2020年6月5日 Posted by aihara

COVID-19におけるソーシャルディスタンス(最低1m以上)はオッズ比 0.18

  

GRADE Working Group(Holger Schünemann, Derek Chu, Elie Akl)のGRADEpro GDTにおける推奨の紹介です (Tentative recommendation for demo purposes only)。
https://guidelines.gradepro.org/profile/Kkb3MK4eM7Q

COVID-19におけるソーシャルディスタンス(最低1m以上)による感染予防効果は、観察研究によるエビデンスで、OR 0.18(0.09-0.38)。
GRADEの等級アップドメインの一つ「効果が大きい」により、エビデンスの確実性は「低」から「中」にグレードアップ。

超密のハイリスク状況(50%が感染)でも、介入の絶対効果としては、・・・・
347 fewer/1000 (225 fewer~417 fewer)!

データからは、より近距離から2m以上までの「用量反応勾配」という第2の等級アップドメインも該当し、メタ回帰分析でも示唆されているが、「大きな効果」と合わせて、2段階グレードアップ(「高」のエビデンス)することはしない。

最終的には、強い推奨/中のエビデンス(GRADE 1B)

**********
中国からの試験に基づいているようです。

 

2020年6月4日 Posted by aihara

系統的レビューや診療ガイドラインの作成において何が一番使われているのか

  

Are systematic review and guideline development tools useful? A Guidelines International Network survey of user preferences
https://twitter.com/gin_member/…/1268112495413202944/photo/1

**************
系統的レビューや診療ガイドラインの作成を支援するツールが140以上もある現状で、どのツールがよく使われているのか使用しているのだろうかということを、Guidelines International Network(GIN)がアンケート調査した結果です。

全体の回答率は34%。GRADEpro GDTが最も人気のあるツール(回答者の26%)で、Dropbox(16%)とRevMan(14%)がそれに続いた。

ほとんどの回答者(85%)が特定ツールを使用した理由は、「より効率的であるため」であった。ほとんどのユーザーは、このツールを再度使用すると述べ(95%)、95%が他の組織にこのツールを推奨するだろうと述べている。
******************

国内の多くのガイドライン作成者は、GRADEpro GDTの機能を十分に活用できていないように思います。
例、ガイドライン作成プロセスのスケジュール管理、アウトカムの重要性の優先付け、~~~

●”GRADEpro GDTの利用法”・・・・ 「診療ガイドラインのためのGRADEシステム3版」 p297-307 追加資料(6)を。
http://www.grade-jpn.com/grade3e_cover.html

●GDTの使い方:臨床疑問の優先順位づけ
http://aihara.la.coocan.jp/?p=3636

2020年6月3日 Posted by aihara

COVID-19における抗ウイルス薬治療のネットワークエビデンス

  

Cochrane Franceによるliving SRサイトです
https://covid-nma.com/living_data/

メンバー(著者の一人にAnna Chaimani)をみて明らかなように、当然ながら、network evidence(CINeMA)も提示しています。
incoherenceやintransitivityも評価したうえでのエビデンスです。



 
しかし、ただでさえ、「非常に低い質のエビデンス」の介入について「indirect comparison」の意味はあるのだろうか・・・

やはりMAGICグループとは、アウトカムの重要性のレベルも異なり、同じエビデンスにもかかわらず、データ抽出内容は異なっています。

Salanti/ChaimaniグループとGRADEグループが強調して、統一指針を出してほしいと思います。

このサイトの提示エビデンスの利点は、GRADEを使ってSoF/エビデンスプロファイルを提示し、絶対効果を知ることができることですが、
当然ながら、推奨の強さや方向にについてはなんら情報を提供していません。

 

2020年6月1日 Posted by aihara

metaEvidence-COVID-19:living meta-analysis

  

COVID-19に関する非常に優れたサイトです。
http://metaevidence.org/COVID19.aspx

“Live meta-analysis and evidence synthesis of potential therapies for COVID19″と記載されており、living meta-analysisです。

■作成グループ:
—————————–
University Hospital of Lyon (Pharmacology and Toxicology Department, Clinical Reseach Department and the Public Health Center)、University of Lyon

