システマティック・レビュー

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（英語: systematic review）または系統的レビューは、文献を徹底的に調査し、特に質の高い研究、例えばランダム化比較試験（RCT）から得られたデータを用いて分析を行う手法です。このプロセスでは、出版バイアスなどのデータの偏りを極力排除することが求められます。系統的レビューは、根拠に基づく医療（EBM）で必要な情報を収集し、評価する重要な手段となっています。

カロリンスカ研究所のデータによると、系統的レビューは主に研究者や博士課程の学生向けに設計されており、構造的文献レビューは主に修士課程や大学生向けとされています。また、系統的レビューは通常、2人以上の研究者で行われるため、個人で行う場合は構造化文献レビューや系統的文献レビューを選択することになります。

研究の焦点

系統的レビューは、複雑な問題に対する回答を見つけることよりも、有効性の証拠を重視します。厳密な学術誌『PLoS ONE』においても、系統的レビューはガイドラインの策定に関する最良の証拠を提供するものとして評価されています。2015年に行われたあるメタ分析では、系統的レビューは着実に進化し、その質が向上していると報告され、研究間の異質性が著しい場合にはメタ分析よりも系統的レビューが望ましい選択であるとされています。

方法論の発展

系統的レビューの手法は、イギリスで1992年に設立されたコクラン共同計画から発展してきました。アメリカでは系統的レビューという用語はあまり普及していません。この手法にはデータ解析に関連するメタ分析が含まれますが、コクラン共同計画ではこれを明確に区分しており、共に重要な役割を果たします。2003年までに、世界中には4,600件の系統的レビューが存在し、そのうち1,600件はコクラン共同計画によるものです。

コクラン共同計画

コクラン共同計画の系統的レビューは、そのテーマごとに定期的に更新され、情報へのアクセスを重視しています。提唱者アーチボルド・コクランは、正確なデータを提供するRCTの重要性を強調し、これらの試験を定期的に批判的に評価することを目的としています。1993年には、イギリスのコクランセンターがBMJと共に会議を開催し、その結果として1994年に『系統的レビュー』に関する論文が発表されました。この文書には、系統的レビューにおけるバイアスやエラーを最小限に抑える方法が議論されています。

研究質問の設定

系統的レビューを行う際の初めのステップは、正確な研究質問の設定です。適切な質問を立てることで、関連性の高い文献を効率的に見つけることが可能になりますが、その精度は2～3％に過ぎないと言われています。PICOとPECOのフレームワークを意識しながら、研究質問を設定することが重要です。

最近の動向

2023年の系統的レビューの結果によれば、ChatGPTなどの人工知能を用いることで、系統的レビューの基準に沿ったプロンプトを介してレビューを実施する可能性が示されています。これは、今後の研究手法に新たな展望をもたらすかもしれません。

副作用の取り扱い

系統的レビューでは、副作用については言及が省略されることが多いのが実情です。これは、副作用に関するデータの統合が難しかったり、計測方法が統一されていないことが主な理由です。

このように、システマティック・レビューは、医療分野における根拠を提供する重要な手法であり、そのプロセスと方法論は、今後も多くの研究者にとって煩雑な課題解決のための基盤となるでしょう。

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