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弘前COVID-19(10月24日):PCRや抗原検査を過信してはならない

2020年10月24日 Posted by admin

弘前市で拡大しているCOVID-19感染者の年齢分布です(非公開の未成年者は含まれていません)。
男性は40~60代、女性は40~50代が多いことが分かります。

感染者のルートを見ると、いまだに飲食店(シャモン)「客」(有症状)が出現している。
これは、検査許容範囲をこえる検体数があり、処理能力がダウンしているせいもあるのだろう。検査処理数のアップが必須で、さらには各医療機関における検査を実施することも必要であることを示唆している。
さらには、医療機関における発症例、さらには「シャモン」関連の発症例をみると、「接触者2週間待期」というのが甘い可能性がある。(医療施設において検査必要と判断された者が一度はPCR陰性で、(おそらく職務継続したのか)症状が出たために再度実施したPCR検査で陽性と)。

ましてや、PCR陰性なので職場早期復帰などとは論外でしょう。この辺は検査の感度から当たり前なんですが・・・・”抗原陰性”なので仕事継続などもお話にならない。

●10月24日夜での最終発表による分析が以下です。

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コロナPCR検査や抗原検査結果を過信してはならない。
PCRの偽陰性率(感染しているのに検査陰性)は20-67%! スワブ鼻腔感度63%、咽頭32%、・・・・

ref: https://jamanetwork.com/journals/jama/fullarticle/2768391

 

複数のアウトカムにわたるNet Effect Estimateの不精確さのGRADE評価

2020年10月24日 Posted by admin

COVID-19感染症に対する薬物治療としては、日本版敗血症診療ガイドライン2020(J-SSCG2020)特別編 COVID-19薬物療法に関するRapid/Living recommendationsが公開されています(私もタスクフォースとして参加しています)。2020/10/24時点:version 2

さて、診療ガイドラインにおける原則は、(システマティックレビューとは対照的に)絶対効果を使って、複数のアウトカムにわたる効果推定値の不精確さを評価する必要があります。相対効果(オッズ比、リスク比など)を使った指標では推奨の判断は不可能であり、なぜならば、相対効果はベースラインリスクによって大きく効果の大きさが変化するわけです。

では、複数のアウトカムにわたる正味の効果推定値(net effect estimate)に関する不精確さ(imprecision)をGRADE評価する手法を、COVID-19の具体例を使って説明したいと思います。

例:重症COVID-19に対するトシリズマブ治療

上記のガイドライン(CQ5)では、総死亡アウトカムにおけるリスク差は20 more(-94~216 more)、臨床回復では -32(104~-204)、重篤有害作用では -35(-115~69)でした(マイナスが有益効果)。

これまでも本ブログで紹介しているEBISCO Health DynaMed Plusで、アウトカムごとにこれらのデータを入力して得られた結果が以下です。


A:各アウトカムの価値観を同等する場合:(効用値*=1)

*Importance Multiplierを1として計算すると、Net Effect Estimateは、-47/1000 (95%CI:-296~202)で、点推定値は有益ですが、95%信頼区間は非常に幅広く、推奨の閾値(有益、有害)をまたいでいるようです。
Alper論文の基準では、net benefitのimprecisionに関して、”Possible net benefit (Low certainty[-2])”となります。

3個のアウトカムにわたるエビデンス総体のnet benefitのフォレストプロットも同時に表示可能です。


B:死亡アウトカムの価値観をほかのアウトカムの2倍とすると(死亡に関して効用値*=2)

*Importance Multiplier=2(死亡)の場合、Net Effect Estimateは、-27/1000 (95%CI:-393~339)で、点推定値はより小さくなり、95%信頼区間もさら幅広くなっています。この場合も”Possible net benefit”です。

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このように、診療ガイドラインにおける「推奨の強さと方向」を決定するためには、各アウトカムに関する絶対効果を利用する必要があり、重大なアウトカム全般にわたる利益と害のバランスとしてのNet Effect Estimateの評価が必要となります。さらにはアウトカムの重みを考慮した感度分析を実施する場合もあります。

注:この純利益に関する評価は、Net Effect Estimateの”不精確さ”に関するもので、最終的には他のGRADEドメインを参考にしてエビデンスの確実性を等級付けします。

 
問題は、推奨のための利益および害の”閾値”をどのように設定するかということです。
CPGにおける決断閾値(2017/1/26の記事)参照

トシリズマブ例では・・・

J-SSCG2020:特別編COVID-19薬物療法タスクフォース・パネルは、EtDテーブルにおいて「我々は、死亡アウトカムにおく相対的な価値観を、他のアウトカムとの相対的な効用として、1~5倍の幅で感度分析した」と明記しています。

すなわち、上記のシナリオ(A)の場合、以下のように、95%信頼区間が利益と害の推奨閾値を大きく跨いでいることから、点推定値の方向とは関係なく、「推奨なし(no recommendation)」と判定したわけです。
ちなみに、感度分析において、死亡アウトカムの効用値を3~4倍にすると点推定値が逆方向(プラス)になり、つまり「Net harm」の領域に入ってきます。

この図では、利益と害に関して、閾値(灰色の領域)をRD=25/1000として示していますが、単にNet Effect Estimateの理解のための参考として提示しただけです(COVID-19薬物療法ガイドラインパネルのコンセンサスではありません)