Minds診療ガイドライン作成マニュアル』ver.1.1 pp.69 144

1

公益財団法人日本医療機能評価機構Mindsガイドラインセンター

診療ガイドライン作成ワークショップ講義動画「基礎コース」

Ver.1.0(2015.09.18)

エビデンスの評価と統合（収集、メタアナリシス含む）

公益財団法人日本医療機能評価機構 Mindsガイドランセンター

『Minds診療ガイドライン作成マニュアル』ver.1.1

pp.69～144

Copyright (C) 2015 JCQHC1

Ver.1.0(2015.09.18)

アウトライン

エビデンス収集

文献選定

エビデンス評価

ステップ１：個別研究の評価

メタアナリシス

ステップ２：エビデンス総体の評価


エビデンス収集


文献検索データベース＜必須＞

PubMed/MEDLINE

The Cochrane Library

医中誌Web ※要契約


http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/


http://www.thecochranelibrary.com/view/0/index.html


2



Ver.1.0(2015.09.18)

http://www.cochrane.org/editorial-and-publishing-policy-resource/cochrane-

central-register-controlled-trials-central


http://www.jamas.or.jp/Copyright (C) 2015 JCQHC

8

http://www.embase.com/info/helpfiles/



【3-4 クリニカルクエスチョンの設定】

スコープで取り上げた重要臨床課題（Key Clinical Issue）

CQの構成要素

P （Patients, Problem, Population）

性別

年齢

疾患・病態

地理的要件

その他

I （Interventions）／C （Comparisons, Controls）のリスト


O （Outcomes）のリスト

Outcomeの内容益か害か重要度採用可否

O1 点

O2 点

O3 点

O4 点

O5 点

O6 点

O7 点

O8 点

O9 点

O10 点

作成したCQ

文献検索戦略の策定・実施・改良

検索者2名が独立に検索する。

例）図書館司書など医学文献検索専門家１名とGL 作成委員１名

キーワード、シソーラス（MeSHなど）を組み合わせた最適な検索式を作成する。

PICOのP,Iを用いて、臨床研究、

システマティックレビュー（SR)を検索する。

あらかじめ決めた選択基準を参照しながら検索式を改良し網羅的な文献収集を行う。

共同作業


3



Ver.1.0(2015.09.18)

検索式の記録

各データベース毎に検索式、検索期間、

検索日は記録しておく。

文献検索以外にどのような情報収集を行ったのかも記録しておく。

例）検索文献の引用文献、教科書の参照など


【4-1 データベース検索結果】

タイトル急性虫垂炎診療ガイドライン

CQ （※実習でCQを設定するため、削除しています。）

データベース PubMed

日付 2014.7.31

検索者 TM/FK

♯ 検索式文献数

1 appendicitis[TW] 19702

2 "Anti-Bacterial Agents"[Mesh] OR "Anti-Bacterial Agents" [Pharmacological Action] OR antibiotics[TW]

609749

3 surgery[TW] OR appendectomy[TW] 2016309

4 #1 AND #2 AND #3 1018

5 #4 AND ("Clinical Trial"[PT] OR randomized[TIAB] OR placebo[TIAB] OR "Clinical Trials as Topic"[Mesh: noexp] OR randomly[TIAB] OR trial[TI] OR "Comparative Study"[PT]) NOT (Animals[MH] NOT Humans[MH])

304

6 #5 AND (English[LA] OR Japanese[LA]) 256


文献採択基準

＜選択基準の例＞-主要アウトカムの定義が明確で、リスク比が数値化されているもの

-研究デザインは RCTに限る、など。＜除外基準の例＞

-特定の年齢集団を対象にしたもの-追跡期間が短いもの-Ｌｅｔｔｅｒ, 解説

など


文献選定


スクリーニング一次スクリーニング

原則として作成委員2名が独立して一次スクリーニングを行う。一次スクリーニングでは、タイトル、アブストラクトからPICOとは明らかに合ってい

ないものを除外する。判断できないものは残す。ここではフルテキストは参照しない。

2名の結果を照合し、二次スクリーニング用データセットを作成し、文献を収集する。

二次スクリーニング

原則として作成委員2名が独立して二次スクリーニングを行う。フルテキストを入手して選択基準に合った論文を選び、2名の結果を照合する。意見が異なる場合は、第3者の意見を取り入れ採用論文を決定する。

