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GRADEガイドライン作成の流れ: Item #-26: 医療資源に関する資料作成

2012年8月16日 Posted by aihara

コスト(資源の利用)について(GRADEハンドブック)を参照。

資源の利用(コスト)を推奨に盛り込むときは、特に次の点を検討することが大切である。

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• コストと他のアウトカムの違いは何か。
• どの立場を取るのか。
• 資源の影響としてどの影響を盛り込むのか。
• エビデンスの質をどう判断するのか。
• これらの影響をどのように提示するのか。
• 形式的経済学モデルにはどのような潜在的有効性があるか。
• 推奨を作成する上で、資源の利用をどう検討するのか。
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ガイドラインパネルは、資源の利用を検討する場合、コストについて検討する前に、まず他のアウトカムに関するエビデンスの質を決定し、利益と不利益のバランスを検討する必要がある。資源の利用の重要度に関する意思決定は、この最初のステップを基に行うものである。たとえば、健康への正味の利益[net health benefits]に関するエビデンスが欠如している状況では、資源の影響について検討しても意味がない。また、介入の利益が不利益を大幅に上回る場合は、資源の利用を検討する意味は低くなる。通常、資源の利用が重要となるのは、利益と不利益が拮抗している場合である。

(*) 資源利用(コスト)に関するエビデンスサマリー
バランスシート(エビデンスプロファイル)は、正味の利益が増分コストに見合うかどうか(net benefits are worth the incremental costs)の判断ができるものでなければならない。

2012年8月、JCEシリーズ Grade guidelines: 10. Considering resource use and rating the quality
of economic evidence
において、資源利用に関するGRADE評価の考え方やバランスシートの長所短所、資源利用のエビデンスプロファイル, SoFなどが発表された。

■GRADEシステムを使って資源利用を検討するうえでのキーポイント

cost


 

■資源利用に関するGRADE エビデンスプロファイル例

ep


 

GRADEガイドライン作成の流れ: Item #-25: エビデンスプロファイル作成、SoF表作成

2012年8月10日 Posted by aihara

GRADEエビデンステーブルには、エビデンスプロファイル、SoF (Summary of findings)テーブル 、レビュー概要テーブルがあり、そのうち、前2者が代表的である。エビデンステーブルには、最も質の高いエビデンスを提示すべきである。

■ GRADE エビデンスプロファイルは、各アウトカムに関するエビデンスの質評価の詳細や研究の結果要約とともに、その判断理由などを脚注に記載した表である。

シナリオのエビデンスプロファイル, (スライド #71

ep


 

■ SoF テーブルは、完全なエビデンスプロファイルと同じ情報からエビデンスの質評価の詳細を省略し、コメント欄を追加したものである。標準的なSoFテーブルには、7項目(アウトカム、対照群リスクあるいは想定リスク、介入群リスクあるいは対応リスク、効果の相対的な大きさ、参加者数と研究件数、アウトカムごとの全体的なエビデンスの質、コメント: 列順は左から重要度を反映し、重要な列から表示)が含まれるよう推奨されているが、エビデンスプロファイルと同様に表示様式については画一的なものはない。

スライド #74(シナリオのSoFテーブル)

sof


 

注:
エビデンスプロファイルやSoFテーブル内のデータ解釈については、GRADE教科書の第2章、もしくは「GRADEシステムの使い方」(ppt)のスライド# 76、 7GRADEガイドライン作成の流れの解説.docを参照のこと。

SoFに関するFAQ

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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?
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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 #-23: エビデンスの質:(グレードアップ3要因) 用量反応勾配

2012年8月8日 Posted by aihara

複数の観察研究から得られた結果において、用量反応勾配(dose-response gradient)がある場合は、エビデンスの質を1段階上げる。ただし、評価を上げることができるのは、研究の妥当性に問題がなく、評価が下げられていない観察研究に限られる。

