Posts Tagged: ‘エビデンスの質’

パラシュート装着の有効性に関するRCTは必要か

2013年1月29日 Posted by aihara

EBMに関して有名なBMJパラシュート論文があります。このパロディ論文は、EBMそのもの、あるいはRCT至上主義に対する批判に使われているようですが、EBM-working groupやGRADE working groupの考えは異なっています。

■BMJ論文
Parachute use to prevent death and major trauma related to gravitational challenge: systematic review of randomised controlled trials. BMJ Journal. 2003;327:1459

parachute

BMJ論文の内容は次のようなものです。

高所からの落下に関連した死亡や重篤な外傷を防止するためのパラシュート使用:
ランダム化比較試験のシステマティック・レビュー

●目的と方法:
高所からの落下時の重篤な外傷を防止するためにパラシュートが有効かを評価するために、ランダム化比較試験のシステマティック・レビューを実施した。
情報源は、Medline, Web of Science, Embaseやコクランライブラリ、適切なインターネット情報サイトと引用リスト。主要アウトカムは、死亡もしくは重篤な外傷(injury severity score > 15)であった。

●結果:パラシュート介入のランダム化比較試験はなかった。
●考察:

健康障害の予防を意図した数多くの介入についてもいえることだが、パラシュートの有効性についてランダム化比較試験を使用した厳格な評価がなされていない。EBMの擁護者は、観察研究のデータのみを使って評価された介入の採択を批判してきた。最も急進的なEBM肯定派論者がパラシュートの二重盲検ランダム化プラセボ対照クロスオーバー試験を企画し、これに参加すれば、誰もがメリットを享受できるだろう。

■同じテーマに関して、EBM-, GRADE working groupの考え方は次のようなものです。

parachute2 (図は、Holger Schunemann教授より)


Not thinking about effect sizes separately (and thus basing your “level of evidence” solely on study design) is wrong. When effect sizes are large (or extremely large, as in the parachute example), conduction RCTs are not necessary.
効果の大きさを別に考えない(そして、エビデンスのレベルを研究デザインだけで決定する)ことは、間違っている。効果サイズが大きい(もしくは、パラシュート例のように極めて大きい)ならば、RCTの実施は必要ない。
GRADEアプローチによる評価は、観察研究のエビデンスの質 (low)をrate-upする( high)。

CPG作成ツール:Minds2007からGRADEへ -(5) Minds基準にGRADEを取り込む

2012年10月15日 Posted by aihara

Minds2007基準には個別研究のエビデンスを評価するという簡便さがあります。しかし、WHO, Cochrane Collaboration, UpToDate, Clinical Evidence, CDC, IDSA, ACCPなどがGRADEアプローチを採用し、GINとGRADEがガイドライン作成・普及に協調して活動している現状では、body of evidenceの質評価と利益・不利益バランスによる推奨決定というGRADEアプローチを国内基準に取り込むことが望ましいと思います。

いまやコクランレビューの多くはGRADEシステムを使って作成されており、そのコクランレビューに示されるエビデンスの質(GRADE)をよく理解するためにも、コクランレビュー抄録の日本語訳を紹介しているMindsにはGRADEの教育・普及に指導的な立場になってほしい。それが国内における質の高いシステマティックレビューや診療ガイドラインの作成、さらには最終的な医療の質向上につながると思います。

まとめ

minds


 

minds


 

■ 「CPG作成ツール、Minds2007からGRADEへ」をまとめたpdfファイルは、Hpリンクから利用できます。
from_minds2007_to_grade.pdf

 

CPG作成ツール:Minds2007からGRADEへ -(4) 推奨の強さ

2012年10月15日 Posted by aihara

Minds2007基準とGRADEの大きな違いのひとつが、推奨の強さ(推奨度)の決定です。
すなわち、Minds2007においては複数のエビデンスがある場合には最もレベルの高いエビデンスを採用し、GRADEにおいては、いくつかのアウトカムが異なる方向ならば最も質の低いエビデンスを採用するという基準です(図1)。

