literature-review

文献レビューの実施

概要

文献レビューでは、定義された研究課題に関する公表済みのエビデンスを体系的に特定し、評価し、統合します。その方法は、非公式なナラティブレビューから、メタアナリシスを伴う高度に構造化されたシステマティックレビューまで多岐にわたります。適切なレビューの種類を選び、再現可能な検索戦略を構築し、透明性のある採用・除外基準を適用することは、レビューが信頼され、影響力の高い学術誌に掲載されるかどうかを左右する基盤となる判断です。このガイドでは、研究課題の設定から統合、報告までの全ワークフローを取り上げます。

主な概念

1. レビューの種類の分類

レビューの種類	定義	使用する場面	所要時間
ナラティブレビュー	専門家が選定・編集した統合。プロトコルなし。PRISMA なし	テーマの紹介、メカニズムに関する背景の説明	数日〜数週間
スコーピングレビュー	エビデンスの全体像を包括的にマッピング。PRISMA-ScR に準拠。質の評価なし	システマティックレビューに着手する前に、どのようなエビデンスがあるかを把握する	数週間〜数カ月
システマティックレビュー	網羅的な検索。事前に定めたプロトコル（PROSPERO）。質の評価。PRISMA に準拠	特定の臨床的・科学的な問いに最高水準の厳密さで答える	数カ月〜数年
メタアナリシス	システマティックレビュー＋効果推定値の定量的な統合	研究全体の統合効果量と異質性を定量化する	数カ月〜数年
アンブレラレビュー	既存のシステマティックレビューを対象としたシステマティックレビュー	1 つのテーマに関する複数のレビューからエビデンスを統合する	数カ月
迅速レビュー	方法を簡略化し、期間を限定したシステマティックレビュー	時間的制約のある政策決定や臨床判断	数週間

査読者の期待：生物医学分野の学術誌では、システマティックレビューとスコーピングレビューに対し、PRISMA または PRISMA-ScR の報告基準に従い、PROSPERO に事前登録することが求められます（システマティックレビューのみ）。ナラティブレビューは通常、投稿を受け付けるのではなく、編集者から依頼されます。

2. 研究課題の設定に用いる PICO／PICOS フレームワーク

システマティックレビューでは、研究課題を正確に定義する必要があります。PICO フレームワークでは、課題を検索可能で、運用可能な構成要素に分けて整理します。

構成要素	意味	例（臨床的な問いの場合）
P	対象集団	40 歳以上の 2 型糖尿病の成人
I	介入	SGLT2 阻害薬（エンパグリフロジン、ダパグリフロジン）
C	比較対象	プラセボまたは標準治療
O	アウトカム	心血管死亡率、HbA1c、eGFR の低下
S	研究デザイン（PICOS）	ランダム化比較試験のみ

基礎科学の問いでは、PECO（対象集団、曝露、比較対象、アウトカム）または独自のフレームワークに応用します。適切に設定された PICO は、各データベースの検索語に直接対応します。

3. エビデンスの階層

研究デザインによって、因果効果に関する確実性の水準は異なります。介入に関する問いにおける一般的な階層は、上位から下位の順に次のとおりです。

Systematic reviews and meta-analyses of RCTs (highest certainty)
    ↓
Individual randomized controlled trials (RCTs)
    ↓
Non-randomized controlled trials / quasi-experiments
    ↓
Prospective cohort studies
    ↓
Retrospective cohort / case-control studies
    ↓
Cross-sectional studies
    ↓
Case series and case reports
    ↓
Expert opinion / narrative review / editorials (lowest certainty)

診断精度、予後、病因に関する問いでは、階層が異なります。GRADE フレームワーク（推奨の評価、策定、評価の等級付け）では、バイアスのリスク、一貫性、間接性、不精確性の 4 領域にわたってエビデンスの質を体系化します。

