초록
질병에 대한 새로운 진단검사 방법이 의학 연구자들에 의해 끊임없이 개발되고 있으며, 기존 진단검사 방법과 새로운 진단검사 방법을 비교하는 연구논문이 계속 출간되어 누적되고 있다. 메타분석법으로 다수 연구논문의 결과를 종합하여 정확성이 높은 진단검사에 대해 객관적인 결론을 내리게 된다. 이와같이 출간된 두 진단검사를 비교하는 각 연구논문은 각각 질병을 가진 개체와 질병을 가지지 않은 개체에 두 검사를 모두 실시하여 한 쌍의 민감도와 특이도를 구하여 비교한다. 이러한 연구논문의 결과를 종합하는 메타분석은 동일 개체에 실시한 두 검사로 인해 한 쌍의 민감도간의 연관성과 한 쌍의 특이도 간의 연관성을 고려한 메타분석법을 본 논문에서 제시한다. 논문예제 자료와 모의시험으로 메타분석 검정통계량의 효율성을 평가한다.
Researchers are continuously trying to find innovative diagnostic tests and published articles are accumulating at an enormous rate in many medical fields. Meta-analysis enables previously published study results to be reviewed and summarized; therefore, an objective assessment of diagnostic tests can be done with a meta-analysis of sensitivities and specificities. Data obtained by applying two diagnostic tests to a well-defined group of diseased patients produce a pair of sensitivity and by applying the same medical tests to a group of non-diseased subjects produce a pair of specificity. The statistical tests in the meta-analysis need to consider the correlatedness of the results from two diagnostic tests applied to the same diseased and non-diseased subjects. The associations between two diagnostic test results are often found to be unequal for the diseased and non-diseased subjects. In this paper, multivariate meta-analytic methods are studied by taking into account the different associations between correlated variables. On the basis of Monte Carlo simulations, we evaluate the performance of the multivariate meta-analysis methods proposed in this paper.