# チャプター 1 こんにちは、こたにゆうきです。 今日は、 系統的レビューって、 エビデンスレベル最高って本当なの?っていう話をしてみようと思います。 系統的レビューっていうのは、 ある研究トピックに関して、 これまで行われた研究を全部見つけて集めてきますっていう、 そういう研究の手法ですね。 一定のトピック、一定の基準を設けて、 全部集めます、みたいな感じです。 これが、研究によってはケースレポートを集めるものもあるし、 観察研究を集めるものもあるし、 RCTだけを集めるものもあります。 こういう系統的レビューっていうのは、 つまり一つ一つの研究のエビデンスにあまり左右されずに、 それぞれの結果はそうとして、 全体感はどんな感じかなって、 大枠を捉える、俯瞰的に捉える、 みたいなイメージがいいかなというふうに思ってます。 エビデンスレベルっていうのは、 それぞれの研究で言えることがどれぐらい確からしいかっていうことですね。 質が高いとか、精度が高いとか、真の答えに近い、 みたいなイメージでいいかなと思います。 そのエビデンスレベルの高さを、 エビデンスピラミッドって言って、図式化したものがありますよね。 上に行けば行くほどエビデンスのレベルが高い、 下の方が低いということで、 下の方には当然症例報告とか、 場合によって動物実験なんかが含まれたり、 次の段には観察研究が来て、 次の段にはランダム化比較試験、RCTが来て、 そしてそれらを統合して、一番高いところに 系統的レビューが記載されるのが一般的な理解かなというふうに思います。 つまり、いろんな研究を合わせるので、 少し統計的な話で言うと、 例えば1本の研究より、当然20本研究を集めた方が 患者さんの数は多いわけですよね。 一つ一つの研究が、例えば50とか100とか500とか1000とかだったのが、 全部合わせたら、例えば12000とかになるわけです。 数が増えれば増えるほど、当然見たい結果、治療の効果、 例えば死亡率が変わるのかとか、 透析の数が増えるのか、みたいな、 そういうアウトカムの起こる確率、起こる数も増えてくるんですよね。 こうやって全体の数、つまり系統的レビューに含まれる、 例えば20個の研究の全ての患者さんの数が増えれば増えるほど、 そして見たいアウトカムの数が、 当然1個の研究よりも20個合わせた方が数増えますよね。 単純に足し算すると思ってください。 そうすると、結果として、合わせた結果というのは、 精度が高まってくるんですよね。 ある種、ものを10回投げた時よりも100回投げた方が、 その精度が高まってくる。 バラツキが狭まってきて、この範囲に答えはありそうだな、と 分かってくる、みたいなイメージですかね。 そうすると、これを裏返すと、誤差が小さくなってくる。 ということでいうと、P値ってありますよね。 P0.05を下回ったら、 統計的、学的に有意差がついているという、あのP値ですよ。 P値が小さくなりやすいんですね。 誤差が小さい。 ということで、結果的にP値が小さくなりやすい。 つまり、有意差がついた研究として、 ドンと、何か大きなことが言える。 大きなことが小6になる、みたいなことになって、 こういったところも踏まえて、 一つ一つの研究ではあまり大きなことが言えない。 一つ一つの研究で見ると、 有意差がつかなかったと言えども、 例えば20個同じような研究、 一つ一つ有意差ついてないんですよ。 でも足し合わせると、実は有意差がついてくる、 みたいなことがあるという意味では、 これまでのたくさんの研究を、 足し合わせて、統合するなんて言い方をしますけれど、 足し合わせて、何かの疑問に 回答していくアプローチとしての 系統的レビューというのは、 エビデンスレベルが高いと言われていたんですね。 過去形になったということは違うんだろうな、 というのは、タイトルから皆さん予想されていると思うんですが、 当然、系統的レビューにも弱点があります。 ある研究トピックの コアな核となる部分を示す 枠組みとして、ピコというのがあります。 これは頭文字、アルファベットの頭文字で PICOですね。 Pというのがpatient、患者さん。 Iが介入、インターベンション。 Cがコントロール、対象群ですね。 そしてOがアウトカウント。 なった時に、20個の研究、全部同じピコの基準で抽出、選択、 この研究は、今やっている 系統的レビューに当てはまるという基準にしているんですが、 実はこの基準って結構緩いんですよね。 