2021年5月19日 Posted by admin

完全コンテキスト化アプローチ_6:正味の効果推定値の精確さを分類する(step_4)

  

ステップ3における重要性調整効果推定値のそれぞれを併合して得られた正味の効果推定値(Net effect estimate)は34.5 (95%CI: -333 ~ +402)でした。
 
つまり、”点推定値は有害で、信頼区間の下限は有益で、その絶対値は正味の効果の点推定値よりも大きい”ことから、95%CIからは”possible net harm”と判定されました(図1)。オンラインツールでも同じ結果です。
 
■図1.重要性調整効果推定値を併合したアウトカム全般の正味の効果

しかし、前回述べたように、この分類は、”正味の利益の閾値=0”として利益と害のバランスを評価していることに注意が必要です。
 
つまり、ガイドラインパネルは、推奨のための「最小重要差(MID)」(場合によっては「中程度の大きさ」、「大きい効果」など)を判断するための「閾値」を設定して判断する必要があります(図2)。

 
■図2.正味の効果推定値の精確さの分類


(以前の表にMIDを追加:http://aihara.la.coocan.jp/?p=11045

 

●ステップ4:シナリオにおける正味の効果推定値の精確さの分類

シナリオの場合に、全原因死亡が参照単位であることからMID=2%(20/1000)と設定したと仮定すると、正味の効果推定値の点推定値(3.5%)は小さな効果の閾値(2%)に近く、信頼区間は大きな利益と大きな害(ここでは閾値=10%と設定したと仮定)の閾値を超えています(図3)。

つまりエビデンスの精確さ(precision)の評価は、“possible no net effect or harm” (-3) で、very low certaintyに3段階等級ダウンとなります。

しかし現実的なパネルの判断としては、”非常に低い確実性”と判断するパネルもあれば、”95%CIが非常に広く真の効果がどこにあるのか全くわからないので、確実性のレベルを評価する意味が全くない”と判断するパネルもあり得ます。

 
■図3.利益と害の閾値をMID=2%、大きな効果の閾値を10%

 
以上から、Alper論文に準じたGRADE評価としては以下の2つの可能性となります。

(1)正味の効果推定値の精確さは、非常に低い確実性(very low certainty)である。

(2)CIの広さから、確実性を評価することは無意味である(評価を放棄)。


 
***つづき(step5:「重大なアウトカムの効果推定値の確実性を検討」)

 

2021年5月12日 Posted by admin

完全コンテキスト化アプローチ_5:重要性調整効果推定値の併合(step_3)

  

各効果推定値にその相対的重要性の乗数を掛けたものを、重要性調整効果推定値(Importance-adjusted effect estimate)と呼びます。

●ステップ3:重要性調整効果推定値の併合

シナリオの重要性調整効果推定値(患者1000人あたりの全原因死亡に相当するイベントの単位で)は、以下のようになります。

アウトカム 患者1000人あたりの
絶対効果推定値(95%CI)
不効用値(*) 患者1000人あたりの全原因死亡相当イベント単位による
絶対効果推定値(95%CI)
全原因死亡 -12 (-107 ~ +93) 1 -12 (-107 ~ +93)
局所再発 -17 (-109 ~ +98) 0.5 -8.5 (-54.5 ~ +49)
遠隔転移 -9 (-35 ~ +28) 0.5 -4.5 (-17.5 ~+14)
重篤有害事象 +85 (+2 ~ +1000) 0.7 +59.5 (+1.4 ~ +700)

*:不効用値は、「重大アウトカムの相対的重要性(step2)」を参照。

 
重要性調整効果推定値のそれぞれの点推定値を合計すると、正味の効果の点推定値(Net effect estimate)が得られます(この例では34.5)。

統計式(原著論文に記載)により、正味の効果の95%信頼区間も計算が可能で、本シナリオの場合の正味の効果は、34.5 (95%CI: -333 ~ +402)です。
これは「不精確さの分類」としては、possible net harmですが、論文にも記載されているように、”正味の利益の閾値=0”として利益と害のバランスを評価していることに注意が必要です。