たとえば、1日の喫煙量の増加と肺癌による死亡リスクの増加という関連性は、喫煙が肺癌を引き起こすというエビデンスの質を上げる理由となる。
また、ワルファリンによる抗凝固療法を受けている患者において、抗凝固の程度の指標であるINR(国際標準比)の高値と出血リスク増加との間に用量反応勾配があるという観察は、治療域を超えた抗凝固レベルが出血リスクを増加させることの確信を高めるものである。

参考
用量反応勾配について(GRADEハンドブック)

シナリオにおける、2つのアウトカムに関する評価:
・全死亡率: 評価なし
・大出血: 評価なし

理論的にはランダム化比較試験の結果についてグレードアップすることは可能であるが説得力のある適切な報告例はなく、通常はグレードアップの3要因は観察研究を対象としたものである。
(JCE series #9: Rating up the quality of evidence)

GRADEガイドライン作成の流れ: Item #-22: エビデンスの質:(グレードアップの3要因) 交絡因子

2012年8月7日 Posted by aihara

なんらかの理由で評価を下げられていない観察研究において交絡因子(confounding factor または confounder)があると考えられる場合に、「真の効果はあるのに、すべての交絡因子が報告された効果を減少させる方向に働く」、あるいは「真の効果はないのに、すべての交絡因子が効果を増大させる方向に働く」ことがある。

真の効果が存在するのに、考えられうるすべての交絡因子が同じ方向に働くことで見かけ上の介入効果が真の効果よりも弱められていると考えられる場合、エビデンスの質を上げる。

たとえば、もし、対照群よりも治療群により重病の患者が多いにもかかわらず、治療群でより死亡率が減少したということであれば、それは実際の新規治療の効果が得られた結果以上であることを示唆している。このため、他に妥当性についての問題がない場合は、エビデンスの質を1段階上げる。

参考
全てのありそうな交絡の影響について(GRADEハンドブック)

シナリオにおける、2つのアウトカムに関する評価:
 ・全死亡率: 評価なし
 ・大出血: 評価なし

GRADEガイドライン作成の流れ: Item #-21: エビデンスの質:(グレードアップの3要因) 効果の程度が大きい

2012年8月6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。

■[Item #-21] エビデンスの質:(グレードアップの3要因) 効果の程度が大きい

関連性(association)を示す効果の大きさの指標として、GRADEでは原則として相対リスク(relative risk: RR)を用いる。

GRADE教科書 p63
grade


参考: 大きい効果の程度について(GRADEハンドブック)

評価例:シナリオにおける、2つのアウトカムに関する評価:
●全死亡率: 大きな効果はない (RR 0.93)
●大出血: 大きな効果はない (RR 1.3)

注:

1. グレードアップ要因は、グレードダウンの要因と切り離して評価するものではない。すなわち、limitations(RoB)が深刻なもの、あるいはimprecisionが非常に深刻なもので、エビデンスのレベルが下がったものを、”効果の程度が大きい”としてグレードを上げるようなことはしない。

2. 「関連性(association)がある」ことと「因果関係(causality またはcausation)がある」ことは異なることに注意する必要がある。関連性の評価において従来利用されてきたBradford Hill’s criteriaは、GRADEシステムによって説明可能であると発表されている。(スライド # 67
The GRADE approach and Bradford Hill’s criteria for causation (JECH 2011;65:392-395 doi:10.1136/jech.2010.119933)

GRADEガイドライン作成の流れ: Item #-20: エビデンスの質:(グレードダウンの5要因) publication bias

2012年8月3日 Posted by aihara

出版バイアスは、研究が選択により偏って出版されることが原因で本来のプラス効果またはマイナス効果が系統的に過小または過大に評価されることをいう。

出版バイアスに対処するための一般的な4つの方法が報告されている。

医学文献ユーザーズガイド 根拠に基づく診療のマニュアル、第20章 報告バイアス)

pub_bias


注:厳密な意味では、“報告バイアス(reporting bias)”、特に選択的アウトカム報告バイアスは、GRADEのlimitations(risk of bias)に含まれる。

シナリオにおける、2つのアウトカムに関する評価:
・全死亡率: undetected
・大出血: undetected

 

bias


 

