エビデンス レベル と は。 エビデンスのレベルと推奨度の決定基準(皮膚悪性腫瘍グループ)

エビデンスのレベルと推奨度の決定基準(皮膚悪性腫瘍グループ)

エビデンス レベル と は

信憑性の高い情報ランキング「エビデンスレベル」とは? エビデンス(英語:evidence)は証拠、根拠、裏付けを表す言葉です。 医学および保健医療の分野では、ある治療法などが病気・ケガ・症状に対して、効果があると言える「 科学的根拠」を意味します。 つまり、「エビデンスがある」=「科学的根拠がある」ということになり、信憑性が高いことになります。 ここで言う「信憑性が高い」というのは、偏りが少なく(一部の人にだけ通用するのではなく)、たくさんの方に通用する「一般的なもの」を意味します。 運動・睡眠・食事・新たな治療法などが病気やケガ、症状に効果があるのかを調べるため、科学者たちはさまざまな実験・研究・調査を行います。 それらは信頼度が異なるため、「 エビデンスレベル」というものがあります。 引用: それでは、信頼度が最も高いものからご紹介したいと思います。 メタは主に「一段高いところに立って考える」「俯瞰でものをみる」といった意味になります。 メタを用いた言葉に「メタ認知」があります。 メタ認知とは「自分の今の気持ち、感情を自覚する」ことを意味します。 自分は今、悲しい気分だ• 自分は今、この人に対して怒っている といった具合に、自分の思考・感情・認知を客観的に理解することです。 「メタ分析」は「分析の分析」、つまり、さまざまな実験・研究・調査をいくつか集めてそれらを分析した研究ということになります。 強み 背景が異なるさまざまな集団を対象として行った研究結果をまとめて、再分析(メタ分析)することになるため、複数の研究結果を総合的に判断できます。 そのため、単独の実験、研究、調査よりも、広く一般的に適用しやすくなります。 弱み メタ分析は現在、最も信憑性の高い情報ですが、万能という訳ではありません。 研究者といえでも、自分たちが立てた仮説が証明されるような結果を望みます。 そうなると、自分たちが望んだ結果が得られなかった研究結果をそもそも論文にしない可能性があります。 そのため、論文の選び方によっては、結果が偏ってしまうリスクがあるということになります。 そもそもランダム化とは? ランダム化比較試験では、治療法などの効果を調べるために、• 治療法を施したグループ(治療群)• 何も施していないグループ(統制群、コントロール群) に分けて、何もしていない統制群と比較して、治療法を施した治療群に効果が現れているかを確かめます。 ランダム化比較試験とは、研究の対象となる人たちを無作為に選んで(ランダムに)グループに振り分ける手法のことです。 ランダムに割り振ると「偏り」が少なくなるんです。 ランダム化の具体例 たとえば、ある勉強法の効果を確かめるために、高校生を対象にして実験を行うことにしました。 高校生を2つのグループ(新しい勉強法で勉強するグループと普段の勉強法のグループ)に分けて、試験を受けてもらい、その点数で新しい勉強法に効果があるかを確かめるという実験です。 このとき、グループの分け方を「試験会場に早く来た順番」で振り分けてしまうと、「試験会場に早く来る=やる気がある」ということが考えられます。 実験の目的は新しい勉強法の効果なのに、「 やる気」という邪魔な要素も入ってしまうため、試験結果に差が現れても、新しい勉強法の効果なのか、やる気の違いなのか分からなくなってしまいます。 そのような関係ない要素を排除するために、くじ引きなどによって対象をランダムに振り分けることが偏りのない結果を得るために大切になるのです。 ランダム化比較試験の強み 実験対象をランダムに振り分けるので、関係のない要素を排除することができ、純粋に治療法などの効果を確かめることができます。 ランダム化比較試験の弱み 日本人を対象に行った研究と、アメリカ人を対象に行った研究では、遺伝的な要素・食文化・生活環境などが異なるため、同じ結果が得られるとは限りません。 コホート研究には、主に1回の調査を行う「 横断研究」と、2回以上にわたって調査を行う「 縦断研究」があります。 2回以上にわたって調査する縦断研究において、最初の調査の対象者集団のことを「 コホート」と呼びます。 