ランダム効果モデル vs 固定効果モデル の違い

研究間のばらつきが大きい場合，固定効果モデルとランダム効果モデルの計算の不一致は重要な差を示す。

すなわち、研究間になんらかのばらつきがあるとした場合，ランダム効果モデルでは固定効果モデルと比べ，統合推定値においてより小規模研究ほどより大きな重み付けが与えられる．そのため，統合推定値の方向性と大きさは，より小規模な研究によって比較的大きな影響を受ける．したがって，小規模研究の結果が大規模研究の結果よりも差がないという結果（帰無結果、つまり治療効果なし）に近い場合，ランダム効果モデルの方が固定効果モデルよりも差がないという結果に近い要約推定値を示すことになる．また、小規模研究が大規模研究よりも差がある結果の場合，ランダム効果モデルによって推定される有益または有害な効果は，固定効果モデルよりも大きくなる．

このようにランダム効果モデルの推定値は，固定効果モデルの推定値よりも，治療効果をより控えめに，あるいはより大きめに推定しているかもしれないと結論できるが，これには重要な注意点が1つある。

それはつまり，ランダム効果モデルから算出された要約推定値は，小規模研究由来の誇張された結果の影響を受けやすいという点であり、このような現象がみられることは少なくない。

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Montori V, Ioannidis J, Cook D, Guyatt G.

大御所はこのように解説しています

メタアナリシスの手法には、固定効果モデルとランダム効果モデルがありますが、いずれを使うべきなのでしょうか？。
http://homepage3.nifty.com/aihara/meta_analysis3.html

固定効果モデルを使って評価してみて異質性があるのでランダム効果モデルを使うというのは誤りです。

両者の違い：
固定効果モデルではメタアナリシスの対象とした研究で全体として「効果があったのか？」を問題とするのに対して、ランダム効果モデルでは対象とした研究全体から同じことを（治療など）をこれから別の群に適用した場合に「効果があるだろうか？」ということを問題にする。つまり、固定効果モデルは既に行われた研究で認められた効果が研究全体として本当に有意だったのかを明らかにしたい場合に用い、ランダム効果モデルはその効果がこれから将来の患者に対しても認められるだろうかを明らかにした場合に用いる。（森實、わかりやすい医学統計学）

固定効果モデルの利用
Fixed effect model
It makes sense to use the fixed-effect model if two conditions are met.
First, we believe that all the studies included in the analysis are functionally identical. Second, our goal is to compute the common effect size for the identified populatin, and not to generalize to other populations. （Introduction to metaanalysisより）

IOMのシステマティックレビューのための基準
When pooling is feasible, investigators typically use one of two statistical techniques—fixed-effects or random-effects models—to analyze and integrate the data, depending on the extent of heterogeneity. Each model has strengths and limitations. A fixed-effects model assumes that the treatment effect is the same for each study. A random-effects model assumes that some heterogeneity is present and acceptable, and the data can be pooled. Exploring the potential sources of heterogeneity may be more important than a decision about the use of fixed- or random-effects models. Although the committee does not believe that any single statistical technique should be a methodological standard, it is essential that the SR team clearly explain and justify the reasons why it chose the technique actually used.
（Finding what works in health care)

大腸癌研究会が作成した大腸癌治療ガイドライン2014（金原出版）を入手できたので、内容をチェックしてみました。

「GRADEを使って、エビデンス総体の質を評価して、推奨を決定した」と記載されているものの、実際は、個別研究についての評価です。
GRADE評価の第一ステップである研究デザインに関する考え方にもやや誤解があるようです。

本 ガイドラインにおいては、ガイドライン作成方法論の担当者として、Minds診療ガイドライン作成の手引き2014の編集者が参加していますが、ガイドラインの根幹であるGRADEを誤用した内容となっていて、残念です。

大腸癌治療ガイドラインのGRADE評価

なかなか医科においては、GRADEを適切に利用したガイドラインが少ない。

GRADEを利用した国内のガイドライン

「日本版敗血症診療ガイドイランの推奨設定における諸問題」日本腹部救急医学雑誌（2014; 34(4): 787-93）に、大阪大学医学部付属病院高度救命救急センターの山川一馬先生とともに発表したものです。

抄録：

図１　GRADEシステムによる推奨作成の流れ

以下において以前指摘したガイドライン作成手法の問題を指摘した内容です。

GRADEを利用した国内の診療ガイドライン：日本版敗血症ガイドライン

現状では、GRADEアプローチは、再現性のある判断を保証することではなく、エビデンスの質評価の不一致がありえることがGRADEの限界の1つです（「診療ガイドラインのためのGRADEシステム」参照）。

GRADE評価においては、GRADEの理解と、ある程度の経験が必須です。
The GRADE approach is reproducible in assessing the quality of evidence of quantitative evidence syntheses

さらに、GRADE評価の一致や再現性を支援するためのチェックリストの作成（とりあえずは RCT用）が、検討されています。

A checklist designed to aid consistency and reproducibility of GRADE assessments: development and pilot validation.
Meader N, King K, Llewellyn A, Norman G, Brown J, Rodgers M, Moe-Byrne T, Higgins JP, Sowden A, Stewart G.
Syst Rev. 2014 Jul 24;3(1):82.

