Category: ‘EBM一般’

CEBMのnew “Level of Evidence #2”

2010年10月14日 Posted by aihara

国内でも多用されているCEBM(Centre for Evidence-Based Medicine)のエビデンスレベルについて、新しい分類表が今年の6月から公開されています。

Level of Evidence#2

臨床疑問のタイプ別に各ステップ(レベル)を評価し(アウトカムを中心としてエビデンスレベルを評価)、エビデンスのレベルはGRADEアプローチのように、等級アップやダウンとなりえる、ということです。

システマティックレビュー、HTA、ガイドラインの作成者や利用者は、ますます、GRADEシステムのDown/Up-grading factorsの理解が必要となります。

Care is needed to recognise that `quality of evidence` is not necessarily synonymous with `strength of recommendation`, and vice versa. Judgement is necessary. Only studies seeking outcomes relevant to patients` needs should be used.
CEBMサイトより)

エビデンス検索の6S

2010年9月28日 Posted by aihara

質の高いエビデンスを効率的に検索するための情報源としては、Haynes-“5S”が報告されていましたが、2009年末に、新たに6S階層構造が発表されました。

JAMAユーザーズガイド(第2版, 2008年)の中で4Sとして記載されていたものが、6S階層構造に改変されたということです。

多忙な臨床医はClinical decision makingにおいてシステマテイックレビュー(SR)やSRにより裏付けられた診療ガイドラインを参考にすべきですが、常に患者にとって重要なアウトカム(patient-important outcome)を考慮する必要があります。

6s

国内のGRADEメンバー

2010年6月25日 Posted by aihara

GRADEシステムにおいては、エビデンスの質を4段階(高、中、低、非常に低)、推奨の強さ(推奨度)を2段階(強い、弱い)として評価しています。これらの評価の程度は本来は連続的なものですが、あえて4段階、2段階としていることが、GRADEシステムの特徴です。

これは、そのほうが理解をしやすいということであって、中間の評価(たとえば推奨度=評価不能、推奨度=エビデンスがないので判定不能、など)はしないという原則です。

★GRADEに関する疑問は、海外GRADEメンバー(GRADE working groupのHP参照)、あるいは、国内のGRADEメンバーの先生がたに連絡してください

日本の学会や研究会は多すぎる

2009年2月24日 Posted by aihara

日経メデイカルのブログ [土屋了介(国立がんセンター中央病院院長)]で紹介されているものです。
土屋了介の「良医をつくる」の、2/21記事です。同じような思いのかたが たくさんいると思います。

■一般演題が多すぎ、発表のレベルが低すぎる

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学会が年1~2回開催する学術集会についてお話しします。本来、学会の学術集会とは、定期的に知識をアップデートする場ですが、残念ながら日本の学会は分科会が多すぎて、役に立たない会もかなりあるのも現状です。
さらに、一度認定された専門医の再教育の場としても学会は重要ですが、再教育のプログラム、認定方法にも問題があります。
——————————————————–

相原:
そもそも、同じ施設で、毎年あるいは年に数回も発表できるほどの話題があること自体がやや奇異です。結局は反復発表、重複データによる発表となり、結果として、実は非常に少ないイベント数での研究結果が、あたかも大規模試験に相当するようなレベルになり、ついにはガイドラインの内容にまで影響することになります。海外論文で、日本からの同じ施設からの複数の類似データが別研究として扱われている実例もあります。

従って、今後は、学会発表あるいは学術論文の発表時には、(レビュアのハードルが低い現状では)、著者が自ら、「前回の発表と、今回の発表とはどこが違っていて、反復発表ではない」という宣言をすべきです。かつ、学会抄録時点で、結果や結論などに、「詳細は当日発表」のような内容のものは自主的に控えることとすべきでしょう。

”診療・教育が忙しく研究の時間が少ない”という教授・助教授・講師には、反復発表という(有害なだけの)無駄な時間を消費するようなことは、講演招待・依頼者側も控えて、十分に教育や研究などの時間をあたえましょう。

学会発表内容に対して、EBMを実践する臨床医は、EBMの根幹の3本柱として有名な、次の3点に注目します。学会の発表者もこの点に留意した内容を準備すべきです。


●結果は妥当か
●結果は何か
●結果を患者のケアにどのように適応できるか

jama-ug2e


膨大で、かつすさまじいスピードで発表される、医学論文や学会発表、学術論文にはどのように対応すべきなのだろうか・・・
そこで、Gordon Guyattとの協調で進めている現在の進行企画から今後、そのヒントを紹介していきたい。(JAMA Users’ guide 2nd edit 2008/ JAMAevidece)

Change!

