のアプローチを用いて直接統合することができる。一方、間接的な集計データは、別々のメタアナリシスで同様の対照群と比較された2つの治療の効果を測定する。例えば、治療AとBがそれぞれプラセボと直接比較された場合、これら2つのプール結果を用いて、AとBの効果の間接比較の推定値を、プラセボに対するA効果からプラセボに対するB効果を引くことで得ることができる。

IPDエビデンスは、研究センターによって収集された生データを表す。この区別により、エビデンス統合が望まれる場合には異なるメタアナリシス手法が必要となり、1段階法と2段階法の開発につながっている<ref>{{Cite journal | vauthors = Debray TP, Moons KG, van Valkenhoef G, Efthimiou O, Hummel N, Groenwold RH, Reitsma JB | title = Get real in individual participant data (IPD) meta-analysis: a review of the methodology | journal = Research Synthesis Methods | volume = 6 | issue = 4 | pages = 293–309 | date = December 2015 | pmid = 26287812 | pmc = 5042043 | doi = 10.1002/jrsm.1160 }}</ref>。1段階法では、研究内の参加者のクラスタリングを考慮しながら、全研究のIPDを同時にモデル化する。2段階法では、まず各研究のADの要約統計量を計算し、次に研究統計量の加重平均として全体の統計量を計算する。IPDをADに縮約することで、IPDが利用可能な場合でも2段階法を適用できる。これにより、メタアナリシスを実行する際の魅力的な選択肢となる。1段階法と2段階法は同様の結果をもたらすと従来考えられているが、最近の研究では、時として異なる結論に至る可能性があることが示されている<ref name="pmid23585842">{{Cite journal | vauthors = Debray TP, Moons KG, Abo-Zaid GM, Koffijberg H, Riley RD | title = Individual participant data meta-analysis for a binary outcome: one-stage or two-stage? | journal = PLOS ONE | volume = 8 | issue = 4 | pages = e60650 | year = 2013 | pmid = 23585842 | pmc = 3621872 | doi = 10.1371/journal.pone.0060650 | doi-access = free | bibcode = 2013PLoSO...860650D }}</ref><ref>{{Cite journal | vauthors = Burke DL, Ensor J, Riley RD | title = Meta-analysis using individual participant data: one-stage and two-stage approaches, and why they may differ | journal = Statistics in Medicine | volume = 36 | issue = 5 | pages = 855–875 | date = February 2017 | pmid = 27747915 | pmc = 5297998 | doi = 10.1002/sim.7141 }}</ref>。

===統計モデルの集計データ===

====固定効果モデル====
[[ファイル:Generic forest plot.png|thumb|効果量のフォレストプロット]]
固定効果モデルは、一連の研究推定値の加重平均を提供する<ref>{{Cite journal |last1=Nikolakopoulou |first1=Adriani |last2=Mavridis |first2=Dimitris |last3=Salanti |first3=Georgia |date=2014 |title=How to interpret meta-analysis models: fixed effect and random effects meta-analyses |url=https://ebmh.bmj.com/lookup/doi/10.1136/eb-2014-101794 |journal=Evidence Based Mental Health |language=en |volume=17 |issue=2 |pages=64 |doi=10.1136/eb-2014-101794 |pmid=24778439 |issn=1362-0347}}</ref>。推定値の分散の逆数が一般的に研究の重みとして使用され、大規模な研究は小規模な研究よりも加重平均に大きく寄与する傾向がある<ref>{{Cite journal |last=Dekkers |first=Olaf M. |date=2018 |title=Meta-analysis: Key features, potentials and misunderstandings |journal=Research and Practice in Thrombosis and Haemostasis |language=en |volume=2 |issue=4 |pages=658–663 |doi=10.1002/rth2.12153 |pmc=6178740 |pmid=30349883}}</ref>。結果として、メタアナリシス内の研究が非常に大規模な研究に支配されている場合、小規模な研究の知見は実質的に無視される<ref name="pmid11884693">{{Cite journal | vauthors = Helfenstein U | title = Data and models determine treatment proposals--an illustration from meta-analysis | journal = Postgraduate Medical Journal | volume = 78 | issue = 917 | pages = 131–134 | date = March 2002 | pmid = 11884693 | pmc = 1742301 | doi = 10.1136/pmj.78.917.131 }}</ref>。最も重要なのは、固定効果モデルは、含まれるすべての研究が同じ母集団を調査し、同じ変数と結果の定義を使用していることなどを前提としている<ref>{{Cite journal |last1=Dettori |first1=Joseph R. |last2=Norvell |first2=Daniel C. |last3=Chapman |first3=Jens R. |date=2022 |title=Fixed-Effect vs Random-Effects Models for Meta-Analysis: 3 Points to Consider |journal=Global Spine Journal |language=en |volume=12 |issue=7 |pages=1624–1626 |doi=10.1177/21925682221110527 |issn=2192-5682 |pmc=9393987 |pmid=35723546}}</ref>。この仮定は通常非現実的であり、研究は多くの場合、複数の{{仮リンク|研究の異質性|en|study heterogeneity|label=異質性}}の原因の影響を受けやすい<ref>{{Cite journal |last1=Hedges |first1=Larry V. |last2=Vevea |first2=Jack L. |date=1998 |title=Fixed- and random-effects models in meta-analysis. |url=http://doi.apa.org/getdoi.cfm?doi=10.1037/1082-989X.3.4.486 |journal=Psychological Methods |language=en |volume=3 |issue=4 |pages=486–504 |doi=10.1037/1082-989X.3.4.486 |s2cid=119814256 |issn=1939-1463}}</ref><ref>{{Cite journal |last1=Rice |first1=Kenneth |last2=Higgins |first2=Julian P. T. |last3=Lumley |first3=Thomas |date=2018 |title=A re-evaluation of fixed effect(s) meta-analysis |url=https://www.jstor.org/stable/44682165 |journal=Journal of the Royal Statistical Society. Series A (Statistics in Society) |volume=181 |issue=1 |pages=205–227 |doi=10.1111/rssa.12275 |jstor=44682165 |issn=0964-1998}}</ref>。

独立した効果量推定値の集合から始める場合、各推定値に対応する効果量<math>i = 1,\ldots,k</math>を想定すると、<math display="inline">y_i = \theta_i + e_i</math>と仮定できる。ここで、<math>y_i</math>は<math>i</math>番目の研究で観察された効果、<math>\theta_i</math>は対応する（未知の）真の効果、<math>e_i</math>はサンプリング誤差、<math>e_i \thicksim N(0, v_i)</math>である。したがって、<math>y_i</math>は、対応する真の効果の不偏で[[正規分布]]に従う推定値であると仮定される。サンプリング分散（すなわち<math>v_i</math>値）は既知であると仮定される<ref name=":5" />。

====ランダム効果モデル====

ほとんどのメタアナリシスは、その方法や含まれるサンプルの特徴が完全に同一ではない研究の集合に基づいている<ref name=":5" />。方法とサンプル特性の違いは、真の効果の間に変動性（「異質性」）をもたらす可能性がある<ref name=":5" /><ref>{{Cite journal |last1=Holzmeister |first1=Felix |last2=Johannesson |first2=Magnus |last3=Böhm |first3=Robert |last4=Dreber |first4=Anna |last5=Huber |first5=Jürgen |last6=Kirchler |first6=Michael |date=2024-08-06 |title=Heterogeneity in effect size estimates |journal=Proceedings of the National Academy of Sciences |language=en |volume=121 |issue=32 |pages=e2403490121 |doi=10.1073/pnas.2403490121 |issn=0027-8424 |pmc=11317577 |pmid=39078672|bibcode=2024PNAS..12103490H }}</ref>。異質性をモデル化する1つの方法は、それを純粋にランダムとして扱うことである。ランダム効果メタアナリシスで加重平均を行う際の重みづけは、2つのステップで実現される<ref>{{Cite journal | vauthors = Senn S | title = Trying to be precise about vagueness | journal = Statistics in Medicine | volume = 26 | issue = 7 | pages = 1417–1430 | date = March 2007 | pmid = 16906552 | doi = 10.1002/sim.2639 | s2cid = 17764847 | doi-access = free }}</ref>：

# ステップ1：分散の逆数による重みづけ
# ステップ2：基礎となる研究の効果量の変動性から単純に導出されたランダム効果分散成分（REVC）を適用することによる、この分散の逆数による重みづけの解除

これは、効果量のこの変動性（{{仮リンク|研究の異質性|en|study heterogeneity|label=異質性}}としても知られる）が大きいほど、重みづけの解除が大きくなることを意味し、これはランダム効果メタアナリシスの結果が単に研究間の効果量の非加重平均となる点に達する可能性がある。反対の極端な場合、すべての効果量が類似している（または変動性がサンプリング誤差を超えない）場合、REVCは適用されず、ランダム効果メタアナリシスは単純に固定効果メタアナリシス（分散の逆数による重みづけのみ）にデフォルトとなる。

この反転の程度は、以下の2つの要因にのみ依存する<ref name="ReferenceA">{{Cite journal | vauthors = Al Khalaf MM, Thalib L, Doi SA | title = Combining heterogenous studies using the random-effects model is a mistake and leads to inconclusive meta-analyses | journal = Journal of Clinical Epidemiology | volume = 64 | issue = 2 | pages = 119–123 | date = February 2011 | pmid = 20409685 | doi = 10.1016/j.jclinepi.2010.01.009 }}</ref>：

# 精度の異質性
# 効果量の異質性

これらの要因のいずれも自動的に欠陥のある大規模研究やより信頼できる小規模研究を示すものではないため、このモデルの下での重みの再分配は、これらの研究が実際に提供できるものとは関係を持たない。実際、重みの再分配は、異質性が増加するにつれて大規模研究から小規模研究へと一方向にのみ行われ、最終的にすべての研究が等しい重みを持ち、それ以上の再分配が不可能になることが実証されている<ref name="ReferenceA"/>。

