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メタアナリシス 文献検索
データ収集フォームは、適格な研究からデータを収集するための標準化された手段を提供する。相関データのメタアナリシスでは、効果量の情報は通常ピアソンのr統計量として収集される。研究では偏相関がしばしば報告されるが、これらはゼロ次相関と比較して関係を誇張する可能性がある。さらに、部分的に除外された変数は研究ごとに異なる可能性が高い。結果として、多くのメタアナリシスでは偏相関を分析から除外している。最後の手段として、散布図からデータポイントを抽出してピアソンのrを計算するために、プロット・デジタイザーを使用することができる。参加者の平均年齢など、効果を調整する可能性のある重要な研究特性を報告するデータも収集すべきである。各研究からのエビデンスの質を評価するために、研究の質の尺度もこれらのフォームに含めることができる。観察研究の質とバイアスのリスクを評価するために利用可能なツールは80以上あり、分野間の研究アプローチの多様性を反映している。これらのツールには通常、従属変数の測定方法、参加者の適切な選択、交絡因子の適切な制御の評価が含まれる。相関研究により関連性が高い可能性のある他の質的尺度には、サンプルサイズ、心理測定的特性、方法の報告が含まれる。
メタアナリシス 文献検索
グレー文献を含めるかどうかが最後の考慮事項である。グレー文献は、正式に出版されていない研究として定義される。この種の文献には、学会抄録、学位論文、プレプリントが含まれる。グレー文献を含めることで出版バイアスのリスクは減少するが、研究の方法論的質は正式に出版された研究よりも（常にではないが）低いことが多い。グレー文献の最も一般的な情報源である学会proceedingsからの報告は、報告が不十分であり、後続の出版物のデータと一致しないことが多く、出版された研究の約20%で差異が観察されている。
メタアナリシス 方法と仮定
一般的に、メタアナリシスを実施する際には、個別参加者データ（IPD）と集計データ（AD）の2種類のエビデンスを区別することができる。集計データは直接的または間接的なものとなる。
ADはより一般的に入手可能で（例：文献から）、通常オッズ比や相対リスクなどの要約推定値を表す。これは、概念的に類似した研究間で複数のアプローチを用いて直接統合することができる。一方、間接的な集計データは、別々のメタアナリシスで同様の対照群と比較された2つの治療の効果を測定する。例えば、治療AとBがそれぞれプラセボと直接比較された場合、これら2つのプール結果を用いて、AとBの効果の間接比較の推定値を、プラセボに対するA効果からプラセボに対するB効果を引くことで得ることができる。
メタアナリシス 方法と仮定
IPDエビデンスは、研究センターによって収集された生データを表す。この区別により、エビデンス統合が望まれる場合には異なるメタアナリシス手法が必要となり、1段階法と2段階法の開発につながっている。1段階法では、研究内の参加者のクラスタリングを考慮しながら、全研究のIPDを同時にモデル化する。2段階法では、まず各研究のADの要約統計量を計算し、次に研究統計量の加重平均として全体の統計量を計算する。IPDをADに縮約することで、IPDが利用可能な場合でも2段階法を適用できる。これにより、メタアナリシスを実行する際の魅力的な選択肢となる。1段階法と2段階法は同様の結果をもたらすと従来考えられているが、最近の研究では、時として異なる結論に至る可能性があることが示されている。
固定効果モデルは、一連の研究推定値の加重平均を提供する。推定値の分散の逆数が一般的に研究の重みとして使用され、大規模な研究は小規模な研究よりも加重平均に大きく寄与する傾向がある。結果として、メタアナリシス内の研究が非常に大規模な研究に支配されている場合、小規模な研究の知見は実質的に無視される。最も重要なのは、固定効果モデルは、含まれるすべての研究が同じ母集団を調査し、同じ変数と結果の定義を使用していることなどを前提としている。この仮定は通常非現実的であり、研究は多くの場合、複数の異質性の原因の影響を受けやすい。
メタアナリシス 方法と仮定
独立した効果量推定値の集合から始める場合、各推定値に対応する効果量を想定すると、と仮定できる。ここで、は番目の研究で観察された効果、は対応する（未知の）真の効果、はサンプリング誤差、である。したがって、は、対応する真の効果の不偏で正規分布に従う推定値であると仮定される。サンプリング分散（すなわち値）は既知であると仮定される。
ほとんどのメタアナリシスは、その方法や含まれるサンプルの特徴が完全に同一ではない研究の集合に基づいている。方法とサンプル特性の違いは、真の効果の間に変動性（「異質性」）をもたらす可能性がある。異質性をモデル化する1つの方法は、それを純粋にランダムとして扱うことである。ランダム効果メタアナリシスで加重平均を行う際の重みづけは、2つのステップで実現される：
これは、効果量のこの変動性（異質性としても知られる）が大きいほど、重みづけの解除が大きくなることを意味し、これはランダム効果メタアナリシスの結果が単に研究間の効果量の非加重平均となる点に達する可能性がある。反対の極端な場合、すべての効果量が類似している（または変動性がサンプリング誤差を超えない）場合、REVCは適用されず、ランダム効果メタアナリシスは単純に固定効果メタアナリシス（分散の逆数による重みづけのみ）にデフォルトとなる。
この反転の程度は、以下の2つの要因にのみ依存する：
メタアナリシス 方法と仮定
これらの要因のいずれも自動的に欠陥のある大規模研究やより信頼できる小規模研究を示すものではないため、このモデルの下での重みの再分配は、これらの研究が実際に提供できるものとは関係を持たない。実際、重みの再分配は、異質性が増加するにつれて大規模研究から小規模研究へと一方向にのみ行われ、最終的にすべての研究が等しい重みを持ち、それ以上の再分配が不可能になることが実証されている。
ランダム効果モデルのもう1つの問題は、最も一般的に使用される信頼区間が、指定された名目レベルを超える被覆確率を一般的に維持せず、したがって統計的誤差を実質的に過小評価し、その結論において潜在的に過度に自信を持っている可能性があることである。いくつかの修正が提案されているが、議論は続いている。さらなる懸念は、平均治療効果が時として固定効果モデルと比較してさらに保守的でない可能性があり、したがって実践において誤解を招く可能性があることである。提案されている1つの解釈的な修正は、実践における可能な効果の範囲を描写するために、ランダム効果推定値の周りに予測区間を作成することである。しかし、そのような予測区間の計算の背後にある仮定は、試験が多かれ少なかれ同質な実体とみなされ、含まれる患者集団と比較治療が交換可能とみなされるべきであるということであり、これは実践においては通常達成不可能である。
メタアナリシス 方法と仮定
