2018年12月11日 Posted by aihara

GRADE jpのHPリニューアル

  

GRADE jpのHPをリニューアルしました。

●診療ガイドラインのためのGRADEシステム 第3版

●JAMA医学文献ユーザーズガイド 第3版

2018年12月5日 Posted by admin

EBMとGRADEの理解のために

  

今月JAMA3eとGRADE3eを出版することができますが、国内のGRADEシステムの利用を見る限り、EBMの原点にそった適切なGRADE活用とは考えられない現状です。
(「診療ガイドラインのためのGRADEシステム 第2版(2015)」で記載した原則さえ遵守されていません)

一方、GRADE working groupの活動によるGRADEシステムの進展はすさまじく、国内認識とのギャップはますます大きくなっています。

乖離につながっている理由を一つ一つ挙げてもきりがないので、むしろ、GRADEを利用した国内診療ガイドラインを一定の基準で評価することが問題を把握できて最も適切な手段と考えます。

国内の診療ガイドラインのいくつかについては、これまでも評価を開示してきました。
http://www.grade-jpn.com/jp_grade/japanese_grade_cpg.html

しかしながら、このリンクサイトの容量の問題から、今後は本ブログで診療ガイドライン(Mindsが承認し公開)を主体として、GRADE methodologistの視点で評価していきます。

GRADEを使うことは、単に診療ガイドラインに限定するものではなく、システマティックレビュー、医療技術評価、迅速推奨、診断研究スクリーニング、予後研究、ネットワークメタアナリシス、質的研究などを含めたあらゆる臨床研究に共通する理解が要求されます。

疑問がある方は、以下読んでみることを強くお勧めします。

●医学文献ユーザーズガイド 第3版
●診療ガイドラインのためのGRADEシステム 第3版

2018年12月5日 Posted by admin

医学文献ユーザーズガイド 第3版

  

●医学文献ユーザーズガイド 第3版(翻訳版)

GRADE3版と同じく、中外医学社より、12月中旬に出版予定です。

2018年11月28日 Posted by admin

GRADE(第3版)と医学文献ユーザーズガイド(第3版)

  

何件か出版に関する問い合わせがあったので、発表します。

●診療ガイドラインのためのGRADEシステム 第3版
●医学文献ユーザーズガイド 第3版(翻訳版)

これらの書籍は、いずれも、中外医学社より、12月中旬に同時に出版予定です。

2018年9月15日 Posted by admin

GIN-McMasterガイドライン作成チェックリスト

  

GIN-McMasterガイドライン作成チェックリスト(GDC: Guideline Development Checklist)翻訳版(*)が公開されました。用語集その他へのリンクはまだ公開されていないようです。

https://cebgrade.mcmaster.ca/GDCtranslations/guidelinechecklistjapanese.pdf

*Mindsグループと私が実施したものです。
*CMAから許可を得て、今後出版のGRADE3版においても紹介しています。

2017年8月29日 Posted by aihara

GRADE3e作成中

  

(7月から)GRADE第3版出版に向けて作業中です・・・
今回は、大手出版社からの依頼となりました。 (^^) 

しばらく、ブログ更新は休止です。

2017年7月16日 Posted by aihara

当院のプロフィール

  

当院のプロフィールを一部だけ変更しました。

当院のプロフィール

以前 UpToDate(UTD ver.18前後)に、がん治療の自家ワクチン(vs 肝細胞がん)に関する日本のRCTが掲載されていました。約40例のランダム化試験で、延命効果と再発抑制効果があるようだという内容でした。当時、その内容について当該会社とやりとりもしましたが、現在のUTDではその記事は消失しています。つまり、UTD編集者が、”臨床効果について信頼性がない”と判断したのでしょう。

サンプルサイズからしても、明らかにエビデンスの質としては、”不精確”なものでした。

でも、当院が、一部のサイトで、がんの免疫療法の実施医療機関にリストアップされているようであり、誤解を招く可能性が大きく、見つけ次第リストを削除していただくよう対処しています。

