ネットワークメタ分析における矛盾の特定：ネットヒートプロットは信頼できる方法ですか？

ネットワークメタ分析の最大の課題の1つは、直接的および間接的な証拠が矛盾するときに発生する矛盾です。矛盾は、治療効果と治療のコントラストの推定と解釈の問題を引き起こします。Krahnと同僚は、ランダム化比較試験のネットワーク内で矛盾を識別して特定するためのグラフィカルなツールとして、正味熱アプローチを提案しました。トリートメントループを備えたネットワークの場合、ネットヒートプロットには、各デザインを一度に一時的に削除し、残りの各デザインの貢献度を矛盾に評価することによって計算された統計が表示されます。ネットヒートプロットは、ネットワークの矛盾の程度を示す色付けでグラフで表示されるマトリックスの形をとります。肺がんの7531人の患者の全生存率を評価する個々の参加者データのネットワークに適用されると、正味熱アプローチから重要な矛盾の証拠がないことに驚いた。これは、ブッチャーアプローチ、コクランのQ統計、ノード分割、および矛盾するパラメーターアプローチなどの矛盾を評価するための他のアプローチと矛盾していました。さらなる理論的研究は、ネットヒートプロットの根底にある計算が、誤解を招く可能性のある直接的および間接的な証拠の任意の重み付けを構成することを示しています。これをさらに説明し、シミュレーション研究と糖尿病に対する10の治療のネットワークメタ分析を使用します。ネットヒートプロットは、矛盾を確実に通知したり、矛盾を引き起こすデザインを特定したりしないと結論付けています。

One of the biggest challenges for network meta-analysis is inconsistency, which occurs when the direct and indirect evidence conflict. Inconsistency causes problems for the estimation and interpretation of treatment effects and treatment contrasts. Krahn and colleagues proposed the net heat approach as a graphical tool for identifying and locating inconsistency within a network of randomized controlled trials. For networks with a treatment loop, the net heat plot displays statistics calculated by temporarily removing each design one at a time, in turn, and assessing the contribution of each remaining design to the inconsistency. The net heat plot takes the form of a matrix which is displayed graphically with coloring indicating the degree of inconsistency in the network. Applied to a network of individual participant data assessing overall survival in 7531 patients with lung cancer, we were surprised to find no evidence of important inconsistency from the net heat approach; this contradicted other approaches for assessing inconsistency such as the Bucher approach, Cochran's Q statistic, node-splitting, and the inconsistency parameter approach, which all suggested evidence of inconsistency within the network at the 5% level. Further theoretical work shows that the calculations underlying the net heat plot constitute an arbitrary weighting of the direct and indirect evidence which may be misleading. We illustrate this further using a simulation study and a network meta-analysis of 10 treatments for diabetes. We conclude that the net heat plot does not reliably signal inconsistency or identify designs that cause inconsistency.