医学統計セミナー201711月28日(火) 診断・検査データの解析：ROC曲線を中心にメタアナリシス
医学統計セミナー2017 第4回目

12月22日(金) 多変量解析：重回帰・ロジスティック回帰・比例ハザードモデル
1月26日(金) 傾向スコアによる解析：マッチングによる解析
を中心に
2月23日(金) メタアナリシス：2値・量的・生存期間データに対するメタ回帰分析

下川敏雄

3月23日(金) 臨床試験における必要症例数の計算

医療データサイエンス学(附属病院臨床研究センター)

システマティックレビューとメタアナリシス(1/2)

システマティックレビューとメタアナリシス(2/2)

システマティックレビュー(Systematic review)
IOM(Institute Of Medicine：米国医学研究所)の定義「特定の問題に絞って，類似したしかし別々の個々の問題の知見を見つけ出し，選択し，評価し，まとめるために，明確で計画された科学的方法を用いる科学研究．別々の研究からの結果の定量的統合(メタアナリシスを含むことも含まないこともある)」

定量的システマティックレビュー(メタアナリシス)
定量的システマティックレビューでも，いわゆるメタアナリシスの前にバイアスの評価など定性的な評価を行い，定量的に統合できるか異質性（heterogeneity）を検討する必要がある．メタアナリシスとは，効果指標の値を統計学的に統合し，統合値と信頼区間を計算し，定量的統合を行うことである．

システマティックレビューの条件(日本医療機能評価機構, 2017)
1. 参照した研究に漏れがない
2. 採択された研究に偏りがない
3. 中立の立場で一定の基準に基づき各研究を評価① アウトカムに及ぼす効果の大きさ② 効果の確実性
4. 結論に評価の結果が反映されている

定性的システマティックレビュー
研究や除外された研究の数，対象者の特性と人数，比較と介入の方法，バイアスリスクの評価などを記述し，深い理解を与えるために定性的にまとめたものをいう．定性的システマティックレビューの結果はエビデンスの強さの判定に反映させる．

広義には，システマティックレビューもメタアナリシスと同義である
が，狭義には，システマティックレビューの一部，すなわち個々の論文の結果を統合するための統計的方法がメタアナリシスである．

研究デザインとエビデンス

PubMedに掲載されている論文の推移(1980‐2016)

治療に関する論文のエビデンスレベル(AHRQ:米国医療政策研究局)
ランダム化比較試験のメタアナリシス

Level.2

少なくとも一つのランダム化比較試験

16,00014,00012,000
前向き研究

Level.3

非ランダム化比較試験
コホート研究分析疫学研究Level.4

ケース・コントロール研究

Level.5

ケースシリーズ・症例報告

Level.6

論説・専門家の意見や考え

論文数

Level.1

18,0002010年以降，急激に増加している

10,000
8,000
6,000
4,000

記述研究

2,000
01980

メタアナリシスとは論⽂A

論⽂B

1990

2000
年

2010

2020

精度の確保と症例数の関係
論⽂C

・・・

0.9

論⽂Z

2値アウトカムに対する標本サイズと95%信頼区間の関係 (割合=0.50とした場合)

0.8
0.7

重み付け

割合0.6
0.5
0.4
0.3

統合
複数の独⽴した研究の結果を統計的に統合するための技法がメタアナリシスである．

0.2
0.1
0200

400

600

800

標本サイズ1000

研究を統合することで，研究全体としての標本サイズが増える← 精度(いいかえれば推定値に対する標準誤差)が上昇

エビデンスが⾼い研究結果となり得る

医学系研究における3つの目標

メタアナリシスの手順
1. 試験の存在確認と選択
文献データベースからキーワードを入力して関連する文献を抽出する．

■ 精度の確保

メタアナリシス

精度を高めることで，明白な結論が出るように工夫する＝ 症例数(N)を増やす(臨床試験では統計的に設定)複数の試験を統合するのでNが増加■ 比較可能性の保証
無作為化比較試験(RCT)では，ランダム割付を実施することで内的妥当性(internal validity)を担保している．

