EBMの手法を利用した 診療ガイドライン GRADE approachとは

診療ガイドライン作成の国際標準ツールであるGRADE systemとはどういうものかを解説します．
Last updated on 2018.2.25

1. 東京北医療センター 総合診療科 南郷栄秀 EBMの手法を利用した 診療ガイドライン approachとは
2.  総合診療医（病院総合診療医）  EBMer，EBM-Tokyo代表，pES club主宰  市中教育病院教育専任，東京医科歯科大学医学部臨床教授，東京医科大学臨床 研修地域医療指導教授  日本プライマリ・ケア連合学会理事・認定医，日本内科学会総合内科専門医  診療ガイドライン方法論者，日本医療機能評価機構 診療ガイドライン作成支援専門 部会部員，コクラン日本支部監事，各種診療ガイドライン作成委員・外部評価委員  従事した研究：糖尿病，肺炎，脳梗塞，医学教育（PBL），診療ガイドライン  厚生労働省 医師国家試験委員  研究資金：第23回地域保健医療に関する研究助成賞（地域医療振興協会）  UpToDate®の日本語タイトル監訳に対して，2011～2013年にWolters Kluwer Health 社より報酬を得ていました  羊土社Gノート編集ボード  公演に関連しないものも含めて、弁当やボールペンを含めたCOI関係にある製薬企業 は一切ありません 利益相反COIの開示 演者：南郷栄秀 学術的COI 経済的COI
3. ね ら い • 診療ガイドラインの作成方法の歴史的変遷を 理解する • EBMの手法を利用した信頼できる診療ガイド ラインとはなにかを理解する • これから作成する診療ガイドラインの作業 工程を理解する
4. 医師は 経験を積んで 診療スキルを上げる
5. 個人の経験から 世界中の経験へ
7. Step 1．疑問の定式化 Step 2．疑問についての情報収集 Step 3．得られた情報の批判的吟味 Step 4．情報の患者への適用 Step 5．1～4のStepの評価
8. Haynes RB, BMJ 2002;324:1350 エビデンス 患者の意向と行動 患者の病状と周囲を取り巻く環境 医療者の臨床経験
9. 「世の中一般には」EBMといえば， 診療ガイドラインと思われています
10. linical 診療ガイドライン • 1990年代よりRCTが盛んに行われるように なり，エビデンスが集積されてきた • 日本では，旧厚生省主導で2000年より整備 されてきた • 当初は科研費をとって，学会に委託した • 現在は学会が中心になって作っている
11. え？ガイドライン通りに 治療しなくていいの？
12. え？ガイドライン通りに 治療しないとダメなの？
13. ガイドライン 診療ガイドライン
14. 「診療ガイドライン」 の語を使いましょう 医療で使うものは 「ガイドライン」ではなく 海外でもClinical Practice Guidelineです
16. 記述の信頼性は？
17. 日本の診療ガイドラインは Minds2007に従って 作られているものが多い
18. 診療ガイドライン の進化 Minds2014 GRADE Minds2007 コンセンサス ガイドライン
19. Good Old Boys Sat Around a Table
20. エビデンスに基づいた 診療ガイドライン
21. “エビデンス・ピラミッド” 症例対照研究 コホート研究 比較臨床試験 RCT メタアナリシス 権威者・専門家の意見
22. Minds2007方式はエビデンスに基づいている とは言うものの？ 推奨に対して 論文を引用して 「エビデンスに基づいた」 とした 推奨が先にあって，それを 支 持 す る エ ビ デ ン ス を 後付けしがち
23. 都合のいいモノだけを 取るのでは 正しいことは言えない
24. NICEガイドラインは なぜナイスか？
25. 米国科学アカデミー医学研究所IOMの 信頼できる診療ガイドライン基準 Clinical Practice Guidelines We Can Trust
26. Haynes’ 6S hierarchy Synopses of Studies Syntheses Synopses of Syntheses Summaries Systems 原著論文 システマティックレビュー eg. Cochrane Library DARE：エビデンスのまとめ エビデンスに基づいた抄録 エビデンスに基づいたCPG，教科書 eg. UpToDdate，DynaMed，Clinical Evidence 機械化された判断支援システム Studies エビデンスに基づいた抄録 eg. ACP Journal Club
27. www.iom.edu/~/media/Files/widget/systematic-review/infographic.swf システマティックレビューを 行ってエビデンスをまとめる IOMの提案する診療ガイドライン作成の流れ 臨床上の質問 Clinical Question 診療ガイドラインの作成 パ ネ ル 会 議 で 推 奨 の 方 向 と 推 奨 の 強 さ を 決定し、推奨を作成
