Archive for: 𔃱月 2017’

歯科矯正治療ガイドラインの間違い

2017年1月31日 Posted by aihara

今回の一連の出っ歯診療ガイドラインに関するエビデンスは、私はオリジナルのエビデンスであるコクランCDSRを主体としてきました。

一部の歯科の先生と推奨の方向に関する意見が合わず、このため、日本の出っ歯診療ガイドラインにおけるCDSRエビデンスの使い方を再度検証してみました。

コクランCDSRのヘッドギアのoverjetに関するエビデンスです。固定効果モデルの使用のため、これまで解説した値とは異なっています。


介入Headgear(2段階治療)は、対照(1段階の青年期adolescent治療)よりも、final overjetがー0.22mmで、マイナスの数値なので、点推定値をみるかぎり、”改善効果あり”です。

 

では、日本歯科矯正専門医学会の出っ歯診療ガイドラインでは、コクランCDSRのヘッドギアのoverjetに関するエビデンスをどのように採用しているのでしょうか。


介入Headgear(2段階治療)は、対照(1段階の青年期adolescent治療)よりも、final overjetが0.22mmで、プラスの数値なので、点推定値からは、”改善効果なし”となります。これは、明らかに間違いです。

SoFテーブルをみると、適切なデータが記載されていますが、エビデンスプロファイルだけをみると、「推奨反対」の方向に判断する人もいるかもしれません(もっとも、単に非劣性というだけのことなんですが)。

 

CPGパネルは以下のように説明しています。

早期治療直後だけを見れば、早期治療を行わなかった群に対して前突の軽減は認められている。しかし、経験的に日本人においては、早期治療によって治療開始前に比べ何らかの咬合が改善しても、最終的な治療目標となる咬合が獲得できない場合がほとんどであり、永久歯列期の治療が必要となる。

ならば、そのエビデンスを提示すべきと考えます。overjetの指標が代理アウトカムということならば、咬合に関するプライマリアウトカムを使ってエビデンスを提示する必要があると考えます。

 

CQ4 歯科矯正治療の費用対効果とICER-(2):トルネード図と費用効果受容曲線(CEAC)

2017年1月31日 Posted by aihara

ヘッドギア矯正治療による(青春期治療と比較した)早期治療に関する費用対効果は、ICER=46~89万円/QALYで、費用効果に優れているという結果でした。

この結果につながったパラメータの影響をみたものが以下です。

出っ歯の小児を、早期矯正治療か早期青年期矯正治療かの費用対効果におよぼす影響を検討した。治療後の50年のQALYと治療費用をペイオフ値とした。ベースラインとして、ヘッドギアの早期矯正有効率(B)=85%、青年期矯正の有効率(A)=80%とした。治療Bの有効性の不確実性はメタアナリシス値から、下限は81%、上限を92%とした。また、治療Aの有効性の不確実性は、感度分析のための下限を、0.76(0.80の5%弱)とした。上限については、介入Bの”費用対効果”を知る目的に反するので設定せず点推定値と同じとした。なお、対照治療の有効性を、例えば60%としても、治療Bの有効性の違いは、5~10%増である。

出っ歯のQOL値(効用値)の不確実性は、0.3~0.7とした。治療の副作用・有害作用については、その確率±20%として、治療A=0.8~1.2、治療B=4~6%とした。治療の費用は、薬剤コストを1期のみならば50万円、2期ならば90万円とし、治療器具以外の費用をそれぞれ25万円、副作用出現時のコストをさらに別途設定した。なお、医療費については、その変動幅を±20%として、治療A=40~55万円、治療B=72万~108万と設定して、不確実性に対処した。

 

■不確実性への対処:パラメータ感度分析

パラメータを個別に変化させる、一元感度分析の結果としての、トルネード図が以下です(Excel 2013を使用)。

パラメータとして、分析結果に及ぼす影響が大きいものを上から下に順番に並べて表示しています。横軸が変動範囲です。グラフが”竜巻に見える”ことからこの呼び名がありますが、トルネード図を見る限りは、懸案の介入治療である早期治療の有効性、QALYの効用値、コスト、比較対照としての青年期治療の有効性という順番です。

ただし、トルネード図は、(上記の様々な設定からわかるように)個別パラメータの影響の目安にはなるものの、複数のパラメータの共変動の影響が反映されない(いくつかのパラメータが同時に変化する場合の影響が反映されない)ということや、特定のパラメータの変動範囲を意図的に変えることができるという問題があることに留意する必要があります。