複数のRCTを統合しているので担保されている

・事前にNGC(National Guidline Clearinghouse)，NICE(National Institute for Health and Care
Exellence)，Mindsガイドライン等で先行するガイドラインを検討する．
・MEDLINE/Pubmed, The Cochran Library，医中誌などを検索して，本研究に該当する試験を検索する．
検索では，PICOのP(Patient)，I(Intervention)，C(Comparison, 場合によって)を用いて網羅的に検索する．また，複数の文献データベースを探索する．

2. データの収集と情報の抽出
文献を精査し，本研究に適合する論文を選別する．

■ 一般可能性(外的妥当性)の検討
単一の試験では，限られた対象患者のみになるため，一 一貫性・交互作用の枠組
般可能性は，推測の域を脱し得ない．また，適格基準 みで統計学的に評価され(eligibility criteria)に依存して，一般化可能性の範囲が変 る．
化する．

一次スクリーニング：タイトル，アブストラクトからクリニカルクエスチョンにあっていないもの，採用基準に合っていないものを除外する．
二次スクリーニング：フルテキストを読み，選択基準に合った論文を選択する．選択した論文は，一覧表としてまとめる(後述)．

精査した論文は，PRISMA Flow Diagramにまとめる．

3. 解析と報告統計的方法を利用して，効果量を推定するとともに，異質性(heterogeneity)を評価する(後述)．

論文の検索

定性的レビューの手順■ データベース：MEDLINE/Pubmed，The Cochrane Library，医中誌Web，EMBASSE 等
・単一のデータベースだけで実施しない(複数のデータベースで実施する)．
・英語論文だけでなく，日本語論文も対象にすることが推奨(英語バイアス)．
・複数名で検索を実施する．
・検索のトレーサビリティを確保する．

一次スクリーニングでは，以下の作業を行う．
(1) 重複論文を削除する，(2) タイトル及びアブストラクトから，本メタアナリシスに関連しない(本研究の被験者(P)，介入(I)，場合によっては比較対象(C)に一致しない)研究を削除する．なお，これらが不明な論文は，二次スクリーニングで論文本体を精査するため，削除しないほうが良い．

■ 論文検索整理の例示(診療ガイドライン作成マニュアル2017)
検索情報の記録
タイトル
クリニカルクエスチョン(3) 論文本体が入手できない場合には削除する，データベース名
日付(4) 同一研究で異なる論文が投稿された場合(2重投稿ではなく，例えば，癌臨床試験での主論文とサブグループ解析などのように，複数の論文にまたがっているもの)は，本メタアナリシスとの関連が薄いと考えられる論文を削除する．

検索者

No1
2
3
…

検索式

文献数

二次スクリーニング後の一覧表 Mids診療ガイドライン作成マニュアル2017
文献研究デザイン

PI

CO

除外コメントメタアナリシスに用いる論文の記載例
非心臓手術前にβ遮断薬を開始した無作為化比較試験を統合したメタアナリシス

被験者背景等(適格・除外規準など)

介入内容(手術・投与レジメン)

follow

MethodParticipants

Intervention

・・・

・・・

・・・

・・・

・・・

・・・

・・・

・・・

研究
方法

Outcomes

例数・クリニカルクエスチョン(CQ)は明確にしなければいけない．
CQが広い → 検索が多くヒットして適切な文献に当たらない．
・単一のDB(例えば，PubMedのみ)ではなく，複数のDBを検索しなければならない．
・検索のキーワードは，再現可能にするために記録する．
・スクリーニングは，複数名で実施することが望ましい(主観的になるため)．

論文の定性的評価(1)選択バイアス(selection bias)
割付の順序(Random sequence generation)：ランダムな割付の順序(シーケンス)がどのように行われたかについて明記されていることを確認する．
割付の隠蔽(Allocation concealment)：割付のシーケンスについて，被験者や研究者にわからないようにすること(割付の順番が分からないようにすること)．

(2)施行バイアス(preference bias)
被験者や研究者に対して盲検化が行われたか(Blinding of participants and personnel)に関するバイアス．

