前向きメタ分析（PMA）を実施する利点の定量化：幼児肥満予防の事例研究

背景：将来のメタ分析（PMA）の場合、適格な研究が特定され、PMA仮説、選択基準、および分析方法は、いずれかの研究の結果が既知の前に事前に指定されています。これにより、出版物のバイアスと選択的結果報告が削減され、結果の標準化/調和のためのユニークな機会が提供されます。幼児期の肥満を防ぐために、介入を調査する4つの試験の世界初のPMAを実施しました。この研究の目的は、試験、結果の調和、および介入効果を検出する能力、および将来のPMAの推奨事項を導き出す力に対する変動に対する将来の計画の影響を定量的に分析することでした。 方法：登録記録、プロトコル出版物、および可変リストを使用して、エポックPMAに含まれる4つの試行で収集された介入設計、参加者の特性、および結果を調べました。PMAに含める前に試験が収集することを計画した結果は、PMA包含後に試験が収集した結果と比較されました。試行間の一致する結果の定義の割合、試行ごとの結果の数、および介入効果を検出するための統計的能力のコラボレーションがどのように増加したかを分析しました。 結果：含まれた試験は、介入設計と参加者がさまざまであり、これにより外部の妥当性が向上し、メタ分析のためにサブグループ分析を実行する能力が向上しました。個々の試験では、主要な介入効果（BMI Zスコア）を検出するための能力が限られていましたが、データを合成して統計力を大幅に増加させました。将来の計画により、収集された結果カテゴリの数（体重、子供の食事、睡眠など）の数が増加し、結果の調和が増加しました。PMAを含める前は、結果カテゴリの18％のみがすべての試験に含まれていました。PMA包含後、これは結果カテゴリの91％に増加しました。ただし、PMA包含後に試験はほとんど同じ結果カテゴリを収集しましたが、結果の測定方法のいくつかの矛盾は残っています（外部プレイの時間ごとに身体活動を測定することとアクティビティモニターの使用など）。 結論：将来の計画により、結果の調和が大きくなり、介入効果を検出する力が高まり、試験設計と集団の許容可能な変動を維持し、外部の妥当性が改善されました。将来のPMAに関する推奨事項には、結果測定のより詳細な調和と、データの不必要な過剰収集による研究廃棄物を避けるための分析の慎重な事前仕様が含まれます。

BACKGROUND: For prospective meta-analyses (PMAs), eligible studies are identified, and the PMA hypotheses, selection criteria, and analysis methods are pre-specified before the results of any of the studies are known. This reduces publication bias and selective outcome reporting and provides a unique opportunity for outcome standardisation/harmonisation. We conducted a world-first PMA of four trials investigating interventions to prevent early childhood obesity. The aims of this study were to quantitatively analyse the effects of prospective planning on variations across trials, outcome harmonisation, and the power to detect intervention effects, and to derive recommendations for future PMA. METHODS: We examined intervention design, participant characteristics, and outcomes collected across the four trials included in the EPOCH PMA using their registration records, protocol publications, and variable lists. The outcomes that trials planned to collect prior to inclusion in the PMA were compared to the outcomes that trials collected after PMA inclusion. We analysed the proportion of matching outcome definitions across trials, the number of outcomes per trial, and how collaboration increased the statistical power to detect intervention effects. RESULTS: The included trials varied in intervention design and participants, this improved external validity and the ability to perform subgroup analyses for the meta-analysis. While individual trials had limited power to detect the main intervention effect (BMI z-score), synthesising data substantially increased statistical power. Prospective planning led to an increase in the number of collected outcome categories (e.g. weight, child's diet, sleep), and greater outcome harmonisation. Prior to PMA inclusion, only 18% of outcome categories were included in all trials. After PMA inclusion, this increased to 91% of outcome categories. However, while trials mostly collected the same outcome categories after PMA inclusion, some inconsistencies in how the outcomes were measured remained (such as measuring physical activity by hours of outside play versus using an activity monitor). CONCLUSION: Prospective planning led to greater outcome harmonisation and greater power to detect intervention effects, while maintaining acceptable variation in trial designs and populations, which improved external validity. Recommendations for future PMA include more detailed harmonisation of outcome measures and careful pre-specification of analyses to avoid research waste by unnecessary over-collection of data.