システマティックレビューとメタ分析の違いを徹底解説：研究を読み解く力をつける

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システマティックレビューとメタ分析の違いを徹底解説：研究を読み解く力をつける

1. システマティックレビューとは何か？誰が何のために行うのかをやさしく解説

システマティックレビューとは研究を体系的に集め、評価し、要約する研究のことです。ここでの基本は計画と透明性です。先に何を知りたいのかを決め、それに合う研究を網羅的に探します。検索語を何にするか、期間はいつまでか、どんな研究を含むかという条件を全て前もって決めます。これは後で誰が同じことをしても同じ結果になる可能性を高めるためです。次に研究を短く説明できるようデータを整理します。研究の方法や対象、介入や比較、成果指標を一つずつ書き出し、品質の評価を行います。バイアスの心配がある研究は別に扱い、なぜその研究を含めたのかを記録します。最後に全ての研究を要約し、結論と限界、今後の課題を読み手に伝えます。こうした一連の手順を守ることで、個々の研究の偏りを減らし、科学的な判断を支える基盤を作ります。
さらに実務で使うときには、研究を探す手順を公開することが求められます。誰が、いつ、どの情報源を使い、どの研究を含めたのかを明確にすることで、他の人が同じ結論へと導けるのです。

2. メタ分析とは何か？そしてシステマティックレビューとどう連携するのか

メタ分析は統計を使って複数の研究の効果を「ひとつの数字」に近づける作業です。個別の研究はサンプルが小さく、結果がブレやすいことがあります。そこでメタ分析を使うと、各研究の効果量を揃え、全体としての効果を推定できます。実務ではまずシステマティックレビューで対象研究を特定し、データを抽出します。次に各研究の効果量を統一の指標に変換し、統合モデルを選びます。固定効果モデルは研究の違いを小さく見積もるとき、ランダム効果モデルは研究間の違いを反映するときに使われます。統計的な検定だけでなく、異なる研究デザインによる影響やpublication bias の可能性もしっかり評価します。
このようにメタ分析は「多数の研究を一緒に見て全体の傾向を作る」作業であり、医療以外の分野でも使われています。たとえば教育や心理学の分野でも、いくつかの実験結果を統合して大きな結論を得るときに役立ちます。読み手としては、数字の背後にある研究の質やデザインにも注意を向けることが大切です。

3. 主な違いを表で比較

下の表はシステマティックレビューとメタ分析の役割の違いを分かりやすく並べたものです。表は複数の研究をどう扱うか、どんな結果が得られるか、そして限界についてのポイントを整理しています。なお表だけが全てを決めるわけではなく、実際には両方を組み合わせて判断します。研究の読み手としては、結果だけでなくデータの出所や方法の質にも注意することが大切です。
以下の表を見ながら、あなたがどんな場面でどちらを使うのが良いかを考えてみましょう。

able>項目システマティックレビューメタ分析目的エビデンス全体を整理し、結論を出す準備をする複数研究の効果量を統合して数値的な結論を出すデータの扱い研究の同定と選択、品質評価、定性的要約研究間の効果量を統合・推定方法の性質体系的かつ透明な手続き統計モデルを用いた数量的統合適用範囲証拠の全体像を把握する場面効果の大きさを数値で比較したい場面限界・注意点選択バイアスや品質差が結果に影響異質性やPublication biasに敏感ble>

4. 実務の流れとよくある誤解

実務の流れは、計画を立ててから実際の作業へと進みます。まず質問をはっきりさせ、次に信頼できる情報源を幅広く探します。見つかった研究を「含めるか含めないか」の基準で選び、データを整理します。質の評価を行い、バイアスの可能性を検討します。そして得られた証拠を要約し、必要ならば数値的に統合します。ここでの重要な誤解は「ただ多くの研究を集めれば良い」という考えです。質の低い研究が混じると、結果が不正確になることがあります。正しい方法では、質が高い研究を優先し、透明性を持って手順を公開します。研究者だけでなく教育現場の先生や学生もこの考え方を知っておくと、ニュースや論文を読むときの見方が変わります。
最後に、読者へ伝えるべき結論と今後の課題を明確にし、研究の欠点も正直に示すことが求められます。

ピックアップ解説

今日はメタ分析の話を雑談風に深堀してみます。複数の小さな研究を一緒に見るとき、私たちはよく数字の扱い方に迷います。メタ分析は効果量を統一して全体像を出しますが、それは同時にデータの出どころを慎重に見る練習でもあります。たとえば効果が大きい研究が質的に弱い場合、全体の結論が曲がることがあります。だから研究のデザインが同じくらい重要だと私は思います。最終的には結論を押し付けず、限界や不確かさをオープンに伝えることが、読者を守る上でのマナーです。

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