未来に向かって追跡する(前向きに追跡する)コホート研究では、特定の要因への曝露から疾病発生までのプロセスを時間を追って観察することができます。 実験対象の時間の経過に伴う変化を調べられる• 一つの疾病に限らず、複数の疾病についての調査が可能 弱み• 対象としている疾病の発生が珍しい場合は大規模なコホートを長期間にわたって追跡する必要がある• 追跡している途中でコホートに事故があったり、失踪してしまったりして追跡が困難な場合がある• 前向きのコホート研究よりも少しエビデンスレベルが劣ります。 強み 対象者が特定の要因に曝露した後に生じた疾病との関係を調べるため、要因と疾病との時間的前後関係を正しく評価できます。 曝露がすでに起こった後で研究を始めるため、曝露の程度を定量的に評価することが困難な場合がある• 余計な要因(勉強法の例での「やる気」のような要因)が入っている可能性を否定できない 「原因」から調査していくのが「コホート研究」で、「結果」から調査していくのが「症例対照研究」です。 たとえば、「タバコによる肺がん」を調査するとします。 タバコ=原因、肺がん=結果ですね。 コホート研究では、タバコを吸っている人たちを集めて、肺がんになるかを調べる研究です。 一方、症例対照研究では、肺がんを発症している人たちを集めて、タバコを吸ったことがあるかを調べる研究です。 すでに疾病が発症している人たちを対象とするため、疾病の発生を待つ必要がなく、コホート研究に比べて時間もコストもかからない• 対象としている疾病の原因と考えられる要因を複数調べることができる 弱み• 疾病に関連していると考えられる要因(上の例でいうと「タバコ」)を過去に遡って調査するために、対象者に過去の出来事を思い出してもらい申告してもらうことになるが、要因との関係を過大評価したり、過小評価したりするリスクがある( 思い出しバイアス)• 強み ある程度の集団について調べるため、1例だけを調べた症例報告よりも信憑性が高いです。 弱み その治療方法を行わなかった場合はどうなるのか、を比較するための対照群がないため、本当にその治療の効果なのか判定できないです。 強み 1例だけとはいえ、客観的なデータであることは間違いないので、専門家個人の意見よりは信憑性が高いです。 弱み 対象となる患者に変わった生活習慣があったり、特殊な環境に住んでいた場合、その人だけに当てはまる特殊なケースになり、他の人には適応できない可能性があります。 エビデンスレベルの中では、信憑性が最も低いものになります。 強み 権威のある人物の意見なので、説得力があります。 弱み 専門家とはいえ、主観的な意見なので、その人の利害関係や気分、経験によっても変わる危険性があります。 科学的根拠に基づく医療「EMB(Evidence Baced Medicine)」とは? 「 EBM(Evidence Baced Medicine)」とは、良心的かつ実直に、慎重な態度を用い、現段階で最良の医療のエビデンスを用いて、個々の患者のケアにおいて意思決定を行うこと」と定義されています。 これまで紹介してきたような研究や臨床データ、論文を広く参照し、場合によっては新たに臨床研究を行うことによって、なるべく客観的な疫学的観察や統計学による治療結果の比較に根拠を求めながら、患者と一緒に方針を決めるよう心掛ける医療を指します。 「現段階で最良の医療」と定義されているのは、医療は日進月歩で進化していくため、専門家は常に最新の情報を知っておく必要があるということです。 これまで最良の医療を選択する方法として、個人的な経験が大きな役割を果たしてきました。

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論文のエビデンスレベルについて

