HPVワクチンの効果

2015年12月24日 Posted by aihara

HPVワクチンの効果に関するエビデンスプロファイル(相原成作 GDT使用)


ep_1224

そして、SoF (Summary of Finding) から、以下のことがわかります。

1224

benefitのアウトカム(7個のアウトカム)は、最良のエビデンスとしての絶対効果として 92人/1000人(NNT=11人)。
harmのアウトカムは、最良のエビデンスの絶対効果はゼロ、最悪でも3人/1000人(NNH=333人)

従って、LHH (likelihood of help vs harm) = 31
・・・・ ワクチン介入により、31倍の効果がある。

注1:上記のメタアナリシスデータは、ITT解析のデータを採用しています。
LHHについては、診療ガイドラインのためのGRADEシステム第2版のp145-146参照。

注2:「あるアウトカムについては異質性が高いではないか」と思もう方がいると思います。
しかし、本GRADEエビデンスプロファイルでは、heterogeneityありでも、エビデンスの質をグレードダウンとはしていません。なぜなら、著者らは感度分析を実施して異質性の原因を記載しています。
従って、[inconsistency]の評価項目に関しては、脚注にコメントしているのみで、アウトカムに関するbody of evidenceの質は「high」のままです。

注3.アウトカムの重要度は、パネルによって考えが異なるかもしれません。また、通常はエビデンスプロファイルに提示するアウトカムの数は上限7個ですが、ここではあえて9個を提示しています。

注4.HPV感染について以下の予後が分かっている以上は、本メタアナリスで採用したアウトカムは、子宮頸がん/死亡などの代理アウトカムではあるものの、indirectnessのためのグレードダウンとするほどの直接性の問題があるとは思えません(この判定もパネルによって異なると思います)。

natural history

WHOのようなpublic health guidelineとしては、
アウトカム全般にわたる全体的なエビデンスの質は「high」で、推奨の強さは「strong」となると思います。

 

メタアナリシス:異なる尺度を使った連続変数の効果サイズの5つの表示法

2015年12月16日 Posted by aihara

研究の最後に1度だけ測定される2値アウトカムと違い、連続変数は研究の開始(ベースライン、つまり観察開始前または介入実施前)と終了の両方の時点で測定されます。したがって、連続アウトカムは研究のベースラインから終了時にかけてのスコアの変化(すなわち、変化スコア)または研究の終了時における最終測定値(すなわち、最終値)として表現することができます。この場合、想定リスク(スコア)とは、対照群における最終値または変化スコアのことを指します。連続アウトカムのための2つの重要な統合効果推定値が、平均差(MD)または標準化平均差(SMD)です。

システマティックレビューにおいては、しばしば異なる尺度を使った測定法により連続変数の研究を扱う場合があります。複数の研究において、同一の構成要素の測定に異なるツールが使われている場合は、連続データを統合するためのメタアナリシスにおいては、SMDを利用することがよいとされています。

しかし、JCE GRADEシリーズにおいては、連続アウトカムに関するbody of evidenceの質評価の際(特に異なる尺度を使った連続変数の効果サイズを扱う際)、5つの表示法を解説しています。

●Five approaches to presenting results of continuous variables when primary studies have used different instruments to measure the same construct

GRADE guidelines 13. Preparing Summary of Findings tables and evidence profilesdcontinuous outcomes.
J Clin Epidemiol. 2013 Feb;66(2):173-83