ランダム効果モデルのもう1つの問題は、最も一般的に使用される信頼区間が、指定された名目レベルを超える被覆確率を一般的に維持せず、したがって統計的誤差を実質的に過小評価し、その結論において潜在的に過度に自信を持っている可能性があることである<ref name="Brockwell2001">{{Cite journal | vauthors = Brockwell SE, Gordon IR | title = A comparison of statistical methods for meta-analysis | journal = Statistics in Medicine | volume = 20 | issue = 6 | pages = 825–840 | date = March 2001 | pmid = 11252006 | doi = 10.1002/sim.650 | s2cid = 16932514 }}</ref><ref name="Noma2011">{{Cite journal | vauthors = Noma H | title = Confidence intervals for a random-effects meta-analysis based on Bartlett-type corrections | journal = Statistics in Medicine | volume = 30 | issue = 28 | pages = 3304–3312 | date = December 2011 | pmid = 21964669 | doi = 10.1002/sim.4350 | hdl-access = free | hdl = 2433/152046 | s2cid = 6556986 }}</ref>。いくつかの修正が提案されているが<ref>{{Cite journal | vauthors = Brockwell SE, Gordon IR | title = A simple method for inference on an overall effect in meta-analysis | journal = Statistics in Medicine | volume = 26 | issue = 25 | pages = 4531–4543 | date = November 2007 | pmid = 17397112 | doi = 10.1002/sim.2883 | s2cid = 887098 }}</ref><ref>{{Cite journal | vauthors = Sidik K, Jonkman JN | title = A simple confidence interval for meta-analysis | journal = Statistics in Medicine | volume = 21 | issue = 21 | pages = 3153–3159 | date = November 2002 | pmid = 12375296 | doi = 10.1002/sim.1262 | s2cid = 21384942 }}</ref>、議論は続いている<ref name="Noma2011" /><ref name="pmid19016302">{{Cite journal | vauthors = Jackson D, Bowden J | title = A re-evaluation of the 'quantile approximation method' for random effects meta-analysis | journal = Statistics in Medicine | volume = 28 | issue = 2 | pages = 338–348 | date = January 2009 | pmid = 19016302 | pmc = 2991773 | doi = 10.1002/sim.3487 }}</ref>。さらなる懸念は、平均治療効果が時として固定効果モデルと比較してさらに保守的でない可能性があり<ref>{{Cite journal | vauthors = Poole C, Greenland S | title = Random-effects meta-analyses are not always conservative | journal = American Journal of Epidemiology | volume = 150 | issue = 5 | pages = 469–475 | date = September 1999 | pmid = 10472946 | doi = 10.1093/oxfordjournals.aje.a010035 | doi-access = free }}</ref>、したがって実践において誤解を招く可能性があることである。提案されている1つの解釈的な修正は、実践における可能な効果の範囲を描写するために、ランダム効果推定値の周りに予測区間を作成することである<ref>{{Cite journal | vauthors = Riley RD, Higgins JP, Deeks JJ | title = Interpretation of random effects meta-analyses | journal = BMJ | volume = 342 | pages = d549 | date = February 2011 | pmid = 21310794 | doi = 10.1136/bmj.d549 | s2cid = 32994689 }}</ref>。しかし、そのような予測区間の計算の背後にある仮定は、試験が多かれ少なかれ同質な実体とみなされ、含まれる患者集団と比較治療が交換可能とみなされるべきであるということであり<ref name="pmid23494781">{{Cite journal | vauthors = Kriston L | title = Dealing with clinical heterogeneity in meta-analysis. Assumptions, methods, interpretation | journal = International Journal of Methods in Psychiatric Research | volume = 22 | issue = 1 | pages = 1–15 | date = March 2013 | pmid = 23494781 | pmc = 6878481 | doi = 10.1002/mpr.1377 }}</ref>、これは実践においては通常達成不可能である。

研究間分散を推定するには多くの方法があり、制限付き最尤推定量が最もバイアスが少なく、最も一般的に使用される方法の1つである<ref>{{Cite journal |last1=Langan |first1=Dean |last2=Higgins |first2=Julian P.T. |last3=Jackson |first3=Dan |last4=Bowden |first4=Jack |last5=Veroniki |first5=Areti Angeliki |last6=Kontopantelis |first6=Evangelos |last7=Viechtbauer |first7=Wolfgang |last8=Simmonds |first8=Mark |date=2019 |title=A comparison of heterogeneity variance estimators in simulated random-effects meta-analyses |journal=Research Synthesis Methods |language=en |volume=10 |issue=1 |pages=83–98 |doi=10.1002/jrsm.1316 |pmid=30067315 |s2cid=51890354 |issn=1759-2879|doi-access=free |hdl=1983/c911791c-c687-4f12-bc0b-ffdbe42ca874 |hdl-access=free }}</ref>。最尤法と制限付き最尤法の両方を含む研究間分散を計算するための高度な反復技法が複数存在し、これらの方法を使用したランダム効果モデルは、Excel<ref name="Manual">{{Cite web |title=MetaXL User Guide |url=http://www.epigear.com/index_files/MetaXL%20User%20Guide.pdf |access-date=2018-09-18}}</ref>、Stata<ref name="metaan">{{Cite journal|url=https://www.researchgate.net/publication/227629391|title=Metaan: Random-effects meta-analysis| vauthors = Kontopantelis E, Reeves D |date=1 August 2010|journal=Stata Journal|volume=10|issue=3|pages=395–407|via=ResearchGate |doi= 10.1177/1536867X1001000307 |doi-access=free}}</ref>、SPSS<ref>{{Cite journal |last1=Field |first1=Andy P. |last2=Gillett |first2=Raphael |date=2010 |title=How to do a meta-analysis |url=http://doi.wiley.com/10.1348/000711010X502733 |journal=British Journal of Mathematical and Statistical Psychology |language=en |volume=63 |issue=3 |pages=665–694 |doi=10.1348/000711010X502733|pmid=20497626 |s2cid=22688261 }}</ref>、R<ref name=":5">{{Cite journal |last=Viechtbauer |first=Wolfgang |date=2010 |title=Conducting Meta-Analyses in R with the metafor Package |url=http://www.jstatsoft.org/v36/i03/ |journal=Journal of Statistical Software |language=en |volume=36 |issue=3 |doi=10.18637/jss.v036.i03 |s2cid=15798713 |issn=1548-7660|doi-access=free }}</ref>を含む複数のソフトウェアプラットフォームで実行できる。

ほとんどのメタアナリシスは2から4つの研究を含んでおり、このようなサンプルは{{仮リンク|研究の異質性|en|study heterogeneity|label=異質性}}を正確に推定するには不十分なことが多い。したがって、小規模なメタアナリシスでは、不正確なゼロの研究間分散推定値が得られ、誤った同質性の仮定につながることになる。全体として、メタアナリシスでは異質性が一貫して過小評価されているように見え、高い異質性レベルを仮定した感度分析が有益である可能性がある<ref name=KontopantelisP1>{{Cite journal | vauthors = Kontopantelis E, Springate DA, Reeves D | title = A re-analysis of the Cochrane Library data: the dangers of unobserved heterogeneity in meta-analyses | journal = PLOS ONE | volume = 8 | issue = 7 | pages = e69930 | year = 2013 | pmid = 23922860 | pmc = 3724681 | doi = 10.1371/journal.pone.0069930 | veditors = Friede T | doi-access = free | bibcode = 2013PLoSO...869930K }}</ref>。上述のこれらのランダム効果モデルとソフトウェアパッケージは、研究集計メタアナリシスに関連しており、個別患者データ（IPD）メタアナリシスを実施したい研究者は混合効果モデリングアプローチを考慮する必要がある<ref name="ipdforest">{{Cite journal |url= https://www.researchgate.net/publication/257316967 |title=A short guide and a forest plot command (ipdforest) for one-stage meta-analysis| vauthors = Kontopantelis E, Reeves D |date=27 September 2013|journal=Stata Journal|volume=13|issue=3|pages=574–587 |via= ResearchGate |doi=10.1177/1536867X1301300308 |doi-access=free}}</ref>。

====質的効果モデル====

ドイとタリブが最初に質的効果モデルを導入した<ref name="Doi_2008">{{Cite journal | vauthors = Doi SA, Thalib L | title = A quality-effects model for meta-analysis | journal = Epidemiology | volume = 19 | issue = 1 | pages = 94–100 | date = January 2008 | pmid = 18090860 | doi = 10.1097/EDE.0b013e31815c24e7 | s2cid = 29723291 | doi-access = free }}</ref>。彼ら<ref>{{Cite journal | vauthors = Doi SA, Barendregt JJ, Mozurkewich EL | title = Meta-analysis of heterogeneous clinical trials: an empirical example | journal = Contemporary Clinical Trials | volume = 32 | issue = 2 | pages = 288–298 | date = March 2011 | pmid = 21147265 | doi = 10.1016/j.cct.2010.12.006 }}</ref>は、各研究に対する重みを生成するために任意の固定効果メタアナリシスモデルで使用されるランダム誤差による分散の寄与に加えて、関連する成分（質）による分散の寄与を組み込むことによって、研究間の変動性の調整に対する新しいアプローチを導入した。質的効果メタアナリシスの強みは、主観的なランダム効果の代わりに利用可能な方法論的エビデンスを使用できることであり、それによって臨床研究における方法論と統計の間に開いた有害なギャップを埋めることができる。これを行うために、逆分散の重みを調整するために質的情報に基づく合成バイアス分散が計算され、''i''番目の研究の質調整済み重みが導入される<ref name="Doi_2008"/>。これらの調整済み重みはメタアナリシスで使用される。言い換えれば、研究''i''が良質で他の研究が質の悪い場合、それらの質調整済み重みの一部が数学的に研究''i''に再分配され、全体の効果量に向けてより大きな重みが与えられる。研究の質が類似してくるにつれて、再分配は徐々に減少し、すべての研究が同等の質である場合（同等の質の場合、質的効果モデルはIVhetモデルにデフォルトとなる - 前のセクションを参照）に停止する。質的効果モデル（いくつかの更新を含む）の最近の評価では、質的評価の主観性にもかかわらず、その性能（シミュレーション下でのMSEと真の分散）はランダム効果モデルで達成可能な性能よりも優れていることを示している<ref>{{Cite journal | vauthors = Doi SA, Barendregt JJ, Khan S, Thalib L, Williams GM | title = Simulation Comparison of the Quality Effects and Random Effects Methods of Meta-analysis | journal = Epidemiology | volume = 26 | issue = 4 | pages = e42–e44 | date = July 2015 | pmid = 25872162 | doi = 10.1097/EDE.0000000000000289 | doi-access = free }}</ref><ref>{{Cite journal | vauthors = Doi SA, Barendregt JJ, Khan S, Thalib L, Williams GM | title = Advances in the meta-analysis of heterogeneous clinical trials II: The quality effects model | journal = Contemporary Clinical Trials | volume = 45 | issue = Pt A | pages = 123–129 | date = November 2015 | pmid = 26003432 | doi = 10.1016/j.cct.2015.05.010 }}</ref>。このモデルは、文献に存在する維持できない解釈に取って代わり、このメソッドをさらに探索するためのソフトウェアが利用可能である<ref name="Epigear">{{Cite web|url=http://www.epigear.com/ |title=MetaXL software page |publisher=Epigear.com |date=2017-06-03 |access-date=2018-09-18}}</ref>。

====ネットワークメタアナリシス手法====
[[ファイル:Indirekt jämförelse.jpg|thumb|300px|right|ネットワークメタアナリシスは間接的な比較を見る。図では、AはCとの関係で分析され、CはBとの関係で分析されている。しかし、AとBの関係は間接的にのみ知られており、ネットワークメタアナリシスは、統計的手法を用いて、手法と介入の間のそのような間接的な証拠を検討する。]]

