FDAのRegulatory ReviewにおいてPatient preference informationが重要になってきています。患者の選好に関する研究Patient preference studiesも盛んになってきており、患者の選好を測定するさまざまな方法が報告されています。
1. Validity and Reproducibility of Existing Methods.
2. Effect of Method Choice on Study Results.
3. Effect of Sample Composition on Study Results.
4. Effect of Attribute Inclusion or Exclusion on Study Results.
5. Effect of Communication Style and Methods on Study Results.
これらの項目について現時点での課題と、将来の発展について Levitan BらがPatientというジャーナルのEditorialで述べています。
Levitan B, Hauber AB, Damiano MG, Jaffe R, Christopher S: The Ball is in Your Court: Agenda for Research to Advance the Science of Patient Preferences in the Regulatory Review of Medical Devices in the United States. Patient 2017;10:531-536. PMID: 28831745
以前の投稿で述べましたが、List of methods included in the Catalog に、Preference選好の評価法に関してさまざまな方法がまとめられています。
Ho M, Saha A, McCleary KK, Levitan B, Christopher S, Zandlo K, Braithwaite RS, Hauber AB, Medical Device Innovation Consortium’s Patient Centered Benefit-Risk Steering Committee: A Framework for Incorporating Patient Preferences Regarding Benefits and Risks into Regulatory Assessment of Medical Technologies. Value Health 2016;19:746-750. PMID: 27712701
Ho Mらの論文の方法の一覧表にも出ていますが、Peay HLらによると、Best-worst scaling exercises 最善最悪スケーリングエクササイズはStated preference表明選好に分類され、Conjoint analysis and discrete-choice experiments コンジョイント分析および離散選択分析よりも理解しやすく簡単に施行できるということです。
Peay HL, Hollin I, Fischer R, Bridges JF: A community-engaged approach to quantifying caregiver preferences for the benefits and risks of emerging therapies for Duchenne muscular dystrophy. Clin Ther 2014;36:624-37. PMID: 24852596
複数のAttributeあるいはアウトカムに2－3個のレベルが設定され、それらを数個ずつ組み合わせ、すべての組み合わせについて、評価者に最善と最悪の項目を選ばせて、解析し、重要度をスコア化する方法です。Peay HLらの論文では簡単な集計でも信頼できる結果が得られると述べられています。
Louviere JJ, Flynn TN, Marley AAJ : Best-Worst Scaling: Theory, Methods and Applications. 2015, Cambridge University Press.の著者のひとりであるFlynn TNはBest-worst scaling exercisesの第一人者のようです。