■方法の特徴:
—————————–
●バイアスのリスク(RoB)の評価:Cochrane RoB2.0(RCT)、ROBIS-I(観察研究)
●採用エビデンスのRoBにより、3つのシナリオを提示している
●研究デザイン、RoBのレベル、比較対照の種類、薬物クラスを使って、感度分析を実施している
●エビデンスの確実性はGRADEシステムを使用(+、type 1 error risk control)
●エンドポイントは、meta COS (core outcome set)で、重要性をGRADEにより3段階に分類している
●多重比較にも対応している
●治療効果をフォレストプロットだけではなく、Bayesian事後分布も図示している

■例:フォレストプロット
—————————–

■例:Bayesian事後分布
—————————–

******************
相対効果のみで絶対効果がないです。当然ながら、推奨の強さの提示もないです。

 

2020年5月28日 Posted by aihara

アビガンのブログ記事に関するコメントへの返答

  

アビガンをCOVID-19治療に使用すべきか:(2)エビデンスの確実性は「low」の記事に関して、友人の湯浅先生(豊橋医療センター歯科口腔外科)からコメントをいただいたので、判断プロセスに関して、GRADEを使おうとしている他の方々にも参考になると思いますので、紹介します。

◆ブログ記事:http://aihara.la.coocan.jp/?p=10371

湯浅先生:
(1)エビデンスプロファイルで、不精確性ですが、Clinical recoveryのアウトカムで、深刻となっています。
d. 95%CI includes both no effect and appreciable important benefit とありました。
いまだに、この不精確性で、深刻と非常に深刻の評価が分かってないのですが、先生の今回の判断では、今回は非常に深刻でなく、深刻ということなのですよね。
95%CI下限 RR 0.68 124 fewer per 1,000 なら、かなり悪いような気もしたので、気になりました。

[相原]
はい、これは明らかに、1段階グレードダウンで、2段階(-2)ではないです。
理由は以下です。

1. 効果推定値がimprecisionとなっている原因の最大理由は、おそらくserious RoBです。
2.つまり、RoBで(-1)として、さらにimprecision(-2)とすると、”very low”(*)となってしまいます。
3.これはCoEの重複カウントの可能性が高いです。

(*)Very lowの意味=GRADE/DECIDE:
●「効果推定値に対し、ほとんど確信がもてない。真の効果は、効果推定値とは大きく異なるものと考えられる。」
●「この研究は,考えられる効果について信頼のおける指標を提示していない。実際の効果に大きな相違(決断を左右するほどの大きな相違)がみとめられる可能性はきわめて高い。」

このようなカテゴリには思えませんし、実際、GRADE Working Groupは、「特に、RoB, inconsistency, imprecisionにおいて重複カウントによる等級ダウンに注意すべし」と発表しています。

なので、私は、RoB + imprecisionで(-2)としました。
ただ、複数のパネルメンバーによる総合判断として、3段階投球ダウン(-3)とする場合もあるかもしれません・・・・でもその場合には、それなりの論拠を提示する必要があります。

湯浅先生:
(2) ETDで、Balance of effectsが、benefits>>harm とされていましたが、そんなものなのですね。
効果の大きさが、91 more/1,000 (from 124 fewer to 314 more)なので、点推定値は、勝っていますし、91という数字が、利益は大きいとも思いましたが、あくまでも点推定値なので、benefits>>harm とまで言えないのではないかと思いました。benefits>harm ぐらい。と言っても、確かに、先生の解説は理解できましたし、そう解釈もできると思いました。

[相原]
単に、点推定値や信頼区間を考えると湯浅先生の意見もあり得ると思います。
しかし、この推奨において、GRADEのコンテキスト化アプローチを適用すると・・・ benefits>>>harm です。

実際、COVID-19肺炎患者において、肺炎回復や解熱という有益アウトカムと高尿酸血症の有害アウトカムの効用値を想定すると、明らかにbenefits>>>>>>harmです。

まあ、これもパネルの考え方次第なわけですが、例えば、双方のアウトカムの効用値を考えると、
おそらく 95(肺炎回復) vs 5(高尿酸血症)のようなものではないでしょうか? 
つまり、臨床改善アウトカムは有害アウトカムのおよそ20倍の価値観です。