Approach Advantages Disadvantages Recommendation
SD units (standardized mean difference; effect size) Widely used Interpretation challenging
Can be misleading depending on whether population is very homogenous or heterogeneous
Do not use as the only approach
Present as natural units May be viewed as closer to primary data Few instruments sufficiently used in clinical practice to make units easily interpretable Approaches to conversion to natural units include those based on SD units and rescaling approaches. We suggest the latter. In rare situations when instrument very familiar to frontline clinicians, seriously consider this presentation
Relative and absolute effects Very familiar to clinical audiences and thus facilitate understanding
Can apply GRADE guidance for large and very large effects
Involve assumptions that may be questionable (particularly methods based on SD units) If the MID is known, use this strategy in preference to relying on SD units
Always seriously consider this option
Ratio of means May be easily interpretable to clinical audiences Involves fewer questionable assumptions than some other approaches
Can apply GRADE guidance for large and very large effects
Cannot be applied when measure is change and therefore negative values possible
Interpretation requires knowledge and interpretation of control group mean
Consider as complementing other approaches, particularly the presentation of relative and absolute effects
MID units May be easily interpretable to audiences
Not vulnerable to population heterogeneity
Only applicable when MID is known
To the extent that MID is uncertain, this approach will be less attractive (*)
Consider as complementing other approaches, particularly the presentation of relative and absolute effects

*:Abbreviations: SD, standard deviation; MID, minimally important difference.

MIDが不明の研究が組み入れられていても、MID既知の他の研究のSDを参考にして、統合解析処理が可能というその後の報告(Johnston BC. et al: JCE 2012; 65 817-26)もあります。

これらの5つのアプローチは、システマティックレビューや診療ガイドラインにおける連続アウトカムに関する効果サイズの精確さを考える上で重要ですが、現状のGRADEpro/GDTはすべてに対応してはいません。

Minds: 診断に関する診療ガイドライン(CPG)の作成

2015年12月15日 Posted by aihara

本日 公開のMinds情報の「ガイドライン作成ページ」です。

*********************************************
http://minds4.jcqhc.or.jp/minds/guideline/pdf/special_articles5.pdf
特別寄稿5(2015年12月15日掲載)

診断に関する診療ガイドライン(CPG)の作成

森實敏夫(日本医療機能評価機構)、河合富士美(聖路加国際大学)、小島原典子(東京女子医科大学)

***********************************************

相変わらず個別研究のindirectness評価で、RoBも、-2~0の評価です。そして、Rとエクセルを利用・・・・。

ところで、肝心のエビデンス総体の質評価や推奨の強さは、具体的にはどのようにして決定するのだろうか。
本解説では、断片的にGRADE要素を挿入しているだけで、肝心の重要部分が欠落しています。

GRADE要素の多くを取り込んでいますが、・・・・
私のGRADE第2版は利用してくれなかったのだろうな。 (^^;

診断検査精度(DTA)に関するbody of evidenceの質評価と、DTAエビデンスに関する推奨の強さに関する日本語資料は、「診療ガイドラインのためのGRADEシステム第2版」と、JRC蘇生ガイドライン2015オンライン版(2015/10/16発表)のみです。

診断に関する診療ガイドラインを作成する際には、診療ガイドラインのためのGRADEシステム第2版と、書籍関連オンライン資料と合わせて活用していただきたいです。

 

Minds2014手引きの改訂

2015年12月5日 Posted by aihara

先週、Mindsの先生からMinds2014手引きの改訂についての協力依頼を受けましたが、そこで判明したことは以下の事実でした。

●”Minds編集常任グループ”の考えが以下です。

(1)GRADEシステムとMinds2014システムには類似する点が多いことから、Mindsシステムに準拠することがGRADEに準拠することになるという誤解が生じるなど、診療ガイドライン作成団体に混乱が生じる懸念がある。

(2)「GRADEとMindsで考え方に大きな違いがあるもの」について検討し、その結果をMindsウェブサイトで公開し、広くガイドライン作成者(海外のGRADEメンバーも含めて)からの意見を求めつつ、Minds2014改訂作業を実施する。

(3)最終的に検討結果を、相原先生はじめGRADEの関係者に見ていただき、「GRADE準拠」と名乗って良いとなった場合には、そのような文言を明記することにしたい。

 

#1・・・・・上から目線にもほどがあります。(^^;
エビデンスの質や推奨の強さの評価に関して、GRADEの多くの基本要素をあたかも自身が開発したような形で引用しながら、”GRADEと誤解される懸念がある”という考えはよくないと思います。