研究間分散を推定するには多くの方法があり、制限付き最尤推定量が最もバイアスが少なく、最も一般的に使用される方法の1つである。最尤法と制限付き最尤法の両方を含む研究間分散を計算するための高度な反復技法が複数存在し、これらの方法を使用したランダム効果モデルは、Excel、Stata、SPSS、Rを含む複数のソフトウェアプラットフォームで実行できる。
ほとんどのメタアナリシスは2から4つの研究を含んでおり、このようなサンプルは異質性を正確に推定するには不十分なことが多い。したがって、小規模なメタアナリシスでは、不正確なゼロの研究間分散推定値が得られ、誤った同質性の仮定につながることになる。全体として、メタアナリシスでは異質性が一貫して過小評価されているように見え、高い異質性レベルを仮定した感度分析が有益である可能性がある。上述のこれらのランダム効果モデルとソフトウェアパッケージは、研究集計メタアナリシスに関連しており、個別患者データ（IPD）メタアナリシスを実施したい研究者は混合効果モデリングアプローチを考慮する必要がある。
メタアナリシス 方法と仮定
ドイとタリブが最初に質的効果モデルを導入した。彼らは、各研究に対する重みを生成するために任意の固定効果メタアナリシスモデルで使用されるランダム誤差による分散の寄与に加えて、関連する成分（質）による分散の寄与を組み込むことによって、研究間の変動性の調整に対する新しいアプローチを導入した。質的効果メタアナリシスの強みは、主観的なランダム効果の代わりに利用可能な方法論的エビデンスを使用できることであり、それによって臨床研究における方法論と統計の間に開いた有害なギャップを埋めることができる。これを行うために、逆分散の重みを調整するために質的情報に基づく合成バイアス分散が計算され、i番目の研究の質調整済み重みが導入される。これらの調整済み重みはメタアナリシスで使用される。言い換えれば、研究iが良質で他の研究が質の悪い場合、それらの質調整済み重みの一部が数学的に研究iに再分配され、全体の効果量に向けてより大きな重みが与えられる。研究の質が類似してくるにつれて、再分配は徐々に減少し、すべての研究が同等の質である場合（同等の質の場合、質的効果モデルはIVhetモデルにデフォルトとなる - 前のセクションを参照）に停止する。質的効果モデル（いくつかの更新を含む）の最近の評価では、質的評価の主観性にもかかわらず、その性能（シミュレーション下でのMSEと真の分散）はランダム効果モデルで達成可能な性能よりも優れていることを示している。このモデルは、文献に存在する維持できない解釈に取って代わり、このメソッドをさらに探索するためのソフトウェアが利用可能である。
メタアナリシス 方法と仮定
間接比較メタアナリシス手法（特に複数の治療が同時に評価される場合はネットワークメタアナリシスとも呼ばれる）は、一般的に2つの主要な方法論を使用する。第一に、ブッヒャー法があり、これは3つの治療の閉ループの単一または反復比較で、その1つが2つの研究に共通であり、ループが始まり終わるノードを形成する。したがって、複数の治療を比較するには、複数の2対2比較（3治療ループ）が必要となる。この方法論では、2つの独立したペアワイズ比較が必要なため、2つ以上のアームを持つ試験では2つのアームのみを選択する必要がある。代替的な方法論は、複雑な統計モデルを使用して、複数のアーム試験と競合するすべての治療間の比較を同時に含める。これらはベイズ法、混合線形モデル、メタ回帰アプローチを用いて実行されている。
メタアナリシス 方法と仮定
ベイズネットワークメタアナリシスモデルの指定には、WinBUGSなどの汎用マルコフ連鎖モンテカルロ法（MCMC）ソフトウェアのための有向非巡回グラフ（DAG）モデルを記述することが含まれる。さらに、いくつかのパラメータに対する事前分布を指定し、データを特定の形式で提供する必要がある。DAG、事前分布、データは一緒にベイズ階層モデルを形成する。さらに問題を複雑にするのは、MCMC推定の性質上、収束を評価できるように複数の独立した連鎖に対して過分散の初期値を選択する必要があることである。最近、モデル適合を単純化するために複数のR言語ソフトウェアパッケージが開発され（例：metaBMAとRoBMA）、さらにグラフィカルユーザインタフェース（GUI）を持つ統計ソフトウェアであるJASPにも実装された。ベイズアプローチの複雑さはこの方法論の使用を制限するが、最近のチュートリアル論文はこれらの方法のアクセシビリティを高めようとしている。この方法の自動化のための方法論が提案されているが、アームレベルの結果データが利用可能である必要があり、これは通常利用できない。ベイズフレームワークのネットワークメタアナリシスを扱う固有の能力とその柔軟性について、時として大きな主張がなされる。しかし、ベイズ派か頻度論派かという推論のフレームワークの選択は、効果のモデリングに関する他の選択よりも重要性が低い可能性がある（上記のモデルに関する議論を参照）。
メタアナリシス 方法と仮定
一方、頻度論的多変量法は、方法が適用される際に明示的に述べられていないか、検証されていない近似と仮定を伴う（上記のメタアナリシスモデルに関する議論を参照）。例えば、StataのmvmetaパッケージはCBBには頻度論的フレームワークでのネットワークメタアナリシスを可能にする。しかし、ネットワークに共通の比較対照がない場合、高分散を持つ仮想的なアームでデータセットを増強する必要があり、これは客観的ではなく、何が十分に高い分散を構成するかについての決定を必要とする。もう1つの問題は、この頻度論的フレームワークとベイズフレームワークの両方におけるランダム効果モデルの使用である。セン（Senn）は、1つのランダム効果しか許可されていないが多くのランダム効果を想定できるため、「ランダム効果」分析の解釈に注意するよう分析者に助言している。センはさらに、2つの治療法を比較する場合でさえ、ランダム効果分析が試験から試験への効果の変動方法に関するすべての不確実性を説明すると仮定するのは素朴すぎると述べている。上記で議論されたようなメタアナリシスの新しいモデルは、確かにこの状況を緩和するのに役立ち、次のフレームワークで実装されている。
メタアナリシス 方法と仮定
1990年代後半から試みられてきたアプローチは、3つの治療法による閉ループ分析の実装である。これは、ネットワークの複雑さが増すにつれてプロセスが急速に圧倒的になるため、人気がなかった。この分野での開発は、その後放棄され、代替案として登場したベイズ法と多変量頻度論的方法が優先された。最近、一部の研究者によって、複雑なネットワークに対する3つの治療法による閉ループ法の自動化が開発された。これは、この方法論を主流の研究コミュニティが利用できるようにする方法として開発された。この提案は各試験を2つの介入に制限するが、複数のアーム試験に対するワークアラウンドも導入している：異なる実行で異なる固定制御ノードを選択できる。また、上記で指摘された多くの問題を回避するために、堅牢なメタアナリシス手法も利用している。このフレームワークの周りでさらなる研究が必要であり、これが実際にベイズ法または多変量頻度論的フレームワークよりも優れているかどうかを判断する必要がある。これを試してみたい研究者は、無料のソフトウェアを通じてこのフレームワークにアクセスできる。
