[GRADE-CPG解説資料-43]

完全コンテキスト化アプローチのステップ２です。

■ステップ２：（推奨に関する不確実性を考慮する前に）まずは“推奨の方向”を判断する
この判断には、効果の点推定値と関連する価値観と好みを利用します（注、点推定値は推奨の方向を示唆するが、不確実性について検討した後に、最終的な推奨が相反する方向になるかもしれない）。

図２　重大なアウトカムに関する点推定値

”アウトカムの確実性を考慮して（推奨作成のための効果推定値の不精確さ含め）、推奨の不確実性を検討する”とどうなるかというのが、次のステップ３です。

これまでの解説の一覧が以下です。
GRADE_CPG作成の基本の一覧

[GRADE-CPG解説資料-42]

エビデンスの確実性評価と推奨決定のためのステップに準じてスタートしてみましょう。

ガイドラインパネルが典型的な患者の価値観と好みの推定値を求めるには、患者の価値観と好みについて調べた関連する研究のシステマティック・レビューを実施するか、もしくは特定するのが理想的ですが、患者の価値観と好みを調べた実証的研究は少ないのが現状です。そのためこの判断には、患者や患者集団に対しての調査を行い、RANDなどを使って、価値観と好みに関する推定値を取得することになります。

Triple-X例におけるアウトカムに関する価値観は以下のように設定しました。

注意すべき点は、CPG作成のためのスコープやCQ定式化において、暫定的にアウトカムの重要性を、１～９ポイントを使って3段階（重大、重要、重要でない）に評価しましたが、本ステップにおける「アウトカムの相対的な重要性」とは、重大なアウトカムを対象としています。

■Triple-X例における各アウトカムにおくdisutility/価値観の調査結果
http://aihara.la.coocan.jp/?p=5587&preview=true

■アウトカムに関する価値観や好みを調べる方法には、スタンダードギャンブル法、タイムトレード法、VAS (Visual Analogue Scale)法などの効用値を使ったものから、アンケート調査のような非効用値の量的研究、質的研究などさまざまものがあります。

例、
Zhang Y, et al. Using patient values and preferences to inform the importance of health outcomes in practice guideline development following the GRADE approach. Health Qual Life Outcomes. 2017; 15: 52.

[GRADE-CPG解説資料-41]

エビデンスの確実性の評価におけるコンテキスト化アプローチには３つの種類があり、下表のような意味があります（JCE 2017）。
GRADEアプローチを使ったエビデンスの確実性評価は、システマティックレビューと診療ガイドラインでは、全く異なっています。

では、次回から、Triple-X例について、「完全コンテキスト化アプローチ」を使って、エビデンスの確実性評価から推奨決定までの4ステップを実行してみます。

[GRADE-CPG解説資料-40]

設定したCQ（トリプルX）に関して、（エビデンスプロファイルを見直して）、診療ガイドラインにおいて参考にすべき重大なアウトカムは5個（総死亡、心筋梗塞、症候性VTE、非致死性脳卒中、大出血）でした。

■エビデンスプロファイルの一部

推奨作成のための不精確さを評価するためには、相対効果ではなく、絶対効果（図中の赤枠部）を利用する必要があります（JCEシリーズを参照）。図では、（個々の研究データからの中央値ではなく）総イベント/総数としてのベースラインリスクを使っています。点推定値をみる限り、４つのアウトカムで利益（青●）、１つのアウトカムで害（赤●）を示しています

効果推定値の精確さの判断の基本や、不精確さの判定基準は、GRADE2版の4.4章や4.5-3.2.4に記載してあります。

■表１．CPGにおける精確さの判断の基本（GRADE2版の4.5-3.2.4章）

●統合推定値が介入を支持するものの，その一方で95%信頼区間 (CI) が “ 効果なし ” を含む場合，「考えられる最大の効果を表すCI の境界が，真の潜在的効果を示していたとしたら，その介入を推奨するだろうか？」 ●「考えられる最も悲観的な効果を表すCI の境界が真実を反映していたとしても，その介入を支持する推奨を作成するだろうか？」

 

診療ガイドラインの場合の不精確さ（imprecision）は、SRとは異なっており、以下のような基準を使って評価します（表2）

■表２．CPGにおけるimprecisionの判定基準（GRADE2版の4.4-4.4.4章）

1	まずは，CIの上限と下限が“ 決断の閾値” の同じ側にあるかどうかを検討する。CIは，「治療を推奨する」と「治療を推奨しない」の間にある“ 臨床決断の閾値” をまたぐか。 CIが閾値をまたぐ場合，不精確さを理由にグレードを下げる。
2a	閾値をまたがない場合，最適情報量の基準は満たされているか。
2b	イベント発生率が非常に低く，サンプルサイズが非常に大きいか（患者数2,000 名以上，例えば4,000 名）。 （2a, 2bの基準が満たされていない場合は，不精確さを理由にグレードを下げる。

 

推奨を作成するための、不精確さを判断するための４ステップ（Hultcrantzにより報告された方法*）が以下です（表３）。
*: 完全コンテキスト化アプローチ（Fully contextualized approach）
Hultcrantz M, et al. The GRADE Working Group clarifies the construct of certainty of evidence

■表3．エビデンスの確実性評価と推奨決定

●ステップ１：“重大（critical）”な各アウトカムに関して、患者の“価値観と好み”を明確にする ●ステップ２：（とりあえず）“推奨の方向”を判断する ●ステップ３：各アウトカムの確実性を考慮して、推奨に関する“不精確さ”を見直す ●ステップ４：推奨とアウトカム全般にわたるエビデンスの確実性を評価する（最終エビデンスプロファイルと決断テーブルを活用する）

つづき