メタアナリシスと系統的レビューの違いを徹底解説！初心者でも分かる研究手法の見抜き方

---

メタアナリシスと系統的レビューの基本的な違い

メタアナリシスと系統的レビューは、研究をまとめる手法としてよく使われます。両方とも、個々の研究の結果を総合して結論を引き出すことを目的としますが、手法の焦点や統計的処理の有無、データの取り扱い方が大きく異なります。まず覚えておきたいのは、系統的レビューは研究を厳密に探し出して選定する過程に重きを置くのに対して、メタアナリシスは選定された研究の結果を数値的に統合することを主目的とする、という点です。これらを正しく区別することは、論文の質を評価する際にとても役立ちます。研究の設計や対象、評価指標、バイアスの評価方法などの違いを理解することで、読者はどの結果が信頼できるかを判断しやすくなります。

また、成果物としては、系統的レビューが「どの研究をどう選んだか」を示すプロトコルと、選定後に行われた総説論の説明が中心になります。一方、メタアナリシスは、集められた研究の数値データを統合するための統計的分析を実施し、効果量（例えばリスク比、オッズ比、平均差）を算出します。

つまり、系統的レビューは「何を見つけたか」を示し、メタアナリシスは「その結果をどう数値化して結論を出すか」を示す、という順序感覚が大事です。初心者の方はまずこの枠組みを覚え、次に具体的な手順（検索戦略、研究選定基準、質の評価、データ抽出、統計的方法）を学ぶとよいでしょう。

そもそもメタアナリシスとは何か

メタアナリシスとは、複数の独立した研究の結果を統計的に統合して、全体としての効果量を推定する方法です。各研究が同じ現象を測定している場合、結果のばらつきを考慮しつつ、全体の傾向を一つの数字として表します。データの取り扱いでは、対象となるアウトカムの種類に応じてリスク比やオッズ比、平均差などの指標を選び、それぞれの研究の効果量を加重平均します。加重は通常、研究のサンプルサイズや標準誤差が大きい研究ほど影響を受けにくく、信頼性の高い結果が反映されるように設計されます。

メタアナリシスを実施するには、まず系統的レビューの枠組みで「どの研究を含めるか」を厳格に決めます。次に各研究の結果データを抽出し、同一の指標へ換算します。統計モデルには固定効果モデルとランダム効果モデルがあり、研究間の真の効果が異なる可能性をどう扱うかが大切です。

結果の解釈では、信頼区間、異質性の指標（I2など）、出版バイアスの評価が重要です。信頼性の高いメタアナリシスは、公開されたデータだけでなく、研究デザインの質や手法の一貫性も評価します。研究分野を越えて応用され、政策決定、臨床のガイドライン作成、教育現場の実践判断など幅広い場面で影響を与えます。

系統的レビューとは何か

系統的レビューとは、特定の研究問題に対して網羅的に関連する研究を探し出し、透明性の高い方法で選定・評価・要約する研究の総説です。目的は“何がわかっているか”を、偏りを最小化した形で提示することです。まず、事前に厳格なプロトコルを設定します。含む研究の基準、検索語、データベース、排除理由、評価指標、データ抽出表の作成方法まで、すべてが公開されているべきです。これにより、他の研究者が同じ手順を再現でき、結果の再現性が高まります。

次に、研究の同質性を評価し、必要に応じてメタアナリシスに進むか、質の低い研究を除外するかを判断します。
系統的レビューの長所は、バイアスを減らし、偏りを抑える点です。反対に短所としては、対象領域が広すぎると研究を絞り切れず、時間と労力を要する点が挙げられます。重要なのは透明性と再現性であり、全データと決定の理由を公開することです。現代の研究文化では、政策や臨床現場の判断を支えるエビデンスの土台として欠かせない存在になっています。

両者の共通点と相違点

共通点として、両者とも多くの研究を総括して結論を導く点が挙げられます。
相違点としては、前者が「どの研究をどう選んだか」という手順と透明性の確保に重きを置くのに対して、後者は「その研究群の結果をどう分析して結論を出すか」という統計的処理に重きを置く点です。
さらに、実務的には、系統的レビューが先に行われ、必要に応じてメタアナリシスが実施されます。
重要なのは、両者を組み合わせることで、単なる個別研究の羅列ではなく、質・網羅性・再現性を備えたエビデンスの総合を得られる点です。以下の表は、両者の代表的な違いを簡潔に整理したものです。

able>項目系統的レビューメタアナリシス目的対象研究の把握と要約、質の評価結果の統計的統合と効果量の推定データ研究デザイン・品質・抽出データの要約数値データ・効果量・信頼区間の推定手法検索戦略、選定基準、質の評価、要約統計モデル、効果量計算、異質性評価出力要約と結論、研究ギャップの提示統計的効果量、信頼区間、異質性の評価

この表を読むと、系統的レビューとメタアナリシスの役割が明確に分かれつつ、実務上は互いに補完していることが分かります。
適切に使い分けることで、複雑な研究エビデンスをより信頼性の高い形で提示できるのです。

ピックアップ解説

koneta: 友だちとメタアナリシスの話をしていて、彼は「統計の力で全体像を作る」みたいな言い方をしていました。私は「ただデータを足し算するだけじゃなく、研究間の違いをどう扱うかが勝負だよ」と返しました。メタアナリシスでは、同じ指標で測られた複数研究の効果量を加重平均して一本の線を引きます。けれども、研究ごとにデザインの良し悪しやサンプル数が違うため、適切にモデルを選ぶことが大切です。ランダム効果モデルを使えば、研究間のばらつきを自然に反映できますし、固定効果モデルは「この研究だけで決まる結論」が欲しいときに有効です。メタアナリシスは、いわば研究の味を横並びで比較して、全体の風味を一つの味として表す作業です。だからこそ、データの出どころと選定基準が透明であることが前提になります。もし友だちが「データは公開されてない」と言えば、それは信頼性の問題で、評価の対象外になるべきです。結局、メタアナリシスは細かなデータの積み重ねを、読み手にとって意味のある形に変換する作業であり、それ自体が学問の透明性を高める大きな力になるのです。

---