28. EBMのStep 1 臨床の質問ごとに EBMのStep 2 エビデンスを探し EBMのStep 3 エビデンスを まとめ、評価し EBMのStep 4 患者の病状・現場の環境，患者の 価値観，医療者の臨床経験などと のバランスを考えて判断する www.iom.edu/~/media/Files/widget/systematic-review/infographic.swf 診療ガイドライン作成手順とＥＢＭのステップ
29. 診療ガイドラインを作成するのに システマティックレビューが必要！
30. ＝ Grading of Recommendations Assessment, Development and Evaluation システマティックレビューと診療ガイドライン 作成のためのグローバルスタンダード Since 2000
31. 診療ガイドライン の進化 Minds2014 GRADE Minds2007 コンセンサス ガイドライン
32. Minds2007 から Minds2014/GRADE へ Minds2014は診療ガイドライン国際標準作成手順である GRADE approachの概略を利用して，改変し作られている
33. システマティックレビュー作成 P I C O アウトカム アウトカム アウトカム アウトカム 重⼤ 重要 重⼤ Evidence Profile 全体的なエビデンスの確実性の評価 （overall quality of evidence across outcomes） 重⼤(critical) なアウトカムに関するエビデンスの確実性の中で 最も低いものとする A 「⾼」/B 「中」/C 「低」/D 「⾮常に低」 RCTは「⾼」から、観察研究は「低」から開始し，エビデンスの確実性を評価する 1.研究の限界（risk of bias） 2.⾮⼀貫性（inconsistency） 3.⾮直接性（indirectness） 4.不精確さ（imprecision） 5.出版ﾊﾞｲｱｽ（publication bias） グレードを下げる5要因 グレードを上げる3要因 1.⼤きな効果(large magnitude) 2.⽤量反応(dose response gradient) 3.交絡因⼦(confounders) アウトカムごとに集めた研究の risk of biasを評価 効果推定値の⼤きさとアウトカムごとのエビデンスの確実性 ⾼(High)／中(Moderate)／低(Low)／⾮常に低(Very low) 診療ガイドライン完成 アウトカムごとのエビデンス(body of evidence)の質を評価 Risk of bias summary Risk of bias graph 各アウトカムに 関する効果推定値 と結果の要約 ＝メタアナリシス (Forest plot作成) 推奨︓抗凝固療法の適応がない癌患者に対して、 ⾮経⼝的抗凝固療法を⾏うことを提案する （推奨の強さ「弱い推奨」／エビデンスの確実 性「中」) Summary of Findings(SoF) 様々な介⼊に 対する推奨を 盛り込む 推奨作成 SRの 結果の 評価 1.ランダム割り付け順番の⽣成 2.割り付けの隠蔽化 3.研究参加者と治療提供者の盲検化 4.アウトカム評価者の盲検化 5.不完全なアウトカムデータ 6.選択されたアウトカムの報告 7.その他のバイアス Evidence-to-Decisionテーブル 診療ガイドラインパネル会議 あらゆるステークホルダーが参加する 推奨の⽅向と強さの決定 ・・・しないことを推奨する ・・・しないことを提案する ・・・することを提案する ・・・することを推奨する Clinical Question(CQ) （Analytic Frameworks） 推奨⽂の決定 COI申告 必要に応じて投票を⾏う パネル会議前に1回⽬投票 パネル会議でディスカッ ション 必要に応じてもう1回投票 推奨の作成:以下を考慮して判断 エビデンスの質（確実性） 利益と害のバランス 価値観と意向 資源の利⽤（コスト・実現可能性） 推奨の⽅向︓ する／しない 推奨の強さ︓ 強い／弱い(条件付き)
34. is Outcome-based
35. 研究名 血圧 脳卒中 突然死 Apple 同じ 新薬 記載なし Mango 新薬 同じ 新薬 Orange 新薬 標準薬 同じ Lemmon 標準薬 標準薬 記載なし Kiwi 新薬 記載なし 記載なし 新薬を推奨するかの推奨文を作る 新薬の研究が5件集まった
36. 研究名 血圧 脳卒中 突然死 Apple 同じ 新薬 記載なし Mango 新薬 同じ 新薬 Orange 新薬 標準薬 同じ Lemmon 標準薬 標準薬 記載なし Kiwi 新薬 記載なし 記載なし 論文中心に新薬の効果を見ると．．． 脳卒中を減らすというApple研究があり，突然死 を減らすというMango研究があり，Orange研究と Kiwi研究で血圧が下がるので，新薬使用を推奨 Minds2007