4. データベースの網羅範囲

すべての文献を網羅する単一のデータベースはありません。主なデータベースとその網羅範囲は次のとおりです。

データベース	網羅範囲	強み	アクセス
PubMed / MEDLINE	生物医学レコードが3,500万件以上、1946年以降	無料、MeSH統制語彙、高い精度	無料
Embase	3,400万件以上のレコード、欧州と医薬品に重点、1947年以降	薬理学および欧州のジャーナルに最適	サブスクリプション
Web of Science	科学・人文科学全分野で約9,000万件のレコード	引用分析、学際的	サブスクリプション
Scopus	幅広い分野で約9,000万件のレコード	最大規模の抄録データベース、非英語文献にも強い	サブスクリプション
CINAHL	看護学および関連医療分野	看護学／理学療法／作業療法の研究に最適	サブスクリプション
PsycINFO	心理学および行動科学	行動科学分野の文献を幅広く網羅	サブスクリプション
Cochrane CENTRAL	対照試験のみ、キュレーション済み	RCT の精度が最も高い	無料／サブスクリプション
ClinicalTrials.gov	米国で登録された臨床試験	未発表／進行中の試験を含む	無料
グレイリテラチャー	報告書、学位論文、ガイドライン	出版バイアスを軽減	さまざま

システマティックレビューでは、最低限、PubMed + Embase + 分野特化型データベース1つ + Cochrane CENTRAL（臨床分野の場合）を検索する必要があります。PubMed のみを検索すると、米国／英語の出版物に偏り、関連する試験の最大30％を見逃す可能性があります。

判断フレームワーク

What is your literature review goal?
│
├── "Understand the topic background for my paper's Introduction"
│   └── → Narrative review: select key papers; no protocol needed
│
├── "Map what evidence exists before designing a study"
│   └── → Scoping review (PRISMA-ScR): comprehensive but no quality appraisal
│
├── "Answer a specific clinical or scientific question rigorously"
│   ├── Quantitative data poolable across studies?
│   │   ├── Yes → Systematic review + meta-analysis (PRISMA + PROSPERO)
│   │   └── No → Systematic review with narrative synthesis only
│   └── Time-constrained (policy deadline)?
│       └── → Rapid review (document scope limitations)
│
└── "Synthesize existing systematic reviews"
    └── → Umbrella review

レビューの種類	事前登録が必要か？	質評価を行うか？	報告基準	最低データベース数
ナラティブ	いいえ	いいえ	公式な基準なし	著者が選択
スコーピング	いいえ（推奨）	いいえ	PRISMA-ScR	主要データベース2件以上
システマティック	はい（PROSPERO）	はい（RoB 2、ROBINS-I など）	PRISMA 2020	データベース3件以上
メタアナリシス	はい（PROSPERO）	はい	PRISMA 2020	データベース3件以上
アンブレラ	推奨	はい（AMSTAR-2）	PRISMA	データベース2件以上

ベストプラクティス

1. スクリーニング開始前にシステマティックレビューをPROSPEROに登録します：スクリーニング後に登録すると、アウトカム報告バイアス（有利な結果を選択的に報告すること）のリスクが生じます。PROSPEROへの登録は無料で、承認には2～3日かかり、システマティックレビューを掲載する影響力の高いジャーナルの大半で必須とされています。主要および副次アウトカム、適格基準、分析計画を含むプロトコル案を提出してください。

2. 医学図書館員と検索戦略を作成し、その後、検索内容をピアレビューします：システマティックレビューの検索戦略は技術的に複雑で、感度（包括的な検索結果）と特異度（扱いやすい件数）のバランスを取る必要があります。多くの大学図書館では無料の検索相談を提供しています。PRESS（Peer Review of Electronic Search Strategies）チェックリストは、別の図書館員が検索内容を検証するための体系的な枠組みとなります。

3. 各段階で少なくとも2人の独立したレビュアーが、2段階でスクリーニングします：第1段階（タイトル／抄録）：2人のレビュアーが各文献を独立して評価し、不一致は第3のレビュアーまたは合意によって解決します。第2段階（全文）：同じ手順を行います。どちらかの段階で1人のレビュアーのみがスクリーニングする方法は、査読付きジャーナルに掲載されるシステマティックレビューでは認められません。

4. 本格的なスクリーニングの前に、50～100件の文献で適格基準をパイロットテストします：検索結果全体をスクリーニングする前に、両方のレビュアーが同じ50～100件の文献を独立してスクリーニングし、評価者間一致度（Cohenのカッパ係数）を算出します。カッパ係数が0.6未満の場合、適格基準が曖昧であり、見直しが必要です。本格的なスクリーニング後に基準を見直すと、バイアスが生じます。