(3)検出バイアス(detection bias)
アウトカム評価に関する盲検化(Blinding of outcome assessment)に関連するバイアス．評
価時点で，アウトカム評価がオープン化されているか(オープンラベル試験では評価についてバイアスが入る可能性があるため注意)．

(4)症例減少バイアス(attribution bias)
不完全データ (Incomplete outcome data)に関連するバイアス．不適格のために解析から除外される症例数あるいは除外理由がアンバランスであった場合には，恣意的に被験者選別が行われている恐れがあるため注意が必要(5)報告バイアス(reporting bias)
選択的な報告 (Selective reporting)に関連するバイアス．プロトコルに記載された実施，解析通りに解析されているか否かなど，有利な結果のみを報告していないかが評価される．

(6)その他のバイアス

CochraneのRisk of bias要約テーブル・Risk of biasグラフ
各試験は，項目ごとにlow risk of bias(バイアスのリスクは低い)，unclear riskbias(バイアスのリスクは不明)，High risk of bias(バイアスのリスクは高い)
試験毎の評価Risk of bias要約テーブル

評価の要約
Risk of biasグラフ

PRISMA Flow diagram

full textでのレビュー

abstract等でのレビュー

文献DBからの検索結果

PRISMA Flow diagramの例示
その他の文献

非心臓手術前にβ遮断薬を開始した無作為化比較試験を統合したメタアナリシス

重複削除後の文献

スクリーニング後の文献

スクリーニング後に削除適格性を満たした
文献

適格性を満たさなかった文献(理由が必要)
質的統合に採用された文献数

量的統合に採用された文献数
Bouri, S. et al.: Meta‐analysis of secure randomized controlled trials of β‐blocakade to prevent perioperative death in non‐cardiac surgery, Herat, 100, 456‐464,2014

統合解析：単純な意味 (丹後, 2016)

研究結果を平均で扱うことの危険性■ 平均値に関する単純な意味(各研究の測定値) = (共通な真値)＋(誤差)■ 割合に関する単純な意味(各研究の測定値) = (共通な割合)＋(誤差)最も単純なのは，すべての研究の平均値をとることである
平均値をとるとは，すべての研究が同じ重みであると考えることを意味する．
標準誤差(研究の精度)は標本サイズが大きくなるほど高い．つまり，標本サイズが異なる研究を等しく統合することは，異なる精度の研究結果を同じ結果として扱ってしまうことを意味する．

既存薬

臨床試験A
臨床試験B
臨床試験C

標本サイズ

有効例数

20240
120

155032

新薬
有効割合
(%)
75.0
20.8
26.7

標本サイズ

有効例数

24230
130

610040

平均値 = 40.8

有効割合
(%)
25.0
43.5
30.8

平均値 = 33.1

単純平均では，既存薬のほうが新薬よりも有効割合が高い
症例数が最も少ない臨床試験A(既存薬20例，新薬24例)の試験結果の影響が強い
精度が最も低い研究結果が多大な影響を及ぼしている．

臨床試験の結果を単純に平均してはいけない
丹後俊郎：メタアナリシス(第2版)，朝倉書店, 2016.

研究結果をまとめて扱うことの危険性

メタアナリシスにおけるキーワード：効果量 (effect size)■ Simpsonのパラドックス(丹後,2016)
新薬

Simpsonのパラドックスの例︓同じ対象，同じ治療法であっても，それぞれの群の患者特性，医師群の特性，診療環境が異なる．

標準薬

有効(%割合)症例数

有効(%割合)症例数

試験１25(83.3)

3044(78.6)56

試験２31(57.4)

5417(54.8)

31

試験1+2

56 (66.7)

84

61 (70.1)87

個別の試験では，新薬のほうが標準薬よりも有効割合が高いにも関わらず，まとめて取り扱ってしまうと，結果が逆になってしまう．
同じ対象，同じ治療法であっても，それぞれの群の患者特性，医師群の特性，診療環境が異なる．

臨床試験単位で取り扱う必要がある

各試験の群間での違い(例︓新薬と既存薬での有効率の違い)は，異なった研究においても，同じであると考えるのが⾃然である．
同じ環境試験A

新薬

既存薬

効果量

同じ環境試験B

新薬

既存薬

効果量

同じ環境試験C

新薬既存薬

効果量

そのため，メタアナリシスでは，各試験について，それぞれの群の治療効果ではなく，治療効果の違いを取り扱うことが多い．この治療効果の差のことを，効果量(effect size)という．

丹後俊郎：メタアナリシス(第2版)，朝倉書店, 2016.

