病院機能評価の現状と展望

(1)

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

1 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

2 エビデンス収集

3 文献検索データベース＜必須＞



PubMed/MEDLINE



The Cochrane Library



医中誌Web

※要契約

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

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

6

(2)

http://www.cochrane.org/editorial-and-publishing-policy-resource/cochrane-central-register-controlled-trials-central

7 http://www.jamas.or.jp/

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

9

10 【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

11 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

12

(3)

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

13 【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

14 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

15 文献選定

16 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

17

18

) 【4-2　文献検索フローチャート】　PRISMA声明を改変

NGC NIC E Pu bM e d C o c h r an e 医中誌 EM BASE W HO Psyc INFO® C INAHL Ot h e r s( 256 b c

　　 T o t al r e c o r ds ide n t ifie d t h r o u gh Addit io n al r e c o r ds ide n t ifie d t h r o u gh dat abase se ar c h in g （ n =256+b+

c ） o t h e r so u r c e s （ n = d ）

Re c o r ds sc r e e n e d （ 1 st Sc r e e n in g） Re c o r ds e xc lu de d （ n = 256 ）（ n = 251 ）

(4)

19

Fu ll- t e xt ar t ic le s asse sse d fo r e ligibilit y Fu ll- t e xt ar t ic le s e xc lu de d, （ 2 n d Sc r e e n in g）（ n = 5 ）・取り下げられた論文のため

1 ）

St u die s in c lu de d in qu alit at ive syn t h e sis （ n = 4 ）

St u die s in c lu de d in qu an t it at ive syn t h e sis （ m e t a- an alysis）（ 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, Karoui

M, 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, randomised

controlled 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 appendicectomy

as 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

20

【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％。 Copyright (C) 2015 JCQHC

21 エビデンス評価

22 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

23 ステップ１：個別研究の評価

24

(5)

25

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 IT T 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 J 2009 RCT -2 -1 -2 -1 0 -2 0 0 0 -2 -2 -1 0 0 -2167142 85.03202 83 41.09 RR 0.48 0.40～0.58 Styrud J 2006 Eriksson S 1995 RCT -1 -1 -1 -1 0 0 0 0 -1 -1 -2 -1 0 0 -2 20 20100 20 13 65 RR 0.66 0.48～0.91 Vons C 2011 Hansson J 2009 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: 97/20 2(48.0 ITT解析では治 Styrud J 2006 Eriksson S 1995 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

26 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。

27 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。

28 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。

29 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。

30

(6)

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。

31 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。）

32 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。

33 症例減少バイアス



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。

34 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。）

35 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。

36

(7)

その他



その他のバイアスの可能

性。

37 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。

38 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。

39 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。

40 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。

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。

42

(8)

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。

43 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。

44 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。

45 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。

46 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)

47 メタアナリシス：

定量的システマティックレビュー

48

(9)

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

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

)

50 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

51 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/SE

SND = a + b*precision → linear regression → P<0.1, a with 90% CI

52 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、I

2 _{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.

53 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：

54

(10)

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

55 ※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

※実習の都合上、一部マスクしています

56

57 ※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

58 ステップ２：エビデンス総体の評価

59 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)

（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

60

(11)

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 Vons C 2011 Hansson J 2009 RCT -2 -1 -2 -1 0 -2 0 0 0 -2 -2 -1 0 0 -2 Styrud J 2006 Eriksson S 1995 RCT -1 -1 -1 -1 0 0 0 0 -1 -1 -2 -1 0 0 -2 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 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）

61 （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

62

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 IT T 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 Vons C 2011 Hansson J 2009 RCT -2 -1 -2 -1 0 -2 0 0 0 -2 -2 -1 0 0 -2 Styrud J 2006 Eriksson S 1995 RCT -1 -1 -1 -1 0 0 0 0 -1 -1 -2 -1 0 0 -2 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 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）

63 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

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

（

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

（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)

64 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)

65 エビデンス総体の評価

66

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 * * * コメント【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)

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。