2015年5月25日 Posted by aihara

NMAエビデンスの質を評価する-(3): gemtc/R

前回のSTATAを使った解析を、GRADE2版で解説しているgemtc/Rを使って繰り返してみる。

●ネットワークプロット
当然のことであるが、ネットワーク構造は前回のSTATAと同じである。

以下のグラフからもわかるように、現バージョン(ver. 0.6)のgemtcによるネットワークプロットは、STATAによるものと比べるといくつのかの点で劣っている。たとえば、ノードの大きさや稜線の太さを変更できない。また、ネットワークプロットにrisk of biasを反映させることができない。

A:Reamed, B: Unreamed, C:External(AO)_fixation, D:Plate, E:Ender, F:Ilizarov fixation
gemtc_plot

●NMA推定値
Reamed nailをコントロールとして比較したものが以下の結果である。Unreamed vs Reamead のNMA効果推定値は、OR 0.62 (95%CI 0.37-1.0)であり、論文データと同じである。

forest_vs Control

(注)node splitting法による解析結果が以下で、直接推定値、間接推定値、NMA推定値が示されている。
forest_nodeSp

●調整間接比較(adjusted indirect comparison)は、単純計算により算出可能である
2つの比較からの調整間接比較や、直接推定値と間接推定値の値から混合推定値を算出することは、エクセルを使うことでも可能であり、逆に、NMA推定と直接推定値から、間接推定値を求めることもできる(Bucher method)。

aic

Ranking:
gemtc/Rにおいては、STATAと異なり、SUCRAを表示することはできない。しかし、各介入のランキングの作成(ランコグラム)は可能である(下図)。X軸には介入の種類を、Y軸には、各ラインキングの割合を棒グラフで示している。なお、gemtc/Rの前の古い”gemtc-gui”を使うとランキングをカラー表示できるが、現在gemtc開発者のGertらは、NMAのすべてをRパッケージとしてのgemtcとsmaa、もしくはADDISを使ったものに移行している(smaaやADDISソフトは複雑で難解である)。

ranking ranking2

図から明らかなように、ランキング一位の確率が高いのは治療Bと治療Fであり、治療Dは最下位の確率が高い、と言える(前回のSTATAを使ったsucra図において、介入名称の一部に誤りがあり変更しました)。

●League table:
前回と今回の解析のように、STATAやRを使って原論文データとほぼ同じ結果を再現できる。また、NetMetaXL(固定効果モデル)を使ったleague tableが以下である。
NetMetaXLを使った具体的な解析手順については、原論文もしくは、GRADE2版を参照していただきたい。

league table

注意すべきは、(前回の記事でもコメントしたように)、原論文においては、very low risk of biasの研究を除外したランキングを提示している。つまり、統計学的なNMAのランキングの解釈には注意が必要であり、著者がエビデンスの質を提示しない場合には、安易にその結果を受け入れるべきではない。さらには、ランキング表示においては、benefitのみではなく、riskについても必要である。

以上で、直接エビデンス、間接エビデンス、NMAエビデンスの推定値を入手できた。・・・・・

次回は、”GRADEを使ったNMAエビデンスの質評価”を、どのように実施するか、について紹介する。

About aihara

Gordon GuyattやHolger Schunemann、Yngve Falck-YtterらとともにGRADE working groupメンバーとして、GRADEシステムの適切な普及につとめています。

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