ブランド・アルトマンプロット

ブランド・アルトマンプロット（差分プロット）は、分析化学や生物医学において、2つの異なる分析結果の一致を分析する際に使用されるデータプロット法である。これは、他の分野で知られているテューキー平均差分プロット[ ^{1]と同一であるが、}医療統計学では J.マーティン・ブランドとダグラス・G・アルトマンによって普及した。^[2]^[3]

工事

観測値 (たとえば、体積が不明な物体)で構成されるサンプルを考えてみましょう。両方の分析 (たとえば、体積測定の異なる方法) が各サンプルに対して実行され、データポイントが生成されます。次に、 2 つの測定値の平均を -値として割り当て、2 つの値の差を-値として割り当てることで、各サンプルがグラフ上に表されます。 $n$ $2n$ $n$ $x$ $y$

2つのアッセイによって決定された値とを持つ特定のサンプルの直交座標は、 $S$ $S_{1}$ $S_{2}$

S(x,y)=\left({\frac {S_{1}+S_{2}}{2}},S_{1}-S_{2}\right).

2つのサンプルセット間の相違を平均値とは独立して比較するには、測定値のペアの比率を見る方が適切です。^[4]分析前に測定値を対数変換（底2）すると、標準的なアプローチを使用できるようになります。そのため、プロットは次の式で表されます。

S(x,y)=\left({\frac {\log _{2}S_{1}+\log _{2}S_{2}}{2}},\log _{2}S_{1}-\log _{2}S_{2}\right).

このバージョンのプロットはMA プロットで使用されます。

応用

ブランド・アルトマン・プロットの主な用途の1つは、それぞれの測定値に何らかの誤差を生じた2つの臨床測定値を比較することです。^{[5]また、新しい測定技術や方法を}ゴールドスタンダードと比較するためにも使用できます。ゴールドスタンダードであっても、誤差がないことを意味するわけではありませんし、そうすべきでもありません。^{[4]ブランド・アルトマン・プロットを提供するソフトウェアについては、}Analyse-it、MedCalc、NCSS、GraphPad Prism、R、StatsDirect、またはJASPを参照してください。

ブランド・アルトマンプロットは、2 つの異なる機器または 2 つの測定技術間の一致を評価するために広く使用されています。ブランド・アルトマンプロットを使用すると、測定値間の体系的な差 (つまり、固定バイアス) または可能性のある外れ値を特定できます。平均差は推定バイアスであり、差のSD はこの平均の周りのランダム変動を測定します。差の平均値が 1 サンプルt 検定に基づいて 0 と大幅に異なる場合、これは固定バイアスの存在を示します。一貫したバイアスがある場合は、新しい方法から平均差を減算することで調整できます。各比較について 95%の一致限界(平均差 ± 1.96 差の標準偏差) を計算するのが一般的であり、これにより、2 つの方法による測定値がほとんどの個人でどの程度離れているかがわかります。平均 ± 1.96 SD 内の差が臨床的に重要でない場合は、2 つの方法を互換的に使用できます。 95%一致限界は、特にサンプルサイズが小さい場合には、母集団パラメータの信頼できない推定値となる可能性があるため、方法を比較したり再現性を評価する際には、95%一致限界の信頼区間を計算することが重要です。これは、BlandとAltmanの近似法^{[3]またはより正確な方法}^[6]によって行うことができます。

ブランド・アルトマンプロットは、測定値と真の値との差異（比例バイアス）の可能性のある関係を調べるためにも使用されました。比例バイアスの存在は、測定範囲全体で方法が等しく一致していないことを示しています（つまり、一致の限界は実際の測定によって異なります）。この関係を正式に評価するには、方法間の差を2つの方法の平均で回帰する必要があります。差と真の値の関係が特定された場合（つまり、回帰直線の有意な傾き）、回帰に基づく95％の一致限界を提供する必要があります。 ^[4]

参照

注記

同様の方法が1981年にエクスボルグによって提案されました。^[7]この方法は、1878年にアドコックによって導入されたデミング回帰法に基づいています。

ブランドとアルトマンのランセット論文^[3]は、23,000回以上の引用があり、史上最も引用された論文トップ100のリストで29位にランクされました。^[8]

参考文献

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