グレードガイドライン：13調査結果の概要の準備表と証拠プロファイル - 連続した結果

調査結果をまとめて継続的な結果を提示することは、解釈に対する特定の課題を提示します。各研究が同じ結果尺度を使用し、その測定の単位が直感的に解釈可能である場合（例えば、入院期間、症状の持続時間など）、平均の違いを示すことは通常望ましいです。結果尺度の自然な単位が簡単に解釈できない場合、バイナリ結果を作成するためのしきい値を選択し、相対的および絶対効果を提示することがより魅力的な代替手段になります。研究が同じ構成要素の異なる尺度を使用する場合、要約測定を計算するには、各研究の同じ測定単位に変換する必要があります。最も長く、最も広く使用されているアプローチは、各研究の平均の差を標準偏差と標準偏差単位（標準化された平均差）でプールされた結果によって分割することです。このアプローチの欠点には、基礎となる集団におけるさまざまな程度の不均一性に対する脆弱性と解釈の困難が含まれます。代替案には、最も人気のあるまたは解釈可能な尺度の単位で結果を提示すること、二分測定への変換、相対的および絶対的な効果を提示し、介入とコントロールグループの比率を提示し、結果を最小限の重要な差異ユニットで提示することが含まれます。各代替のメリットと制限の概要を説明し、メタアナリストとガイドライン開発者のガイダンスを提供します。

Presenting continuous outcomes in Summary of Findings tables presents particular challenges to interpretation. When each study uses the same outcome measure, and the units of that measure are intuitively interpretable (e.g., duration of hospitalization, duration of symptoms), presenting differences in means is usually desirable. When the natural units of the outcome measure are not easily interpretable, choosing a threshold to create a binary outcome and presenting relative and absolute effects become a more attractive alternative. When studies use different measures of the same construct, calculating summary measures requires converting to the same units of measurement for each study. The longest standing and most widely used approach is to divide the difference in means in each study by its standard deviation and present pooled results in standard deviation units (standardized mean difference). Disadvantages of this approach include vulnerability to varying degrees of heterogeneity in the underlying populations and difficulties in interpretation. Alternatives include presenting results in the units of the most popular or interpretable measure, converting to dichotomous measures and presenting relative and absolute effects, presenting the ratio of the means of intervention and control groups, and presenting the results in minimally important difference units. We outline the merits and limitations of each alternative and provide guidance for meta-analysts and guideline developers.