2009年1月21日 Posted by aihara

Moving from evidence to actionというか
国内における GRADEシステム普及のとりくみとしての最終ステップに取り組みたいと思っています。

GRADE-Jpn webサイトで紹介している、EBM/GRADE (in progress)を夏までには完成させたいと思っています。
GRADE Jpn MLメンバーの協力のもとで、今後の国内ガイドラインの作成手法の
Change!
につなげたいと考えています。

ガイドラインに示す推奨の作成においてEBMに準じた手法を採用することが、臨床医や患者にとって納得できる、実用性のある診療ガイドラインの作成につながり、Gordon GuyattのEBMの基本としてのMoving from evidence to actionを確認することになると思っています。

 
grade-gl

GATE: 症例対照研究のPECOTフレームワーク

2008年12月2日 Posted by aihara

もうすこし、GATE frameの例を紹介します。
Jackson教授グループ(EPIQ)は、症例対照研究のCATチェックリスト例として、喘息とフェノテロール吸入についての模範的なフレーム作成戦略をエクセルファイルで紹介しています。

gate

■step-1: PECOT作成
(p)喘息症状のある18歳以上の成人
(E)定量噴霧式吸入器によるフェノテロール吸入
(C)定量噴霧式吸入器によるサルブタモール吸入との比較
(O)死亡や入院の観点から、同じくらい安全であるといえるかどうか
(T)急性喘息発作の最中

■step-2: コクラン、PubMed検索などを実施。

■step-3a: GATE frameに研究データを入力すると、2×2表により自動的に、イベントの割合や、オッズ比、信頼区間が計算されて表示される。
■step-3b:研究の質を評価する(RAMMBO)

■step-4: X-ファクター (*)(エビデンスを患者、政策、および医師の問題に結びつけて行動を起こす)

参考:
 GATE frameのエクセルチェックリスト(模範解答とのセット、13ファイル)

  Xファクター
x-factor


出版バイアスとoutcome reporting bias

2008年10月10日 Posted by aihara

grade_qoe

GRADEのエビデンス質判定のための5つのrate-down因子のひとつが、出版バイアスです。出帆バイアスは、研究が選択により偏って出帆されることが原因で本来の効果が系統的に過小または過大に評価されることです。

つまり、複数の妥当な研究が実施されても、特定の方向に偏ったバイアスのある結果のみが発表されるならば、それらの研究を統合してメタアナリシスを実施しても、得られた結果は偏ったものになります。このような選択的に偏った結果のみが報告されるバイアスは、ひとつひとつのRCTのレベルでも、一つのRCTの中のアウトカムのレベルでも起こりえます。前者を(狭義の)出版バイアスpublication bias、後者をアウトカム報告バイアスoutcome reporting biasといいます(古川、名古屋市立大学)。
さらに、このアウトカム報告バイアスは、コクランライブラリのような信頼性の高いとされる情報においても見られると報告されています。

メタアナリシスでは、出版バイアスはファンネルプロットの左右非対称という表示でも明らかなことがありますが、次のような意図的にアウトカムを報告しないというケースの問題が発表されました。

■Pfizer社はてんかん薬・Neurontinの試験の発表を操作してきた(Biotoday, 2008/10/10).
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訴訟で裁判所に提出された大量の社内資料を弁護士の要請を受けて専門家がレビューしたところ、Pfizer(ファイザー)社はてんかん薬・Neurontin(ガバペンチン、gabapentin)の使用をサポートしない研究成果を抑制しつつ、てんかん以外の疾患へのNeurontinの使用を促すように試験成績を操作していました。

New York TimesによるとPfizer社の手法は以下のようです。
 薬剤の効果が認められなかった試験の発表を遅らせる
 否定的なデータをより肯定的に見せかける
 否定的な知見を肯定的な試験と束ねることで否定的知見を中和する

世界のトップ企業でも、戦略的に試験データを操作しているということです。
上記の古川教授は、sponsorship biasとして、アウトカム報告バイアスの重要性を指摘しています(私信)。

