日本版敗血症診療ガイドライン2020特別委員会 COVID-19対策タスクフォースによる、COVID-19薬物療法に関するRapid/Living recommendations 改訂第2.2版（version 5.0 published on 15.07.2022）です。

（注）本ガイドラインは1年以上も更新されておらず”living guideline”とはいえません。
当該学会の方でも更新終了と委員会解散となっており、MAGICapp公開もいずれ閉鎖となると思いますので、上記ガイドラインのpdfファイルをこちらで紹介しておきます。

published_guideline_6227-5_0

この診療ガイドラインは、GRADEアプローチに完全準拠しており、GRADE ADLOPMENT手法で、GRADEproを使った（NMA-livingエビデンス総体の確実性評価のための）エビデンスプロファイルや（推奨作成のための）EtDテーブル作成、さらにはアウトカムの価値観を考慮した、Net Effect Estimateを利用した推奨作成方法でした。

国内の診療ガイドラインの中で、そのmethodologyは極めて優れており、ガイドラインの質もトップです。

関連する英語論文が以下です。
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(1)Japanese rapid/living recommendations on drug management for COVID-19. Acute Medicine & Surgery 2021;8:e664

(2)Japanese rapid/living recommendations on drug management for COVID-19: updated guidelines (July 2022). Acute Med Surg. 2022 Oct 19;9(1):e789

(3)Japanese rapid/living recommendations on drug management for COVID-19: updated guidelines (September 2021). Acute Med Surg. 2021 Nov 16;8(1):e706
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FBでコメントしたものをこちらでも紹介。
Mindsから以下の連絡：
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◎第26回診療ガイドライン作成に関する意見交換会
・日時：2024年2月17日（土）14時00分～16時30分（予定）
・場所：オンライン開催
・参加方法：意見交換会専用ウェブページにて参加申込
※本イベントのご参加は原則診療ガイドライン作成者に限られます
※参加申込の際に必要となるパスワードは診療ガイドライン作成団体さま宛に事前にメールご送付予定です
・内容：2023年度はICTを活用した診療ガイドラインの作成と普及をテーマに開催します。診療ガイドラインの作成グループ代表者さまには、GRADE Pro GDTやMAGIC appなどのICTツールを用いて診療ガイドラインを作成した経験についてご発表いただく予定です。Mindsからは、ICTに関する事前アンケート結果を実施の上、最新のICTツールのご紹介や将来的な構想について講演予定です。
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すでに我々が2020年に発表しているので、日本版敗血症診療ガイドライン2020特別委員会 COVID-19対策タスクフォースの担当メンバーを招待講演に依頼したほうがよいと思います。
COVID-19薬物療法に関するRapid/Living recommendations
 

本ブログ内でも以前紹介しています。
MAGICappによる国内COVID-19 リビングガイドライン公開！

Mindsは益々GRADEに近づいていますね。
 

GRADE Working Groupからの論文です。
GRADEアプローチを使ったNMAエビデンスの確実性評価におけるいくつかのステップを、スプレッドシートを利用して効率化する方法を紹介しています。

A guide and pragmatic considerations for applying GRADE to network meta-analysis
(BMJ 2023;381:e074495)

Data Suppelement1のスプレッドシートには、これまでのGRADE_NMA評価のすべてが含まれており、例えば、imprecision（コンテキスト化アプローチ）評価のための「絶対値としての閾値」を入力するようになっています。

エビデンスの確実評価の基本手法はこれまで発表されてきたGRADE論文と同じで、以下のアルゴリズム（Supplement3）です。

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NMAエビデンスの確実性評価は、GRADE Working GroupのGRADEと、SalantiらのGRADE（CINeMA）とは、異なっているので注意が必要ですが、いずれも、大変な作業です。

JCE は 「GRADE Notes」 と呼ばれる新しいシリーズを導入しました。
Update on the JCE GRADE series and other GRADE article types

これまでのガイダンスシリーズと、コンセプトシリーズに加えた3番目のシリーズです。

●GRADE guidance articles
●GRADE concept articles
●GRADE Notes articles

GRADEガイダンスとコンセプト論文は、論文の草稿作成、GRADE Working Groupでの発表、改訂、 GRADE Working Groupメンバーによる投票というプロセスを経て、GRADE Working Groupで正式に承認されたものです。

一方、新しいGRADE Notesシリーズの論文は、GRADEユーザーにGRADEを使った実践的な問題や経験について議論する場を提供するものです。 これらの論文は、GRADEの実際の適用についての洞察を提供するものであり、GRADEガイダンスやコンセプト論文につながる場合もあれば、そうでない場合もあります。

GRADE Notesシリーズの代表的なものが、エビデンスの確実性の3段階等級ダウンを記載した、以下のものです。

Piggott T, Morgan RL, Cuello-Garcia CA, Santesso N, Mustafa RA, Meerpohl JJ, et al. Grading of Recommendations Assessment, Development, and Evaluations (GRADE) notes: extremely serious, GRADE’s terminology for rating down by three levels. J Clin Epidemiol. 2020 Apr;120:116-120.