間接比較メタアナリシス手法（特に複数の治療が同時に評価される場合はネットワークメタアナリシスとも呼ばれる）は、一般的に2つの主要な方法論を使用する<ref>{{Cite journal |last1=Rouse |first1=Benjamin |last2=Chaimani |first2=Anna |last3=Li |first3=Tianjing |date=2017 |title=Network meta-analysis: an introduction for clinicians |journal=Internal and Emergency Medicine |language=en |volume=12 |issue=1 |pages=103–111 |doi=10.1007/s11739-016-1583-7 |issn=1828-0447 |pmc=5247317 |pmid=27913917}}</ref><ref>{{Cite journal |last1=Phillips |first1=Mark R. |last2=Steel |first2=David H. |last3=Wykoff |first3=Charles C. |last4=Busse |first4=Jason W. |last5=Bannuru |first5=Raveendhara R. |last6=Thabane |first6=Lehana |last7=Bhandari |first7=Mohit |last8=Chaudhary |first8=Varun |last9=for the Retina Evidence Trials InterNational Alliance (R.E.T.I.N.A.) Study Group |last10=Sivaprasad |first10=Sobha |last11=Kaiser |first11=Peter |last12=Sarraf |first12=David |last13=Bakri |first13=Sophie J. |last14=Garg |first14=Sunir J. |last15=Singh |first15=Rishi P. |date=2022 |title=A clinician's guide to network meta-analysis |journal=Eye |language=en |volume=36 |issue=8 |pages=1523–1526 |doi=10.1038/s41433-022-01943-5 |issn=0950-222X |pmc=9307840 |pmid=35145277}}</ref>。第一に、ブッヒャー法<ref>{{Cite journal | vauthors = Bucher HC, Guyatt GH, Griffith LE, Walter SD | title = The results of direct and indirect treatment comparisons in meta-analysis of randomized controlled trials | journal = Journal of Clinical Epidemiology | volume = 50 | issue = 6 | pages = 683–691 | date = June 1997 | pmid = 9250266 | doi = 10.1016/s0895-4356(97)00049-8 }}</ref>があり、これは3つの治療の閉ループの単一または反復比較で、その1つが2つの研究に共通であり、ループが始まり終わるノードを形成する。したがって、複数の治療を比較するには、複数の2対2比較（3治療ループ）が必要となる。この方法論では、2つの独立したペアワイズ比較が必要なため、2つ以上のアームを持つ試験では2つのアームのみを選択する必要がある。代替的な方法論は、複雑な[[統計モデル]]を使用して、複数のアーム試験と競合するすべての治療間の比較を同時に含める。これらはベイズ法、混合線形モデル、メタ回帰アプローチを用いて実行されている。

=====ベイズフレームワーク=====
ベイズネットワークメタアナリシスモデルの指定には、WinBUGSなどの汎用[[マルコフ連鎖モンテカルロ法]]（MCMC）ソフトウェアのための有向非巡回グラフ（DAG）モデルを記述することが含まれる<ref name="Valkenhoef, G. 2012">{{Cite journal | vauthors = van Valkenhoef G, Lu G, de Brock B, Hillege H, Ades AE, Welton NJ | title = Automating network meta-analysis | journal = Research Synthesis Methods | volume = 3 | issue = 4 | pages = 285–299 | date = December 2012 | pmid = 26053422 | doi = 10.1002/jrsm.1054 | s2cid = 33613631 }}</ref>。さらに、いくつかのパラメータに対する事前分布を指定し、データを特定の形式で提供する必要がある<ref name="Valkenhoef, G. 2012"/>。DAG、事前分布、データは一緒にベイズ階層モデルを形成する。さらに問題を複雑にするのは、MCMC推定の性質上、収束を評価できるように複数の独立した連鎖に対して過分散の初期値を選択する必要があることである<ref>{{Cite journal |vauthors=Brooks SP, Gelman A | year = 1998 | title = General methods for monitoring convergence of iterative simulations | url = http://www.stat.columbia.edu/~gelman/research/published/brooksgelman2.pdf| journal = Journal of Computational and Graphical Statistics | volume = 7 | issue = 4| pages = 434–455 | doi=10.1080/10618600.1998.10474787| s2cid = 7300890 }}</ref>。最近、モデル適合を単純化するために複数の[[R言語]]ソフトウェアパッケージが開発され（例：''metaBMA''<ref>{{Cite web | vauthors = Heck DW, Gronau QF, Wagenmakers EJ, Patil I |title=metaBMA: Bayesian model averaging for random and fixed effects meta-analysis |url=https://CRAN.R-project.org/package=metaBMA |access-date=9 May 2022 |website=CRAN|date=17 March 2021 }}</ref>と''RoBMA''<ref>{{Cite web | vauthors =  Bartoš F, Maier M, Wagenmakers EJ, Goosen J, Denwood M, Plummer M |title=RoBMA: An R Package for Robust Bayesian Meta-Analyses |date=20 April 2022 |url=https://CRAN.R-project.org/package=RoBMA |access-date=9 May 2022}}</ref>）、さらに[[グラフィカルユーザインタフェース]]（GUI）を持つ統計ソフトウェアである{{仮リンク|JASP|en|JASP|label=JASP}}にも実装された。ベイズアプローチの複雑さはこの方法論の使用を制限するが、最近のチュートリアル論文はこれらの方法のアクセシビリティを高めようとしている<ref>{{Cite journal | vauthors = Gronau QF, Heck DW, Berkhout SW, Haaf JM, Wagenmakers EJ |date=July 2021 |title=A Primer on Bayesian Model-Averaged Meta-Analysis |journal=Advances in Methods and Practices in Psychological Science |language=en |volume=4 |issue=3 |pages= |doi=10.1177/25152459211031256 |s2cid=237699937 |issn=2515-2459|doi-access=free |hdl=11245.1/ec2c07d1-5ff0-431b-b53a-10f9c5d9541d |hdl-access=free }}</ref><ref>{{Cite journal | vauthors = Bartoš F, Maier M, Quintana D, Wagenmakers EJ |date=2020-10-16 |title=Adjusting for Publication Bias in JASP & R - Selection Models, PET-PEESE, and Robust Bayesian Meta-Analysis | journal = Advances in Methods and Practices in Psychological Science |url=https://osf.io/75bqn |doi=10.31234/osf.io/75bqn |s2cid=236826939 |doi-access=free |hdl=11245.1/5540e87c-0883-45e6-87de-48d2bf4c1e1d |hdl-access=free }}</ref>。この方法の自動化のための方法論が提案されている<ref name="Valkenhoef, G. 2012" />が、アームレベルの結果データが利用可能である必要があり、これは通常利用できない。ベイズフレームワークのネットワークメタアナリシスを扱う固有の能力とその柔軟性について、時として大きな主張がなされる。しかし、ベイズ派か頻度論派かという推論のフレームワークの選択は、効果のモデリングに関する他の選択よりも重要性が低い可能性がある<ref name="ReferenceC">{{Cite journal | vauthors = Senn S, Gavini F, Magrez D, Scheen A | title = Issues in performing a network meta-analysis | journal = Statistical Methods in Medical Research | volume = 22 | issue = 2 | pages = 169–189 | date = April 2013 | pmid = 22218368 | doi = 10.1177/0962280211432220 | s2cid = 10860031 }}</ref>（上記のモデルに関する議論を参照）。

=====頻度論的多変量フレームワーク=====
一方、頻度論的多変量法は、方法が適用される際に明示的に述べられていないか、検証されていない近似と仮定を伴う（上記のメタアナリシスモデルに関する議論を参照）。例えば、StataのmvmetaパッケージはCBBには頻度論的フレームワークでのネットワークメタアナリシスを可能にする<ref>{{Cite journal | vauthors = White IR | year = 2011 | title = Multivariate random-effects meta-regression: updates to mvmeta | journal = The Stata Journal | volume = 11 | issue = 2| pages = 255–270| doi = 10.1177/1536867X1101100206 | doi-access = free }}</ref>。しかし、ネットワークに共通の比較対照がない場合、高分散を持つ仮想的なアームでデータセットを増強する必要があり、これは客観的ではなく、何が十分に高い分散を構成するかについての決定を必要とする<ref name="Valkenhoef, G. 2012" />。もう1つの問題は、この頻度論的フレームワークとベイズフレームワークの両方におけるランダム効果モデルの使用である。セン（Senn）は、1つのランダム効果しか許可されていないが多くのランダム効果を想定できるため、「ランダム効果」分析の解釈に注意するよう分析者に助言している<ref name="ReferenceC"/>。センはさらに、2つの治療法を比較する場合でさえ、ランダム効果分析が試験から試験への効果の変動方法に関するすべての不確実性を説明すると仮定するのは素朴すぎると述べている。上記で議論されたようなメタアナリシスの新しいモデルは、確かにこの状況を緩和するのに役立ち、次のフレームワークで実装されている。

=====一般化ペアワイズモデリングフレームワーク=====
1990年代後半から試みられてきたアプローチは、3つの治療法による閉ループ分析の実装である。これは、ネットワークの複雑さが増すにつれてプロセスが急速に圧倒的になるため、人気がなかった。この分野での開発は、その後放棄され、代替案として登場したベイズ法と多変量頻度論的方法が優先された。最近、一部の研究者によって、複雑なネットワークに対する3つの治療法による閉ループ法の自動化が開発された<ref name="Manual" />。これは、この方法論を主流の研究コミュニティが利用できるようにする方法として開発された。この提案は各試験を2つの介入に制限するが、複数のアーム試験に対するワークアラウンドも導入している：異なる実行で異なる固定制御ノードを選択できる。また、上記で指摘された多くの問題を回避するために、堅牢なメタアナリシス手法も利用している。このフレームワークの周りでさらなる研究が必要であり、これが実際にベイズ法または多変量頻度論的フレームワークよりも優れているかどうかを判断する必要がある。これを試してみたい研究者は、無料のソフトウェアを通じてこのフレームワークにアクセスできる<ref name="Epigear"/>。

=====テーラードメタアナリシス=====
追加情報の別の形式は、意図された設定から得られる。メタアナリシス結果を適用するターゲット設定が既知の場合、その設定からのデータを使用して結果を調整し、'テーラードメタアナリシス'を作成することが可能である<ref>{{Cite journal | vauthors = Willis BH, Hyde CJ | title = Estimating a test's accuracy using tailored meta-analysis-How setting-specific data may aid study selection | journal = Journal of Clinical Epidemiology | volume = 67 | issue = 5 | pages = 538–546 | date = May 2014 | pmid = 24447592 | doi = 10.1016/j.jclinepi.2013.10.016 | url = https://research.birmingham.ac.uk/portal/en/publications/estimating-a-tests-accuracy-using-tailored-metaanalysis--how-settingspecific-data-may-aid-study-selection(ce8277f9-9e95-486d-b4f2-2f18d3f95510).html }}</ref><ref>{{Cite journal | vauthors = Willis BH, Hyde CJ | title = What is the test's accuracy in my practice population? Tailored meta-analysis provides a plausible estimate | journal = Journal of Clinical Epidemiology | volume = 68 | issue = 8 | pages = 847–854 | date = August 2015 | pmid = 25479685 | doi = 10.1016/j.jclinepi.2014.10.002 | s2cid = 205844216 | url = https://research.birmingham.ac.uk/portal/en/publications/what-is-the-tests-accuracy-in-my-practice-population-tailored-metaanalysis-provides-a-plausible-estimate(7c8e0824-4715-4fcc-bc5f-3bc24f4ae2f1).html }}</ref>。これは検査精度のメタアナリシスで使用されており、検査陽性率と有病率の経験的知識を使用して、「適用可能領域」として知られる[[受信者操作特性]]（ROC）空間の領域を導出するために使用されている。その後、この領域との比較に基づいてターゲット設定のための研究が選択され、集約されてターゲット設定に合わせた要約推定値が作成される。

