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完全コンテキスト化アプローチ_5:重要性調整効果推定値の併合(step_3)

2021年5月12日 Posted by admin

各効果推定値にその相対的重要性の乗数を掛けたものを、重要性調整効果推定値(Importance-adjusted effect estimate)と呼びます。

●ステップ3:重要性調整効果推定値の併合

シナリオの重要性調整効果推定値(患者1000人あたりの全原因死亡に相当するイベントの単位で)は、以下のようになります。

アウトカム 患者1000人あたりの
絶対効果推定値(95%CI)
不効用値(*) 患者1000人あたりの全原因死亡相当イベント単位による
絶対効果推定値(95%CI)
全原因死亡 -12 (-107 ~ +93) 1 -12 (-107 ~ +93)
局所再発 -17 (-109 ~ +98) 0.5 -8.5 (-54.5 ~ +49)
遠隔転移 -9 (-35 ~ +28) 0.5 -4.5 (-17.5 ~+14)
重篤有害事象 +85 (+2 ~ +1000) 0.7 +59.5 (+1.4 ~ +700)

*:不効用値は、「重大アウトカムの相対的重要性(step2)」を参照。

 
重要性調整効果推定値のそれぞれの点推定値を合計すると、正味の効果の点推定値(Net effect estimate)が得られます(この例では34.5)。

統計式(原著論文に記載)により、正味の効果の95%信頼区間も計算が可能で、本シナリオの場合の正味の効果は、34.5 (95%CI: -333 ~ +402)です。
これは「不精確さの分類」としては、possible net harmですが、論文にも記載されているように、”正味の利益の閾値=0”として利益と害のバランスを評価していることに注意が必要です。

また、正味の効果推定値のオンライン計算ツールも利用可能です。
https://computablepublishing.us/net-effect/

 

●Net effect estimateのオンライン計算

4つのアウトカムの絶対効果推定値を95%CIを含めて入力し、相対的重要性を乗じて得られた正味の効果の推定値が図1です。
表中の”Importance Multiplier”が相対的重要性で、この推定値に関しても、”possible net harm”と表示されています。

図1:


 

●フォレストプロット

4つのアウトカムの重要性調整絶対効果と、併合した正味の効果推定値をプロットしたものが以下の図2です。

図2

 
***つづき(step4)
次回は、アウトカム全般にわたる正味の効果推定値の精確さ(precision)の分類です。

 

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