 

■不確実性への対処:確率的感度分析

確率的感度分析は、近年の医療経済分析や医療技術評価において標準的なアプローチです。コンピュータの繰り返し計算を用いた手法としてのモンテカルロ・シミュレーションがあり、要するに乱数を使った数値シミュレーションの総称で、パラメータの確率分布を設定します。矯正治療に関する増分効果と増分コストについて、n=500のブートストラップを実施した結果が以下です。

散布図に関しては、95%信頼楕円(95%信頼区間よりも、ICERの信頼区間を狭めることができるという)という指標がありますが、この95%信頼楕円を、エクセルを使って作成するのはとても面倒で、そもそも(外れ値の影響で)きれいな楕円にならないです。この点を国内のI教授に質問したのですが、(現時点では)教えていただくことはできていません。

STATAの”ellip”コマンドを使ったものが以下ですが、楕円の接線としての95%信頼楕円の値をどのようして得るのかは、私にはわかりません (^^; 。

費用効果受容曲線(CEAC: Cost-Effective Acceptability Curve)

CEACは、当該介入のICERが許容される閾値以下になる確率を評価するための表現法です。早期矯正治療に関するICERについて調べた結果が以下です。

早期矯正治療に不利な条件でも、明らかに費用効果的です。

【私の判断】
・早期矯正治療は、統計的分析や感度分析の結果から、費用対効果に優れている
・矯正治療を強く推奨反対する根拠とはなりえない。

次の出っ歯シリーズの最終回では、コスト・医療資源に関するGRADEエビデンステーブルを紹介ます。

CQ4 歯科矯正治療の費用対効果とICER-(1)

2017年1月31日 Posted by aihara

早期矯正治療が早期青年期治療に比べて益(GRADEエビデンス=B)があることがわかりました。では、この効果は、費用にみあった効果なのかという視点で検討してみます。いわゆる、コストと便益の比較で、医薬経済学医療技術評価(Health Technology Assessment: HTA)に関連する領域です。GRADEとしては、コスト・医療資源という視点でEconomic GRADEとして考えられているものです。

本解説のスタート時点でも説明しましたが、診療ガイドラインを作成する際には、いかなる視点なのかを明確にする必要があります(記事1参照)。

今回の出っ歯ガイドラインにおいても、治療は金銭的コストにみあったものではないという結論で、推奨反対です。「治療には効果はあるが、医療資源の消費について問題している」、という主張ならば、それは(診療ガイドラインではなく)医療技術評価(HTA)の領域です。この点を明確にしないと、推奨の強さや方向があいまいなものになりかねないので、注意すべきです。

さて、個人的には、GRADEシステムを改変することは全く認めていませんが、このEconomic GRADEに関しては、日本独自の薬価システムがあることから、国内状況を勘案したGRADE改変(コスト・資源利用に限定)を考えるべきと考えています。Economic GRADEのひとつの提案として、ここに紹介します。

データの不確実性に対処する解析方法としては、決断樹(Decision tree)モデルを作成し、いくつかのパラメータとペイオフ値を設定し、2つの治療に関する費用対効果(Cost effectiveness)あるいは費用効用(Cost utility)、決定論的感度分析(ここでは多元感度分析)、モンテカルロシミュレーションを使った確率的感度分析による増分費用効果(ICER: incremental cost-effectiveness ratio)を調べるという戦略です。これらの詳細は、関連資料を参照していただきますが、基本は「エクセル」を利用です(有料の専用解析ソフトとしては、TreeAgeがあります)。

エクセルを使う理由は、それが高度なモデリング技術の必要がないことと、中央社会保険医療協議会における費用対効果評価の分析ガイドライン(*)に従った費用対効果分析を第3者が容易に確認できるという点にあります。

(*)Mindsの影響は大きく、このガイドラインにおいても、エビデンスのレベルとして、いまでは使われていない”研究デザインによる階層分類”が使われています。・・・・一方では、医療経済の最新トピックを扱いながら、かたや採用エビデンスに関しては10年前の古いシステムを使うという、なんともいえない矛盾があります。

