個別の参加者データを用いたサブグループ同定：腰痛における多試験の応用

科学分野:

• 生物統計学
• 臨床試験分析
• 個別化医療

背景:

• モデルベース再帰分割（MOB）およびmetaMOBは、差次的な治療効果を持つ患者サブグループを特定するための統計ツールです。
• 複数の試験からの個々の参加者データ（IPD）を活用することは、特に費用のかかる大規模な研究において、小さな治療効果を検出し、応答者を特定するために不可欠です。
• 治療効果の異質性は、高度な分析アプローチを必要とします。

主な方法:

• モデルベース再帰分割（MOB）およびその拡張であるmetaMOBを利用しました。
• メタアナリシスにおける治療効果の異質性をモデル化するためにランダム効果を使用しました。
• 腰痛に関するPatelらのIPDメタアナリシスのサブセットから派生した合成データにメソッドを適用しました。
• 切片と治療効果の両方の異質性を調査しました。

結論:

• MOBおよびmetaMOBは、IPDメタアナリシスにおける異質性を解明するための貴重なツールです。
• 切片と治療効果の異質性を探求することは、介入から最も恩恵を受ける患者サブグループを特定するために重要です。
• これらのアプローチは、特に腰痛のような状態の個別化治療戦略の開発をサポートします。