GRADEガイドライン作成の流れ: Item #-19: エビデンスの質:(グレードダウンの5要因) imprecision

2012年8月2日 Posted by aihara

データの不精確さ(imprecision)とは、データのばらつきが大きい場合や対象患者数(サンプルサイズ)やイベント数が少ない場合に信頼区間の幅が広いことを指す。
GRADE では、システマティック・レビューのエビデンスの質の定義と診療ガイドラインのエビデンスの質の定義を区別しているため、不精確さを理由にエビデンスの質評価のグレードを下げる基準もシステマティック・レビューと診療ガイドラインでは異なる。

参考
1. データの不精確さ (imprecision): GRADE教科書 p56-59
2. 2.スライド #57、 #60(GRADEシステムの使いかた ppt: 相原 2012)

スライド #57
imprecision


 

スライド #60
imprecision


 

シナリオにおける、2つのアウトカムに関する評価:
・全死亡率: no serious imprecision
・大出血: no serious imprecision

 

GRADEガイドライン作成の流れ: Item #-18: エビデンスの質:(グレードダウンの5要因) indirectness

2012年7月30日 Posted by aihara

エビデンスの非直接性(indirectness)は,従来の「外的妥当性」(external validity)(一般化可能性generalizability と同義)と同様のものである。indirectnessには、2つのタイプがある。
エビデンスの非直接性(GRADEハンドブック)

 
エビデンスの非直接性

1. 非直接的な比較 (*)- 介入AとBの比較ができないために、AをCと比較し、BをCと比較したときがこれに当てはまる。このような研究では、A対Bの効果の大きさを非直接的に比較できる。しかし、このようなエビデンスは、AとBの直接的比較が提供する質よりも低いものである。

2. 非直接的な集団、介入、比較、またはアウトカム – ガイドラインパネルまたはシステマティック・レビューの著者が取り組む疑問が、集団、介入、比較、またはアウトカムに関する入手可能なエビデンスと違っている。

(*)非直接的な比較:
例; ネットワークメタアナリシス(NMA)
個々の試験に発表されている効果推定値とその信頼区間を利用して、論文中で直接比較していない治療群間の差を推定する方法(mixed treatment comparison, multiple treatments meta-analysisともいう)。通常は、NMAのエビデンスの質はindirectnessのために、1~2段階グレードダウンになる。

 

注意:
Surrogate outcomesの全てがエビデンスの質低下ではない
Rarely, surrogates are sufficiently well established that review authors or guideline panelists should choose not to rate down quality of evidence for indirectness. In our view, this should be restricted to situations in which, within the same class of drug (e.g., beta-blockers, calcium antagonists, diuretics, bisphosphonates), changes in the surrogate have repeatedly proved closely related to changes in the patient-important outcome in the context of RCTs. (J Clin Epidemiology 64, 1303-1310, 2011

シナリオにおける、2つのアウトカムに関する評価:
・全死亡率: no serious indirectness
・大出血: no serious indirectness

GRADEガイドライン作成の流れ: Item #-17: エビデンスの質:(グレードダウンの5要因) inconsistency

2012年7月27日 Posted by aihara

非一貫性あるいは不一致性(inconsistency)とは、研究によって治療効果の推定値が大きく異なる(すなわち,結果に異質性(heterogeneity)または、ばらつきが存在する)ことを指し,根本的な治療効果に真の差異が存在することを意味する。異質性があるにも関わらず研究者が妥当な説明ができない場合、その程度に応じてエビデンスの質を1〜2段階下げる。

 

■inconsitencyの4つの基準(GRADE教科書 p52)
inconsistency


 

■効果の方向は非一貫性の基準ではない
 (1)GRADE handbook: 「説明のつかない結果の異質性または非一貫性について」
 (2)inconsistency(非一貫性)
inconsistency


 (本図は、JCE 2012論文にて発表されているものと同じである)

 

シナリオにおける、2つのアウトカムに関する評価
 ・全死亡率: serious inconsistency (-1)  (スライド #49
 ・大出血: no serious inconsistency

 

inconsistency


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