Archive for: 𔃳月 2019’

国内の診療ガイドラインで、GRADE遵守のものは?-(2)

2019年3月26日 Posted by admin

国内の診療ガイドライン(CPG)に関して、以下の疑問を作成し、調べてみることにしました。

@-I.GRADEシステムが適切に使われたとする基準を満たす国内CPGはあるか
@-II.エビデンスの確実性(CoE)の評価がエビデンス総体(body of evidence)を対象としたCPGは本当に増えているのか
@-III.エビデンス総体のCoEに基づく国内CPGと個別エビデンスのCoEに基づく国内CPGを比較すると、(治療に関連するCQで)強い推奨の割合は異なるか

調査方法:
1.Mindsが定期的に「お知らせ」としてユーザーに送付している、Minds登録承認の診療ガイドラインに関して2016年以降(GRADE working groupがCoEに関してその概念を明確し、in pressとして論文が公開)でフリー閲覧可能なものをチェックする。

2.国内で多用されているMinds2014手引きの発表前に作成されたCPGと、2016年以降作成されたCPGを”ランダム”に抽出し(両群を最低30件)、両群にエビデンス総体使用の割合において統計的有意差があるか(ランダム番号発生と抽出は、方法#1の前に実施し、当該CPGが閲覧不可能ならば、次の候補に順次変更する)。

3. 個別エビデンスのCoEによるCPGについて、”強い推奨”の割合(各CQ)を事前に調査し、αエラー1%、検出力90%として、強い推奨の割合を50%にするサンプルサイズに基づいて、2種類のCPGを比較する。

ある程度まとまった時点で、途中の結果を報告していきます。

アウトカムデータ欠損に関するRoB評価

2019年3月25日 Posted by admin

結果の信頼性を低下させる参加者アウトカムデータの欠損(missing outcome data)に関連するバイアスのリスク(RoB)の程度は、すべてのシステマティックレビューの重要な問題です。
たとえば、高いRoBとして欠損データ10%という閾値を設定し、メタアナリシスにおける6件の研究のうち、3件は欠損データなし、3件は12%の欠損データを持つと仮定します。このような場合、どのようにして、エビデンス総体にわたって、参加者の欠損データによるRoBのための等級ダウンをすべきか否かを決定するのでしょうか?

アウトカムデータの欠損がある場合のRoB評価についてGRADEが提案している戦略(imputation:補完、代入)を解説しているものが、JCE GRADEシリーズの#17です。

GRADE guidelines 17: assessing the risk of bias associated with missing participant outcome data in a body of evidence. J Clin Epidemiol. 2017 Jul;87:14-22

GRADEが推奨するimputation戦略は、完了追跡参加者と比較した欠損データ参加者におけるアウトカム事象の発生率(relative incidence)を使うもので、欠損データを有する参加者間の未知のオッズと利用可能なデータを持つ参加者間の既知のオッズの関係を使うinformative missingness odds ratio(IMOR)と似たものです。

ここでは、missing outcome dataに対するGRADEによるRoB評価の3つの例を紹介します。

 
(1) RoBのグレードダウンなし

(Clostridium difficile感染を予防するためのプロバイオティクス)
20件のランダム化試験のうち13件で、参加者の5%〜45%がClostridium difficile感染に関するデータの欠損があった。
対照群ではアウトカムデータ欠損者と追跡成功者の間で、イベント発生率が同じであると仮定し、プロバイオティクス群では、アウトカムデータ欠損者の相対発症率(RI)をRIMPD/FU 1.5, 2.0, 3.0, 5.0という仮定を用いて調査した。結果は、各RIの仮定に対して頑健であることが証明され、RI=5.0でもプロバイオティクスの有益効果は大きく維持され、95%CIは狭い(相対リスク0.50 [0.34〜0.76])(図1)。
したがって、データ欠損によるRoBに関して、GRADEの等級ダウンなし

図1:Clostridium-difficile関連疾患を予防するためのプロバイオティクスの感度分析
統合値のみ表示。

注:各研究データを表示したフォレストプロットはprobiotics_Forest plot参照。
フォレストプロットは、自分でRevMan入力解析した結果ですが、実際の論文データとは若干数値が異なっています。論文著者のElieや解析実務者のBradleyなどに問い合わせましたが、データがすでに手元にないということでした。(^^;
臨床的には問題ないですが、おそらく、この表示データが正確と思います。


Available case analysis: Complete case analysis (excluding those with missing data) as the primary analysis.


