Category: ‘EBM一般’

ワーファリンー(2)

2007年6月21日 Posted by aihara

前論文のワーファリン vs INRの問題をまとめると以下です。

(1)見積もりのサンプルサイズと比較すると、解析データは1/4程度で、かつearly stoppingである。さらに、データやイベント数が少なく、”sparse data”である。
(2)INR検査値を平均として算出することは、薬剤、凝固因子の半減期から考えても不適切。
一例として説明すると、前月INR=2.0、今月上旬INR=1.9、出血イベント直前INR=5、では、平均すると、INR=2.97である。出血リスク発症につながったINR=5が、希釈されてしまうのである(INR値のモニターリングが適切なら、harm は回避できたと思われます)。

これは、INR高値という逆方向でも同様であり、虚血イベント発症につながったINR低値が、平均化することで高値にも変化する可能性があるということです。
(3)Log-rank検定で差がないのに、単に観察年数とサンプル数から算定した割合の2群比較である
(4)INR 1.5~2.1という狭い目標設定をコンスタントに維持することは現実には非常に困難であろう。
(5)繰り返す検定では、p値はもっと低値でないといけない。

従って、改めてリスク因子を含めた統合解析で検討を行い、 ガイドラインなども見直すべきと思います。

国内論文としては、他のグループが、リスク因子を層別化しINR値を比較した研究が発表されていますが、そちらでは一般臨床に直結した参考データがあるだろうか?
・・・次回へ

ワーファリンー(1)

2007年6月20日 Posted by aihara

ワーファリンの基本は、ビタミンK依存性凝固因子を低下させて血液凝固能を抑制することにあり、血栓症予防・治療という面では、抗血小板剤と肩を並べるものです。この薬剤が各患者でどの程度効果が発現しているかどうかを調べるのがPT-INR(以下INR)という凝固検査で、ワーファリン服用患者もその数値などをよく知っていると思います。

INR値をみて、ワーファリン量を増減させる必要があり、INRが1に近いと効果がなく、逆にINR値が4~5以上であると、出血の危険が出てきます。これはなにも新しいことではなく心房細動という不整脈で脳卒中を起こしやすい患者に対しする国内の診療ガイドラインもあります。

多くの医療関係者は、このガイドラインを参考にして診療を実施していますが、どの程度信頼できるのでしょうか?
・・・心房細動/ワーファリンとなると、必ず引用される国内のキー論文があります。

論文:Yamaguchi T: Optimal intensity of warfarin therapy for secondary prevention of stroke in patients with nonvalvular atrial fibrillation : a multicenter, prospective, randomized trial. Japanese Nonvalvular Atrial Fibrillation-Embolism Secondary Prevention Cooperative Study Group. Stroke. 2000 Apr;31(4):817-21

この論文の影響で国内のワーファリン使用基準が決定したといえるほどの影響力のあるもので、海外でも引用され”日本での独特なコントロール基準”として紹介されています。あえて、このキー論文の批判的吟味にチャレンジというか、チェックしてみます。

手法:GATEフレーム、およびGRADEシステムを使っての表示判定です。
PECOT-Tは、GATEフレームの#1-3、過去ログ参照(5/14)。その後にGRADEシステムです

■クリニカル・クエッション(Q):非弁膜性心房細動(NVAF)での二次予防として、ワーファリン治療の適切な指標のため、ワーファリン従来量と低用量治療の効能と安全性を検討。
■患者(P):80歳以下のNVAFで脳卒中やTIAをおこしたことがある患者
■介入(I):ワーファリン治療で、INR目標=2.2~3.5
■対照(C):同治療で、INR目標=1.5~2.2
■アウトカム(O):脳卒中、TIA、副作用出現
■期間(T):最低2年