====IPDとADの集約====
メタアナリシスは、IPDとADを組み合わせるためにも適用できる。これは、分析を実施する研究者が自身の生データを持っており、文献から集計データまたは要約データを収集する場合に便利である。一般化統合モデル（GIM）<ref name=Zhang2020/>はメタアナリシスの一般化である。個別参加者データ（IPD）に適合されたモデルが、集計データ（AD）を計算するために使用されたモデルとは異なることを許容する。GIMは、より柔軟に情報を統合するためのモデルキャリブレーション方法とみなすことができる。

===メタアナリシス結果の妥当性検証===
メタアナリシスの推定値は研究全体の加重平均を表すが、{{仮リンク|研究の異質性|en|study heterogeneity|label=異質性}}がある場合、要約推定値が個々の研究を代表していない可能性がある。確立されたツールを使用した一次研究の質的評価は潜在的なバイアスを明らかにすることができるが<ref>{{Cite journal | vauthors = Higgins JP, Altman DG, Gøtzsche PC, Jüni P, Moher D, Oxman AD, Savovic J, Schulz KF, Weeks L, Sterne JA | display-authors = 6 | title = The Cochrane Collaboration's tool for assessing risk of bias in randomised trials | journal = BMJ | volume = 343 | pages = d5928 | date = October 2011 | pmid = 22008217 | pmc = 3196245 | doi = 10.1136/bmj.d5928 }}</ref><ref>{{Cite journal | vauthors = Whiting PF, Rutjes AW, Westwood ME, Mallett S, Deeks JJ, Reitsma JB, Leeflang MM, Sterne JA, Bossuyt PM | display-authors = 6 | title = QUADAS-2: a revised tool for the quality assessment of diagnostic accuracy studies | journal = Annals of Internal Medicine | volume = 155 | issue = 8 | pages = 529–536 | date = October 2011 | pmid = 22007046 | doi = 10.7326/0003-4819-155-8-201110180-00009 | doi-access = free }}</ref>、要約推定値に対するこれらのバイアスの総合的な効果を定量化することはない。メタアナリシスの結果は独立した前向きの一次研究と比較することができるが、そのような外部検証は多くの場合実用的ではない。これにより、[[交差検証]]の一形態を利用する方法の開発が促進され、時には内部-外部交差検証（IOCV）と呼ばれる<ref>{{Cite journal | vauthors = Royston P, Parmar MK, Sylvester R | title = Construction and validation of a prognostic model across several studies, with an application in superficial bladder cancer | journal = Statistics in Medicine | volume = 23 | issue = 6 | pages = 907–926 | date = March 2004 | pmid = 15027080 | doi = 10.1002/sim.1691 | s2cid = 23397142 }}</ref>。ここでは、含まれるk個の研究のそれぞれを順番に除外し、残りのk-1個の研究を集約して得られた要約推定値と比較する。メタアナリシス結果の統計的妥当性を測定するために、IOCVに基づく一般的な'''検証統計量、Vn'''が開発されている<ref>{{Cite journal | vauthors = Willis BH, Riley RD | title = Measuring the statistical validity of summary meta-analysis and meta-regression results for use in clinical practice | journal = Statistics in Medicine | volume = 36 | issue = 21 | pages = 3283–3301 | date = September 2017 | pmid = 28620945 | pmc = 5575530 | doi = 10.1002/sim.7372 }}</ref>。検査精度と予測、特に多変量効果がある場合、予測誤差を推定しようとする他のアプローチも提案されている<ref>{{Cite journal | vauthors = Riley RD, Ahmed I, Debray TP, Willis BH, Noordzij JP, Higgins JP, Deeks JJ | title = Summarising and validating test accuracy results across multiple studies for use in clinical practice | journal = Statistics in Medicine | volume = 34 | issue = 13 | pages = 2081–2103 | date = June 2015 | pmid = 25800943 | pmc = 4973708 | doi = 10.1002/sim.6471 }}</ref>。

==課題==

複数の小規模研究のメタアナリシスは、必ずしも単一の大規模研究の結果を予測するとは限らない<ref>{{Cite journal | vauthors = LeLorier J, Grégoire G, Benhaddad A, Lapierre J, Derderian F | title = Discrepancies between meta-analyses and subsequent large randomized, controlled trials | journal = The New England Journal of Medicine | volume = 337 | issue = 8 | pages = 536–542 | date = August 1997 | pmid = 9262498 | doi = 10.1056/NEJM199708213370806 | doi-access = free }}</ref>。一部の研究者は、この方法の弱点として、バイアスの原因がこの方法によって制御されないことを指摘している：優れたメタアナリシスでも、元の研究の貧弱な設計やバイアスを修正することはできない<ref name=Slavin>{{Cite journal | vauthors = Slavin RE | title = Best-Evidence Synthesis: An Alternative to Meta-Analytic and Traditional Reviews | journal = Educational Researcher | volume = 15 | issue = 9 | pages = 5–9 | year = 1986 | doi = 10.3102/0013189X015009005| s2cid = 146457142 }}</ref>。これは、「最良のエビデンス統合」と呼ばれる実践として、方法論的に健全な研究のみをメタアナリシスに含めるべきであることを意味する<ref name=Slavin/>。他のメタアナリストは、より弱い研究も含め、研究の方法論的質を反映する研究レベルの予測変数を追加して、研究の質が効果量に与える影響を検討することを提案している<ref>{{Cite book | vauthors = Hunter JE, Schmidt FL, Jackson GB | collaboration = American Psychological Association. Division of Industrial-Organizational Psychology |title=Meta-analysis: cumulating research findings across studies |date=1982 |publisher=Sage |location=Beverly Hills, California |isbn=978-0-8039-1864-1}}</ref>。しかし、研究サンプルの分散に関する情報を保持し、可能な限り広範なネットを投げかけることが、より良いアプローチであり、方法論的な選択基準は望ましくない主観性を導入し、このアプローチの目的を損なうと主張する者もいる<ref>{{Cite book | vauthors = Glass GV, McGaw B, Smith ML|title=Meta-analysis in social research |date=1981 |publisher=Sage Publications |location=Beverly Hills, California |isbn=978-0-8039-1633-3}}</ref>。最近では、科学におけるオープンな実践の推進の影響の下、科学者のコミュニティによって更新される「クラウドソース型」のリビングメタアナリシスを開発するツールが開発されている<ref>{{Cite journal |last1=Wolf |first1=Vinzent |last2=Kühnel |first2=Anne |last3=Teckentrup |first3=Vanessa |last4=Koenig |first4=Julian |last5=Kroemer |first5=Nils B. |date=2021 |title=Does transcutaneous auricular vagus nerve stimulation affect vagally mediated heart rate variability? A living and interactive Bayesian meta-analysis |journal=Psychophysiology |language=en |volume=58 |issue=11 |pages=e13933 |doi=10.1111/psyp.13933 |pmid=34473846 |issn=0048-5772|doi-access=free }}</ref><ref>{{Cite journal |last1=Allbritton |first1=David |last2=Gómez |first2=Pablo |last3=Angele |first3=Bernhard |last4=Vasilev |first4=Martin |last5=Perea |first5=Manuel |date=2024-07-22 |title=Breathing Life Into Meta-Analytic Methods |journal=Journal of Cognition |language=en |volume=7 |issue=1 |page=61 |doi=10.5334/joc.389 |issn=2514-4820 |pmc=11276543 |pmid=39072210 |doi-access=free}}</ref>。これはすべての主観的な選択をより明示的にすることを期待してのことである。

===出版バイアス：ファイルドロワー問題===
[[ファイル:Example of a symmetrical funnel plot created with MetaXL Sept 2015.jpg|thumb|right|ファイルドロワー問題がない場合に予想されるファンネルプロット。最大の研究は先端で収束し、小規模な研究は基部でより多かれ少なかれ対称的な散布を示す。]]
[[ファイル:Funnel plot depicting asymmetry Sept 2015.jpg|thumb|right|ファイルドロワー問題がある場合に予想されるファンネルプロット。最大の研究は依然として先端付近にクラスターを形成しているが、陰性の研究を公表することへのバイアスにより、小規模な研究全体として仮説に対して不当に好ましい結果を示している。]]

もう1つの潜在的な落とし穴は、公表された研究の利用可能な本体への依存であり、これは[[出版バイアス]]により誇張された結果を生む可能性がある<ref>{{Cite journal |last=Wagner |first=John A |date=2022-09-03 |title=The influence of unpublished studies on results of recent meta-analyses: publication bias, the file drawer problem, and implications for the replication crisis |url=https://www.tandfonline.com/doi/full/10.1080/13645579.2021.1922805 |journal=International Journal of Social Research Methodology |language=en |volume=25 |issue=5 |pages=639–644 |doi=10.1080/13645579.2021.1922805 |issn=1364-5579}}</ref>。{{仮リンク|帰無結果|en|Null result|label=陰性結果}}や[[有意]]でない結果を示す研究は公表される可能性が低いためである<ref>{{Cite journal | vauthors = Polanin JR, Tanner-Smith EE, Hennessy EA |date=2016 |title=Estimating the Difference Between Published and Unpublished Effect Sizes: A Meta-Review |url=http://journals.sagepub.com/doi/10.3102/0034654315582067 |journal=Review of Educational Research |language=en |volume=86 |issue=1 |pages=207–236 |doi=10.3102/0034654315582067 |s2cid=145513046 |issn=0034-6543}}</ref>。例えば、製薬会社は陰性の研究を隠蔽することが知られており<ref>{{Cite journal |last1=Nassir Ghaemi |first1=S. |last2=Shirzadi |first2=Arshia A. |last3=Filkowski |first3=Megan |date=2008-09-10 |title=Publication Bias and the Pharmaceutical Industry: The Case of Lamotrigine in Bipolar Disorder |journal=The Medscape Journal of Medicine |volume=10 |issue=9 |pages=211 |issn=1934-1997 |pmc=2580079 |pmid=19008973}}</ref>、研究者は出版に至らなかった学位論文研究や学会抄録などの未公表の研究を見落としている可能性がある<ref>{{Cite journal |last1=Martin |first1=José Luis R. |last2=Pérez |first2=Víctor |last3=Sacristán |first3=Montse |last4=Álvarez |first4=Enric |date=2005 |title=Is grey literature essential for a better control of publication bias in psychiatry? An example from three meta-analyses of schizophrenia |url=https://www.cambridge.org/core/product/identifier/S0924933800066967/type/journal_article |journal=European Psychiatry |language=en |volume=20 |issue=8 |pages=550–553 |doi=10.1016/j.eurpsy.2005.03.011 |pmid=15994063 |issn=0924-9338}}</ref>。これは簡単には解決できない。なぜなら、何件の研究が未報告のままであるかを知ることができないためである<ref name=Rosenthal1979>{{Cite journal |doi=10.1037/0033-2909.86.3.638 |year=1979 | vauthors = Rosenthal R |author-link=Robert Rosenthal (psychologist) |title=The "File Drawer Problem" and the Tolerance for Null Results |journal={{仮リンク|心理学紀要|en|Psychological Bulletin|label=Psychological Bulletin}} |volume=86 |issue=3 |pages=638–641|s2cid=36070395 }}</ref><ref name="Publication bias in research synthe" />。

