システマティック・レビューとメタアナリシスのためのステップ・バイ・ステップ・ガイド

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フリーランスの生物統計学者と public health コンサルタント キングスレイ・ナンナ・ウクワジャ provides a comprehensive step-by-step guide on how to conduct a meta analysis そして systematic review.

システマティックレビュー、メタアナリシスとは?

システマティック・レビューとは、コクラン・コラボレーションによる定義では、"特定の研究課題に答えるために、事前に規定された適格基準に合致するすべての経験的証拠を照合する科学的プロセス。".これは、事前に指定されたリサーチクエスチョンに答えながら、あるトピックの高品質な概要を構築するために、一次研究を体系的に識別、選択、統合、評価することを意味します。

メタアナリシスとは、システマティックレビューを発展させたもので、システマティックレビューに用いられた研究の結果を数学的・統計的アプローチを用いてまとめたものです。

なぜシステマティックレビューやメタアナリシスが必要なのか?

システマティックレビューやメタアナリシスを行う理由はいくつかあります。

  • 特定のバイアスや誤りがあるかもしれない個々の研究で報告された相反する知見の混乱を解消することができる。
  • これにより、この分野では十分な証拠がない領域や、さらなる研究が必要な領域を明らかにすることができます。
  • 異なる研究から得られた知見を組み合わせることで、実践や政策にとって重要となりうる新たな知見を明らかにすることができる。
  • さらなる試験の必要性を軽減することができる
  • システマティックレビューやメタアナリシスを書くことは、研究者の関心分野を明確にするのに役立ちます。このようなレビューは、インパクトのあるジャーナルに掲載され、かなりの数の引用を受けます。

システマティックレビューとメタアナリシスの計画のステップ

システマティックレビューやメタアナリシスのライティングを成功させるための3つの要素は

  1. リサーチクエスチョン
  2. 良いプロトコル
  3. 研究の統合

1.リサーチ・クエスチョン

レビューの質問を定義することが重要 はっきりと.質問は正確で、レビューに含めるべき研究を特定するのに役立つものでなければならない。焦点の定まったレビュー質問は、より良い検索と明確な選択基準につながるため、完成度が高く、包括的なレビューになる可能性が高い。また、焦点を絞ったレビュー質問は、臨床家や研究者への明確なメッセージを生み出し、研究の関連性をより強調する可能性が高くなります。さらに、焦点を絞ったレビューの質問は、将来の研究のための質問を特定する可能性が高くなります。

しかし、システマティックレビューのためのリサーチクエスチョンに取り掛かる前に、そのクエスチョンがすでにシステマティックレビューの対象となっていないことを確認するために、ミニ文献検索を行うことが非常に重要です。これは、グーグルやグーグル・スカラーでレビューのテーマや質問を検索するだけでできます。また、Cochrane libraryやPubMedなどのデータベースは定期的に更新されていますので、これらのデータベースも検索してください。さらに、システマティックレビューのプロトコルを登録するための主要なデータベースであるPROSPEROをチェックし、公開されているプロトコルを検索して、計画中のシステマティックレビューに現在取り組んでいる個人やグループがいないことを確認します。以前に行われたレビューで結論が出ておらず、そのレビューが発表された後に追加の一次研究が行われた場合は、最新のレビューを行うことを検討してください。提案されているレビュー課題について、最近の質の高いシステマティックレビューやメタアナリシスが実施されている場合は、別のレビュー課題を検討する。

一般的には、焦点を絞ったレビュー質問を作成することが重要です。レビューの質問は次のような形式をとります。「To assess the effects of [介入または比較] の場合は [健康問題]では、[可能であれば、人のタイプ、病気や問題、設定など]"'.