■研究が行われた所: 国立循環器センターと国内19施設
■研究方法: RCT(random allocation)
■サンプルサイズ見積もり=260例(90%power, α=.05、x2 test、log-rank)
——————————————————————–

af

[結果・結論]:
(1)115例(平均年齢67才)を2群に分けて、conventional群(n=55)、low-intensity群(n=60)で比較、 観察期間は658±423日であった。
(2)出血イベント発生は、conv群(6.6%/年)で、low dose群(0%/年)で有意差があった(Fisher, p=0.01)
しかし、log-rank検定では有意差はなかった。
出血患者は全て74歳以上で、イベント前のINR値は2.8だった。
(3)年間の虚血性脳卒中イベントは、1.1%/年、1.7%/年で、有意差はなかった。
(4)結論は、高齢者NVAFのワーファリン二次予防としては、INR値は1.5-2.1目標が(従来量より)安全。
(5)なお、本解析は、利益と害を比較検討して、3回の中間解析で、早期中断とした。

xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx
[コメント]結論として、どうしてこの研究結果が国内ガイドラインにも影響するものか理解できません。

(1)GATEでも、GRADEシステムでも同じですが、RCTという良質な研究デザインは認めます。 しかし、サンプルサイズが260例(FIsherあるいはイエーツ補正での算出か)とありながら、実際に比較した2群の例数は、55例と60例!です。従って、当初の見積もりの1/4です。これは早期中断ということで、GRADEのエビデンスレベルのダウングレードです(Montori VM, JAMA 2005; 294:2203-参照)

さらに、論文には11例が脱落と記載しています。イベントの数も各群で1件、2件であり、”sparse data”です。これらは深刻なimprecisionです。
なぜ、このような少人数での研究を、20施設もの医療機関が参加していながらの黙認発表できるのか疑問です。サンプルサイズ=260例、で各群を合わせると、520例は必要です。 同グループはその後も別論文を発表(Yasaka 2001)していますが、同じような過ちを繰り返しています。要するにαエラーやβエラーの可能性が大きいということです。

GATEフレームでいうと、▽の部分の中で、一番下の部分が非常に少ないということであり、GRADEシステムでは、エビデンスの質のグレードダウン項目があり、”質的に低下” となります。

(2)両群で有意差があったというデータは、単に”各々の患者の時間因子”を無視した全体の”割合”のものです。むしろ時間因子を考慮したlog-rankで両者に差がないというのは、実際の臨床での感覚に非常に近いものでしょう。

INR値について、目標値や2群のデータが記載されていますが、平均値として、conv群のINR= 2.3± 0.4、low-intens群 INR=1.9±0.3 です。これらの値は、観察期間での平均INR値です。
イベント直前あるいは直後のINR値を使うべきであり、凝固因子の半減期から考えても著者らの平均INR値という概念は理解できません。つまり、観察期間のINRの平均とすることは、イベント発症直後のINRを含めても”希釈”という大きな影響を受けることになります。

以前から抜歯時のワーファリンをどうすべきかという話題がありますが、それは凝固因子やワーファリンの半減期が短いことから登場した問題です。イベントの直前のINRコントロール状況がどうかということが大きな問題です。本論文にある実際のデータでも、出血イベントをおこした6例(その後のYasaka論文2001では9例)のINR値は、全て4以下で驚くほど低値です。
著者らは、凝固因子の半減期を把握しているのだろうか?INRの評価などはエキスパートが実施したと記載していますが、現実の臨床において今回の論文にあるような程度のINRの相違をコンスタントに維持できる医師は皆無と思います。

(3)Mean±SD表示について:INR値=2.3±0.4ということは、3SDとしても、INR=3.5以内に99%が存在しているであろうし、その点からも疑問のあるデータです。
また、観察期間(mean)=658±423日、と記載していますが、このような平均値を使った記載は不適切であり(Mean>2SDの場合に許される)、読者にはなんら適切な情報は提供しておらず、中央値で表示してほしいです。

(4)本研究においては半年に1回の見なおし検討を行っており、この点でも、p-valueは低く設定しないといけないと思います。さらに、出血というイベントはきちんとしたINRモニターで回避できるものであり、試験の中断基準が不明です。(この部分は、海外メンバーも同様の意見です)

以上、多くの問題がある論文にもかかわらず、そのデータが実際の診療ガイドライン作成に利用され、結果としては海外からは、”日本独自の基準”と指摘されています。
GRADEシステムを使った評価でもグレードアップ要因はなく、最終的には”very low” evidenceです。

