医学文献ユーザーズガイド第2版、診療ガイドラインのためのGRADEシステム（初版、第2版）の正誤表を、ホームページと、ブログに、わかりやすい形で表示しました。
さまざまな誤記がありまして、申し訳ございません。
http://www.grade-jpn.com/
Category: ‘GRADEシステム’
GRADE書籍の正誤表
「高齢者の安全な薬物療法ガイドライン2015（案）」は、GRADEにあらず
FBでもディスカッションが続いていますが、診療ガイドラインの作成過程においては、どこからどこまでがGRADEが関与する範囲なのかを把握しておく必要があります
GRADE考慮の前の、臨床疑問（CQ）の設定においては、全体のAnalytic frameworkを作成し、各CQのPICOをよく考えるべきです。
CQを安易に作成すると、どうなるかというと・・・・
「高齢者の安全な薬物療法ガイドライン2015（案）」は、GRADEにあらず、のようになります。
FBでのコメントやスレッドも参照ください
●GRADEの、Weak recommendationの”weak”は、誤解されている可能性があるようだ
●「高齢者の安全な薬物療法ガイドライン2015（案）」は、GRADEにあらず
以前からなんども申し上げているように、GRADEガイドラインを作成した際には、「GRADEシステムを利用したと言えるための最低限の基準」を使って、GRADE利用が適切だったかどうかをガイドラインチームが自らチェックしてほしいです。
webリンクの、GRADE*を利用した国内の診療ガイドラインには、これぞGRADEガイドラインという例を紹介しています。（日本歯科保存学会、•う蝕治療ガイドライン 第2版、など）
interactive Evidence to Decision (iEtD) frameworks
interactive Evidence to Decision frameworksは、エビデンスに基づく診療ガイドライン/HTAの作成者や、政策決定者を支援するために、GRADE/DECIDEによって開発されたものです。
●interactive Evidence to Decision frameworks
●interactive Summary of Findings
EtD frameworkの背景、EtDを使ったエビデンスから推奨に関する各評価項目のガイダンス、エビデンスを見つけることができない場合の対応、などが記載されています。また、EtD frameworkの様式は、目的によって異なり、10種類以上のテンプレートがあります。
EtDにおける推奨表示が以下です。
上記のwebサイトにおいては、iSoFについて３つの例が紹介されていますが、EtDのサンプルやFAQなどは工事中で、今後、iEtDに関してもGRADEpro GDTを使って作成できるようになるようです。
Evidence to Decision frameworkや、EtD tableの例については、GRADE教科書2版において解説しているので、そちらを利用すると、理解しやすいと思います。
STATAを使ったrisk of bias評価
Risk of bias評価のツールとしては、RevManを利用することが最も簡単ですが、STATAでも可能です。
STATAを使ったrisk of bias評価については、GRADE教科書2版において記載していますが、STATAコマンドが以下です（STATA version 13）。
●STATAコマンド：
|
.use http://www.grade-jpn.com/online_supplementals/heparin4cancer_rob.dta *risk of bias graph* *risk of bias summary* |
●Risk of biasの結果：
●全体的なRisk of bias(rob)：
ひとつのアウトカムに関する、研究全体のrobは、当該アウトカムに関する評価ドメインの重要性や各研究の寄与率を勘案して決定します。
全体的なrob評価として、各研究のrobを、low=0, unclear=-1, high=-2としてスコアリングし、寄与率（重み）を乗じて、総合スコアを算出する方法もあります。
例：以下の評価では、寄与率を考慮したスコアは、-0.234であり、”採用した研究全体のrisk of biasに関してはグレードダウンとはしない”という判定になります。
注：GRADE working groupは、（アウトカムによってドメインの重要性が異なるため）このようなスコアリングによる判定を勧めてはいません。
Pubmed検索による国別GRADE関連論文数
2012年1月に、Pubmed検索によるGRADE関連論文数の変化を調査しましたが、今回、国別の変化を調べてみました。
主たる検索キーは、
((“GRADE approach” or “GRADE system”)) AND (evidence or recommendation)です。
発表年度を、2004～2009年、2010～2012年、2013～2015年としました。
結果：
図のように、JCEシリーズが発表されてから、GRADE論文が各国で急増しています。
日本は遅ればせながらという程度ですね。
GRADE processとGRADE evidence table
JAMA UG3e（28.1章）で記載されているGRADE processです。赤色の矢印部分は、私が追加した部分です。
システマティックレビューのエビデンスを使って、診療ガイドラインにおける推奨の強さを決定するGRADEアプローチにおいては、ガイドラインを作る/使う/伝える立場の人にとって、Evidence profile/SoF table, Evidence to Decision tableの活用が有用です。
(Guyatt G, Rennie D, Meade MO, et al. (eds) Users’ Guides to the Medical Literature: A Manual for
Evidence–Based Clinical Practice, 3rd ed. 2014, McGraw–Hill.Companies, Inc.
