2015年6月10日 Posted by aihara

予後に関するRoB: PROBASTとQUIPS

医学文献ユーザーズガイド第2版の「臨床予測規則」(17.4章)には、以下のように記載されている。

患者の診断と予後を確立することは,医師の診療業務の中核である.通常,われわれが下す診断ならびに患者の予後の評価が,患者への推奨を決定する.われわれは,臨床経験に基づき,病歴,身体診察,臨床検査から得られた所見の中から,診断と患者の予後を正確に評価するのに欠かせない所見がどれなのかを直感的に把握できる.臨床医の直感は時として非常に正確だが,間違っている場合もある.CPRs は,臨床医による診断や予後評価の精度を高める方向に働きかける.
 われわれは,CPR を,病歴,身体診察,基本的臨床検査で構成される各要素が,個々の患者の診断,予後,そして予想される治療への反応に与える影響を定量化するための臨床手法と定義する.この定義は,いわゆる「臨床予測ガイドclinical prediction guides」や「臨床決断規則clinical decision rules」にも同様に当てはまる.
 予測とは,臨床医が将来的な臨床イベントをより適格に判断できるよう支援することを意味する.決断とは,臨床医をある特定の行動へ導くことを意味する.CPRs の適用によって,決断に至る場合もあれば,予測に至る場合もあるが,時として,臨床医が現在の診断的問題に適用可能な確率または尤度比likelihood ratio (LR) につながる場合もある。

 

●予測(Prediction)とは、・・・・・
Prediction model studies Risk Of Bias Assessment Tool : PROBAST

prediction

 

●予測モデル(prediction model)には、・・・・・

prediction model

 

●PROBAST(Prediction model risk of bias assessment tool)とは、・・・・・

●予後に関する予測モデルのPROBASTは、エビデンスのrisk of biasとapplicabilityを評価するものである。
PROBAST Prediction model risk of bias assessment tool

Risk of bias refers to the extent to which the primary study leads to biased estimates of the model performance (e.g. regression coefficients, calibration, discrimination, or (re)classification) for the intended use and target population of the prediction model.

Applicability refers to the extent to which the model from the primary study matches the review question.

 

●Quality In Prognosis Studies (QUIPS)とは・・・
Hayden JA, et al. Assessing bias in studies of prognostic factors.Ann Intern Med. 2013 Feb 19;158(4):280-6. doi: 10.7326/0003-4819-158-4-201302190-00009.

QUIPSを使った国内論文(札幌医科大学)・・・

Terasawa T, et al. Prediction of Gastric Cancer Development by Serum Pepsinogen Test and Helicobacter pylori Seropositivity in Eastern Asians: A Systematic Review and Meta-Analysis. PLos One 2014; 9(10) e109783
・・・・・つい先日(2015/6/2)、NMAシリーズ解説の最後「直接推定値と間接推定値、混合推定値はエビデンスの質を提示しなくてはならない」で紹介した、メタアナリシスのデータは、実は、”QUIPS”と、”PROBAST”を使ってRoBを評価したものでした。(^^)

解析手法は信頼のおけるものですが、肝心のbody of evidenceの質は表示されていません。

ABC screening vs HR

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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