개별참여자자료 메타분석 (Individual Participant Data Meta-Analysis)
한 줄 정의: 논문에 보고된 요약 통계 대신 각 연구 참여자의 원자료를 모아 분석하는 메타분석입니다.
쉽게 풀면
일반적인 메타분석은 논문에 실린 평균, 오즈비 같은 요약값을 합칩니다. 개별참여자자료 메타분석은 원 연구자들에게 참여자 한 명 한 명의 자료를 받아 하나의 큰 자료처럼 다시 분석합니다. 그래서 연령이나 중증도에 따라 효과가 다른지처럼 요약값으로는 알기 어려운 질문에 답할 수 있습니다.
왜 중요한가
분석 방법과 결과 정의를 연구 간에 통일할 수 있고, 논문에 보고되지 않은 결과나 추가 추적 자료까지 활용할 수 있어 메타분석의 '최고 수준'으로 불리기도 합니다. 치료 효과의 하위집단 차이를 신뢰성 있게 검토해야 하는 임상 분야에서 특히 중요합니다.
논문에서는 이렇게 쓰입니다
"11개 임상시험의 개별참여자자료(n = 8,420)를 수집하여 1단계 IPD 메타분석을 수행하였고, 기저 중증도와 치료 효과 간 상호작용을 검토하였다."
원자료를 한꺼번에 분석해 환자 특성에 따라 효과가 달라지는지를 직접 검정했다는 뜻입니다.
조금 더 깊게 보면
IPD 메타분석은 각 연구를 먼저 분석한 뒤 결과를 합치는 2단계 방식과, 모든 자료를 다층모형 하나로 분석하는 1단계 방식으로 나뉩니다. 참여자 수준 상호작용을 연구 수준 요약값으로 추정하면 생태학적 오류가 생길 수 있는데, IPD는 이를 피할 수 있습니다. 반면 자료 공유 협약, 자료 정제, 개인정보 보호에 많은 시간과 비용이 들고, 자료를 받지 못한 연구가 빠지면 가용성 편향이 생길 수 있습니다.
주의할 점
자료를 모두 모았다고 해서 원 연구의 비뚤림이 사라지는 것은 아니므로 개별 연구의 질 평가는 여전히 필요합니다. 기존 항목 메타분석이 주로 요약자료 기반 통합을 설명한다면, 이 방법은 원자료를 재분석한다는 점에서 구분됩니다.