前回、前々回のネットワークメタアナリシス(NMA)について、GRADEを使ってエビデンスの質を評価すると以下のような手順となる。NMAエビデンスに関するGRADEアプローチの適用（４つのステップ）については、GRADE2版を参照していただきたい。
■Step-1: ネットワーク内の各比較について直接推定値と間接推定値を示す
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Reamed(A) vs Unreamed(B)比較における、直接推定値（4件のRCT）は0.74(0.45-1.24)、間接推定値（7件のRCT）は0.07(0.01-0.46)である。 |
■Step-2：直接推定値と間接推定値の質を等級する
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AvBのhead-to-head、つまり直接推定値のrisk of biasはlowであるが、その信頼区間は広く（0.45-1.24）、”効果なし=1”をまたいでおり、不精確さ（imprecision）のため１段階グレードダウンとなる。（GRADE QoE: Moderate） 一方、AvBの間接比較の推定値は0.07(0.01-0.46)と有意差があり、リーマ使用の釘固定よりはリーマ不使用の釘固定の方がはるかに再手術率が低いことを示している。しかし、採用研究が割り付けの隠蔽化やブラインド化の欠如のためrisk of biasが高いことから「moderate quality」にグレードダウン、さらに、効果修飾に差がある（非推移性：注１）の疑いの試験により構成されていることから、最終的なエビデンスの質はlowにグレードダウンとなった（論文著者らの評価）。 注１：非推移性：たとえば、共通の比較対照(B)を介して、懸案の比較（たとえばA対C）に関する推論を立てる場合、AvB試験とBvC試験とで、患者、介入、アウトカムが著しく異なる問題を、”推移性の違反（violation of transitivity）”もしくは非推移性（intransitivity）という。 |
■Step-3: NMA推定値を示す
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直接推定値と間接推定値は、それぞれを取り巻く信頼区間の重なりはほとんどなく、両者が同一であるとする帰無仮説のｐ値（注２）は0.0196（論文には0.02と記載されている）であり、効果が同じではないことを示唆している。 注２：interaction, 整合性検定 |
■Step-4: NMA推定値を等級する
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直接推定値と間接推定値には非整合性があり、理論的にはこの整合性は非推移性によって間接比較に生じたバイアスが原因で生じる。非整合性（incoherence）のために、本NMA推定値の確信性は低下し、さらに95%信頼区間から”不精確（imprecision）”でもある。したがって、NMA推定値の最終的なエビデンスの質は、highから2段階低下し、Lowとなる。 |
■エビデンステーブル
さて、我々は、Reamed vs Unreamedの比較に関して、直接エビデンスと間接エビデンスとNMAエビデンスのいずれを信用すべきだろうか
・・・答えは明らかに、エビデンスの質が“中(moderate)”の「直接エビデンス」である。
「リーマ不使用の釘固定術はリーマ使用の釘固定術に比べて、再手術のオッズ比を30％減少する」といえる。
間接比較による効果は非常に大きいが、その効果推定値に関する確信性は低く、過大評価しているのであろう。また、整合性がない直接推定値と間接推定値から混合推定値を得ることが適切とは思えない。