GRADE のTsunami

2008年9月27日 Posted by aihara

grade

GRADE システムの海外の普及については、これまで本ブログ、あるいは当院HPで何度も紹介していますが、その普及のスピードはすさまじいもので、津波のごとくです(海外論文をみる限り)。
診療領域とは関連なく、これまで推奨を表現しないとしてきた、BMJ-Clinical Evidence, NICEガイドラインのみならず、感染症領域、消化管領域での論文が次々と登場してきています。

一方、国内ではいまだGRADEの基本を遵守したガイドラインはありませんが、今後1年以内には適切なGRADEガイドラインが登場してくるように思いますし、そう願っています。

国内で認識が低いのは、日本語での GRADE紹介論文が少ないということが一番の原因と思われますが、(決して自慢ということではなく)、当院HPからのDL可能論文、および、GRADE working groupで公開しているFAQの日本語翻訳簡略版GRADEシステム,などを参考にしてほしいと思います。

GRADEシステムに関しての、日本語発表資料は、この他にはないのか? というと、今春発表の厚生労働研究班2008の分担報告資料が一件あります。同じ著者が、消化器病学会抄録で発表していますが、全くGRADEシステムに関しては誤った認識です。当然ながら、その内容は非常に不適切なもので、当該研究班はこれが2度目の大きなミスです。本グループのGRADEに関する誤った認識に関しては海外のGRADEグループのほうには概略は伝えておきました。発表者はGRADEについて疑問があるようならば、直接Working Groupに教えてもらうべきで、不適切な理解の元での発表は迷惑というか~デメリットだけです。

GRADEシステムは、システマティックレビューやガイドラインなどにおけるエビデンスの質の評価、推奨の作成には 最も適切なアプローチですが、GRADE profiler, RevMan5などの理解も必要なため、完全理解となるとやや面倒な点はあります。

いずれにしても、昔の教科書や、EBMワークショップでの研究デザインによるエビデンスの質の評価はやめましょうということで、エビデンスの等級にはGRADEシステムを使いましょうということです。
————————————————————–

1. 年内には、GRADEのマニュアル(タイトル未定; 日本語)を、海外メンバー(Guyatt, Schunemann, Oxman, Brozek, Akl)とともに、発表します。
2. GRADEシステムのみならず、EBMの基本デスカッショングループ(semi-closed)を通して、EBMに関する形のあるものを発表したいと検討中です。

BMJ “Evidence in Practice” newsletters

2008年9月19日 Posted by aihara

bmj_grade

BMJクリニカルエビデンスでの、GRADE scoreの採用について以前紹介しました。
Clinical Evidenceの購読者はご存じと思いますが、Evidence in Practice newslettersを定期的に利用できます。

Clinical Evidenceで採用されている、GRADE tableにあるエビデンスの定義はオリジナルGRADEと同じですが、評価のためのscoringが独特です。
GRADEシステムは、内分泌、循環器、感染症、消化器、呼吸器など、多くの領域で普及して、その有用性を確立してきています。国内でも、数件のGRADE採用ガイドラインのチャレンジが進行しています。

GRADEシステムにおけるエビデンスの質の等級:
qoe

臨床試験のadaptive design

2008年8月25日 Posted by aihara

ベイズ統計の流行とともに、adaptive designの臨床試験が多くなってきている。
adaptive design、すなわちデータ依存的にデザインを柔軟に考えるということで、具体的には、統計学の大橋靖雄教授の分類説明では以下のようなもののようである。
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 患者割り付け確率の変更
 サンプルサイズの変更
 逐次試験と早期試験中止
 意志決定規則の変更(エンドポイントの変更など)
 対象集団の変更
 適応的用量設定試験
 シームレス II/III試験(IIBとIII相試験を切れ目無く実施、など)
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GRADE システムの視点でこのような臨床試験を評価すると、多くは、limitationsの判定基準で質の低下につながるものである。

複数の同じような試験を統合しての評価としても、very serous limitationsの大規模試験結果から得られたエビデンスは、very low quality、GRADE=Dの判定となる。
目の前の患者に、そのような研究結果から得られたエビデンスに基づいた介入を、推奨するだろうかと考えると、それは決してstrong recommendationにはならないであろう。

種づけ試験(seeding trial)は、承認審査中または承認されて間もない薬剤の使用を推奨する目的で製薬会社がデザインした臨床試験であるが、臨床の最前線での治療介入において、オリジナルの試験の信頼性(validity)に注意しないと、benefits/downsides (risk, burden, cost) バランス評価を誤ることにつながりやすい。

adaptive designの分類と用語:
adaptive

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