ちなみに、アビガンの害に関しては、別の観察研究(2倍量使用)において有害イベントはみられていませんでした。

湯浅先生:
(3)先生の害に対する解説もその通りと思いましたが、たとえば、パネル会議で、この資料をだしたとき、「害が少ないことも分かった、でも、確実性は非常に低でなく、低であるが、信頼区間も、124 fewer to 314 moreと広いし、点推定値で勝っていても、エビデンスとして臨床判断できるものでもないので、今回は、推奨度の決定はできない。」というパネリストがいても、おかしくはないということで良いでしょうか。

[相原]
”系統的レビューの著者”ならば、「効果ははっきりしない」と判断することは問題ないと思います。
でも、ガイドラインにおいて推奨を作成する場合はそうはいきません。

COVID-19治療の最前線で診療している医師や患者を含めた利害関係者にとっては、利益と害のバランス判断による「Do no net harm」という原則で、意思決定や行動につながるなんらかのガイダンスを提示する必要があると思います。

わずかなbeneficial effectかもしれませんが、”最もありえる効果”が、臨床改善として91/1000ならば、それは「do it」の”方向”であるべきと思います。

上記の信頼区間の124 fewer/1000は、”可能性としては非常に低いが、1週間の当該治療において臨床回復がないのが124/1000”という意味です。
さらに、アウトカムの価値観を考慮すると、利益>>>害は明白です。

もし、点推定値が 2/1000という些細なものならば、「conditional rec/intervention or comparator」となるかもしれません。

なので、ガイドラインパネルは、(設定した閾値を使って)「推奨の方向と程度」を提示すべきです。
この閾値設定に、アウトカムの相対的価値観が必要となってきます。

「推奨度の決定はできない」ということは不適切であり、「COVID-19肺炎(中等症)患者において、アビガン介入1週間後の評価で効果が得られないならば、他の治療選択肢を考える」というのが現実的な推奨注記です。

湯浅先生:
(4)もし、こんなパネリストがいてはおかしいとなると、パネリストの選定そのものを変更、または、パネリストに、どうにかにエビデンスの利用方法を説明して理解してもらう必要があるかもしれないと思って気になった次第です。

[相原]
後者の選択肢と思います。
おかしいとまでは言いませんが、GRADEによるEvidence-to-Decisionの原則を理解してほしいと考えます。

そのようなパネルがいるとすれば、(1)最新GRADEの基本を理解していない、 (2)推奨の”閾値”を明確にしていない、(3)アウトカムの相対的重要性を事前決定していない、(4)統計的有意差をもって推奨の強さを決定すると勘違いしている、(5)患者の治療対象カテゴリや介入期間などエビデンス誤解している、などが推定されると、私は思います。

ネット上では、「アビガンをコロナ感染者の早期から投与すべき」というような意見もありますが、そうではないです。
ブログ記事で紹介したエビデンスからは、以下の推奨文言となると思います。

18歳以上のCOVID-19肺炎患者で、(軽症、重症、重篤例ではなく)中等症ケースに対して、アビガン治療を1週間実施する [GRADE2C]。
注:PCR陽性でも症状が軽く画像検査で肺炎がない感染者は対象としない。重症・重篤患者も対象としない。

湯浅先生:
(5)これまで、Mindsでの講習も含めて、多くの先生と話あってきましたが、日本の医師で、かなり論文が読め、または、原著の英語論文が複数ある先生で、1000人中999名が、推奨無しと判断すると思うのですね。これは、良い悪いとか、関係なく、また理屈でもなく、このエビデンスで、弱い行なうことを推奨する、というのに賛成できない方がほとんどということです。まあ、僕の推測ですが、、、。
もちろん、弱い推奨だからといって、行なわない先生もいても良いと説明してもです。それだけ、このバイアスリスクが深刻な論文1つで、行なうことを推奨と言うことへの抵抗が強いと思うのです(僕も気持ちは、そうですが^^;)。

[相原]
1.具体的な判断理由が私にはわかりませんが、その999人の方々は、推奨の閾値や価値観をどのように設定しているのでしょうか?