(2) RoBのグレードダウンあり

(COPDにおけるチオトロピウム対長時間作用性β刺激薬)
4件のランダム化試験からなるシステマティックレビューで、アウトカムは”入院につながるCOPD悪化”である。著者はオッズ比0.87[0.77~0.99]を報告したが、参加者の5%から11%のデータが欠落していた。レビュー著者らは、エビデンスの質を評価するためにGRADEを使用し、欠損データによるRoBの結果としていずれのアウトカムについても等級ダウンとしなかった。完了ケース分析では、OR 0.83 [0.73、0.94]であった。
 
メタアナリシスの介入群での全体的なイベント発生率は16%であり、RIMPD/FU比が1.5, 2.0, 3.0の可能性があると考えた。 5.0のRIMPD/FUはありそうにないと考えられた(この場合、参加者の80%が悪化のために入院したであろう)。
統計的有意性は、RIMPD/FU2.0の仮定では境界であり(OR、0.89 [0.79〜1.00])、RIMPD/FU3.0では消失した(図2)。したがって、欠損データによるRoBのために等級ダウンあり

図2:安定したCOPDにおけるチオトロピウム対長時間作用性β刺激薬の感度分析


(3) RoBのグレードダウンあり

(COPDにおける運動訓練中の非侵襲的換気(Non-invasive ventilation:NIV))
2件のランダム化試験からなるシステマティックレビューで、アウトカムは”自転車エルゴメータの耐久時間の変化”である。完了ケース分析では、平均差58.68 [3.76〜113.59]であったが、2件の研究における参加者の21.6%と34.5%のデータが欠落していた。レビュー著者らは、GRADEを使用して、欠損データによるバイアスのリスクを低いと評価した。

GRADEのmissing dataに関するRoB評価指針にしたがって、欠損データに関する説得できる仮定を使って、RoBを再評価した。結果の頑健性は第1戦略(含まれている各試験の両群の欠落データの平均スコアは、検討中の試験の対照群の平均スコアと等しいと仮定)から失われた(平均差42.94 [-4.79 〜90.68])(図3)。
したがって、欠損データによるRoBのために等級ダウンあり

図3:COPDにおける運動トレーニング中のNIVの感度分析


 
これらの内容に関しては、GRADE3版のp49~p52「欠損データに関する補完解析と感度メタアナリシス」を参照ください。
一連の補完(代入)戦略においては、”plausible worst case”の仮定が重要です。

注:GRADE3e書籍のp52で記載した5つのデータソースに関して、書籍では”番号(1~5)”と列記していますが、”A~E”の間違いでした(原著論文、または出版社の正誤表を参照)。



 

国内の診療ガイドラインで、GRADE遵守のもの?-(1)

2019年3月24日 Posted by admin

国内の診療ガイドラインで、GRADE遵守のものを、5年前から探していますが、どうしてもみつけることができません。そこで、お願いです。
どなたか、これぞGRADEによる国内ガイドラインというものをご存じならば、下記に教えてください。

 ezy01757@nifty.ne.jp

対象は、海外ガイドラインではなく、国内ガイドラインです。

Mindsグループの方々にもお願いします。
該当する診療ガイドラインがありましたら、ぜひ教えてほしいです。
GRADEガイドライン作成の模範として紹介したいと思っています。

 

Risk of bias評価における不一致の検討:K値

2019年3月22日 Posted by admin

なんらかの意思決定には常に合意形成が必要で、例えば診療ガイドライン(CPG)におけるエビデンスの確実性につながるバイアスのリスク(RoB)も同様です。システマティックレビュー(SR)を2~3人で実施したとしても、ガイドライン作成チーム全体で見直したところ、さまざまな評価となって、メンバー内の意見の一致がどの程度かを客観的に判断できないという状況があり得ます。

そのような場合には、合意の程度と(非合意があるならば)不一致項目を知る必要があり、そのための判断ツールを紹介したいと思います。なお、この手法は、他のどこかで発表されているものではなく、その妥当性も検証されていませんので、利用や解釈は各自で検討をお願いします。

仮想ランダム化臨床試験におけるRoB評価の一致率
方法:
(1) ある研究のRoBを、SRチームを含めたパネルメンバー10人でコクランRoBを使って評価する。
RoB評価は、以下のCochrane (RoB2) の6ドメインに従う。
 

#1: ランダム化プロセスのRoB
 
#2: 意図した介入からの逸脱によるRoB(介入への割り付けの影響)
 
#3: 意図した介入からの逸脱によるRoB(介入への遵守の影響)
 
#4: アウトカムデータ欠損によるRoB
 
#5: アウトカム測定によるRoB
 
#6: 報告結果の選択におけるRoB
 

(2) 全メンバーによる研究のRoB評価を、Cohen Kappa (K)の一致率をR(*)、STATA(**)を使って解析処理する。
具体的には、6つのドメインにおけるRoBに関して、Low=1、 Some concerns=2、High=3とスコア化し、10人のメンバーの評価について全体の一致度、および各ドメイン評価の全体評価への影響力をleave-one-out design解析(あるドメイン評価を除外しての全体の一致率を評価する)で判定する。