さて、今回の解析では各パラメータについて以下のように設定しました。

比較する2つの治療内容は、ヘッドギアによる早期矯正治療(B)と青年期矯正治療(A)です。効用値(Utility)としては、全く出っ歯がなく健全な状態を1.0、出っ歯(9~10mm)の状態を0.5、改善した状態を0.8、副作用があって治癒しない場合を 0.65とする。QALY(Quality-adjusted Life Year: 質調整生存年)としては、例えば、10歳の小児が60歳までの50年間を改善したままならば、0.8 x 50=40 QALYで、出っ歯のまま非治癒ならば、0.5 x 50=25 QALYとなります。また、治療の成功率については、青年期治療(A)の効果を80%、早期治療(B)の効果を85%~88%と設定。副作用の発現率はそれぞれ、A=1%とB=5%。薬剤費用は、A=50万円、B=90万円と設定しました。
つまり、ペイオフ値として、QALYと費用を設定していますが、全体的にはあえて”早期治療(B)に不利な方向”(有効性を低く、コストを大きく、副作用を多く)として感度分析しました。不利な方向に設定した理由は、出っ歯ガイドラインにおいて、”コストに見合ったものではない”と記載されているからです。早期治療を推奨する立場の方は、別の値を使うかもしれません。

完成した決断樹が以下です。イベントの発生は時間軸に従って左から右への進行ですが、ペイオフ値の計算は右から左の方向でのロールバック計算です。ディープラーニングにおける逆伝播と似た計算です。一見大変な作業のように見えますが、一度基本フレーム(Excel)を作っておくと、たいした作業ではないです。


モデル分析による費用対効果の結果が以下です。

■早期治療効果を85%とすると、ΔQALY=0.49、Δ医療費=437,000で、ICER=889,567、つまり、費用対効果としては89万円/QALYです。

ICERの95%信頼区間は83.5~108.7万円で、ICER<500万円/QALYという基準を使うと、費用対効果に優れていると言ってよいレベルです。

 

■早期治療効果を本来の効果である88%(メタ解析からの推定)とすると、ΔQALY=0.93、Δ医療費=428,000で、ICER=460,215、つまり、費用対効果としては46万円/QALYです。

十分に費用対効果があると言ってよいレベルです。

費用対効果に関しては、多くの医療関係者は誤解しているようで、医療薬剤経済学の鎌江伊三夫先生や小林慎先生は以下のように述べています。

とかく日本では、医療費が多くかかることが悪いことのように言われることが多いのですが、実は薬剤経済学を公的に利用している国でそのような考え方をしている国はひとつもありません。仮に医療費が多くかかることになったとしても、それに見合った価値があるのであれば許容しよう、という考え方をしています。そしてそれこそが薬剤経済学の考え方なのです。

参考文献:
・決断樹や確率的感度分析のEBMにおける基本については、JAMA版「医学文献ユーザーズガイド」第2版(相原守夫、他)の21章や22.1章を参照ください。
・医薬経済学としての、費用効果分析については、医療技術評価ワークブック(鎌江伊三夫)
・エクセルを使ったモデル構築については、薬剤経済学の神髄(小林慎)を参照ください。

 

[患者向けの推奨事項] 小児の出っ歯は、7~11歳ごろの早期矯正治療を開始することを強くお勧めします

2017年1月30日 Posted by aihara

エビデンステーブルや推奨に関する決断テーブルに関するこれまでの提示内容は、全て診療ガイドラインを作成する側のためのものです。

患者家族に対しての提示内容としては、以下です。

【歯の生え変わり前の早期矯正治療について】
GRADE(グレード)システムという国際的な基準を使ってエビデンスと推奨を評価したものです。

********************************************************
①ヘッドギアによる早期矯正治療を行うことを強く推奨します
早期青年期からの治療開始よりも改善効果は少し大きいです。

②機能的矯正装置による早期治療の実施を条件付きで提案します
これは、弱い推奨という意味で、早期に出っ歯改善効果を得たいと希望する患者家族の場合に推奨するという意味です。早期青年期からの治療開始でも同じ程度の改善効果を得ることができます。

③ヘッドギアと機能的矯正を併用すると効果が大きいかどうかは、よくわかりません

④治療の有無による効果の違い
出っ歯の小児100人に対して、早期矯正治療の有無を比較すると、改善効果(-5~6mm)の割合は以下のようなものです。およそ13人中10人が改善効果を得ることができます。

●face table(*)

