2021年5月19日 Posted by admin

完全コンテキスト化アプローチ_6:正味の効果推定値の精確さを分類する(step_4)

ステップ3における重要性調整効果推定値のそれぞれを併合して得られた正味の効果推定値(Net effect estimate)は34.5 (95%CI: -333 ~ +402)でした。
 
つまり、”点推定値は有害で、信頼区間の下限は有益で、その絶対値は正味の効果の点推定値よりも大きい”ことから、95%CIからは”possible net harm”と判定されました(図1)。オンラインツールでも同じ結果です。
 
■図1.重要性調整効果推定値を併合したアウトカム全般の正味の効果

しかし、前回述べたように、この分類は、”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。
 
つまり、ガイドラインパネルは、推奨のための「最小重要差(MID)」(場合によっては「中程度の大きさ」、「大きい効果」など)を判断するための「閾値」を設定して判断する必要があります(図2)。

 
■図2.正味の効果推定値の精確さの分類


(以前の表にMIDを追加:http://aihara.la.coocan.jp/?p=11045

 

●ステップ4:シナリオにおける正味の効果推定値の精確さの分類

シナリオの場合に、全原因死亡が参照単位であることからMID=2%(20/1000)と設定したと仮定すると、正味の効果推定値の点推定値(3.5%)は小さな効果の閾値(2%)に近く、信頼区間は大きな利益と大きな害(ここでは閾値=10%と設定したと仮定)の閾値を超えています(図3)。

つまりエビデンスの精確さ(precision)の評価は、“possible no net effect or harm” (-3) で、very low certaintyに3段階等級ダウンとなります。

しかし現実的なパネルの判断としては、”非常に低い確実性”と判断するパネルもあれば、”95%CIが非常に広く真の効果がどこにあるのか全くわからないので、確実性のレベルを評価する意味が全くない”と判断するパネルもあり得ます。

 
■図3.利益と害の閾値をMID=2%、大きな効果の閾値を10%

 
以上から、Alper論文に準じたGRADE評価としては以下の2つの可能性となります。

(1)正味の効果推定値の精確さは、非常に低い確実性(very low certainty)である。

(2)CIの広さから、確実性を評価することは無意味である(評価を放棄)。


 
***つづき(step5:「重大なアウトカムの効果推定値の確実性を検討」)

 

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