また、正味の効果推定値のオンライン計算ツールも利用可能です。
https://computablepublishing.us/net-effect/

 

●Net effect estimateのオンライン計算

4つのアウトカムの絶対効果推定値を95%CIを含めて入力し、相対的重要性を乗じて得られた正味の効果の推定値が図1です。
表中の”Importance Multiplier”が相対的重要性で、この推定値に関しても、”possible net harm”と表示されています。

図1:


 

●フォレストプロット

4つのアウトカムの重要性調整絶対効果と、併合した正味の効果推定値をプロットしたものが以下の図2です。

図2

 
***つづき(step4)
次回は、アウトカム全般にわたる正味の効果推定値の精確さ(precision)の分類です。

 

2021年5月10日 Posted by aihara

完全コンテキスト化アプローチ_4:重大アウトカムの相対的重要性(step_2)

  

シナリオでは、ステップ1において、併合される重大アウトカムを4つ決定しました。
各アウトカムに関するエビデンスとその確実性を要約したものが以下です。

アウトカム 患者1000人あたりの絶対効果推定値(95%CI) 効果推定値の確実性(*)
全原因死亡 -12 (-107 ~ +93) Low (RoB, indirectness)
局所再発 -17 (-109 ~ +98) Low (RoB, indirectness)
遠隔転移 -9 (-35 ~ +28) Low (RoB, indirectness)
重篤有害事象 +59.5 (+1.4 ~ +700) Low (RoB, indirectness)

*: エビデンスの確実性について不精確さのための評価(等級ダウン)はしない。
注1.オリジナルのエビデンスプロファイル:evidence_profile_0501.pdf
注2.重篤有害事象アウトカムのフォレストプロット:forest_plot_SAE.jpg

 

●ステップ2:各アウトカムの相対的重要性の決定

完全コンテキスト化アプローチ(Alper)の第2ステップは、各アウトカムの相対的重要性を決定することです。
(Alper BS, Oettgen P, Kunnamo I, et al. Defining certainty of net benefit: a GRADE concept paper. BMJ Open 2019;9:e027445. doi:10.1136/bmjopen-2018-027445

切除可能な口腔がん患者の術前化学療法による全原因死亡を参照単位(=1)として、他の3つのアウトカムの重要性を決定します(ここでは、アウトカムの重要性の質的9ポイント評価のスコアは関係ないです)。
相対的重要性は以前は「価値観や選好(values and preferences)」と呼ばれていたものですが、例えば決断分析の効用値のように、不効用値(disutility = [1- utility])を使って、相対的重要性に変換できます。

相対的重要性や不効用値に関する詳細は、原著あるいは、GRADE3版の2.4-2.1(p146)を参照ください。
(当然ながら、GRADE3版で解説している完全コンテキスト化アプローチは、今回説明している手法とは異なっています。Hultcrantz M, et al. The GRADE Working Group clarifies the construct of certainty of evidence. JCE 2017)

相対的重要性は、単一の変換係数(例、0.7)というよりは、”ある範囲”というのが現実的ですが、この点は後のステップ6で感度分析することになります。
いずれにしても、このステップ2(各アウトカムの相対的重要性の決定)では利害関係者の意見を反映させる必要があります。

全原因死亡が参照単位とみなされ、例えば、患者が局所再発と遠隔転移の重要性を全原因死亡の0.5倍、重篤有害事象を0.7倍重要視するという仮定から始めてみます。

 
***つづき(step3)

 

2021年4月30日 Posted by aihara

完全コンテキスト化アプローチ_3:併合アウトカムの決定(step_1)

  

パネルがピックアップしたアウトカムは8個ですが、診療ガイドラインに必要なアウトカムの選択(完全コンテキスト化アプローチ)には3つの原則があります。

  1. 推奨の決定に重大なもの(7~9点)を選出する(非重要[1~3点]、重要だが非重大[4~6点]は除外)。
  2. 統合のためのアウトカムは互いに独立していて重複しない(相関なし)(効果推定値の重複カウントを回避するためであり、例えば、複合アウトカム[総死亡]とそのアウトカムの一つ以上のコンポーネント[心血管死]の両方を含めることはできない。しかし、現実的には完全に独立していることは稀であり、そのために感度分析を実施)。
  3. アウトカムの数は最大7個まで選出する(重大性の低いアウトカムによる正味の効果推定値への希釈的影響を回避するため)。