採用論文・不採用論文はハーバード方式など文献コードにより一元管理する。

例）Smith J 2013



)

【4-2　文献検索フローチャート】　PRISMA声明を改変

NGC NICE PubMed Cochrane 医中誌 EMBASE WHO Psyc INFO® CINAHL Others(

256 b c

　　Total records ident i f ied through Addit ional records ident i f ied through

database search ing （n =256+b+

c） other sources （n = d ）

Records screened （1st Screen ing） Records exc luded

（n = 256 ）（n = 251 ）

4



Ver.1.0(2015.09.18)


Fu l l- text ar t ic les assessed for e l igibi l i ty Fu l l- text ar t ic les exc luded,

（2nd Screen ing）（n = 5 ）・取り下げられた論文のため

1 ）

Studies inc luded in qual i tat ive synthesis

（n = 4 ）

Studies inc luded in quant itat ive synthesis

（meta-analysis）（n = 4 ）

（n =

【4-4 引用文献リスト】

採用論文

Vons C 2011

Hannsson J 2009

Styrud J 2006

Eriksson S 1995

Vons C, Barry C, Maitre S, Pautrat K, Leconte M, Costaglioli B, KarouiM, Alves A, Dousset B, Valleur P, Falissard B, Franco D: Amoxicillin plus clavulanic acid versus appendicectomy for treatment of acute uncomplicated appendicitis: an open-label, non-inferiority, randomisedcontrolled trial. Lancet 2011;377:1573-9. PMID: 21550483

Hansson J, Körner U, Khorram-Manesh A, Solberg A, Lundholm K: Randomized clinical trial of antibiotic therapy versus appendicectomyas primary treatment of acute appendicitis in unselected patients. Br J Surg 2009;96:473-81. PMID: 19358184

Styrud J, Eriksson S, Nilsson I, Ahlberg G, Haapaniemi S, Neovius G, Rex L, Badume I, Granström L: Appendectomy versus antibiotic treatment in acute appendicitis. a prospective multicenter randomized controlled trial. World J Surg 2006;30:1033-7. PMID: 16736333

Eriksson S, Granström L: Randomized controlled trial of appendicectomy versus antibiotic therapy for acute appendicitis. Br J Surg 1995;82:166-9. PMID: 7749676

不採用論文Malik AA 2009 Malik AA, Bari SU: Conservative management of acute appendicitis. J

Gastrointest Surg 2009;13:966-70. PMID: 19277796

その他の引用論文


【4-3 二次スクリーニング後の一覧表】

文献研究デザイ

ンP I C O 除外コメント

Vons C 2011 RCT 腹部CTスキャンで診断された合併症（腹膜炎、膿瘍、穿孔）のない18歳以上の急性虫垂炎患者。フランスの6つの大学病院を受診した患者。

アモキシシリン＋クラブロン酸３ｇ/日（体重90Kg以上は４ｇ）を2日静脈あるいは経口投与し48時間以内に改善が無い場合は手術。120例。

MｃBurney切開または腹腔鏡か切除術。123例。

主要アウトカムは治療後30日以内の腹膜炎で手術またはCTスキャンで診断。副次アウトカムは疼痛VASスコア4以上の日数、入院日数、1年以内の腹膜炎以外の合併症、抗菌薬治療後の虫垂炎の再発。

非劣性試験としてデザインされている。

Hansson J 2009

RCT 臨床症状、臨床検査で診断。一部は腹部CTスキャン、超音波検査が行われた18歳以上の急性虫垂炎患者。スウェーデン・イエテボリ大学病院と関連病院を受診した患者。壊疽、膿瘍形成、腹膜炎などの例も含まれている。

セフォタキシム１ｇ/日＋メトロニダゾール1.5ｇ/日のIV投与を少なくとも1日、臨床症状が改善したら経口でシプロフロキサイン1ｇ/日＋メトロニダゾール1.2ｇ/日を全体で10日間。202例。

開腹または腹腔鏡下切除術。167例。

主要アウトカムは治療効果と重要な合併症。抗菌薬群の治療効果は1年間の経過観察中手術を必要としない改善で判定。手術例は手術時の虫垂炎の診断確定または別の適切な手術適応。重要な合併症は再手術、膿瘍形成、腸閉塞、創の破裂、ヘルニア、麻酔関連重大なあるいは心臓の問題。副次アウトカムとして、入院期間、腹痛など。