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エビデンスレベルがわかることのメリット 作業療法の研究では、臨床を文章に落とし込むというのが一つの大きな流れとしてあると思います。 これらが、症例報告、ケーススタディ、ケースシリーズなどと言われるものです。 こうした症例報告が、きちんとエビデンスとしての影響力を持つようにするにはどうしたらいいかがわかります。 また、論文を読むときに、その論文がどの程度信用できるのかをざっくり理解することができるようになります。 臨床では、確かな根拠を持って介入ができているという自信を強化してくれるものでもあり、きちんと自分の臨床に客観的な根拠を与えてくれるものであるといえます。 また、研究においては、自分の主張を強化するには、どうしたらいいかということがわかるようになりますので、論理的な思考力が身について、研究における無駄が減るはずです。 具体的なエビデンスレベルについて 以前、作業療法とエビデンスという記事を書きましたので、そちらで確認していただければと存じます。 見ていただくと、専門用語のオンパレードであり、初見では何が何やらわからないことがわかると思います。 専門用語の意味 まずは、エビデンスレベルの説明に登場する専門用語について、一つずつ注目していきます。 というか、統計で出てくる言葉なので、ちゃんと説明しようとすると統計に対する理解が必要なはずなので、ここでもざっくりとした説明で勘弁していただければと思います。 専門家の意見 専門家の、長年の経験、個人的な勘、予測を含んでの意見ということになります。 漁師さんとか農家さん、伝統工芸の職人さんなどの、「こうしたらこうなるよ」という見解などがこれにあたります。 作業療法でいえば、先輩やら上司やらの発言だったり、講演会の講師の発言だったりするでしょう。 研修会などに積極的に行く作業療法士も多いと思いますので、そのエビデンスはどうなってるのかを確認するのも意義があると思います。 症例報告 何かをする前と後を前後で比較して、「ここがこんな感じで変わりました」という報告が症例報告です。 要するに専門用語でかかれた、ノンフィクションの物語です。 事実を書き溜めるという意義があります。 処置群 作業療法でいうところの介入をする、対象者、または対象者たち、ということになります。 一人ではなく、特定の作業療法を受けた人をひとかたまりとみなしているから、群なのですね。 対照群 処置群に対して、比べるための基準になる人たちの集まりですね。 多くの場合は、偽薬だったり、何もしなかったりします。 処置をすることの効果を比較によってあぶり出したいからです。 ケースコントロール研究 作業療法の効果で変わったのか、それとも自然にそのような変化が見られるのか。 それを証明するのは難しいと感じたことがある人は多いと思います。 しかし、それを証明するのがこのケースコントロール研究です。 ある人の集まりの中から、作業療法の特定の介入の影響がどの程度あるのかを分析することができます。 具体的には、作業療法の有る無しと、変化の有る無しも分析して、4つの群ができるのです。 バラバラに書いてみると• 作業療法受けた 変化があった• 作業療法受けた 変化なし• 作業療法受けてない 変化があった• 作業療法受けてない 変化がなかった の4パターンの群ができる ので、ある変化が介入によるものなのか、相関関係があるのかということをあぶり出したいときに使います。 計算の理解には、多分ベイズ統計の理解が必要なのではしょります。 これは、物事が起こってしまったあとから、ある変化は何が原因だったのかの因果関係をあぶり出すのに使えるので、作業療法の特性上は便利な方法だと思っています。 ランダム割付 無作為化といったほうが、意味が直感的にわかりやすいと思います。 作業療法する人としない人を、恣意的にならないように、偏らないように対照群と処置群にランダムに分けるという作業です。 同じ母集団からランダムに取り出したら、それぞれの集団は条件が似通ったものになるでしょうという統計学マジックです。 コホート研究 ケースコントロール研究は起こってしまった出来事を振り返ってする研究でした。 コホート研究は、起こる前からずーっと追いかける研究です。 つまり、作業療法をする人としない人の群をそれぞれ処置群と対照群として用意して、何らかの変化が起こるまでの一定期間、継続的に追跡調査をする研究ということになります。 また、同じ時間の中で、同時に行うことができるので、その辺りの年代的な条件を揃えることができるのも強みです。 要因対照研究とも呼ばれています。 時間も人手もかかるのでコストがかかるのが問題な手法ですが、わかりやすい研究手法であり、多くの人がしっくりくるのがこの研究手法ではないでしょうか。 