がん治療の専門医でもないし、当院では「がんの免疫療法は実施しておりません」・・・勘弁してほしい。

もっとも質の高いエビデンスで有効性が証明された場合には、考えないこともないですが、どなたか、システマティックレビューを実施してほしいです。

2017年7月5日 Posted by aihara

GRADE CPGの基本ー4.16:[CPG]エビデンスから推奨へ-⑬:エビデンスの確実性と推奨の決定-③ステップ-3ー(a1):総死亡

  

[GRADE-CPG解説資料-44]

完全コンテキスト化アプローチのステップ3です。

■ステップ1:各アウトカム(重大:7~9点)に関して、“患者の価値観と好み”を明確にする(http://aihara.la.coocan.jp/?p=5499
■ステップ2:(推奨に関する不確実性を考慮する前に)まずは“推奨の方向”を判断する(http://aihara.la.coocan.jp/?p=5509

■ステップ3:各アウトカムの確実性を考慮して、推奨に関する“不精確さ”を見直す
つまり懸案の重大アウトカムのエビデンスの確実性を他の重大なアウトカムと比較して、見直す作業です。
5つのアウトカムのうち、最も重大なアウトカムである「総死亡」の判断からスタートしてみます。

第1アウトカムについて:総死亡

3-1a:懸案のアウトカム(総死亡)の確実性はどうか

総死亡に関する絶対効果は、1000人あたり10人減少で、信頼区間の下限は23人増加、上限は39人減少である。
総死亡アウトカムに関するエビデンスは、RoBに深刻な限界があるが(-1)、非一貫性、非直接性、出版バイアスの問題がなく、“精確さ”の判断によってCoEが決まる。つまり起点としては、「中」である。

SRチームは、imprecisionなしと判断しました。対照群のイベント発生率(中央値)=23%
http://aihara.la.coocan.jp/?p=4837

 

3-1b:懸案のアウトカム以外(心筋梗塞、VTE、脳卒中、大出血)を考慮した場合、介入を推奨するだろうか

*(最良推定値である)点推定値に着目するとよいだろう。
1000人あたり、心筋梗塞 34人減少、VTE 33人減少、脳卒中6人減少、大出血5人増加であり、価値観を無視した点推定値だけをみても、68人の利益(絶対リスク減少)である。
脳卒中の価値観を考慮すると、74人の有益効果であり、「推奨する」という判断をするだろう。

 

3-1c:懸案のアウトカム(総死亡)の“不確実性”を考慮した場合、その推奨は変わるか
(このアウトカムの不確実性、つまり信頼区間を利用して当該推奨が変わるかどうかを判断する)

*懸案のアウトカムの信頼区間に着目する

・介入(トリプルX)が死亡にわずかに影響があるとすれば(信頼区間の下限=23人増加)、総死亡23人増加は、価値観(3倍)を考慮すると、69人の増加に相当する。この効果を、死亡以外の重大アウトカムに対する有益効果と比較すると、5人の利益であることから、推奨の方向は変わらず「推奨する」となるだろう。

・介入(トリプルX)が死亡に大きな影響があるとすれば(信頼区間の上限=39人減少、39人は価値観を考慮すると117人に相当)、有益効果196人(=117 + 34 +33 +12)は有害効果(大出血 -5)をはるかに上回っており、「推奨する」である。

つまり、懸案のアウトカムを考慮した際、信頼区間の下限と上限で決断は変わらないことから、閾値の基準を使った不精確によるグレードダウンとはならない。また、不精確さのもう一つの基準であるOISを満たしている。したがって、最終的なエビデンスの確実性は「中」のままである。

 

ここで注目すべき点は、死亡のアウトカムに関して、利益と害のバランスの不精確さについて判断を下す際に、厳密な閾値を設定する必要がないということです。信頼区間の下限と上限で、決断が異なるかどうかを判断するだけであり、GRADE working groupはこの手法を完全コンテキスト化アプローチと呼んでいます。

2017年6月21日 Posted by aihara

GRADE CPGの基本ー4.15:[CPG]エビデンスから推奨へ-⑬:エビデンスの確実性と推奨の決定-②ステップ-2

  

[GRADE-CPG解説資料-43]

完全コンテキスト化アプローチのステップ2です。

■ステップ1:各アウトカム(重大:7~9点)に関して、“患者の価値観と好み”を明確にする(http://aihara.la.coocan.jp/?p=5499

■ステップ2:(推奨に関する不確実性を考慮する前に)まずは“推奨の方向”を判断する
この判断には、効果の点推定値と関連する価値観と好みを利用します(注、点推定値は推奨の方向を示唆するが、不確実性について検討した後に、最終的な推奨が相反する方向になるかもしれない)。