Chapter 28.1: Neumann I, Akl EA, Vandvik PO, et al. Assessing the Strength of Recommendations: The GRADE Approach)
GRADE教科書- Kindle版
診療ガイドラインのためのGRADEシステム第2版のKindle版を出版することができました。当初は、書籍版とKindle版の同時出版を考えておりましたが、kindle版作成においてさまざまな難題が登場し、現在に至ってしまいました。
診療ガイドラインのためのGRADEシステム-第2版 [Kindle版]
Kindle版の作成にあたってお世話になった、兼平功 氏（凸版メディア株式会社：弘前）に感謝いたします。
Evidence profile と Evidence to Decision (EtD) table
GRADEアプローチにおいてよく使われるものに、Evidence profile (EP)とEvidence to Decision (EtD) tableがあり、いずれもGRADEpro GDTを使って作成することができます。
Evidence profileは、設定した臨床疑問における各アウトカムについてのエビデンスの質を、SoFとともに表示します。
Evidence to Decision(EtD) tableは、エビデンスから推奨を導くために利用されるもので、推奨の強さを決める４要因の他に、医療介入の公平性、容認性/許容可能性、実行可能性、重要性、実用性、適用可能性などを含めた基準からなっています。
図は、システマティックレビューと診療ガイドライン作成プロセスにおける、EPと、EtDを示したものです。
（診療ガイドラインのためのGRADEシステム2版より）
図の上半分は，システマティック・レビューの作成プロセスの手順を示し，下半分は診療ガイドラインにおける推奨の作成に関わる手順を示す。
診療ガイドラインの作成者は，システマティック・レビューから得られた全ての情報をレビューし，必要であれば再評価を行い，重大なアウトカム全般にわたる“ 全体的なエビデンスの質” を等級付けする。その後，ガイドライン作成者は，全体的なエビデンスの質，望ましい効果と望ましくない効果のバランス，価値観・好みを考慮して，推奨（1 つまたは複数）を定式化し，推奨の強さ（強い，弱い/ 条件付き）と推奨の方向（推奨する，推奨しない）をグレーディングする。さらに，必要ならば，作成した推奨がコスト・必要資源量を考慮して推奨の方向や強さを変更すべきかを決定する。最終的な推奨の作成には，エビデンスから決断を導くための枠組み（Evidence to Decision テーブル）を利用する。
EtD tableには、さまざまなフォーマットがありますが、共通の基本的項目があり、それらに関しては、診療ガイドラインのためのGRADEシステム2版を参考にしてください。
予後研究のSR：GRADE evidence profile
prognosisに関するSR（incidence rate meta-analysis）の、GRADE evidence profileを作成して感じましたが、imprecision, inconsistency, pub biasの評価が難しい。
また、今回のG2DTを使ったGRADE Evidence profileの作成においては、観察研究は「low」からスタートしているので、最終的なエビデンスの質は「very low」となる。(*)
*: しかし、GRADE working groupは、”予後”にかかわる観察研究のbody of evidenceの質は、「高」からスタートすると規定しているので、ソフトの不具合なのだろう。また、2つ目以降のアウトカムに関しては、QoEが自動表示されない。
2015/7/9オープンしたばかりなので、いずれ修正されることだろう。
●GRADE evidence profile (GDT)
利用データ：
Incidence of esophageal adenocarcinoma in Barrett’s esophagus with low-grade dysplasia: a systematic review and meta-analysis
Gastrointest Endosc. 2014 Jun;79(6):897-909.e4
●incidence rate meta-analysis（STATA13利用）
論文データを使って、自分で作成したものなので、（統合推定値のデータは）原論文とはやや異なっています。
●STATAコマンド：
|
. use http://www.grade-jpn.com/prognosis_BE.dta .metan p se, random lcols(study) xlab(0, 10, 20) subti(“Incidence of EAC in patients with Barrett’s esophagitis”, size(3)) xtitle(“Incidence per 100 person-years”,size(2)) astext(60) texts(90) diamopt(lcolor(red)) |
GRADE working groupのガイドライン
GRADEガイドラインの更新版。
An Official ATS/ERS/JRS/ALAT Clinical Practice Guideline: Treatment of Idiopathic Pulmonary Fibrosis. An Update of the 2011 Clinical Practice Guideline.
Am J Respir Crit Care Med. 2015 Jul 15;192(2):e3-e19.
GRADEを理解している方は、この抄録から、GRADEの evidence-to-recommendationから、DECIDEのevidence-to-decisionの要素が入ってきていることを推測できるでしょう。
また、online supplementでは、サマリーやEvidence-to-Decision table、Evidence profileなどがフリーで閲覧可能です。
GRADEのリーダーである、Schunemann HJが主導したガイドラインです。
