体性感覚に関するプラセボおよびノセボ研究の学習メカニズム:系統的レビューとメタ分析。

研究上の質問には次のようなものがあります。

1. 対象となった研究全体で、痛みとかゆみに対するプラセボまたはノセボの効果の平均の大きさはどれくらいですか?
2. 痛みに対するプラセボ効果とノシーボ効果について複数の学習プロセスをテストした研究全体で、痛みに対するプラセボ効果またはノシーボ効果の大きさは、効果を誘発するために使用された学習プロセスに基づいて異なりますか?
3. プラセボ効果またはノセボ効果の大きさは、痛みとかゆみの感覚で異なりますか?
4. 相対的な大きさで測定すると、痛みやかゆみに対するノセボの効果は、痛みやかゆみに対するプラセボの効果よりも強いのでしょうか?

研究者らは、検索結果に応じて、質問 1 と 2 にはメタ分析で、質問 3 と 4 には系統的レビューで答える予定です。

検索戦略:

PubMed、PsycINFO、EMBASE、および Cochrane CENTRAL Methodology Library が検索されます。 言語は英語、オランダ語、ドイツ語に限定されます。 掲載期間は特に限定しません。 検索は最初に 2019 年 3 月 18 日に実施されました。 詳細なキーワード検索戦略は、このレビューが完了するまで公開されません。

研究対象の条件またはドメイン:

体性感覚（すなわち、痛みおよび/またはかゆみ）に対するプラセボまたはノセボ効果の実験的誘導。 内包および除外の目的で、不活性治療の（想定される）投与が、プラスまたはマイナスの結果効果を誘発する所定の学習プロセスと組み合わせられた場合、研究はプラセボ効果またはノセボ効果を誘発したとみなされる。

参加者/人口:

健康な成人のボランティア。 結果の均一性を高めるため、患者サンプルは含まれません。

データ抽出：

検索戦略を使用して取得された論文のタイトルと要約、および追加の情報源からの論文は、2 人の独立した査読者によってスクリーニングされ、上記で概説した包含基準を満たす可能性のある研究が特定されます。 これらの記事の全文、およびタイトルや要約に基づいて疑問が存在する記事は、2 人の独立した査読者によって検索され、適格性について評価されます。 含める資格があると考えられる全文、または疑問が存在する全文も、第 3 の査読者によって適格かどうか評価されます。 2 人の独立したレビュー担当者が、標準化されたフォームを使用して、含まれる研究からデータを抽出し、研究の特徴を導き出し、研究の品質を評価し、データ分析を行います。 抽出された情報には、介入、制御条件、研究対象集団、感覚の種類、および感覚の測定方法の詳細が含まれます（例: 自己報告）、実験導入のタイプ（つまり、使用された学習方法）、期待のタイプ（つまり、プラセボまたはノセボ）、品質評価のための情報、およびメタ分析のための結果データ（例：サンプルサイズ、平均、標準）偏差）。 データ抽出に関する疑問は、2 番目のレビュー著者との話し合いを通じて解決されます。 不足しているデータは研究著者に要求されます。

バイアス評価のリスク:

バイアスのリスクは、2013 年に Marcuzzi らによって特に定量的官能検査研究のために開発された方法を使用して評価されます。 この方法では、1) サンプルが明確に説明されているかどうか、2) サンプルが母集団を代表しているかどうか、3) 体性感覚評価方法が標準化され、検証され、十分に説明されているかどうか、4) 適切な盲検化が行われているかどうか、および 5) かどうかを評価します。潜在的な交絡因子が考慮されました。

データ合成の戦略:

集計データを使用したデータの定量的合成が計画されています。 (標準化された) 平均差 (95% 信頼区間) は、十分なデータが利用可能なすべての対象研究に対して計算されます。 主題間および主題内の両方のデザインが含まれます。感度分析は、設計タイプ (内/間) の違いをテストするために実行されます。 有意な差異が検出された場合、設計タイプが調整変数として分析に含まれます)。 続いて、変量効果モデルを使用して、各実験誘導のプールされた効果が分析されます。 実験的誘導の効果もプラセボ効果とノセボ効果の間で比較されます。 十分なデータが利用可能な場合は、実験的誘導の効果が異なる体性感覚間で比較されます (以下を参照)。 統計的なプールが不可能な場合、系統的レビューの結果は物語形式で提示されます。 不均一性は、I2 統計、森林プロットの目視検査、およびサブセット分析によって評価されます (以下を参照)。 出版バイアスの存在も評価されます（たとえば、ファネルプロットの検査を通じて）。