しかし、Minds基準における”エビデンスのレベル”以外の推奨決定要因は、GRADEと類似したものです(図2)。

現在のMinds2007基準による最終的な推奨は、A, B, C1, C2, Dの5段階であり、これらはGRADE分類に従うと、図3のように、推奨の方向性を加味しているだけで推奨の強さはGRADEと同じく2段階です。
このように、利益と不利益(害)を考慮したアウトカム全般に関するエビデンスの考え方の違いがあるだけで、基本的にはMinds2007とGRADEは大きな違いはないともいえます。

 

図1
minds

 

図2
minds2007

 

図3
minds-grade

 

CPG作成ツール:Minds2007からGRADEへ -(3) エビデンスの質

2012年10月13日 Posted by aihara

Minds2007基準においてはエビデンスのレベルは、I, II, III, IVa ,IVb, V, VIの7段階で、
個別研究のエビデンスを評価するという簡便さがあります。
しかし、臨床現場での患者へのエビデンスの適用を考えると、IOMの新基準に記載されているように、「診療ガイドラインは患者ケアを最適化するための推奨を含む文書であり,エビデンスのシステマティック・レビューと,他の選択肢の利益と害の評価によって作成される」べきです。

ガイドライン作成グループがSRを作成できないならば既存のSRを利用することをGRADEは勧めています。

GRADEでは、原則として(アウトカムを中心とした)システマティックレビューによる総体エビデンスの質を対象とし、研究デザイン(ランダム化比較試験か観察研究)やグレードダウン5要因・グレードアップ3要因を考慮して、エビデンスの質を、「高」、「中」、「低」、「非常に低」の4段階のいずれかに評価します(図)。

図: GRADEシステムにおけるエビデンスの質は4段階

minds

 

CPG作成ツール:Minds2007からGRADEへ -(2) エビデンスの質

2012年10月12日 Posted by aihara

エビデンスの質の評価において、Minds2007とGRADEとは明らかに異なっています。

Minds2007では個別研究そのものをエビデンスレベル評価しますが、GRADEでは(アウトカムを中心とした)システマティックレビューによる総体エビデンスの質を評価します。また、推奨につながるエビデンスレベルの最終評価にも大きな違いがあります。(下記表、図)

minds2007

図: GRADE is outcome-centric
minds_grade

GRADEガイドライン作成の流れ: Item #-24: 各アウトカムについて、総体エビデンスの質(body of evidence)を判定する

2012年8月9日 Posted by aihara

GRADEにおいては、個々の研究のエビデンスを評価するのではなく、複数の研究のシステマティック・レビューを使う。すなわち、アウトカムを主体として研究横断的に収集した総体エビデンス(body of evidence)の質を、アウトカムごとに評価する。

grade_cpg


 

グレードダウン要因(例、imprecisionと risk of bias)について、-1と-1が2つ存在したから、必ず2段階下げるということでなく、検討の結果1段階のみ下げるとすることもある(GRADEproでは、エビデンステーブルの作成があるので、より深刻な方のみを-1として調整する)。
これらの判断のポイントを脚注(*)に記述することが重要である。

エビデンスプロファイルの脚注例
(このエビデンスプロファイルは、2010年3月に相原が個人的に作成したものである。CQは本シナリオのものと同じであるが、利用しているレビューは改訂前の2008年発表のCDSRである。その後のRCT研究の追加によりアップデートされたCDSRにおいては総体エビデンスの質が低下している。)

シナリオにおける、5つのアウトカムに関する評価:

スライド #78
outcome


 

GRADEガイドライン作成の流れ: Item #-15: エビデンスの質:研究デザイン

2012年7月25日 Posted by aihara


grade_flow

  →GRADEガイドライン作成の流れ(pdf)に従って解説資料 (WORD.doc)としてまとめています。GRADEを理解するためには、唯一の日本語教科書である 診療ガイドラインのためのGRADEシステム(相原他、凸版メディア社出版)が役立ちます。

