シナリオでは、ステップ１において、併合される重大アウトカムを４つ決定しました。
各アウトカムに関するエビデンスとその確実性を要約したものが以下です。
| アウトカム | 患者1000人あたりの絶対効果推定値(95%CI) | 効果推定値の確実性(*) |
| 全原因死亡 | -12 (-107 ～ +93) | Low (RoB, indirectness) |
| 局所再発 | -17 (-109 ～ +98) | Low (RoB, indirectness) |
| 遠隔転移 | -9 (-35 ～ +28) | Low (RoB, indirectness) |
| 重篤有害事象 | +59.5 (+1.4 ～ +700) | Low (RoB, indirectness) |
*: エビデンスの確実性について不精確さのための評価（等級ダウン）はしない。
注１．オリジナルのエビデンスプロファイル：evidence_profile_0501.pdf
注２．重篤有害事象アウトカムのフォレストプロット：forest_plot_SAE.jpg
●ステップ２：各アウトカムの相対的重要性の決定
完全コンテキスト化アプローチ（Alper）の第2ステップは、各アウトカムの相対的重要性を決定することです。
（Alper BS, Oettgen P, Kunnamo I, et al. Defining certainty of net benefit: a GRADE concept paper. BMJ Open 2019;9:e027445. doi:10.1136/bmjopen-2018-027445）
切除可能な口腔がん患者の術前化学療法による全原因死亡を参照単位（＝１）として、他の３つのアウトカムの重要性を決定します（ここでは、アウトカムの重要性の質的９ポイント評価のスコアは関係ないです）。
相対的重要性は以前は「価値観や選好（values and preferences）」と呼ばれていたものですが、例えば決断分析の効用値のように、不効用値（disutility = [1- utility]）を使って、相対的重要性に変換できます。
相対的重要性や不効用値に関する詳細は、原著あるいは、GRADE3版の2.4-2.1(p146)を参照ください。
（当然ながら、GRADE3版で解説している完全コンテキスト化アプローチは、今回説明している手法とは異なっています。Hultcrantz M, et al. The GRADE Working Group clarifies the construct of certainty of evidence. JCE 2017）
相対的重要性は、単一の変換係数（例、0.7）というよりは、”ある範囲”というのが現実的ですが、この点は後のステップ６で感度分析することになります。
いずれにしても、このステップ２（各アウトカムの相対的重要性の決定）では利害関係者の意見を反映させる必要があります。
全原因死亡が参照単位とみなされ、例えば、患者が局所再発と遠隔転移の重要性を全原因死亡の0.5倍、重篤有害事象を0.7倍重要視するという仮定から始めてみます。
***つづき（step3）
About aihara