抗菌薬群に割り付けられた例の多くが患者の希望または外科医の判断で手術を受けている（202例中96例）。また、手術に割り付けられた例の一部が抗菌薬投与を受けている（167例中13例）。したがって、RCTとしてデザインされているが、準RCTとして取り扱うべき。メタアナリシスの感度分析で除外対象とする。

Styrud J 2006 RCT 18歳から50歳までの男性の成人急性虫垂炎患者。6施設が参加。虫垂穿孔、CRPが１０ｍｇ/dl以下、抗菌薬アレルギー、おより参加を望まなかった患者は除外。

セフォタキシム２ｇ/日＋チニダゾール0.8g/日IVで2日間。24時間で改善が無い場合は手術。3日目からは経口でオフロキサシン４００ｍｇ/日＋チニダゾール１ｇ/日を10日間投与。128例。

開腹または腹腔鏡下切除術（8例のみ）。124例。

1，6週と1年後に評価。疾患により休んだ日数、疼痛の程度、合併症。抗菌薬群で再発例は手術を受けた。

虫垂穿孔は5％で発生。

Eriksson S 1995

RCT 18－75歳の成人急性虫垂炎患者。（男性27、女性13）。壊疽性、穿孔性の虫垂炎が含まれる。診断には腹部超音波検査も用いられている。

セフォタキシム２ｇ/日＋チニダゾール0.8g/日IVで2日間。24時間で腹痛が増悪、腹膜炎を合併した場合は手術。3日目からは経口でオフロキサシン４００ｍｇ/日＋チニダゾール１ｇ/日を8日間投与。２０例。

開腹による虫垂切除。20例。

CRP、体温、白血球数、疼痛の時間、モルヒネ投与回数、抗菌薬投与の回数、入院期間、創部感染、虫垂炎の再発。

手術群の虫垂炎の診断精度は85％。


エビデンス評価


エビデンスの強さの評価法と判定方法

１. 臨床の疑問に対し、アウトカムを列挙し、重大、重要なアウトカムを採用２. 採用された一つ一つのアウトカムに対し以下の作業を行う３. 研究デザインによる分類で（RCT群、観察研究群としてまとめる）４. RCTに対するエビデンスの強さの評価

エビデンスの強さの評価を下げる項目（１）バイアスのリスク(risk of bias 9要素)

（２）非直接性(indirectness)

（３）非一貫性 (inconsistency)

（４）不精確(imprecision)

（５）出版バイアス (publication bias)

５. 観察研究に対するエビデンスの強さの評価エビデンスの強さの評価を上げる項目

（１）効果が大きい (large effect)

（２）用量-反応勾配あり (dose-dependent gradient)

（３）可能性のある交絡因子が提示された効果を減弱させている (plausible confounder)

６. 判定：（１）一つ一つのアウトカムに対して、関係論文内容を評価集約し、エビデンスの総体として

A「強」、B「中」、C「弱」、D「非常に弱」に分類する。（２）次に、CQに対する全体のエビデンスレベルをエビデンス総体の総括として一つ決定する⇒益と害の大きさとバランスに対する確実性を評価する。

全論文に対して5項目評価：step2

各論文に対して評価：step1


ステップ１：個別研究の評価


5



Ver.1.0(2015.09.18)


実行バイアス

検出バイアス

研究コード研究デザイン

ランダム化

コンシールメント

盲検化

盲検化

ITT

アウトカム不完全報告

選択的アウトカム報告

早期試験中止

その他のバイアス

まとめ

対象介入対照アウトカム

まとめ

対照群分母

対照群分子

(％)介入群分母

介入群分子

(％)

効果指標(種類)

効果指標(値)

