本記事においては、今回採用されたThiruvenkatachariによるレビュー（2013）を”コクランCDSR”、歯科矯正診療ガイドラインのシステマティックレビューチームを”SRチーム”、ガイドラインパネルを”CPGパネル”として記載していきます。そして、コクランCDSRのデータを使って、歯科矯正ガイドラインに提示された内容について、私のGRADE解釈を比較していきたいと思います。
また、臨床疑問（CQ）に関しては、歯科矯正ガイドラインとは別のものも新たに作成して比較することにします。
| CQ 1 | 上顎前歯が前突した小児において、早期矯正治療（7～11歳）は、早期青年期矯正治療（12～16歳）と比較して、有効か（優先して実施すべきか）？ |
|
analytic frameworkにおける、CQにおける介入の比較は、「緑」 vs 「赤」です。矯正治療の介入の種類が、機能的矯正もあれば、ヘッドギア矯正もあるといった内容です。
| |
さて、CQ-1に関して収集したエビデンスはRCTのコクランCDSRです。コクランCDSRでは採用研究は17件ですが、本比較における採用研究は、3件（Florida_1998, NC_2004, UK-mixed_2009）です。採用された各研究（RCT）のRisk of bias（RoB）評価は以下のような結果です。
■Risk of bias graph
(RevMan5)
エビデンスの確実性評価に関するGRADEドメイン（５つの等級ダウン）の一つが、Risk of biasです。
| ①Risk of bias |
|
（SRチーム）３件の研究のうち２件のrisk of biasが高いため２段階グレードを下げた |
|
このSRチームの評価と対応には問題があります。 このGRADE基準を使う限り、上記のRoB summaryで提示されている限界が、２段階もの等級ダウンに値しているとは考えにくいです。 具体的に、Florida_1998研究における限界の１つは、層別ランダム化となっていますが、このランダム割り付けによって、出っ歯の患者の予後バランスがくずれるとは到底思えないです。 SRチームやCPGパネルが、「否、非常に深刻な限界で、２段階低下は妥当である」と主張したとしましょう。それならば、現在提示している効果推定値がどのように大きく異なるのだろうかという疑問が（GRADEの定義から）出てきます。しかし、現実には、CPGパネルは、「他の重要なアウトカムに関してエビデンスが示されたとしても今回と同様に差がないという結果になる可能性が高い。差がないという結果になる可能性が高い研究に対して、今後の研究を実施することさえ難しい」と記載しています。 つまり、Risk of biasの評価においては、”今後の研究で効果推定値が大きく変わる可能性があるため等級ダウン(-2)”としていながら、推奨作成の結論では、”提示している効果の程度は変わらない”という、非常に矛盾した評価過程になっています。 #2. 採用研究のうち、Florida_1998研究とNC_2004研究では20%台の脱落があり、コクランCDSR著者らは、”high risk of bias”と評価しています。数年前までは少なくともSRにおいては、それもありでしょう。しかし、なんの疑いもなく著者らの判定をそのまま利用することは、好ましくないです。 さて、attrition biasにおけるドロップアウト率は、メタアナリシスにおける効果推定値を左右する可能性があり、欠損値（missing data）について適切に検討する必要があります。つまり、対照群あるいは介入群における脱落率を考慮して、その欠損値を補完（imputation）するといったアプローチです。 この手法は、多重代入法 (multiple imputation)ともいわれるもので、1987年にRubinが発表しています(*1)。統計学者には馴染みのある解析手法のようです。 GRADE working groupが加わったMcMaster大学チームは、（2値アウトカムあるいは連続アウトカムにかかわらず）欠損値のある（attrition bias）エビデンスのRoBを評価する際に活用するためのimputation手法を開発提案し、コクランレビュー作成者にもその活用を推奨しています(*2)。 したがって、「脱落率が多いので、深刻なRoBあり⇒等級ダウン」、とはならないケースもあれば、感度分析しだいでは、その逆のパターンもあり得るわけです。 ちなみに、上記の3研究について、補完（imputation）解析をすると、”RoBとして等級ダウンする必要がない”という結果になりました。 また（容易に想像できることですが）、この欠損値に対する補完は、RoBとimprecisionが密接に関連していることをも示しています。 #3. |
|
【私の判断】：RoBによるRate downなし
・body of evidenceに関するRoB評価において、（本ケースにおいては）2段階等級ダウンは間違っている |
*a. 症例減少バイアス。症例の脱落によりアウトカムが不明の症例が生じることに偏りが生じ、アウトカムに差が出ること。
*1. Rubin DB. Multiple imputation for nonresponse in surveys. New York, NY: John Wiley & Sons, Inc.; 1987.
*2. Ebrahim E, et al. Addressing continuous data measured with different instruments for participants excluded from trial analysis:a guide for systematic reviewers. J Clin Epidemiol. 2014 May;67(5):560-70
**個々の研究のRisk of bias評価基準:
| 個々の研究のRoB（コクランの６ドメイン） | 判定 | Fl_1998 | NC_2004 | UK_2009 | |
| いずれのドメインに関してもHigh RoBのものがない、あるいはUnclear RoBが３個以下 | Low | ✔ | |||
| High RoBが１個、あるいは、いずれのドメインに関してもHigh RoBのものがないが、Unclear RoBが４個以上 | moderate | ⇒ | ✔ | ||
| 上記以外 | High | ✔ |
■Risk of bias graph:
(RevMan5)
以下のグラフをみても、どうみても、2段階ダウンとはならないでしょう・・・
About aihara