例えばですね、 肺結晶がP、患者さん。 低めの血圧目標がI、介入。 高めの血圧目標がC、対象。 そして、アウトカムに死亡というふうに見てみましょうか。 つまり、肺結晶の患者さんで、低めの血圧目標が 高めの血圧目標に対して、 死亡率にどんな影響があるかという 系統的レビューを考えてみましょう。 そうした時に、肺結晶といっても、 例えば古い研究だったら、 肺結晶って感染プラスSARS、 S-I-R-S、SARS、炎症が強いという、 あの基準で診断されたわけですよ。 最近だったらセプシス3という 感染プラスSOFAスコアで診断される。 このSARSとSOFA、それぞれで診断される肺結晶って 本当に同じなんですか? わかんないですよね。 っていうか、多分バラバラですよね。 だし、もといえば、研究によっては、 肺炎の患者さんばっかりいる研究もあれば、 お腹の感染症の人もいれば、尿路もいるし、 筋骨格系の患者さんもいる。 やっぱり患者さん結構バラバラで、 研究の間でバラつきがあるんですね。 このバラつきっていうのが、 系統的レビューの欠点なんです。 たくさんいろんな研究を合わせるっていうのが 強みである一方、 いろんな研究を含めるからこそのバラつきが出ちゃう。 このバラつきによって、 バラつきが治療とアウトカムの影響、 治療の効果に影響するんだとしたら、 それ結構問題じゃないですか。 同じようなことは、IとかC、 つまり今回の例で言えば、 低めの血圧目標、高めの血圧目標に 関しても言えますよね。 低めの血圧目標というのを、 平均血圧60から65で定義するものもあれば、 65から70で定義するものもあります。 高めの血圧目標というのを、 平均血圧の80から85でやるものもあれば、 普段通り、もう担当医にお任せします というアプローチもあります。 もっと言えばですよ。 血圧目標を達成するために、 どういう循環管理するかも色々ですよね。 ノルワードをいつから使うのか。 油液孵化しながらノルワード行くのか。 バソプレシンいつから使うの? ステロイドは? そういうバラつきが研究官である というのが大事なポイントです。 # チャプター 2 繰り返しになりますが 系統的レビューというのは、いろんな研究、たくさんの研究 ゆるーく集めた、今回で言えば、肺結晶の患者さんに対して低めの血圧目標と高めの血圧目標を比べたら 死亡にどうやって影響が出るかという、ゆるく 文献を集めてきたときに 患者さんもいろいろ 人種もいろいろ、年齢もいろいろ、感染のフォーカスもいろいろ、重症度もいろいろ 低めの血圧目標もいろいろ、高めの血圧目標もいろいろ、そもそも高めの血圧目標とか低めの血圧目標に至るための介入もいろいろ このいろいろバラバラになっているというのが弱点になるわけです つまり もう一回エルデンス・ピラミッドをイメージしてみましょう 系統的レビューというのが一番上にあります その次にランダム化比較試験というのがあります でも こういう臨床研究のエビデンスの質の高さというのの非常に大切なところというのは 介入群と対象群 IとCという2群が IとCが全部揃ってますというのが大事なんですよ そうじゃないと IとCを比べているつもりが 実は患者さんの要素が違った とか IとCを得るための今回でいえばノルアドレナリンの使い方が違った ガソプレシの使い方が違ったみたいなことになってくると これ本当に今回でいえば血圧の目標を比べている研究にならないんですよね まさにこういうバラつきが生じやすいというのがこの系統的レビューの特徴で 一方、一方、 系統的レビューに含まれるような一個一個のランダム化比較試験を見れば 介入群と対象群 IとCは IとC以外揃っていることも多いですよね つまり僕が言いたいのは 系統的レビューはいつもランダム化比較試験より偉いわけじゃありませんということです 時には系統的レビューでいろんな研究をごちゃ混ぜにしたせいで 本当に見たい介入と対象のバランスが崩れちゃうことがあってあり得ますよっていうのを知っておいてほしいんですね で、じゃあどうすればいいのって話になってくるわけですよ これは簡単な答えはありません 系統的レビューだからいつも RCTランダム化比較試験より偉いわけじゃないし 逆にランダム化比較試験がいつも 系統的レビューより偉いわけでもありません これは一つ一つのランダム化比較試験を評価する いいですか 系統的レビューを読むときにはじゃあ例えば20個RCT入っているんだ 20個のRCTの特徴を見比べる いろんな患者さんがいるなって思う 