この[[出版バイアス]]であるファイルドロワー問題は、陰性または非有意な結果が引き出しにしまい込まれることによって特徴付けられ、効果量の偏った分布をもたらす可能性があり、その結果、他の研究が公表のために提出されなかったか拒否されたため、公表された研究の有意性が過大評価されるという深刻な{{仮リンク|基準率の誤謬|en|base rate fallacy|label=基準率の誤謬}}を生む可能性がある。これはメタアナリシスの結果を解釈する際に真剣に考慮されるべきである<ref name=Rosenthal1979/><ref name=Hunter&Schmidt1990>{{Cite book|year=1990 | vauthors = Hunter JE, Schmidt FL |author-link1=John E. Hunter |author-link2=Frank L. Schmidt |title=Methods of Meta-Analysis: Correcting Error and Bias in Research Findings |place=Newbury Park, California; London; New Delhi |publisher={{仮リンク|SAGE出版|en|SAGE Publications|label=SAGE Publications}}}}</ref>。

効果量の分布は{{仮リンク|ファンネルプロット|en|funnel plot|label=ファンネルプロット}}で視覚化することができ、（最も一般的なバージョンでは）標準誤差と効果量の散布図である<ref>{{Cite journal |last1=Nakagawa |first1=Shinichi |last2=Lagisz |first2=Malgorzata |last3=Jennions |first3=Michael D. |last4=Koricheva |first4=Julia |last5=Noble |first5=Daniel W. A. |last6=Parker |first6=Timothy H. |last7=Sánchez-Tójar |first7=Alfredo |last8=Yang |first8=Yefeng |last9=O'Dea |first9=Rose E. |date=2022 |title=Methods for testing publication bias in ecological and evolutionary meta-analyses |url=https://besjournals.onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1111/2041-210X.13724 |journal=Methods in Ecology and Evolution |language=en |volume=13 |issue=1 |pages=4–21 |doi=10.1111/2041-210X.13724 |bibcode=2022MEcEv..13....4N |hdl=1885/294436 |s2cid=241159497 |issn=2041-210X|hdl-access=free }}</ref>。小規模な研究（したがって標準誤差が大きい）は効果の大きさのばらつきが大きく（精度が低い）、大規模な研究はばらつきが小さくファンネルの先端を形成するという事実を利用している。多くの陰性の研究が公表されなかった場合、残りの陽性の研究は、底部が一方に歪んだ（ファンネルプロットの非対称性）ファンネルプロットを生じさせる。対照的に、出版バイアスがない場合、小規模な研究の効果が一方に歪む理由はないため、対称的なファンネルプロットが得られる。これはまた、出版バイアスが存在しない場合、標準誤差と効果量の間に関係がないことを意味する<ref>{{Cite book | vauthors = Light RJ, Pillemer DB |title=Summing up: the science of reviewing research |date=1984 |publisher=Harvard University Press |location=Cambridge, Massachusetts |isbn=978-0-674-85431-4 |url=https://archive.org/details/summingupscience00ligh }}</ref>。標準誤差と効果量の間に負または正の関係があることは、一方向の効果を見出した小規模な研究の方が公表されやすく、公表のために提出されやすかったことを示唆する。

視覚的なファンネルプロットとは別に、出版バイアスを検出するための統計的手法も提案されている<ref name="Publication bias in research synthe">{{Cite journal | vauthors = Vevea JL, Woods CM | title = Publication bias in research synthesis: sensitivity analysis using a priori weight functions | journal = Psychological Methods | volume = 10 | issue = 4 | pages = 428–443 | date = December 2005 | pmid = 16392998 | doi = 10.1037/1082-989X.10.4.428 }}</ref>。これらは通常バイアスの検出力が低いため、また特定の状況下で偽陽性を生む可能性があるため、議論の的となっている<ref name="Ioannidis and Trikalinos">{{Cite journal | vauthors = Ioannidis JP, Trikalinos TA | title = The appropriateness of asymmetry tests for publication bias in meta-analyses: a large survey | journal = CMAJ | volume = 176 | issue = 8 | pages = 1091–1096 | date = April 2007 | pmid = 17420491 | pmc = 1839799 | doi = 10.1503/cmaj.060410 }}</ref>。例えば、小規模研究効果（偏った小規模研究）では、小規模研究と大規模研究の間に方法論的な違いが存在し、出版バイアスに似た効果量の非対称性を引き起こす可能性がある。しかし、小規模研究効果はメタアナリシスの解釈にとって同様に問題となる可能性があり、メタアナリシスの著者はバイアスの潜在的な原因を調査する必要がある<ref>{{Cite journal | vauthors = Hedges LV, Vevea JL |date=1996 |title=Estimating Effect Size Under Publication Bias: Small Sample Properties and Robustness of a Random Effects Selection Model |url=http://journals.sagepub.com/doi/10.3102/10769986021004299 |journal=Journal of Educational and Behavioral Statistics |language=en |volume=21 |issue=4 |pages=299–332 |doi=10.3102/10769986021004299 |s2cid=123680599 |issn=1076-9986}}</ref>。

出版バイアスの問題は些細なものではなく、心理科学におけるメタアナリシスの25%が出版バイアスの影響を受けている可能性があることが示唆されている<ref name="Ferguson and Brannick">{{Cite journal |vauthors=Ferguson CJ, Brannick MT |date=March 2012 |title=Publication bias in psychological science: prevalence, methods for identifying and controlling, and implications for the use of meta-analyses |journal=Psychological Methods |volume=17 |issue=1 |pages=120–128 |doi=10.1037/a0024445 |pmid=21787082}}</ref>。しかし、既存の検定の検出力の低さとファンネルプロットの視覚的な外観の問題は依然として課題であり、出版バイアスの推定値は実際に存在するものよりも低いままである可能性がある。

出版バイアスに関するほとんどの議論は、統計的に有意な知見の公表を好む学術誌の慣行に焦点を当てている。しかし、有意性が達成されるまで統計モデルを再構築するなどの疑わしい研究慣行も、研究者の仮説を支持する統計的に有意な知見を好む可能性がある<ref name=Simmons>{{Cite journal | vauthors = Simmons JP, Nelson LD, Simonsohn U | title = False-positive psychology: undisclosed flexibility in data collection and analysis allows presenting anything as significant | journal = Psychological Science | volume = 22 | issue = 11 | pages = 1359–1366 | date = November 2011 | pmid = 22006061 | doi = 10.1177/0956797611417632 | doi-access = free }}</ref><ref name=LeBel>{{Cite journal |year=2011 | vauthors = LeBel E, Peters K |title=Fearing the future of empirical psychology: Bem's (2011) evidence of psi as a case study of deficiencies in modal research practice |journal={{仮リンク|一般心理学レビュー|en|Review of General Psychology|label=Review of General Psychology}} |volume=15 |issue=4 |pages=371–379 |url=http://publish.uwo.ca/~elebel/documents/l&p(2011,rgp).pdf |doi=10.1037/a0025172 |s2cid=51686730 |url-status=dead |archive-url=https://web.archive.org/web/20121124154834/http://publish.uwo.ca/~elebel/documents/l%26p%282011%2Crgp%29.pdf |archive-date=24 November 2012}}</ref>。

===統計的に有意でない効果を報告しない研究に関する問題===

研究は、効果が統計的有意性に達しない場合、その効果を報告しないことが多い<ref>{{Cite journal |last1=Schober |first1=Patrick |last2=Bossers |first2=Sebastiaan M. |last3=Schwarte |first3=Lothar A. |date=2018 |title=Statistical Significance Versus Clinical Importance of Observed Effect Sizes: What Do P Values and Confidence Intervals Really Represent? |journal=Anesthesia & Analgesia |language=en |volume=126 |issue=3 |pages=1068–1072 |doi=10.1213/ANE.0000000002798 |issn=0003-2999 |pmc=5811238 |pmid=29337724}}</ref>。例えば、他の情報（統計量やp値など）を報告せずに、単にグループ間に統計的に有意な差がなかったと述べるだけかもしれない<ref>{{Cite journal |last1=Gates |first1=Simon |last2=Ealing |first2=Elizabeth |date=2019 |title=Reporting and interpretation of results from clinical trials that did not claim a treatment difference: survey of four general medical journals |journal=BMJ Open |language=en |volume=9 |issue=9 |pages=e024785 |doi=10.1136/bmjopen-2018-024785 |issn=2044-6055 |pmc=6738699 |pmid=31501094}}</ref>。これらの研究を除外すると出版バイアスと同様の状況になるが、（帰無効果を仮定して）これらを含めることもメタアナリシスにバイアスをもたらす。

===統計的アプローチに関する問題===

固定効果、IVhet、ランダム効果、または質的効果モデルのどれが統計的に最も正確な結果を組み合わせる方法であるかは決定されていないという弱点があり、新しいランダム効果（メタアナリシスで使用される）が本質的に平滑化または縮小を促進するための形式的な装置であり、予測が不可能または不適切である可能性があるという認識のため、ランダム効果モデルに対する批判が高まっている<ref>{{Cite web |vauthors=Hodges JS, Clayton MK |title=Random effects old and new |date=February 2011 |pages=1–23 |citeseerx=10.1.1.225.2685 |url=http://www.biostat.umn.edu/~hodges/PubH8492/Hodges-ClaytonREONsubToStatSci.pdf |access-date=2025-02-10}}</ref>。ランダム効果アプローチの主な問題は、研究間の{{仮リンク|研究の異質性|en|study heterogeneity|label=異質性}}が大きい場合は自然な重み付け推定量に近く、研究間の異質性が小さい場合は分散の逆数による重み付け推定量に近い「妥協推定量」を生成するという古典的な統計的思考を使用することである。しかし、与えられたデータセットを分析するために「我々が選択する」モデルと、データが生成される「メカニズム」との区別が無視されてきた<ref name="ReferenceB">{{Cite book | vauthors = Hodges JS | chapter =  Random effects old and new. |title=Richly parameterized linear models: additive, time series, and spatial models using random effects |date=2014 |publisher=CRC Press |location=Boca Raton |isbn=978-1-4398-6683-2 |pages=285–302}}</ref>。ランダム効果はこれらの役割のいずれにも存在する可能性があるが、2つの役割は全く異なる。分析モデルとデータ生成メカニズム（モデル）が形式的に類似していると考える理由はないが、統計学の多くの分野では、理論とシミュレーションのために、データ生成メカニズム（モデル）が我々が選択する（または他者に選択してほしい）分析モデルと同一であると仮定する習慣が発展してきた。データを生成するための仮定されたメカニズムとして、メタアナリシスのランダム効果モデルは愚かであり、このモデルを表面的な記述として考え、分析ツールとして選択するものとして考えるのがより適切である - しかし、研究効果はそれぞれのメタアナリシスの固定的な特徴であり、確率分布は単なる記述的なツールに過ぎないため、メタアナリシスのためのこの選択は機能しない可能性がある<ref name="ReferenceB"/>。