2.また、直接比較のランダム化試験にこだわっているという現状があると考えます。

3.Urgent guidelineやRapid guidelineにおいては、そんな時間的な余裕がないことが多く、たとえばSARS-CoV-2に関するガイドライン作成において、必要であればMERS-CoVやSARS-CoV1のエビデンスを活用するという手法もあります。また、animal studiesのエビデンスを利用せざるを得ない状況もあります。
こうなると、indirectnessが非常に深刻となってきます。

4.迅速ガイドラインにおいては、エビデンスが継続的に更新されるliving reviewが必須で、living radid guidelineであるべきです。

5.いずれもGRADEシステムの基本です。

湯浅先生:
(6)マジックで、オーストラリア(こちらがのが5月27日と新しい、カナダは5月4日)のには、Favipiravir vs Arbidolがなかったので、無いと思っていましたが、もう一つのプロジェクトの方にはありました。
https://app.magicapp.org/#/guideline/4216

文献が、相原先生のと同じのを使っているのか不明で、以下の参考文献しかありません。アウトカムも1つのみとのこと。
[22] Liu W., Zhou P., Chen K. et al : Efficacy and safety of antiviral agents in COVID-19 patients: systematic review and meta-analysis (in submission). 2020;

[相原]
同じ文献ですが、MAGICパネルの評価は、verious RoB, serious indirectness, very serious imprecisionで、最終的に「Very Low」の判定です。

推奨:「Weak recommendation against(in patients with non-severe COVID-19)」
(GRADE 2D)

————————-


 
We are very uncertain of the effect of favipiravir on clinical recovery at day 7.

[Preference and values]
First, when modest harms were present and there was low-quality evidence of a small but important difference in an outcome important to patients (e.g., mortality), most patients would choose to receive an intervention. That is, most patients would place a higher value on an uncertain, small but important benefit than in avoiding modest harms. Second, when low-quality evidence suggests little or no benefit, or when only very low-quality evidence exists and effects are therefore very uncertain, most patients would decline the intervention.
********************

以下はMAGICパネルの判断に関する意見です。

1.MAGICパネルは236人の全患者から相対リスクを算出していますが、この中には、severe or critical patients(Favipiravir群=18/116 vs Arbidol群=9/120, p=0.0658)が含まれています。

したがって、あえて「non-severe COVID-19」というカテゴリを作成したうえでの推奨提示ならば、236人の患者のITT解析(?)によるRRは不適切と私は思います。

2.また、indirectness=seriousというのもどうかと思いますが。。。まあこのような判断もあるのでしょう。
いずれにしても、CoEは「low」か「Very low」でしょう。

3.Chenらの報告において、中等症に限ると(EtDテーブルに記載したように) 臨床回復率を2値化した単純比較では著者が発表しているように統計的にも有意です(RR= 1.28;1.04-1.57、ARR 157 more/1000; 25-287 more/1000)。

湯浅先生:
(7)18 歳以上の中等症 COVID-19 患者に対して、Arbidolよりアビガンの使用を提案する(GRADE 2C)
でなかったのは、どのようなロジックになるのでしょうか。
もっとも、Arbidol・ウイルスの侵入阻害薬で、治療効果はもともとなさそうなので、未治療みたいなものですけど(強いて言えば害だけ??)。

[相原]
この論文では、確かにcomparatorはArbidolという抗ウイルス薬ですが、中国ガイドラインでは標準的治療として位置づけされているものの、治療の有効性を獲得するには不十分な量かもしれないとされているものです。

https://www.nature.com/articles/s41421-020-0169-8.pdf
——————————————
However, the current dose of arbidol (200 mg, 3 times/day) recommended by the Chinese Guidelines may not be able to achieve an ideal therapeutic efficacy to inhibit SARS-CoV-2 infection, and should be elevated.
——————————————

なので、MAGICパネルの”comparator=indirectness”というのは厳しすぎると私は考えます。

今回のブログでの一連の説明でも、「このアビガンのエビデンスは、対albidolに限定した効果に関するものです」とは記載しませんでした。
アビガンの害に関する検索において、エボラウイルスの観察研究エビデンスを採用しましたが、こちらも、同じように”indirectness= not serious”としました。

