Systematic Review – ページ 4

COVID-NMA initiative

COVID-NMAはWHOとCochraneのサポートを受けて、COVID-19の臨床試験のLiving mappingを提供している国際的なイニシアティブです。ステアリングコミッティにはパリ大学疫学教授Isabelle Boutron他、Cochraneの関係者が多く、フランス、アイルランド、ドイツ、デンマーク、チリ、南アフリカ、イタリアからの委員が含まれています。 Link

Boutron I, Chaimani A, Meerpohl JJ, Hróbjartsson A, Devane D, Rada G, Tovey D, Grasselli G, Ravaud P, COVID-NMA Consortium: The COVID-NMA Project: Building an Evidence Ecosystem for the COVID-19 Pandemic. Ann Intern Med 2020;173:1015-1017. doi: 10.7326/M20-5261 PMID: 32931326

Operating Teamは（カッコ内に人数を示します）Coordination and project management (3)、Editorial advisor (1)、Web development (1)、Screening (4)、Data architecture desing (3)、Data extraction (17)、Analysis (3)、Evidence grading (5)、ROBINS-I assessment (20)、Bias assessment monitoring (7)、Mapping (2)、Data integration (5)、Data visualization (5)、Editorial team (6) とかなり大きな組織で、Cochrane Franceの人が多いですが、多国籍のチームです。

最近の論文で、RとShinyを用いたLiving meta-analysisのためのウェブアプリを発表しています。Evrenoglou T, Boutron I, Seitidis G, Ghosn L, Chaimani A: metaCOVID: A web-application for living meta-analyses of COVID-19 trials. Res Synth Methods 2023;14:479-488. doi: 10.1002/jrsm.1627 PMID: 36772980

世界的なCOVID-19の感染の縮小とともに、2023年からはLiving mappingはCOVID-19ワクチン、Living evidence synthesisはワクチンのブースターの臨床試験についてのみアップデートを行う方針だそうです。

Narrative synthesis in systematic reviews

Narrative reviewとSystematic reviewは対比されてNarrative reviewは系統だった手法が用いられず著者の主観が入り込むから、内容・結論はあまり科学的とは言えないという風に思う人が多いかもしれません。

Narrative reviewではなくNarrative synthesisはどうでしょうか？そもそもNarrativeナラティブとは何でしょうか？Popay Jらは”ストーリー”を文章で述べることがNarrativeの特徴だと言っています。そうすると、Narrative sysnthesisとは？

•システマティックレビューと複数の研究からの知見の統合の結果を言葉と文章を用いて表すアプローチ。
•統計学的なデータを扱うこともあるが、含める研究の知見に関する”ストーリー“を文章で述べる。
•システマティックレビューで用いられるプロセスであるが、介入の効果に関連したクエスチョンに限定されない。

Popay, J.,et al. : Guidance on the conduct of narrative synthesis in systematic reviews. A product from the ESRC (Economic and Social Research Council) methods programme Version, 2006.ではこのように述べられています。Link

レビューをめぐる用語はたくさんあります。以前SWiM (Synthesis without meta-analysis)について紹介したことがありますが、それ以外にも以下のような用語があります。

Evidence synthesisとは：
•システマティックレビューを包含するがそれだけに限定されない。
•ランダム化比較試験、観察研究、質的研究、医療経済評価などすべての必要な研究が用いられる。
•結合された研究の結果は、広範な介入、政策の有効性、費用効果、適切さ、実行可能性に関する判断に情報を与える。
•特定の健康状態の原因や社会的問題に関する知識の現状など様々なタイプの多くのクエスチョンを取り扱う。
•健康サービスの研究、技術開発や都市計画の社会科学など多様な研究分野で行われる。

Evidence synthesisはエビデンスの統合ということですが、「ランダム化比較試験、観察研究、質的研究、医療経済評価などすべての必要な研究が用いられる」という点では、またその他の点からも、医療における意思決定の根拠として用いるのに一番適合する概念のように思えます。

Systematic reviewはInstitute of Medicine （IOM）（現National Academy of Medicine, NAM）の定義では、「特定の問題に絞って、類似したしかし別々の研究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的研究。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」とされています。”明確で計画された科学的方法を用いる”という点から、一定の枠組みで一定の手順で複数の研究をまとめるということが重視され、それに合わせるのが難しい課題はSystematic reviewの対象から外される傾向が生まれてしまいます。その結果、医療における意思決定に、確実性の低いエビデンスは活用されないことになってしまいます。

