Systematic review and Meta analysisの読み方①総論

今日は、研究デザインについて。
Systematic review and Meta analysisてよく聞きます。
なるだけわかりやすく、どんな研究なのか、解説してみます。
語弊は承知ですがイメージはつかめるかと思います。
お願いします。

システマチックレビューとは？

特徴

・洗いざらい集めました。今までのエビデンスをすべて
・使うエビデンスも妥当そうなやつを選んでます。
・とりあえずこれ見とったらこの分野は大丈夫やな。
・コクランが、システマティックレビューの親分です。

利点

・全部のエビデンスを集めたので信頼できる。
・たくさんの論文を集めてn数(症例数)が増える。　
　→N数が増えると、信頼できるデータになり有意差として出やすい
　　(信頼区間が狭くなる) 　　　
　
「今までの論文での多数決の意見」が出る。 人数は正義。
　

欠点

・個々の論文のPICO(セッティング)が偽性になりやすい。
　→論文ごとに、少しずつセッティング(PICO)が違う。
　　年齢とか、使う薬の量とか、アウトカムとか。。 　　　
　　→それらをまとめちゃうから、、「大衆の意見」には注意やで。
　　→知らぬ間に大事なセッティングが無視されているかも。

メタアナライシス とは？

・集めてきたデータを、適切な統計を使ってまとめるで！！ 　
・ちゃんとした論文は結果を重めに取ったり、嘘っぽいとか症例数が少ない論文は
　軽く取ったり、ちゃんとやってます。

Systematic review and Meta analysisとは？

ちゃんと良質なエビデンスを全部もれなく集めてきて(システマティックレビュー)
いい感じに重み付けもして統計使って結果出してます(メタアナライシス)
という意味。

システマティックレビューだけだと結果を並べて、
薬効いた人5000人聞かなかった人4500人だから、、いい薬ですね！！
ちょっと信用できない。

メタアナライシスだけだと、ちゃんと統計は使って評価したけど
あくまで自社しらべで、、この青汁を飲むと血管年齢が10歳若返りました。。
みたいに、信用できない。

どっちも組み合わせるのが大事。
→結果を並べて、ちゃんと統計使って評価しました！！


Systematic review and Meta analysisを統計の素人が評価する時
「統計」の部分は正直難しいです。
臨床医が評価すべきなのは、本当にもれなく集めてきたか？ というところです。
洗いざらい集めるはずのSystematic reviewで
意図的に抜かれたデータorまだ研究されていないデータがないかを吟味します。

注目すべきポイント

その上で注目するべきポイントが3つあります。
①ファンネルプロット
②フォレストプロット
③ウェイト

ポイントを一つずつ見ていきます。
次回はファンネルプロットからです。