でも、MAGICパネルは、indirectness(-1)と評価しており、この辺はいずれが正しいかということではないです。

つまり、「判断の透明性」が重要です。
推奨事項の最終ユーザーが、医療提供者と患者が決定すればよいことと思います。

ちなみに、MAGICパネルのArbidolの対Standard Care比較では(1件の研究で、n=23)、ウイルスクリアランスは RR=1.23 (0.74-2.03)で全く差がないです。
************

Non-severe (Moderate) COVID-19に限ったサブグループ効果では以下のようになりますが、さすがに、こちらのエビデンスは「very low」と思います。

Full Evidence profileは、こちら

 

2020年5月26日 Posted by aihara

COVID-19の重症度

  

コロナ感染症の発端となった中国から管理治療経験の論文です。

Peng F, et al. Management and Treatment of COVID-19: The Chinese Experience. Can J Cardiol. 2020 Apr 17 doi: 10.1016/j.cjca.2020.04.010

留意すべきは、その「重症度分類」で、中国発論文の多くはこの基準に従っていると考えます。

なので、安易に、「軽症COVIDとか~~、重症」という用語で、他の発表論文内容を比較することには注意する必要があります。

ちなみに、以前、アビガンについて「弱い推奨」と紹介した記事におけるエビデンスに関する「PICO」の「p」は、軽症例ではなく、中等症です。
http://aihara.la.coocan.jp/?p=10394

従って、国内におけるCOVID-19関連ガイドラインを作成する際には、(統合エビデンスの確実性を等級づけする場合でも)、本疾患の重症度分類がきわめて重要です。

注:この分類をスタンダードにすべしという意味ではないです。

 

2020年5月25日 Posted by aihara

新型コロナウィルスへの血清IgM, IgG抗体の定量測定プロジェクト

  

https://www.covid19-jma-medical-expert-meeting.jp/topic/1533

児玉 龍彦(東京大学先端科学技術研究センター がん・代謝プロジェクトリーダー)
—————————————————————-
●3大学病院(東大病院、慶應大学病院、阪大病院)および3研究所(東大先端研、東大アイソトープセンター、東京都総合医学研究所)にて稼働が開始し、診断や重症度判定に対する有用度の評価が始まった。

目的:
●第一の目的は、抗体検査が新型コロナウィルスの診断と重症度判定における有用性を明らかにすることである。現在、診断にはPCRによって新型コロナウィルスRNAのコピー数を測定する方法が標準となっている。この方法には2−4割の偽陰性の存在が知られている。PCR検査とIgG診断を併用することにより、より正確な診断法を確立できると期待される。

●第二の目的は、新型コロナウィルスの感染拡大状況を疫学的に調査する。

方法:
●化学発光による自動測定の単一機種(YHLO社iFLASH3000,IgGキット)
●輸血などで自己抗体陽性者はIgM偽陽性の場合がある
●SARSと交差反応あるが、風邪コロナ4種とは交差反応なし。

途中結果:
我が国でのIgGの測定は非常に安定した結果が得られている。
●予備検討で、19例のPCR陽性患者中、IgGが標準サンプルでキャリブレーションされたカットオフ値でみると、19例中16例で陽性、PCR陰性例で19例中0例という良好な結果だった。しかし抗体値は、経過中に変化するため、注意して陽性率を評価する必要がある。

●予備調査では、発症推定後、9日目から9割以上のIgG陽性が観察された。しかし測定日がこれ以前であるとIgGが陰性となる可能性がある。
一方、PCR陽性者であっても、IgMは、感染後早期では高値にならない例が多い(4−5割)ことが明らかになりつつある。

●今回測定する抗体の中和活性については不明である。
したがって、メディアで報道されているように抗体陽性者が「免疫パスポート」を獲得するかは、これからの研究に待たなければならない。

