2015年7月7日 Posted by aihara

GRADEシステム:推奨の強さの4要因とEtD table

いまさらながらですが、GRADEシステムにおいては、推奨の強さの決定には、”4つの要因”を考慮します。

●推奨の強さを決定する4要因:

すなわち、(アウトカム全般にわたる)全体的な効果推定値の確信性、利益と害のバランス、患者の価値観や好み、必要資源量(コスト)です。

では、これらの4要因を使ってどのように「推奨の強さ」を決定するのかというと、原則としては、以下のような方針です。(JAMA Users’ guides to the medical literature, 3rd)

要因

強い推奨が正当化される

一般に、弱い推奨を提供すべき

●アウトカム全般にわたる全体的な効果推定値の確信性

効果推定値には、「高」または「中」の確信性がある

効果推定値には、「低」または「非常に低」の確信性がある

  AND OR

●利益と害のバランス

利益が明らかに害・負担をしのぐ、あるいはその逆

利益と害のバランスが近い

  AND OR

●患者の価値観や好みに関する不確実さやばらつき

十分な説明を受けた患者のすべて、またはほとんどすべてが、同じ選択をするだろう

十分な説明を受けた患者が、何を選択するかはばらつきや不確実さがある

  AND OR

●資源の考慮(任意)

すべて、またはほとんどすべての状況において、その介入の利益は明らかに正当なものである(または正当なものではない)

その介入の利益は、ある状況においては、正当なものではないかもしれない

  AND OR

 

●Evidence to Decision table

上記表のように、4要因のすべてが、”AND”もしくは、”OR”となることは少ないでしょうが、パネルは、Evidence to Decision (EtD) tableを使って、合意形成に関して透明性を確保しなくてはいけません。
(以下のEtD tableは、GRADE教科書2版のp178より引用)

EtD_table

●合意形成法:

GRADEが勧める合意形成のための手法が、RAND法(修正版delphi法)です。
RAND法、RAND/UCLA法などについては、GRADE教科書2版を参照ください。

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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