注:ただし、本来のエビデンスの質や推奨度の決定は、単一研究の成績によるものではなく、あくまで統合したエビデンスを使って判断するものです。

  

尤度比(likelihood ratio)

2007年5月17日 Posted by aihara

医学の研究にはさまざまなものがありますが、多くは治療、病因、予後、あるいは診断についてのものです。さらに、診断に関する研究には、スクリーニングや確定診断を目的としたものがあります。

診断研究の分類については別に紹介するとして、当該診断法を使用することで臨床的意義があるアウトカム(代理アウトカムではなく)に対する効果を解析した研究が最も優れています。

診断に関するEBMといえば、感度、特異度、陽性予測値、陰性予測値、精度などがありますが、
感度と特異度をひとつにまとめた”尤度比(likelihood ratio)”は、検査前確率(有病率)の影響を受けることがない指標として、非常に有効なものです。

たとえば、陽性尤度比(+LR)=感度/[1-特異度] です。

以上のことは、多くのEBM関連の参考書に記載されていることで特に目新しいことではありません。本ブログで紹介する目的は、キュービックを使って LR、事前確率、事後確率、そして、オッズという概念を理解しようということです。

ebm

引用文献:Making sense of diagnostic test likelihood ratios. ACP-Jouranl club 2007; 146(2): A-8:


3段階で説明しますが、
■-1
事前確率(pre probablity)=a/[a+b]は、オッズ(pre-odds)=a/bです。
すなわち、オッズと確率の関係は、オッズの分子と分母を足した数値(a+b)を分母、オッズの分子(a)を分子として算出するものが確率です。
このオッズ(pre-odds)に、尤度比(LR)を掛けたものが、事後オッズ(post-odds)です。図中(1)

■ー2:
例として、図中(2)のデータを利用します。
狭心症診断について、8個の臨床研究(n= 11544人)を統合して得られたもので、A検査の陽性尤度比=5.8(95%CI 4.2-7.8)です。

■ー3:
そこで、検査前確率6%、診断検査Aを実施として、 ”概算”すると、図中(3)のように、確率(6/100)→pre-oddsは 6/(100-6)= 6/94 です。

 

診断検査Aを実施すると、事後オッズは、 pre-odds x LR(=約6)で、=36/94、=3/8 です。
従って、解釈としては、事前確率6%で、診断検査Aを実施すると、3/8のオッズなので、「検査陽性者11人のうち、3人が虚血性心疾患を有し、8人が持っていない」となります。

一般にLRの評価としては、LR=1 というのは 全く意味がないことであり、5以上の高値 あるいは0.2以下の低値の場合、確定診断につながると解釈されています。

注意:現実の臨床では、患者からの症状や病歴を聞いた時点で、医師側はいくつかの診断候補を頭の中でピックアップしています。そこで、診察をしたり、また臨床検査を実施して診断を高めていくわけですが、診断につながる因子で ”各々が独立したもの”であれば(例A,B,C検査)、検査前オッズに、A,B,CのLR値を掛け算していくだけです。

    [pre-odds] x [LR-a] x[LR-b] x [LR-c]

”独立した”という意味は、例えば肝炎の診断で、[肝臓腫大の尤度比] x [検査値GOTの尤度比] x [GPTの尤度比] ということは、ダメであり相互に関連があり独立していないためです。
以上、 細かく計算しないでも、最終的な確率は、概算レベルでも可能ということです。

患者側からのEBM評価: 信頼性吟味の5ステップ

2007年5月11日 Posted by aihara

健康情報を含めた医療関連の情報はあまりにも沢山あり、中には捏造もあります。
医療機関側では、エビデンスに基づく研究やガイドライン、あるいは豊富な経験に基づく医療情報を提供して最適な方針を決定し患者に提供します。
では、逆に患者側は、”情報の信頼性”をどのように判断すべきなのでしょうか?