この解説において用意した仮想データは以下である。
すなわち、ドメイン#6は全員の評価が完全に一致しているが、その他のドメイン(#1~5)は評価にばらつきがある。

結果:
統計ソフトRを使ってCohen kappa値(***)を算出すると、全ドメインに関する評価のK値は0.58で、“中程度の一致”であった。


RoBドメインの行番号を除いたCohene係数を降順に表示したものが以下である。
すなわち、”ドメイン#4や#3の評価を”解析から除外すると”全体のkappa係数がさらに大きくなり、全体の一致率の低下にドメイン#4や#3が大きく寄与していることが分かる。逆に”ドメイン#1や#6を除外すると”、全体の一致率としてのK値が低下する。
このことから、ドメイン#4, #3が全体評価の一致率低下に影響を及ぼしている可能性が高いと判断できる。
 


この結果をより分かりやすく提示したものが以下である。
ドメイン#4の評価結果を”除外すると”、全体の一致率としてのK値は0.63に上昇する。ドメイン#5や#6を除外すると、全体の一率(K)は0.5台に低下する。
つまり、“かなりの一致(K値>0.6)”を、“中程度の一致(0.4~0.6)”に低下させている因子は、#4と#3だろうと考えられた。


結論:
上記から、全体の評価の一致率(K)が中等度もしくは低い場合には、このようなleave-one-out design手法を使って、一致率低下に関与しているドメインを客観的にピックアップすることができる。
また、RoB評価に際しては、場合によっては(2~3人による評価ではなく)より多くのCPG関連メンバーによるRoB評価と合意が必要であり、そのための判断の一致率評価が必須だろう。

 

*:この解析で使用したKappa(Cohen. Siegel)一致率は、私の友人の對馬栄輝先生(弘前大学大学院 保健学研究科 総合リハビリテーション科学領域、http://personal.hs.hirosaki-u.ac.jp/~pteiki/)に作成していただきました。R-code

**:STATAコマンドadmetan

***:Cohenの一致率は、医学文献ユーザーズガイド3版の19.3章、あるいは、
診療ガイドラインのためのGRADEシステム第2版の追加資料-8を参照。

 

ピロリ菌除菌=胃がん発生ゼロではない

2019年3月18日 Posted by admin

ピロリ菌の除菌によって胃がん発生を撲滅できると思っている人もいるようなので、National Cancer Instituteの公開情報を翻訳して紹介します。

Helicobacter pylori and Cancer

胃がんとはなにか

胃がん、または胃のがん腫はかつて単一の存在と考えられていた。現在、科学者はこのがんを2つの主要クラスに分類している。胃噴門がん(食道に接する胃の上部のがん)と非噴門部胃がん(胃の他のすべての領域のがん)。

胃がんは世界でがん関連死亡の2番目に多い原因であり、2008年には約738,000人が死亡している(3)。胃がんは、アジアや南アメリカの国々よりも米国や他の西欧諸国ではあまり一般的ではない。

胃がん全体の発生率は減少している。しかしながら、この減少は主に非噴門部胃がんの発生率においてである(4)。かつてはめったに起こらなかった胃噴門がんは、ここ数十年で発生率が上昇している(5)。

ピロリ菌感染は、胃がんの主な原因である。胃がんのその他の危険因子には、慢性胃炎、高齢、男性、高塩分または薫製処理もしくは保存状態の悪い食品と果物・野菜が少ない食事、たばこの喫煙、悪性貧血、良性疾患に対する胃手術の既往、胃がんの家族歴がある(6、7)。

ピロリ菌は、胃がんの2つの主要クラスと異なる関連性を持っている。ピロリ菌感染者は、非噴門部胃がんのリスクが高いが、胃噴門がんのリスクは増加しておらず、減少さえしている可能性がある。

ピロリ菌感染が非噴門部胃がんを引き起こすことを示すどんなエビデンスがあるか

疫学的研究により、ピロリ菌に感染した個人は胃腺がんのリスクが高いことが示されている(1,2,8-12)。胃腺がんリスクの増加は、非噴門部胃がん(非噴門部胃がん)に限られているようである。 例えば、2001年のピロリ菌と胃がんに関する12件の症例対照研究の統合分析では、非噴門部胃がんのリスクは、非感染者よりもピロリ菌感染者で約6倍高かったと推定された。

ピロリ菌感染と非噴門部胃がんのリスクとの関連性についての追加的エビデンスは、フィンランドにおけるAlpha-Tocopherol, Beta-Carotene (ATBC) Cancer Prevention Studyのような前向きコホート研究から得られている(13)。非噴門部胃がん(発症者を非がんの対照被験者と比較すると、ピロリ菌感染者は非噴門部胃がんリスクが約8倍増加したことが研究者らによって発見された(14)。

ピロリ菌感染が一部のがんのリスクを軽減するというエビデンスは何か

いくつかの研究ではピロリ菌感染と胃噴門がんの間に逆の関係があることが検出されている(14-16)が、そのエビデンスは完全には一致していない(17、18)。ピロリ菌と胃噴門がんの間の逆の関係の可能性は、過去1世紀における西欧諸国でのピロリ菌感染率の減少(衛生状態の改善や広範囲にわたる抗菌薬使用の結果)と、同じ地域における胃噴門がんの割合の増加によって支持されている。

