医学研究における統計解析結果の報告方法に関する推奨
Mansournia, M. A. & Nazemipour, M. Recommendations for accurate reporting in medical research statistics. Lancet 403, 611–612 (2024).
https://doi.org/10.1016/S0140-6736(24)00139-9
Lancetの編集グループ発、過去3年間に渡る1000本を超える投稿論文のレビュー経験より、統計解析において過不足無く提示すべき情報、適切な報告に関するガイドラインをたった2枚のPDFにまとめて簡潔に提示したCorrespondence。 首肯するしかないもっともなデータの提示法から、知らなかった概念の提示までシンプルに纏めてくれている。各項目において重要な引用文献を提示してくれているので、この論文をアンカーにしてさらに深掘りできたのがとてもよかった。
データの分布形状を確認して、要約統計量をmean+SDか、median+IQRで提示せよ
Supplementには各変数のヒストグラムやTableを提示せよ
解析に用いたあらゆる統計モデルの仮定を吟味して、視覚的に妥当性を評価せよ
p値は二分化せず、正確なp値を報告せよ(例:not p<0.05, but p=0.032)
適切に算出された効果量の95%信頼区間と臨床的重要性を見て効果の程度を解釈せよ；"no effect"は安易に使うな
交絡因子は有意差検定で選択せず、背景知識に基づき検討し、DAGでその思考を描出せよ
結果に影響しうるほどデータの欠測がある場合、逆確率重み付けか多重代入法による欠測補完をせよ
比率推定においてsparse-data biasの存在の評価と適切な対処をせよ
Greenland et al., BMJ, 2016がこの辺りのわかりやすい解説論文を出している
アウトカム発生頻度が高い場合、ORではなくRR,RDを報告せよ
modified Poisson regression, regression standardizationでRR,RDを推定できるとのこと。知らなかったので深掘りしてみる。
Zou, American Journal of Epidemiology, 2004; Greenland, American Journal of Epidemiology, 2004
統計モデルにおける交互作用項の評価では、乗法的(Odds or Rate)なスケールだけでなく加法的(Risk)で評価せよ
ここも知らない概念だった。交互作用項には乗法的なもの、加法的なものがあるらしい。
Knol et al., International Journal of Epidemiology, 2012 を参考にして深掘りしてみる。