⑤これらのエビデンスのレベルは、GRADEシステムの、「中」です。

(*)上記のface table図は、医学文献ユーザーズガイドで解説されているもので、その作成のためのエクセルファイルは以下のサイトからDL可能です。
EBM関連ワークシート >[1] Clinical Decision Support Systems⇒face table.xls

[推奨] 小児の出っ歯は、7~11歳ごろに矯正治療を開始すべきである (強い推奨:GRADE 1B)

2017年1月30日 Posted by aihara

出っ歯の矯正治療に関するエビデンスからGRADEを使った推奨の決定です。
結論としては、最初に述べたように、「強く推奨する」です。

GRADEシステムを使った推奨の作成には4つの基準(利益と害のバランス、エビデンスの確実性(質)、価値観と好み、コスト・医療資源)があります。(GRADE2版の4.5章)

■利益と害のバランス
(利益が害や負担を上回るあるいは下回ることに確信があるか?)

Yes: 矯正治療においては、重大な”害”はなく、利益は害を大きく上回っている。

(1)青年期治療 vs 無治療では、ヘッドギア(MD -5.43:-71.1~-3.75)、機能的矯正装置(MD -5.21: -6.73~-3.69)とoverjet改善の大きな効果がある。
(2)早期治療 vs 無治療でも統計的に有意な改善効果がある。
(3)早期治療 vs 青年期治療では、機能的矯正では差がないが、ヘッドギア矯正においては統計的に有意な差で効果がある(下図、記事2c参照)。


(4)早期治療 vs 無治療の効果は、NNTにして1.3、早期治療 vs 青年期治療は NNTにして7~10である(JCE シリーズ参照)。

つまり、早期矯正治療は大きな改善効果をもたらすと言える。無害で大きな改善効果(およそ-5mm)がある青年期治療と比較して、さらに統計的に有意な改善効果(およそ-1mm)がある早期治療を実施しないことは、患者にとって大きな不利益を与えることになる。

■エビデンスの確実性(質)
(「高」または「中」の質のエビデンスはあるか?)

Yes: いずれの矯正治療に関しても、エビデンスの確実性は、「中(B)」である。(記事2g参照)

■価値観と好み
(想定された価値観について確信があるか,また標的集団において類似しているか?)

Yes: 出っ歯に対する価値観は共通しており、子供や孫の治療の必要性に対してはほぼ同じ価値観を親は持つだろう。

7~11際の子供をとにかく治療したいという親ならば、ヘッドギアによる早期矯正治療を選択し、青年期まで観察したいとする親はいないだろう(コストは必ず発生する)。早期矯正治療の効果の大きさからは、「機能的矯正装置」さえ選択するかもしれない(この場合、歯が生え変わった後の”早期青年期治療”と同じ効果であるが)。

■コスト・医療資源
(消費される資源は期待される利益に見合うか?)

Yes: 消費されるコストは、利益にみあったものである。
コスト・医療資源に関して、早期治療効果がコストにみあったものではないと主張するならば、実際の歯科診療における早期治療と青年期治療のコストの差を提示する必要がある。また、資源利用については、平均費用ではなくICERを使った費用対効果分析(*)などで判定すべきである。

 

【私の判断】

①GRADEの4基準のすべてがYesであり、ヘッドギアによる早期矯正治療の実施を強く推奨する(GRADE 1B)

②機能的矯正装置による早期治療の実施を条件付きで提案する(GRADE 2B)
弱い(条件付き)推奨という意味は、早期に出っ歯改善効果を得たいと希望する患者家族の場合に推奨するという条件である。

③ヘッドギアと機能的矯正の併用による早期治療はもっと効果が大きいかもしれない。

④CPGパネルが、「強い反対」と決断した根拠が全く理解できない。
子供や孫の出っ歯による不利益を考えるならば、ほとんどすべての患者に対して、早期に治療して矯正してあげるのが望ましいと思う。

(*)コストに見合ったものかどうかの費用対効果について、さらに追加の分析結果を紹介します。
”CQ4 歯科矯正治療の費用対効果”