例えば"to assess the effect of [exercise interventions]on [weight loss]in [children]" (「子供たち」の「体重減少」に対する「運動介入」の効果を評価する)。

レビューの質問は、PICOSステートメントに沿って行うことが推奨されています。

  • Participant, (Who is the 患者 または 問題点 対策中)
  • Intervention, (What is the 介入 または 露出)
  • Cオンパレ-タ-条件(What is the 比較 グループ)
  • Outcomes (What is the アウトカム または エンドポイント)
  • Studies (What 研究デザイン は、例えば、無作為化対照試験(RCT)と非RCTの比較などが考慮されます。

例えば、以下のように修正されたタイトルのシステマティックレビューがあります。"HIVでは-陽性で、結核患者との接触がない子供が活動性結核になった場合、6ヶ月間のイソニアジド投与は、プラセボと比較して、活動性結核のリスクを低減するのに有効かどうか" (お願いします。 詳細を見る)

PICOS声明はこのように分析することができます。

  • P参加者・問題点、(HIV感染症の子どもたち
  • I介入、(イソニアジド
  • COMPARATORS(プラセボ
  • O収入(活動性結核
  • Sの研究を行っています。RCTの検討

ここでは治療的介入(イソニアジド対プラセボ)に関心があるので、このレビューではRCTを検討するのがよいでしょう。

一般的に、システマティックレビューに選ばれる研究は、レビューの質問のドメインに合わせて行われます。これらの領域は、通常、異なる研究デザインによって扱われます。例えば、病因(コホート研究、ケースコントロール研究)、治療的介入(RCT、コホート研究)、診断(クロスセクション研究、ケースコントロール研究)などが挙げられます。リスクファクター(病因)を取り上げたシステマティックレビューの質問の例は以下の通りです。"タバコをよく吸う人は、吸わない人に比べて、肺がんになるリスクが高いのか?"

このタイトルのPICOSステートメントは、このように分析することができます。

  • P参加者・問題点、(タバコを吸う人
  • I防止/暴露、(定期的な喫煙
  • Cオンパレ-タ-(タバコを吸わない
  • Outcomes(肺がん
  • S研究を行う。コホート&ケースコントロール研究の検討

場合によっては、疾患や事象の有病率や転帰をまとめようとするだけのレビュー質問もあります。どうぞ、ご覧ください。 https://journals.plos.org/plosone/article?id=10.1371/journal.pone.0180996

レビューを成功させるには、明確で焦点の合ったリサーチクエスチョンを持つことが何よりも重要です。

2.0 プロトコル

焦点を絞ったレビューの質問があり、レビューを進めることを決めたら、次のステップは短いレビュープロトコルを作成することです。プロトコルは、質問とその文脈を理解していることを確認し、作業を開始するのに役立ちます。また、検索戦略の策定や、包含基準と除外基準を明確に示すのにも役立ちます。さらに、プロトコールを作成して予行演習を行うことは、データ抽出フォームの作成や、サブグループに関する追加情報を収集する必要があるかどうかを検出するのに役立ちます。以下の表1は、レビュープロトコルの概要をまとめたものです。

2.1 背景と目的

このセクションでは、分野におけるギャップと、なぜシステマティックレビューを行いたいのかを簡潔にまとめています。したがって、レビューの目的は、単純にレビューの質問から導き出すことができます。

Table 1:システマティック・レビュー・プロトコルの概要

背景
目的
復習問題 患者の種類、介入、結果、研究の種類
検索方法 データベース、研究期間、灰色文献
レビュー方法
- データベースと記事のソース
- スクリーニング
- データ抽出
- データ品質の評価
データ分析
リファレンス

 

2.2 検索戦略

を実施するにあたり 文献検索そのためには、検索する情報源やデータベース、検索プロセス、見つかった研究をどのように選択するかを定義する必要があり、これらのプロセスを文書化する必要があります。これらのプロセスを文書化する必要がある。通常、この段階では図書館員の助けを借りるのが最善である。キーとなる検索用語を特定するために、詳細なブレーンストーミングを行う必要があります。検索用語を特定するためには、以下のようなアプローチが考えられる。

