集約データと個々の参加者レベルデータを用いた混合治療比較

混合治療比較（MTC）は、従来の対ペアメタ分析フレームワークを拡張し、二つ以上の介入に関する情報を統合します。ほとんどのMTCは集約データ（AD）を使用しますが、証拠の一部は個々のレベル（IPD）で利用可能かもしれません。私たちは、研究および個人レベルの共変量を潜在的に取り入れることができるように、IPDとADの同時統合を可能にする一連の新しいベイズ統計MTCモデルを開発します。子供のいる家庭で機能する煙探知器の提供を増加させるための異なる介入の効果を動機付けデータセットとして使用しました。これには20件の研究（11件のADと9件のIPD）が含まれ、11,500人の参加者が参加しました。ネットワークにIPDを組み込むことで、対象レベルの共変量に関する情報が含まれるようになり、すべての研究からのADに基づく分析よりも治療-共変量相互作用の推定値が明らかにより正確になりました。参加者レベルの共変量を探求する際には、MTCにIPDレベルの証拠を含めることが望ましいです; IPDが研究の一部にしか利用できない場合でもです。このようなモデリングは、試験のネットワーク内の不整合を軽減するだけでなく、より個別化された治療決定を導くための介入サブグループ効果の推定にも貢献するかもしれません。