同様の疫学的エビデンスは、ピロリ菌感染が食道腺がんの低リスクと関連しているかもしれないことを示唆している。例えば、スウェーデンにおける大規模な症例対照研究では、ピロリ菌感染者の食道腺がんのリスクは非感染者の1/3であることが示された(15)。このスウェーデンの研究を含む13件の研究のメタアナリシスでは、ピロリ菌感染による食道腺がんのリスクの45%減少が見つけられた(19)。さらに、胃噴門がんと同様に、いくつかの西欧諸国における食道腺がん率の劇的な増加は、ピロリ菌感染率の減少と平行している。

ピロリ菌感染は、どのようにいくつかのがんのリスク減少させ、他のがんのリスクを増加させるのか

ピロリ菌感染がどのようにして非噴門部胃がんのリスクを増加させるかは確かではないが、一部の研究者らは炎症反応の長期的な存在が胃内層の細胞をがん性にする素因になると推測している。この考えは、遺伝子導入マウス(transgenic mice)の胃における単一サイトカイン(interleukin-1-beta)の発現増加が散発性胃炎とがんを引き起こすという発見によって支持されている(20)。継続的な細胞損傷から生じる細胞代謝回転の増加は、細胞が有害な突然変異を発症する可能性を高める可能性がある。

ピロリ菌感染者における胃噴門部がんと食道腺がんのリスク低下を説明できる1つの仮説は、ピロリ菌のコロニー形成の数十年後にしばしば見られる胃酸低下に関連している。胃酸低下は食道への酸の逆流を減らし、胃上部や食道を侵す腺がんの主要な危険因子である。

cagA陽性ピロリ菌とは何か。また、それは胃がんと食道がんのリスクにどのように影響するか

ピロリ菌の中には、細胞毒素関連遺伝子A(cytotoxin-associated gene A:cagA)と呼ばれる遺伝子によって産生される毒素を胃の粘膜細胞が交わる接合部に注入するために針状の付属物を使用するものもある(21、22)。この毒素(CagAとして知られている)は胃の細胞構造を変え、ピロリ菌がより簡単にそれらに付着するのを可能にする。毒素への長期曝露は慢性炎症を引き起こす。しかしながら、ピロリ菌のすべての菌株がcagA遺伝子を保有するわけではない。保有しているものはcagA陽性として分類される。

疫学的エビデンスは、cagA陽性株による感染が、非噴門部胃がんのリスク増加、ならびに胃噴門部がんと食道腺がんのリスク減少と特に関連していることを示唆している。例えば、世界中で実施された16件の症例対照研究のメタアナリシスは、cagA陽性ピロリ菌の感染者は、cagA陰性ピロリ菌の感染者の2倍の非噴門部胃がんのリスクがあることを示した。逆に、スウェーデンで実施された症例対照研究では、cagA陽性のピロリ菌者は食道腺がんのリスクが統計的に有意に低下していることがわかった(16)。同様に、米国で実施された別の症例対照研究では、cagA陽性ピロリ菌感染は食道腺がんと胃噴門がんのリスク減少と関連していたが、cagA陰性株の感染はリスクと関連していなかった(24)。

最近の研究は、CagAが胃の発がんに寄与する可能性があるメカニズムを示唆している。 3件の研究で、CagA陽性ピロリ菌感染はp53を含む腫瘍抑制タンパク質の不活性化と関連していた(25-27)。

胃粘膜関連リンパ組織(MALT)リンパ腫とは何か。また、それがピロリ菌感染によって引き起こされる可能性があるというエビデンスは何か

胃MALTリンパ腫はまれな種類の非ホジキンリンパ腫で、胃の内側にある免疫細胞の一種であるBリンパ球がゆっくりと増殖することを特徴としている。このがんは、男性で発生する節外(リンパ節外)の非ホジキンリンパ腫の約12%、女性で発生する節外非ホジキンリンパ腫の約18%を占める(28)。 1999-2003年の期間中、米国における胃MALTリンパ腫の年間発生率は、人口10万人あたり約1件であった。

通常、胃の内層はリンパ系(免疫系)組織を欠いているが、この組織の発達はしばしばピロリ菌による内層のコロニー形成に反応して刺激される(2)。まれな場合にのみ、この組織はMALTリンパ腫を引き起こす。しかしながら、胃MALTリンパ腫のほぼすべての患者がピロリ菌感染の徴候を示し、この腫瘍を発症するリスクは非感染者よりも感染者が6倍以上高い(29、30)。

ピロリ菌感染は他のがんと関連しているか

ピロリ菌感染が他のがんのリスクと関連しているかどうかは不明である。 いくつかの研究ではピロリ菌感染と膵臓がんの間の関連の可能性が発見されたが、そのエビデンスは相反している(31、32)。 ピロリ菌が結腸直腸腺がん(33)または肺がん(32、34)の危険因子である可能性を調査した研究では、それがいずれかのがんのリスクと関連しているというエビデンスは見出されていない。