信頼区間

Vons C 2011

Hansson J2009

RCT -2 -1 -2 -1 0 -2 0 0 0 -2 -2 -1 0 0 -2 167 142 85.03 202 83 41.09 RR 0.48 0.40～0.58

Styrud J2006Eriksson S1995

RCT -1 -1 -1 -1 0 0 0 0 -1 -1 -2 -1 0 0 -2 20 20 100 20 13 65 RR 0.66 0.48～0.91

Vons C2011Hansson J2009

RCTとしてデザインされているが、割

誕生日の日付

抗菌薬に割り

ITT解析とPer

1年目で介入群

割付後抗菌薬

穿孔、膿瘍形成、

シプロフロキサイン

標準的外科手

主要アウトカム

合併症を伴う例

介入群割付の

I:97/202(48.0

ITT解析では治


詳細の記載な

1施設での研究。

COIの記載なし。

診断精度が低

合併症を伴う例

術後6日で創部

1例が虫垂穿孔

リスク人数（アウトカム率）

コメント（該当するセルに記入）

個別研究バイアスリスク*

非直接性*選択バイアス

症例減少バイアス

その他

アウトカム

【4-5　評価シート　介入研究】

（記載を例を削除しています。）診療ガイドライン

* 各項目の評価は"高（-2）"、"中/疑い（-1）"、"低（0）"の3段階　まとめは"高（-2）"、"中（-1）"、"低（0）"の3段階でエビデンス総体に反映させる

各アウトカムごとに別紙にまとめる

成人の急性虫垂炎

抗菌薬投与

虫垂切除術

1年以内の再発を伴わない治癒

対象

介入

対照

ドメイン評価項目

選択バイアス ①ランダム配列の生成

②割り付けの隠蔽（コンシールメント）

実行バイアス ③参加者と医療提供者の盲検化

検出バイアス ④アウトカム測定者の盲検化

症例減少バイアス ⑤ITT解析 ⑥不完全アウトカムデータ

その他のバイアス ⑦選択的アウトカム報告 ⑧早期試験中止 ⑨その他のバイアスの可能性：交差試験のキャリーオーバー、COIによるバイアス、その他

バイアスリスクのドメインと項目


選択バイアス

研究対象の選択の偏りにより生じるバイアス。

特に、比較される群の研究対象が介入や危険

因子への曝露以外の点で異なることによってア

ウトカムが影響を受けるバイアス。


選択バイアス｜ランダム化

ランダム系列生成：患者の割付がランダム化されているか、さらにランダム化の方法が乱数表やコンピューターランダム化など適正なものかについて詳細に記載されているかを検討する。


選択バイアス｜コンシールメント

割り付けの隠蔽（コンシールメント）：患者を組み入れる担当者に組み入れる患者の隠蔽化がなされているかを検討する。介入現場での割付ではなく登録センターや中央化などの方法が有用である。


実行バイアス

比較される群で介入・ケアの実行に系

統的な差がある場合に生じるバイアス。RCTで割り付けが分かってしまい、医療提供者がケアを変えてしまう、

あるいは患者が他の治療を受けてしまうなどによってアウトカムに差

が出る。


6



Ver.1.0(2015.09.18)

実行バイアス｜盲検化

介入群か非介入群か、あるいはどの介入が行われているのかを、患者からわからなくする（単盲検）ことに加えて、医療提供者にもわからなくしているか（二重盲検）を評価する。患者のプラセボ効果や医療提供者のバイアスを排除することを目的とする。


検出バイアス

比較される群でアウトカム測定に系統的な差がある場合に生じるバイアス。

（例：ランダム化比較試験で測定者が割り付けを知ってしまい、新しい治療法に有利な測定結果を出してしまう。）


検出バイアス｜盲検化

アウトカム測定者が盲検化されているかどうかを評価する。



比較される群で解析対象となる症例の減少に系統的な差がある場合に生じるバイアス。減少した分の症例はアウトカムが不明であると考えられるので、不完全アウトカムデータとしてとらえられる。


症例減少バイアス｜ ITT

治療企図解析（Intention-to-treat

analysis, ITT analysis）を行ってい

るかどうかを評価する。（脱落例を無効例として扱うことによりランダム割付が保たれる。）


症例減少バイアス｜不完全アウトカムデータ

それぞれのアウトカムに対するデータが完全に報告されているか（解析における採用および除外データを含めて）、アウトカムのデータが不完全なため、症例を除外していないかを評価する。


7



Ver.1.0(2015.09.18)

