Cochrane Collaboration

Cerにおけるエビデンス合成

ここまで、この章では主にcerにおける主要な研究アプローチに焦点を当ててきました。研究チームは、質問を特定し、研究集団、コンパレータ、および研究デザインを選択し、研究を実施し、その結果を報告します。 しかし、医学および臨床科学では、ある研究では、実践を変えるのに十分な決定的な結果が得られることはめったにありません。 ほとんどの場合、知識は、私たちの共通の理解に累積的に影響を与える一連の実験または観察を通じて発展します。二次研究、またはエビデンス合成は、エビデンスベースの医学の一部として浮上しており、複数の個々の研究からの結果やデータを集約することによって知識 これは、すべての利用可能な、関連する一次研究研究全体の調査の分野で知られているものを決定し、証拠の変動または一貫性を推定しようとしてい これらのツールは、”私たちが知っていること”（一貫した結論）と”どのように確実に私たちがそれを知っているか”（すなわち、結論が有効であり、正確であり、将来の研究で変更される可能性は低いという自信）の要約を可能にし、医療政策と実践における意思決定者に最も適切に通知したり、将来の研究のニーズを決定したりすることを可能にする。66システマティック-レビューやその他のアプローチを含むエビデンス合成の方法論が開発されているように、”二次”研究は、特に臨床ガイドラインの知識基

証拠合成の傘の下にはいくつかのアプローチがあります。 これらの中で最もよく知られている系統的レビューは、1990年代初頭に、特定の臨床分野における専門家の意見を支持する所見の選択的引用に対する解毒剤として推進された。67,68の系統的レビューは、包括的で厳密で、明示的で、表面的に再現可能な方法を使用し、各研究の設計と行動の重要な評価を含むアプローチとして、意思決定者の間で受け入れられている。 IOMによって定義されているように、体系的なレビューは、”彼らの毎日の実践に研究成果を統合するために努力する臨床医のために不可欠”であり、したがって、信頼できる臨床実践ガイドラインの重要なコンポーネントです。69

これらの基準は、現在の科学的コンセンサスを反映しており、コクラン、AHRQ、国際保健技術評価（HTA）などのシステマティックレビューの主要な生産者が意思決定者と協力し続け、公平で関連性の高いシステマティックレビューの生産に及ぼすこれらの基準の影響についての追加の実証研究を実施するため、定期的に補足または改訂される可能性が高い。 新しい基準も開発され、現在の基準は、混合治療比較、ネットワークメタ分析、および個々の患者データメタ分析（第22章参照）を含む分析アプローチのためのさらなる経験的方法の開発を通じて改訂される。

一次研究と同様に、体系的レビューは、最初は比較有効性ではなく、有効性の問題に主に焦点を当てていました。 しかし、システマティックレビューの原則と方法は、CER研究からの結果を合成するために同様によく適用されます。 研究間で合成される比較の等価性を保証するためには注意が必要である。 同じ（または合理的に類似した）治療比較対照が一連の研究で利用可能である場合、従来のメタ分析技術は結果を組み合わせるのに適切であり得る。

HTAsは、新しい技術の利点と害を既存の選択肢と比較するための体系的なレビュー方法の適用の初期の例でした。 HTAの研究は、新しい健康技術の取り込みに関する意思決定のための証拠を提供することを目的とし、臨床実践におけるこれらの技術の影響を評価す70評価される”技術”には、医薬品、ならびに装置、手順、およびその他の介入が含まれる。 米国は1972年から1995年まで技術評価局を設置し、医療を含む幅広い科学技術問題に関する無党派の情報を議会に提供した。 米国はもはやこの国家機関を持っていませんが、HTAは国際的に堅牢な企業のままです。71米国内では、HTAは、臨床的証拠を合成し、もともとメディケイドの下で薬物クラスの決定のために意図されていたオレゴン州の薬物有効性レビュープロ72HTAはまた、Blue Cross-Blue Shield Technology Evaluation Centerなどのエンティティを通じて、支払者および保健システムの意思決定者によってサポートされています。73AHRQはまた、その証拠に基づいた実践センターを通じていくつかのHTAに資金を供給し、これらは多くの場合、彼らの国のカバレッジの決定の一部として

