計画および実施された統計解析の間の原因不明不一致の証拠: 無作為化試験のレビュー【JST・京大機械翻訳】

Cro, S.; Forbes, G.; Johnson, N. A.; Kahan, B. C.

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202214022704979 整理番号：22P0260611

計画および実施された統計解析の間の原因不明不一致の証拠: 無作為化試験のレビュー【JST・京大機械翻訳】

Evidence of unexplained discrepancies between planned and conducted statistical analyses: a review of randomized trials

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発行年： 2020年02月23日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2020年02月23日
JST資料番号： O7002B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

※このプレプリント論文は学術誌に掲載済みです。なお、学術誌掲載の際には一部内容が変更されている可能性があります。

【背景】試験データ(しばしばp-hackingと呼ばれる)の検査の後の計画された統計解析アプローチを,または変更することは,ランダム化試験のバイアス結果を得ることができる。しかし,実際にこの問題の程度は不明である。公開されたランダム化試験のレビューを行い,事前指定分析アプローチが公的に利用可能であり,計画分析がどのように変化するかを評価した。【方法】6つの主導的一般医学雑誌における1月と4月2018の間に発表されたランダム化試験のレビュー。各試行に対して,事前指定解析手法がプロトコルまたは統計解析計画で公的に利用可能かどうかを確立し,これを試行出版と比較した。結果:全体で,101の適格試験(88%)の89は,公的に利用可能な事前指定分析アプローチを有した。22/89試験(25%)のみが,事前指定と実施分析の間に説明的不一致がなかった。54の試験(61%)は,1つ以上の原因不明の不一致を有し,13の試験(15%)では,統計的方法の不完全な報告により,どのような説明不能な不一致が生じるかを確認するのは不可能であった。解析モデル(n=31,35%)および分析集団(n=28,31%)に対して,未説明の不一致が最も一般的であり,次に,共変量(n=23,26%)の使用および欠測データ(n=16,18%)を扱うためのアプローチが続いた。多くのプロトコルまたは統計解析計画は,試験が始まった後,日付されたので,以前の食い違いが見逃された。【結論】ランダム化試験の統計的方法における未説明の不一致は,一般的である。結果の適切な評価には透明性の増加が必要である。【JST・京大機械翻訳】

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