エビデンスレベルの順位
はい、どうもゆうとです。今回はですね、質の高い研究を見分ける方法、エビデンスレベルみたいな話をしてみようかなと思うんですけども、
自分はですね、理学療法士とアスレティックトレーナーという資格を持っていて、いろんな方の体のコンディションに関わる仕事をしているんですが、
今では主にフリーランスとして活動していて、最近同業のセラピストの方でもですね、フリーランスっていうのを見せる人が増えてきてるんで、
それに役立つ話をしていってるんですけども、ちょっとこれからしばらくですね、研究をどう仕事に活かしていくのかみたいな話を深めていけたらなと思っていて、
前回の収録でもですね、ちょっとエビデンスレベルみたいな話が出てきて、やっぱり研究ってもうめちゃめちゃたくさんあるんですけど、
その中でも質が高いものっていうのをうまくピックアップできるとですね、自分の情報発信とか、
仕事でかかるクライアントに伝えるときとかですね、こういうときって結構活かせるので、知っておいてもらえるといいかなと思うんですけども、
ここで基本的によく言われるのが、エビデンスレベルっていうやつで、エビデンスって証拠っていう意味なんですけど、
それのレベルなんで、その段階がありますよっていうところですね。だからその質の低いところ、高いところっていうので、
この情報っていうのがどのぐらいの質なのかみたいのは見分けておくと、
いろんなところで役立つので、この辺の話をしていくんですが、これも結構分け方いろいろあったりはするんですけどね、
ちょっと簡単なところからいくと、まずですね、なんか専門家の意見みたいなところは、エビデンスレベルとしては低いんですよね。
自分も一応、理学療法士アスレティックトレーナーっていう資格を持っていて、普段の経験とかですね、知識とかも踏まえてしゃべるときもありますけど、
自分の単なる知識とか経験っていうのは、エビデンスレベルっていうのは、
エビデンスの、世の中にとってのエビデンスのレベルで言うと、低いんですよね。
だから自分の意見っていうのも、そういう意見もあるんだなと思って聞いてもらったらいいですし、
これが絶対っていうわけじゃないので、そう思ってもらえたらいいかなと思うんですけど、
まず本当専門家の意見みたいなところは、それほどエビデンスが高くないですよと。
その次にですね、症例報告とか、症例検討とかって言ったりしますけど、次の段階がこれですね。
症例報告と疫学研究
自分みたいな体の専門家みたいな人が、体の不調がある人とかですね、そういうのを対応して、
この人は、これも結構決まった手法みたいなのがあるんですけど、基本属性とかって言ったりしますが、
年齢とか性別とか、どんな仕事してるとか、普段の生活習慣どうとかですね、
この辺を結構細かくまとめていって、こういう人に対して評価ですね、何か、例えば腰痛とか、
一応自分は専門ですけど、体の可動域とか筋力がどのぐらいでとか、どういう時に痛くてとかしっかり見ていって、
そこでですね、原因を見ていくわけですね。
そこで専門家の解釈としては、おそらくこういうところに原因があって、こういうアプローチですね。
何か運動をするとか、何か治療をするとかしていくと、改善していくんじゃないかっていうのが見えてきたときに、それを試していって、
いって実際にどう変化したかとかでその 変化の結果を見てなんでそれが変化したの
かみたいなとまとめていくのがまあ症例 報告とかいう感じですけど個人の専門家の
意見というよりもまあこういう症例報告 みたいな感じでまあしっかりまとめられた
ものはもうちょっとエビデンスが上がる っていうところですねまあこれもですねあの
ちょっと上がるんですけどやっぱ自分自身 のちょっと主観とかですねその目の前の
一人が変化したからといってそれがまあ 完全に他の人に応用できるかどうかっていう
のはまだわかんないので まあまだエビデンスレベルとしてはちょっと
低めっていう感じですねでこの次にですね まあ一応疫学研究とかって言われたりし
ますが まあ前回も話し合った公衆衛生とかその
辺にちょっと近いところですかねまあ ちょっと自分の場合だと腰痛の話がまあ
しやすいのでその辺でいきますけど 例えば自分の目の前で対応したまあ
クライアントがまあ 何歳代で男性女性どっちかでとかなんか
基本属性が見えたとしますよねそっから まあおそらくこのぐらいの年代の例えば
こういう生活習慣がある人は腰痛になる 可能性高いんじゃないかなみたいなことを
まあ思ったりした時にそういう調査をし ていくっていう感じですねまあこの辺の
地域で同じぐらいの年代とかまあそういう 似たような属性の人でどの人どういう人
だった時にまあそこであのまあまあ3340 台ぐらいで結構こう普段重い荷物を持つ
ような作業をしているとかですねまあでも やっぱりケアする時間を短くてなんか運動
量は少なめみたいなまあこういう人がまあ 腰痛例えば起きる可能性が高いですよ
みたいなことがまあその 疫学的な研究っていうので見えてくると
