Archive for: 𔃸月 2015’

interactive Evidence to Decision (iEtD) frameworks

2015年8月27日 Posted by aihara

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。

EtD-0808

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。

サブグループ解析を判断するための基準

2015年8月25日 Posted by aihara

JAMA版医学文献ユーザーズガイド(第2版)の20.4章は「いつサブグループ解析を信頼するか」で、サブグループ解析の結果が妥当なものかを判断するための7つの基準がよく知られています。

subgroup-7

GRADEシステムにおいては、body of evidenceの非一貫性がある場合に、サブグループ別にエビデンスを提示する必要があり得ます。

上記の従来の7基準に、新たに4項目が加えられた基準(以下の蛍光部分)が発表されています。
Is a subgroup effect believable? Updating criteria to evaluate the credibility of subgroup analyses
BMJ 2010;340:c117

Criteria to assess the credibility of subgroup analyses

Design

  • Is the subgroup variable a characteristic measured at baseline or after randomisation?*
  • Is the effect suggested by comparisons within rather than between studies?
  • Was the hypothesis specified a priori?
  • Was the direction of the subgroup effect specified a priori*
  • Was the subgroup effect one of a small number of hypothesised effects tested?

Analysis

  • Does the interaction test suggest a low likelihood that chance explains the apparent subgroup effect?
  • Is the significant subgroup effect independent?*

Context

  • Is the size of the subgroup effect large?
  • Is the interaction consistent across studies?
  • Is the interaction consistent across closely related outcomes within the study?*
  • Is there indirect evidence that supports the hypothesised interaction (biological rationale)?

*New criteria

STATAを使ったrisk of bias評価

2015年8月21日 Posted by aihara

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*
.quadas Random_sequence_generation Allocation_concealment Blinding_of_participants_and_personnel Blinding_of_providers Blinding_of_data_collectors Blinding_of_outcome_assessment Blinding_of_data_analysis Incomplete_outcome_data Selective_reporting Other_bias Intention_to_treat_analysis, bar col title(Risk of bias graph)

*risk of bias summary*
.quadas Random_sequence_generation Allocation_concealment Blinding_of_participants_and_personnel Blinding_of_providers Blinding_of_data_collectors Blinding_of_outcome_assessment Blinding_of_data_analysis Incomplete_outcome_data Selective_reporting Other_bias Intention_to_treat_analysis, id(trialname) sum col ysiz(4) xsiz(5)

●Risk of biasの結果:

risk of bias graph

risk of bias summary

●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。

rob-overall

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。

kindle版を出版して・・・

2015年8月17日 Posted by aihara

今回、kindle版の作成で経験した問題を紹介すると以下のようなものです。

——————————————————

  • 文字拡大の方法として、拡大縮小に応じて文字のレイアウトが変化する”リフロー型”を選択した。
  • 書籍版を電子書籍化するという流れだったので、最初は書籍内容をHTML化して取り出す作業であった。
    しかし、画像の取り込みが円滑ではなく、一部の画像は、表組みの新規作成に加えて、サイズを変えて、HTML内に張り付ける必要があった。
  • テキスト内リンク、本文と脚注や文献との相互リンクは、全て手作業で作成する必要がある。
  • 電子書籍作成の専用業者の見積もりとしては、作業期間やコストは、100p、1000リンクで、約16万円である。
    (今回の GRADE_kindle版では、およそ400p、3000リンクです)
  • Kindle版のロイヤリティは35%で(70%のロイヤリティの場合には配信のための費用を負担する必要あり)、事前に電子書籍の価格とのバランスを考える必要がある。

———————————————————-
なお、実務のほとんどは、GRADE書籍を担当した出版社(弘前、凸版メディア株式会社)の担当者にお願いしました。
5月中旬からの作業なので、2か月程度ということになります。

Kindle無料アプリのDLは以下を。

kindle-0808

Pubmed検索による国別GRADE関連論文数

2015年8月11日 Posted by aihara

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。

pubmed

GRADE processとGRADE evidence table

2015年8月7日 Posted by aihara

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。

grade_process

(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

2015年8月6日 Posted by aihara

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_grade

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

2015年8月5日 Posted by aihara

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)

EP vs EtD

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。

質的研究のエビデンスの質:CERQualとGRADE

2015年8月4日 Posted by aihara

質的研究のCERQualは、GRADE working groupのサブグループであるCERQualグループにより開発さ
れています。http://www.gradeworkinggroup.org/toolbox/index.htmを参照。

CERQualは、質的研究のレビューから得られる個々のレビュー結果に関するエビデンスの確信性を評価するための透明性の高い方法を提供するものです。つまり、個々の質的一次研究や質的統合の方法論的限界の批判的吟味を行うアプローチではなく、むしろそのようなツールと組み合わせて使用するものです。
また、(現状においては)CERQualの適用においては、ユーザー(意思決定者や意思決定をサポートする者、消費者グループ)ではなく、レビュー著者が自身のレビューに適用するのに最も適しており、レビューの著者以外の人がCERQualを利用するためには、そのための指針の開発が必要のようです。