#2・・・・・GRADEと誤解されないよう区別するために、その差を明示したいということならば、私に協力依頼を持ちかける必要性はないです。GRADE作成方法を熟知した南郷先生、豊島先生、湯浅先生などが加わっている診療ガイドライン作成支援専門部会がMindsには存在しているからです。

#3・・・・・?? #1と矛盾しています。誤解を容認して今後GRADE準拠の内容に改訂したいということならば、編集メンバーを変えることが効率的と思いますが、そうまではしたくないようです。

 

 

メタアナリシスにおけるよくある間違い

2015年12月5日 Posted by aihara

メタアナリシスにおける固定効果モデルとランダム効果モデルの使い分け
https://www.meta-analysis-workshops.com/pages/paperseries.php

“とりあえず固定効果モデルで解析してみて、異質性がないならばそのまま、異質性があるならランダム効果モデルを採用”という手法は誤っています、
https://www.meta-analysis-workshops.com/download/common-mistakes2.pdf

上記のpdfを読むうえで、以下の図(Introduction to Meta-Analysis, Borenstein M, et al, 2009より)を参考にしてください。

●Symbols for true and observed effects

True effect Observed effect
Study
Combined

 

●Fixed-effect model-distribution of sampling error

fixed

●Random-effect model-between-study and within-study variance

random

GRADEアプローチとは・・・

2015年12月4日 Posted by aihara

GRADEとはどういうものかというと・・・・

grade_approach

●診療ガイドラインにおける推奨は、システマティックレビューのエビデンスを原則とする。

●すなわち、設定した臨床疑問(前景疑問)に関して、各アウトカムを中心として収集統合したエビデンス総体(body of evidence)の質を、GRADEの8要因(GRADE-downの5要因、GRADE-upの3要因)を使って評価する(4段階のいずれか)。

●そして、推奨を作成する場合には、4つの要因を考慮して推奨の強さと方向を決定する(推奨の強さは2段階のいずれか)。
その4要因とは、エビデンスの質(アウトカム全般にわたるエビデンスの質を1つだけ決定)、望ましい効果と望ましくない効果のバランス、価値観・好み、コストである。つまり、エビデンスの質だけでは推奨を決定しない。

●推奨作成においては、アウトカムの数を20~30個を設定してもその後の評価を難しくするだけであり、患者にとって重大なアウトカムを7個程度ピックアップして推奨を考えましょうというのが、GRADEです。

要するに、昔から教科書(JAMA Users’ Guides to the Medical Literature)に記載されているEBMの基本ステップです。

financial COIと intellectual COI -(4): Guidelines 2.0

2015年11月20日 Posted by aihara

GRADE2版で紹介している、Guideline 2.0(*): GIN-McMaster guideline development checklistは、良質な診療ガイドライン作成につながる可能性が高いツールで、オンライン版も公開されています。

●診療ガイドライン作成の全プロセスにCOI検討が必要

診療ガイドライン作成のプロセスのすべてに、利益相反に関する検討事項が必要であることを示しています。

gin_mcmaster

●CQ作成前に重要なプロセスがある

診療ガイドライン作成の第一ステップは臨床疑問の設定ではなく、その前に非常に重要なステップがあることを認識する必要があります。
すなわち、(1)組織、予算、計画、ならびにトレーニング、(2)優先順位の設定、(3)ガイドライングループのメンバー構成、(4)ガイドライングループプロセスの確立、(5)対象読者とトピックの選択、(6)消費者と利害関係者の関与、(7)利益相反の検討、です(以下図の赤枠部分)。

gin_mcmaster-2

その他のトピックについては、GRADE2版の追加資料ー#4(p246-9)を参照ください。

●GIN-McMaster checklistのCOIチェック項目

具体的なCOIに関するチェックリストが以下の7項目です。

coi-3

(*):guideline 2.0:GIN-McMaster guideline checklistについて報告した論文(Schunemann H, et al)が、”Guidelines 2.0: systematic development of a comprehensive checklist for a successful guideline enterprise” CMAJ. 2014 Feb 18;186(3):E123-42.です。