メタアナリシス 方法と仮定
追加情報の別の形式は、意図された設定から得られる。メタアナリシス結果を適用するターゲット設定が既知の場合、その設定からのデータを使用して結果を調整し、'テーラードメタアナリシス'を作成することが可能である。これは検査精度のメタアナリシスで使用されており、検査陽性率と有病率の経験的知識を使用して、「適用可能領域」として知られる受信者操作特性（ROC）空間の領域を導出するために使用されている。その後、この領域との比較に基づいてターゲット設定のための研究が選択され、集約されてターゲット設定に合わせた要約推定値が作成される。
メタアナリシスは、IPDとADを組み合わせるためにも適用できる。これは、分析を実施する研究者が自身の生データを持っており、文献から集計データまたは要約データを収集する場合に便利である。一般化統合モデル（GIM）はメタアナリシスの一般化である。個別参加者データ（IPD）に適合されたモデルが、集計データ（AD）を計算するために使用されたモデルとは異なることを許容する。GIMは、より柔軟に情報を統合するためのモデルキャリブレーション方法とみなすことができる。
メタアナリシスの推定値は研究全体の加重平均を表すが、異質性がある場合、要約推定値が個々の研究を代表していない可能性がある。確立されたツールを使用した一次研究の質的評価は潜在的なバイアスを明らかにすることができるが、要約推定値に対するこれらのバイアスの総合的な効果を定量化することはない。メタアナリシスの結果は独立した前向きの一次研究と比較することができるが、そのような外部検証は多くの場合実用的ではない。これにより、交差検証の一形態を利用する方法の開発が促進され、時には内部-外部交差検証（IOCV）と呼ばれる。ここでは、含まれるk個の研究のそれぞれを順番に除外し、残りのk-1個の研究を集約して得られた要約推定値と比較する。メタアナリシス結果の統計的妥当性を測定するために、IOCVに基づく一般的な検証統計量、Vnが開発されている。検査精度と予測、特に多変量効果がある場合、予測誤差を推定しようとする他のアプローチも提案されている。
メタアナリシス 課題
複数の小規模研究のメタアナリシスは、必ずしも単一の大規模研究の結果を予測するとは限らない。一部の研究者は、この方法の弱点として、バイアスの原因がこの方法によって制御されないことを指摘している：優れたメタアナリシスでも、元の研究の貧弱な設計やバイアスを修正することはできない。これは、「最良のエビデンス統合」と呼ばれる実践として、方法論的に健全な研究のみをメタアナリシスに含めるべきであることを意味する。他のメタアナリストは、より弱い研究も含め、研究の方法論的質を反映する研究レベルの予測変数を追加して、研究の質が効果量に与える影響を検討することを提案している。しかし、研究サンプルの分散に関する情報を保持し、可能な限り広範なネットを投げかけることが、より良いアプローチであり、方法論的な選択基準は望ましくない主観性を導入し、このアプローチの目的を損なうと主張する者もいる。最近では、科学におけるオープンな実践の推進の影響の下、科学者のコミュニティによって更新される「クラウドソース型」のリビングメタアナリシスを開発するツールが開発されている。これはすべての主観的な選択をより明示的にすることを期待してのことである。
メタアナリシス 課題
もう1つの潜在的な落とし穴は、公表された研究の利用可能な本体への依存であり、これは出版バイアスにより誇張された結果を生む可能性がある。陰性結果や有意でない結果を示す研究は公表される可能性が低いためである。例えば、製薬会社は陰性の研究を隠蔽することが知られており、研究者は出版に至らなかった学位論文研究や学会抄録などの未公表の研究を見落としている可能性がある。これは簡単には解決できない。なぜなら、何件の研究が未報告のままであるかを知ることができないためである。
この出版バイアスであるファイルドロワー問題は、陰性または非有意な結果が引き出しにしまい込まれることによって特徴付けられ、効果量の偏った分布をもたらす可能性があり、その結果、他の研究が公表のために提出されなかったか拒否されたため、公表された研究の有意性が過大評価されるという深刻な基準率の誤謬を生む可能性がある。これはメタアナリシスの結果を解釈する際に真剣に考慮されるべきである。
メタアナリシス 課題
効果量の分布はファンネルプロットで視覚化することができ、（最も一般的なバージョンでは）標準誤差と効果量の散布図である。小規模な研究（したがって標準誤差が大きい）は効果の大きさのばらつきが大きく（精度が低い）、大規模な研究はばらつきが小さくファンネルの先端を形成するという事実を利用している。多くの陰性の研究が公表されなかった場合、残りの陽性の研究は、底部が一方に歪んだ（ファンネルプロットの非対称性）ファンネルプロットを生じさせる。対照的に、出版バイアスがない場合、小規模な研究の効果が一方に歪む理由はないため、対称的なファンネルプロットが得られる。これはまた、出版バイアスが存在しない場合、標準誤差と効果量の間に関係がないことを意味する。標準誤差と効果量の間に負または正の関係があることは、一方向の効果を見出した小規模な研究の方が公表されやすく、公表のために提出されやすかったことを示唆する。
メタアナリシス 課題
視覚的なファンネルプロットとは別に、出版バイアスを検出するための統計的手法も提案されている。これらは通常バイアスの検出力が低いため、また特定の状況下で偽陽性を生む可能性があるため、議論の的となっている。例えば、小規模研究効果（偏った小規模研究）では、小規模研究と大規模研究の間に方法論的な違いが存在し、出版バイアスに似た効果量の非対称性を引き起こす可能性がある。しかし、小規模研究効果はメタアナリシスの解釈にとって同様に問題となる可能性があり、メタアナリシスの著者はバイアスの潜在的な原因を調査する必要がある。
出版バイアスの問題は些細なものではなく、心理科学におけるメタアナリシスの25%が出版バイアスの影響を受けている可能性があることが示唆されている。しかし、既存の検定の検出力の低さとファンネルプロットの視覚的な外観の問題は依然として課題であり、出版バイアスの推定値は実際に存在するものよりも低いままである可能性がある。
出版バイアスに関するほとんどの議論は、統計的に有意な知見の公表を好む学術誌の慣行に焦点を当てている。しかし、有意性が達成されるまで統計モデルを再構築するなどの疑わしい研究慣行も、研究者の仮説を支持する統計的に有意な知見を好む可能性がある。
メタアナリシス 課題
研究は、効果が統計的有意性に達しない場合、その効果を報告しないことが多い。例えば、他の情報（統計量やp値など）を報告せずに、単にグループ間に統計的に有意な差がなかったと述べるだけかもしれない。これらの研究を除外すると出版バイアスと同様の状況になるが、（帰無効果を仮定して）これらを含めることもメタアナリシスにバイアスをもたらす。