===議題主導のバイアスから生じる問題===

メタアナリシスにおける最も深刻な欠陥は、メタアナリシスを行う人物が[[経済]]的、[[社会問題]]的、または[[政治]]的な議題（[[立法]]の可決や否決など）を持っている場合に最も頻繁に発生する<ref>{{Cite news |title=Research into trans medicine has been manipulated |url=https://www.economist.com/united-states/2024/06/27/research-into-trans-medicine-has-been-manipulated |access-date=2024-09-28 |newspaper=The Economist |issn=0013-0613}}</ref>。このような種類の議題を持つ人々は、個人的な[[思い込み]]のためにメタアナリシスを乱用する可能性が高くなる。例えば、著者の議題に好意的な研究者の研究は[[チェリー・ピッキング]]される可能性が高く、好意的でない研究は無視されるか「信頼できない」とレッテルを貼られる。さらに、好まれる著者自身が、小規模な好ましいデータセットを選択し、より大規模な好ましくないデータセットを組み込まないなど、全体的な政治的、社会的、または経済的目標を支持する結果を生み出すように偏向しているか、支払いを受けている可能性がある。メタアナリシスの方法論は非常に柔軟であるため、そのような偏向が結果に影響を与える可能性がある<ref name="Stegenga">{{Cite journal | vauthors = Stegenga J | title = Is meta-analysis the platinum standard of evidence? | journal = Studies in History and Philosophy of Biological and Biomedical Sciences | volume = 42 | issue = 4 | pages = 497–507 | date = December 2011 | pmid = 22035723 | doi = 10.1016/j.shpsc.2011.07.003 | url = https://philpapers.org/rec/STEIMT | author-link = Stegenga J }}</ref>。

医学的メタアナリシスに使用される基礎研究における潜在的な利益相反を開示するために2011年に行われた研究では、29のメタアナリシスを調査し、メタアナリシスの基礎となる研究における利益相反がほとんど開示されていないことを発見した。29のメタアナリシスには、一般医学雑誌から11件、専門医学雑誌から15件、{{仮リンク|コクラン系統的レビューデータベース|en|Cochrane Database of Systematic Reviews|label=コクラン系統的レビューデータベース}}から3件が含まれていた。29のメタアナリシスは合計509件の[[ランダム化比較試験]]（RCT）をレビューした。このうち318件のRCTが資金源を報告し、219件（69%）が産業界から資金を受けていた（すなわち、1人以上の著者が製薬産業との財務的つながりを持っていた）。509件のRCTのうち、132件が著者の利益相反開示を報告し、91件の研究（69%）が1人以上の著者が産業界との財務的つながりを持っていることを開示した。しかし、この情報はメタアナリシスにほとんど反映されていなかった。RCTの資金源を報告したのは2件（7%）のみで、RCTの著者と産業界のつながりを報告したものはなかった。著者らは「メタアナリシスに含まれるRCTの産業界からの資金提供や著者の産業界との財務的つながりによるCOIの認識がなければ、メタアナリシスからのエビデンスに対する読者の理解と評価が損なわれる可能性がある」と結論付けた<ref>{{Citation | title=Reporting of Conflicts of Interest in Meta-analyses of Trials of Pharmacological Treatments | journal = Journal of the American Medical Association | vauthors = Roseman M, Milette K, Bero LA, Coyne JC, Lexchin J, Turner EH, Thombs BD | volume = 305 | issue = 10 | pages = 1008–1017 | year = 2011 | doi = 10.1001/jama.2011.257 | pmid = 21386079 | url = https://www.rug.nl/research/portal/en/publications/reporting-of-conflicts-of-interest-in-metaanalyses-of-trials-of-pharmacological-treatments(d4a95ee2-429f-45a4-a917-d794ee954797).html | hdl = 11370/d4a95ee2-429f-45a4-a917-d794ee954797 | s2cid = 11270323 | hdl-access = free }}</ref>。

例えば、1998年、米国の連邦裁判官は、アメリカ合衆国[[アメリカ合衆国環境保護庁]]が、禁煙職場法を可決させるために政策立案者に影響を与えることを意図して、環境たばこ煙（ETS）から非喫煙者へのがんリスクを主張する研究を作成するためにメタアナリシスのプロセスを乱用したと判断した<ref>{{Cite journal |last=Spink |first=Paul |date=1999 |title=Challenging Environmental Tobacco Smoke in the Workplace |url=https://journals.sagepub.com/doi/10.1177/146145299900100402 |journal=Environmental Law Review |language=en |volume=1 |issue=4 |pages=243–265 |doi=10.1177/146145299900100402 |bibcode=1999EnvLR...1..243S |issn=1461-4529}}</ref><ref>{{Cite web |last=Will |first=George |date=1998-07-30 |title=Polluted by the anti-tobacco crusade |url=https://www.tampabay.com/archive/1998/07/30/polluted-by-the-anti-tobacco-crusade/ |access-date=2024-09-28 |website=Tampa Bay Times |language=en}}</ref><ref>{{Cite journal |last1=Nelson |first1=Jon P. |last2=Kennedy |first2=Peter E. |date=2009 |title=The Use (and Abuse) of Meta-Analysis in Environmental and Natural Resource Economics: An Assessment |url=https://link.springer.com/article/10.1007/s10640-008-9253-5 |journal=Environmental and Resource Economics |language=en |volume=42 |issue=3 |pages=345–377 |doi=10.1007/s10640-008-9253-5 |bibcode=2009EnREc..42..345N |issn=0924-6460}}</ref>。

===含まれる研究の比較可能性と妥当性===

メタアナリシスは、特に生物科学において、十分な検出力を持つ一次研究の代替とはならないことが多い<ref>{{Cite journal | vauthors = Munafò MR, Flint J | title = Meta-analysis of genetic association studies | journal = Trends in Genetics | volume = 20 | issue = 9 | pages = 439–444 | date = September 2004 | pmid = 15313553 | doi = 10.1016/j.tig.2004.06.014 }}</ref>。

使用される方法の異質性は、誤った結論につながる可能性がある<ref>{{Cite journal | vauthors = Stone DL, Rosopa PJ |title=The Advantages and Limitations of Using Meta-analysis in Human Resource Management Research |journal=Human Resource Management Review |date=1 March 2017 |volume=27 |issue=1 |pages=1–7 |doi=10.1016/j.hrmr.2016.09.001 |language=en |issn=1053-4822}}</ref>。例えば、介入の形態やコホートの違いが小さいと考えられる場合や科学者に知られていない場合でも、メタアナリシスの結果を歪めたり、そのデータで十分に考慮されていない結果につながる可能性がある。逆に、メタアナリシスの結果は、特定の仮説や介入を実行不可能に見せ、さらなる研究や承認を妨げる可能性があり、間欠的な投与、[[オーダメイド医療]]の基準、[[併用療法]]などの修正が、実質的に異なる結果をもたらす場合でも、そうなる可能性がある。これには、メタアナリシスで考慮された小規模研究で成功裏に特定され適用された場合も含まれる。[[標準化]]、実験の[[再現性]]、[[オープンサイエンス]]のデータとプロトコルは、関連する要因や基準が不明であったり記録されていない可能性があるため、このような問題を軽減できないことが多い。

できるだけ少ない動物や人間でテストを行うことと、堅牢で信頼できる知見を得る必要性との間の適切なバランスについて議論がある。信頼性の低い研究は非効率的で無駄であり、研究は遅すぎるときだけでなく早すぎるときも無駄になるという主張がある。大規模な臨床試験では、参加者のテストに相当な費用や潜在的な害が伴う場合、計画的な逐次解析が使用されることがある<ref>{{Cite journal | vauthors = Button KS, Ioannidis JP, Mokrysz C, Nosek BA, Flint J, Robinson ES, Munafò MR | title = Power failure: why small sample size undermines the reliability of neuroscience | journal = Nature Reviews. Neuroscience | volume = 14 | issue = 5 | pages = 365–376 | date = May 2013 | pmid = 23571845 | doi = 10.1038/nrn3475 | s2cid = 455476 | doi-access = free }}</ref>。[[応用科学]]的な行動科学では、別々のチームによって学際的に設計された多くの異なる介入の有効性を調査するために「メガスタディ」が提案されている<ref name="10.1038/s41586-021-04128-4">{{Cite journal | vauthors = Milkman KL, Gromet D, Ho H, Kay JS, Lee TW, Pandiloski P, Park Y, Rai A, Bazerman M, Beshears J, Bonacorsi L, Camerer C, Chang E, Chapman G, Cialdini R, Dai H, Eskreis-Winkler L, Fishbach A, Gross JJ, Horn S, Hubbard A, Jones SJ, Karlan D, Kautz T, Kirgios E, Klusowski J, Kristal A, Ladhania R, Loewenstein G, Ludwig J, Mellers B, Mullainathan S, Saccardo S, Spiess J, Suri G, Talloen JH, Taxer J, Trope Y, Ungar L, Volpp KG, Whillans A, Zinman J, Duckworth AL | display-authors = 6 | title = Megastudies improve the impact of applied behavioural science | journal = Nature | volume = 600 | issue = 7889 | pages = 478–483 | date = December 2021 | pmid = 34880497 | doi = 10.1038/s41586-021-04128-4 | pmc = 8822539 | s2cid = 245047340 | bibcode = 2021Natur.600..478M | author40-link = Kevin Volpp }}</ref>。そのような研究の1つは、フィットネスチェーンを使用して多数の参加者を募集した。行動介入は、「異なる科学者が異なる結果を用いて異なる時間間隔で異なるサンプルで異なる介入アイデアをテストする」ため、比較が難しいことが多く、そのような個々の調査の比較可能性の欠如が「[[政策]]に情報を提供する」可能性を制限していることが示唆されている<ref name="10.1038/s41586-021-04128-4"/>。

===弱い包含基準が誤解を招く結論につながる===

教育におけるメタアナリシスは、含める研究の方法論的質に関して十分に制限的でないことが多い。例えば、小規模なサンプルや研究者が作成した測定を含む研究は、効果量の推定値を過大評価する<ref>{{Cite journal| vauthors = Cheung AC, Slavin RE |date=2016-06-01|title=How Methodological Features Affect Effect Sizes in Education |journal=Educational Researcher|language=en|volume=45|issue=5|pages=283–292|doi=10.3102/0013189X16656615|s2cid=148531062|issn=0013-189X}}</ref>。しかし、この問題は臨床試験のメタアナリシスも悩ませている。異なる品質評価ツール（QAT）の使用は、異なる研究を含め、平均治療効果の相反する推定値を得ることにつながる<ref>{{Cite journal | vauthors = Jüni P, Witschi A, Bloch R, Egger M | title = The hazards of scoring the quality of clinical trials for meta-analysis | journal = JAMA | volume = 282 | issue = 11 | pages = 1054–1060 | date = September 1999 | pmid = 10493204 | doi = 10.1001/jama.282.11.1054 | doi-access = free }}</ref><ref>{{Cite journal | vauthors = Armijo-Olivo S, Fuentes J, Ospina M, Saltaji H, Hartling L | title = Inconsistency in the items included in tools used in general health research and physical therapy to evaluate the methodological quality of randomized controlled trials: a descriptive analysis | journal = BMC Medical Research Methodology | volume = 13 | issue = 1 | pages = 116 | date = September 2013 | pmid = 24044807 | pmc = 3848693 | doi = 10.1186/1471-2288-13-116 | doi-access = free }}</ref>。