Systematic reviewの本質は何か？よく考えることが必要だと思います。Cochrane RoB 2を用いたからSystematic review、GRADEアプローチを用いたからSystematic review、IOMのFinding What Works in Healthcare: Standards for Systematic Reviewsに従ったからSystematic reviewだというわけでないでしょう。いずれの場合も、主観的な判断が必要な部分がありますし、再現性が保証されるわけではありません。

メタアナリシスについて

アウトライン
・原理とモデル・方法
・レビューにおける位置づけ
・効果推定値
・益と害の評価へ

このようなアウトラインで、2023年5月20日に日本IVR学会で教育講演を行いました。そのスライドをPDFファイルにしました。Link

講演の中で紹介したシステマティックレビューの際に使用できる評価シートのExcel BookにはRのパッケージであるmetafor, “lme4”, “lmtest”, “optimx”, “dfoptim”, “tcltk2”, “forestplot”, “PropCIs”, “msm”を用いる二値変数アウトカム、連続変数アウトカムのメタアナリシス、Diagnostic Test Accuracy （DTA）のbinomial distributionを用いるbivariate modelのメタアナリシスを行うR用のスクリプトを書き込んであります。評価シートに入力したデータをそのままRを用いて解析することが可能です。
Link （右クリックしてダウンロード）

Cochrane RoB 2に従うランダム化比較試験のバイアスリスク評価用ウェブツール Link

メタアナリシス用のさまざまなRのスクリプトを掲載しているuseRs Link

JavaScriptを用いるメタアナリシスのウェブツールMeta-analysis IZ r Link

Minds診療ガイドライン作成マニュアル2020 ver.3.0 Link

DTAのメタアナリシス-useRs

useRsのサイトでは、さまざまなメタアナリシスのためのR用のスクリプトを提供しています。

Rのlme4パッケージのglmer()関数を用いる回帰分析でBivariate modelのDiagnostic Test Accuracy (DTA)診断精度研究のメタアナリシスを二項分布Binomial distributionを用いて行うスクリプトを掲載しました。このページの#3-2. Bivariate modelで二項分布を用いる診断精度（Diagnostic Test Accuracy, DTA)研究のメタアナリシスです。また、DTA研究のバイアスリスク評価には、QUADAS-2が用いられることが多いですが、それに準じた評価シートDTA_sheet.xlsxも用意しました。Rのスクリプトを含んでいます。また、madaを用いるスクリプトを含むシートも含めています。

図1. SORC曲線。

図1のようなSROC曲線のプロットを出力します。感度、特異度のForest plotも作成します。コンソールにはさまざまな解析結果と、感度、特異度と95%信頼区間、その下にI2値が出力されます。それとともに、クリップボードに各研究の有病率、感度、特異度と95%信頼区間を格納するので、Excelなどに貼り付けることができます。

続けて2行目を実行すると、感度、特異度の統合値と95%信頼区間、統合値のDiagnostic Odds Ratio （DOR）、陽性尤度比、陰性尤度比とこれらの95%信頼区間およびI二乗値と、RevManへ渡すことによって、SORC曲線を描くパラメータを出力します。それとともにクリップボードにもこれらの値を格納するので、Excelなどに貼り付けることができます。

メタアナリシスの部分のスクリプトは以下の通りです。

ma_res = glmer(formula=cbind(true, n – true ) ~ 0 + sens + spec + (0+sens + spec|Study_ID), data=Y, family=binomial)

文献：
Whiting PF, Rutjes AW, Westwood ME, Mallett S, Deeks JJ, Reitsma JB, Leeflang MM, Sterne JA, Bossuyt PM; QUADAS-2 Group. QUADAS-2: a revised tool for the quality assessment of diagnostic accuracy studies. Ann Intern Med. 2011 Oct 18;155(8):529-36. doi: 10.7326/0003-4819-155-8-201110180-00009. PMID: 22007046.

Cochrane Handbook for Systematic Reviews of Diagnostic Test Accuracy version 2.0, 2022. Link