1. ファンネルプロットとは？

ファンネルプロット（Funnel Plot） は、メタアナリシス（複数の研究結果を統合する統計手法）において、パブリケーションバイアスの有無を視覚的に評価するためのグラフです。

このプロットでは、各研究の効果量とその精度（標準誤差）をプロットし、対称性を確認することで、ネガティブな結果が報告されにくいバイアス（出版バイアス）の影響を推測できます。

2. ファンネルプロットの構成

✅ 縦軸（Y軸）

• 標準誤差（Standard Error, SE） を取ることが一般的。
• 研究のサンプルサイズが大きいほど標準誤差が小さくなり、グラフの上部にプロットされる。

✅ 横軸（X軸）

• 効果量（Effect Size, OR, RR, SMD など） を取る。
• 例: オッズ比（Odds Ratio, OR）や標準化平均差（Standardized Mean Difference, SMD）など。

✅ データの分布

• 理想的な場合：
  • 標本サイズが大きい（標準誤差が小さい）研究は、中心に密集する。
  • 小規模な研究ほど効果量のバラつきが大きくなり、プロットの下部が広がる（三角形のような形になる）。
• パブリケーションバイアスがある場合：
  • ネガティブな結果の研究が欠落し、プロットが非対称になる。

3. ファンネルプロットの解釈

4. ファンネルプロットの活用方法

✅ 1. メタアナリシスでのバイアス評価

• メタアナリシスにおいて、ファンネルプロットを確認することで、結果の信頼性を評価できる。
• バイアスが疑われる場合は、補正が必要（例: トリム・アンド・フィル法）。

✅ 2. トリム・アンド・フィル法（Trim and Fill Method）との併用

• ファンネルプロットが非対称な場合、欠落していると考えられるデータを補完し、修正後の効果量を推定する手法。
• バイアス補正後の結果と元のメタアナリシスの結果を比較することで、バイアスの影響を確認できる。

✅ 3. Egger’s Test や Begg’s Test との併用

• ファンネルプロットは視覚的な評価に頼るため、Egger’s Test（線形回帰法によるバイアス検定） や Begg’s Test（順位相関による検定） で統計的に確認するとより客観的な評価ができる。

5. まとめ

ファンネルプロットは、パブリケーションバイアスの有無を評価するための強力なツールですが、主観的な判断に頼りすぎず、統計的検定と組み合わせて評価することが重要です。

＜院長＞
・分かりやすくまとめてくれました。
・ファンネルプロットは図を見ると直感的に理解できるのですが、ここでは図はでてきませんでした。