Category: ‘QoE: grade_down’

GRADE JCEシリーズ -(8) エビデンスの質評価: 非直接性(indirectness)

2013年3月14日 Posted by aihara

GRADEアプローチに関するJ Clinical Epidemiology(JCE)のGRADE series抄録を日本語翻訳して紹介します(JCEのGRADEシリーズ(全部で20数編)は、2011年より発表され、2013年1月時点で Part 13までが出版されています)。

JCE誌GRADE seriesの日本語翻訳(和訳:相原)とweb公開に関しては、Gordon Guyattと出版社(Elsevir Inc.)より許可を得ました。システマティックレビューや診療ガイドライン作成に関わる方々、あるいはEBMの上級編としての”エビデンスから推奨へ”というアプローチを学びたい方々にとって参考になると思いますのでご利用ください。

JCEシリーズの抄録翻訳pdfは、以下のサイトよりダウンロード可能です。
 GRADE JCEシリーズ

■pdf内容の一部(jce_8):
エビデンスは、4とおりのいずれかの方法で非直接的となりうる。第1に、患者が関心のある患者とは異なるかもしれない(この種の非直接性に対しては適用可能性という用語が用いられることが多い)。第2に、検証された介入が関心のある介入とは異なるかもしれない。~
第3に、アウトカムが主要な関心のあるものとは異なるかもしれない。
第4のタイプの非直接性は概念的に前述の3つとは異なるが、直接比較という形で検証されていない介入のいずれかを臨床医が選択しなければならない場合に発生する。

注:エビデンスの非直接性(indirectness) は、従来の「外的妥当性」(external validity)(一般化可能性generalizabilityや適用性applicability と同義)と同様のものであるとされ、(1)患者および集団、(2)介入、(3)アウトカム(例、代理アウトカム)に関する 3つのapplicabilityが記載されていましたが、JCEシリーズにおいて、applicabilityとは異なる概念の”indirect comparison” (例、ネットワークメタアナリシス)が追加されました。
indirect comparison参照)

診療ガイドラインのためのGRADEシステム: 相原他、凸版メディア,2010)の、p54-55
GRADEガイドラン作成の流れ:解説資料の、p31-32も参照ください。

jce_8

inconsistency(非一貫性)とheterogeneity(異質性)

2013年3月6日 Posted by aihara

[inconsistencyとheterogeneity]
各アウトカムについての研究結果の一致性の評価が必要となる。Inconsistency(非一貫性)とは、結果の説明できない 異質性ということである。各研究にわたる治療の効果推定値がかなり異なっている(即ち、heterogeneity or variability)は、存在する真の治療効果との相違を示唆することになる。もし、異質性があって、ありそうな説明が特定できないならば、そのアウトカムについての推定効果における確信は低下することになり、エビデンスの質は、(非一貫性の大きさにより)、1~2段階、グレードを下げるべきである。もし、非一貫性のための無視できない原因を特定しようとする場合、異なったサブグループにおける別の効果の大きさを推定すべきである。
http://www.grade-jpn.com/grade/guideline/inconsistency.htmlより)

inconsistencyの判断のための4基準
1. 点推定値が研究間で異なり,その相違がかなり大きい。
2. 各信頼区間の重なりが,ほとんどまたは全くない。
3. 異質性の検定(二択の帰無仮説:全研究で差がない)で,p 値が小さい。
4. I 2 値(研究間の異質性を示す)が高い。

QかI2か、Tau2か:
異質性に関する統計的アプローチには、Cochrane Q, I2, Tau2, H2, R2, など様々なものがあります。前2者が多用されているもののそれぞれには特徴があり、たとえば、QやI2, H2,R2は研究数やサンプルサイズの影響を受けるため、Tau2を推奨するグループもいます。
コクランハンドブックでは,I 2 値の解釈を,0 〜40%(重要でない異質性),30 〜60%(中等度の異質性),50 〜90%(大きな異質性),75 〜100%(高度の異質性),の4 段階としていますが、各閾値は重なり合っていることに注意すべきです。多くの人は、単一の閾値を使って簡単に判定したがるものですが、それは適切なものではありません。

clinical heterogeneityとstatistical heterogeneityという区別をする場合もありますが、inconsistency(非一貫性)と importance(重要性)とは別問題ということにも注意が必要です。
http://www.grade-jpn.com/grade/guideline/inconsistency.html の図参照

inconsistency

また、かなりの異質性があって(例、I2 85%)、その異質性の原因を、事前に決めたa priori仮説に従ったサブ解析(■)で解決できないならば、データを統合するのは好ましないかもしれません。

