2017年7月5日 Posted by aihara

GRADE CPGの基本ー4.16:[CPG]エビデンスから推奨へ-⑬:エビデンスの確実性と推奨の決定-③ステップ-3ー(a1):総死亡

[GRADE-CPG解説資料-44]

完全コンテキスト化アプローチのステップ3です。

■ステップ1:各アウトカム(重大:7~9点)に関して、“患者の価値観と好み”を明確にする(http://aihara.la.coocan.jp/?p=5499
■ステップ2:(推奨に関する不確実性を考慮する前に)まずは“推奨の方向”を判断する(http://aihara.la.coocan.jp/?p=5509

■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
つまり懸案の重大アウトカムのエビデンスの確実性を他の重大なアウトカムと比較して、見直す作業です。
5つのアウトカムのうち、最も重大なアウトカムである「総死亡」の判断からスタートしてみます。

第1アウトカムについて:総死亡

3-1a:懸案のアウトカム(総死亡)の確実性はどうか

総死亡に関する絶対効果は、1000人あたり10人減少で、信頼区間の下限は23人増加、上限は39人減少である。
総死亡アウトカムに関するエビデンスは、RoBに深刻な限界があるが(-1)、非一貫性、非直接性、出版バイアスの問題がなく、“精確さ”の判断によってCoEが決まる。つまり起点としては、「中」である。

SRチームは、imprecisionなしと判断しました。対照群のイベント発生率(中央値)=23%
http://aihara.la.coocan.jp/?p=4837

 

3-1b:懸案のアウトカム以外(心筋梗塞、VTE、脳卒中、大出血)を考慮した場合、介入を推奨するだろうか

*(最良推定値である)点推定値に着目するとよいだろう。
1000人あたり、心筋梗塞 34人減少、VTE 33人減少、脳卒中6人減少、大出血5人増加であり、価値観を無視した点推定値だけをみても、68人の利益(絶対リスク減少)である。
脳卒中の価値観を考慮すると、74人の有益効果であり、「推奨する」という判断をするだろう。

 

3-1c:懸案のアウトカム(総死亡)の“不確実性”を考慮した場合、その推奨は変わるか
(このアウトカムの不確実性、つまり信頼区間を利用して当該推奨が変わるかどうかを判断する)

*懸案のアウトカムの信頼区間に着目する

・介入(トリプルX)が死亡にわずかに影響があるとすれば(信頼区間の下限=23人増加)、総死亡23人増加は、価値観(3倍)を考慮すると、69人の増加に相当する。この効果を、死亡以外の重大アウトカムに対する有益効果と比較すると、5人の利益であることから、推奨の方向は変わらず「推奨する」となるだろう。

・介入(トリプルX)が死亡に大きな影響があるとすれば(信頼区間の上限=39人減少、39人は価値観を考慮すると117人に相当)、有益効果196人(=117 + 34 +33 +12)は有害効果(大出血 -5)をはるかに上回っており、「推奨する」である。

つまり、懸案のアウトカムを考慮した際、信頼区間の下限と上限で決断は変わらないことから、閾値の基準を使った不精確によるグレードダウンとはならない。また、不精確さのもう一つの基準であるOISを満たしている。したがって、最終的なエビデンスの確実性は「中」のままである。

 

ここで注目すべき点は、死亡のアウトカムに関して、利益と害のバランスの不精確さについて判断を下す際に、厳密な閾値を設定する必要がないということです。信頼区間の下限と上限で、決断が異なるかどうかを判断するだけであり、GRADE working groupはこの手法を完全コンテキスト化アプローチと呼んでいます。

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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