Category: ‘連続アウトカム’

連続アウトカムのサンプルサイズ

2022年12月10日 Posted by aihara

2021年7月にFBで紹介しましたが、サンプルサイズの計算にミスがあり、訂正論文が発表されています。

Corrigendum to GRADE guidelines 6. Rating the quality of evidence-imprecision. J Clin Epidemiol 2011;64:1283–1293
https://www.jclinepi.com/article/S0895-4356(21)00137-2/fulltext

*******************************
The authors regret, in the above-mentioned article, we discovered an error related to standards for adequate precision
in systematic reviews of continuous variables. The relevant paragraph reads as follows: “Because it may give false reassurance, we hesitate to offer a rule-of-thumb threshold for the absolute number of patients required for adequate precision for continuous variables. For example, using the usual standards of α (0.05) and β (0.20), and an effect size of 0.2 standard deviations, representing a small effect, requires a total samples size of approximately 400 (200 per group) – a sample size that may not be sufficient to ensure prognostic balance.” .
The sample size stated is incorrect: the correct number is 800 (400 per group).
The authors would like to apologise for any inconvenience caused. The authors are grateful to Mark Chatfield for pointing out this error.

 

 

CQ2:早期治療(7~11歳)は無治療と比較して有効か

2017年1月27日 Posted by aihara

CQ2:「早期治療(7~11歳)は無治療と比較して有効か」について、エビデンスを考えてみます。

研究デザインと比較は、以下の赤枠部分です。

■機能的矯正とヘッドギアによる早期治療(アウトカム=overjet)

機能的矯正装置もヘッドギアも、統計的に有意な改善効果があります。overjetの程度としては、2~4mm、場合によっては8mmの減少もありえます。2つの治療の効果には統計的に有意差はありません。

 

【私の判断】
・機能的矯正とヘッドギアには、無治療と比較して、それぞれ、大きい~中等度の改善効果がある。
・機能的矯正がこれほどの効果があるにもかかわらず、青年期治療と比較すると差がないということは、歯の生え変わりにともなって早期治療の効果が減弱しているのかもしれませんが、専門家ではないので不確かです。
・本エビデンスの確実性は、機能的矯正=「高(A)」、ヘッドギア=「中(B)」。エビデンスの確実性の等級ダウンの理由は、OISによるimprecision(-1)。機能的矯正における異質性は臨床的に意味がないので等級ダウンとはしない。

矯正治療の効果は大きい!と言いたいところですが、残念ながら、(以前にも指摘したように)CPGパネルは当該治療による対照群での有効率(*)を提示していないので、正確な効果は言えません。

(*)
下図は、出っ歯の小児10例(overjet 9~10mm)において、治療1と治療2を無治療と比較した仮想データです。治療1と治療2では、上記の早期治療の効果に似たoverjetの値とSDで、いずれも4mm程度のoverjetの減少を示しています。しかし、治療1、治療2、無治療の有効率(overjet >2mmの減少:グリーンの背景部分)は、それぞれ、80%、60%、20%です。このように、平均差だけをみても、治療の効果が分かりにくいわけです。1~2mmの違いという数値だけをピックアップしても、大切なことが見落とされる可能性があると思います。


このために、GRADE working groupは、連続アウトカムの評価に関する5つのアプローチを報告しています。詳細は、JCEシリーズ #13を参照ください。

Guyatt GH, et al. GRADE guidelines 13. Preparing Summary of Findings tables and evidence profiles-continuous outcomes. J Clin Epidemiol. 2013 Feb;66(2):173-83

 

SRにおける不精確さの基準ー2:OIS(連続アウトカム)

2017年1月18日 Posted by aihara

連続アウトカムに関するimprecisionの評価のための、最適情報量(Optimal information size: OIS)です。
GRADE初版の1.5-4章、GRADE2版の4.4-4.4.4章にその詳細を記載してあります。

また、トリプルX例を使っても、解説しました。(2h:血栓関連疼痛

●連続アウトカムの場合;総サンプル数=400を基準

連続アウトカムのOISは、2値アウトカムと同様に、臨床上重要となる差はどれくらいか、各群の標準誤差はどれくらいか、有意水準と検出力をどれくらいにするかで、大きく変わってきます。効果サイズに関するCohenの基準[SD=0.2(小さな効果)、0.5(中等度の効果)、0.8(大きな効果)]を使ったOIS算定や研究内の平均と標準偏差を使ったOIS算定がありますが、GRADE working groupは、以下の基準を使うことを推奨しています。

連続アウトカムに関するOIS 算出には,αエラー(通常,0.05)とβエラー(通常,0.10〜 0.20),および効果サイズ(デルタ:Δ)と関連する研究からの適切な標準偏差 (SD) を設定する。通常のα (0.05) およびβ (0.20) の基準をした場合,小さな効果サイズは,総サンプル数として400 人が必要となる。

最小重要差(MID)がわかるならば、MIDを利用する。

計算の実際には、以下のサイトなどがあります(これら以外にも多くのフリーツールがあります)。

http://biostat.mc.vanderbilt.edu/wiki/Main/PowerSampleSize
http://www.stat.ubc.ca/~rollin/stats/ssize/n2.html

MIDの算出には、分布による方法(distribution-based method)と、アンカーによる方法(anchor-based method)がありますが、いずれもさまざまな課題があって、このために2値アウトカムに比べて結果の解釈においてばらつきが大きくなっています。SRにおける効果サイズにおいても、MIDを使って臨床的な意義を明確に記載しているものは少ないのが現状です。

2群比較において、どのような相違(Δ)を検出したいかによってOISは異なり、小さい効果量を検出したいならば平均のわずかな差を統計的有意差として検出するため、サンプルサイズを大きくする必要があります(下図)。最小重要差がわからないならば、400件(Δとして0.28程度に相当)をGRADEは勧めているという意味です。

ois_cont

OISの評価例

GRADE2版のp81:
システマティック・レビューにより,コルチコステロイドの投与は慢性閉塞性肺疾患 (chronic obstructive pulmonary disease: COPD) の増悪をきたした患者の入院期間を1.42 日間短縮する効 果があることが示されている (95% CI: 0.65 ~ 2.2) 。CI の下限は0.65 日で,効果サイズとしてはむしろ小さく,患者にとって重要であるとはいえないかもしれない。Δを1.0 とし(これは,2 日以上の入院期間短縮が重要であると判断したことを意味する),4 件の関連する研究に示される入院期間に関連する標準偏差(3.4, 4.5, 4.9) を使用した結果,必要な総サンプルサイズは364 人,636 人,754 人と算出された。

現在批判的吟味をしている、出っ歯ガイドラインにおける、「重大なアウトカムとしてのoverjet」が、連続アウトカムです。

 

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