コントロールがある研究が存在しない場合や、コントロール群の予後を知りたいときに使います。

1. 予後のGRADEアプローチについて
2017/3/5 ガイドライン勉強会
尼崎総合医療センター Hospital
Care Research Unit
片岡裕貴 辻本啓
京都大学大学院 辻本康

2. この時間の目標
予後GRADEと
治療GRADEの違いを説明できる
2

3. 治療のGRADEアプローチの目的は？
3

4. GRADE offers a transparent and
structured process for developing and
presenting summaries of evidence,
including its quality, for systematic
reviews and recommendations in health
care.
4
J Clin Epidemiol. 2011 Apr;64(4):383-94

5. いずれも透明性のあるやり方で
• SRに基づきある効果サイズの推定の質
（＝エビデンスの質）を評価
• 推奨
5

6. 復習
6
http://www.jsicm.org/ARDSGL/ARDSGL2016.pdf

7. 相対効果は効果サイズのメタアナリシスか
ら算出可能
→絶対効果を算出するためには
コントロール群のリスク情報が必要！
7

8. 応用として
そもそも効果サイズを算出可能な
コントロールありの研究が存在しないCQ
（＝P and Iの予後なら分かる）
8

9. そんなあなたに
9
BMJ 2015;350:h870

10. 「エビデンスの質」を
未来のイベントリスク（＝予後）に
当てはめる
10

11. 治療のエビデンスの質
研究デザイン 下げる要因 上げる要因 エビデンスの
質
RCT
観察研究
• 研究の限界
(risk of bias)
• データの非一貫性
(heterogeneity)
• エビデンスの非直接性
(indirectness)
• データの不精確さ
(imprecision)
• 出版バイアス
(publication bias)
• 効果の程度が大
きい
(Large effect)
• 用量反応勾配
(dose-dependent
gradient)
• 交絡因子の影響
(plausible
confounder)
11

12. 予後のエビデンスの質
研究デザイン 下げる要因 上げる要因 エビデンスの
質
観察研究 • 研究の限界
(risk of bias)
• データの非一貫性
(inconsistency)
• エビデンスの非直接性
(indirectness)
• データの不精確さ
(imprecision)
• 出版バイアス
(publication bias)
• 効果の程度が大
きい
(Large effect)
• 用量反応勾配
(dose-dependent
gradient)
• 交絡因子の影響
(plausible
confounder)
12
※赤字は違うところ

13. 予後研究のデザイン
基本は観察研究
13
タイプ ゴール コメント
全体の予後 広く定義された対象集団の
典型的なリスクを確立
RCTのコントロール群を含む
予後因子 ある特徴が患者のリスクに
どの程度影響するか確立
よくある「予後」研究
予後予測モデル 複数の予後因子を組み合わ
せたモデルを開発し、患者
をリスク群に分ける
CHADS2みたいな研究

14. 予後研究のROB
14
タイプ ツール コメント
全体の予後 Iorio 2015
予後因子 QUIPS
予後予測モデル PROBAST まだ論文化されていない

15. 全体の予後のROB
影響するもの
・Pの定義
・Oの定義とフォローアップ
15

16. 全体の予後のROB プライマリ
• 代表性があり、明確に定義された対象集団
か？
• 誰が最初の観察時に興味のあるアウトカムを持ってい
なかった？
• 誰が似ていて、識別可能で、共通で、可能性のある疾
患の自然史の早期であるか？
• フォローアップ期間は十分長く、完全か？
16

17. 全体の予後のROB セカンダリ
• 客観的でバイアスのないアウトカム定義
が用いられているか？
• アウトカムに影響を与えることが知られ
ている、もしくは疑われている患者の特
徴が全て報告されているか？
• 重要な予後因子で調整されているか？
17

18. 参考：予後因子研究のROB
詳細は
18
http://annals.org/aim/article/1650776/assessing-bias-studies-prognostic-factors

19. 参考：予後予測指標のROB
※pdfスライドです
※論文としてfixしたものではありません
19
http://www.birmingham.ac.uk/Documents/college-mds/haps/projects/diagnostic-
research/symposium2013/OralPresentations/84KarelMoons.pdf

20. 注意点
まだまだ確立していない分野
→今後の動向に注意
20

21. Imprecision
ガイドラインGRADEのimprecision
「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」
→予後の場合も、95％信頼区間が臨床判断
の閾値をまたいでいるかどうかで判断
（現時点ではOISは関係なし）
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22. 出版バイアス
Heterogeneityが乏しそうであれば、Egger
testやBegg test
理論的に観察研究も「差がある」結果の方
が出版されやすい
あまり良い検証方法はない
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23. 上げる要因
• 効果の程度が大きい (Large effect)
例：血友病患者での第8因子に対する抗体の
産生
もし、遺伝子変異ごとのリスクが以下の通
りだった場合
自然に抗体ができるリスクが0.05だったら
23

24. 上げる要因
• 交絡
今のところ関係なし
24

25. 上げる要因（全体の予後の場合）
• 用量反応勾配
(dose-dependent gradient)
→時間によって変わる、と考えれば
25

26. 参考：予後のメタアナリシスは？
RevManではできません
STATAのmetanパッケージ
http://www.stata-journal.com/article.html?article=sbe24_2
Rのmetaパッケージ
https://cran.r-project.org/web/packages/meta/meta.pdf
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27. この時間の目標
予後GRADEと
治療GRADEの違いを説明できる
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28. 質問や資料、二次使用OK
srws.hcru@gmail.com