  • 当該分野の主要な研究をレビューし、タイトルや抄録に含まれるキーワードを特定する
  • 過去または類似のシステマティックレビューで使用された検索戦略を確認する
  • PubmedのMedical Subject Heading(MeSH)用語などのデータベースツールを使用して、統制された語彙、同義語、またはキーワードを特定する。

例えば、タバコの喫煙と成人の肺がんに関するSRを行う場合、検索を行う際に考えられるキーワードは以下の通りです。

  • 喫煙のこと"tobacco smoking"[MeSH Terms]、"tobacco"[text word]、"smoking"[text word])、"smoking"[All Fields]。
  • 肺がん。"lung neoplasms"[MeSH Terms], "lung"[All Fields], "neoplasms"[All Fields], "lung neoplasms"[All Fields], "lungtumor"[All Fields], "lung cancer"[All Fields].
  • 大人たち"adult"[MeSH Terms] OR "adult"[All Fields] OR "adults"[All Fields]。

2.2.1 データベースと記事のソース

候補となる検索語をすべて特定したら、次は適切なデータベースでの検索を行います。これらのデータベースには、その分野の質の高い研究のタイトルとアブストラクトが一般的に保存されています。データベースには大きく分けて、一般的なデータベースとテーマ別のデータベースの2種類があります。一般的なデータベースには次のようなものがあります。 PubMed/Medline, Scopus, ウェブオブサイエンス , LILACSを検索することで、これらの一般的なデータベースの検索を補完することができます。 グーグル・スコラr.科目別データベースにはCINAHL, PsycINFO, ERIC, CANCERLIT, TOXNET, AIDSLINEなどがあります。レビューを行う際に検索する主題別データベースは、レビューの質問によって異なります。これらのデータベースのほとんどは購読ベースであることに留意する必要があります。一般的に、システマティックレビューでは、少なくとも6つのデータベースを検索することが推奨されています。PubMedでの検索を構築する方法は PubMedチュートリアル).

データベース以外の関連論文の潜在的な情報源としては、その分野の関連論文の参考文献や、既存のシステマティックレビュー&メタアナリシスからの引用・参照などがあります。さらに、すべてのジャーナルがデータベースに索引付けされているわけではなく、中には誤って索引付けされているものもあることを考えると、トピック分野で「収穫の多い」ジャーナルを1つ以上選び、関連記事を「手探り」で探すことをお勧めします。

2.2.2 検索とスクリーニングの実行

Once the databases to be searched and article sources has been identified, you can perform the search by combining the earlier identified search hits using Boolean operators [AND, OR, NOT]. Also, you can use study design filters & limits to focus the search (if necessary). For example, in the study on smoking and lung cancer, using these different Boolean operators will identify the coverage/breadth of articles summarised in Figure 1 below. You can practice searches with the title of the proposed review above. After performing the search, gather all the retrieved records of studies from each database into リファレンスマネージャーなどがあります。 エンドノートZotero または メンデレー重複している研究は、レビューを書く上で重要なので、スクリーニングの前にすべて削除してください(重複削除の前後で検索した研究数を記録してください)。

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スクリーニングプロセスは、タイトル/抄録のスクリーニングから始まり、レビューに役立たないことが明らかな研究を特定して除外します。関連するすべての論文を特定した後、全文のスクリーニングに移ります。PICOS声明を参考にして、参加者が組み入れ基準を満たさないことに基づく除外理由を提示してください。この段階では、2人の独立した査読者を使い、意見の相違があった場合は、3人目の査読者に相談することを強くお勧めします。レビューに関連するすべての研究を特定したら、データ抽出に進みます。

図1:検索時のブーリアン演算子

2.2.3 データ抽出

また、研究者のうち2人がデータ抽出を行う必要があると推奨されている。これは、データが論文の一貫した場所にあるとは限らず、1人のデータ抽出者が情報を見落としたり、誤解したりする可能性があるためです。