ピロリ菌感染を根絶するための治療は胃がんの発生率を低下させることができるか

胃がんの発生率が非常に高い地域である中国の山東省で実施されたランダム化臨床試験からのデータの長期追跡調査により、ピロリ菌を根絶するための抗菌薬による短期間の治療は胃がんの発生率を減少させることが分かった。 治療後15年近くの間に、胃がんの発生率はほぼ40%減少した(35)。 この試験の結果がピロリ菌を根絶するための抗菌治療の胃がん発生率への影響を検討しているいくつかの小規模試験の結果と統合されると、同様の減少が見られた(35)。

(注:相原追加):
上記ref-35より


(注:相原追加):
HP除菌治療は、胃がんや食道がんによる死亡を統計的に有意に減少させなかった。

ピロリ菌感染の診断と治療が必要なのは誰か

疾病管理予防センター(Centers for Disease Control and Prevention:CDC)によると、活動的な胃潰瘍や十二指腸潰瘍、または潰瘍既往歴を有する人は、ピロリ菌の検査を受け、感染している場合は治療を受けるべきである(より詳しい情報はCDCから入手可能*)。ピロリ菌感染症の検査と治療は、早期胃がんの切除後や低悪性度の胃MALTリンパ腫にも推奨される。しかしながら、ほとんどの専門家は、入手可能なエビデンスがピロリ菌感染の広範な検査や根絶を支持していないことに同意している(36)。

