麻酔とクリティカルケアの無作為化試験の多くは間違っているのか？ベイズの定理を用いた分析

Are most randomised trials in anaesthesia and critical care wrong? An analysis using Bayes' theorem.

• D Sidebotham

抄録

偽の所見は統計的検定の避けられない結果である。この論文では、ベイズの定理を用いて、我々の専門分野に関連する無作為化比較試験の偽陽性リスクと偽陰性リスクを推定します。周術期医療における小規模試験では、偽陽性リスクは少なくとも50％であるようである。有意性の弱いp値を報告する試験では、リスクはさらに高くなる。対照的に、重症患者を対象とした多施設共同の大規模試験では、偽陰性リスクが高いようである。これらの所見は、我々の臨床実践を支える証拠の多くが間違っている可能性が高いことを示唆している。

False findings are an inevitable consequence of statistical testing. In this article, I use Bayes' theorem to estimate the false positive and false negative risks for randomised controlled trials related to our speciality. For small trials in peri-operative medicine, the false positive risk appears to be at least 50%. For trials reporting weakly significant p values, the risk is even higher. By contrast, large, multicentre trials in critical care appear to have a high false negative risk. These findings suggest much of the evidence that underpins our clinical practice is likely to be wrong.

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