37. 研究名 血圧 脳卒中 突然死 Apple 同じ 新薬 記載なし Mango 新薬 同じ 新薬 Orange 新薬 標準薬 同じ Lemmon 標準薬 標準薬 記載なし Kiwi 新薬 記載なし 記載なし アウトカム中心に新薬の効果を見ると．．． 血圧では新薬が良いが，脳卒中は標準薬が良く， 突然死については結論が出せないので，血圧より 脳卒中を重視して，新薬不使用を推奨
38. is Outcome-based
39. システマティックレビューを行う CQごとに世の中に存在する 全ての研究を網羅的に集め、 アウトカムごとに分類し、 評価する
40. for Systematic Review Clinical Practice Guideline 質 と 推奨
41. エビデンスの質・確信性・確実性 Quality / Confidence / Certainty High Moderate Low Very low 信頼できる 自信が持てない
42. エビデンスレベル だけでは決まらない
43. エビデンスの質 （確実性） 表記 ⾼ ⊕⊕⊕⊕ 中 ⊕⊕⊕◯ 低 ⊕⊕◯◯ ⾮常に低 ⊕◯◯◯ 研究デザイン (Study design) エビデンスの質 (Initial quality of a body of evidence) グレードを下げる ５要因 (Lower if) グレードを上げる ３要因 (Higher if) 総体エビデンスの質 (Quality of a body of evidence) RCT High ・バイアスのリスク (Risk of bias) -1 Serious -2 Very serious ・非一貫性 (inconsistency) -1 Serious -2 Very serious ・非直接性 (indirectness) -1 Serious -2 Very serious ・不精確さ (imprecision) -1 Serious -2 Very serious ・出版バイアス (publication bias) -1 Likely -2 Very likely ・効果が大きい (large effect) ＋1 Large effect RR > 2 あるいは< 0.5 ＋2 Very large RR > 5 あるいは< 0.2 ・用量-反応勾配 (dose-dependent gradient) ＋1 あり ・全ての交絡因子 (plausible confounder) ＋1 提示された効果を減弱 させている ＋1 効果が観察されなかっ た場合に、効果を増加 させる方向に働いてい る 観察研究 Low アウトカムごとのエビデンス (body of evidence)の質を評価
44. 実際の作業工程
46. 診療ガイドライン作成の タイムスケジュールを決める 2013年 2014年 2015年 2016年 前版発行 発行
47. 診療ガイドライン作成委員会を立ち上げる 委員長 副委員長 SR作成委員 パネル会議パネリスト 診療ガイドライン作成委員会 診療ガイドライン 作成専門家
48. 診療ガイドライン作成委員会委員の 利益相反（COI）の情報を収集する 経済的COI 学術的COI
49. 診療ガイドラインパネル会議パネリストが 集まってパネル会議を行う 専門医 総合医 患者代表 薬剤師 福祉担当者 行政 法律家 CPG専門家 看護師 スコープ（＝全体像）を作成し 臨床現場で重要なClinical Question(CQ)を あらゆるステークホルダーが集まって抽出する 必要に応じてAnalytic Frameworksを作成
50. P I C O アウトカム アウトカム アウトカム アウトカム 重大 重要 重大 アウトカム毎に複数の論文を集める Clinical Question(CQ) （Analytic Frameworks）
51. CQをPICOで 定式化する P: Patient I: Intervention C: Comparison O: Outcome
52. 重 大 重 要 重 要 で な い 9 8 7 6 5 4 3 2 1 ア ウ ト カ ム の重要性は 相 対 的 に 決める 検査値などは患者が 効果を実感できない ので「重要でない」に 分類される アウトカムの重要性を決定する 死亡 心筋梗塞，脳卒中 低血糖，乳酸アシドーシス 網膜症，腎症，下肢切断 糖尿病関連入院 HbA1c 体重 SRしない SRする
53. 選択基準（組み入れ基準，除外基準） を作成する
54. 過去の診療ガイドラインや システマティックレビューを検索する
55. 検索式を作成する
56. PubMedやEMBASEなどを検索する
57. 論文をスクリーニングする • 重複論文の削除 • タイトルスクリーニング • アブストラクトスクリーニング • フルテキストスクリーニング
58. アウトカムごとに論文を分ける 世界中から4個の論文が選択された 論文4 2003 論文3 2005 論文2 2006 論文1 2009 アウトカム1 2件 3件 アウトカム2 3件
