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似て非なるシステマティックレビューと メタアナライシス

1275_02.jpg 

https://www.ishiyaku.co.jp/magazines/practice/PracticeArticleDetail.aspx?BC=003102&AC=1275


最もエビデンンスレベルの高いシステマティックレビューと メタアナライシス。

ほぼ同義語のように扱われるが、少し違うようである。


あるサイト 
https://www.ishiyaku.co.jp/magazines/practice/PracticeArticleDetail.aspx?BC=003102&AC=1275
では、

システマティックレビュー・メタアナリシスとは,
同種のテーマについて過去に行われた研究データを系統的・網羅的に収集し,
質の高い研究とそうでない研究を整理し,
質の高い研究における研究結果に関して総合的な量的評価(統合という)
を加える研究手法を指す.

この「収集・整理・統合」のプロセスのうち,

「収集・整理」の部分をシステマティックレビュー

「統合」のための統計的部分をメタアナリシス


と分けて呼ぶこともある.

 メタアナリシスは,
①研究結果にばらつきがある(特に有効性の是非について意見が二分している)場合や,
②個別研究ではサンプル数が不足しており結論が出ないため大規模研究が必要であるが,
  その実施が費用・時間コストの観点から困難である場合,
③結論の方向性は明らかであるがリスクの規模などの量的評価を加えたい場合などに
  有効な研究手法として広く用いられている-------

また、違うサイト 
http://www.editage.jp/insights/a-young-researchers-guide-to-a-systematic-review では、


システマティックレビューとは?

システマティックレビュー(系統的レビュー)とは、
現存する文献の徹底的なレビューを行い、
定式化した課題について論じるものです。

このレビューでは、

明瞭で再現性があり、

バイアスを最小限に抑えた方法を用いて、

課題に関連する研究のエビデンス(科学的根拠)について、

系統的な検索、特定、選択、評価、統合
を行います。

システマティックレビューは、研究成果の情報源として最良のものと考えられています。
システマティックレビューは、エビデンスに基づいて研究が行われる医学分野では紛れもなく重要ですが、
その他の分野でも、非常に価値があるものとみなされています。

システマティックレビューは、リテラチャーレビューよりも徹底的に行われます。
出版済みの論文に加え、「灰色文献」と呼ばれる未出版の文献も対象となります。

灰色文献はシステマティックレビューの重要な部分を占め、レビューの価値を高めるものです。
これは、出版済みの文献と比べ、灰色文献には新しい情報が含まれることが多く、
出版バイアスが少ないと考えられるためです。

灰色文献には、
未出版の研究、報告書、学位論文、学会で発表された論文や抄録(アブストラクト)、
政府による調査研究、実施中の臨床試験などが含まれます。

システマティックレビューを行う過程は、複雑です。
本記事では、システマティックレビューの種類と、
標準的な手順や執筆方法に関するアドバイスをご紹介します。


システマティックレビューの種類

1)質的(Qualitative):

このタイプのシステマティックレビューでは、関連研究の結果を要約するが、統計的な統合を行わない。

2)量的(Quantitative):
このタイプのシステマティックレビューでは、統計的手法を利用して、複数の研究結果を統合する。

3)メタ分析(Meta-analysis):
メタ分析では、統計的手法を用いて、
互いに独立していながらも類似している関連研究の結果の評価を統合し、要約する。

ということです。


分かったような分からないような違い。

2)と3)の違いがよく分かりません。

つまりは、

systematic reviewの中に、
meta-analysisという統計的統合手法があるということでしょうか?


動画でも確認を







systematic reviewの手順

zu1.gif 
http://jhes.umin.ac.jp/documents/1/report1.html



今後も、研究デザインに関する問題は出るでしょう。

以下のうち、レベル1に属する研究はどれか?

エビデンスレベルの高い順に並べたものはどれが正しいか?

介入研究、ないし観察研究はどれか?

と、もう少し意地の悪い問題が特に歯科国試では出るのでは?

常に意地の悪い問題が出されることを意識して勉強してください。



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