GRADEにおいては、研究ごとにエビデンスを評価するのではなく、複数の研究のシステマティック・レビューにより、アウトカムを主体として横断的に収集した総体エビデンス(body of evidence)の質を、アウトカムごとに評価する。

 

エビデンスの質とは:
システマティック・レビューにおけるエビデンスの質とは、「ある効果推定値(estimate of effect) が正しいという確信(confidence)が、どの程度か」と定義される。システマティック・レビューでは推奨を作成しないため、各アウトカムについてエビデンスの質のグレーディングを行う。
一方、診療ガイドラインにおけるエビデンスの質は、「その効果推定値に対する確信が、ある特定の推奨を支持する上でどの程度十分か」を示す。GRADE では、“ 患者にとって重大な各アウトカム” に関するエビデンスの質を個別に評価し、それらを全体として見渡して、アウトカム全般に関する全体的なエビデンスの質(overall quality of evidence) を1つだけ決定する。

 

エビデンスの質と研究デザイン
エビデンスの質の評価では,最初に研究デザインの評価をする。ランダム化比較試験(RCT)のエビデンスの質は「高」,RCT以外の観察研究のエビデンスの質は「低」とする。専門家の意見はGRADEではエビデンスの分類には含まない。

 

(表:GRADEシステムによるエビデンスの質評価と定義)。

シナリオの場合、コクランレビューに組み込まれた9件の試験の研究デザインは、
ランダム化比較試験であり、エビデンスの質は「高」である。(スライド #33参照)

表: GRADEシステムによるエビデンスの質評価と定義

qoe


注意: 5つのグレードダウン、3つのグレードアップ要因があるが、各評価を定量的に行ってはいけない。-1と-1が2つ存在したから、必ず2段階下げるということでない。

ガイドラインとSR-(3):SRと個別エビデンス

2010年9月18日 Posted by aihara

以前にも解説したように、「エビデンスの質は、個別研究について評価するのではなく、アウトカムを主体として実施する(図1)」、そして、「治療に関するエビデンスは主にRCTsから、害に関するエビデンスは主に観察研究(Obs. studies)から入手する」が基本です。

■図1: エビデンスの質は個別研究ではなく、アウトカムを中心に複数の研究にわたって評価する

qoe

診療ガイドラインをシステマティックレビューと個別エビデンスとの関係を示すと、図2のようになります。すなわち、CPGに示すエビデンスの質評価はGRADEを利用し、SR (RCTs)の質評価はPRISMA, AMSTARを利用する(害やリスクは観察研究を使う)

  • 治療介入のRCTsの場合は、CONSORT基準に従っているかどうか。
  • 観察研究の場合は、その質はどうか(TREND声明、STROBE声明など: 図2には示さず)。
  • GRADEシステムにおいては、「複数の観察研究のエビデンスの質=低」、「1つの研究は=非常に低」としてスタートする。

■図2:

cpg

コクランrisk of biasとGRADE limitations

2010年9月7日 Posted by aihara

これまで紹介してきたように、GRADEのエビデンスの質の評価は、単に研究デザイン(RCT, 観察研究など)によるものではなく、limitations, inconsistency, indirectness, imprecision, publication biasなどの評価が必要です。

GRADEシステムによる治療介入のエビデンスを評価するためには、コクランのrisk of bias (コクランハンドブック参照) に相当するGRADEのlimitationsを理解する必要があります。また、エビデンス質評価支援のツールである、Revman5やGRADEproを利用すると、エビデンスの評価はアウトカム主体であることがよく分かります。

以下の、GRADEproに関するよくある質問(FAQ) の10項目は、FAQs on GRADEpro を許可を得て和訳したものです。
(例として、Q-8のrisk of biasとSoF [summary of findings] の項を示しめしました)