■サブグループ解析の7つの基準GRADE教科書 p40より)
subgroup

サブグループ解析の7基準については、医学文献ユーザーズガイド 根拠に基づく診療のマニュアル(Guyatt, 相原 他, 凸版メディア, 2010年)の20.4章「いつサブグループ解析を信頼するか」に詳細な解説があります。

GRADE JCEシリーズ -(7) エビデンスの質評価: 非一貫性(inconsistency)

2013年3月5日 Posted by aihara

GRADEアプローチに関するJ Clinical Epidemiology(JCE)のGRADE series抄録を日本語翻訳して紹介します(JCEのGRADEシリーズ(全部で20数編)は、2011年より発表され、2013年2月時点で Part 13までが出版されています)。

JCE誌GRADE seriesの日本語翻訳(和訳:相原)とweb公開に関しては、Gordon Guyattと出版社(Elsevir Inc.)より許可を得ました。システマティックレビューや診療ガイドライン作成に関わる方々、あるいはEBMの上級編としての”エビデンスから推奨へ”というアプローチを学びたい方々にとって参考になると思いますのでご利用ください。

JCEシリーズの抄録翻訳pdfは、以下のサイトよりダウンロード可能です。
 GRADE JCEシリーズ

■pdf内容の一部(jce_7):
一貫性の評価基準には、点推定値の類似性、信頼区間の重なりの程度、異質性検定やI2を含む統計学的基準が含まれる。異質性を調べるには、システマティック・レビューの著者らは患者、介入、アウトカム、方法論に関わる少数の事前a priori仮説を立てて検証する必要がある。非一貫性が大きく、なおかつ説明が付かない場合、特に一部の研究が相当な利益を示唆しているのに対し、他の研究が効果なしや害を示唆している場合には(単に大きな効果対小さな効果というよりはむしろ)、非一貫性を理由に質の評価を下げるのが適切である。

診療ガイドラインのためのGRADEシステム: 相原他、凸版メディア,2010)の、p52-53
GRADEガイドラン作成の流れ:解説資料の、p30も参照ください。

jce_7

GRADE JCEシリーズ -(6) エビデンスの質評価: 不精確さ(imprecision)

2013年2月27日 Posted by aihara

GRADEアプローチに関するJ Clinical Epidemiology(JCE)のGRADE series抄録を日本語翻訳して紹介します(JCEのGRADEシリーズ(全部で20数編)は、2011年より発表され、2013年1月時点で Part 13までが出版されています)。

JCE誌GRADE seriesの日本語翻訳(和訳:相原)とweb公開に関しては、Gordon Guyattと出版社(Elsevir Inc.)より許可を得ました。システマティックレビューや診療ガイドライン作成に関わる方々、あるいはEBMの上級編としての”エビデンスから推奨へ”というアプローチを学びたい方々にとって参考になると思いますのでご利用ください。

JCEシリーズの抄録翻訳pdfは、以下のサイトよりダウンロード可能です。
 GRADE JCEシリーズ

■pdf内容の一部(jce_6):
GRADEは、不精確さに関わる決断のための最適な主要アプローチは、95%信頼区間(CI: confidence interval)の検討であると提唱する。診療ガイドラインの場合、CIの下限vs.上限が真実を表している場合に診療行動が異なってくるならば、エビデンスの質(すなわち、効果推定値の確信性)の評価を下げる必要がある。
システマティック・レビューには、やや異なるアプローチが必要である。95% CIが相対リスク(RR: relative risk)1.0を除外し、なおかつ総イベント件数または患者数がOIS基準を上回る場合、精確さは十分である。

