コンピューター断層撮影での結腸肥厚–内視鏡所見と相関関係がありますか？システマティックレビューのプロトコル

ガイドラインに従い、システマティックレビューのプロトコルは国際的なシステマティックレビュー登録簿（PROSPERO）に登録されており、以下の優先報告項目からの推奨に従って報告されます。システマティックレビューおよびメタアナリシスプロトコル（PRISMA-P）2015ステートメント（追加ファイル1）。

研究の適格性

研究は以下に概説する基準に従って選択されます。

研究デザインの種類

すべての前向きおよび後ろ向き比較コホート研究、ケースコントロール、ネストされたケースコントロール研究、および横断研究が含まれます。総説、社説、コンセンサスステートメント、意見は除外します。総説は、元の研究を特定するために調査されます。

参加者の種類

18歳以上の一般的な成人の人口を調査する研究が含まれます。これには、健康な人と結腸病変のある人の両方が含まれます。

介入の種類

CTスキャン後に内視鏡的結腸評価を受けた人を調べる研究が含まれます。研究では、非結腸肥厚、すなわち回盲弁から直腸S状結腸接合部以外の部位は除外されると説明されています。

言語と時間の長さ

英語で公開され、次のように利用できる研究時間制限のない医療データベースの全文が含まれます。

目的の種類

主要な結果

• 内視鏡の可能性CTで結腸壁肥厚を伴う患者で腸の病理を特定した。

二次転帰

• のさまざまな部位での結腸肥厚の重要性結腸。

検索戦略と研究の特定

文献検索戦略は、医学主題の見出しを使用した文献検索の専門家である2人の図書館員によって開発されます。 （MeSH）およびタイトルに関連するテキストワード。タイトルに関連する記事のキーワードと件名の見出しをさまざまに組み合わせて、Medline、EMBASE、NHSの証拠、TRIPを検索します。

次の検索戦略は、さまざまな洗練された検索用語を使用してMEDLINE（Ovid）で開発されました。可能な限り広い範囲をカバーするために、他のデータベースの構文と主題の見出しに適合させます。

最大限のキャプチャを確保するために、検索で特定された含まれる研究または関連するレビューの参照リストをスキャンします。潜在的な研究のために。

研究の選択

2段階のプロセスを実行します。

• 段階1：タイトルと特定された研究の要約は、トピックとの関連性について2人のレビューアによってスキャンされます。関連性がないと特定された研究は除外されます。境界線の間にある研究は、さらなるレビューのためにチームに渡されます。

• ステージ2：関連するすべての記事の全文資料は、2人の独立したレビューアによってレビューされます。スコットランドの大学間ガイドラインネットワーク（SIGN）チェックリスト、および最終的な選択が行われます。

透明性を確保するために、PRISMAフローチャートが作成されます。

データの抽出と管理

データは、データ抽出フォーム（追加ファイル2）を使用して、含まれているすべての研究から抽出されます。これはMicrosoftWord文書であり、抽出されたデータは要約と分析を容易にするために電子的に入力されます。以下のデータが抽出されます。（1）研究の詳細（研究年、研究デザイン、研究目的）。 （2）研究および母集団の特徴（サンプルサイズ、包含/除外基準、研究の平均年齢、性別分布;（3）介入（内視鏡検査を受けた患者の数）;（4）結果（研究の一次および二次結果）、（ 5）結果（内視鏡検査の結果、異常部位、異常の種類）。必要に応じて、入手可能なデータからさらに計算を行い、必要に応じて著者に連絡します。

データ抽出は精度を高めるために2人のレビューアが独立しており、意見の不一致はコンセンサスまたは3人目のレビューアの関与によって解決されます。

バイアス評価のリスク

バイアスのリスクは、以下を使用して評価されます。方法論評価のためのSIGNチェックリスト。これらは、研究の特徴、母集団の特徴、統計分析、および研究の結果を調べます。これらの各ドメインにはスコアが提供され、全体的なスコアによって研究の質（高、許容、低）が決まります。 1つのレビによって行われる水差しと他によって再確認されます。不一致がある場合は、話し合いによって解決されます。これらのツールは、追加ファイル3に含まれています。

データの合成と分析

データ分析は、最新バージョンのReviewManagerソフトウェア5.3を使用して実行されます。データは、含まれている研究の特徴の説明的な要約と説明を提供するために、テキストと表で提示されます。不均一性が高すぎる場合、結果は物語的に合成されます。バイアスの可能性を最小限に抑えるために、厳密で透過的なアプローチが採用されます。

二分データの効果測定

二分データの結果測定（内視鏡検査における腸の病理を持つ人々の確率） CTでMTを使用すると、さまざまなサイトで腸の病状を患っている人の確率が95％の信頼区間で相対リスクとして報告されます。

継続的なデータの効果測定

継続的な結果は平均として要約され、標準誤差または標準偏差を使用して提示されます。介入が結果を変化させる量は、95％信頼区間の平均差として表されます。

デザイン、参加者、比較対照者で類似している要約効果の結果と研究の不均一性を評価します。変量効果メタ分析モデルを使用して一緒にプールされます。研究の不均一性は、森林プロットとカイ2乗検定から調べられます。

10を超える研究が特定された場合は、ファンネルプロットを視覚的に調べることにより、出版バイアスに対処します。十分な研究が利用できる場合は、さまざまな年齢層、性別、CTパラメータ手法、CTのレポーター、および結腸壁の肥厚部位についてサブグループ分析を実行します。