効果量の種類
相対尺度2値

非心臓手術前にβ遮断薬を開始した無作為化比較試験を統合したメタアナリシスの結果である．

オッズ⽐ (odds ratio)
リスク⽐ (risk ratio)

⽣存時間効果量のグラフィカル表現：Forest plot

ハザード⽐ (hazard ratio)

絶対尺度2値

リスク差 (risk difference)

連続

平均値の差(mean difference)
標準化された平均値の差(standardized mean difference)*1*1：標準化された平均値の差は次式で計算できる．
標準化された平均値の差 ＝(平均値の差)／(各群の標準偏差の平均値)
なお，Cohen’s dとも呼ばれる．
Cohen’s dは，標本サイズが小さい場合に過大評価になる可能性があるため，自由度で調整したHedges’ gもある．

Patient：心血管以外の手術を受ける心血管イベントのリスクが高い患者に対して，Intervention：β遮断薬の投与が，Control：β遮断薬を投与しない患者に比べてOutcome：術後 30 日あるいは退院時全死亡率(副次的評価項目：非致死的心筋梗塞，脳卒中，低血圧)のリスクを低下させる．

・個々の研究の効果量及び95%信頼区間
・個々の群の標本サイズ・重み付けした効果量及び95%信頼区間をグラフとともに表したもの
がForest plotである．

Bouri, S. et al.: Meta‐analysis of secure randomized controlled trials of β‐blocakade to prevent perioperative death in non‐cardiac surgery, Herat, 100, 456‐464, 2014.

代表的な統計的モデル

Forest plotのグラフ説明：髭は95%信頼区間，■の大きさは標本サイズに対応：頂点は重み付けされた効果量，横幅は95%信頼区間に対応■ 固定効果モデル (Fixed‐effect model)
各研究の効果量

共通の効果量(偶然) 誤差

効果量は，統合する研究に拠らず同⼀であると仮定したモデルであり，各試験による効果の違いは(偶然)誤差のみが原因であると考える．

■ 変量効果モデル (Random‐effect model)
各研究の効果量

共通の効果量(偶然) 誤差

各研究の偏り

誤差の部分
各試験による効果の違いを(偶然)誤差だけでなく，試験によって⽣じるバラツキにも原因があると考える．

統合解析における効果量の推定

メタアナリシスの異質性の検討■ 変量効果
DerSimonian‐Laird法が一般的に用いられるが，最近では，Bayes流接近法も増えている．
異質性が崩れている場合でも，統合解析が可能．ただし，信頼区間は固定効果モデルよりも広くなる．

個々の試験の成績異質性がほとんどない場合には，統合された効果量の信頼区間が小さくなる．一方で，異質性が著しい場合には，固定効果モデルの利用は推奨されない．

個々の試験の成績2値(オッズ比，リスク比，リスク差)：Mantel‐Haenszel法，Peto法などがある．
Peto法は，RCTの結果に基づく統合解析以外に用いるべきでない．