付記:抗体検査の現状とPCR検査との関係
●本研究でIgG陽性が判明しPCR検査がなされていない場合には、PCR検査を推奨する。
●IgG高値が再感染防止の指標であるとする仮説が提唱されているが、本方式を用いた予備検討で、IgG抗体価が高くても重症化する症例の存在することが報告されている。
●本研究は、抗体の定量的測定の科学的検討を目指すものであることを改めて明記する。

各地の医師会へのお願い:
東京以外の地方の方に、どのように抗体検査の研究の参加いただけるか、各地の医師会とご相談させていただくことを希望しております。ご希望の医師会は本研究連絡窓口にご連絡をお願いいたします。

 

—————————————————————-
Zhou P, et al. A pneumonia outbreak associated with a new coronavirus of probable bat origin. Nature volume 579, pages270–273(2020)

2020年5月23日 Posted by aihara

アビガンをCOVID-19治療に使用すべきか:(5)「害」に関する観察研究

  

 
アビガンの添付文書にはさまざまな有害事象が記載されています。効能効果が以下です。
***********************************
●再興型インフルエンザウイルス感染症
●新型インフルエンザウイルス感染症
***********************************

アビガンの「害」に関して、観察研究を含めて検索した結果が以下です。

■検索式(PubMed)
————————————————————
((Favipiravir[tiab]) AND (harm*[tiab] OR safe*[tiab] OR side effect[tiab] OR adverse*[tiab] OR toxicity[tiab])) AND (randomized controlled trial[pt] OR controlled clinical trial[pt] OR meta-analysis[pt] OR meta-analysis[tiab] OR systematic review[ti] OR cochrane database syst rev[ta] OR practice guideline[pt] OR clinical trial[pt] OR observational study[pt] OR Comparative Study[tiab] OR evaluation study[tiab]))

■検索結果:ヒット数 2 (ref3は#1より)
————————————————————
1. Lee JS, et al. Anti-Ebola Therapy for Patients With Ebola Virus Disease: A Systematic Review. BMC Infect Dis . 2019 May 2;19(1):376. doi: 10.1186/s12879-019-3980-9.

2. SissoKo D, et al. Experimental Treatment With Favipiravir for Ebola Virus Disease (The JIKI Trial): A Historically Controlled, Single-Arm Proof-of-Concept Trial in Guinea. PLoS Med. 2016 Mar 1;13(3):e1001967.

3. Bai CQ, et al. Clinical and Virological characteristics of Ebola virus disease patients treated with Favipiravir (T-705)-Sierra Leone, 2014. Clin Infect Dis. 2016;63(10):1288–94.

■方法および解析結果:
————————————————————
エボラウイルス感染におけるファビピラビル使用における有害事象を調査。
エビデンスのバイアスのリスクは、ROBINS-Iを使って評価。

薬物使用量は、COVID-19のランダム化比較試験よりもはるかに多い量です。

#ref-2:Favipiravir (oral) 6000 mg on day 0, then 2400 mg daily on days 1 to 9 (111)
#ref-3:Favipiravir T-705 (oral) 800 mg twice on day 0 and two doses of 600 mg on subsequent days, ranging from 3 to 11 days, until discharge, transfer, or death (n = 39)

■有害事象:
————————————————————
●アビガンの観察研究(2件)において、1件の研究(ref#3)では有害事象の「報告なし」で、他の1件の研究(ref#2)ではアビガンによる重症有害事象はなかった。

●これらのエビデンスのRoB(ROBINS-I)は”serious”です。

●RevManでは、(RoBを提示するため)、2つの研究で有害事象=0として入力しました。
いずれにしても、

ROBINS-Iを使ったGRADE評価では、このエビデンスはRoBに関して、”2段階グレードダウン”です。

 
GRADEによる最終的なエビデンスの確実性は「Low」
(GRADE/ROBINS-I)

******************************
●以上から、COVID-19で使用されているアビガンの量や期間からは、有害事象は少ないと思います。
●なお、1~2か月以内には、富士フィルムの第3相治験の結果がわかるようです。
●また、海外からメタアナリシスも発表されるようです。

 

2020年5月22日 Posted by aihara

アビガンをCOVID-19治療に使用すべきか:(4)推奨作成に関して「害」は十分に考慮されたか

  

 
EBMにおける”Do no net harm”という基本からすると、単一RCTで報告された有害作用(高尿酸血症)だけで、利益/害バランスに基づく推奨を作成できるのかという反論があるはずです。

・・・確かに不十分なエビデンスです(今後複数の研究エビデンスが利用可能となるかもしれませんが、現状ではたった1件のRCTです)。

実際、多くのアビガン治療介入に反対する方々の根拠の一つには、催奇形性を挙げています。

では、妊婦は適応外としても、男性がアビガンを服用した場合の催奇形性に関する有害作用はどうなのでしょうか?