メタアナリシス 課題
固定効果、IVhet、ランダム効果、または質的効果モデルのどれが統計的に最も正確な結果を組み合わせる方法であるかは決定されていないという弱点があり、新しいランダム効果（メタアナリシスで使用される）が本質的に平滑化または縮小を促進するための形式的な装置であり、予測が不可能または不適切である可能性があるという認識のため、ランダム効果モデルに対する批判が高まっている。ランダム効果アプローチの主な問題は、研究間の異質性が大きい場合は自然な重み付け推定量に近く、研究間の異質性が小さい場合は分散の逆数による重み付け推定量に近い「妥協推定量」を生成するという古典的な統計的思考を使用することである。しかし、与えられたデータセットを分析するために「我々が選択する」モデルと、データが生成される「メカニズム」との区別が無視されてきた。ランダム効果はこれらの役割のいずれにも存在する可能性があるが、2つの役割は全く異なる。分析モデルとデータ生成メカニズム（モデル）が形式的に類似していると考える理由はないが、統計学の多くの分野では、理論とシミュレーションのために、データ生成メカニズム（モデル）が我々が選択する（または他者に選択してほしい）分析モデルと同一であると仮定する習慣が発展してきた。データを生成するための仮定されたメカニズムとして、メタアナリシスのランダム効果モデルは愚かであり、このモデルを表面的な記述として考え、分析ツールとして選択するものとして考えるのがより適切である - しかし、研究効果はそれぞれのメタアナリシスの固定的な特徴であり、確率分布は単なる記述的なツールに過ぎないため、メタアナリシスのためのこの選択は機能しない可能性がある。
メタアナリシス 課題
メタアナリシスにおける最も深刻な欠陥は、メタアナリシスを行う人物が経済的、社会問題的、または政治的な議題（立法の可決や否決など）を持っている場合に最も頻繁に発生する。このような種類の議題を持つ人々は、個人的な思い込みのためにメタアナリシスを乱用する可能性が高くなる。例えば、著者の議題に好意的な研究者の研究はチェリー・ピッキングされる可能性が高く、好意的でない研究は無視されるか「信頼できない」とレッテルを貼られる。さらに、好まれる著者自身が、小規模な好ましいデータセットを選択し、より大規模な好ましくないデータセットを組み込まないなど、全体的な政治的、社会的、または経済的目標を支持する結果を生み出すように偏向しているか、支払いを受けている可能性がある。メタアナリシスの方法論は非常に柔軟であるため、そのような偏向が結果に影響を与える可能性がある。
メタアナリシス 課題
医学的メタアナリシスに使用される基礎研究における潜在的な利益相反を開示するために2011年に行われた研究では、29のメタアナリシスを調査し、メタアナリシスの基礎となる研究における利益相反がほとんど開示されていないことを発見した。29のメタアナリシスには、一般医学雑誌から11件、専門医学雑誌から15件、コクラン系統的レビューデータベースから3件が含まれていた。29のメタアナリシスは合計509件のランダム化比較試験（RCT）をレビューした。このうち318件のRCTが資金源を報告し、219件（69%）が産業界から資金を受けていた（すなわち、1人以上の著者が製薬産業との財務的つながりを持っていた）。509件のRCTのうち、132件が著者の利益相反開示を報告し、91件の研究（69%）が1人以上の著者が産業界との財務的つながりを持っていることを開示した。しかし、この情報はメタアナリシスにほとんど反映されていなかった。RCTの資金源を報告したのは2件（7%）のみで、RCTの著者と産業界のつながりを報告したものはなかった。著者らは「メタアナリシスに含まれるRCTの産業界からの資金提供や著者の産業界との財務的つながりによるCOIの認識がなければ、メタアナリシスからのエビデンスに対する読者の理解と評価が損なわれる可能性がある」と結論付けた。
メタアナリシス 課題
例えば、1998年、米国の連邦裁判官は、アメリカ合衆国アメリカ合衆国環境保護庁が、禁煙職場法を可決させるために政策立案者に影響を与えることを意図して、環境たばこ煙（ETS）から非喫煙者へのがんリスクを主張する研究を作成するためにメタアナリシスのプロセスを乱用したと判断した。
メタアナリシスは、特に生物科学において、十分な検出力を持つ一次研究の代替とはならないことが多い。
使用される方法の異質性は、誤った結論につながる可能性がある。例えば、介入の形態やコホートの違いが小さいと考えられる場合や科学者に知られていない場合でも、メタアナリシスの結果を歪めたり、そのデータで十分に考慮されていない結果につながる可能性がある。逆に、メタアナリシスの結果は、特定の仮説や介入を実行不可能に見せ、さらなる研究や承認を妨げる可能性があり、間欠的な投与、オーダメイド医療の基準、併用療法などの修正が、実質的に異なる結果をもたらす場合でも、そうなる可能性がある。これには、メタアナリシスで考慮された小規模研究で成功裏に特定され適用された場合も含まれる。標準化、実験の再現性、オープンサイエンスのデータとプロトコルは、関連する要因や基準が不明であったり記録されていない可能性があるため、このような問題を軽減できないことが多い。
できるだけ少ない動物や人間でテストを行うことと、堅牢で信頼できる知見を得る必要性との間の適切なバランスについて議論がある。信頼性の低い研究は非効率的で無駄であり、研究は遅すぎるときだけでなく早すぎるときも無駄になるという主張がある。大規模な臨床試験では、参加者のテストに相当な費用や潜在的な害が伴う場合、計画的な逐次解析が使用されることがある。応用科学的な行動科学では、別々のチームによって学際的に設計された多くの異なる介入の有効性を調査するために「メガスタディ」が提案されている。そのような研究の1つは、フィットネスチェーンを使用して多数の参加者を募集した。行動介入は、「異なる科学者が異なる結果を用いて異なる時間間隔で異なるサンプルで異なる介入アイデアをテストする」ため、比較が難しいことが多く、そのような個々の調査の比較可能性の欠如が「政策に情報を提供する」可能性を制限していることが示唆されている。
教育におけるメタアナリシスは、含める研究の方法論的質に関して十分に制限的でないことが多い。例えば、小規模なサンプルや研究者が作成した測定を含む研究は、効果量の推定値を過大評価する。しかし、この問題は臨床試験のメタアナリシスも悩ませている。異なる品質評価ツール（QAT）の使用は、異なる研究を含め、平均治療効果の相反する推定値を得ることにつながる。
メタアナリシス 現代科学での応用