これはその1個別の症例を見るだけって よりはまあエビデンスレベルが高くなって
なんですよねでそこからですねえ だからこういう属性の人はなんか痛みが
起きやすいというのがだいたい見えてきまし たっていうのが分かったらそこで次に介入
研究っていうのをしていくんですけどあの なんか目の前の人で一つを試して結果出たん
じゃなくてまぁ何かと比較をするっていう 感じですね
今までまあこういう治療法がいいって言わ れてきたけどまあその研究者の考えとして
はまあおそらく今の最新の方法で 治療をしていくっていうのはやっぱりこういう
の知見だとこういうのがいいんじゃないか っていう例えばアイディアが出た時にあの
RCTとメタアナリシス
その同じような属性の人っていうのをまあ 詰めてくるわけですね例えば
さっきの腰痛で言えば 340台ぐらいのまあ同じような仕事をし
ている人を集めてきた時に2つの群に 分けたりしてこっちの群の人には今まで
いいと言われてた治療法でこっちの人には 今最新のいいと言われている知見とかまあ
この辺なんか薬の研究とかでもまあこう いう感じになりますけどまあプラセボって
言ったりしますね なんか薬の見た目は同じなんだけど片方に
はこの本来の薬の成分が入ってて片方には 見た目は同じなんだけどその成分は入って
ないみたいなまあこういうのを同じ症状 がある人に使ってもらった時にやっぱり
その 成分が入っているものが治療効果が高い
ってなればまあやっぱこの薬の有効性と いうのが見えてくるわけでそのなんすかね
一つの治療法だけ試していると本当にそれ で効果が出たのか
なんか違う原因で効果が出たのかっていう のはなかなかわかりにくかったりするん
ですよねまあこういうのが研究デザインと 言ったりしますけど介入研究というやつ
ですね まあこれの中でもまた高レベルがあって
なんかこう研究者が恣意的にあのまあこう いう人はあの効果出るんじゃないかって
感じで分けてもしそっちに a その 治療法を試したりしたらまあその
研究者のグループ分けのやり方によって 効果が違いが出たかもしれないみたいな
懸念が残るわけなんで なんかランダム化比較試験というですね
まあそのランダムっていうのが結構大事で そのグループを研究者のこう意識的にと
いうかですかねなんか意図的に分けるん じゃなくて本当偶然のランダムで分けて
いってマートプラスでブラインドって いうのもできるといいんですけど
その治療を受ける人っていうのはまあ自分 がそれがなんか例えば薬の成分を
入っているのか入ってないのかとかと いうのは全くわかんない状態でいろんな
条件を合わせた上で その効果があるかないのかっていうのを
チェックしていくとその本当の効果という のが見えてくるんでまあこのランダム化
比較試験ですね rct って言われ たりしますけどこういう形で研究デザイン
を組んで検証するとより質が高くって で最後ですね一番高エビデンスのレベルが
高いっていうのはさっきみたいな子 rct っていうのを一人の研究者がやったん
くっていろんな研究者がいろんな場所で まあ似たようなこう実験の形で行ったとき
にそれを全部まとめたものですねメタ アナリシスとかシステマティックレビュー
とかって言われたりするんですけどこう いうものの結果っていうのがまあ
エビデンスレベルとしては一応一番高い とまあ一般的には言われるんでちょっと
まあ長くなりましたけどねまあこの 何かしらの高情報発信するとかこういう
のは効果が高いって言うととかですね
まあこういうのは 自分の経験則とかこういうので言うんじゃ
なくってできればこういうメタアナリシス とかシステマティックレビューとかこう
いうのを探して引っ張ってきて情報発信 するとですねまあより良いんじゃないかな
と思いますし こんなとこですかねなのでまあ今後
ちょっと文献を見たい行ったりとかする 時にはまあこういうのをちょっと優先的に
探していってまあでも最新の高研究とか 知見とかですね
あのなんか成分とかまあ治療法とかって いうのはまあここまでなかなかできてない
ものもあるんで まあ
なんですかねまだこうはっきりしないのも ありますけどまぁこういうのを使うときは
まだ高研究が不足していて そのはっきりしたことわかんないけど
こういう研究もありますという言い方に するとかですねだからまあ強く
まあこれは効果があるとかって言いすぎる とあのちょっと
現実と合わなかったりもするわけなんで まあこういうビデンスレベルみたいな
質に合わせてですねあのその情報の使い方 っていうのを変えていけば
まあうまく仕事にも生かしやすいかなと 思いますし
今回はちょっとエビデンスレベルみたいな 話でしたねまぁ今回の話の中でもその
そもそも文献検索するってどういうことな のみたいなこととか
なんですかね実際に研究する流れとかです ねまあこういうのもまた知っておけると
役に立つかなと思うんで a このあたりもまた今後喋って
いこうかなと思いますので興味ある人は また聞いてみてください以上です
ありがとうございます