CERQualを使ったエビデンスの質の等級は、GRADEと同じく、「高」、「中」、「低」、「非常に低」の4段階です。

質的研究に関するレビューのエビデンス評価におけるCERQual要素は、GRADE要素に合わせて、2013年のローマ会議の当時は、Methodological limitationsとCoherenceの2要因でしたが、2015年の現在は以下のような4要因になっています。

●Methodological quality (limitations)(方法論的限界 = risk of bias)
●Coherence(整合性 = 一貫性)
●Relevance(関連性 = 直接性)
●Adequacy of data(データの十分性 = 精確さ)

質的研究の”方法論的限界”を評価するための、一つのツールである、CASP Qualitative Checklist 2011を、福岡先生がCASP Qualitative Checklistを翻訳して紹介しています。
「質的研究(定性的研究)を理解するための 10のチェックポイント」

注1:過去の関連記事(2014/10/16):CERQual ツール:質的研究へのGRADEの適用

注2:質的統合(qualitative synthesis):量的統合のメタアナリシス(meta-analysis)に対して、質的データを統合するメタ統合(meta-synthesis)ともいう。メタ統合の目的は、「目標となる経験を取り巻く言語、概念、イメージおよびその他の考えにおけるすべての重要な類似点および相違点を説明することであり、定量的なメタアナリシスとは対照的に、研究成果を”共通の測定基準”に合わせるために平均化したり縮小したりするようなものではなく、むしろ研究成果の解釈の可能性を拡大したり、より大きな物語や一般理論を構築することである」(Sandelowski 1997)と、看護研究 2005; 38における”看護研究におけるメタアナリシス”に記載されています。

CERQualは、質的統合エビデンスの全体的結果の確信性を評価するためのツールではありません。メタ統合から得られる個々のレビュー結果の確信性評価のために利用するものです。

しかし、実際のメタ統合のレビューをみても、メタ統合の評価ステップの再現性や評価者間の一致度が高いものなのかなど、(私には)どうにもさっぱり理解できない。とても難しい領域だな。

内視鏡検査による胃がん検診のエビデンス

2015年8月3日 Posted by aihara

有効性評価に基づく胃がん検診ガイドライン2014ドラフト」において、内視鏡検査について、以下のように記載されている。

胃内視鏡検査 (証拠のレベル2+、推奨グレードB)
複数の観察研究において死亡率減少効果を示す相応な証拠がある。不利益については偽陽性、過剰診断の他、咽頭麻酔による前処置や穿孔・出血など検査による偶発症があり、重篤な場合は死亡例もありうる。対策型検診・任意型検診としての実施を推奨する。検診対象は50 歳以上が望ましく、検診間隔は2~3 年とすることができる。

では、その推奨に至ったエビデンス(観察研究のうち、症例対照研究について)をGRADEアプローチで評価してみると、以下のようになる(観察研究の多くは追跡率が不明で、内視鏡検診vsレントゲン検診の比較などが多い)。

3件の症例対照研究(Hamajima, Matsumoto, Cho Biryong)をそのまま統合することはできない。Matsumoto研究は、症例群はn=13で不精確であり、韓国の研究は報告書レベルのエビデンスである。採用できるエビデンスとしては、Hamajima論文のみだろう。

Hamajima論文における内視鏡検診に関するポイントは以下である。

Hamajima 2013
●内視鏡スクリーニングは、胃がん死亡を減少させる
●36か月でのみ効果が有意で(12, 24, 48か月では有意ではない)、そのオッズ比は 0.70 (0.49-0.99)
●性差を比較すると、男性でのみ有意な効果(OR 0.56: 0.36-0.87)で、女性ではNS(OR 1.08: 0.60-1.92)
●地区別では鳥取のみ有意であり、年齢別では、70歳以上群でのみ有意であり、異質性がある
●症例と対照のベースラインを比較すると、症例群では、男性が女性の2倍(288人 vs 122人)

Hamajima論文には、以下の問題がある。
A community-based, case-control study evaluating mortality reduction from gastric cancer by endoscopic screening in Japan.
http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/24236091

・胃がんの罹患率は、男性が女性の2倍ということを考えると、症例群で男女比=2は、この症例対照研究では、効果を過大評価する方向のバイアスとなっているだろう。
・症例群に有症状者が含まれている可能性や、喫煙・家族歴などの背景因子の情報がないことなどからも、selection biasがあるだろう。さらに、異質性もある。
・診断検査後36か月の胃がん死亡減少効果は、もしかすると OR=0.99程度の可能性がある。

以上から、GRADEの視点でエビデンスの質を評価するとvery lowである(risk of bias/imprecision/inconsistencyなど)。

このようなエビデンスにもかかわらず、
2015/7/30 新聞 胃がん検診、2年に1回「内視鏡」を推奨へとなる。

上部消化管内視鏡検査に関するマンパワーや検査スキルの問題が後回しになっているように思う。

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