59. PRISMA flow diagramを埋める データベース検索で同定された研究 Q 0HGO L QH（3XE0HG） ◯件 (0%$6( ◯件 &RFKU DQH &(175$/ ◯件 医中誌 ◯件 他のリソースから 同定された研究 Q コクランレビュー ◯件 他のシステマティックレビュー ◯件 ハンドサーチ ◯件 検索で同定された研究 Q 重複研究 Q タイトルスクリーニングした研究 Q 除外基準に該当した研究 Q 理由︓ 患者が異なる ◯件 介⼊／対照が異なる ◯件 5&7でない ◯件 フルテキストで適格性を評価した研究 Q 除外基準に該当した研究 Q 理由︓ 患者が異なる ◯件 介⼊／対照が異なる ◯件 5&7でない ◯件 質的統合に組み⼊れた研究 Q 同 定 ス ク リ ー ニ ン グ 適 格 性 メタアナリシスに組み⼊れた研究 Q アウトカム ◯件 アウトカム ◯件 組 み ⼊ れ
60. Outcomeごとに 論文の質を評価する
61. エビデンスの質 （確実性） 表記 ⾼ ⊕⊕⊕⊕ 中 ⊕⊕⊕◯ 低 ⊕⊕◯◯ ⾮常に低 ⊕◯◯◯ 研究デザイン (Study design) エビデンスの質 (Initial quality of a body of evidence) グレードを下げる ５要因 (Lower if) グレードを上げる ３要因 (Higher if) 総体エビデンスの質 (Quality of a body of evidence) RCT High ・バイアスのリスク (Risk of bias) -1 Serious -2 Very serious ・非一貫性 (inconsistency) -1 Serious -2 Very serious ・非直接性 (indirectness) -1 Serious -2 Very serious ・不精確さ (imprecision) -1 Serious -2 Very serious ・出版バイアス (publication bias) -1 Likely -2 Very likely ・効果が大きい (large effect) ＋1 Large effect RR > 2 あるいは< 0.5 ＋2 Very large RR > 5 あるいは< 0.2 ・用量-反応勾配 (dose-dependent gradient) ＋1 あり ・全ての交絡因子 (plausible confounder) ＋1 提示された効果を減弱 させている ＋1 効果が観察されなかっ た場合に、効果を増加 させる方向に働いてい る 観察研究 Low アウトカムごとのエビデンス (body of evidence)の質を評価 研究デザイン (Study design) エビデンスの質 (Initial quality of a body of evidence) グレードを下げる ５要因 (Lower if) グレードを上げる ３要因 (Higher if) 総体エビデンスの質 (Quality of a body of evidence) RCT High ・バイアスのリスク (Risk of bias) -1 Serious -2 Very serious ・非一貫性 (inconsistency) -1 Serious -2 Very serious ・非直接性 (indirectness) -1 Serious -2 Very serious ・不精確さ (imprecision) -1 Serious -2 Very serious ・出版バイアス (publication bias) -1 Likely -2 Very likely ・効果が大きい (large effect) ＋1 Large effect RR > 2 あるいは< 0.5 ＋2 Very large RR > 5 あるいは< 0.2 ・用量-反応勾配 (dose-dependent gradient) ＋1 あり ・全ての交絡因子 (plausible confounder) ＋1 提示された効果を減弱 させている ＋1 効果が観察されなかっ た場合に、効果を増加 させる方向に働いてい る 観察研究 Low
62. 研究の限界 (limitation, risk of bias) 非一貫性 (inconsistency) 非直接性 (indirectness) 不精確さ (imprecision) 出版バイアス (publication_bias) グレードを下げる5要因 • Outcome毎に評価 • Body of evidenceの質はhigh，moderate，low， very lowの4つ • 研究デザインでスタートが異なる – RCT → high – 観察研究 → low
63. バイアスのリスク Risk of bias ＝研究の結果にバイアスが含まれる 可能性がどれくらいあるかを Outcome毎に評価 グレードダウン
64. ＋ Tx P － ＋ － ランダム化比較試験 Random sequence generation Allocation concealment Blinding of participants and personnel Blinding of outcome assessment Incomplete outcome data Selective reporting Other sources of bias