診療ガイドラインのためのGRADEシステム: 相原他、凸版メディア,2010)の、p56-59
GRADEガイドラン作成の流れ:解説資料の、p33も参照ください。

jce_6

データの不精確さ(imprecision): サンプルサイズとイベント数

2013年2月6日 Posted by aihara

Kyoto Heart Study撤回理由の統計解析の誤りに関連して追加して解説します。

診療ガイドラインのためのGRADEシステム(凸版メディア、相原他、2010年)(1.5-4章, p56-59)より

—————————————————————–
データの不精確さ(imprecision) とは,データのばらつきが大きい場合や対象患者数(サンプルサイズ)やイベント数が少ない場合に信頼区間の幅が広いことを指す。データの不精確さがあるとその研究結果についての確信は低くなり,そのためエビデンスの質は低下する。
risk of bias の項(第1 章,1.5.1「研究の限界」,46 頁)で記載したように,GRADE では,バイアス(系統誤差)を「研究の限界」の中で評価し,ランダム誤差をデータの不精確さとして評価する。信頼区間が広い場合はエビデンスの質が(不精確さのために)1 段階下がり(たとえば,「高」から「中」),信頼区間が非常に広い場合は2 段階下がる場合もある。

イベント数はある程度任意に設定可能だが,図1.5.4‒2a および図1.5.4‒2b は,不精確さを理由に評価を下げるべき閾値としては,RRR 25%以上の効果を得るためには,いかなる対照群イベント率における値でも,400 件以上のイベント数(図1.5.4‒2b 中の点線)が合理的であることを示している。このため,GRADE では,総イベント数は400 件,総サンプル数は4,000 という閾値を不精確さの判断基準の1 つとして設定している。なお,早期中止試験については,効果を理由とした早期中止試験においてイベント数100 件未満でRRR 50%以上という効果は信じるべきでない,という報告もある47)。
—————————————————————–

■図1.5.4‒2 対照群イベント発生率とRRRを変えた場合の総サンプルサイズ(左図a)および総イベント数(右図b)
samplesize


(書籍には、右図の総イベント数のスケールに誤植あり)

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エビデンスの質をGRADEアプローチを使って評価する際に、どのような手順とするかというのが、下図です。

■図1.5.4‒3 システマティック・レビューとガイドラインにおける(2 値変数の)不精確さの評価83)
fig1.5.4-3


赤フォント部分は、GRADE JCEシリーズ #6 にて修正追加された内容です

したがって、Kyoto Heart Studyと似たようなデータを発表している論文データの不精確さを見抜くことは、(ある程度の統計知識があれば)難しいことではないと思います。

GRADE JCEシリーズ -(4) エビデンスの質評価:研究の限界(risk of bias)

2013年2月4日 Posted by aihara

GRADEアプローチに関するJ Clinical Epidemiology(JCE)のGRADE series抄録を日本語翻訳して紹介します(JCEのGRADEシリーズ(全部で20数編)は、2011年より発表され、2013年1月時点で Part 13までが出版されています)。

JCE誌GRADE seriesの日本語翻訳(和訳:相原)とweb公開に関しては、Gordon Guyattと出版社(Elsevir Inc.)より許可を得ました。システマティックレビューや診療ガイドライン作成に関わる方々、あるいはEBMの上級編としての”エビデンスから推奨へ”というアプローチを学びたい方々にとって参考になると思いますのでご利用ください。

JCEシリーズの抄録翻訳pdfは、以下のサイトよりダウンロード可能です。
 GRADE JCEシリーズ

■pdf内容の一部(jce_4):
エビデンスの質(効果推定値への確信性)の評価を下げる5要因の一つが、研究の限界(risk of bias)です。

jce4

GRADEガイドライン作成の流れ: Item #-20: エビデンスの質:(グレードダウンの5要因) publication bias

2012年8月3日 Posted by aihara

出版バイアスは、研究が選択により偏って出版されることが原因で本来のプラス効果またはマイナス効果が系統的に過小または過大に評価されることをいう。

出版バイアスに対処するための一般的な4つの方法が報告されている。

医学文献ユーザーズガイド 根拠に基づく診療のマニュアル、第20章 報告バイアス)

pub_bias


注:厳密な意味では、“報告バイアス(reporting bias)”、特に選択的アウトカム報告バイアスは、GRADEのlimitations(risk of bias)に含まれる。

シナリオにおける、2つのアウトカムに関する評価:
・全死亡率: undetected
・大出血: undetected

 

bias


 

GRADEガイドライン作成の流れ: Item #-19: エビデンスの質:(グレードダウンの5要因) imprecision

2012年8月2日 Posted by aihara

データの不精確さ(imprecision)とは、データのばらつきが大きい場合や対象患者数(サンプルサイズ)やイベント数が少ない場合に信頼区間の幅が広いことを指す。
GRADE では、システマティック・レビューのエビデンスの質の定義と診療ガイドラインのエビデンスの質の定義を区別しているため、不精確さを理由にエビデンスの質評価のグレードを下げる基準もシステマティック・レビューと診療ガイドラインでは異なる。