それには、情報の信頼性吟味の”5ステップ”があります。
下記は、東北大学 坪野吉孝教授の発表(NIKKEI Drug Information 2007.2: 24-26)から一部改変して紹介します。

————————————————————————
(1) 具体的な研究に基づいているか?
(2) 研究対象はヒトであり、自分の置かれている環境に類似してるか?
(3) 学会発表でなく、論文報告か?
(4) 研究デザインが無作為割付臨床試験や前向きコホート研究か?
(5)複数の研究で指示されているか?
——————————————————————————

以上の順番でふるいにかけて最後まで残ったものを、”実践情報”として評価し、5番目の段階をクリアしていないものは、全て”研究段階”のものと判断するというわけです。

では、実際の臨床現場では全てこの”実践段階に到達した”情報によって、医療行為が行われてるのか?? というと、そうではなく、多くは「実践することを考慮してもよいが、十分な科学的根拠がない」というもので、これは、日本脳卒中学会が合同で作成した脳卒中治療ガイドライン(2001)の推奨度に関する発表をみても明らかです。(棚橋: 第44回日本神経学会、2004年)

どんなにすばらしいガイドラインがあっても、全ての患者、全ての診療領域に通用する共通のものはなく、実際は各患者によって変化したグレーゾーンで診療が行われているということです。

患者さん側としても、他の医療機関の処方、自身が常用しているサプリなど全てを開示、自身の検査結果のコピー入手などの努力が必要です。
こちらは、米国AHRQの患者、医療消費者の”5-steps”です。
・AHRQ:「ヘルスケアに関する研究と質の向上」を活動の目的とする米国政府機関
(Agency for Healthcare Research and Quality, AHRQ)

EBM診療ガイドラインとは

2007年5月8日 Posted by aihara

本日よりスタートのブログです(一般の方よりは、やや医療関係者が対象かも知れません)。
目的は、医学研究やガイドラインなどを、その”研究デザイン”と、根拠の”質”を評価して推奨度を紹介したいということです。
約15年前に登場した”evidence based medicine(EBM)”という用語については殆ど知らない人はいない状況とおもいますし、また、EBMに基づく~、 あるいはエビデンスにもとづく~~というタイトルの雑誌や論文、ガイドライン(GL)も数え切れないほど発表されています。

blog


本ブログ左上アイコンは、EPIQグループのGATE-frameを参考にした自作のものです。
従来、EBMといえば、文献検索、PECO(PICO)などが登場してきましたが、近年はより患者側の因子を考慮した ”PECOT-X”という様式であり、今後順次紹介しますが、アイコン右側の ”▽○□T-X” が特徴で、”X”部分がアイコン下部の内容です。
HPのリンクにも、GATEフレームに関する日本語情報を紹介しています。

一般の臨床で、それぞれのGLあるいは医学論文をどのようにして利用して最終的に患者へ還元すべきなのかという点ではさらに多くの因子が関与しているため、最終決定は常に患者と相談して(shared)決定するということになります。

ところが、参考にすべき資料(エビデンス)が患者に適用・推奨できるものかどうかが非常に問題で、そのために、Minds事業、あるいは東海大学メデイアセンター・クリアリングハウスなどでは常にデータを更新し、最新のエビデンスが紹介されています。

しかし、国内での質の高い研究が少なく、海外論文に基づくガイドライン(GL)だったり、あるいはGL作成の論文選択手法が、各領域(内科、外科、癌領域、循環器、呼吸器など)でバラバラで不均一というのが現実です。
エビデンス・レベルは4段階もあれば、5段階~さらに多いもの、 また”質”評価でも各自で全く異なっていることもあります。

国内においても同じ状況で、あるグループはAGREEを使用したり、また別のグループはオックスフォード大学グループのCEBMを使用したりと、その評価方法も多彩です。
各基準の比較参照。

さらに、信頼の高い?国内大規模ランダム試験で、allocation、追跡率、ブラインド、いずれも遵守されていても、現実には、それは efficacy研究であり臨床現場でのeffectivenessとは別物ということもあり、推奨を決定する要因はさまざまです。

このような世界的にエビデンスの質の評価や推奨決定の基準が統一されていない現状を解決するためのシステムを作る目的で活動しているのが、Gordon Guyattと Andy Oxman率いるGRADE working groupで(2000年設立)、GRADEシステムとして発表しています。

本ブログにおいては、このGRADE working groupが提案している GRADEシステムについて紹介し、エビデンスに基づく診療ガイドラインとはいかなるものかを解説したいと思います。

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