統合結果

連続値(平均値の差)：個々の試験の効果量の標準誤差を用いて重み付けを行う

異質性が小さい場合異質性が大きい場合■ 固定効果効果量

試験によって効果量が異なる← 試験毎でのバラツキが大きい

統合結果

効果量(Relative Risk)
濃い部分は重み付けされた効果量

各研究の偏りは，研究の違いによるバラツキを持つ．これ
を異質性(heterogeneity)という．

効果量

試験によって効果量に大差がない← 試験毎でのバラツキが小さい■ フォレストプロットを視覚的に省察する

異質性を見てしているか否かを精査したうえで，固定効果を用いるか変量効果を用いるかを選択しなければならない．

個々の試験の効果量の類似性，信頼区間の重なり具合■ 統計的方法の利用
CochranのQ検定，異質性尺度I2の利用

異質性の評価

β遮断薬の例示■ CochranのQ検定
2
Q  (重み)  (試験での効果量)  (統合した効果量)  の合計


Qを利用して検定する．有意な場合には，異質性があると判断し，0.1未満で疑義を持つ必要がある．
CochranのQ検定は試験数に左右されるため注意が必要(試験数が増えるほど有意になりやすい傾向にある)．
有意でないことから異質性は認められない■異質性尺度I2の利用

I2 Q  (試験数  1)
 100 (%)
Q

有意でないもののI2は高い(有意でないのは，試験数が少ないことに依存するため)全体では異質性が有意である．

0(%)から100(%)までの範囲をとる．Qに対して，試験数で調整を行うため，試験数に左右されない．
異質性が認められた場合には，サブセットに分けることで原因を探索することが考えられ，異質な試験のみで評価することが求められる．

公表(出版)バイアスの検討：funnel plotメタアナリシスの例示：２値データの場合

臨床試験では，結果が有意でない(negative study)のときに論文誌に掲載されない傾向がある(とくに少数例の試験の場合には生じやすい)．このような状況下でのメタアナリシスでは，統合結果にバイアス(偏り)を生じさせる恐れがある．公表バイアスを評価するためのグラフがfunnel plotである．
公表バイアスがない状況
標本サイズ OR 標準偏差

標本サイズ OR 標準偏差

公表バイアスがない状況

効果量(OR)

存在しない効果量(OR)すなわち，funnel plotにおいて対称な場合には，公表バイアスがないと判断され，非対称な場合には，公表バイアスがあると判断される．

抗がん剤治療中の抗真菌剤フルコナゾールの予防投与が全身性真菌症発症の予防に繋がるかどうかのメタアナリシスのデータ(神田,2015)
投与群
研究名

⾮投与群

陽性

陰性

例数

陽性

陰性

Goodman

517417928149

例数177

Winston

5118123

10122132

Chandrasekar2212312223

Schaffner

66975

76976

Slavin10142

15226122148

Egger

14243

24446

Kern

23436230

32Rotstein

4137

141

22111

133
59

Akiyama

17071

257

Ellis

240

42

1038

48

Meunier

42630

623

29

Menichetti

11409

420

10390

400

Ninane

2234

236

5244

249

Groll

1242502525

Philpott-Howard

6250

256

9246

255

Rozenberg-Arska

12425

02525

Forest plot

Funnel plot

GoodmanWinstonChandrasekar
Schaffner
SlavinEgger
Kern
Rotstein
AkiyamaEllis
Meunier
Menichetti
NinaneGroll
Philpott-HowardRozenberg-Arska

552610124124112161

Fixed effect model
Random effects model

179
123
2375
152
4336
141
71
42
30
420
236
25
256
25
1877

28
10
1726
2222
2
10610
5090OR

95% -CI W(fixed) W(random)

177
132
2376
148
46
32
133
59
48
29400
249
25
255
25

0.15 [0.06; 0.41]
0.52 [0.17; 1.56]
2.10 [0.18; 24.87]
0.86 [0.27; 2.68]
0.33 [0.15; 0.71]
0.52 [0.05; 5.99]
0.88 [0.12; 6.65]
0.15 [0.05; 0.44]
0.41 [0.04; 4.61]
0.19 [0.04; 0.92]
0.59 [0.15; 2.35]
1.05 [0.44; 2.50]
0.42 [0.08; 2.17]
3.12 [0.12; 80.39]
0.66 [0.23; 1.87]
3.12 [0.12; 80.39]

20.2%
6.8%
0.7%
4.7%
18.2%
1.4%
1.5%
16.3%
1.6%
6.6%
3.9%
7.4%
3.6%
0.3%
6.5%
0.3%