精子に対する影響に関して、下記の要約が発表されています。

●http://www.doyaku.or.jp/guidance/data/H22-4.pdf
=====================================================
精子形成期間が74日であるため、薬物が精子に影響を与えるとすれば受精前約3か月以内に投与された薬ということになります。
従って、受精1~2日前に服用した薬の影響は考慮しなくてもよいだろう。

避妊期間はおおむね薬物投与後3~6カ月とされているものが多い。
~~~
結論として、
「臨床データや催奇形性に関する報告はほとんどない。影響が考えられる薬物を服用する場合には一定期間避妊することをお勧めする」
=====================================================

それでも、以下のような主張もあります。
●https://toyokeizai.net/articles/-/351350?page=4
=====================================================
アビガンの臨床試験では、催奇形性のリスクが強く懸念されることから、文書による詳細な説明が行われ、投与終了後90日間の避妊が指示されていた。しかし、実際には、参加した762人中7人が90日以内に妊娠。
=====================================================

*******************************
注:
個人的にはアビガン推奨派でも反対派でもないですが、GRADE Evidence-to-Decisionフレームワークに基づくと、「条件付き推奨」となるということです。

この判定に対して、Expert opinionとして「催奇形性が問題」と主張する場合には、説得力のある御自身のエビデンスを提示する必要があります。

「有効性が確実で副作用が無い」治療など、ほぼ無いです。

我々は、”不確実なエビデンス”を使って、その不確実性のレベルを評価しつつ、利益と害に関する効果の大きさのバランスを、アウトカムの価値観、介入のコストやリソース、公平性、実行可能性、許容可能性、を考慮しつつ「推奨の方向と強さ」を決定する必要があるわけです。・・・ これが、GRADE/DECIDE/Cochrane/UpToDate~~の基本コンセプトです。

つまり、
COVID-19においては、感染の早期に病態を進展させないことが重要でしょうし、そのための一つの選択肢として、「RNA 依存性RNA ポリメラーゼ阻害剤」を早期に、しかも肺炎の軽症~中等症ステージで、1週間治療する、ということは、少なくとも(催奇形性云々とは無縁の)”重症化するとやっかいな65歳以上”の感染者には、利益>>害が明確だろうと考えます。

 

2020年5月22日 Posted by aihara

アビガンをCOVID-19治療に使用すべきか:(3)弱い推奨=GRADE 2C

  

 
●COVID-19患者(中等症)において、アビガンの効果は、点推定値からbenefit>>harmで、推奨の方向は「do it」です。
●そして、効果の大きさ、エビデンスの不精確さ(=「低」)から、推奨の強さは「weak/conditinal」です。

つまり、GRADE 2Cです。
************************************************************************
「この研究は,考えられる効果について一定の指標を提示している。
しかし,実際の効果に大きな相違(決断を左右するほどの大きな相違)がみとめられる可能性は高い。」
************************************************************************
Evidence to Decision (EtD) テーブル:エビデンスの質(効果推定値の確信性)の等級付けのための定義

「条件付き推奨」というのは、下記は対象外です。
1.18歳未満
2.COVID-19重症例
3.肝障害child-pugh(C)
4.HIV感染者
5.妊婦

また、(論文内容から)本治療はPCR陽性結果を待っての肺炎治療ということではない、ということです。

エビデンスから推奨の判定を記した、Evidence-to-Decisionテーブルが以下です。
*******************************************************************************

EtD_Favipiravir_0522 _.pdf

EtDテーブルにも記載しましたが、今後メタアナリシスが公開されるでしょうから、エビデンスの確実性や推奨が変わる可能性もあります。

 

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