1. パブリケーションバイアスとは？

パブリケーションバイアス（Publication Bias） とは、統計的に有意な結果（P < 0.05）やポジティブな結果を示す研究が、ネガティブな結果の研究よりも公表されやすい現象のことです。

✅ パブリケーションバイアスが発生する要因

1. ジャーナル側の選択バイアス
   • 有意差のある研究の方がインパクトが高く、掲載されやすい。
2. 研究者側の選択バイアス
   • ネガティブな結果では論文投稿を控えたり、データを「都合よく」解析し直したりする（P-hacking）。
3. 資金提供者の影響
   • 製薬企業などのスポンサーが不都合な結果の研究を公開しないケースがある。

2. パブリケーションバイアスの判定方法

1️⃣ ファンネルプロット（Funnel Plot）

• 縦軸に標準誤差（SE）、横軸に効果量をプロットした散布図。
• 対称形ならバイアスなし、非対称ならバイアスの可能性あり。
• 例：
  • 左右対称 → バイアスが少ない
  • 片側に偏りがある → ネガティブな結果の研究が欠落している可能性

2️⃣ エガー回帰検定（Egger’s Test）

• ファンネルプロットの非対称性を統計的に評価する回帰分析手法。
• P < 0.05 ならパブリケーションバイアスの可能性が高い。
• ただし、サンプル数が少ないと信頼性が低くなるので注意。

3️⃣ トリム・アンド・フィル法（Trim and Fill Method）

• 欠落している可能性のある研究を統計的に補完し、バイアスの影響を評価する方法。
• 実際にメタアナリシスの結果を補正し、「バイアスがなかった場合の真の効果量」を推定できる。

4️⃣ ベッグ検定（Begg’s Test）

• ランク相関を利用したバイアス判定法（Egger’s Testより保守的）。
• Egger’s Testと合わせて使うとバイアスの可能性をより正確に評価できる。

3. パブリケーションバイアスのReviewへの活用方法

✅ Systematic ReviewやMeta-Analysisでの対策

1. 事前に包括的な検索戦略を立てる

   • 未発表研究や学会発表データも考慮する（ClinicalTrials.gov, gray literatureなど）。
   • 複数のデータベース（PubMed, Cochrane, Embase, Google Scholar など）を検索する。

2. バイアス評価を行う

   • PRISMA（Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses）ガイドライン に従い、バイアスのリスクを評価する。
   • CochraneのROBツール（Risk of Bias Tool） を用いる。

3. 統計的手法を活用する

   • ファンネルプロット、Egger’s Test、トリム・アンド・フィル法を組み合わせてバイアスを評価。
   • メタ回帰（Meta-regression）を行い、バイアスの影響を推定する。

4. サブグループ解析・感度分析を実施する

   • 特定の研究のみを除外して解析し、結果の頑健性を確認する。
   • 例：「質の低い研究を除いた場合でも結果は変わらないか？」

4. まとめ

これらの手法を適切に活用することで、パブリケーションバイアスを最小限に抑え、より信頼性の高いエビデンスを確立できます。

＜院長＞
・ファンネルプロットはとても良い手法だと感じています。
・それ以外の評価方法については、私がまだ無知な部分があるので、今後理解していきたいと考えています。