 

●ステップ1:シナリオにおける併合アウトカムの決定

# アウトカム 重要性(1-9) 独立性 アウトカムの採用
1 全原因死亡(OS) critical (9) 独立している 採用
2 口腔癌そのものによる死亡 critical (8) 独立していない 採用しない
3 局所再発 critical (8) 独立している 採用
4 遠隔転移 critical (8) 独立している 採用
5 発熱性好中球減少 (*) important(4) 独立していない 採用せず
6 QOL (¶) important (6) 独立していない 採用せず
7 重篤有害事象(Grade 3以上)(†) critical (8) 独立している 採用
8 口腔機能 important (6) 独立していない 採用せず

*:好中球減少による発熱は重篤有害事象と重複する可能性が高い。
¶:他のアウトカムと重複する可能性が高い。また、反応が異なる個々の患者への影響を考慮すると、連続スコアの平均を使用すると誤解を招く可能性がある。
†:重篤有害事象(SAE)の定義は、非血液毒性のGrade(3-5)である。重篤有害事象に関しては、勝俣範之先生にも教えていただきました。最近では、QOLや、患者自身が判定するPRO CTCAEもあるということです。

 
以上から最終的に、利害関係者を含めたパネルは併合するアウトカムとして、全原因死亡、局所再発、遠隔転移、重篤有害事象と決定したというシナリオとします。
これが、完全コンテキスト化アプローチの第一ステップです。

 
***つづき(step2)

 

2021年4月29日 Posted by admin

完全コンテキスト化アプローチ_2:アウトカムの設定

  

歯科口腔癌診療ガイドライングループのメンバーからの依頼利用例は、同ガイドライン2019版のSR1でした。
今後の解説では、一部のデータや解釈には仮想的なものが含まれていることに注意してください。

CQ:切除可能で外科治療を予定している症例に対して術前療法を行なうべきか?
> P:切除可能な口腔がん患者
> I:術前化学療法あり
> C:術前化学療法なし
> O:(術後アウトカムとして): 

歯科口腔癌診療ガイドライン2019の本CQに関するPICの適格基準の詳細を私は知りませんので、具体的には以下のものとして進めます。
***********************
P=切除可能な進展例(Stage2~3以上)
I=術前化学療法は、シスプラチンやフルオロウラシルを中心とした多剤併用療法で、2~3サイクル
C=術前化学療法なし
***********************

アウトカム(O)について、パネル(SRチームや利害関係者を含む)は、最初に以下のように8個選出したと仮定します。

1.全原因死亡(OS)
2.口腔癌そのものによる死亡
3.局所再発
4.遠隔転移
5.発熱性好中球減少
6.QOL
7.重篤有害事象(Grade 3以上)
8.口腔機能

@@@.これらのアウトカム(#7以外)は口腔癌診療ガイドライン2019に記載されているものから選択しました(相原)

***つづき

 

2021年4月27日 Posted by aihara

完全コンテキスト化アプローチ_1:CQの定式化

  

歯科口腔癌診療ガイドライングループのメンバーからGRADEの「完全コンテキスト化アプローチ」を解説してほしいという依頼がありましたので、口腔がん診療ガイドライン2019の例(一部のデータは仮想)を使って、推奨作成までのプロセスを解説したいと思います。

CQ:切除可能で外科治療を予定している患者に対して術前療法を行なうべきか?

