エビデンスベースドって何?データの信頼レベルの見分け方
まずエビデンスベースドって何?という問いに対する答え。
これは直訳で、科学的な根拠に基づくという意味です。
例えば僕の記事では、毎記事論文などを参考にしており、根拠に基づいた情報発信を心掛けています。
さて、では論文を参考にしている仮説は全て正しいのでしょうか?
世の中には多数の論文が存在しますがある論文では「卵は体に良い」としています。
一方で「卵は体に悪い」とする論文も存在しています。
前述した問い(論文を参考にしている仮説は全て正しいのでしょうか?)が正しいとすると正反対の論文の答えは存在しない事になります。
つまり論文だからといって絶対に正しいというわけではないのです。
そして論文には「質」があり、それぞれの質には大きな差があります。
「質の良い論文」ならそこで述べられている仮説は恐らく正しい可能性が高いでしょうし、逆もまた然りです。
ではその「質」はどのように判断されるか?
今回は「質」の見分け方をご紹介します。
論文の「質」は論文の確からしさを決定する「エビデンスレベル」で決まります。
そしてそのエビデンスレベルを可視化したものがこの表です。
![](https://assets.st-note.com/img/1674355770008-eTdeFDzNMq.png?width=1200)
最もエビデンスレベルが高いのはシステマティックレビューないしはRCTのメタアナリシスです。
システマティックレビューもメタアナリシスも「論文を総括し、評価した物」です。
違いとしてはメタアナリシスは統計解析の手法を使う(つまり定量的である)が、システマティックレビューはその限りではない、という点です。
いずれにせよたくさんの「論文」を総括し、全体的な傾向から結論を導くという意味でこれらの手法が用いられている論文は最も信頼できるでしょう。
(メタ分析を更に総括したアンブレラレビューという手法もありまして、近年非常に注目されています。)
次点がRCTが用いられている単一の論文です。
RCTとは、
1.対象者をA、Bの2つのグループに分ける
2.片方には効果を確認したい薬などを与える
3.もう一方には何も与えずに結果に差がでるかを実験する
みたいな手法です。
これは現時点ではかなり良い研究デザインで、因果関係を特定するのに最適な方法です。
従ってこの手法が用いられている論文もかなり信頼できるでしょう。
基本的には僕が取り上げる論文はエビデンスレベル2以上のものなので後はどうでも良いです。
そもそも信頼性も劣りますしね。
とにかく「エビデンスにはレベルがあって、上二つはかなり信頼できる。
そして僕は基本的にはそれしか取り上げない」ということだけでも覚えていってください。
ちなみに…一番下に位置付けられているのが個人の意見や感想です。
〇〇先生が「卵は体に良い」って言ってるのがそれです。
全く信頼出来ません。
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