CQ3:早期青年期治療は無治療と比較して有効か

2017年1月28日 Posted by aihara

CQ3:「早期青年期治療は無治療と比較して有効か」について、エビデンスを考えてみます。

研究デザインと比較は、以下の赤枠部分です。

出っ歯診療ガイドラインにおいては、「いかなる矯正治療も早期治療は実施しない、強い推奨反対」と記載されています。
また、矯正治療器具については、コクランCDSRには、機能的矯正装置、ヘッドギア、TwinBlock、TwinBlock modificationなどが比較されていました。

では、早期青年期治療が終了した時点(end of phase2)における、重大なアウトカムとしてのoverjetに関する各治療の効果はどうかを比較してみます。比較検討された矯正治療のうちて無治療と比較されたのは1つだけで(機能的矯正装置)、またそれぞれのhead-to-head比較もありません。つまり、広義のネットワークメタアナリシス(NMA)となります。
ここでは、STATA(ver 14)を使っていますが、R,あるいはWinBUGSによるベイジアンNMAを使っても同じような結果です(STATAは高額ですが、RやWinBUGSは無料です)。

■早期青年期治療に関するネットワークプロット

直接比較がないという特徴と、無治療と比較したのは機能的矯正のみで、しかもHigh RoBです。

 

■RoBを使ったBargraph

ほとんどの対比較がunclear RoBで、特に無治療との比較(Cura_1997)は High RoBです。したがって、このNMAのエビデンスの確実性は、「低」~「非常に低」でしょう(ここではNMAのエビデンスの確実性評価が主目的ではないので、このままで先に進めます)。

 

■ネットワークメタアナリシスによる矯正治療装置別の比較効果(対 無治療)

すべての矯正治療装置が無治療と比較して効果があり、その効果は非常に大きい(MD=-5mm、 SMD >-2; 図はMD)。

 

■各治療のランキング

1=Control, 2=functional app, 3=TwinBlock, 4=TwinBlock-m, 5=Headgear
Headgearがベストで、コントロールがワーストである。

R(ver 3.3.2; gemtc 0.8.2)を使ったランキングが以下です。つまり、頻度論的解析でもベイジアン解析でも同じ結果です。

 

■各治療のSUCRA(surface under the cumulative ranking curves)

SUCRA値が以下です。

Headgear > TwinBlock > Functional app > TwinBlock modification >Control

ただし、このMonte Carloシミュレーション(reps=10000)によるランキングの評価は、注意すべき点がいくつかあり、直接比較が少ないということと、ヘッドギア治療や機能的矯正は早期治療の効果や”歯の生え変わり”が加わっている、コントロールとの比較がhigh RoB研究に基づいている、などです。また、点推定値だけで判定してよいのかというシンプルな疑問もあります。

 

将来の効果の予測(Bayesian NMA: OpenBUGS)

将来同じような研究が実施された場合の矯正治療(SMD)の予測です。無治療と比較して、すべての矯正治療がSMD -2.5前後の有効性を示しています。

 

【私の判断】
・検討した矯正治療装置のすべてが、無治療と比較して、Overjet改善の大きな効果(MD=-5mm)がある。
・NMAエビデンスの確実性=「低」、エビデンスの確実性の等級ダウンの理由は、RoB(-1)と、間接比較によるindirectness(-1)。

・矯正治療の効果は大きい!と言いたいところですが、残念ながら、(前回指摘したように)CPGパネルは当該治療による対照群での有効率を提示していないので、正確な効果は言えない。

・なお、CQ2(早期治療 vs 無治療)とCQ3(早期青年期治療 vs 無治療)のエビデンスをもとにして、CQ2(早期治療 vs 早期青年期治療)を考えると、機能的矯正とヘッドギアの効果は下図のパターンで、ヘッドギア=A; 機能的矯正=Bに近く、なおかつ双方の信頼区間は重なっていない(*)、ということがわかります。

・(*): CQ2に関して、ヘッドギアと機能的矯正を比較したimputation解析(strategy_2)では、中等度の効果の大きさ(統計的に有意)で、ヘッドギアが有効でした(エビデンスの確実性=中(B))。

次は、推奨の決定です。

 

CQ2:早期治療(7~11歳)は無治療と比較して有効か

2017年1月27日 Posted by aihara

CQ2:「早期治療(7~11歳)は無治療と比較して有効か」について、エビデンスを考えてみます。

研究デザインと比較は、以下の赤枠部分です。

■機能的矯正とヘッドギアによる早期治療(アウトカム=overjet)