10.1%
8.7%
2.4%
8.3%
13.0%
2.5%
3.5%
8.8%
2.5%
5.2%
6.4%
11.5%
4.9%
1.5%
9.3%
1.5%

1857

0.42 [0.31; 0.57]
0.47 [0.31; 0.70]100%---100%0.0

0.5Standard error

Odds Ratio
Experimental
Control
Events Total Events Total 予防投与Better ｺﾝﾄﾛｰﾙBetter

Study

1.0

欠けている
1.5

Heterogeneity: I-squared=28.1%, tau-squared=0.1762, p=0.141

0.1

有意でないことから異質性は認められない

0.5 1 20.02

100.05

0.10

0.20

0.50

1.00

2.00

5.00

10.00

Odds Ratio

異質性が小さい固定効果と変量効果の結果が一致する．

左下が欠けているため，非対称でない傾向を示しているが，ネガティブスタディの小規模な臨床試験が2試験(Groll, Rozenberg‐Arska)存在する．これらの試験の95%信頼区間は広く，信頼性が認められない．これらは，統合解析上重みが小さいため，結果にはほとんど影響せず，仮に外した場合には，対称に近くなるかもしれない．

いずれのモデルでも統合結果(菱形)が1.0を下回っており，かつ，95%信頼区間が1をまたいでいないことから，抗真菌剤フルコナゾールの予防投与が全身性真菌症発症の予防に繋がることが認められる．

メタアナリシスのためのソフトウェア

Thank you for your kind attention
ソフト名URL

入手

Comprehensive MetaAnalysis
DistillerSR

https://www.meta-analysis.com/

有料

https://www.evidencepartners.com/

有料

JBI SUMARI

https://www.jbisumari.org/

有料

Meta-DiSc

http://www.hrc.es/investigacion/metadisc_en.htm

無料

MetaXLhttps://www.epigear.com/index_files/metaxl.html

無料

MIX

https://www.meta-analysis-made-easy.com/

有料

OpenMetaAnalyst

https://www.brown.edu/academics/publichealth/research/evidence-synthesis-in-health/openmeta-analyst-tool

無料

ReviewManeager(RevMan) http://community.cochrane.org/tools/review-production- 無料
tools/revman-5
有料SAS
https://www.sas.com/ja_jp/home.html

備考

検査値に対するメタ
アナリシス
Excelで動作するプラグイン
Excelで動作するプラグイン

Cochrane Communityが提供
統計解析ソフトStata

https://www.lightstone.co.jp/stata/

有料

統計解析ソフトR

https://www.r-project.org/

無料

統計解析ソフトhttps://www.r-project.org/

無料

RのプラグインEZRシステマティックレビュー及びメタアナリシスのチェックリスト：PRISMA

タイトル
タイトル

1

その報告がシステマティック・レビューなのか，メタアナリシスなのか，あるいはその両⽅なのかを特定すること。

抄録
構造化抄録

2

背景，⽬的，データの情報源，研究の適格基準や参加者や介⼊，研究の評価および統合⽅
法，結果，限界，結論ならびに主要結果の意味，システマティック・レビュー登録番号などの情報を適宜含んだ，構造化された要約を提供すること。