現代の統計的メタアナリシスは、単に加重平均を用いて一連の研究の効果量を組み合わせるだけではない。研究の結果が、異なる数の研究参加者のサンプリングによって予想される変動以上の変動を示すかどうかをテストすることができる。さらに、使用された測定器具、サンプリングされた母集団、または研究デザインの側面などの研究特性をコード化し、推定量の分散を減少させるために使用することができる（上記の統計モデルを参照）。したがって、研究におけるいくつかの方法論的弱点は統計的に修正することができる。メタアナリシス手法の他の用途には、臨床予測モデルの開発と検証が含まれ、メタアナリシスは異なる研究センターからの個別参加者データを組み合わせ、モデルの一般化可能性を評価するために使用される可能性がある、あるいは既存の予測モデルを集約することさえできる。
メタアナリシスは、グループ研究デザインと同様に単一対象デザインでも行うことができる。これは、多くの研究が単一対象研究デザインで行われてきたため重要である。単一対象研究に最も適切なメタアナリシス技法については、かなりの議論が存在する。
メタアナリシス 現代科学での応用
メタアナリシスは、単一の研究から複数の研究への重点の移行をもたらす。個々の研究の統計的有意性ではなく、効果量の実践的重要性を強調する。この思考の変化は「メタアナリシス的思考」と呼ばれている。メタアナリシスの結果は、しばしばフォレストプロットで示される。
研究結果は異なるアプローチを用いて組み合わされる。医療研究のメタアナリシスでよく使用されるアプローチの1つは、'分散の逆数法'と呼ばれる。すべての研究にわたる平均効果量は、各研究の効果推定量の分散の逆数に等しい重みを持つ加重平均として計算される。より大規模な研究とランダムな変動が少ない研究には、より小規模な研究よりも大きな重みが与えられる。他の一般的なアプローチには、マンテル・ヘンツェル法とピート法がある。
シード・ベースドDマッピング（以前は符号付き差分マッピング、SDM）は、fMRI、VBM、PETなどの神経画像技法を使用した脳活動や構造の差異に関する研究をメタアナリシスするための統計的手法である。
メタアナリシス 現代科学での応用
DNAマイクロアレイなどの異なるハイスループット技術が遺伝子発現を理解するために使用されてきた。MiRNA発現プロファイルは、特定の細胞や組織の種類、疾患状態での差次的に発現するマイクロRNAを同定したり、処置の効果を確認したりするために使用されてきた。このような発現プロファイルのメタアナリシスは、新しい結論を導き出し、既知の知見を検証するために実施された。
全ゲノムシークエンシング研究のメタアナリシスは、複雑な表現型に関連する稀少なバリアントを発見するための大規模なサンプルサイズを収集する問題に対する魅力的な解決策を提供する。バイオバンク規模のコホートにおいて、要約統計量の効率的な保存アプローチを用いて、機能的に情報を得た稀少なバリアント関連メタアナリシスを可能にするいくつかの方法が開発されている。
包括的なメタアナリシスは、効果のネットワークを推定するためにも使用できる。これにより研究者は、より正確に推定された結果の全体像におけるパターンを検討し、より広い文脈を考慮した結論を導き出すことができる（例：パーソナリティと知能の関係が特性群によってどのように変化するか）。
出版バイアス
出版バイアス（publication bias）とは、否定的な結果が出た研究は、肯定的な結果が出た研究に比べて公表されにくいというバイアス（偏り）である。公表バイアスとも言う。単純には、否定的な結果に関する情報が公にならない。根拠に基づく医療（EBM）における科学的根拠が強い根拠とは、個々のランダム化比較試験のデータを結合してメタアナリシスすること、つまりバイアスのないデータのバイアスのない分析結果である。出版バイアスにより、分析結果が異なってくることが問題であり、医学界などの正当性を大きく脅かすものとなり、学術界は出版バイアスの排除に努めるべきである。
出版バイアス
治療法の有効性と安全性の誤認は、誤った医療の教育と実践につながり、多くの人々の健康に影響を及ぼす可能性がある。
2004年の抗うつ薬パキシルに関するデータの隠蔽の裁判は、2005年8月世界保健機関による国際的な臨床試験の登録制度であるICTRP（International Clinical Trials Registry Platform）の設立などにつながった。2009年のインフルエンザの流行の警告の陰で、ロシュ社は未公表の試験に基づいて、タミフルが入院リスクを61%、合併症リスクを67%低下させると主張し、アメリカ政府は15億ドル、欧州の政府は10億ユーロを投じて備蓄した。BMJは、完全な臨床試験のデータの公開を促し、2014年にはそれに基づいた分析が、入院や合併症を減少させるという十分な証拠はないことを報告した。
出版バイアス 概要
単純には、否定的な結果が出た試験が存在するのにもかかわらず、肯定的な結果が出た試験が医学誌で公表されることが繰り返されることによって、ある治療法に関する研究は有効であるという結果が多いという印象を形成してしまう。
pubmedといった公開された医療データベースから、目的の疾患が対象とされており、二重盲検法がとられているなどの基準に沿った試験を集めた後、データを結合して解析を行うメタアナリシスにより、より科学的根拠の強い証拠を導き出すことができる。1992年に、イギリスの保健省（NHS）からはじまったコクラン共同計画は、根拠に基づく政策を行い、成果を上げたかどうかを納税者である国民に説明する説明責任の一環としてはじまり、恣意性を除き広く文献を探しできるだけバイアスを除いたメタアナリシスをシステマティック・レビューとして、各トピックごとに定期的に公開している。
利害関係などの理由で、否定的な結果が出た研究が論文として公表されなかった場合、肯定的な研究が多くなることによって、メタアナリシスによる分析の結果が肯定的なほうへ偏るといった影響が出る。根拠に基づく医療（EBM）は、メタアナリシスされたデータを根拠の強いものとして扱う。治療法の有効性と安全性の誤認は誤った治療に結びつき、大勢の健康に影響を与える。
出版バイアス 概要
類義語にお蔵入り問題（file drawer problem）がある。これはメタアナリシスで有意な結果が出たとしても、有意でない研究が研究者の引き出し（file drawer）の中に眠っているだけではないか、という問題のことである。
出版バイアスを減らすための試験登録は1986年にサイムズが言及し、1997年にはFDA近代化法の下、登録制度（ClinicalTrials.gov）ができたが、利用されないことも多く、2004年の抗うつ薬パキシルの不祥事をきっかけに議論が進んだ。すぐに、試験の事前登録がない試験に関する論文を掲載しないという医学雑誌編集者国際委員会の声明がなされ、オタワにて国際的な登録制度の構築するための会議が行われた。2005年8月世界保健機関による国際的な臨床試験の登録制度であるICTRP（International Clinical Trials Registry Platform）の設立や、2007年FDA改正法（FDAAA）における登録の義務付け、同様に最初の被験者を募集する前に登録をするという2008年の世界医師会によるヘルシンキ宣言改訂につながった。
出版バイアス 未公表試験を探すファンネル・プロット