機能的矯正装置もヘッドギアも、統計的に有意な改善効果があります。overjetの程度としては、2~4mm、場合によっては8mmの減少もありえます。2つの治療の効果には統計的に有意差はありません。

 

【私の判断】
・機能的矯正とヘッドギアには、無治療と比較して、それぞれ、大きい~中等度の改善効果がある。
・機能的矯正がこれほどの効果があるにもかかわらず、青年期治療と比較すると差がないということは、歯の生え変わりにともなって早期治療の効果が減弱しているのかもしれませんが、専門家ではないので不確かです。
・本エビデンスの確実性は、機能的矯正=「高(A)」、ヘッドギア=「中(B)」。エビデンスの確実性の等級ダウンの理由は、OISによるimprecision(-1)。機能的矯正における異質性は臨床的に意味がないので等級ダウンとはしない。

矯正治療の効果は大きい!と言いたいところですが、残念ながら、(以前にも指摘したように)CPGパネルは当該治療による対照群での有効率(*)を提示していないので、正確な効果は言えません。

(*)
下図は、出っ歯の小児10例(overjet 9~10mm)において、治療1と治療2を無治療と比較した仮想データです。治療1と治療2では、上記の早期治療の効果に似たoverjetの値とSDで、いずれも4mm程度のoverjetの減少を示しています。しかし、治療1、治療2、無治療の有効率(overjet >2mmの減少:グリーンの背景部分)は、それぞれ、80%、60%、20%です。このように、平均差だけをみても、治療の効果が分かりにくいわけです。1~2mmの違いという数値だけをピックアップしても、大切なことが見落とされる可能性があると思います。


このために、GRADE working groupは、連続アウトカムの評価に関する5つのアプローチを報告しています。詳細は、JCEシリーズ #13を参照ください。

Guyatt GH, et al. GRADE guidelines 13. Preparing Summary of Findings tables and evidence profiles-continuous outcomes. J Clin Epidemiol. 2013 Feb;66(2):173-83

 

小児の出っ歯は、7~11歳ごろに矯正治療を開始すべきか、早期青年期(11~16歳)に開始すべきか ー[3]

2017年1月26日 Posted by aihara

いよいよ、出っ歯に関する診療ガイドライン、エビデンスから推奨の決定です。

さて、CQ1において、「小児の出っ歯は、7~11歳ごろに矯正治療を開始すべきか、早期青年期(11~16歳)に開始すべきか」でした。このCQをみるかぎり、小児の出っ歯は”基本的に治療する”であり、”その治療開始時期が早期なのか早期青年期か”という疑問と考えます。つまり、基本方針は、おそらく「治療を実施する」なのでしょう。

では、患者側の立場としては、CQをどのようにとらえるかというと、”その矯正治療は効果があるのかないのか、無治療と比較してどの程度効果があるのか、害はどうか、コストはどうか”です。

つまり、患者側が知りたいのは、(1)早期治療と青年期治療では差があるのか、ではないです。これは、早期治療と青年期治療が差がないとした場合を考えるとすぐに気が付きます。例えば、双方の治療効果に差がないとすれば、無治療と比較していずれも有効でありながらその効果に差がないのか、あるいは、無治療と比較して効果がないということで差がないのかが、わからないからです。
患者側が知りたいのは、2つの治療時期の効果の違いではなく、(2)早期治療が無治療と比較して有効なのか、(3)青年期治療の効果が無治療と比較して有効なのか、です。(2)と(3)に関して明確な答えを得ることができたならば、はじめて(1)の治療時期の違いについて知りたいと考えるはずです。患者側にとっては、これらの(2)と(3)が成立しないならば、(1)の疑問は必要ないことで、この点を診療ガイドラインにおいて、提示すべきと考えます。

より具体的に説明すると、以下です。

機能的矯正とヘッドギアに関して、CQ1に関するSRの結果は以下のようなものでした。Imputationありなしで、Hedges’ SMDで表示しています。

図1.機能的矯正

機能的矯正治療は、早期治療と早期青年期治療では効果に差がない。ベストシナリオの解析としても差がない。

 

図2.ヘッドギア:

ヘッドギア矯正治療は、早期治療は早期青年期治療よりも効果があり、ワーストシナリオでも統計的に有意な差がある。ヘッドギアは機能的矯正と比べてoverjet減少の効果があり、統計的に有意な差がある(imputation、ここでは提示なし)。