はじめに論拠3

既知の事項と照らし合わせてレビューの理論的根拠を説明すること。

⽬的

4

参加者，介⼊，⽐較対照，アウトカム，研究デザイン(study design)と関連付けて(PICOS)，取り扱う疑問に関する明確なステートメントを提供すること。

⽅法
研究計画書と登録

5

レビューの研究計画書の有無や，そのアクセス可能性とアクセス可能な場所（例：ウェブアドレス）を⽰し，また⼊⼿可能であれば登録番号を含む登録情報を提供すること。

適格基準

6

適格基準として採⽤された研究特性（例：PICOS, 追跡期間の⻑さ）や報告特性（例：検討した年数，⾔語，出版状況）について，理論的根拠を⽰しながら明⽰すること。

システマティックレビュー及びメタアナリシスのチェックリスト：PRISMA

システマティックレビュー及びメタアナリシスのチェックリスト：PRISMA
情報源

7

検索における全情報源（例：データベースと対象期間，追加的な研究を特定するための著者への連絡）ならびに最終検索⽇を⽰すこと。

検索8

少なくとも1つのデータベースの電⼦検索式について，使⽤されたあらゆる“limits”を含め，再現できるくらいに詳細に⽰すこと。

研究の選択

9

研究の選択過程（すなわち，スクリーニング，適格性，システマティック・レビューへの組み⼊れ，また，該当する場合はメタアナリシスへの組み⼊れ）を提⽰すること

データの抽出過程

10

報告からのデータ抽出⽅法（例：⾒本⽤書式，独⽴して抽出，2重に抽出），ならびに研究者からデータを⼊⼿し，確認するためのあらゆるプロセスについて説明すること。

データ項⽬

11

取得されたすべてのデータ項⽬（例：PICOS, 資⾦提供者），ならびにあらゆる仮定や単純化を列挙，定義すること。

個々の研究のrisk ofbias

12

個々の研究のrisk of biasを評価するために⽤いられた⽅法（これが研究レベルで⾏われたのか，アウトカムレベルで⾏われたかの明⽰を含む），そしてこの情報があらゆるデータ統合においてどのように使⽤されるのかを説明すること。

要約指標

13

主な要約指標（例：リスク⽐，平均差）を提⽰すること。

結果の統合14

データの取り扱い⽅法，そして実施されていれば各メタアナリシスにおける⼀貫性（例：I 2 ）の指標も含め，研究結果の統合⽅法について説明すること。

システマティックレビュー及びメタアナリシスのチェックリスト：PRISMA

研究全般に関するバイアスのリスク

15

累積エビデンスに影響するかもしれないあらゆるバイアスのリスク評価（例：出版バイアス，研究内での選択的報告）について明⽰すること。

追加的な分析

23

追加的な分析［例：感度分析またはサブグループ解析，メタ回帰分析（項⽬16 参照）］が実施されていれば，その結果を⽰すこと。

追加的な分析

16

追加的な分析（例：感度分析またはサブグループ解析，メタ回帰分析）が実施されていれば，その⽅法を説明し，そのうちのいずれが事前に規定されていたのかを⽰すこと。

考察
エビデンスの要約

24

各主要アウトカムに関して，エビデンスの強さを含め，主な結果について要約すること。またそれらが主要な集団（例：医療提供者，利⽤者，政策決定者）とどう関係しているか検討すること。

限界

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研究レベルおよびアウトカムレベルにおける限界（例：バイアスのリスク），およびレビューレベルにおける限界（例：特定された研究が完全に検索されていない，報告バイアス）について議論すること。

結論

26

結果の⼀般的解釈を他のエビデンスと関連付けて提⽰し，今後の研究への影響を⽰すこと。

資⾦
資⾦

27

システマティック・レビューの資⾦提供者，ならびにその他の⽀援（例：データの提供），そしてシステマティック・レビューにおける資⾦提供者の役割について説明すること。

結果
研究の選択

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研究の特性

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研究内のrisk of bias

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各研究のrisk of bias に関するデータ，そして⼊⼿可能であれば，アウトカムレベルのあらゆる評価を提⽰すること（項⽬12 参照）

個々の研究の結果

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結果の統合

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検討対象となったすべてのアウトカム（利益や害）について，研究別に(a) 各介⼊群に関する簡単な要約データ，(b) 効果推定値と信頼区間を，できればフォレストプロットを付けて提⽰すること。
実施された各メタアナリシスの結果を信頼区間や⼀貫性の指標を含めて提⽰すること。

研究全般に関するバイアスのリスク

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スクリーニングされた研究，適格性が評価された研究，レビューに加えられた研究の件数を⽰し，各段階での除外の理由について，理想的にはフローチャートを⽤いて述べること。
各研究について，データ抽出が⾏われる⼿がかりとなった特性（例：研究の規模，PICOS, 追跡期間）を⽰し，引⽤を提⽰すること。

研究全般に関するあらゆるバイアスのリスクの評価の結果を提⽰すること（項⽬
15 参照）。