過去のコントロール 比較対象ですね。 時間軸を問わないので、昔の比較対象という意味でしょう。 同時コントロール 同じ時間軸の中の、比較対象という意味でしょう。 ランダム化比較試験 デザインされた研究でないと難しいのですが、エビデンスレベルはかなり高い試験方法です。 なぜデザインされた研究でないと難しいかというと、あらかじめ作業療法をする群と作業療法じゃないそれっぽい何かをする群をランダムに割り振りして、研究者と対象者にはどの対象者に作業療法が行われていて、行われていいないのかがわからないようにする工夫が必要になるからです。 これを作業療法の臨床でやるのは、ぶっちゃけ無理です。 効果のない作業療法もどきを対象者にするってのはありえないからです。 さておき、ランダム化比較試験というのはつまり、誰に作業療法がされていて、誰にされていないのかがわからないようにして統計処理にかけるという方法をとることで、分析する側が恣意的にデータを統計処理することを防ぐことを意図した研究方法になります。 とにかく、純粋な因果関係をあぶり出すという話です。 メタアナリシス ランダム化比較試験をたくさんやればやるほど、信頼性が高まるようにするためのそういう方法です。 そういう方法をメタアナリシスと言います。 各種データを俯瞰して、導き出す手法のことをメタアナリシスと言います。 この方法では、ランダム化比較試験では、現れてこないようなエビエンスの誤りを正すことができる力があり、より正確性をきすことができます。 矢とは違って、1本なら折れないけど、三本束ねるとおれることもあるのです。 つまり、複数のランダム化比較試験をまとめて、メタアナリシスすることでより精密にエビデンスを精査し、その真偽をはっきりとさせることができます。 今、エビデンスレベルの最も高い研究・検証の方法ということになります。 何はともあれ「症例報告」からはじめよう さて、用語を見ながら、エビデンスとはどういうもので、エビデンスレベルの高低はどのようなものかを見てまいりました。 勘違いして欲しくないのは、エビデンスレベルが低いから、参考にするに値しないという話ではありません。 また、取り組むのに値しないというものでもありません。 千里の道も一歩からです。 分析をするにも、材料がいるのです。 その材料は、なんでしょうか。 たくさんの症例の報告ということになります。 そうした報告の糸をより合わせて、太い綱にしていくことが必要です。 そう考えると、作業療法のエビデンスのもとになるような、作業療法の論文はまだまだ数が足りないでしょう。 もちろん分野にもよるとは思いますが、症例報告がたくさん集まれば、あとはいろいろな研究をいろいろな作業療法士がしてくれると思います。 エビエンスが出てくれば、きちんと国に働きかけることもできます。 本当に作業療法が必要な人への作業療法の重要性を、誰に対しても明確にすることができます。 まずは、 「事実をありのままに書く」という症例報告から作業療法士は、「エビデンス道」の1歩目を踏み出す必要があると思います。

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「”学者や医者の一意見”の信頼性は、統計科学より低い」のはナゼか。知っておきたい「エビデンスレベル」と「認知バイアス」

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「学者や医者の一意見」の信頼性は低い。 知っておきたい「エビデンスレベル」 「エビデンス」って何ですの? ここ最近、巷で 「エビデンス」という言葉をよく聞く。 「エビデンスに基づく医療」「エビデンスに即した政策論議」「精神論ではなく、エビデンスベーストな教育を行なおうよ!」「お前の発言にはエビデンスが無い。 居酒屋談義だな」etc…。 まず中学生向けの単語集よろしく、文字通り訳せばエビデンスとは「証拠」という意味合いだ。 実際、会社など社会人生活においては、この意味合いで使われることも多い。 例えば、個人情報を扱うサービス業や金融業などの場合、顧客の情報や身分証明のことを「エビデンス」と呼んだりする。 一方で「医療」や「教育」、または「政策」といった分野では 「その主張の科学的根拠」といった意味合いで使われる。 