その他

その他のバイアスの可能性。


その他｜選択的アウトカム報告

測定された複数のアウトカムの内一部しか報告されていない場合、効果の大きい都合のいい結果だけが報告されるという報告バイアスを生じる可能性がある。

登録された研究プロトコール（研究計画書）に記載されたアウトカムがすべて報告されているかどうかを評価する。


その他｜早期試験中止中間解析が計画されたデザインでな

いにもかかわらず、あるいは適切に計画されたAdaptive study designでない

にも関わらず、当初計画されたサンプルサイズを満たす前に効果が証明されたとして中止された臨床試験の場合、効果が過大評価されるバイアスが生じる可能性がある。

あらかじめ多段階の試験が計画されたかどうかを評価する。Obrien-Flemming法、ベイジアン解析などの方法が採用されているかどうか評価する。


バイアスリスク判定方法

評価者の判断によって、高リスク（-２）、中/疑い（-１）、低リスク（０）の３段階で評価する。

その判断は評価者の知識、経験、専門領域などの影響を受けるため、評価者によって異なる判定がなされることがありうる。

できるだけ、２名の評価者により実施し、判定が異なる場合には、意見を調整し統一する。


バイアスリスク「まとめ」の判定ほとんどが 0 ・・「まとめ」

⇒ 低＝リスクなし (0)

３種が混じる・・「まとめ」

⇒ 中＝深刻なリスク (-1)

ほとんどが -2 ・・「まとめ」

⇒ 高＝とても深刻なリスク(-2)

研究ごとに、介入ごとに、アウトカムごとに各項目の重み付けは異なる可能性がある。単なる加算や一様な重みづけ

による加算は採用すべきでない。Copyright (C) 2015 JCQHC

41

非直接性

従来の外的妥当性(external validity)、一般化可能性generalizability、適用可能性applicabilityと同じ概念であり、

研究から得られた結果が、現在考えているCQや臨床状況・集団・条件へ適応しうる程度を示すが、

CQの側から研究を見る視点で評価する。


8



Ver.1.0(2015.09.18)

非直接性｜対象 P

研究対象集団の違い。

年齢、性別構成、病期、重症度、併存症、人種、セッティング、他。

CQのPとこれらの属性がどれくらい異なるか。


非直接性｜介入 I

介入の違い。

用量、投与方法、投与期間、薬剤・機器、手技、他。

CQのIとこれらの属性がどれくらい異なるか。


非直接性｜対照 C

比較対照の違い。

介入と比較される対照。プラセボか他の介入か。

CQのCとどれくらい異なるか。


非直接性｜アウトカム O

アウトカム測定の違い。

アウトカムの種類、測定方法、代理アウトカムかどうか。

CQのOとどれくらい異なるか。


非直接性「まとめ」の判定

ほとんどが 0 ・・「まとめ」

⇒ 低＝非直接性なし (0)

３種が混じる・・「まとめ」

⇒ 中＝深刻な非直接性 (-1)

ほとんどが -2 ・・「まとめ」

⇒ 高＝とても深刻な非直接性(-2)


メタアナリシス：定量的システマティックレビュー


9



Ver.1.0(2015.09.18)

小さな群のデータから全体の平均値を求めるには？

平均体重68Kg （5名）

平均体重が70Kg （10名）

全員の平均体重は (68×5 + 70 ×10)/(5 + 10)=69.3

個人個人の体重は不明で人数と平均値が分かっている場合

推定

住民の平均体重と分布は？

研究1の効果指標分散の逆数（分散と人数は反比例！）

研究2の効果指標分散の逆数

研究1の効果指標×分散の逆数＋研究2の効果指標×分散の逆数効果指標の統合値 =

研究1の分散の逆数＋研究2の分散の逆数Copyright (C) 2015 JCQHC

49

メタアナリシスのソフトウェア

Viechtbauer :Conducting Meta-Analyses in R with the metafor Package. J Stat Software 2010;36:1-48. (http://www.jstatsoft.org/v36/i03/paper)

Cochrane Collaboration RevMan(http://ims.cochrane.org/revman/)

WinBUGS for Bayesian analyses. (http://www.mrc-bsu.cam.ac.uk/bugs/winbugs/contents.shtml )

MIX 2.0

(http://www.meta-analysis-made-easy.com/index.html )

OpenMeta[Analyst] (http://tuftscaes.org/open_meta/# )

Meta-Stat (http://echo.edres.org:8080/meta/metastat.htm )


メタアナリシスの結果を示すForest plot

Higgins JPT, et al: J R Statist Soc A 2009;172:137-59.

