内科医のエビデンスに基づく医療情報

2020年10月30日 Posted by aihara

COVID-19（重症度別）の薬物治療：予測区間を使って・・

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における複数のアウトカムにわたる正味の効果推定値（Net Effect Estimate）の考え方を説明しました。

http://aihara.la.coocan.jp/?p=11165

(Alper. Defining certainty of net benefit: a GRADE concept paper. BMJ Open2019;9:e027445.）

では、このガイドラインで取り上げている薬物治療に関するデータを活用して、正味の効果（Net effect）をCOVID-19の重症度別に比較するとどうなるかを調べると以下の結果です。

●COVID-19重症度：軽症、中等症、重症の3段階（J-SSCG2020特別編COVID-19薬物療法に関するRapid/Living recommendations）

●介入（採用薬物治療A）：Favipiravir、Remdesivir、Dexamethasone（対軽症例は除外）、Tocilizumab、
*（除外治療）：Dexamethasone（対軽症例）、Hydroxychloroquine

●比較対照：標準治療またはプラセボ

●アウトカム：全原因死亡、臨床回復、深刻な有害事象3個のNet Effect Estimate
*アウトカムデータは、J-SSCG2020特別編COVID-19薬物療法に関するRapid/Living recommendations第2版より。
*アウトカム指標はリスク差[RD]で、プラスが有益効果

■結果

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1.軽症例、中等症例、重症例いずれも、薬物治療による有益効果があり、効果の大きさとしてはおよそ100/1000人である。

2.しかし、軽症例におけるFavipiravirの効果推定値は不精確で、効果なしのラインをまたいでいるものの、有害とする推奨閾値はまたいでいない可能性が高い。

3．一方、中等症例においては、３種類の薬物の統合推定値は95%信頼区間（CI）からは不精確さはないものの、95%予測区間（PrI）は非常に幅が広く、有害および有益の推奨閾値をまたいでいる（I²値も60%）。したがって、このサブグループのエビデンスは異質性による等級ダウン（-2）となる。

４．重症例では、2種類の薬物による統合推定値は不精確さはなく、I²値は0%で異質性はない。薬物効果は点推定値は130/1000である。介入数が少なく予測区間はStataでは評価できないため、pimeta(R) Randome-effects model（parametric bootstrap）で調べるとPrIはｰ0.64～0.94であり、等級ダウン（-2）となる。

5．全体としての統合効果は、RD=0.09 (0.05～0.13)であり、95%CIから不精確さはなく、95%CrI（0～0.17）から異質性もなく、等級ダウンなし。
（以下のように、parametric bootstrap approach(*ref)では、95%prI=-0.03～0.24）

*ref:Nagashima K, Noma H, Furukawa TA. Prediction intervals for random-effects meta-analysis: a confidence distribution approach. Stat Methods Med Res. 2019 Jun;28(6):1689-1702

■結論

COVID-19患者に対しては、薬物治療の実施を提案する。

■parametric bootstrap approach