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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。

 

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[2f]

2017年1月25日 Posted by aihara

GRADEドメインのpublication biasに関する評価です。

出版バイアス (publication bias) とは,「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。例えば,複数の妥当な研究が実施されているにもかかわらず効果があるという(偏った)結果のみが報告されていると,それらをメタアナリシスで統合しても結果として偏った報告になる」ということです(GRADE2版 4.4-4.4.5章)。

⑤publication biasに関する評価

(SRチーム)
機能的矯正装置もヘッドギアも”出版バイアスなし”。

研究が2~3件だけなので、この判断は妥当なものでしょう。しかし、矯正治療に関して、国内研究が皆無という事実には驚くばかりです。

■ヘッドギア:
ヘッドギアの効果推定値-0.18(95%CI:-0.24~0.08 ,Re model)に関して、SRチームとCPGパネル(固定効果モデルを使用)は、以下の判断でした。
****************************************************************
・今後の研究によっても効果推定値への確信性は変わらない
・もしエビデンスが示されたとしても今回と同様に差がないという結果になる可能性が高い
****************************************************************

どうしてそのように考えることができるのか分かりませんが、補完解析でさえ統計的に有意差がある効果に変わっていました(MD -0.46: -0.77~-0.14)。さらに、今後の研究で推定値がどうなるのかについては、われわれは、ランダム効果モデルを使ったベイジアンメタアナリシスを使って”予測”することが可能です。

ほぼフラットな無情報事前分布として、WinBUGS(OpenBUGS, version 3.2.3 rev 1012)を使って解析した結果が以下です。


マルコフ連鎖モンテカルロ(MCMC)シミュレーション(50000回)による、ベイジアンメタアナリシスの結果は、統合推定値は、-0.37で、将来の研究で、平均差(MD)がゼロ以下になる確率は、60%です。

脱落した例を加味したimputationでも、統合推定値は統計的に有意になっていましたが、ベイジアンメタアナリシスによる予測でも60%であることから、”今後の研究によって効果推定値は変わるだろう”と予測できます。

■機能的矯正装置:
結果だけを示すと、統合推定値はベイジアンメタアナリシスでも同じです。一方、予測に関してはヘッドギアと違って、ゼロ以下になる確率は40%です。

【私の判断】
・ヘッドギア矯正(早期vs早期青年期):publication biasありそうにない
・機能的矯正(早期vs早期青年期):publication biasありそうにない

研究数が2~3件のため、出版バイアスに関して統計的な解析が不可能、ファンネルプロットを作成できない。

ベイジアンメタアナリシスに関しては、(本結果を含めて)、森實敏夫先生に教えていただきました。森實先生、ありがとうございました。

文献:
入門医療統計解析ーEBMへ、RとBUGSの活用。森實敏夫、東京図書(東京)、2015
・メタアナリシスをめぐる国際的な状況とランダム効果モデルメタアナリシスの意義. あいみっく 2012; 33(4): 73-9.

 

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