臨床システマティックレビューを作成する際に、一般的には何枚の論文抄録が読まれているのでしょうか？

仮にこれが部分的な回答になるとしても、コメントにあるように「システマティックレビューの作成プロセスをよりよく理解する」のに役立つかもしれません。

ここでの明白な答えは以下の通りです。文献の(再)検索戦略の中で論文が「陽性」になった場合には、すべての抄録を読まなければなりません。結局のところ、それらの論文は含まれるか除外されるかの評価を受けなければなりません。

元の質問が、実際に使用された研究の平均数、つまりレビューに含まれる論文の数を求めるものであるならば、答えは全く異なります：

From Terri Pigott: Advances in Meta-Analysis, Springer, 2012:

もう一つの一般的な質問は、「メタアナリシスを行うには何件の研究が必要ですか？私の同僚や私はしばしば「2つ」と答えてきましたが Valentine et al. 2010 )、より完全な答えは、メタアナリシスにおける統計的検定の威力を理解することにあります。私は本書で、メタアナリシスにおける検定の検出力は、他の統計検定の検出力と同様に、与えられた文脈における重要な効果の大きさや、与えられた分野で使用される典型的なサンプルサイズに関する仮定を用いて、先験的に計算する必要があるというアプローチをとっています。ここでも、検出力に必要なパラメータを合理的に仮定するためには、研究文献に関する深い実質的な知識が不可欠です。

そのため、査読論文を選ぶ際には、その分野や研究課題がどれだけよく研究され、研究されているかに依存します。話題性の高い流行のトピックは、数百から数千の中から選択することができますが、ニッチな関心事や、採算の取れない会場は、おそらく数件しかありません。臨床システマティックレビューのこれらすべての分野の統計を要求することは完全に可能です。しかし、メタアナリシスに関連する問題の1つは、いわゆるゴミ箱問題である。このような取り組みは、「医学研究者が臨床システマティックレビューを作成する際に何本の論文抄録を読んだかを推定する」だけでなく、その数を正確に計算することさえも困難であり、ジャーナリストや政治家にとってのみ有用な無意味な数字を生み出す危険性がある。

ちょうどそのようなメタメタ分析を提供している1つの論文では、心理学のサブフィールドの質問で要求されたような数字をリストアップしています：51（範囲5-81）。(doi: 10.1080/0027317100368018 [ A Meta-Meteta-Analysis. 心理学で発表されたメタアナリシスの統計力、タイプIエラー率、効果サイズ、モデル選択の経験的レビュー。(https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/26760285)) しかし、そのようなアプローチに内在する問題点を非常にうまく浮き彫りにしています。

• メタアナリシスにおける効果サイズと不均一性
• モデル選択: 固定効果モデルは、ランダム効果モデルよりもはるかに高い頻度で使用されており、多くの場合、そのようなモデルを使用していることをあからさまに明言することはありませんでした。一方、ランダム効果モデルの使用頻度は時間の経過とともに増加している。推論の観点からの妥当性が高いことを考えると、今後の研究では、より日常的にランダム効果モデルを導入すべきである。
  最後に、ランダム効果モデルを使用すると、ほとんどの場合（すなわち、研究間の分散がゼロよりも大きい場合）で有意性検定の検出力が低下することを考慮することが重要である。

より一般的には、レビューやメタアナリシスへの盲目的な信頼を避けることができるかもしれない。現在、医学の分野では、エビデンスに基づいた基礎の上に知識を再構築しようと努力していますが、これはもちろん非常に歓迎すべきことです。しかし、量的データや数理モデルに自信過剰に集中してこの目標を追求していると、湯船につかっている子供が怪我をしてしまうかもしれません。どんな種類の「金本位制」（あるいは様々な意味でプラチナでさえも）を名指ししたり、使ったり、信じたりするのは、一方の極端な側に立ちすぎてしまうでしょう。それを絵に描いたのが以下のようなものです。

この絵の最大の問題は、「フィルター」が非常に定義されていないことと、定期的に、より高い統計力やより大きな有意性を持つ研究が選ばれていることです。一見論理的に聞こえるが、これはカーナップの総証拠数の原則のように、原則として哲学的な原則に違反している。この機械論的な推論は、それゆえに、それ自身の体系的なバイアスを導入している。

これらの既知の危険性、落とし穴、欠点のいくつかに対処するために、PRISMA声明は、少なくともアプローチを標準化し、これらのタイプの分析で選択された手順を透明性のある形で文書化するためのイニシアチブです。

より多くの認識論的問題は、 Stegenga: “Is meta-analysis the platinum standard of evidence?” (2011):

[ …]メタアナリシスは、仮説の主観的間の評価を適切に制約することができない。これは、メタアナリシスを設計し、実施する際に行われなければならない多数の決定には、個人的な判断と専門知識が必要であり、査読者の個人的なバイアスや特異性がメタアナリシスの結果に影響を及ぼすことを許容しているからである。の失敗 つまり、メタアナリシスに必要な主観性は、同じ一次証拠の複数のメタアナリシスが、同じ仮説に関する矛盾した結論に達することができる方法を説明しています。しかし、メタアナリシスを実行する際に行われなければならない多くの特定の決定についての私の議論は、そのような改善がここまでしかできないことを示唆しています。
これらの決定のうち少なくともいくつかについては、利用可能な選択肢の間の選択は完全に恣意的である。より一般的には、メタアナリシスの擁護者からのこの反論、すなわち、私たちはこの手法を完全に捨てるべきではないという反論は、私が主張してきた結論の強さを誇張しています。私は、メタアナリシスが説得力のある証拠を提供できないと主張しているのではなく、むしろ、標準的な見解に反して、メタアナリシスは証拠のプラチナ・スタンダードではないと主張してきました。