(注:相原追加):
*:例、Treatment recommendations for children have not been formulated.。

参考文献

  1. Atherton JC. The pathogenesis of Helicobacter pylori-induced gastro-duodenal diseases. Annual Review of Pathology 2006; 1:63–96.  [PubMed Abstract]
  2. Kusters JG, van Vliet AH, Kuipers EJ. Pathogenesis of Helicobacter pylori infection. Clinical Microbiology Reviews 2006; 19(3):449–490.  [PubMed Abstract]
  3. Ferlay J, Shin HR, Bray F, et al. Estimates of worldwide burden of cancer in 2008: GLOBOCAN 2008. International Journal of Cancer 2010; 127(12):2893–2917.  [PubMed Abstract]
  4. Anderson WF, Camargo MC, Fraumeni JF, et al. Age-specific trends in incidence of noncardia gastric cancer in US adults. JAMA 2010; 303(17):1723–1728. [PubMed Abstract]
  5. de Martel C, Forman D, Plummer M. Gastric cancer: Epidemiology and risk factors. Gastroenterology Clinics of North America 2013; 42(2):219-240. [PubMed Abstract]
  6. Forman D, Burley VJ. Gastric cancer: Global pattern of the disease and an overview of environmental risk factors. Best Practice & Research Clinical Gastroenterology 2006; 20(4):633–649. [PubMed Abstract]
  7. Brenner H, Rothenbacher D, Arndt V. Epidemiology of stomach cancer. Methods in Molecular Biology 2009; 472:467–477. [PubMed Abstract]
  8. Helicobacter and Cancer Collaborative Group. Gastric cancer and Helicobacter pylori: A combined analysis of 12 case control studies nested within prospective cohorts. Gut 2001; 49(3):347–353. [PubMed Abstract]
  9. Parsonnet J, Friedman GD, Vandersteen DP, et al. Helicobacter pylori infection and the risk of gastric carcinoma. New England Journal of Medicine 1991; 325(16):1127–1131. [PubMed Abstract]
  10. Huang JQ, Sridhar S, Chen Y, Hunt RH. Meta-analysis of the relationship between Helicobacter pylori seropositivity and. Gastroenterology 1998; 114(6):1169–1179. [PubMed Abstract]
  11. Eslick GD, Lim LL, Byles JE, Xia HH, Talley NJ. Association of Helicobacter pylori infection with gastric carcinoma: A meta-analysis. American Journal of Gastroenterology 1999; 94(9):2373–2379. [PubMed Abstract]
  12. Uemura N, Okamoto S, Yamamoto S, et al. Helicobacter pylori infection and the development of gastric cancer. New England Journal of Medicine 2001; 345(11):784–789. [PubMed Abstract]
  13. The alpha-tocopherol, beta-carotene lung cancer prevention study: Design, methods, participant characteristics, and compliance. The ATBC Cancer Prevention Study Group. Annals of Epidemiology 1994; 4(1):1–10. [PubMed Abstract]
  14. Kamangar F, Dawsey SM, Blaser MJ, et al. Opposing risks of gastric cardia and noncardia gastric adenocarcinomas associated with Helicobacter pylori seropositivity. Journal of the National Cancer Institute 2006; 98(20):1445–1452. [PubMed Abstract]
  15. Hansen S, Melby KK, Aase S, Jellum E, Vollset SE. Helicobacter pylori infection and risk of cardia cancer and non-cardia gastric cancer. A nested case-control study. Scandinavian Journal of Gastroenterology 1999; 34(4):353–360.  [PubMed Abstract]
  16. Ye W, Held M, Lagergren J, et al. Helicobacter pylori infection and gastric atrophy: Risk of adenocarcinoma and squamous-cell carcinoma of the esophagus and adenocarcinoma of the gastric cardia. Journal of the National Cancer Institute 2004; 96(5):388–396. [PubMed Abstract]
  17. Kamangar F, Qiao YL, Blaser MJ, et al. Helicobacter pylori and oesophageal and gastric cancers in a prospective study in China. British Journal of Cancer 2007; 96(1):172–176. [PubMed Abstract]
  18. Dawsey SM, Mark SD, Taylor PR, Limburg PJ. Gastric cancer and H pylori. Gut 2002; 51(3):457-458. [PubMed Abstract]
  19. Islami F, Kamangar F. Helicobacter pylori and esophageal cancer risk: A meta-analysis. Cancer Prevention Research 2008; 1(5):329–338. [PubMed Abstract]
  20. Tu S, Bhagat G, Cui G, et al. Overexpression of interleukin-1beta induces gastric inflammation and cancer and mobilizes myeloid-derived suppressor cells in mice. Cancer Cell 2008; 14(5):408–419. [PubMed Abstract]
  21. Wen S, Moss SF. Helicobacter pylori virulence factors in gastric carcinogenesis. Cancer Letters 2009; 282(1):1–8. [PubMed Abstract]
  22. Bagnoli F, Buti L, Tompkins L, Covacci A, Amieva MR. Helicobacter pylori CagA induces a transition from polarized to invasive phenotypes in MDCK cells. Proceedings of the National Academy of Science USA 2005; 102(45):16339–16344. [PubMed Abstract]
  23. Huang JQ, Zheng GF, Sumanac K, Irvine EJ, Hunt RH. Meta-analysis of the relationship between cagA seropositivity and gastric cancer. Gastroenterology 2003; 125(6):1636–1644. [PubMed Abstract]
  24. Chow WH, Blaser MJ, Blot WJ, et al. An inverse relation between cagA+ strains of Helicobacter pylori infection and risk of esophageal and gastric cardia adenocarcinoma. Cancer Research 1998; 58(4):588–590. [PubMed Abstract]
  25. André AR, Ferreira MV, Mota RM, et al. Gastric adenocarcinoma and Helicobacter pylori: Correlation with p53 mutation and p27 immunoexpression. Cancer Epidemiology 2010; 34(5):618–625. [PubMed Abstract]
  26. Wei J, Nagy TA, Vilgelm A, et al. Regulation of p53 tumor suppressor by Helicobacter pylori in gastric epithelial cells. Gastroenterology 2010; 139(4):1333–1343. [PubMed Abstract]
  27. Tsang YH, Lamb A, Romero-Gallo J, et al. Helicobacter pylori CagA targets gastric tumor suppressor RUNX3 for proteasome-mediated degradation. Oncogene 2010; 29(41):5643–5650. [PubMed Abstract]
  28. Wu XC, Andrews P, Chen VW, Groves FD. Incidence of extranodal non-Hodgkin lymphomas among whites, blacks, and Asians/Pacific Islanders in the United States: Anatomic site and histology differences. Cancer Epidemiology 2009; 33(5):337–346. [PubMed Abstract]
  29. Parsonnet, J, Hansen S, Rodriguez L, et al. Helicobacter pylori infection and gastric lymphoma. New England Journal of Medicine 1994; 330(18):1267–1271. [PubMed Abstract]
  30. Sagaert X, Van Cutsem E, De Hertogh G, Geboes K, Tousseyn T. Gastric MALT lymphoma: A model of chronic inflammation-induced tumor development. Nature Reviews Gastroenterology & Hepatology 2010; 7(6):336–346. [PubMed Abstract]
  31. Stolzenberg-Solomon RZ, Blaser MJ, et al. Helicobacter pylori seropositivity as a risk factor for pancreatic cancer. Journal of the National Cancer Institute 2001; 93(12):937–941. [PubMed Abstract]
  32. de Martel C, Llosa AE, Friedman GD, et al. Helicobacter pylori infection and development of pancreatic cancer. Cancer Epidemiology, Biomarkers and Prevention 2008; 17(5):1188–1194. [PubMed Abstract]
  33. Limburg, PJ, Stolzenberg-Solomon RZ, Colbert LH, et al. Helicobacter pylori seropositivity and colorectal cancer risk: A prospective study of male smokers. Cancer Epidemiology, Biomarkers and Prevention 2002; 11(10 Pt 1):1095-1099.  [PubMed Abstract]
  34. Koshiol J, Flores R, Lam TK, et al. Helicobacter pylori seropositivity and risk of lung cancer. PLoS One  2012;7(2):e32106. [PubMed Abstract]
  35. Ma JL, Zhang L, Brown LM, et al. Fifteen-year effects of Helicobacter pylori, garlic, and vitamin treatments on gastric cancer incidence and mortality. Journal of the National Cancer Institute 2012; 104(6):488-492. [PubMed Abstract]
  36. Kamangar F, Sheikhattari P, Mohebtash M. Helicobacter pylori and its effects on human health and disease. Archives of Iranian Medicine 2011; 14(3):192-199. [PubMed Abstract]