したがって、このCQ1に関しては、機能的矯正とヘッドギアの効果が、下図のパターンの、たとえば、ヘッドギア=A; 機能的矯正=Bなのか、ヘッドギア=C; 機能的矯正=Dなのかを知る必要があります。それぞれが、DとE、あるいは、EとFでないことは明らかです。


したがって、出っ歯ガイドラインにおいては、以下の点を明確にしないといけないことになります。そうしないと、当該治療の効果の大きさを明確に判断できないわけです。

CQ2:「早期治療は無治療と比較して有効なのか」
CQ3:「早期青年期治療は無治療と比較して有効なのか」

なお、出っ歯ガイドラインには、医療消費者も参加していましたが、CQ1の「7~11歳ごろに矯正治療を開始すべきか、早期青年期(11~16歳)に開始すべきか」の意味を本当に理解した上での”強い推奨反対”の結論だったのか、私にはとても疑問です。

 

CPGにおける決断閾値

2017年1月26日 Posted by aihara

推奨において、統合された効果推定値の精確さ(precision)をどのように考えるべきかについて説明します。第2の基準は、「閾値」です。「閾値」は、固定したものではなく、特に複数のアウトカムをあつかう場合は、アウトカムの価値観でも異なってきます。

一般臨床において、既存治療Aと新規治療Bを比較した場合、”統計的に有意差がないので新規治療Bを使わない”ということはありえないです。例えば、65歳以上の心房細動患者に対して、A=ワルファリンに比較して、B=新規のNOACが、脳塞栓予防効果において統計的に有意差がないので、NOACは使わないということはありえません。同じように、高血圧治療におけるCa拮抗剤 vs ARB、2型糖尿病におけるSGLT2 vs DPP4の例を考えて容易に想像できます。
つまり、実際の臨床においては、”同等性”あるいは”非劣性”ということで、新規薬剤が治療に使われるわけで、歯科領域でも例外ではありません。

この状況を図示したものが以下です。


図には、6種類の治療の効果推定値が示されています(アウトカムは各治療によって異なりますし、対照も無治療に限定というわけではないです)。ダイアモンド型の縦方向(上下)の最も幅広い部分が”点推定値”、横方向(左右)の幅は95%信頼区間(CI)に相当しています。

X軸の効果指標はRR, ORなどなんでもよいのですが、ここではRDあるいはMDとしています。

また、緑の縦点線は、”この効果以上ならば、当該治療を強く推奨する(ほとんどの患者に介入を実施)という閾値で、赤の縦点線は”これ以上の害が多いならば、当該治療を反対する強い推奨とする(ほとんどの患者に加入を控える)という閾値です。

さて、この6種類の治療について、実際の臨床においける推奨を考えみると、以下のようなものと思います。

治療Aは、効果を低くみても(95%CIの下限)、その効果は「利益の閾値(緑点線)」をしのぐもので、誰もが「治療実施(強い推奨)」となります。例えば、十二指腸潰瘍のHP除菌のような治療です。

一方、治療Fは、明らかに対照より効果が劣り有害であることを示しています。そして、害の効果を低くみても(95%CIの下限)、「害の閾値(赤の点線)」を上回っており、誰もが「介入反対(強い推奨)」となります。例えば、血友病などの出血傾向患者に対する抗血小板薬治療です。

治療Bは、統計的に有意な効果がありますが、わずかに「利益の閾値(緑点線)」をまたいでいます。しかし、点推定値はある介入に関する最良の効果推定値を表し、点推定値に近い値は点推定値から遠い値よりも真の効果を表している可能性が高いという認識からすると、右側にわずかにはみ出している部分は、推奨を決定する際には無視できるかもしれませんが、おそらく「治療実施(条件付きの推奨)」となります。

治療Eは、治療介入を推奨しないという方向以外は、治療とBと同じ考えです。限りなく有害ですが、もしかすると”害許容閾値以下の可能性もある”ことを信頼区間の左側が示しています。この治療を実施しても、対照と比較して効果はなく、害がない可能性があるというだけのことで、「治療反対(強い推奨)」となります。