ファンネル・プロット（Funnel plot）を用いることで、公表されている試験が平均的なバランスを持っているかを調査することができる。
出版バイアス 製薬会社の利害による未公表試験
2004年8月に、グラクソスミスクラインが、同社の抗うつ薬であるパロキセチン（商標名パキシル）に関して、子供での服用で自殺の危険性が高まったという試験の結果を公表しなかったことなどによる裁判の結果、オンラインで全試験結果を公表することで合意した。すぐに、登録されなかった試験は掲載しないという、医学雑誌編集者国際委員会の声明が『米国医師会雑誌』『ニューイングランド・ジャーナル・オブ・メディシン』、『ランセット』といった一流医学誌でなされた。これにより否定的な結果が出て公表されなかったとしても、そうした試験の存在がわかりにくいということがなくなる。先のグラクソスミスクラインの裁判では、他の製薬会社もオンライン公開が期待されたが、それは叶わなかった。
世界保健機関とその関連機関が、グラクソスミスクラインによる未公表試験を含めてメタアナリシスされた結果、パロキセチンの効果は効果全体の17%であり、残りは偽薬効果などであることが明らかになった。
出版バイアス 情報公開法
出版バイアスを避ける手法の一つに、情報公開法に基づいて、各国の規制機関から薬の認可のために提出された全データを入手しメタアナリシスする方法がある。
2008年に、アービング・カーシュは、4種類の抗うつ薬のFDAに提出された臨床試験のデータを使用し、偽薬の服用でも薬を服用したときの82パーセントの効果があることを見出し、さらにこの効果の差異は、英国国立医療技術評価機構（NICE）が臨床的に有意に差があると判断する差異を下回った。少し条件を変えて同様の結果が再確認され、12種類の抗うつ薬についての試験のデータでメタアナリシスが行われた。論文によって公表された文献は94パーセントが肯定的な結果を示していたが、未公表の試験を含めると51パーセントであった。こうした研究結果は、日本うつ病学会の2012年の診療ガイドラインで、軽症のうつ病には安易に薬物療法を推奨できないとする根拠に用いられることになった。
出版バイアス 情報公開法
2008年にグラクソスミスクラインの抗てんかん薬のラモトリギン（商標名ラミクタール）についての、FDAに提出された双極性障害に対する気分安定薬として用いられた未公表の試験では、急性エピソードと急速交代では結果が否定的であった
2010年には、ファイザーの販売している選択的ノルアドレナリン再取り込み阻害剤のレボキセチン（日本未発売）のうつ病に対する治療効果の出版バイアスの影響を調査し、4098人のうち74%にあたる3033人分の未公開データを含めると、偽薬と有効性が等しいが、薬には副作用があるため潜在的に有害であると結論された。
出版バイアス ロシュ社のタミフル
2009年には、世界保健機関がパンデミックレベル6のインフルエンザ流行の警告をあげ不発に終わったのは、政府や科学者に対する製薬会社による影響があったためである。ロシュは未公表の試験に基づきタミフルが入院リスクを61%、合併症リスクを67%低下させると主張し、このインフルエンザの流行に備えて、アメリカ政府は15億ドル、欧州の政府は10億ユーロを投じてタミフルを備蓄した。後に『イギリス医師会雑誌』（BMJ）はサイトを立ち上げ、ロシュ社に対して完全な臨床試験データを公開するよう促した。
出版バイアス ロシュ社のタミフル
2012年には、コクラン共同計画が日本、アメリカ、欧州の規制機関に提出された臨床試験のデータをシステマティック・レビューし、21時間発症時間が短縮されることと、感染や入院のリスクを低下させるかは結論できないとし、また出版バイアスの可能性を発見した。そして2014年には提出された完全なデータに基づいて、報告は改定された。伴って、コクラン共同計画とBMJは声明を出した。それは、出版バイアスを除外した24,000人以上からの分析からは、オセルタミビル（タミフル）とザナミビル（リレンザ）は、当初の使用の理由である入院や合併症を減少させるという十分な証拠はなく、成人では発症時間を7日から6.3日に減少させ、小児では効果は不明であり、5%に嘔吐・悪心の副作用が生じ、精神医学的な副作用を1%増加させるとし、世界的な備蓄が必要なほどの恩恵があるかどうかの見直しの必要性を報告した。
出版バイアス 研究登録
2004年の9月に、いくつかの有名な医療雑誌（『ニューイングランド・ジャーナル・オブ・メディシン』、『ランセット』、『アナルズ・オブ・インターナル・メディシン』、『米国医師会雑誌』が含まれる）の編集者は、研究が開始時から公開データベースに登録されていない限りは、もはや製薬企業が支援する薬物研究の結果を発表しないだろうと公表した。その上、Trialsのようないくつかの雑誌は、それらの雑誌における研究プロトコールの公開を後押ししている。
ジミー・ジョンソン (ベーシスト)
ジミー・ジョンソン（Jimmy Johnson、1956年 - ）は、アメリカのベース奏者。
日本ではアラン・ホールズワースとの競演以外あまり有名ではないが、本国アメリカではカリフォルニア州を中心に幅広いジャンルで活動するセッション・ミュージシャンとして知られている。
プロとして活動を始めたのが1969年という長いキャリアを持ち、過去にはジェームス・テイラー、ケニー・ロギンス、ロッド・スチュアート、スタン・ゲッツ、リー・リトナー、アール・クルー、渡辺貞夫等、数多くの有名なアーティストと競演している。
1976年からアレンビック製の5弦ベースを使いはじめ現在も使用し続けており、世界的にも最もはやい時期に5弦ベースを使用しはじめたベーシストである。
カメレオン・アーミー (ピンク・レディーの曲)
「カメレオン・アーミー」は、1978年12月5日にリリースされた日本のアイドルグループ・ピンク・レディーの10枚目のシングルである。売上枚数は約70万枚 （オリコン調べ）、125万枚（ビクター調べ）。
芝田俊文
芝田 俊文（しばた としふみ、1948年5月7日 - ）は、日本の元裁判官。東京大学卒業。兵庫県出身。
スカパー・ブロードキャスティング
株式会社スカパー・ブロードキャスティング（SKY Perfect Broadcasting Corporation、SPBC）は、スカパーJSATグループの番組供給事業者。
スカパー!プレミアムサービスにて、ペイ・パー・ビュー（PPV）チャンネルのスカチャン、およびパーフェクト チョイス（2008年9月以降成人向け放送に特化。2013年9月30日に放送終了）、格闘技専門チャンネルのFIGHTING TV サムライなどを運営している。
また、スカパー!プレミアムサービスにて2008年10月放送を開始したハイビジョンチャンネルは、番組供給事業者からの番組供給を受け、SPBCが運営主体となって2016年11月まで衛星一般放送を行ってきた。
スカパー・ブロードキャスティング 沿革
1996年