患者さんの数もいろいろあるな 介入と対象も低めと高めとか言ってるけど その中でもいろんなバリエーションあるんだな これとこれって本当に比べていいの? そういう目でやはり丹念に見ていくというのは 非常に大切なことだと思うんですね その上で このぐらいのばらつきだったらまあ許容範囲かなとか このばらつきはもう見過ごせない 絶対にこれは違うものと違うものを比べている 例えとしてリンゴとみかんを比べているみたいな言い方がありますよね これは混ぜちゃいけないもの分けて比較すべきものっていう そういう意味です ですので今回の問いですね 系統的レビューは本当にエビデンスレベルが一番高いの?っていうのは 僕の中ではイエス・ノーでもなくクエスチョンマークです たまのしいろんな答えかよって思われたかもしれませんが まあそんなもんですよ 白黒はっきりならないのが世の常ですよね とか言うとなんか急に話がでかいですけど なのでやっぱりRCTの一つ一つの読み方っていうのもとっても大事ですし 系統的レビューの一つ一つの読み方もとっても大事です やっぱりベッドサイドで診療するにあたっては そのエビデンスをもとに診療をどう変えるべきなのか もしくはこれはまだまだ仮説の範疇に過ぎないなっていうのを 明確に区別することが大事と思うんですが 僕の理解だと 系統的レビューでもこの結果決め打ちですっていうのはなかなか難しいです 僕は結構ただ一方で大事にしているのは 害を示すようなエビデンスには非常に敏感です つまり 系統的レビューでこれはあんま良くなさそうだなってなって 当然研究家のばらつきっていうのはあるだけれど あまり良いことをしないんだったら そのプラクティスに あえて何か理論的に良い面があるとしても あんまり乗っかりたくないなっていうふうに思っています 具体例で言うとですね さっきの肺血症の中で低めと高めの血圧目標 高めの血圧目標って例えば特に普段から高血圧の患者さんには脳脈効果があるとか 血圧の自動調節脳がより高めに基準がセットされているので 高めの血圧の方が良いよとか あるRCTのサブグループ解析では 高めの血圧目標の方が透析の頻度減ったよみたいなエビデンスがある中で 他のRCTと統合するとそもそも 高めの血圧にすると死亡リスクが上がるかもしれないというのが最近の理解です これは繰り返しますが血圧目標高め低め それぞれ研究家でばらつきあります 高めの血圧を出すためにどういう介入をするかっていうのも 例えば特にバスプレッシングの使い方なんかが違ったりします ただやっぱり高めにするって大変じゃないですか 低血圧の患者さんを高めにするってすごい大変です 理論的な根拠で言えばもしかしたら高めの方が良い患者さんも本当にいるかもしれません でもエビデンスの中でやっぱり害を示唆するようなものが出てきているっていうのは 僕はあんまり取りたくないなっていうスタンスでいます ので 系統的レビューが いつもエビデンスレベル最高なわけじゃない 系統的レビューもランダム化比較試験も各研究を読む 系統的レビューの中身のさらにRCTというのはどんなものかを知る その上でプラクティスの変更が必要なものなのかまだ仮説なのかを留める ただ僕としては害を示唆する処刑が出てきた時には それはあんまり取りたくないなっていうスタンスで読んでいるっていうところですかね というわけで もしかしたら普段通り玉虫色な答えだなと思われたかもしれませんが ここを最後の答えがYes, No はっきりしないからじゃなくて やはりそのプロセスを理解いただけたら 共有させていただけたら 僕としては嬉しいなというふうに思っています エビデンスレベルの考え方とか どういう時に系統的レビューの結果を重視するのか RCTの結果をより重視するのかっていうのに関しても 皆さんもしご意見あればぜひお聞かせいただきたいです し 自分たちの中でのこういう読み方をしているよとか こういう時にはもう診療を変えるようにしているよとか あと個別で もっと個別でハイ決勝のこの決勝目標に関しては 僕らはこう考えている 私はこう思います みたいな意見があれば ぜひぜひご意見のコメントだったり ソーシャルメディアでシェアいただいたりしていただけると嬉しいですし もしこのチャンネル気に入っていただいてたらですね フォローいただくときちんと通知がきますし もっと嬉しいの周りの方に広めていただけると嬉しいなというふうに思っています コメントはグーグルフォームの方で募集してますので ぜひぜひお寄せください それではまた