システマティック-レビューが牽引力を得ているように、多くの革新や適応は、文脈の範囲にわたって意思決定に適用され、理解可能に通知することができ、よりタイムリーまたは堅牢な要約された証拠のニーズに対処するために開発されています。 多くの場合、2つ以上の治療法の直接比較を特徴とする複数のCER研究はありません。 間接比較は、A対無治療およびB対無治療の研究の結果を比較することなど、2つを直接比較しない研究の結果を合成することによって、治療A対 間接比較を行う際には多くの注意点が適用されますが、間接比較に基づいて統計的に有効な合成を行うという課題に対処するために、混合処理比較と よりよく知られている方法の一つであるネットワークメタ分析は、CERレビューからのプロトコルやレポートにますます適用されています。74-76ネットワークメタ分析は、二つ以上の介入の比較のために利用可能な直接的および間接的な証拠の両方を活用します;この方法論は、共通のコンパレータを用いて試験間で系統的レビューを行う際に可能な限り多くの証拠を維持します。77間接的な比較の観察的性質を含め、留意する必要がある複数の注意点があります。78それにもかかわらず、この方法は、特に緊急の意思決定のニーズに対処するための理想的な証拠が利用できない場合には、約束を保持しています。

ほとんどのmetaanalysesと系統的レビューは、集計データ、すなわち複数の研究の結果に基づいています。 これらのデータは、公開された医学文献から容易にアクセスされ、公開された結果に肯定的な所見が過剰に反映されることを好む出版バイアスから保護するための注意事項が記載されています。79相対的なアクセシビリティにもかかわらず、集計データは、研究結果を合成するための個々の参加データほど堅牢ではありません。 個々の参加者データ（IPD）メタ分析は、集計された研究結果を使用して適切に調査することができない個々の参加者の特性（年齢、性別、疾患リスク、併存疾患など）に応じた結果の特性評価を可能にするため、ゴールドスタンダードと呼ばれています。 IPDメタアナリシスは、異種治療効果に対処し、利益を受ける可能性が最も高い（または害を受ける可能性が最も低い）治療を標的とするための特に強力 IPDメタ分析は、主に元の試験データへのアクセスを得ることにおけるかなりの課題のために、”金本位制”の研究技術のために期待されるほど頻繁に適用 しかし、この方法の適用は成長しており、データ共有とオープンサイエンスの精神が勢いを増すにつれて、さらに加速することが期待されるべきである。79-81

既存の証拠の合成は、常に既存の証拠の範囲と厳しさによって制限され、制限は、新たに出現し、多くの場合、高価な治療のために最も厳しいです。 承認前のこのタイプの研究に対する要件またはインセンティブの欠如のために、既存の安価な代替品との比較に関する証拠はほとんど、または全くないかもしれない。 このような場合、伝統的な証拠合成方法は、意思決定者のニーズを迅速にサポートすることはできませんが、合成の試みはCER文献の関連するギャップを特定82

エビデンス合成法のファミリーの一部と考えることができるアプローチの広い範囲のための支持と感謝が高まっています。 そのようなアプローチの1つは、意思決定モデリングです。 重要な比較有効性の問題に関する経験的証拠がない場合、意思決定者は、利用可能な経験的証拠からの推定値と欠落しているパラメータの合理的な仮定を組み込んだ数学的モデルが価値のある代替物を提供すると判断することができる。 このようなモデルは、意思決定者が必要とする可能性の高い比較有効性の研究結果を推定することができます。 いくつかの例では、これらのモデルは、様々な代替案の相対的価値をより便利に評価するために、費用対効果分析を組み込むように拡張される。 費用対効果モデルには、通常、疾患または状態全体の相対的価値の推定を容易にするアウトカム指標が組み込まれています。 これらには、保存された寿命、品質または障害調整された寿命などが含まれます。 このようなアプローチの長所と短所はこの章を超えていますが、これらは政策関連のCERに興味のある人が理解し、対処するために求められる積極的で重