4月3日 - 株式会社ペイ・パー・ビュー・ジャパン設立。設立時の株主は日本デジタル放送サービス（のちにスカイパーフェクト・コミュニケーションズ（スカパー）を経て、現・スカパーJSAT）とその母体となった伊藤忠商事、日商岩井（現双日、IT部門は合併前にアイ・ティー・エックス（ITX）に分社化）、三井物産、住友商事。
10月1日 - パーフェクト チョイス 本放送開始。
2008年
7月 - 商号を株式会社スカパー・ブロードキャスティング（SPBC）に変更。
9月1日 - パーフェクト チョイスのうち、Ch.120を「南関東地方競馬チャンネル」、Ch.160 - 186を「スカチャン」にそれぞれチャンネル名を変更。
10月1日 - スカパー!HD放送開始。サムライティービーを合併のうえ、吸収分割により、スカパーJSATの親会社であるスカパーJSATホールディングスの直接の子会社となる。
スカパー・ブロードキャスティング 放送チャンネル
ハイビジョン放送のMPEG-4 AVC/H.264放送チャンネルすべての一般放送事業を受け持っていたが、前述のとおり、2016年12月1日にSPETに変更された。
SPBC直営のチャンネル
過去に直営（運営）していたチャンネル
スカパー!プレミアムサービス（標準画質）に於いては、以下のMPEG-2放送チャンネルの一般放送事業を受け持っていた。
ディル＝リフィーナ
ディル=リフィーナとは、エウシュリーの製作するゲーム作品の舞台となっている架空のファンタジー世界である。
ディル＝リフィーナ 世界
古代エルフ語で「二つの回廊の終わり」という意味。元々は、ネイ=ステリナと、イアス=ステリナという二つの世界だった。
かつて機工女神が人間族を救わんと、衰退した世界に代わる豊かな世界を求めた結果、世界と世界を融合するという暴挙に走り形成された新世界。
ネイ=ステリナ
エルフやドワーフといった亜人間族が暮らし、精神文明が発達した世界。現神が支配していた。
イアス=ステリナ
人間族が暮らし、科学文明が高度に発達した世界。神話や伝説、聖書によって語られる古神が支配していた。
ディル=リフィーナにおいて最も大きな大陸。現神の聖地であり、ネイ=ステリナの名残が多い。ラウルバーシュ大陸ではその肉体を保てない現神が存在する神の土地となっている。三神戦争で敗北した古神や人間族は立ち入ることが赦されない。
ディル=リフィーナにおいて2番目に大きな大陸。人間族が繁栄しているが、全体の15%の広さでしかない。1年は420日で、月単位は14等分された30日から成る。
中原
ディル＝リフィーナ 世界
ブレニア内海
大陸中原に存在する、かつて古神七英雄と現神が争った末の大地の傷跡に出来た内海。『戦女神2 ～失われし記憶への鎮魂歌～』の舞台。
オウスト内海
大陸中原北部に存在する、レスペレント地方とケレース地方、セアール地方を隔てる内海。二つの湖が繋がったような形が特徴。
アヴァタール地方
ブレニア内海東部にあたる地方。人間族が繁栄しており多数の国家が存在している。『魔導巧殻 〜闇の月女神は導国で詠う〜』の舞台。
ケレース地方
オウスト内海東南部にあたる地方。深凌域とも称され様々な勢力が群雄割拠している。『戦女神ZERO』第三世代の舞台。
セアール地方
ブレニア内海北部とオウスト内海西部に挟まれた地方。かつてバリハルト神殿によってレスペレント地方との交易路が開拓されたが、神殺しを巡る戦いの影響で封鎖される。『戦女神ZERO』第一世代の舞台。
ニース地方
オウスト内海東南部にあたる地方。
レルン地方
ブレニア内海西部にあたる地方で『戦女神』の舞台。西方との境とされるが未開の地とされる。
レスペレント地方
オウスト内海北部にあたる地方。幻燐の姫将軍シリーズの舞台。フェミリンス戦争で召還された魔族の末裔が多数存在し、人間族以外にも、魔族や獣人族の国が繁栄している。幻燐戦争後に全土を掌握した闇夜の眷属による帝国が建国される。北方との境。
ディジュネール地方
ディル＝リフィーナ 世界
ブレニア内海南部にあたる、亜人間族(蜥蜴人)や少数の人間族が暮らす亜人間族の治める地方。南方との境。
ルノーシュ地方
中原西方に位置する海に面する地方。『珊海王の円環』の舞台で、海原を支配した珊海王の伝承が伝わっている。
東方
西方
ヴァシナル地方
『峰深き瀬にたゆたう唄』の舞台。「歪みの主根」というディル=リフィーナ形成によって出来た歪みの緩衝地帯を抱える。
フィアスピア地方
『天結いキャッスルマイスター』の舞台。西方北東部に位置し、レスペレント地方とも隣接する。フィユシア神を主に信仰している国々で占められている。
ヴィストバウレン地方
西方北西部に位置する。闇夜の眷属が建国した西方屈指の大国を抱えており、現神の闇勢力が版図を広げている。
リガナール半島
『冥色の隷姫 〜緩やかに廃滅する青珊瑚の森〜』の舞台。
クヴァルナ大平原
『神のラプソディ』の舞台。西方と中原を結ぶ広大な平原。盟約により現神の介入はなく独立を勝ち取っている。
南方
セテトリ地方
ディジュネール地方と南方を分かつ地方で『神採りアルケミーマイスター』の舞台。
ディル＝リフィーナ 世界
北方
現世とは別の世界として存在する。ディル=リフィーナ形成の歪みで発生した世界もあり、また現世に戻ることもほぼ不可能とされる。
冥界
死者が訪れる世界。ケレース地方にある冥き道に現世と冥界を結ぶ門が存在する。
哭璃世界
哭璃という呪われた生物等が存在する世界。この世界の素材で合成されたものは呪いが付加されることが多い。
神の墓場
神力が遮断される神々の葬り去られる処刑場。時間も緩やかに流れる。異界ではあるが、完全な別世界ではなく神骨の大陸に存在する。
黄金樹の谷
かつてヴィーンゴールヴ宮殿の中枢として存在した神域。神々が復活するまでの魂の安息所であったが、古神により死した魂を復活させる外燃機関へと変貌した。
三神戦争の折、中枢を掌握したソロモンの魔神により異界へ隔離されたが、彼の魔神が神殺しに討たれたことで空間ごと崩壊する。その際、死者をも蘇らせることのできる神具である黄金の林檎を託している。
歪秤世界
イアス=ステリナで観測された異界。歪秤生物という異質な存在が蔓延る。ディル=リフィーナにも『歪傷を呼ぶモノ』が来訪している。
ディル＝リフィーナ 歴史
先史文明期
イアス=ステリナにて遥か昔、神さえ造り出した高度に科学技術の発展した時代。しかし逆にその科学力がイアス=ステリナを大きく衰退させ、人間族の未来を憂えた機工女神が豊かな世界（ネイ=ステリナ）とイアス=ステリナを融合させてしまい三神戦争へと発展する。
三神戦争
ディル=リフィーナの始まり。古神と現神、世界をより良い方向へ導こうとした機工女神による三つ巴の戦い。全ての生物の間でそれぞれの陣営に分かれて戦い半数以上の生命が失われたとされる。機工女神の台頭によって信仰の薄れた古神に対し、現神が自分達を信仰するなら魔法を授けると勧誘したことで信仰を得た現神が勝利する。
現神には敗れた古神を伴侶として娶り子を成す神もいた。その子供達を現神は現神として、古神は古神として扱ったために後の七魔神戦争へと発展する。
ファスティナ創世記
三神戦争後、人間族が他種族と同列になるまでの期間を指す。
七魔神戦争
