被写体画像(SDM-PSI)の順列を用いたシードベースのdマッピングを用いてボクセルベースの神経イメージング研究のメタ分析を行う方法を詳述する。
ボクセルベースの神経イメージング研究のメタ分析を行うほとんどの方法は、効果がヌルでないかどうかを評価するのではなく、統計的有意性のピークの収束があるかどうかを評価し、エビデンスの評価を二項分類に減らす排他的にp値に基づいています(すなわち、ボクセルは「統計的に有意」または「非統計的に有意」のみ可能です)。ここでは、標準順列テストを使用して効果が null でないかどうかを評価する新しい方法である、被写体画像の順列を用いたシードベースのdマッピング(SDM-PSI)を用いてメタ分析を行う方法について詳しく説明します。また、統計的有意性レベルの範囲(よりリベラルなものから保守的なものまで)、データ量、潜在的バイアスの検出(例えば、小規模な研究効果)を考慮した一連の基準に従って、証拠の強度を評価する方法を示します。そして重要性の過剰)。手順を例示するために、強迫性障害におけるボクセルベースの形態測定研究のメタ分析の実施を詳述し、読者がメタ分析を複製できるように、原稿から既に抽出されたすべてのデータを提供します。簡単に。SDM-PSIは、機能的磁気共鳴イメージング、拡散テンソルイメージング、位置放射断層撮影および表面ベースの形態測定研究のメタアナリシスにも使用できます。
磁気共鳴画像の導入以来、神経イメージングコミュニティは、心理的機能と神経精神障害の神経基質の研究の数千を発表しています。これらの知見をまとめると、いくつかの方法が開発されており、1,2,3,4,5,6.オリジナルのボクセルベースの神経イメージング研究は、統計的有意性のピークの座標(例えば、患者と対照間の灰色物質体積の比較)を報告し、メタ分析法は、一般的に特定の脳領域にピークの収束があるかどうかを評価する。
しかし、我々は以前に、ピークの収束のためのこれらのテストは、メタ分析結果のパターンとその統計的有意性7に影響を与える可能性のある繊細な仮定に依存することを示しました。具体的には、これらの検査はボクセルが独立しており、「偽」のピークの確率が同じであると仮定し、実際の灰色の問題では、ボクセルは隣人と相関し、ボクセルが「偽」のピークを持つ確率は組織組成に依存します。さらに、統計的な力が少ない真の効果の存在下で増加し、複数の真の効果がある場合に減少するようなパラドックスも含みます。
これらの問題を克服するために、各研究の統計的効果の脳マップを組み込み、その効果がゼロと異なるかどうかを正式にテストする標準的なランダム効果メタ分析を行う方法を開発しました。この方法は「被写体画像の順列を使用したシードベースのdマッピング」(SDM-PSI)8と呼ばれ、その主な機能は次のとおりです。
SDM メソッドを詳細かつ完全に検証しました。
さらに、統計的有意性のレベルに基づくボクセルの二項分類に依存しないことをお勧めしますが(有意対有意ではない)が、逆に、一連の基準22を用いて証拠の強度を評価する。二項統計的有意性低減主義は、偽陽性および偽陰性率15の制御不良につながるのに対し、基準は統計的有意水準の範囲を使用し、データ量または潜在的バイアスを考慮に入れます。SDM-PSIソフトウェアは、このような分類8を実施するために必要な要素を返し、したがって、それらは証拠の強度のより詳細な分類を与えるために使用することができます。
ここでは、SDM-PSIを用いたボクセルベースの神経イメージング研究のメタ分析を行う方法を示す。プロトコルを例示するために、強迫性障害(OCD)4の患者における灰色物質異常を調査したボクセルベースの形態測定研究の公表されたメタ分析からのデータを使用する。ただし、その初期のメタ分析で採用された方法は使用しませんが、前述の最先端の手順を使用します。読者は、分析を複製するために、当社のウェブサイト(http://www.sdmproject.com/)からソフトウェアとこれらのデータをダウンロードすることができます。
ボクセルベースの神経イメージング研究のメタ分析を行うことを目指すすべての研究者は、このプロトコルに従うことができます.この方法は、機能的磁気共鳴画像法(fMRI、例えば、刺激に対するBOLD応答)16、ボクセル系形態測定(VBM、 例えば、灰色物質体積)17、拡散テンソルイメージング(DTI、例えば、分画異方性)18、位置放射断層撮影(PET、例えば、受容体占有)19および表面ベースの形態測定(SBM、例えば皮質厚さ)研究/データセット。
前に説明したように、ほとんどのボクセル ベースのメタ分析方法では、いくつかの制限があるピークの収束の検定を使用し、p 値のみに基づいて証拠の二項分類を実行します。
このプロトコルでは、効果の統計的有意性を評価するための標準的な順列試験を含む多くの肯定的な特徴を有するSDM-PSIを用いてボクセルベースのメタ分析を行う方法を詳しく説明した。さらに、1 つの統計的有意性レベルのみに依存する二項分類を超えた一連の基準を使用して、証拠の強度を評価する方法を示します。
メタ分析例の複製を容易にするために、以前のメタ分析から原稿から既に抽出されたデータを提供します。興味深いことに、そのメタ分析の原稿では、更新された方法で見つけた証拠よりも証拠が強いように見えました。したがって、以前のボクセルベースのメタ分析におけるエビデンスの非体系的な評価は慎重に行われるようお勧めします。
我々は、このプロトコルに従って、ニューロイメージングメタアナリシスが神経イメージング所見の証拠のより豊かで、より顆粒化された記述を提供することを望む。
The authors have nothing to disclose.
この作品は、ミゲル・サーブト研究契約MS14/00041と研究プロジェクトPI14/00292によって支援されました。 インスティトゥート・デ・サルド・カルロス3世-サブディレクシオン・ジェネラル・デ・エバルアシオン・イ・フォメント・デ・ラ・インベスティガシオン、欧州地域開発基金(FEDER)、およびPFISプレドクター契約FI16/00311。資金提供者は、研究の設計と実施に何の役割も持っていませんでした。データの収集、管理、分析、解釈原稿の作成、レビュー、または承認そして出版のために原稿を提出することを決定する。