治療Cは、点推定値は対照治療よりも優位ですが、信頼区間は”ゼロ”効果をまたいでいます。真の効果はおそらく”優れている”と思うものの、もしかすると”劣っている”かもしれないという意味です。しかし、効果なし(劣っている)といっても、その有害効果(信頼区間の右側)は、「害の閾値(赤の点線)」以下です。したがって、臨床においては「治療実施(条件付きの推奨)」となります。統計的に有意差がないので介入実施せずとはなりません。臨床で使われている多くの治療はこのグループと思います。

治療Dは、点推定値は対照治療よりも劣っていますが、信頼区間は”ゼロ”効果をまたいでいます。真の効果はおそらく”劣っている”と思うものの、もしかすると”優れている”かもしれないという意味です。点推定値だけをとると、「介入反対」ですが、他のアウトカム次第では、「介入の推奨」となるかもしれません。有害効果(信頼区間の右側)をみても、「害の閾値(赤の点線)」以下です。したがって、「治療反対(条件付きの推奨)」となりますが、その理由は”害”があるためではないです。

以上のように、推奨決定の際のimprecisionは、利益と害の大きさに関する閾値を考慮して判断する必要があります。

さて、出っ歯ガイドラインでは、矯正治療はどのようなものだったでしょうか。

 

小児の出っ歯は、7~11歳ごろに矯正治療を開始すべきか、早期青年期(11~16歳)に開始すべきか ー[2g]

2017年1月25日 Posted by aihara

GRADEの5つのドメインの評価を完了して、最終的に一連の判断をまとめたものが、GRADEエビデンスプロファイルです。エビデンスプロファイルは、単なる表であるものの、それをみただけで、エビデンス評価の詳細が理解できるようなものです(GRADE2版、4.4-5章)。

今回の出っ歯ガイドラインにおける、CQ1(早期治療 vs 青春期治療)のoverjetアウトカムに関する、フォレストプロットと、GRADEエビデンスプロファイルは、以下です。

■フォレストプロット(RevMan5)

ヘッドギアも矯正治療装置も、他の矯正器具も、・・・・ なんでもまとめてしまうと、フォレストプロットの赤枠部分のように、”両者には全く差がないので、推奨しない”ということになりますが、それはちょっと?です。(^^;

 

■機能的矯正装置に関するエビデンスプロファイル(GDT):

脚注には、等級ダウンの説明が必須ですが、上記の機能的矯正に関する判断に関して、inconsistencyは明らかに説明ができないかどうかという点については、さまざまな意見があると思います。なぜならば、low RoB研究(UK-mixed_2009)では統計的に有意な対照群優位です。したがって、Low RoB研究を使って、OIS基準だけでの1段階等級ダウンとするメンバーもいるかもしれません。また、inconsistencyとimprecisionを合わせて(私の判断)、1段階の等級ダウンとする人や、あるいはinconsistency(-1)とimprecision(-1)を合わせて2段階の等級ダウンとする人もいることでしょう。このような意見の不一致に関して、GRADEはRAND改変法を使ったアプローチを勧めています。CPG作成チーム全体の総意という意味です。

もっとも、どのようなエビデンスの確実性としても、最終的な推奨の強さと方向は変わらないと思います。

 

■ヘッドギアに関するエビデンスプロファイル(GDT):

ヘッドギアに関するエビデンスの確実性は、imputation解析では統計的に有意で、その効果は最大SMD -0.58という大きなものでした。最小でも、SMD -0.11です。つまり、”効果があるであろう青年期矯正治療”よりも早期治療が効果的であることを示しています。上図のフォレストプロットの値を採用しても、最悪としても、たかだかSMD 0.08の増加です。

 

【SRにおける最終的なエビデンスの確実性】(アウトカム:Overjet、切歯外傷)
・機能的矯正装置:moderate(中)~low(低)
・ヘッドギア:moderate(中)


【エビデンスプロファイルの作成のポイント】・・・(詳細は、JCEシリーズ参照)
・Evidence Profileには、エビデンスの総体の確実性に関する評価を、透明的に提示する
・等級ダウンの理由を脚注に明示する
・ベースラインリスクあるいは、最小重要差(MID)/対照群の有効率を分かりやすい形で提示する
・サブグループで効果に違いがあるならば、それぞれの効果推定値に関して別々のエビデンスの確実性を提示する

このSR結果をうけて、CPGパネルが「推奨」を作成することになります。

 

  • カレンダー

    2017年1月
     1
    2345678
    9101112131415
    16171819202122
    23242526272829
    3031  
  • 最近の投稿

  • アーカイブ