かつてディル=リフィーナを支配する現神に対して古神の末裔が挑んだ戦争。双方の凄まじい力は大地に深い傷跡を残しブレニア内海を形成するに至る。戦争は現神の勝利に終わり古神七英雄と呼ばれた魔神は封印された。
フェミリンス戦争
ディル＝リフィーナ 歴史
レスペレント地方に伝わる伝承。姫神フェミリンスに対してその力を欲した闇の魔術師が挑んだ大戦。一度目は為す術もなく破れ、二度目は広大な地下迷宮を創設しフェミリンス神殿まで侵攻するも決着は着かなかった。そして三度目、とうとう姫神を下したがその膨大な魔力は到底奪えるものではなかった。怒った魔術師は姫神を自らが召喚した十の魔神と共に封印し、寵愛する人間族を自らの手で殲してしまう“殺戮の魔女”の呪いをかける。
闇の魔術師が造った地下迷宮はレスペレント地方全土にわたり、創設者の名前を取ってブレアード迷宮と名付けられる。
幻燐戦争
レスペレント地方で勃発した、闇夜の眷属を祖とする国と人間族の国との国家間戦争。幻に迷う燐光を導く“殺戮の魔女”と化した姫神フェミリンスの末裔によって人間族が血で血を洗う戦争となった。
人と魔の融和を図る闇夜の眷属の国の勝利によって終戦となる。後にレスペレント地方全土を掌握する帝国が建国する。
ドゥネール会戦
アヴァタール地方で勃発した国家間の戦争だが、実態は魔王復活を企てる魔神と女神強奪を目論む魔人により引き起こされた戦争。ユマ・ドゥネールという干拓地で勃発したためこの名がついた。
多大の犠牲の下に邪竜アラケールが復活したが、神殺しと半魔人の王により滅される。
新七魔神戦争
七魔神戦争で封じられた古神七英雄が、神殺しの分身の手によって復活し勃発した古神と国家間の戦争。しかし復活したと思われた七魔神の大半は実は真なる女神ではなく、その者達の力と記憶を分け与えられた使徒(影武者)であった。この戦いの真の意味は、“災厄の種”である神殺しの過去の因縁に決着をつけるものだった。
ディル＝リフィーナ 種族
ディル=リフィーナには黄、赤、青と暗黒の4つの太陽と紅、青、鏡、闇の月があり、光(正義)と闇(悪)の神々が対立している。しかし、光と闇は表裏一体でありどちらか一方だけが滅ぶことはない。神殿を持ち多くの信仰を得ている神が力を持つ。
神族は神核を持ち、強大な力を行使する一方、神核が汚染されたり破壊されたりすると死に至る。
元々はネイ=ステリナの神々で、三神戦争の勝者として今の世界を支配している者達。絶対の正義とされているが、それは自らを信仰させて力を維持し古神を台頭させないための情報操作に過ぎない。亜人間族よりも人間族の信仰が大きかったことで、人間族の人心を得るために闇夜の眷属を不当に弾圧したりと、およそ正義とは言えない行動を取ることもある。
アークリオン (第一級神)
光の三太陽神の一柱で黄の太陽神。現神光陣営の主神。王族などの上流階級の人間に信仰されている。
アークパリス (第一級神)
光の三太陽神の一柱で赤の太陽神。アークリオンの息子。武力や魔法に秀で、厳格な正義を持つ戦いの神でもある。騎士に信仰されている。
パルシ・ネイ (第一級神)
光の三太陽神の一柱で青の太陽女神。アークリオンの娘。
アーファ・ネイ  (第一級神)
大地の女神。アークリオンの妻。農耕者に信仰されている。
マーズテリア (第一級神)
ディル＝リフィーナ 種族
強大な力を誇る軍神。マーズテリアの加護を受けたマーズテリア神殿は人間族の国家間の争いに介入できるほどの軍事力を持つ。勇猛な戦神でありながら三神戦争で倒した古神を妻に娶るなど情愛的な面を持ち、現神の中でも他勢力に寛容な神とされる。
三神戦争の折、神々が発狂するほどの真実を笑い飛ばし、叡智を司る魔神と取引を行いヴィーンゴールヴ宮殿を制圧した功績でその名を高めた。その魔神からは世界の主たると目されている。
バリハルト (第一級神)
嵐の神。屈強な肉体の上半身と獣の四肢に猛禽類の翼を持ち、積乱雲を従えている姿で伝えられている男神。冒険者や開拓者の守り神として信仰されている。苛烈な性格で古神の存在を断固として許していない。目的のために手段を選ばない性格から、厳格な正義で律するアークパリスとは反りが合わない。
かつて、神殺しセリカ・シルフィルが人間だった頃に信奉していた神で、シルフィルとは「風の息子」の意味をもつバリハルトより与えられた名。
ルリエン (第二級神)
エルフの大女神。弓の名手で緑の杜七柱の求心的存在。現神の中では穏やかで古神に対しても直接敵対しない限りは放置している。
暗黒神として覚醒したヴァスタールとの戦いに敗れ、奪われた下半身と樹木の根を融合させた。エルフが森と関係が深いのはこの為である。
イーリュン (第二級神)
ディル＝リフィーナ 種族
癒しの女神。シスターや僧侶といった人間に信仰されている。決して傷つけず、また傷つき疲弊した者には献身的な癒しを捧げることを教義としており、その愛は無限と言われる。
加護を受けたアイテムは回復するものが多い。
リィ・バルナシア (第二級神)
風の女神。バリハルトの妹。
テール・ユン (第二級神)
水神。浮島と称される神々が大陸を渡る船そのもので、温厚であるが気難しいとされる。船乗りたちに信仰されるほか、水棲生物の祖であり海中に住む者にとっては生みの親であり守護者である。
ナーサティア (第二級神)
知識の神。木精霊の始祖であり多くの妖精を産んだとしても知られる。その博識さからディル=リフィーナ以前からイアス＝ステリナの存在を知覚していた。学者や書物関係者に信仰されている。
ガーベル (第二級神)
鍛冶の神。四本の豪腕を持ち、天に浮かぶ雲を突き抜ける巨体を持つ男神。先史文明に興味を持ち魔導技術を確立し、技術の盛んな都市国家からも信仰されるようになる。
ルク・クヴァルナ (第二級神)
クヴァルナ大平原を守護・支配している古神を母に持つ戦いの神。
セーナル (第三級神)
交易の神であり、古くは罪を犯したエルフの神。策謀に長け、限りなく黒に近い行為も行う一面を持ち商人に信仰されている。大陸に広がる交易路を支配している。
デルシナス (第三級神)
ディル＝リフィーナ 種族
ラウルバーシュ大陸西方にあるペルシス帝国を司る地方神。西方では国教とされる都市国家も多く、勢力は強い。
パライア (第三級神)
緑の杜七柱の一柱であり精霊界を司る男神。
シウ
山岳の神。岩と大地を生み出した神とされる。ドワーフを中心に信仰されている。
ヴァシーナ
氷結の女神。元々は土着女神だったがアークリオンに招かれ「歪みの主根」の守護女神となる。しかし彼女には神々によって与えられた真実の役目が伝わっておらず、当時のアークリオン神殿の司祭達に捏造された神の意に反する偽りの役目を果たし続けていた。数百年の時を越えその真実の役目が伝わった後は、自分の使徒達を連れかつて守護していた霜天の盆地へと帰っていった。
ヴィリナ
裁きの女神でバリハルトの妻。厳格かつ苛烈な性格で、不義を働いた夫を神の墓場へ落とすなど詩歌が残っている。
エウリアーサ
音楽の女神。吟遊詩人といった音楽関係者に信仰されている。
カル・シレーラ
海の皇帝。
ストラ
火の神。寒冷地方では古くから信仰されている生活の神。
マリシュア
恋の女神。神殿を持たずその偶像も時代や地域によって左右されるため神としての力は低いが、広く人間族に信仰されている。
リューシオン