5. 事前に定義した項目を含む、体系的なデータ抽出フォームを使用します：全文を読む前に、PICOの構成要素とアウトカムに基づいて抽出フォームを作成します。項目を事前に定義すると、有利なデータだけを選択的に抽出することを防げます。ツール：CochraneのRevMan、Covidence、Rayyan、または体系的なExcel／Google Sheetsテンプレート。

6. 出版バイアスを軽減するため、グレイリテラチャーや試験登録データベースも検索します：帰無結果や否定的な結果を示す研究は、査読付きジャーナルに掲載される可能性が低くなります（出版バイアス）。ClinicalTrials.gov、WHO ICTRP、OpenGrey、政府報告書を検索すると、統合推定値に影響を与える可能性のある未発表のエビデンスや進行中のエビデンスを収集できます。

7. PRISMA 2020に従って報告し、PRISMAフローダイアグラムを含めます：PRISMA 2020チェックリストは、タイトル、抄録、序論、方法、結果、考察、その他の各セクションにまたがる27項目で構成されています。フローダイアグラムには、各段階で特定、スクリーニング、適格性評価、採用された文献の件数を示します。多くのジャーナルでは、PRISMAチェックリストを補足資料として提出することが求められます。

よくある落とし穴

1. 適格基準を確定する前に検索を始める：選択基準と除外基準を定める前にデータベース検索を行うと、循環論法につながります。研究者は、見つかった論文に合わせて基準を無意識に調整してしまいます。

   • 回避方法：データベース検索を行う前に、適格基準（PICO、研究デザイン、言語、期間、出版物の種類に関する制限を含む）を作成し、確定してください。プロトコルを固定するため、PROSPERO に登録してください。

2. PubMed だけを検索して、系統的レビューと呼ぶ：PubMed は MEDLINE を収録していますが、Embase、PsycINFO、CINAHL、地域のデータベースにのみ索引付けされている重要な文献を見落とします。単一データベースでの検索では、系統的レビューに必要な網羅性の基準を満たせません。

   • 回避方法：臨床分野のテーマでは、少なくとも 3 つのデータベースを使用してください。検索したすべてのデータベース、検索日、検索式を「方法」セクションに記録してください。

3. 更新内容を記録せずに、スクリーニング中に検索結果を更新する：文献は継続的に発表されます。スクリーニング中に検索を更新し、その更新を記録せずに結果を追加する研究者もいます。これではフロー図の有効性が損なわれ、レビューの再現性も失われます。

   • 回避方法：スクリーニング開始前にデータベース検索の締め日を定めてください。更新が必要な場合は、独自の日付と件数を記載した別の検索として記録してください。投稿直前に最終的な「追加」検索を行うことも検討してください。

4. スクリーナー間で選択基準を一貫して適用しない：試行段階を設けないと、スクリーナー A は「成人」を 18 歳以上と解釈し、スクリーナー B は 21 歳以上と解釈する場合があります。また、一方のスクリーナーが学会抄録を採用し、もう一方が除外することもあります。

   • 回避方法：50～100 件の記録で試行スクリーニングを行い、カッパ係数を算出してください。解釈をすり合わせるため、意見が一致しなかった項目をすべて検討してください。本格的なスクリーニングの前に、明確化のための例を追加して適格基準の文書を更新してください。

5. 研究間の異質性が高すぎる場合にメタアナリシスを実施する：対象集団、介入、アウトカム、追跡期間が大きく異なる研究の推定値を統合すると、実際のどのような臨床状況にも当てはまらない、誤解を招く「平均値」が生じます。通常、I² > 75% は許容できないほど統計的異質性が高いことを示します。

   • 回避方法：統合に必要な異質性の閾値（例：統合には I² < 50% が必要）を PROSPERO のプロトコルで事前に規定してください。異質性が高い場合は、単一の統合推定値ではなく、サブグループ解析を含む叙述的統合を報告してください。

6. 質／バイアスリスク評価を省略する：研究の質を評価しなければ、系統的レビューでエビデンスへの信頼度を評価できません。方法論的な厳密さを評価せずにエビデンスをまとめた系統的レビューは、査読者から日常的に却下されています。