統合値とその信頼区間

各研究の効果指標値と信頼区間

ランダム効果モデルでは各研究の値は

ばらつくことが前提。

＝平均値

各研究間のばらつき


Funnel Plotで報告バイアス（出版バイアス）の可能性を見る

Egger M, et al: Bias in meta-analysis detected by a simple, graphical method. BMJ 1997;315:629-634.

SND (Standard Normal Deviate) = Odds ratio/SE; Precision = 1/SESND = a + b*precision → linear regression → P<0.1, a with 90% CI


研究間の臨床的異質性のアセスメント法

統計学的な異質性の評価（Q統計値、I2値）では測定困難*。

したがって、バイアスリスク、報告バイアス（出版バイアス）、非一貫性などの定性的評価と合わせてメタアナリシスの結果を評価する。

理論的には、バイアスの合計がプラスかマイナスかによって効果指標の値が上下するとともに、信頼区間も大きくなる。

*Gagnier JJ, et al: Investigating clinical heterogeneity in systematic reviews: a methodologic review of

guidance in the literature. BMC Medical Research Methodology 2012;12:111 doi:10.1186/1471-2288-12-111.


データの抽出

論文中に記載されている効果指標の値を抽出する。

必要な値が記載されていない場合は、自分で計算が必要な場合もある。

その効果指標の算出された対象者数（リスク人数）を抽出する。

2名で実行する。

リスク比、オッズ比、率差などの場合：

ハザード比などの場合：

連続変数の場合の平均値差などの場合：


10



Ver.1.0(2015.09.18)

評価シートのデータからメタアナリシス用のデータを準備する

CQ


※実習の都合上、一部マスクしています

対照群総症例数

対照群アウトカム

＋例数

介入群総症例数

介入群アウトカム

＋例数

プロット用ラベル

nc cpos tc tpos

Copyright (C) 2015 JCQHC56※実習の都合上、一部マスクしています


※実習の都合上、一部マスクしています

Copyright (C) 2015 JCQHC58※実習の都合上、一部マスクしています

ステップ２：エビデンス総体の評価


エビデンスの強さの評価法と判定方法

１. 臨床の疑問に対し、アウトカムを列挙し、重大、重要なアウトカムを採用２. 採用された一つ一つのアウトカムに対し以下の作業を行う３. 研究デザインによる分類で（RCT群、観察研究群としてまとめる）４. RCTに対するエビデンスの強さの評価

エビデンスの強さの評価を下げる項目（１）バイアスのリスク(risk of bias 9要素)評価のまとめの総合評価（２）非直接性(indirectness)評価のまとめの総合評価（３）非一貫性 (inconsistency)

（４）不精確(imprecision)

（５）出版バイアス (publication bias)

５. 観察研究に対するエビデンスの強さの評価エビデンスの強さの評価を上げる項目

（１）効果が大きい (large effect)



６. 判定：（１）一つ一つのアウトカムに対して、関係論文内容を評価集約し、エビデンスの総体として

A「強」、B「中」、C「弱」、D「非常に弱」に分類する。（２）次に、CQに対する全体のエビデンスレベルをエビデンス総体の総括として一つ決定する⇒益と害の大きさとバランスに対する確実性を評価する。

全論文に対して5項目評価：step2


11



Ver.1.0(2015.09.18)

実行バイアス

検出バイアス


ランダム化


盲検化

盲検化

ITT



早期試験中止


まとめ


まとめ

Vons C 2011

Hansson J2009

RCT -2 -1 -2 -1 0 -2 0 0 0 -2 -2 -1 0 0 -2


RCT -1 -1 -1 -1 0 0 0 0 -1 -1 -2 -1 0 0 -2




その他

アウトカム 1年以内の再発を伴わない治癒

（１）バイアスリスク(risk of bias):複数研究のまとめの総合評価

エビデンスの強さの評価を下げる項目（１）


（２）非直接性(indirectness):複数研究のまとめの総合評価

（３）非一貫性 (inconsistency):複数の研究の総合評価アウトカムに関連して抽出された全て（複数）の研究をみると、報告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。