「エビデンスに基づいた医療」の場合、「治療法が選択されることの科学的根拠」といった感じで用いるように。 さてここで疑問が生じる。 すなわち、「教育」や「政策」など、あいまいで複雑な「社会事象」において、「科学的根拠」など求められるのだろうか。 とはいえどっこい、統計科学が進んだ現代においては、これがそこそこできてしまうのだ(もちろん問題が無いわけではない、詳しくは後述)。 知っておきたい「エビデンスレベル」。 信頼できるエビデンスと、あまり信頼できないエビデンスがある ここで「エビデンス」について詳しく知る上で知っておきたいのが、 「エビデンスレベル」だ。 すなわち、エビデンスには「階層」や「レベル」があって、その中には信頼できるエビデンスと、あまり信頼できないエビデンスがある。 元々は医学分野で発展したものだが、現在は幅広く様々な分野においての指標となっている。 ・エビデンスレベル(数値が小さいほど信頼性が高い) 1 システマティック・レビュー/RCTのメタアナリシス、患者数の多いRCT 2 1つ以上のランダム化比較試験 3 非ランダム化比較試験 4a 分析疫学的研究(コホート研究) 4b 分析疫学的研究(症例対照研究、横断研究) 5 記述研究(症例報告やケース・シリーズ) 6 データに基づかない専門委員会や専門家個人の意見、体験談(1例の報告)、マスコミ記事 アメリカ臨床腫瘍学会ガイドラインをもとに作成 実のところ「体験談」や「医者・学者・研究者の一意見」の信頼性は低い。 すなわち基本的に、「 統計的手法によるデータに基づいていないものは、結局その専門家の考えでしかない。 客観的でない」ということが了解されているのだ。 愚かなる人類が、より誠実を物事を捉えるために生まれた「統計的手法」 なぜか。 なぜなら、人間には「 認知バイアス(認知の歪み)」が存在するからだ。 社会科学において実証科学を取り入れる泰斗となったエミール・デュルケムは、「事実をありのままに見る」ことの重要性を主張した。 一例を挙げても、ただの偶然に因果関係を見出す 「確証バイアス」、身近で思い出しやすい情報から強引に結論を下す 「可用性ヒューリスティック」、めったに起こらないがショッキングな出来事を頻発する事案だと錯覚する 「代表制バイアス」、論理よりイデオロギーを優先させる 「信念バイアス」、自分にとって都合の悪い情報を無視する 「正常性バイアス」といったものが存在する。 実際のところ、認知バイアスは数え上げればきりがない。 仏教では人間には108もの煩悩があり、それが「智慧を妨げる心の働き」になっていると説く、同じく認知バイアスも多々存在することが知られており、「人間が正しく物事を理解することがいかに難しいか」ことを知らしめてくれる。 つまるところ人間は愚かな存在であり、もしそれができるという人物がいるとすれば、その人物は詐欺師か神か、或いは狂信者ドン・キホーテでしかないだろう。 結局、神ではない我々人類が取らざるをえない消極的な方法として、近似することで正確に捉えることができる「数理的手法」を採用していることになる。 もちろん、これとて近似であり真理ではないことは言うにも及ばない。 もちろん統計的手法に関しても、これはこれで異なった類のバイアス、具体的には 「情報バイアス」「セレクションバイアス」「交絡バイアス」といったものが存在するから、適切な実験デザインと適切な統計的手法が求められるのは言うまでもない。 インチキニセ科学、例えば「ワクチンを接種すると自閉症になる」とか「ガンは放置すれば治る」といった類の話は、非適切な統計的手法を用いてアピールすることが多い。 RCT(ランダム化比較試験)の欠点 もちろん人間による所業だから、「最も知的に誠実な手法」=RCT(ランダム化比較試験)といえど問題がないわけではない。 例えば母集団の傾向が異なって観察されてしまう「シンプソンのパラドックス」や先程も出てきた「選択バイアス」の問題が生じることがある。 結局、RCTの信頼性が高いといってもそれは「相対的」な範囲にとどまる。 だがそれでも、ほかのものよりは優れていることに疑う余地は無い。

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