チェックリストのWORDファイルは、・・・・
Additional file 1: 1471280891233601_add1.doc, 44K
http://www.systematicreviewsjournal.com/imedia/1526392375137316/supp1.doc

EBMにおいて、”医学文献をどのように読むべきか、そしてどのように活用するか”を解説している世界の教科書が「JAMA users’ guides to the medical literature」(JAMA UG)ということには、世界中のどなたも異論がないと思います。

”How to use an overview”のタイトルでJAMA UGで発表され、SRの批判的吟味に関するフレームワークが報告された1994年から、20年ぶりにアップデートされた内容がJAMAで出版されました。

How to read a systematic review and meta-analysis and apply the results to patient care: users’ guides to the medical literature.

Murad MH, Montori VM, Ioannidis JP, Jaeschke R, Devereaux PJ, Prasad K, Neumann I, Carrasco-Labra A, Agoritsas T, Hatala R, Meade MO, Wyer P, Cook DJ, Guyatt G.
JAMA. 2014 Jul 9;312(2):171-9. doi: 10.1001/jama.2014.5559.
PMID: 25005654

システマティックレビューやメタアナリシス論文の批判的吟味および患者への適用は、このように実施すべきという内容です。

・・・そして、評価システムの手法として記載しているのはGRADEシステムです。

この論文内容を理解したい人、そして、システマティックテビューやメタアナリシスを使う・作る・伝える人の全てが、GRADEの基本としての、以下の点に留意する必要があります。

エビデンスの質を下げるかもしれない５つの要因はどうか。

●risk of biasはどうか、

●メタアナリシスの結果の異質性はどうか、

●結果の不精確さはどうか

●非直接性はどうか

●出版バイアスはどうか

エビデンスの質を上げる３つの要因はどうか

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なお、（治療介入に関する）GRADEシステムの基本を理解して、はじめて　診断精度研究に関するエビデンスの質評価や推奨の決定が可能になります。

 ●JAMA UG第2版のフルバージョンを日本語翻訳出版したものが、JAMA版の医学文献ユーザーズガイドです。

●GRADEシステムに関する日本語教科書が、「診療ガイドラインのためのGRADEシステム」です。

あるCQについて、２つのチームが別々に、GRADEシステムを使って、診療ガイドライン作成にチャレンジしたとします。しかも、採用するエビデンスは同じです。

しかし、２つのグループが作成したガイドラインにおける、最終的な「推奨とエビデンスの質」は同じとは限りません。GRADEシステムにおいては、推奨を決定する要因はエビデンスだけではないため、この結果は当然のことです。

つまり、GRADEの最大の長所は、
「再現性のある判断を保証することではなく、作成過程における透明性の高い明示的な判断」です。

したがって、

ガイドライン作成を担当する方は、GRADEの特徴を理解しておく必要があります。

このGRADEの基本は、GRADEが発表された10年前から何度も言われていることで、（学会誌などにおける）不適切な理解に基づいたGRADE批判の発表に対して、GuyattをはじめとしたGRADEワーキンググループメンバーがたびたび反論・解説している内容の一つでもあります。

治療GRADEや診断GRADEだけではなく、Economic GRADEに関しても、日本の考え方はとても遅れている。
国内のガイドラインの多くは、介入普及に利害を有する人々が、医療資源の影響を無視して推奨だけを作成したいと考えている状況があると思う。

診療ガイドラインにおいては、（可能な限り）医療資源の利用に関する”エビデンスの質”と”推奨の強さ”についての、透明性の高い判断を提示してほしい。

多くの診療ガイドライン作成チームは、Mindsに掲載公開されることをひとつの目標としているようであるが、肝心のMindsは掲載基準を明示していない。
従来より掲載されているガイドラインの多くは、「信頼できるガイドラインとはなんぞや」というIOMの基本基準を満たしていない。

Minds自らが不適切だったと認めているMinds2007基準を使った診療ガイドラインに、お墨付きを与えるべく公開している…状況そのものが、修正されなくてはいけない。

日本のGuideline Clearinghouseと自負するMindsは、本家NGCが6月から診療ガイドライン掲載のための基準を変更したことに気づいているのだろうか。

ガイドライン作成手法だけではなく、ガイドライン掲載基準さえも遅れをとっている・・・・この国内現状に対して各ガイドライン作成者からは建設的な意見が出てこない、推奨がメインのガイドラインに従った介入を受けるのは何も知らない患者、・・・なんとも　おそまつな構造である。