エビデンスの強さの評価を下げる項目（2-3）

P

I

C

O


実行バイアス

検出バイアス


ランダム化


盲検化

盲検化

ITT



早期試験中止


まとめ


まとめ

Vons C 2011

Hansson J2009

RCT -2 -1 -2 -1 0 -2 0 0 0 -2 -2 -1 0 0 -2


RCT -1 -1 -1 -1 0 0 0 0 -1 -1 -2 -1 0 0 -2




その他

アウトカム 1年以内の再発を伴わない治癒

（４）不精確(imprecision):複数の研究の総合評価サンプルサイズやイベント数が少なく、そのために効果推定値を取りまく信頼区間が幅広い。プロトコールに示された予定症例数が達成されてることが必要。

（５）出版バイアス (publication bias);報告バイアス(reporting

bias)：複数の研究の総合評価研究が選択的に出版されることによって、根底にある有益または有害な効果が系統的に過小評価または過大評価されることをいう。

エビデンスの強さの評価を下げる項目（４-5）


エビデンスの強さの評価を上げる項目観察研究の場合は、エビデンスの強さは「弱C」から評価を開始する。しかし、稀ながら，研究結果によっては、観察研究（2 件以上）のエビデンスの強さの評価を、「中B」あるいは「強A」に上げることもある。

（１）効果が大きい (large effect)大きい(large) RR >2 または< 0.5

非常に大きい(very large) RR >5 または< 0.2

（例）介入（治療）を行うとほとんど救命され、行わないとほとんど死亡する


（例）もっと多くの量（回数、投与法）を投与すれば、有意差が出ていただろう



Evidenceの評価

Study design Rate-Down と Rate-Up Strength

RCT, systematic

review, meta-analysis

= 強

複数の良質な観察研究(cohort study、case

control study

= 弱

強

中

弱

(A)

(B)

(C)

case series, case study

= 非常に弱原則として、レベルは上げない非常に弱 (D)

作業方向

Rate-Down

①バイアスリスク (-1, -2)

②結果の非一貫性 (-1, -2)

③PICOの非直接性 (-1, -2)

④結果が不精確 (-1, -2)

⑤出版バイアス (-1, -2)

Rate-Up

①関連性（効果の大きさ） (+1, +2)

②交絡因子のために効果が減少 (+1)

③用量反応勾配 (+1)


エビデンス総体の評価


診療ガイドライン

対象

介入

対照

エビデンス総体

アウトカム

研究デザイン/研究数

バイアスリスク*

非一貫性*

不精確*

非直接性*

その他(出版バイアスなど)*

上昇要因(観察研究)*

対照群分母

対照群分子

(％)介入群分母

介入群分子

(％)

効果指標(種類)

効果指標統合値

信頼区間エビデンスの強さ**

重要性***

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【4-7　評価シート　エビデンス総体】

エビデンスの強さはRCTは"強（A）"からスタート、観察研究は弱（C）からスタート* 各ドメインは"高（-2）"、"中/疑い（-1）"、"低（0）"の3段階** エビデンスの強さは"強（A）"、"中（B）"、"弱（C）"、"非常に弱（D）"の4段階*** 重要性はアウトカムの重要性（1～9）

リスク人数（アウトカム率）

12



Ver.1.0(2015.09.18)

4つのエビデンスの強さの意味するところ

効果の推定値を強く確信できる

効果の推定値に中程度の確信がある：真の効果は、効果の効果推定値におおよそ近いが、それが実質的に異なる可能性もある。

効果の推定値に対する信頼は限定的である。真の効果は、効果の推定値と、実質的に異なるかもしれない。

我々は、効果推定値がほとんど信頼できない：真の効果は効果の推定値と実質的におおよそ異なりそうである。

強さのレベル定義

強

中

弱

非常に弱


エビデンス総体の総括CQに対する全体のエビデンスレベルをエビデン

ス総体の総括として一つ決定する⇒ 益と害の大きさとバランスに対する確実性を評価する。

推奨の決定へと進む。


実習エビデンスの評価と統合

対象論文を評価し、結果を踏まえて、エビデンス総体を評価すること

１．個人で論文評価

２．グループディスカッション

３．個々の論文評価のまとめ

４．個人でエビデンス総体評価

５．グループディスカッション

６．エビデンス総体のまとめ

７．発表・講評


Minds診療ガイドライン作成マニュアル』ver.1.1 pp.69 144

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