抽出されるデータは、あなたが従っているプロトコルに関連しています。例えば、コクラン・レビューでは、各論文から最低限以下のデータを抽出する必要があります。

  • ソースデータ:引用文献や連絡先など
  • 適性があるかどうか確認された適格性または除外の理由
  • Methods: e.g. Study design, study duration, study methodology relating to bias
  • 参加者:例:人数、設定、年齢、性別、診断基準、国
  • 介入:例えば、グループの数、各グループに対する具体的な介入(複製のために十分な詳細を提供する)。
  • 成果:例:測定時点、成果の定義、測定単位
  • 結果:例:各介入グループの参加者数、サンプルサイズ、参加者の欠損、サマリーデータ
  • その他資金源、著者の結論、他の関連研究の参照先

自分で開発したスタンドアロンの紙製または電子製のデータ抽出ツールを用意するのがベストです。データ抽出ツールやテンプレートは、以下のサイトから入手することができます。 Cochrane または ジョアンナ・ブリッグス研究所.

 2.2.4 データ品質の評価

In the context of systematic reviews, the quality of evidence reflects the extent of confidence that an estimate of effect is correct. All studies included in a systematic review should be assessed for quality/risk of bias. Bias or quality issues in the study may be due to the study design and several other factors. The assessment of study quality involves the use of standardised critical appraisal tools. It is crucial to read the instructions carefully before applying the tool to ensure it is used correctly. Also, two reviewers usually complete this step and extracts the study quality data using the same process as data extraction. Record the agreement level between reviewers as this is likely to be required for most journals publishing systematic reviews. If there are several high-quality studies, you may decide to remove studies from the review with low quality/high risk of bias.

レビューに含めるべき研究の質を評価するために利用できるツールがいくつかある。使用できるツールは、レビューのために特定された研究のタイプ/デザインによって異なります。

3.データ合成

データ統合の最初の部分は、レビューに含まれる研究について説明することである。これには、見つかった研究の数、スクリーニングの実施方法、最終的な研究の選択方法などが含まれる。これらは一般的に、PRISMA(Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses)フローチャートを用いてまとめられます。このフローチャートの編集可能なテンプレートは、以下のサイトから入手できます。http://prisma-statement.org/PRISMAStatement/FlowDiagram.aspx).ここで報告できるSRに含まれる研究のその他の詳細は:研究国、参加者数、男女比、追跡期間、研究デザイン、含まれる研究の品質評価

得られたデータのさらなる分析と統合は、叙述的または定量的に行うことができます。叙述的な統合では、研究の特徴や知見、その分野に対する全体的な意味合いを構造的に記述する。これは一般的に、研究のデザインやアプローチが異質すぎて一緒にまとめることができない場合に行われます。全体として、レビューの物語的統合のためのツールには以下が含まれます。表、グルーピングとクラスター、記述ツールとしての票数計算、モデレーター変数(設定や人口などの要素)の検討。

データの定量的な統合には、レビューに含まれる複数の研究の知見を統計的に分析(例えば、メタ分析)することが含まれます。各研究の知見は、"似ている"をメタアナリシスによって1つの数値結果にまとめます(この段階では、統計学者/メタアナリストの助けが必要となりますのでご了承ください)。定量的統合は、以下の質問に答えることを目的としています。

  • 効果の方向性は?
  • 効果の大きさはどれくらいですか?
  • その効果は、対象となるすべての研究で一貫しているか?
  • その効果を示す証拠の強さは?

一般的に、メタ分析は固定効果モデルまたはランダム効果モデルのいずれかに基づいて行われます(この段階では、統計学者/メタ分析者の助けが必要です)。これらの報告には、森林図などの定量的統合ツールが使用されます。全体として、定量的データのメタ分析は、以下のようないくつかのソフトウェアを用いて行うことができます。

収録された研究のメタアナリシスを行うことは、これらの研究間の異質性のために必ずしも実行可能ではありません。異質性の存在は、含まれる研究のフォレストプロットにおける効果サイズの信頼区間の重なりを目視で確認するか、Cochrane Q(Chis-Square-likeの一種)テストのようなテストを用いて異質性の統計的テストを行うことで評価できます。

