ネットワークメタアナリシスのレクチャー

ネットワークメタアナリシスを実行

現代の医学研究において、一つの疾患に対して数多くの治療薬や介入法が存在することは珍しくありません。 しかし、臨床現場が真に求めているのは「AとBのどちらが良いか」という断片的な情報ではなく、「現存するすべての選択肢の中で、結局どれが最も優れているのか」という包括的な答えです。

本来、これらすべてを比較するには、あらゆる組み合わせのランダム化比較試験 (RCT) を行う必要があります。 しかし、医学領域において被験者となる患者数は無尽蔵ではなく、極めて貴重なリソースです。 コストや倫理的観点からも、すべての直接対決試験 (Head-to-head trials) を行うことは現実的に不可能です。

この限界を打ち破る「画期的な手法」が、ネットワークメタアナリシス (Network Meta-Analysis: NMA)です。

NMAの最大の特徴は、共通の比較対照 (プラセボなど) を介することで、直接的な比較試験が存在しない治療法同士の優劣を推定できる「間接比較」の理論を導入した点にあります。

• エビデンスの統合: 散在していた個別の比較データを一つの巨大なネットワークとして統合します。
• 治療選択肢の順位付け: 現存するすべての治療法に相対的な順位をつけ、科学的な根拠に基づいた「最も有効な治療」を導き出します。
• リソースの最大活用: 過去に行われた限られた試験データから、未知の比較結果を予測・補完します。

本レクチャーでは、単なる統計手法を超え、臨床的意思決定を劇的に進化させる「エビデンスの地図」とも言えるネットワークメタアナリシスの全体像を学んでいきます。