==現代科学での応用==
[[ファイル:Integrated Molecular Meta-Analysis of 1,000 Pediatric High-Grade and Diffuse Intrinsic Pontine Glioma - graphical abstract.jpg|thumb|300px|1,000件以上の[[小児脳幹部グリオーマ]]およびその他の小児グリオーマのメタアナリシスの図的要約。[[一次資料]]から関連する[[突然変異]]に関する情報と一般的な転帰が抽出された]]現代の統計的メタアナリシスは、単に加重平均を用いて一連の研究の効果量を組み合わせるだけではない。研究の結果が、異なる数の研究参加者のサンプリングによって予想される変動以上の変動を示すかどうかをテストすることができる。さらに、使用された測定器具、サンプリングされた母集団、または研究デザインの側面などの研究特性をコード化し、推定量の分散を減少させるために使用することができる（上記の統計モデルを参照）。したがって、研究におけるいくつかの方法論的弱点は統計的に修正することができる。メタアナリシス手法の他の用途には、臨床予測モデルの開発と検証が含まれ、メタアナリシスは異なる研究センターからの個別参加者データを組み合わせ、モデルの一般化可能性を評価するために使用される可能性がある<ref name="Individual participant data IPD m">{{Cite journal | vauthors = Debray TP, Riley RD, Rovers MM, Reitsma JB, Moons KG | title = Individual participant data (IPD) meta-analyses of diagnostic and prognostic modeling studies: guidance on their use | journal = PLOS Medicine | volume = 12 | issue = 10 | pages = e1001886 | date = October 2015 | pmid = 26461078 | pmc = 4603958 | doi = 10.1371/journal.pmed.1001886 | doi-access = free }}</ref><ref>{{Cite journal | vauthors = Debray TP, Moons KG, Ahmed I, Koffijberg H, Riley RD | title = A framework for developing, implementing, and evaluating clinical prediction models in an individual participant data meta-analysis | journal = Statistics in Medicine | volume = 32 | issue = 18 | pages = 3158–3180 | date = August 2013 | pmid = 23307585 | doi = 10.1002/sim.5732 | s2cid = 25308961 | url = https://ris.utwente.nl/ws/files/16298373/A_framework_for_developing.pdf }}</ref>、あるいは既存の予測モデルを集約することさえできる<ref>{{Cite journal | vauthors = Debray TP, Koffijberg H, Vergouwe Y, Moons KG, Steyerberg EW | title = Aggregating published prediction models with individual participant data: a comparison of different approaches | journal = Statistics in Medicine | volume = 31 | issue = 23 | pages = 2697–2712 | date = October 2012 | pmid = 22733546 | doi = 10.1002/sim.5412 | s2cid = 39439611 | url = https://ris.utwente.nl/ws/files/16299610/Debray_et_al_2012_Statistics_in_Medicine.pdf }}</ref>。

メタアナリシスは、グループ研究デザインと同様に{{仮リンク|単一対象デザイン|en|single-subject design|label=単一対象デザイン}}でも行うことができる<ref>{{Cite journal |last=Shadish |first=William R. |date=2014 |title=Analysis and meta-analysis of single-case designs: An introduction |url=https://linkinghub.elsevier.com/retrieve/pii/S0022440513001118 |journal=Journal of School Psychology |language=en |volume=52 |issue=2 |pages=109–122 |doi=10.1016/j.jsp.2013.11.009|pmid=24606971 }}</ref>。これは、多くの研究が{{仮リンク|単一対象研究|en|single-subject research|label=単一対象研究}}デザインで行われてきたため重要である<ref>{{Cite journal |last1=Zelinsky |first1=Nicole A. M. |last2=Shadish |first2=William |date=2018-05-19 |title=A demonstration of how to do a meta-analysis that combines single-case designs with between-groups experiments: The effects of choice making on challenging behaviors performed by people with disabilities |url=https://www.tandfonline.com/doi/full/10.3109/17518423.2015.1100690 |journal=Developmental Neurorehabilitation |language=en |volume=21 |issue=4 |pages=266–278 |doi=10.3109/17518423.2015.1100690 |pmid=26809945 |s2cid=20442353 |issn=1751-8423}}</ref>。単一対象研究に最も適切なメタアナリシス技法については、かなりの議論が存在する<ref>{{Cite journal |vauthors=Van den Noortgate W, Onghena P | year = 2007 | title = Aggregating Single-Case Results | journal = The Behavior Analyst Today | volume = 8 | issue = 2 | pages = 196–209 | url = https://www.questia.com/read/1G1-170115042/the-aggregation-of-single-case-results-using-hierarchical | doi=10.1037/h0100613}}</ref>。

メタアナリシスは、単一の研究から複数の研究への重点の移行をもたらす。個々の研究の統計的有意性ではなく、効果量の実践的重要性を強調する。この思考の変化は「メタアナリシス的思考」と呼ばれている。メタアナリシスの結果は、しばしば[[フォレストプロット]]で示される。

研究結果は異なるアプローチを用いて組み合わされる。医療研究のメタアナリシスでよく使用されるアプローチの1つは、'{{仮リンク|分散の逆数による重み付け|en|Inverse-variance weighting|label=分散の逆数法}}'と呼ばれる。すべての研究にわたる平均{{仮リンク|効果量|en|effect size|label=効果量}}は、各研究の効果推定量の分散の逆数に等しい重みを持つ''加重平均''として計算される。より大規模な研究とランダムな変動が少ない研究には、より小規模な研究よりも大きな重みが与えられる。他の一般的なアプローチには、[[コクラン・マンテル・ヘンツェルの統計量|マンテル・ヘンツェル法]]<ref>{{Cite journal | vauthors = Mantel N, Haenszel W | title = Statistical aspects of the analysis of data from retrospective studies of disease | journal = Journal of the National Cancer Institute | volume = 22 | issue = 4 | pages = 719–748 | date = April 1959 | pmid = 13655060 | doi = 10.1093/jnci/22.4.719 | s2cid = 17698270 }}</ref>と[[リチャード・ピート|ピート法]]<ref>{{Cite book | vauthors = Deeks JJ, Higgins JP, Altman DG | collaboration = Cochrane Statistical Methods Group | chapter = Chapter 10: Analysing data and undertaking meta-analyses: 10.4.2 Peto odds ratio method| chapter-url = https://training.cochrane.org/handbook/current/chapter-10#section-10-4-2 | veditors = Higgins J, Thomas J, Chandler J, Cumpston M, Li T, Page M, Welch V | title = Cochrane Handbook for Systematic Reviews of Interventions | edition = Version 6.2 | date = 2021 | publisher = The Cochrane Collaboration }}</ref>がある。

{{仮リンク|シード・ベースドDマッピング|en|Seed-based d mapping|label=シード・ベースドDマッピング}}（以前は符号付き差分マッピング、SDM）は、fMRI、VBM、PETなどの神経画像技法を使用した脳活動や構造の差異に関する研究をメタアナリシスするための統計的手法である。

[[DNAマイクロアレイ]]などの異なるハイスループット技術が[[遺伝子発現]]を理解するために使用されてきた。[[MiRNA]]発現プロファイルは、特定の細胞や組織の種類、疾患状態での差次的に発現するマイクロRNAを同定したり、処置の効果を確認したりするために使用されてきた。このような発現プロファイルのメタアナリシスは、新しい結論を導き出し、既知の知見を検証するために実施された<ref>{{Cite journal | vauthors = Bargaje R, Hariharan M, Scaria V, Pillai B | title = Consensus miRNA expression profiles derived from interplatform normalization of microarray data | journal = RNA | volume = 16 | issue = 1 | pages = 16–25 | date = January 2010 | pmid = 19948767 | pmc = 2802026 | doi = 10.1261/rna.1688110 }}</ref>。

全ゲノムシークエンシング研究のメタアナリシスは、複雑な表現型に関連する稀少なバリアントを発見するための大規模なサンプルサイズを収集する問題に対する魅力的な解決策を提供する。バイオバンク規模のコホートにおいて、要約統計量の効率的な保存アプローチを用いて、機能的に情報を得た稀少なバリアント関連メタアナリシスを可能にするいくつかの方法が開発されている<ref>{{Cite journal |last1=Li |first1=Xihao |last2=Quick |first2=Corbin |last3=Zhou |first3=Hufeng |last4=Gaynor |first4=Sheila M. |last5=Liu |first5=Yaowu |last6=Chen |first6=Han |last7=Selvaraj |first7=Margaret Sunitha |last8=Sun |first8=Ryan |last9=Dey |first9=Rounak |last10=Arnett |first10=Donna K. |last11=Bielak |first11=Lawrence F. |last12=Bis |first12=Joshua C. |last13=Blangero |first13=John |last14=Boerwinkle |first14=Eric |last15=Bowden |first15=Donald W. |last16=Brody |first16=Jennifer A. |last17=Cade |first17=Brian E. |last18=Correa |first18=Adolfo |last19=Cupples |first19=L. Adrienne |last20=Curran |first20=Joanne E. |last21=de Vries |first21=Paul S. |last22=Duggirala |first22=Ravindranath |last23=Freedman |first23=Barry I. |last24=Göring |first24=Harald H. H. |last25=Guo |first25=Xiuqing |last26=Haessler |first26=Jeffrey |last27=Kalyani |first27=Rita R. |last28=Kooperberg |first28=Charles |last29=Kral |first29=Brian G. |last30=Lange |first30=Leslie A. |last31=Manichaikul |first31=Ani |last32=Martin |first32=Lisa W. |last33=McGarvey |first33=Stephen T. |last34=Mitchell |first34=Braxton D. |last35=Montasser |first35=May E. |last36=Morrison |first36=Alanna C. |last37=Naseri |first37=Take |last38=O'Connell |first38=Jeffrey R. |last39=Palmer |first39=Nicholette D. |last40=Peyser |first40=Patricia A. |last41=Psaty |first41=Bruce M. |last42=Raffield |first42=Laura M. |last43=Redline |first43=Susan |last44=Reiner |first44=Alexander P. |last45=Reupena |first45=Muagututi'a Sefuiva |last46=Rice |first46=Kenneth M. |last47=Rich |first47=Stephen S. |last48=Sitlani |first48=Colleen M. |last49=Smith |first49=Jennifer A. |last50=Taylor |first50=Kent D. |last51=Vasan |first51=Ramachandran S. |last52=Willer |first52=Cristen J. |last53=Wilson |first53=James G. |last54=Yanek |first54=Lisa R. |last55=Zhao |first55=Wei |last56=NHLBI Trans-Omics for Precision Medicine (TOPMed) Consortium|last57=TOPMed Lipids Working Group |last58=Rotter |first58=Jerome I. |last59=Natarajan |first59=Pradeep |last60=Peloso |first60=Gina M. |last61=Li |first61=Zilin |last62=Lin |first62=Xihong |title=Powerful, scalable and resource-efficient meta-analysis of rare variant associations in large whole genome sequencing studies |journal=Nature Genetics |date=January 2023 |volume=55 |issue=1 |pages=154–164 |doi=10.1038/s41588-022-01225-6|pmid=36564505 |pmc=10084891 |s2cid=255084231 }}</ref>。

包括的なメタアナリシスは、効果のネットワークを推定するためにも使用できる。これにより研究者は、より正確に推定された結果の全体像におけるパターンを検討し、より広い文脈を考慮した結論を導き出すことができる（例：パーソナリティと知能の関係が特性群によってどのように変化するか）<ref>{{Cite book |last1=Stanek |first1=Kevin C. |url=https://umnlibraries.manifoldapp.org/projects/of-anchors-and-sails |title=Of Anchors & Sails: Personality-ability trait constellations |last2=Ones |first2=Deniz S. |publisher=University of Minnesota Libraries Publishing |year=2023 |location=Minneapolis, Minnesota, United States |pages=Chapters 4–7 |doi=10.24926/9781946135988|isbn=978-1-946135-98-8 |s2cid=265335858 }}</ref>。

