論文の信頼度 エビデンスレベルについて
こんにちは。takumaです。
今回は前回までの記事でちょくちょく話に出していた論文の信頼度、エビデンスレベルについて記事にしていこうと思います。
論文において、研究の仕方によっては得られる結果の信頼度に大きな差があります。
見てくださっている皆さんの中で、この論文は信用できるのかなど疑問に思う方がいるかもしれないので信頼度の指標を書いておけば皆さんでこの論文はどれくらい信頼性が高いのかなどを判断でき、結果的に安心して見れる記事にもなっていくので今回自分自身も学びながら書いていこうと思います。
オックスフォード大学のCenter for Evidence-Based Medicine(CEBM)のガイドラインを参考にしどれだけバイアス（偏り）を減らして研究されたかという観点から科学的根拠のランク付けをしたものを記事にしていきます。グループ分けで順位付けをしていきます。
では、本題に移ります！
目次
- 1A：ランダム化比較試験（RCT)の系統的レビュー
- 1B：ランダム化比較試験（RCT)
- 1C：All or none研究
- 2A：コホート研究の系統的レビュー
- 2B：コホート研究
- 2Ⅽ：アウトカム研究 生態学的研究
- 3A：ケースコントロール研究の系統的レビュー
- 3B：ケースコントロール研究
- 信頼度4：症例集積研究
- 信頼度5：専門家の意見
- 考察 感想
- 過去記事
- 読者登録お願い致します
1A：ランダム化比較試験（RCT)の系統的レビュー
方法：ランダム化比較試験の論文を集める→信頼できるものを抽出→統合、再分析（メタ分析）。
1B：ランダム化比較試験（RCT)
ランダム化比較試験とは…調査対象の効果を客観的に調べる方法。
方法：実験参加者をランダムに2つのグループに分ける→実験群に介入する、もう一つのグループには介入しない（偽薬を渡す）→実験群の結果ともう一つのグループの結果の差が調査対象。
1C：All or none研究
All or none研究とは…以下のような研究報告。
・ある治療法導入前はすべての患者が死亡していたが、導入後に患者が死亡しなくなった治療法。
・ある治療法導入前は死亡する患者がいたが、導入後はすべての患者が生存している治療法。
2A：コホート研究の系統的レビュー
コホート研究の系統的レビューとは…個々のコホート研究を統合してより高精度な結果を導く方法。
方法：コホート研究の論文を可能な限り集める→信頼できる論文データのみ抽出→データの再分析（全体として何が言えるのか、他の解釈可能性を検討する）。
2B：コホート研究
コホート研究とは…実験参加者の追跡調査を行い、要因と発生率などの因果関係を特定することを目的とする方法。
方法：特定属性（例えば喫煙者＆高血圧）をもつ実験参加者を集める→一定期間経過した後で、属性変化（継続して喫煙した、禁煙した）の応じてグループ分けをする→測定結果を比較することで、要因と発生率などの因果関係（喫煙と血圧の因果関係）を特定する。
2Ⅽ：アウトカム研究 生態学的研究
アウトカム研究 生態学的研究とは…集団を基本単位とした研究。以下のようなもの。
・別々の地域で共通する傾向がみられるか
・1つの地域での時間変化によって傾向の変化がみられるか
3A：ケースコントロール研究の系統的レビュー
ケースコントロール研究の系統的レビューとは…個々のケースコントロール研究を統合して、より高精度な結果を導く手法。
方法：ケースコントロール研究の論文を可能な限り集める→信頼できる論文データを抽出→データの再分析（全体として何が言えるのか、他の解釈可能性を検討する）。
3B：ケースコントロール研究
ケースコントロール研究とは…実験参加者の記憶を頼りに、現在発生している効果（例えば高血圧）の要因を特定することを目的とする方法。
方法：ある効果（例えば高血圧）が出た参加者を集める→ある効果が出た参加者と属性（年齢、性別）が似ていて、効果が出ていない参加者を集める（血圧正常グループ）→グループの過去の行動を実験の参加者の記憶を頼りに調査し比較することで特定因子（例えば喫煙）を特定する。
信頼度4：症例集積研究
症例集積研究とは…ある治療法を患者群に用いて治療経過や結果を観察し、その患者群の特徴をまとめたもの。比較はしないため確認された結果がほかの要因に影響されていないとは言い切れず、あくまで患者の現状を調べる手法。
信頼度5：専門家の意見
考察 感想
エビデンスレベルのランク付けはこんな感じになっているそうです。
覚えるのは結構大変そうですが、その研究にバイアスがかかっているかを考えれば何となくの信頼度は把握できそうですね。
各研究方法ごとに、例えば研究者の意思によってグループ分けされている、などによるメリット、デメリットは少なからずあるようですが今日の記事に一緒に書いてしまいますとさすがに情報量が多くなってしまいますのでまた別で記事にしようと思います。
今回はこの辺で終わります！ご覧くださり、ありがとうございました！
＊この記事が確実という保証はないので参考程度に見ていただけると嬉しいです
嬉しいことにtwitterで感謝の言葉をいただいてますのでご紹介させていただきます！↓↓↓
気になっていた事の答えがわかって、とてもスッキリしました！
— パパイヤサン (@PAPAIYASAN_) 2020年4月27日
ありがとうございます！
EMS系、筋肥大には意味ないんですねｗ
— zintan (@zintan1000) 2020年4月29日
もやもやしてたのではっきり出てよかったです😀
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