   • 回避方法：スクリーニング前に、適切なバイアスリスク評価ツールを選択してください。RoB 2（ランダム化試験）、ROBINS-I（非ランダム化介入）、QUADAS-2（診断精度）、NOS（コホート研究／症例対照研究）が該当します。採用したすべての研究に適用し、結果を統合に含めてください。

7. 考察を叙述的レビューのように書く：厳密な系統的レビューを実施した後でも、著者が選択的で意見に偏った考察に戻り、質の評価結果を無視して、すべてのエビデンスを同等に扱ってしまうことがあります。

   • 回避方法：考察の各段落を、具体的なエビデンスの質の評価に基づいて記述してください。GRADE の表現を使い、「中程度の確実性を持つエビデンスは……を示唆する」「単一の小規模な RCT による確実性の低いエビデンス……」のように記述してください。エビデンスが示す内容と、著者の見解を区別してください。

ワークフロー

1. 質問の設定と範囲の決定

   • PICO／PECS フレームワークを用いて研究課題を定義します
   • 予備検索（PubMed、Google Scholar）を行い、最近のシステマティックレビューで既に扱われていないことを確認します
   • レビューの種類（システマティック、スコーピング、ナラティブ）を決定します
   • プロトコルを作成し、PROSPERO に登録します（システマティックレビューの場合）

2. 検索戦略の策定

   • 各 PICO 要素について、索引語（PubMed の MeSH、Embase の Emtree）とフリーテキストの類義語を特定します
   • 各要素内では OR で結合し、要素間は AND で結合します
   • PRESS チェックリストを用いて検索戦略のピアレビューを受けます
   • すべてのデータベースで検索を実行し、日付、データベース、ヒット総数を記録します

3. 重複除去とスクリーニング

   • すべての検索結果を文献管理ツールまたはスクリーニングツール（Rayyan、Covidence）にインポートします
   • 重複を除去します（自動＋手動）
   • 第 1 段階：2 名以上の独立したレビュアーがタイトル／抄録をスクリーニングし、意見の相違を解決します
   • 第 2 段階：2 名以上の独立したレビュアーが全文をスクリーニングし、除外理由を記録します
   • 評価者間一致度（Cohen の κ 係数）を算出し、報告します

4. データ抽出と質の評価

   • 事前に設計した構造化フォームを用いてデータを抽出します
   • 適切なツール（RoB 2、ROBINS-I、QUADAS-2、NOS）を用いてバイアスリスクを評価します
   • 必要に応じて、欠損データについて研究著者に問い合わせます

5. 統合

   • ナラティブ統合：研究を表にまとめ、傾向を記述し、異質性を定性的に検討します
   • メタアナリシス（適切な場合）：統合効果推定値（OR、RR、MD、SMD）と 95% CI を算出し、異質性（I²、Cochran Q）を検定し、出版バイアス（ファンネルプロット、Egger 検定）を評価します
   • GRADE を用いてエビデンスの確実性を評価します

6. 報告と投稿

   • PRISMA 2020 チェックリストに従って原稿を作成します
   • PRISMA フローダイアグラムを作成します
   • PRISMA チェックリストを補足資料として提出します
   • 検索戦略、データ抽出フォーム、バイアスリスク評価を、補足データまたは OSF リポジトリとして共有します

参考資料

• PRISMA 2020 声明とチェックリスト — システマティックレビューとメタアナリシスの標準的な報告ガイドラインです
• 介入のシステマティックレビューのための Cochrane ハンドブック — 包括的な方法論の参考資料です。無料で利用できます
• PROSPERO 登録 — システマティックレビューのプロトコルを登録する国際登録簿です
• Rayyan システマティックレビュー用スクリーニングツール — タイトル／抄録をスクリーニングする無料のウェブベースプラットフォームです
• GRADE ワーキンググループ — 臨床のシステマティックレビューで用いられるエビデンスの質評価フレームワークです

関連スキル

• citation-management — レビューの前および実施中に検索結果を収集・整理するための文献管理ツール
• statistical-analysis — メタアナリシスの統計手法（統合効果、異質性、フォレストプロット）
• scientific-critical-thinking — 個々の研究の質を評価し、レビューの文脈で効果量を解釈する方法