————————————————————————————————
 Q-1 SoFテーブル(SoF table)を理解する必要があるのは誰か?
 Q-2  レビューの SoFテーブルの作成責任は誰にあるのか?
 Q-3  SoFテーブルの作成後は誰にチェックをしてもらえるのか?
 Q-4 レビューの SoFテーブルの作成に向けた構想はどのタイミングで考え始めるのか?
 Q-5 SoFテーブルに 7 件以上のアウトカムを含めたい場合はどうしたらいいのか?
 Q-6 SoFテーブルはどのようにして作成するのか?
 Q-7 GRADEpro を使って SoFテーブルを作成する場合は何をしなければならないのか?
 Q-8 Risk of Bias テーブルと SoFテーブルとの間にはなんらかの関連性があるか?
 Q-9 エビデンスの評価システムが多数存在する中で、なぜ GRADE を使用するべきなのか?
 Q-10 システマティック・レビューにおいて GRADE アプローチを使ってエビデンスの質を評価する際に特別なスキルが必要か?
————————————————————————————————

例:

Q-8: Risk of Bias テーブルと SoFテーブルとの間にはなんらかの関連性があるか?

Risk of Biasテーブルは、レビュアによる内的妥当性の評価 (あるいは、研究においてリサーチクエスチョンに対する回答が適格に、またはバイアスなく提供されているかの評価) を支援するためのもので、ツールを使って作成される。ツールに入力される情報、および Risk of Biasテーブルに示される情報は、SoFテーブルにおいて各アウトカムのエビデンスの質を検討する際に重要となってくる。

GRADEpro において GRADEを使用してエビデンスの質を評価する場合、著者はエビデンスの質を左右する 5 つの要因について検討する。そのうちの 1つの要因としてあげられるのが、「デザインの限界」である。「デザインの限界」での妥当性への脅威は、Risk of Bias ツールで評価されるものと同様である。そのため、レビュアはRisk of Biasテーブルの作成時に下した判断に基づき、GRADEpro における「デザインの限界」を理由にある特定のアウトカムのエビデンスの質の評価を下げるべきかどうかについて判断する必要がある。

注:
エビデンスの質は、一つ一つの論文の評価・スコアリングではなく、患者にとって重要なアウトカムに関する統合エビデンスを評価します。エビデンスを統合するためには、high risk of biasのエビデンスは除外する必要があります。コクランの基準の、low とunclear- risk of biasのエビデンスも統合してはいけません。[「診療ガイドラインのためのGRADEシステム」(相原他、凸版メディア、2010年)、より]。

GRADE: エビデンスの質の評価

2010年4月16日 Posted by aihara

GRADEシステムにおいては、エビデンスの質の評価は、研究デザインからスタートします。
この研究デザインによる評価のステップは、GRADEに限らずどのようなアプローチを使っても必要な重要なものですが、国内におけるEBMワークショップあるいはエビデンスに基づく診療ガイドラインをみると、エビデンスの質評価法には大きな誤解があります。

図: 研究デザインとは

study_design


エビデンスの質の評価を評価する際には従来のスコアリングによる判定はしないというのがGRADEで、たとえば、Jadad scoreを使って、エビデンスレベルを「高」、「低」などとはしないという意味です(左下図)。

また、GRADEシステムにおけるエビデンスの評価は、個別研究に対してではなく、複数の研究を統合したもの、すなわちシステマティックレビューに対して行うというのが基本です(右下図 Quality of evidence across studies)。

そして、エビデンスの質(効果推定値が正しいという確信性)は、本来は連続なものですが、あえて4段階(あるいは3段階)としてわかりやすい分類としているというのが、GRADEシステムです。
(UpToDateや ACCPでは4段階ではなく、「低」と「非常に低」を一緒にした3段階の分類を採用)

jadad
body of evidence


GRADEやコクランによるこのエビデンスの質評価は、国内基準とは全く異なるシステムであり、当然ながら「推奨」の内容や意味も違ったものになりやすいということです