参考
1. データの不精確さ (imprecision): GRADE教科書 p56-59
2. 2.スライド #57、 #60(GRADEシステムの使いかた ppt: 相原 2012)

スライド #57
imprecision


 

スライド #60
imprecision


 

シナリオにおける、2つのアウトカムに関する評価:
・全死亡率: no serious imprecision
・大出血: no serious imprecision

 

indirect comparison

2012年8月1日 Posted by aihara

GRADEのindirectnessのひとつである。
介入Aと介入Bの効果を比較したいが、AとBを直接比較したRCTがない場合、A対C研究とB対C研究を比較解析するものが、indirect comparisonである。

RCT1: A vs C
RCT2: B vs C

 

indirect


 

この場合、AとBを直接比較するのは(naive method)は統計的に問題があり、adjusted indirect comparisonを使わないといけない。adjusted indirect comparisonの結果は、head to head RCTとよく一致するという報告もある。adjusted indirect comparisonは、メタアナリシスのサブグループ解析にも適用すべきである。

 
Adjusted indirect method:文献において使われる他の用語
  • Cross-trial comparison
  • Connected comparative experiment
  • Network meta-analysis
  • Mixed comparison
  • Virtual comparison
  • Multiple treatments meta-analysis
注意
・When available, results from direct and indirect comparisons usually agree but they may not
・Essential to consider how similar (sets of ) trials are: study and patient characteristics
・Indirect and direct data should always be considered separately and not automatically pooled
・Interpretation should always be cautions in view of the observational nature of the data

  Altman DG: The issue of indirect comparisons in meta-analysis, 京都シンポジウム(2005)を改変

 

indirect comparisonについてのGRADEアプローチの基本は以下である
1.直接エビデンスをグレードする。
2.各loopの間接エビデンスをグレードする。
3.最も質の高いエビデンス(直接 and/or間接エビデンス・loop)を使って点推定値を計算する。
4.推定値をグレードする。

GRADEガイドライン作成の流れ: Item #-18: エビデンスの質:(グレードダウンの5要因) indirectness

2012年7月30日 Posted by aihara

エビデンスの非直接性(indirectness)は,従来の「外的妥当性」(external validity)(一般化可能性generalizability と同義)と同様のものである。indirectnessには、2つのタイプがある。
エビデンスの非直接性(GRADEハンドブック)

 
エビデンスの非直接性

1. 非直接的な比較 (*)- 介入AとBの比較ができないために、AをCと比較し、BをCと比較したときがこれに当てはまる。このような研究では、A対Bの効果の大きさを非直接的に比較できる。しかし、このようなエビデンスは、AとBの直接的比較が提供する質よりも低いものである。

2. 非直接的な集団、介入、比較、またはアウトカム – ガイドラインパネルまたはシステマティック・レビューの著者が取り組む疑問が、集団、介入、比較、またはアウトカムに関する入手可能なエビデンスと違っている。

(*)非直接的な比較:
例; ネットワークメタアナリシス(NMA)
個々の試験に発表されている効果推定値とその信頼区間を利用して、論文中で直接比較していない治療群間の差を推定する方法(mixed treatment comparison, multiple treatments meta-analysisともいう)。通常は、NMAのエビデンスの質はindirectnessのために、1~2段階グレードダウンになる。

 

注意:
Surrogate outcomesの全てがエビデンスの質低下ではない
Rarely, surrogates are sufficiently well established that review authors or guideline panelists should choose not to rate down quality of evidence for indirectness. In our view, this should be restricted to situations in which, within the same class of drug (e.g., beta-blockers, calcium antagonists, diuretics, bisphosphonates), changes in the surrogate have repeatedly proved closely related to changes in the patient-important outcome in the context of RCTs. (J Clin Epidemiology 64, 1303-1310, 2011

シナリオにおける、2つのアウトカムに関する評価:
・全死亡率: no serious indirectness
・大出血: no serious indirectness

  • カレンダー

    2024年3月
     123
    45678910
    11121314151617
    18192021222324
    25262728293031
  • 最近の投稿

  • アーカイブ