GRADE approach

• メイン資料
  • その他資料１,その他資料２,その他資料３
  • ヘビーな資料
• 略語：Grading of Recommendations, Assessment, Development and Evaluations (GRADE)
• どういうもの？
  • 個別のスタディを眺めていても最終判断ができないので、以下のことに注意して「総合判断」する方法論
    • 個々のスタディが持つデザイン上（など）の問題点を加味する
    • 複数スタディ間の齟齬を勘案する
    • スタディ対象者以外に外挿するためには信用程度を下げる必要があるが、それを考慮
    • 有効か否かの０，１判断ではなく、「どの程度〜エフェクトサイズ」をきちんと入れる
• 効果を判断するには、効果判定指標が必要。それはどうやって選ぶか？
  • 患者状態そのもの（生死、QOLなど）を中心に
• どう得点化するか
  • 得点化の視点
    • 個々のスタディの得点化
      • エビデンスのタイプ（スタディデザインによる）
    • スタディの質（サンプル数、ドロップアウト数など）
    • 直接活用できるか（スタディポピュレーションと知りたいポピュレーションとのズレなど）
    • エフェクトサイズ〜メタアナリシス対象
  • スタディ間の整合性
    • 結果の一貫性
  • 結果として推奨の強さを数値化する
  • コスト-エフェクティブネスは大事だが、グレード得点には反映されない
  • スコアリングの具体的な点数は表化されている
  • そのまとめ
• Type of evidence
  • RCT vs. cohort など
• Quality
  • Based on {Blinding and allocation process, Follow-up and withdrawals, Sparse data, Other methodological concerns}
• Consistency
  • Based on {Evidence of dose response across or within studies, adjustment for confounders, statistical heterogeneity?? Meta-analysis}
• Directness
  • Based on {population/outcome} x {"broadly generalisable"}と言った感じ
• Effect size
  • Based on {reported OR/RR/HR} x {"Not all effect sizes >2 or <0.5 and significant"}と言ったレベル。メタアナリシスするわけではないらしい