GRADEシステムにおいては、エビデンスの質を評価するための、基本項目がある。risk of bias、非一貫性、非直接性、出版バイアスである。

各直接比較に関しては、従来のGRADE基準をそのまま適用できる。NMA推定値に関しても、GRADEに準じた基準を使うことができる。NMA推定値の確実性（certainty：エビデンスの質、効果の確信性ともいう）を評価する際の具体的な指針として以下のようなものも発表されている。
Network Meta-analysis: Users’ Guide for Surgeons: Part II – Certainty

●各比較で、risk of biasは低いか（RoB）:
たとえば、今回引用したFooteらの論文においては、Reamed vs Unreamed比較の直接エビデンスは low RoBだったが、Ilizarov vs Externalの直接比較は、準ランダム化試験が組み入れられていることでブラインドが欠如しているためhigh RoBと判定されている。また、Salantiらが報告しているように、NMAエビデンスのRoB評価には、contribution plotのデータを使うことも可能である。

●出版バイアスの懸念はどうか:
否定的な試験が出版されないままに終わると出版バイアスが発生する。同じように、大部分が企業出資を受けている、肯定的な結果を示す一連の小規模研究もまた出版バイアスにつながる。NMAにおける出版バイアスの評価は簡単ではないが、いくつかの方法が報告されており、たとえば今回の例では以下のような結果である。

図a:comparison adjusted funnel plot

図b:contour-enhanced funnel plot with Trim and fill

バイアスはありそうではないといえる

●直接比較における研究結果の一貫性（異質性）：
たとえば、Reamed vs Unreamedの直接比較（4研究）では、点推定値は類似し、CIの重なりは広く、異質性検定のp値は0.61、I2=0%であり、一貫性が高いことが示されている。

●間接比較の移行性（推移性）：
Footeらは、Reamed vs Unreamed比較において間接推定値と直接推定値との大きな差は、非推移性によると評価し、間接エビデンスの質をグレードダウンとしている。

●直接比較と間接比較の結果は一貫しているか（整合性）：
前回述べたように、Reamed vs Unreamed比較には非整合性がある。なお、直接推定値とNMA推定値の比較も可能である（下図）。

●信頼区間または信用区間は十分に狭いか：
GRADEにおいては、効果推定値に関するランダム誤差の程度をデータの不精確さとして評価し、データの範囲を提示する。この範囲は、従来の頻度論的分析では信頼区間、ベイズ分析では信用区間として知られている。
NMAにおいては、十分なサンプルサイズを持つ複数の試験を統合して２つの介入を比較した場合には、CIは狭くなる可能性が高い。しかし、比較のためのエビデンスの大部分が間接推定値による場合は、CIは広くなる可能性が高い。
Reamed vs Unreamedの比較では、NMA推定値のCIの幅（Ln95%CI=1.0238）は直接推定値のCI（Ln95%CI=1.0136）よりも広くなっている。

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別の比較であるUnreamed vs Externalをみてみると、以下である。

■Unreamed vs Externalに関するエビデンスの質評価と最良のエビデンスの決定

注：オリジナルの論文にない図表は、全て相原が論文データをもとに作成したものであり、それらの信用性については保証できません。

次回は、ランキングについてチャレンジしてみたい。

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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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