 

financial COIと intellectual COI -(3): AT9のCOI

2015年11月20日 Posted by aihara

AT9(Antithrombotic Therapy and Prevention of Thrombosis, 9th Ed: American College of Chest Physicians Evidence-Based Clinical Practice Guidelines)において、COIカテゴリと例が以下です。

coi_at9

また、COIGridエクセルに記載されている”COIの定義(definition of Conflict of Interest)”を翻訳したものの一部が以下です。

coi_translated

翻訳全文内容は以下からダウンロードを。

www.grade-jpn.com/coigrid_translated.docx

 

 

 

financial COIと intellectual COI -(2): AT9 guidelineとCOIGrid

2015年11月19日 Posted by aihara

financial COIと intellectual COI を記載した具体例が、AT9 (Antithrombotic Therapy and Prevention of Thrombosis, 9th ed) ガイドラインのCOI開示です。

Diagnosis of DVT: Antithrombotic Therapy and Prevention of Thrombosis, 9th ed: American College of Chest Physicians Evidence-Based Clinical Practice Guideline

coi

以前はDLできていたエクセルファイル(COIGrid)が、なぜかリンク切れのようで不可能となっていますので、エクセルシートの一部の画像を紹介します。
(オリジナルの資料には、39件の推奨項目に関連した11人のパネリストの金銭的COIと知的COIの開示が記載されています)

エクセルのCOIGridへのリンクはエラー表示となりますが、実際の診療ガイドラインにおいては、methodolodyや各ガイドラインに、Financial/nonfinancial disclosuresの記載があります。

・COIGrid例:http://journal.publications.chestnet.org/article.aspx?articleID=1159412

COIGrid.xls(DL用,2020年追加):12022215130-001.Chest.2012.141.(2 Suppl).e351S-e418S.COIGrid

国内のGRADEガイドライン作成者は、このようなレベルのCOI開示に”挑戦”してほしいです。
不可能ならば、せめてIOM基準に従ったCOIの管理にしていただきたいと思います。

「信頼できる診療ガイドライン作成のための基準」の2.4

2.4 除外

  • GDGメンバーはできる限りCOIを有すべきでない
  • 状況によっては,当該CPGに関係するサービスが収入源の大部分を占める関連分野の臨床専門医のようなCOIを有するメンバーなくしてはGDGが作業を遂行できない場合がある
  • COIを有するメンバーはGDG のメンバーの半数以上を占めるべきではない
  • COI を有する者が議長もしくは副議長を務めるべきではない
  • 資金提供者はCPG作成に一切関与すべきでない

 

financial COIと intellectual COI -(1)

2015年11月18日 Posted by aihara

Conflict of interest(COI)の定義(IOM)は、
「主要な利害に関わる専門的判断や行動が従属的な利害により不当に影響されるリスクを伴う一連の状況」です。
http://www.grade-jpn.com/iom/coi.html

診療ガイドラインの作成に関わるメンバーは、financial COI(金銭的利益相反:primary, secondary)と intellectual COI(知的利益相反:primary, secondary)を開示しないといけません。そして、primary COIを有するパネルは特定の推奨にかかわる最終決断に参加してはいけません。

■COIカテゴリとCOI例

Akl E, et al. JCE 2014; 67:1222-8

coi_at9

■国内の診療ガイドラインのCOI記載例

COI

この記載内容だけでは、診療ガイドラインにおいて作成した各推奨について、だれが、どの企業と、どのような経済的関係なのか全く分かりません。
また、financial COIとは別に intellectual COIがどうなっているのかも不明ですし、primry COIを有するパネリストが推奨作成作業から辞退したのかどうかも全くわかりません。

つまり、ある企業から支援を受けているパネルが、自身の研究論文を組み込んだエビデンスを使って、当該企業の薬剤使用に関して「strong recommendation/high QoE」としたかもしれません。

これまでの国内の診療ガイドラインにおいては、financial COIとintellectual COIを明確に記載しているものは、いまだ見当たりません。

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