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GRADE関連論文を読む際には、それぞれの違いを理解しておく必要があります。
 

前回の「GRADE guidelines: 31. Assessing the certainty across a body of evidence for comparative test accuracy」で紹介されている内容を、Stataを使ってメタアナリシスのフォレストプロットを作成し、エビデンスプロファイルをGRADEproで作成したものが以下です。
（原論文では、Rを使用）。

■データ：SeSp_aihara.xlsx（Mustafa 2016 dataset.xlsxを改変）

■Stata（ver.16. コマンド）
## Difference of sensitivity of two tests
.import excel “C:\Users\aihara\Desktop\SeSp_aihara.xlsx”, sheet(“sens”) firstrow
.list
.meta esize tp1 fn1 tp2 fn2, esize(rdiff) studylabel(study)
.meta forestplot, random(reml) columnopts(_esci, supertitle(ΔSENS) title(with 95%CI) format(%6.3f)) insidemarker esrefline nullrefline

＊結果：

■GRADE evidence profile (comparative test accuracy)
Should HPV vs VIA be used to screen for cervical cancer in asymptomatic women.html
 

 

GRADE guidelines: 31. Assessing the certainty across a body of
evidence for comparative test accuracy
https://www.jclinepi.com/…/S0895-4356(21)00117-7/fulltext
診断精度比較研究のエビデンスの確実性における完全コンテキスト化アプローチ

■関連論文が以下です。
Defining ranges for certainty ratings of diagnostic accuracy: A GRADE concept paper
https://www.jclinepi.com/…/S0895-4356(18)31069-2/fulltext

非常に複雑で奥が深いですが、GRADE的には非常に面白いです。
2つの検査の感度と特異度の差と、スクリーニング検査を推奨するための閾値と下流健康アウトカムの価値観～～。。。　　著者のBadaとは、以前QUADAS-Cに関するSurveyで知り合いになりました。
 

日本救急医学会・日本集中治療医学会の診療ガイドライン「COVID-19薬物療法に関するRapid/Living recommendations」を例にとって、日本赤十字社和歌山医療センターの久保健児先生が、GRADEシステムに準拠した診療ガイドラインの読み方について分かりやすく丁寧な解説をしています。

臨床医のための診療ガイドライン
　　「COVID-19薬物療法に関するRapid/Living recommendations」の読み方

日本赤十字社和歌山医療センター
　　感染症内科部・救急科部／臨床研究センター
　　久保 健児

　　パート1
　　http://www.theidaten.jp/wp/20210410-1/

　　パート２
　　http://www.theidaten.jp/wp/20210410-2/

　　パート３
　　http://www.theidaten.jp/wp/20210410-3/

相対的重要性の範囲にわたる正味の効果の確実性を判断するために、「感度分析」を実施します。
つまり、感度分析の目的は、相対的重要性の妥当的な範囲全体にわたって正味の効果の確実性が変わらないかどうかを判断することです。
アウトカムの重要性の感度分析では、どのアウトカムが正味の効果の可能性に重大であるかを再評価する必要となる場合もあります。

シナリオのアウトカムをすべて同じ程度に重要視するならば（＝すべて１）、正味の効果推定値は-38 (-185 ～ ＋109)であり、その確実性は変わりません。
また、SAEアウトカムの重要性を全原因死亡の0.3倍とした場合でも、推定値は0.5 (-187 ～ ＋188)であり、その確実性は変わりません。
つまり、「very low certainty」のままです。

 
***次は、最終の、「正味の効果確実性を推奨の強さへ関係づけする」（EtD）です。

 

採用したシナリオでは、正味の効果推定値の精確さは「very low」のため、このステップ5は不要ですが、一般的なコンテキスト化アプローチにおけるプロセスのためにさらに解説します。

エビデンスの確実性を評価するためのGRADEアプローチには、確実性を等級ダウンする5つのドメイン（バイアスのリスク、非一貫性、非直接性、不精確さ、出版バイアス）があります。そして、これらのGRADEドメインのうち、不精確さ（imprecision）は95%信頼区間を調べることにより（確実性の程度として）定量化できます。

エビデンスの確実性は概念的には、他の４つのGRADEドメインは不確実性の分布（効果の大きさや方向を含めて）を拡張および修飾することで、95％CIによって定義された確実性を超える最良効果推定値を実現し、この確実性の範囲の幅は、他の4つのドメインに関する懸念の程度に依存します。つまり懸念が大きいほど、95%CI範囲の推定値の確率分布の幅と形状を知ることができなくなります（図１：「診療ガイドラインのためのGRADEシステム3版」より引用）。

図１．GRADEのエビデンスドメインの確実性に基づいた確実性範囲の概念化

重大アウトカムとして設定した４つアウトカムの中で、（参照基準としての全原因死亡以外は）SAEが差別化要因（differentiator）ですが、アウトカムの全てがエビデンス総体の確実性（不精確さドメインを除いた）は、「low」でした（Step2参照）。
従って、
「重大なアウトカムに対する確実性等級付けと正味の効果推定値の精確さと一致する確実性等級付けのうち、最も低いものが正味利益の確実性を表す」というルール（Alper, JCE 2019）、あるいは上記の確実性範囲の概念から、シナリオにおける正味の効果推定値の確実性は「very low certainty」となります。

 
***つづき
（Step6: アウトカムの相対的重要性の範囲を検討する）