メタアナリシスを行うシステマティックレビューでは、出版バイアスのリスクを評価する必要があります。出版バイアスとは,論文を発表する際に,"統計的または臨床的に有意な結果のみ".このようなバイアスが出版された文献に存在することを考えると、それがシステマティックレビューの結果にどのような影響を与えるかを評価する必要があります。システマティックレビューの出版バイアスは、グラフや数学的手法を用いて評価することができます(この段階では、統計学者/メタアナリストの助けが必要です)。一般的に使用されるアプローチとしては、ファネルプロット分析、Eggerの回帰検定、Beggの順位相関検定、DuvalとTweedleのtrim and fill technique、「fail-safe N method」や「Rosenthal analysis」などがある。

システマティックレビューの執筆

The write up of the systematic review and meta-analysis requires the use of the PRISMA or theMeta-analysis of Observational Studies in 疫学 [MOOSE] checklist. This is a checklist for reporting systematic literature reviews and meta-analyses and it outlines what details should be reported in each section of a high-quality systematic review. The checklist can be obtained from the PRISMA website (Please see: http://prisma-statement.org/prismastatement/Checklist.aspx)や(MOOSE)のガイドライン(参照)などがあります。 https://jamanetwork.com/journals/jama/article-abstract/192614).

システマティックレビューの結果についての議論は、レビューに用いられたオリジナルの研究の証拠の強さと限界に焦点を当てるべきである。また、レビューの限界、結果の適用性(一般化可能性)、患者のケアや公衆衛生、今後の研究に対する知見の意味合いについても議論することが重要である。

レビューの執筆が完了したら、原稿のタイトルとアブストラクトに基づいて、レビューを投稿する候補となるジャーナルを探すために、いくつかのジャーナルマッチング技術があります。これには次のようなものがあります。 エルゼビア・ジャーナル・ファインダー, ジェーン・バイオセマンティクス, ジャーナルガイド , Springer Journal Suggester そして Wiley誌推薦.

結論

システマティックレビューやメタアナリシスの準備は、価値のある冒険です。レビューから出版までの計画を立てることが、成功の鍵となります。チームで取り組むのがベストで、図書館員や統計学者(メタ分析者)の助けが必要になります。

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参考文献(参考文献の追加ソース

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  • スコットSD。 et al. (連合医療専門職における知識翻訳戦略のシステマティックレビューのためのプロトコル。 インプリメントサイエンス 658.
  • Guyatt GH, Oxman AD, Vist GE, Kunz R, Falck-Ytter Y, Alonso-Coello P, et al. GRADE Working Group.GRADE: an emerging consensus on rating quality of evidence and strength of recommendations(GRADE:証拠の質と推奨の強さの評価に関する新たなコンセンサス)。BMJ.2008;336(7650):924-6
  • ジョアンナ・ブリッグス研究所 http://joannabriggs.org/assets/docs/sumari/reviewersmanual-2014.pdf
  • TeachEpiのコース。  https://www.teachepi.org/courses/systematic-reviews-and-meta-analyses-in-tb/
  • Rodgers M, Sowden A, Petticrew M, Arai L, Roberts H, Britten N et al. Testing methodological guidance on the conduct of narrative synthesis in systematic reviews: effectiveness of interventions to promote smoke alarm ownership and function.Evaluation 2009; 15(1):49-72.
  • メリーランド大学システマティックレビュー研究を行うためのリソース。https://lib.guides.umd.edu/SR/definition
  • Harris JD, Quatman CE, Manring MM, Siston RA, Flanigan DC.How to write a systematic review.Am J Sports Med.2014;42(11):2761-8

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著者について

Ramya Sriramは、科学者のための世界最大のフリーランス・プラットフォームであるKolabtree (kolabtree.com)で、デジタルコンテンツとコミュニケーションを管理しています。出版、広告、デジタルコンテンツ制作の分野で10年以上の経験があります。

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