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GRADEガイドライン作成の流れ: Item #-23: エビデンスの質:(グレードアップ3要因) 用量反応勾配

2012年8月8日 Posted by aihara

複数の観察研究から得られた結果において、用量反応勾配(dose-response gradient)がある場合は、エビデンスの質を1段階上げる。ただし、評価を上げることができるのは、研究の妥当性に問題がなく、評価が下げられていない観察研究に限られる。

たとえば、1日の喫煙量の増加と肺癌による死亡リスクの増加という関連性は、喫煙が肺癌を引き起こすというエビデンスの質を上げる理由となる。
また、ワルファリンによる抗凝固療法を受けている患者において、抗凝固の程度の指標であるINR(国際標準比)の高値と出血リスク増加との間に用量反応勾配があるという観察は、治療域を超えた抗凝固レベルが出血リスクを増加させることの確信を高めるものである。

参考
用量反応勾配について(GRADEハンドブック)

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: 評価なし
・大出血: 評価なし

理論的にはランダム化比較試験の結果についてグレードアップすることは可能であるが説得力のある適切な報告例はなく、通常はグレードアップの3要因は観察研究を対象としたものである。
(JCE series #9: Rating up the quality of evidence)

GRADEガイドライン作成の流れ: Item #-22: エビデンスの質:(グレードアップの3要因) 交絡因子

2012年8月7日 Posted by aihara

なんらかの理由で評価を下げられていない観察研究において交絡因子(confounding factor または confounder)があると考えられる場合に、「真の効果はあるのに、すべての交絡因子が報告された効果を減少させる方向に働く」、あるいは「真の効果はないのに、すべての交絡因子が効果を増大させる方向に働く」ことがある。

真の効果が存在するのに、考えられうるすべての交絡因子が同じ方向に働くことで見かけ上の介入効果が真の効果よりも弱められていると考えられる場合、エビデンスの質を上げる。

たとえば、もし、対照群よりも治療群により重病の患者が多いにもかかわらず、治療群でより死亡率が減少したということであれば、それは実際の新規治療の効果が得られた結果以上であることを示唆している。このため、他に妥当性についての問題がない場合は、エビデンスの質を1段階上げる。

参考
全てのありそうな交絡の影響について(GRADEハンドブック)

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: 評価なし
 ・大出血: 評価なし

GRADEガイドライン作成の流れ: Item #-21: エビデンスの質:(グレードアップの3要因) 効果の程度が大きい

2012年8月6日 Posted by aihara


grade_flow

  →GRADEガイドライン作成の流れ(pdf)に従って解説資料 (WORD.doc)としてまとめています。GRADEを理解するためには、唯一の日本語教科書である 診療ガイドラインのためのGRADEシステム(相原他、凸版メディア社出版)が役立ちます。

■[Item #-21] エビデンスの質:(グレードアップの3要因) 効果の程度が大きい

関連性(association)を示す効果の大きさの指標として、GRADEでは原則として相対リスク(relative risk: RR)を用いる。

GRADE教科書 p63
grade


参考: 大きい効果の程度について(GRADEハンドブック)

評価例: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: 大きな効果はない (RR 0.93)
●大出血: 大きな効果はない (RR 1.3)

注:

1. グレードアップ要因は、グレードダウンの要因と切り離して評価するものではない。すなわち、limitations(RoB)が深刻なもの、あるいはimprecisionが非常に深刻なもので、エビデンスのレベルが下がったものを、”効果の程度が大きい”としてグレードを上げるようなことはしない。

2. 「関連性(association)がある」ことと「因果関係(causality またはcausation)がある」ことは異なることに注意する必要がある。関連性の評価において従来利用されてきたBradford Hill’s criteriaは、GRADEシステムによって説明可能であると発表されている。(スライド # 67
The GRADE approach and Bradford Hill’s criteria for causation (JECH 2011;65:392-395 doi:10.1136/jech.2010.119933)

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。

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