==出典==
{{Reflist|30em|refs=<ref name=Zhang2020>{{Cite journal | vauthors = Zhang H, Deng L, Schiffman M, Qin J, Yu K | title = Generalized integration model for improved statistical inference by leveraging external summary data | journal = Biometrika | date = 2020 | volume = 107 | issue = 3 | pages = 689–703 | doi = 10.1093/biomet/asaa014 }}</ref>
}}

== 参考文献 ==
主な執筆者、編者の順。
*{{cite book|和書 |author=アービング・カーシュ |authorlink=アービング・カーシュ |translator=石黒千秋 |title=抗うつ薬は本当に効くのか |isbn=978-4767809540 |ref=harv |year=2010 |publisher=}}
*{{Cite journal|和書|author=津谷喜一郎|authorlink=津谷喜一郎|date=2003|title=EBMにおけるエビデンスの吟味 |url=http://www.lifescience.jp/ebm/opinion/200308/|journal=Therapeutic Research|volume=24|issue=8|ref={{harvid|津谷|2003}}|pages=1415-22|naid=50000285052|year=2003}}
*{{Cite journal|和書|author=津谷喜一郎、正木朋也|date=2006-03|title=エビデンスに基づく医療（EBM）の系譜と方向性 保健医療評価に果たすコクラン共同計画の役割と未来|url=https://www.jstage.jst.go.jp/article/jjoes2001/6/1/6_1_3/_pdf/-char/ja|format=pdf|journal=日本評価研究 |volume=6 |issue=1 |pages=3-20 |naid=40007259318|ref={{harvid|津谷、正木|2006}}|year=2006}}
;洋書
{{div col|2=25em}}
*{{Cite journal|last=Ahn|first=EunJin|last2=Kang|first2=Hyun|date=2018-04-02|title=Introduction to systematic review and meta-analysis|url=http://ekja.org/journal/view.php?doi=10.4097/kjae.2018.71.2.103|journal=Korean Journal of Anesthesiology|volume=71|issue=2|ref={{harvid|Ahn|Kang|2018}}|pages=103–112|language=en|doi=10.4097/kjae.2018.71.2.103|issn=2005-6419|pmc=5903119|pmid=29619782|year=2018}}
*{{cite journal|last1=Bian|first1=Zhao-Xiang|last2=Wu|first2=Tai-Xiang|title=Legislation for trial registration and data transparency| journal=Trials|volume=11|issue=1|ref={{harvid|Bian|Wu|2010}} |page=64|language=en|year=2010|pmid=20504337 |pmc=2882906|doi=10.1186/1745-6215-11-64 |url=http://www.trialsjournal.com/content/11/1/64}}
*{{Cite journal|last=Christopoulou|first=Stella C.|date=2023-02-01|title=Towards Automated Meta-Analysis of Clinical Trials: An Overview|url=https://www.mdpi.com/2673-7426/3/1/9|journal=BioMedInformatics|volume=3|issue=1|ref={{harvid|Christopoulou|2023}}|pages=115-140 |language=en|doi=10.3390/biomedinformatics3010009|issn=2673-7426|year=2023}}
*{{Cite journal|last=Conn|first=Vicki S.|last2=Valentine|first2=Jeffrey C.|last3=Cooper|first3=Harris M.|last4=Rantz|first4=Marilyn J.|date=2003-07|title=Grey Literature in Meta-Analyses|url=https://journals.lww.com/nursingresearchonline/abstract/2003/07000/grey_literature_in_meta_analyses.8.aspx|journal=Nursing Research|volume=52|issue=4
|ref={{harvid|Conn|Valentine|Cooper|Rantz|2003}}|page=256|language=en-US|issn=0029-6562|year=2003}}
*{{Cite journal|last=Feng|first=Yunying|last2=Liang|first2=Siyu|last3=Zhang|first3=Yuelun|last4=Chen|first4=Shi |last5=Wang|first5=Qing |last6=Huang |first6=Tianze |last7=Sun |first7=Feng|last8=Liu|first8=Xiaoqing|last9=Zhu|first9=Huijuan|date=2022-05-31|title=Automated medical literature screening using artificial intelligence: a systematic review and meta-analysis|url=https://academic.oup.com/jamia/article-abstract/29/8/1425/6596174?redirectedFrom=fulltext|journal=Journal of the American Medical Informatics Association|volume=29|issue=8|ref={{harvid|Feng|LiangZhang|Chen|Wang|Huang|Sun|Liu|Zhu|2022}} |pages= 1425-1432|language=en|doi=10.1093/jamia/ocac066|issn=1527-974X |pmc=PMC9277646 |pmid=35641139 |year=2022}}
*{{cite journal|last1=Huedo-Medina|first1=T. B.|last2=Kirsch|first2=I.|last3=Middlemass|first3=J.|last4=Klonizakis|first4=M.|last5=Siriwardena|first5=A. N.|title=Effectiveness of non-benzodiazepine hypnotics in treatment of adult insomnia: meta-analysis of data submitted to the Food and Drug Administration |journal=BMJ |volume= 345|issue=dec17 6|ref= {{harvid|Huedo-Medina|Kirsch|Middlemass|Klonizakis|Siriwardena|2012}}|pages= e8343|language=en|year=2012| pmid=23248080|pmc=3544552 |doi=10.1136/bmj.e8343|url=http://www.bmj.com/content/345/bmj.e8343}}
*{{cite journal|last1=Joober|first1=Ridha|last2=Schmitz|first2=Norbert|last3=Annable|first3=Lawrence|last4=Boksa|first4=Patricia|title=Publication bias: What are the challenges and can they be overcome?|journal=Journal of Psychiatry & Neuroscience|volume=37|issue=3|ref={{harvid|Joober|Schmitz|Annable|Boksa|2012}}|pages=149-152|language=en|year=2012|month=May|pmid=22515987|pmc=3341407|doi=10.1503/jpn.120065|url=http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC3341407/}}
*{{Cite journal|last=Michelson|first=Matthew|last2=Chow|first2=Tiffany|last3=Martin|first3=Neil A|last4=Ross|first4=Mike|last5=Tee Qiao Ying|first5=Amelia|last6=Minton|first6=Steven|date=2020-08-17|title=Artificial Intelligence for Rapid Meta-Analysis: Case Study on Ocular Toxicity of Hydroxychloroquine|url=http://www.jmir.org/2020/8/e20007/|journal=Journal of Medical Internet Research|volume=22|issue=8|ref={{harvid|Michelson|Chow|Martin|Ross|Tee Qiao Ying|Minton|2020}} |pages=e20007 |language=en |doi=10.2196/20007 |issn=1438-8871|pmc=7459430 |pmid=32804086 |year=2020}}
*{{Cite journal|last=Morrissey|first=M. B.|date=2016-10|title=Rejoinder: Further considerations for meta‐analysis of transformed quantities such as absolute values|url=https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1111/jeb.12951|journal=Journal of Evolutionary Biology|volume=29|issue=10|ref={{harvid|Morrissey|2016}}|pages=1922–1931|language=en|doi=10.1111/jeb.12951|issn=1010-061X|year=2016}}
*{{cite journal |authors=O'Rourke K |title=An historical perspective on meta-analysis: dealing quantitatively with varying study results |journal=J R Soc Med |volume=100 |issue=12|ref={{harvid|O'Rourke|2007}} |pages=579–82|language=en |date= 2007-12 |pmid=18065712 |pmc=2121629 |doi=10.1177/0141076807100012020 |url=https://doi.org/10.1177%2F0141076807100012020 |year=2007}}
*{{Cite journal|last=Page|first=Matthew J.|last2=McKenzie|first2=Joanne E.|last3=Forbes|first3=Andrew|date=2013-05|title=Many scenarios exist for selective inclusion and reporting of results in randomized trials and systematic reviews|url=https://linkinghub.elsevier.com/retrieve/pii/S0895435612003460|journal=Journal of Clinical Epidemiology|volume=66|issue=5|ref={{harvid|Page|McKenzie|Forbes|2013}}|pages=524–537|language=en|doi=10.1016/j.jclinepi.2012.10.010|year=2013}}
*{{Cite journal|last=Page|first=Matthew J|last2=Forbes|first2=Andrew|last3=Chau|first3=Marisa|last4=Green|first4=Sally E|last5=McKenzie|first5=Joanne E|date=2016-04|title=Investigation of bias in meta-analyses due to selective inclusion of trial effect estimates: empirical study|url=https://bmjopen.bmj.com/lookup/doi/10.1136/bmjopen-2016-011863|journal=BMJ Open|volume=6|issue=4|ref= {{harvid|Page|Forbes|Chau|McKenzie|2016}}|pages=e011863|language=en|doi=10.1136/bmjopen-2016-011863|issn=2044-6055 |pmc=4853995|pmid=27121706 |year= 2016}}
*{{Cite journal|last=Schmucker|first=Christine M.|last2=Blümle|first2=Anette|last3=Schell|first3=Lisa K.|last4=Schwarzer|first4=Guido|last5=Oeller|first5=Patrick|last6=Cabrera|first6=Laura|last7=von Elm|first7=Erik|last8=Briel|first8=Matthias|last9=Meerpohl|first9=Joerg J.|editor-last=Pietschnig|editor-first=Jakob|date=2017-04-25|title=Systematic review finds that study data not published in full text articles have unclear impact on meta-analyses results in medical research |url=https://dx.plos.org/10.1371/journal.pone.0176210|journal=PLOS ONE|volume=12|issue=4|ref={{harvid|Schmucker|Blümle|Schell|Schwarzer|Oeller|Cabrera|von Elm|Briel|Meerpohl|2017}} |pages=e0176210|language=en |doi=10.1371/journal.pone.0176210 |issn=1932-6203|pmc=5404772|pmid=28441452|year=2017}}
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==関連項目==
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* {{仮リンク|推定統計学|en|Estimation statistics|label=推定統計学}}
* {{仮リンク|メタサイエンス|en|Metascience|label=メタサイエンス}}
* {{仮リンク|ニューカッスル・オタワ尺度|en|Newcastle–Ottawa scale|label=ニューカッスル・オタワ尺度}}
* {{仮リンク|報告バイアス|en|Reporting bias|label=報告バイアス}}
* [[総説論文]]
* [[二次調査]]
* {{仮リンク|研究の異質性|en|Study heterogeneity|label=研究の異質性}}
* [[システマティック・レビュー]]
* {{仮リンク|ガルブレイスプロット|en|Galbraith plot|label=ガルブレイスプロット}}
* {{仮リンク|データ集約|en|Data aggregation|label=データ集約}}
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== 外部リンク ==
{{Commons}}
{{Evidence-based practice}}
{{医学研究}}
{{メタ}}
{{統計学}}
{{Normdaten}}
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[[Category:疫学]]
[[Category:統計学]]
[[Category:評価方法]]
[[Category:メタアナリシス|*]]
[[Category:根拠に基づく実践]]