 

胃がん検診(X線検査)の精度を考える

2019年3月13日 Posted by admin

胃がん死亡が全国平均よりも高く、発見がんに進行がんが多い、ある自治体における「胃がん検診(胃透視検査)の精度」に関する研究調査です。

胃がん死亡を減少させるために、現状スクリーニング体制における問題点を把握し、改善対策を検討するための研究が計画され実施されました。

■現状のスクリーニングシステムと読影判定方法:

・検診スクリーニングを担当しているのは(認定放射線技師ではなく)臨床医である。
・判定においては、2人の読影担当医師が、胃がん検診撮影画像(1例:8枚セット)を独立して読影する(ダブルチェック)。
・読影所見については、病変の有無と病変ありの場合の部位(上部、体部、前庭部)とともに、二次検査の必要性を1(異常なし)~5(明らかな異常)の5段階で評価し、評価「3, 4, 5」が、二次検査(内視鏡検査)となるシステムである。

そこで、研究グループが、診断スクリーニング戦略について以下のような研究を実施した。

■目的:

読影担当者20人の精度を把握して、問題があるならば対処方法を検討する。

■方法:

・画像担当者(消化器疾患専門医)が、すでに早期胃がんの診断が確定している患者を含めた30例分の過去の検診時の画像(1例8枚セットで、胃がんと非胃がんを含めて)用意し、各画像上にある検診受診者名などの情報を非表示処理した。
・当該地域の読影担当者20人が、普段の検診読影と同じような所要時間で30例を5段階評価のいずれかで判定した。
・30例の画像内容(胃がんと非胃がんの割合)は、各読影担当者には、知らせなかった。
・読影者は、通常の読影と同様に、3か所の病変部位(前壁vs後壁も含め)、および病変の種類(陥凹性vs隆起性vsその他)を5段階で評価した。
・データ解析者は割り付け画像に対し盲検化され、画像割り付け者は読影者の判定結果に対し盲検化された。
・がん検診スクリーニングの感度と特異度の最低許容値として、65%を設定した(読影担当者の意見を事前に収集)。

■結果:

・準備された30例の画像は、早期胃がん20例、非胃がん10例であり、その内訳は以下であった。



(1) 読影者の評価:

読影者20人による、画像30例に関する判定区分(1~5)は以下であった(n=600)。
例えば、胃がんなし例を「等級1=(異常なし)」と判定したのは109件、早期胃がんの画像例を「等級=4(異常あり疑いで二次検査必要)」と判定したものは56件であった。

読影者評価の疾患別のヒストグラムが以下である。

一見してわかるように、早期胃がん例を”異常なし、二次検査不要”と診断しているものが多い(234/400=58.5%がfalse negativeである)。



 

(2) 読影者全体のスクリーニング感度

読影者20人の全体としての感度、特異度、精度は以下である。



 

(3) 読影者間のばらつき

読影者20人の判定のばらつきが下図(左)であり、当初設定した最低許容感度65%(特異度65%)を満たすものの分布が下図(右)である。

評価者間のばらつきは非常に大きい(平均値からの偏差)。 図からわかるように、感度と特異度の双方が65%以上(図の右上4分位領域)の判定者はいない。特異度が50%以上で、感度が65%以上(左上の領域)の判定者は、rater_a07と、rater_a12の2人だけである(赤枠)

 

では、このスクリーニング感度を上げるために、カットオフ値を下げるとどうだろうか

(4) カットオフ値低下による効果はあるか

読影時の判定におけるカットオフ値を3から2に下げた場合の感度と特異度が以下であった。

要精密検査のカテゴリを、“2”にすると、感度は(40%から)平均47%に上昇する(精度は50%である)。cutoff=3とcutoff=2の2群で感度の差を比較すると、統計学的には有意であるが(P=0.0198)、感度の上昇は7%とわずかである。 感度が65%以上の判定者の数は増えているが(5/20人)、それらの特異度は低下している(下図)。閾値=“2”とすることで、rater_a04, rater_a09が左上領域に入ってくる。

 

(5) 評価者間の一致度:

30件の画像セットに関する、20人の判定者の一致度を、“偶然の一致を補正”したKappa係数を使って測定した。

図に示すように、(診断の感度は低いものの)全体としての一致度(K)は、0.4であり、「一応の一致(fair)」ということになる。しかし、信頼区間の上限は0.56であり、最大の一致度をもってしても、K係数は0.6以下であり、「良好な一致(good)」とはならないと判断できる。
つまり、ダブルチェック体制において、いかなる組み合わせでも、一致度は「良好」にはならないということになる(一致度に関しての解析であり、感度が不良ということではない)。

 

(6) 病変部位による差はあるか:

病変部位を、Upper, middle, lowerの3区分に分類して、感度(異常病変を指摘する割合)を比較した結果が以下である。

“3群に差がない”という仮説は“棄却”され、多重比較においては、Upper(1)と middle(2)の比較において有意差があるが(* p=0.021)、Upper(1)とlower(3), middle(2)とlower(3)には有意差がない。統計学的に差があるといっても、その差は(低いレベルでの)差であり、つまり、middleでも感度は約50%であり、upperの病変に対する感度は約30%である。本グループは、3つの全ての病変部位に関して(さらには、特に、“上部の病変”に対して)、より慎重な読影が必要と思われる。

 

(7) 診断精度が最も高い読影者のROC曲線

他の読影者の個別データは割愛した。


 


(8) 診断精度のメタアナリシス:

“感度”と”1-特異度”に統計的に相関があり(Spearman correlation coef 0.625, p=0,003)、単純には統合できない。

Bivariate HSROCモデルによるメタアナリシスによる結果が以下である。

カットオフ=3では、感度に関しては、最大の効果としても、0.5以下である。つまり、特殊なペアリング(例、 rater_a07 + rater_12)以外は、この自治体における胃がん検診(X線検査の読影)におけるダブルチェック体制では、感度は50%前後ということである(=胃がん例の半分を見逃す)。
診断オッズ比=1 ということは、診断検査としては、全く意味のない精度レベルということになる。
従って、胃がん検診における偽陰性を減らすためには、(1)カットオフ値を下げる、(2)異常例を使った診断トレーニング、(3)読影ペアリングを考慮する、必要がある。

 

(9) 診断検査精度メタアナリシスのフォレストプロット:

感度を上げるための複数判定者のチェック体制によるペアリング選択のためには以下が参考になる。

統合感度は0.39、統合特異度は0.63である。
統合値と比較すると3人(rater_a06, 07, 12)は感度が高いが、rater_a06はSpが低い。
すなわち、この結果からは、グループ全体としては感度に関しては異質性が高く、rater_a07, rater_a12の二人が高い診断能をもっている、と言える。
(また、rater_12に関しては、95%CIの下限をみると、0.5以下であり、今回と同じような調査を繰り返すと、次回は、0.5以下になる可能性がある)。

 

(10) summary receiver operating characteristic:

ROC図からも、rater_a06, a07, a12が比較的に優れた診断能(感度と特異度の双方が高い)をもっていることがわかる。
全体の統合AUCは、0.55(95%CI 0.51-0.59)である。この図では提示しないが、カットオフ値=2を使ったROCにおけるAUC値は、0.51で、ほとんど差がない。

 

■結論:

以上から、この自治体で実施されている胃がん検診において偽陰性(false negative)を減らすためには、以下が必要である。

(1)カットオフ値の低下、
(2)フィードバックを含めた異常例を使った診断トレーニング、
(3)読影者の人数およびペアリングの考慮

なお、内視鏡による胃がん検診も同じように精度を調査し、さらには胃がん死亡減少アウトカムの費用対効果を調べる必要がある。

 

診断研究精度のメタアナリシス、および診断スクリーニングのエビデンスの確実性評価は、
「診療ガイドラインのためのGRADEシステム3版」(2018年、中外医学社)を参照。

 

日本の診療ガイドライン

2019年3月13日 Posted by admin

10年前に紹介したGRADEが以下です。
http://www.grade-jpn.com/grade/guideline/grade-guideline_2008-nov.html

GRADEの基本は、現在と変わっていません。

同じように、一部の国内の診療ガイドライン作成手法も、相変わらず個別研究のエビデンスレベルに基づいた推奨作成を行っていて(逆の意味で)変わっていません。

どうして、国際的な基準に従わないのかの理由がよく理解できないです。
韓国や中国でも標準GRADE採用に変更しているのに、日本は相変わらずの独自スタイルなわけです。

・・・でもって、完成したガイドラインを英語で論文化するという・・・ これって相手にされるわけがないです。

最新に近いGRADEに関しては、「診療ガイドラインのためのGRADEシステム3版」を参照を。

 

前立腺がん検診ガイドライン 2018年版

2019年3月6日 Posted by admin

『前立腺がん検診ガイドライン 2018年版』
https://minds.jcqhc.or.jp/n/med/4/med0361/G0001061
【編集】日本泌尿器科学会

2018年作成のものにもかかわらず、10年前のガイドライン作成手法であるMinds2007を使って作成されたものです。肝心のMindsは、Minds2007は止めましょうと言っているにもかかわらずです。

CQをみても、PICO要素の内容が理解できず、当然ながら個々の研究を評価しているにすぎません。
各文献に「エビデンスレベル」を記載しているだけで瞬時に、body of evidenceの概念がないことが理解できます。

なので、本ブログでの位置づけは、”エビデンス集”なのです。

信頼できる診療ガイドラインが適切に作成されたのかという評価は必要ないということになります。
国内のGuideline Clearing houseにおける登録ハードルは非常に低いと言わざるを得ません。