メタ解析での患者の欠測データ、効果推定値に実質的な影響

二値評価項目で統計的有意な効果が認められた被験者群レベルのメタ解析（無作為化比較試験653件）を対象とした系統的レビュー100報を対象に、欠測データに関連するバイアスリスクを補完的研究で評価した。 もっともらしくないがよく論じられる4通りの仮説を適用したところ、相対的効果推定値の変化率中央値は0-30.4％、無効果閾値を超えたメタ解析の割合は1（最良のシナリオ）-60％（最悪のシナリオ）、効果の方向が変化したメタ解析の割合は最悪のシナリオで26％だった。informative missingness odds ratio（IMOR、高値ほど厳密性高い）に基づくもっともらしい仮説を適用すると、相対的効果推定値の変化率中央値は1.4％-7.0％、無効果閾値を超えたメタ解析の割合は6（IMOR 1.5）-22％（IMOR 5）、効果の方向が変化したメタ解析の割合はIMOR 5で2％だった。 ...