65. バイアスのリスク Risk of bias  Random sequence generation  Allocation concealment  Blinding of participants and personnel  Blinding of outcome assessment  Incomplete outcome data  Selective reporting  Other sources of bias
66. 研究の限界 (limitation, risk of bias) 非一貫性 (inconsistency) 非直接性 (indirectness) 不精確さ (imprecision) 出版バイアス (publication_bias) グレードを下げる5要因 • アウトカム毎に評価 • Body of evidenceの質はhigh，moderate，low， very lowの4つ • 研究デザインでスタートが異なる – RCT → high – 観察研究 → low RCT・観察研究の 批判的吟味 システマティックレビュー の結果の評価 異質性 外的妥当性 信頼区間 出版バイアス
67. 非一貫性 Inconsistency
68. 非直接性 Indirectness
69. 不精確さ Imprecision
70. 出版バイアス Publication bias
71. 研究の限界 (limitation, risk of bias) 非一貫性 (inconsistency) 非直接性 (indirectness) 不精確さ (imprecision) 出版バイアス (publication_bias) グレードを下げる5要因 • アウトカム毎に評価 • Body of evidenceの質はhigh，moderate，low， very lowの4つ • 研究デザインでスタートが異なる – RCT → high – 観察研究 → low RCT・観察研究の 批判的吟味 異質性 外的妥当性 信頼区間 出版バイアス システマティックレビュー の結果の評価
72. エビデンスの質 （確実性） 表記 ⾼ ⊕⊕⊕⊕ 中 ⊕⊕⊕◯ 低 ⊕⊕◯◯ ⾮常に低 ⊕◯◯◯ 研究デザイン (Study design) エビデンスの質 (Initial quality of a body of evidence) グレードを下げる ５要因 (Lower if) グレードを上げる ３要因 (Higher if) 総体エビデンスの質 (Quality of a body of evidence) RCT High ・バイアスのリスク (Risk of bias) -1 Serious -2 Very serious ・非一貫性 (inconsistency) -1 Serious -2 Very serious ・非直接性 (indirectness) -1 Serious -2 Very serious ・不精確さ (imprecision) -1 Serious -2 Very serious ・出版バイアス (publication bias) -1 Likely -2 Very likely ・効果が大きい (large effect) ＋1 Large effect RR > 2 あるいは< 0.5 ＋2 Very large RR > 5 あるいは< 0.2 ・用量-反応勾配 (dose-dependent gradient) ＋1 あり ・全ての交絡因子 (plausible confounder) ＋1 提示された効果を減弱 させている ＋1 効果が観察されなかっ た場合に、効果を増加 させる方向に働いてい る 観察研究 Low アウトカムごとのエビデンス (body of evidence)の質を評価 研究デザイン (Study design) エビデンスの質 (Initial quality of a body of evidence) グレードを下げる ５要因 (Lower if) グレードを上げる ３要因 (Higher if) 総体エビデンスの質 (Quality of a body of evidence) RCT High ・バイアスのリスク (Risk of bias) -1 Serious -2 Very serious ・非一貫性 (inconsistency) -1 Serious -2 Very serious ・非直接性 (indirectness) -1 Serious -2 Very serious ・不精確さ (imprecision) -1 Serious -2 Very serious ・出版バイアス (publication bias) -1 Likely -2 Very likely ・効果が大きい (large effect) ＋1 Large effect RR > 2 あるいは< 0.5 ＋2 Very large RR > 5 あるいは< 0.2 ・用量-反応勾配 (dose-dependent gradient) ＋1 あり ・全ての交絡因子 (plausible confounder) ＋1 提示された効果を減弱 させている ＋1 効果が観察されなかっ た場合に、効果を増加 させる方向に働いてい る 観察研究 Low グレードを上げる 3要因はRCTでは （あまり）使わない