P:切除可能な口腔がん患者
I:術前化学療法あり
C:術前化学療法なし
O:(術後アウトカムとして):

本CQに関して、アウトカムを設定することになります。

 

***つづき

 

2020年12月14日 Posted by aihara

COVID living network meta-analysisにおける比較対照

  

ランダム化試験において、比較対照がプラセボと標準治療なのかで治療介入効果は異なるのだろうかをCOVID-19で調べてみると、その効果(絶対効果、相対効果)は、統計的有意とは言えないもののやや異なるようです。
なので、ある介入効果に関する推奨を作成する上では、比較対照がプラセボ治療なのか標準治療なのかにも注意する必要があるように思います。

少なくともCOVID治療に関するRCTのメタ解析にあたっては採用されている比較対照にも注意が必要かもしれません。

 

2020年12月4日 Posted by admin

ランダム化試験と非ランダム化試験の統合は・・・

  

偶然にも、複数のガイドライン作成パネルから、RCTとNRSの統合に関する問い合わせをいただいた。

両者の統合には保守的なスタンスが良いかと思いますが・・・
以下を参照してほしいです。

EBMを超えてー診療ガイドラインの動向や新しい潮流(GRADE)を中心として_相原.pdf



 

2020年11月30日 Posted by admin

複数のアウトカムにわたるNet Effect Estimateと各アウトカムの価値観(相対的重要性)

  

同じような質問がでてくる可能性があるので、(FBFのボードでコメントした内容を、健忘録として)自分のブログでも紹介しておきます。

■質問:
推奨を作成する際の、複数の重大なアウトカムの価値観(相対的重要性)を2倍、あるいは5倍など設定するのは・・・なにか決まりがあるのか?

■回答:GRADEの基本方針:

(臨床的に常識な範囲であれば)、1.5倍でも、3倍でも、5倍でもなんでもよいのです。 (^^;
要するに、重大なアウトカムのいくつかで効果の方向が異なる場合の感度分析ですから。

単純に2~3個のアウトカム(推奨に必要なcritical outcomes)があると想定して考えると以下です
(注:マイナスがbeneficialで、プラスはharmfulです)。

 
●シナリオ1:死亡が20増加(= +20)/1000、臨床回復30増加 (= -30)/1000
この場合、差し引き(単純計算では)20-30 = -10/1000 で、net benefitとなり「推奨する」の方向性です。
ところが、死亡アウトカムの価値観を臨床回復の2倍と想定すると、20*2 – 30 = +10/1000で、net harmとなり「推奨しない」の方向性となります。
また、1.5倍ならば正味の利益はゼロとなります。

なので、シナリオ1の場合は、価値観の設定でアウトカム全般にわたる効果は非常にばらつき、「推奨はできないだろう、そもそも死亡が20/1000自体から推奨できないだろう」、というような判断過程と思います。

 
●シナリオ2:死亡が10増加(= +10)、臨床回復100増加(= -100)/1000、重篤有害事象 50減(= -50)/1000
この場合、単純計算では、10-100-50 = -140/1000で、net benefitです。
死亡アウトカムを5倍の価値観と設定しても、この正味の利益効果は相殺されません。
なので、シナリオ2の場合には、「推奨」となります。

この辺の価値観としての効用値設定は、パネルが判断することになりますが・・・・

以上は、単純な点推定値の差し引きで、全般の点推定値を表示しましたが、実際は、アウトカム全般の95%CIを参考にnet estimateの不確実性(特にimprecision)を評価することになります。

***********
このような内容は、なんどかブログでも説明していますし、GRADE3版の2章でも同じようなことを記載しています。
http://aihara.la.coocan.jp/?p=11165
http://aihara.la.coocan.jp/?p=11045

ブログで説明している以下のサイトでも算出可能です。
https://bmjopen.bmj.com/content/9/6/e027445.long

 

2020年11月29日 Posted by admin

COVID-19薬物療法に関するRapid/Living recommendations 改訂第2.2版

  

日本版敗血症診療ガイドライン2020特別委員会 COVID-19対策タスクフォースより (2020/11/26)

日本版敗血症診療ガイドライン2020(J-SSCG2020)特別編
COVID-19薬物療法に関するRapid/Living recommendations 改訂第2.2版

https://www.jaam.jp/info/2020/info-20201126.html

●本診療ガイドラインは初版を2020年9月9日、第2版を2020年10月14日に公開しており、今回は改訂第2.2版になります。
●第2.2版はCQ2(レムデシビル)のみを最新のエビデンスに基づく推奨に変更したマイナーアップデート版となります。


 

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