系統的レビューとメタアナリシス

メタアナリシスを伴う系統的レビューは、2つの手法を組み合わせたものです。1つは、ある問いに関するすべての適格な研究を収集し評価する、構造化された再現性のあるレビューであり、もう1つは、それらの結果を単一の重み付けされた効果推定値に統合する統計的手法です。レビューは研究選択のバイアスを制御し、メタアナリシスは統合されたシグナルとその周囲の変動を定量化します。これらは合わせて、エビデンスに基づいた介入研究の典型的な手法を形成します。

Definition

メタアナリシスを伴う系統的レビューとは、ある問いに関するすべての適格な研究を特定し評価するために、明示的で再現性のある方法を使用し、その後、それらの効果推定値を統計的に統合して統合推定値を導き出し、中心的な効果と研究間の異質性の両方を特徴付けるレビューです。

Scope

このトピックでは、定量的統合を伴う系統的レビューの実施について扱います。具体的には、プロトコルと適格性、検索とスクリーニング、バイアスのリスク評価、固定効果モデルと変量効果モデルの選択、重み付け、異質性、および結果を規定する報告と確実性の基準についてです。これは方法論的な参照であり、臨床的なガイダンスではありません。

Core questions

• 含まれる研究は、その結果を統合するのに十分なほど類似していますか？
• 固定効果モデルと変量効果モデルのどちらを使用すべきですか？
• 研究結果は偶然を超えてどの程度異なりますか（異質性）？
• 研究内のバイアスのリスクは、統合された推定値にどのように反映されますか？
• 統合されたエビデンス全体の確実性はどの程度ですか？

Key concepts

• プロトコルと事前規定された適格性
• 効果指標（例：リスク比、オッズ比、平均差）
• 逆分散重み付け
• 固定効果モデルと変量効果モデル
• 異質性とI二乗統計量
• フォレストプロット
• バイアスリスク評価
• 確実性評価（GRADE）

Mechanisms

適格な研究が特定され評価された後、各研究は精度測定値とともに効果推定値を提供します。メタアナリシスは、これらの研究を重み付けすることによって統合します。通常、分散の逆数で重み付けされるため、規模が大きくより精密な研究がより重視されます。固定効果モデルは単一の共通の真の効果を仮定し、変量効果モデルは真の効果が研究間で異なると仮定し、その研究間の分散を組み込みます。サンプリング誤差を超えた真の効果の広がりは異質性であり、しばしばI二乗統計量によって要約され、統合された結果は慣例的にフォレストプロットで表示されます。報告はPRISMAに従い、研究内のバイアスはCochraneバイアスリスク評価ツールなどのツールで評価され、統合されたエビデンスの確実性はGRADEで評価されます（higgins-handbook-2019; page-2021-prisma; higgins-2011-rob; guyatt-2008-grade）。

Clinical relevance

ランダム化比較試験のメタアナリシスは、ガイドラインや医療技術評価で引用される定量的エビデンスの多くを提供します。メタアナリシスを批判的に読むこと、つまり何が統合されたのか、異質性がどのように扱われたのか、エビデンスの確実性がどのように評価されたのかを確認することは、エビデンス評価の一部です。この方法は、統合された推定値がどのように生成されるかを説明するものであり、個人の治療法を処方するものではありません。

Evidence & guidelines

実施と報告は標準化されています。PRISMA 2020（2009年の説明と詳細の系譜を持つ）が報告を規定し、Cochrane Handbookが承認された方法を記述し、Cochraneバイアスリスク評価ツールが研究内の評価を構造化し、GRADEがエビデンス全体の確実性を評価します（page-2021-prisma; liberati-2009; higgins-handbook-2019; higgins-2011-rob; guyatt-2008-grade）。

History

研究の統計的統合は20世紀初頭の農業統計学と医学統計学に遡り、メタアナリシスという用語は1976年に造られました。系統的レビューは1990年代に、特にCochrane Collaborationを通じて、その周辺プロセスを統合しました。報告基準はQUOROMからPRISMA（2009年、2021年更新）へと進化し、I二乗などの異質性統計量が普及し、GRADEが構造化された確実性フレームワークを提供し、これらが現代の手法を定義しました（page-2021-prisma; higgins-handbook-2019）。

Debates

異質性が大きすぎる場合、いつ統合を避けるべきか？

臨床的または統計的に異なる研究を統合すると、誤解を招く平均値が生成される可能性があります。レビューアは、閾値や、統合の代わりに変量効果モデル、サブグループ分析、またはナラティブな統合を優先すべきかどうかについて議論しています。

Key figures

• Julian Higgins
• David Moher
• Matthew Page
• Gordon Guyatt
• Cynthia Mulrow

Seminal works

• page-2021-prisma
• higgins-handbook-2019
• guyatt-2008-grade

Frequently asked questions

すべての系統的レビューにはメタアナリシスが含まれますか？

いいえ。集団、介入、またはアウトカムにおいて研究が類似しすぎている場合、統合は誤解を招く可能性があり、レビューは単一の統合推定値の代わりに構造化されたナラティブな統合を報告します。

フォレストプロットとは何ですか？

フォレストプロットは、各研究の効果推定値と信頼区間を統合推定値とともに表示し、各研究の貢献と全体の結果を一目でわかるようにします。