73. アウトカム2の質（確実性）を評価する High Moderate Low Very low 信頼できる 自信が持てない
74. Summary of Findings (SoF) table
75. システマティックレビュー作成 P I C O アウトカム アウトカム アウトカム アウトカム 重⼤ 重要 重⼤ Evidence Profile 全体的なエビデンスの確実性の評価 （overall quality of evidence across outcomes） 重⼤(critical) なアウトカムに関するエビデンスの確実性の中で 最も低いものとする A 「⾼」/B 「中」/C 「低」/D 「⾮常に低」 RCTは「⾼」から、観察研究は「低」から開始し，エビデンスの確実性を評価する 1.研究の限界（risk of bias） 2.⾮⼀貫性（inconsistency） 3.⾮直接性（indirectness） 4.不精確さ（imprecision） 5.出版ﾊﾞｲｱｽ（publication bias） グレードを下げる5要因 グレードを上げる3要因 1.⼤きな効果(large magnitude) 2.⽤量反応(dose response gradient) 3.交絡因⼦(confounders) アウトカムごとに集めた研究の risk of biasを評価 効果推定値の⼤きさとアウトカムごとのエビデンスの確実性 ⾼(High)／中(Moderate)／低(Low)／⾮常に低(Very low) 診療ガイドライン完成 アウトカムごとのエビデンス(body of evidence)の質を評価 Risk of bias summary Risk of bias graph 各アウトカムに 関する効果推定値 と結果の要約 ＝メタアナリシス (Forest plot作成) 推奨︓抗凝固療法の適応がない癌患者に対して、 ⾮経⼝的抗凝固療法を⾏うことを提案する （推奨の強さ「弱い推奨」／エビデンスの確実 性「中」) Summary of Findings(SoF) 様々な介⼊に 対する推奨を 盛り込む 推奨作成 SRの 結果の 評価 1.ランダム割り付け順番の⽣成 2.割り付けの隠蔽化 3.研究参加者と治療提供者の盲検化 4.アウトカム評価者の盲検化 5.不完全なアウトカムデータ 6.選択されたアウトカムの報告 7.その他のバイアス Evidence-to-Decisionテーブル 診療ガイドラインパネル会議 あらゆるステークホルダーが参加する 推奨の⽅向と強さの決定 ・・・しないことを推奨する ・・・しないことを提案する ・・・することを提案する ・・・することを推奨する Clinical Question(CQ) （Analytic Frameworks） 推奨⽂の決定 COI申告 必要に応じて投票を⾏う パネル会議前に1回⽬投票 パネル会議でディスカッ ション 必要に応じてもう1回投票 推奨の作成:以下を考慮して判断 エビデンスの質（確実性） 利益と害のバランス 価値観と意向 資源の利⽤（コスト・実現可能性） 推奨の⽅向︓ する／しない 推奨の強さ︓ 強い／弱い(条件付き)
76. GRADE Evidence Profile
77. 全体的なエビデンスの質（確実性）を 決定する Moderate Low Low アウトカム2 アウトカム1 全体的なエビデンスの質（確実性）
78. 推奨文の決定の4要因  エビデンスの質が低いか？  利益と害・負担のバランスが 不確か （コスト含まず）？  価値観の不確かさ、あるいは 相違が大きいか？  正味利益がコストに見合ったも のかどうか不確か？ ここを考慮するので， わが国の診療ガイドラインが必要
79. 利益と害のバランスを評価する
80. 患者の価値観と意向を同定する 研究結果や患者満足度調査などで 重大なアウトカムの相対的重要性を測る
81. 医療資源に関する資料を作成する 医療経済研究などを調査
82. 推奨の強さの判定のための資料 Evidence-to-Decision Framework を作成する 推奨決定の4要因を考慮する • エビデンスの質 • 利益と害・負担のバランス • 価値観 • コスト
83. 推奨： 「抗凝固療法の適応がない癌患者に対して、 非経口的抗凝固療法を行うことを提案する」（推奨 の強さ「弱い推奨」／エビデンスの確実性「中」) エビデンスの確実性 推奨文草案を作成する 推奨の強さ 推奨の方向 推奨の強さ 表記 強い推奨 ↑↑ あるいは ↓↓ 弱い推奨 ↑? あるいは ↓? エビデンスの質 （確実性） 表記 ⾼ ⊕⊕⊕⊕ 中 ⊕⊕⊕◯ 低 ⊕⊕◯◯ ⾮常に低 ⊕◯◯◯
84. 診療ガイドラインパネル会議で 推奨文を確定する 専門医 総合医 患者代表 薬剤師 福祉担当者 行政 法律家 方法論者 看護師
