2017年6月6日 Posted by aihara

GRADE CPGの基本ー4.12:[CPG]エビデンスから推奨へ-⑪:エビデンスの確実性と推奨の決定- “コンテキスト化アプローチ”-(1)

[GRADE-CPG解説資料-40]

設定したCQ(トリプルX)に関して、(エビデンスプロファイルを見直して)、診療ガイドラインにおいて参考にすべき重大なアウトカムは5個(総死亡、心筋梗塞、症候性VTE、非致死性脳卒中、大出血)でした。

■エビデンスプロファイルの一部

推奨作成のための不精確さを評価するためには、相対効果ではなく、絶対効果(図中の赤枠部)を利用する必要があります(JCEシリーズを参照)。図では、(個々の研究データからの中央値ではなく)総イベント/総数としてのベースラインリスクを使っています。点推定値をみる限り、4つのアウトカムで利益(青)、1つのアウトカムで害(赤)を示しています

cpg-ep-1

効果推定値の精確さの判断の基本や、不精確さの判定基準は、GRADE2版の4.4章や4.5-3.2.4に記載してあります。

■表1.CPGにおける精確さの判断の基本(GRADE2版の4.5-3.2.4章)

●統合推定値が介入を支持するものの,その一方で95%信頼区間 (CI) が “ 効果なし ” を含む場合,「考えられる最大の効果を表すCI の境界が,真の潜在的効果を示していたとしたら,その介入を推奨するだろうか?」

●「考えられる最も悲観的な効果を表すCI の境界が真実を反映していたとしても,その介入を支持する推奨を作成するだろうか?」

 

診療ガイドラインの場合の不精確さ(imprecision)は、SRとは異なっており、以下のような基準を使って評価します(表2)

■表2.CPGにおけるimprecisionの判定基準(GRADE2版の4.4-4.4.4章)

1 まずは,CIの上限と下限が“ 決断の閾値” の同じ側にあるかどうかを検討する。CIは,「治療を推奨する」と「治療を推奨しない」の間にある“ 臨床決断の閾値” をまたぐか。
CIが閾値をまたぐ場合,不精確さを理由にグレードを下げる。
2a 閾値をまたがない場合,最適情報量の基準は満たされているか。
2b イベント発生率が非常に低く,サンプルサイズが非常に大きいか(患者数2,000 名以上,例えば4,000 名)。
(2a, 2bの基準が満たされていない場合は,不精確さを理由にグレードを下げる。

 

推奨を作成するための、不精確さを判断するための4ステップ(Hultcrantzにより報告された方法*)が以下です(表3)。
*: 完全コンテキスト化アプローチ(Fully contextualized approach)
Hultcrantz M, et al. The GRADE Working Group clarifies the construct of certainty of evidence

■表3.エビデンスの確実性評価と推奨決定

●ステップ1:“重大(critical)”な各アウトカムに関して、患者の“価値観と好み”を明確にする

●ステップ2:(とりあえず)“推奨の方向”を判断する

●ステップ3:各アウトカムの確実性を考慮して、推奨に関する“不精確さ”を見直す

●ステップ4:推奨とアウトカム全般にわたるエビデンスの確実性を評価する(最終エビデンスプロファイルと決断テーブルを活用する)

つづき

 

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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