5個の重大なアウトカムについて、点推定値(1000人あたりのリスク差)をみると、死亡-10、心筋梗塞-34、症候性VTE -33、脳卒中 -6、大出血 +5です。つまり、4個のアウトカムに関しては介入の有益性(青●)を示し、1個のアウトカムに関しては介入の有害性(赤●)を示しています。(図2)

従って、
●アウトカムの価値観を無視すると、利益と害のバランスは、
   (-10) + (-34) +(-33) + (-6) + (+5) = -78から、利益が害を上回っています。

●アウトカムの価値観を考慮すると(すなわち、死亡=3倍、脳卒中=2倍)、利益と害のバランスは、
   (-10)x3 + (-34) +(-33) + (-6)x2 + (+5) = -104 から、利益が害を上回っています。

従って、”典型的な患者であれば、トリプルXの推奨を支持するだろう”という方向の判断になります。

注:この判断はあくまで点推定値によるもので、効果推定値の”不精確さ”を考慮したものではありません。
推奨の強さと方向を決定する際には、アウトカム全般にわたる効果の不精確さを検討する必要があります。

 

図2 重大なアウトカムに関する点推定値


”アウトカムの確実性を考慮して(推奨作成のための効果推定値の不精確さ含め)、推奨の不確実性を検討する”とどうなるかというのが、次のステップ3です。

 

これまでの解説の一覧が以下です。
GRADE_CPG作成の基本の一覧

 

2017年6月14日 Posted by aihara

GRADE CPGの基本ー4.14:[CPG]エビデンスから推奨へ-⑬:エビデンスの確実性と推奨の決定-①ステップ-1

  

[GRADE-CPG解説資料-42]

エビデンスの確実性評価と推奨決定のためのステップに準じてスタートしてみましょう。

ステップ1:各アウトカム(重大:7~9点)に関して、“患者の価値観と好み”を明確にする

ガイドラインパネルが典型的な患者の価値観と好みの推定値を求めるには、患者の価値観と好みについて調べた関連する研究のシステマティック・レビューを実施するか、もしくは特定するのが理想的ですが、患者の価値観と好みを調べた実証的研究は少ないのが現状です。そのためこの判断には、患者や患者集団に対しての調査を行い、RANDなどを使って、価値観と好みに関する推定値を取得することになります。

Triple-X例におけるアウトカムに関する価値観は以下のように設定しました。

(典型的な患者であれば)死亡に対しては、心筋梗塞やVTE、非致死性脳卒中、NUD、大出血より大きな価値観を置くだろう
(実際のSR例では、典型的な心房細動の患者であれば、消化管大出血よりも脳卒中の回避に3倍の価値をおくと報告[AT9のSR])
本解説においては、他の重大なアウトカムと比較して、総死亡には3倍、脳卒中には2倍の価値をおくとして評価する。

注意すべき点は、CPG作成のためのスコープやCQ定式化において、暫定的にアウトカムの重要性を、1~9ポイントを使って3段階(重大、重要、重要でない)に評価しましたが、本ステップにおける「アウトカムの相対的な重要性」とは、重大なアウトカムを対象としています。

■Triple-X例における各アウトカムにおくdisutility/価値観の調査結果
http://aihara.la.coocan.jp/?p=5587&preview=true

アウトカム disutility relative value
1 総死亡 1.00 3
2 心筋梗塞 0.33 1
3 症候性VTE 0.33 1
4 非致死性脳卒中 0.66 2
5 大出血 0.33 1
6 治療の負担やコスト 0.01 0.03

 

■アウトカムに関する価値観や好みを調べる方法には、スタンダードギャンブル法、タイムトレード法、VAS (Visual Analogue Scale)法などの効用値を使ったものから、アンケート調査のような非効用値の量的研究、質的研究などさまざまものがあります。

例、
Zhang Y, et al. Using patient values and preferences to inform the importance of health outcomes in practice guideline development following the GRADE approach. Health Qual Life Outcomes. 2017; 15: 52.