85. 原稿執筆する
86. 外部評価委員とパブリックコメントで 外部評価をする
87. Webや書籍で公開する
88. 利用しやすいツールを作成する
89. 利用状況や推奨が診療の質に 与える影響のモニタリングを行う
90. 改訂の準備をする 2016年 2017年 2018年 2019年 発行 次期改訂
91. システマティックレビュー作成 P I C O アウトカム アウトカム アウトカム アウトカム 重⼤ 重要 重⼤ Evidence Profile 全体的なエビデンスの確実性の評価 （overall quality of evidence across outcomes） 重⼤(critical) なアウトカムに関するエビデンスの確実性の中で 最も低いものとする A 「⾼」/B 「中」/C 「低」/D 「⾮常に低」 RCTは「⾼」から、観察研究は「低」から開始し，エビデンスの確実性を評価する 1.研究の限界（risk of bias） 2.⾮⼀貫性（inconsistency） 3.⾮直接性（indirectness） 4.不精確さ（imprecision） 5.出版ﾊﾞｲｱｽ（publication bias） グレードを下げる5要因 グレードを上げる3要因 1.⼤きな効果(large magnitude) 2.⽤量反応(dose response gradient) 3.交絡因⼦(confounders) アウトカムごとに集めた研究の risk of biasを評価 効果推定値の⼤きさとアウトカムごとのエビデンスの確実性 ⾼(High)／中(Moderate)／低(Low)／⾮常に低(Very low) 診療ガイドライン完成 アウトカムごとのエビデンス(body of evidence)の質を評価 Risk of bias summary Risk of bias graph 各アウトカムに 関する効果推定値 と結果の要約 ＝メタアナリシス (Forest plot作成) 推奨︓抗凝固療法の適応がない癌患者に対して、 ⾮経⼝的抗凝固療法を⾏うことを提案する （推奨の強さ「弱い推奨」／エビデンスの確実 性「中」) Summary of Findings(SoF) 様々な介⼊に 対する推奨を 盛り込む 推奨作成 SRの 結果の 評価 1.ランダム割り付け順番の⽣成 2.割り付けの隠蔽化 3.研究参加者と治療提供者の盲検化 4.アウトカム評価者の盲検化 5.不完全なアウトカムデータ 6.選択されたアウトカムの報告 7.その他のバイアス Evidence-to-Decisionテーブル 診療ガイドラインパネル会議 あらゆるステークホルダーが参加する 推奨の⽅向と強さの決定 ・・・しないことを推奨する ・・・しないことを提案する ・・・することを提案する ・・・することを推奨する Clinical Question(CQ) （Analytic Frameworks） 推奨⽂の決定 COI申告 必要に応じて投票を⾏う パネル会議前に1回⽬投票 パネル会議でディスカッ ション 必要に応じてもう1回投票 推奨の作成:以下を考慮して判断 エビデンスの質（確実性） 利益と害のバランス 価値観と意向 資源の利⽤（コスト・実現可能性） 推奨の⽅向︓ する／しない 推奨の強さ︓ 強い／弱い(条件付き)
92. ＝ Grading of Recommendations Assessment, Development and Evaluation システマティックレビューと診療ガイドライン 作成のためのグローバルスタンダード Since 2000
93. 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 世界で最も採用されているルールが、GRADEアプローチ
94. ここに systemが使われている！
95. ここに systemが使われている！
96. 誰のための 診療ガイドライン？ 診療ガイドラインが 一番必要なのは 患者と非専門家
97. 診療ガイドライン作成には 多大な人とお金と時間が必要 従来と全く異なる考え方が必要
98. 診療ガイドラインは 無料公開が原則 広く浸透させるためにはいつでもどこでもが必須
99. ツウは，診療ガイドラインの推奨を分解する コスト 患者の 価値観と意向 全体的な エビデンスの質 効果と害の バランス コスト 患者の 価値観と意向 全体的な エビデンスの質 効果と害の バランス 推奨：ソレにはコレ をすることを推奨 する（Grade 1B） ここを自分で 考える 推奨作成 分解!!
100. Haynes RB, BMJ 2002;324:1350 エビデンス 患者の意向と行動 患者の病状と周囲を取り巻く環境 医療者の臨床経験 エビデンスの質は．．． 利益と害のバランスは．．． 患者の価値観は．．． コストやリソースは．．． 患者の病状は．．． 実際の治療での実感は．．．
101. Holger Schunemann, MD, MSc, PhD
102. http://www.grade-jpn.com/
103. 質の高い診療ガイドラインを 作りましょう！