lme4
lmer()
forestplot
optimx
dfoptim
PropCIs
msm

Analysis: Diagnostic Test Accuracy (DTA)研究のメタアナリシス。 Bivariate modelによる感度・特異度の統合値と信頼区間、Summary ROC曲線のプロット。

有病率、感度、特異度のForest plot、感度・特異度の統合値と95%信頼区間、統合値のDiagnostic Odds Ratio （DOR）、陽性尤度比、陰性尤度比、I二乗値のコンソールへの出力、 Summary ROCのプロット。

Cochrane Handbook for Systematic Reviews of Diagnostic Test Accuracy version 2.0, 2022で解説されているR用スクリプトを元に作成。Link

madaは0イベントに対しては＋0.5で補正を行うこと、および、近似正規分布を前提としている、症例数が25以下、あるいは、感度・特異度が95%以上では、バイアス（誤差）大きくなるため、Cochrane Handbook for Systematic Reviews of Diagnostic Test Accuracy version 2.0, 2022ではその使用は推奨されていない。Rのlme4パッケージが提供しているlmer()関数で二項分布を用いることで、このような極端なデータが含まれていても、バイアス（誤差）は生じない。

データは下記のような形式で用意する。なお、MindsのDTAシステマティックレビュー用の評価シートの形式でも対応しており、セルＡ３からカラムＴのＴＮのデータの一番下のセルまでを選択し、コピー操作を行って、Rでスクリプトを実行することで解析が可能である。DTA_sheet.xlsx なお、このExcelブックにはmadaを用いるスクリプトを含む評価シート、エビデンス総体用の評価シートも含まれている。

Dependent packages:"lme4" "forestplot" "optimx" "dfoptim" "PropCIs" "msm"

各パッケージのAuthor情報はそれぞれのリンクから参照のこと。

Data: データを一定の形式でExcelで用意する。解析実行の際には、データ範囲をコピーして、Rに戻り、Rエディタ中のスクリプトを実行する。
names TP FP FN TN Theron 2013 154 27 31 517 Malbruny 2011 12 0 0 46 Boehme 2011e 101 16 0 671 Boehme 2011b 171 3 6 825 Boeheme 2010b 201 0 8 101 Ciftci 2011 24 1 1 59 Boehme 2010e 179 0 8 35 Bowles 2011 60 2 4 23 Boehme 2010c 136 1 10 185 Miller 2011 27 2 2 58 Boehme 2011e 136 5 12 234 Ioannidis 2011 29 2 3 32 Teo 2011 56 2 6 42 Hanif 2011 54 0 6 146 Marlowe 2011 116 4 14 82 Boehme 2011a 203 4 26 303 Zeka 2011 31 0 4 68 Scott 2011 58 3 9 104 Boehme 2011c 201 2 32 669 Rachow 2011 49 1 9 101 Boehme 2010d 36 3 7 215 Boehme 2011a 123 1 24 68 Boehme 2011d 121 0 24 144 Helb 2010 67 0 15 25 Theron 2011 111 19 30 320 Moure 2011 61 0 17 29 Lawn 2011 42 2 30 320

*青のボタンをクリックして、Excelに貼り付ける（Ctrl+V)と形式を確認のこと。

Output: Forest plot、SROC plot。（サンプルデータとは異なる例です）。

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